반응적 타부 탐색은 단순한 타부 탐색과 비교해서 중장기 메모리를 이용한 학습을 통하여 타부리스트의 크기를 반응적으로 변화시킴으로써 NP-hard 문제에 속하는 다양한 조합 최적해 문제에 대해서 좋은 해를 효율적으로 찾는다. 본 논문에서는 반응적 타부 탐색에 있어서 중장기 메모리를 이용한 탈출 메커니즘으로 이웃 해 전략 전환 메커니즘이라는 개념을 제시한다. 제시된 이웃 해 전략 전환 메커니즘을 이용한 반응적 타부 탐색을 특정 공과 대학의 강의 시간표 작성 문제와 외판원문제 (traveling salesman problem)에 적용하여 기존의 반응적 타부 탐색과 비교 분석을 하였다. 전산 실험 결과 제시된 알고리즘은 기존의 반응적 타부 탐색 알고리즘에 비교하여 더 좋은 해를 더 짧은 시간에 찾아주었다.
극초음속 여객기와 군사용 항공기에 대한 수요가 증가함에 따라서 새로운 개념의 다양한 추진기관이 연구가 진행되고 개발되어 왔다. 초음속 항공기의 속도 영역은 마하 10-20 정도가 되는데 이 속도 한계를 극복하기 위하여 초음속 연소 램제트 엔진(SCRamjet; Supersonic Combustion Ramjet)이 제안되었다. 스크램 제트를 개발하기 위해서는 연료와 산화제의 혼합 효율 문제, 화염의 안정화 문제, 벽면의 냉각에 관한 문제 등 몇 가지 기본적인 문제들을 해결해야 한다. Univ of Michigan에서 실험한 연소기를 모델로 본 연구에서는 연료와 공기의 혼합에 관한 수치 연구를 수행하였다. 다원 혼합기체에 관한 축대칭 Navier-Stokes 방정식을 지배 방정식을 이용하였고 비평형 화학반응식을 고려하였다. 공간 차분에는 유한 체적법을 이용하였다. 대류 플럭스 항은 Roe의 Upwind FDS 기법을 사용하여 차분하였고 점성항에는 중심 차분법을 이용하였다. 시간 적분법으로는 근사 자코비안과 LU분할 기법을 이용한 완전 내재적 방법이 쓰였다. 난류 모델로는 Mentor에 의해 제안된 2 방정식 k-$\varepsilon$/k-$\omega$ 혼합모델을 사용하였다. 유동장이 실험에서의 찍은 사진과 유사한 모습의 충격파 간섭을 수치 모사하였고 수소가 확산되는 모습과 함께 노즐 lip 주위의 재순환 영역에 대해서 살펴볼 수 있었다.
본 연구는 유추 조건에 따른 수학적 문제 해결 양상을 분석하여 유추적 사고의 필요성을 확인하고, 시각적 표상을 통한 유추의 효과를 경험적으로 검증하기 위하여 실시되었다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 충청북도 청주시에 소재한 일반계 고등학교인 C고등학교 3학년 학생 80명을 연구 대상자로 선정하였다. 이들은 유추 상황에 따라 설정된 표상 대응 조건, 개념 대응 조건, 탐색 조건과 비 유추조건인 단순조건에 각각 20명씩 배정되었으며, 1차 실험과 2차 실험에서 각 조건에 따라 서로 다른 학습 자극을 받은 후에 복소수 수열과 관련된 동일한 문제를 풀었다. SPSS 12.0을 이용한 ${\chi}^2$ 분석을 토대로 유추 조건에 따른 문제 해결률을 비교하여 분석한 결과, 수학적 문제 해결 과정에서 유추적 사고가 이루어지지 않을 경우에 이미 알고 있는 바탕 지식의 사용이 제한될 수 있으며, 시각적 표상을 통하여 바탕 개념과 표적 개념을 대응시켜 보는 것이 유추 전이에 효과적이라는 것을 확인할 수 있었다. 이와 같은 결과는 문제 해결 과정에서 유추적 사고의 필요성을 함의하고 있으며, 시각적 표상을 통하여 바탕 개념과 표적 개념의 관계적 유사성을 인식하는 것이 수학적 문제 해결과 밀접하게 관련되어 있다는 주장을 지지하는 경험적인 근거가 된다.
본 연구는 성인간호학 교과목에 적용한 사례기반 문제중심학습(PBL) 수업 후 간호대학생의 메타인지, 문제해결능력, 전문직 자아개념 및 자기주도학습능력에 미치는 효과를 확인하기 위한 단일군 사전사후설계(One group pre-post test design) 실험연구이다. 연구대상은 D광역시 D간호대학의 성인간호학 교과목을 수강 신청한 4학년 60명이었으며, 2022년 9월부터 12월까지 자료를 수집하였다. 성인간호학 수업 모형은 PBL에 적합한 ADDIE모형을 기반으로 설계하였다. 교수학습 과정은 총 15주이었으며, 8주는 강의, 2주는 지필고사, 5주는 Barrow와 Myers의 5단계 PBL학습으로 진행하였다. 수집된 자료는 SPSS/WIN 20.0 Program을 사용하여 분석하였고 중재 전 후 변수 간의 차이 검정은 Paired t-test를 이용하였다. PBL수업 전·후 간호대학생의 메타인지(t=-8.04, p<.001), 문제해결능력(t=-4.08, p<.001), 전문직 자아개념(t=-4.67, p<.001) 및 자기주도학습(t=-4.65, p<.001)는 유의미한 차이를 나타냈다. 그러므로 간호학생들의 메타인지, 문제해결, 전문 직 자아개념 및 자기주도학습능력을 강화시키기 위해 간호학의 여러 전공교과목에서 PBL을 적용할 것을 제안한다.
본 논문에서는 한국어에 있어 '에, 로'를 격표지로 하는 부사격에 대한 의미역 결정 모델에 대해 다루고 있다. 의미역 결정은 의미 분석의 핵심 과정 중 하나이고 자연언어처리에서 해결해야 할 중요한 문제이다. 본 논문은 기존 연구와 언어학 논저를 참고해서 의미역 결정에 유용한 자질들을 정리하였고 SVM을 이용하여 의미역 결정 모델을 구축하였다. 또한 기존 연구와 차별적으로 기능동사 구문의 처리와 지배소 개념의 유사도 보정 방법을 사용하여 보다 견고한 모델을 만들 수 있었다. 성능 평가 결과 개념(Concept)만을 사용한 기본 모델에 비해서 평균 $9\%$의 정확률 향상을 보였다.
오늘날 다양한 고객욕구를 충족시키기 위해 재공품재고 없이 단일조립라인에서 다양한 제품들을 생산하는 혼합모델조립(MMAL)방식이 많이 사용되고 있다. 일반적으로 MMAL은 모든 일감에 대해 동일한 작업장, 작업시간이 동일한 여러가지 사양중 하나를 선택할 수 있는 작업장, 그리고 작업시간이 상이한 작업들을 수행하는 작업장으로 구성되어 있다. 첫째 유형의 작업장에서의 작업순서결정은 전혀 문제가 되지 않는다. 그러나 두번째 유형의 작업장에서는 작업순서에 따라 작업준비비용이 달라지게 된다. 세번째 유형의 작업장에서는 필요로 하는 작업유형의 종류와 양에 따라 원활한 흐름에 변화를 가져온다. 조립라인의 일괄작업순서가 작업장의 처리능력보다 많은 부하를 초래하면 후속 작업장의 원활한 작업을 위하여, 해당 작업장의 작업자들을 지원하는 보완작업(utility work)을 행하여야 하나, 타 작업장에서 해당조립품의 작업시간에 따라 해당작업장의 부하는 평활화될 수 있으므로 보완작업량은 통제가능하다. 따라서 준비비용과 보완작업 비용의 합을 최소화하는 일정계획이 요구된다. 이에 관한 연구들이 행해져오고 있으나, 두가지 비용의 합을 최소화하는 연구는 아직 많이 진척되지 못하고 있는 실정이다. 선행연구들에서 이미 제시된 TSP개념을 이용한 비선형2진 혼합정수계획모델인 수리모델을 이용할 수 있다. 그러나 이 모델은 너무 복잡하여 현실문제를 적용할 경우 계산이 불가능하다. 따라서 단시간에 최적에 가까운 해를 구하기 위한 휴리스틱 기법의 개발이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 이를 위한 기초연구로서 우선 준비비용을 고려하지 않는 경우의 휴리스틱기법을 개발하는데 초점을 맞추었다. 특히 본 연구에서는 작업장에서 행해지는 작업유형은 기본작업과 여러가지 선택작업이 있을 수 있으므로 선행연구를 확장하여 기본작업과 두가지의 선택작업이 행해지는 경우에 촛점을 맞추었다. 그리하여 다작업장의 휴리스틱에 의거한 작업순서 결정을 위해 우선 BB의 상한을 구하는 연구를 행했다. 이를 위해 우선 단일작업장에서 야기될 수 있는 모든 상황을 고려한 최적 작업순서 결정규칙을 연구했으며, 이의 증명을 위해 이 규칙에 의거했을 때의 보완작업량이 최소가 된다는 것을 밝혔다. 보완작업 계산의 효율성을 제고하기 위해 과부하(violation)개념을 도입하였으며, 작업유형이 증가된 상황에서도 과부하 개념이 보완작업량을 충분히 반영할 수 있음을 밝혔다. 본 연구에서 제시한 최적 작업순서 규칙에 의거했을 때 야기될 수 있는 여러가지 경우의 과부하를 모두 계산했다. 앞에서 개발된 단일작업량의 최적 작업순서 결정규칙을 이용하여 다작업장의 문제를 실험했다. 이 문제는 규모가 매우 크므로 Branch & Bound를 이용하였으며, 각 가지에서 과부하량이 최적인 경우만을 고려하는 휴리스틱을 택하여 실험자료를 이용하여 여러 회 반복실험을 행했다. 그리고 본 연구의 성과를 측정하기 위해 휴리스틱 기법시 소요되는 평균 CPU time 범위에서, 랜덤 작업순서에 따른 작업할당을 반복실험하여 이중 가장 좋은 해와 비교했다. 그러나 앞으로 다작업장 문제를 다룰 때, 각 작업장 작업순서들의 상관관계를 고려하여 보다 개선된 해를 구하기 위한 연구가 요구된다. 또한, 준비작업비용을 발생시키는 작업장의 작업순서결정에 대해서도 연구를 행하여, 보완작업비용과 준비비용을 고려한 GMMAL 작업순서문제를 해결하기 위한 연구가 수행되어야 할 것이다.
정보통신 기술의 발달로 우리가 이용하는 많은 부분에서 전자문서를 이용한 전자거래가 사용되고 있다. 비대면 방식의 특성상 전자거래는 신원확인 문제가 존재한다. 본 논문에서는 이 문제에 대한 해결책인 PKI기반의 공인인증서의 개념과 구조, 활용방안 그리고 그에 따른 취약점을 살펴보고자 한다.
본 연구에서는 사칙연산과 분수의 1차적 개념을 학습한 초등학교 3학년 영재아 3명을 대상으로 분수의 덧셈과 곱셈을 내용으로 하였을 때, 정확한 개념의 인지와 개념의 연결로 분수의 덧셈과 곱셈에 대한 스키마와 변형된 스키마1)를 어떻게 구성을 하는지에 대해 질적 사례연구를 통하여 알아보았다. 즉 수학의 1차적 개념의 구성으로 어떠한 스키마와 변형된 스키마를 형성하여 분수의 덧셈과 곱셈에 대한 관계적 이해를 하는지, 그리고 영재아들이 스스로 형성한 스키마와 변형된 스키마를 어떻게 이용하여 분수의 덧셈과 곱셈의 문제 해결에 접근을 하는지, 또한 연구대상자들의 개념구성과 문제해결력에서의 스키마는 어떻게 변형을 이루어 나가는지를 심도 있게 조사하였다. 그 결과 분수의 덧셈에서 분수의 곱셈으로 연결될 때, 정확한 1차적 개념에 대한 인지와 스키마 그리고 변형된 스키마가 중요한 요인으로 작용한다는 것을 알 수 있었고, 이때 수학의 1차적 개념끼리의 연결과 정확한 1차적 개념에 대한 인지로 인해서 만들어지는 스키마와 변형된 스키마의 형성이 분수의 덧셈과 곱셈의 창의적 문제 해결에 무엇보다도 중요한 역할을 한다는 것을 알 수 있었다.
이 논문에서는 임의의 시스템 동정에 사용되는 적응필터의 계수를 최적화시키는 방법으로 광범위하게 사용되어지고 있는 기존의 적응 알고리즘인 Least Mean Square(LMS)방법과 최근들어 다양한 최적화 문제에 응용되고 있는 유전자 알고리즘(GA)을 합성한 하이브리드 형태의 적응 알고리즘을 사용한다. 이 알고리즘은 TIR 필터를 설계하는데 있어, 경사하강법의 개념을 사용함으로써 야기되는 지역 수렴문제의 단점을 보완하기 위해, 미분과 같은 결정론적인 규칙없이 단지 확률적인 연산자만으로 진행하는 유전자 알고리즘을 이용한다. 그리고 유전자 알고리즘에 있어서 확률적인 연산을 사용함으로써 발생하는 많은 계산량과 느린 수렴속도 문제를 LMS의 경사하강법을 이용하여 보완한다. 이처럼 유전자 알고리즘이 지닌 장점과 LMS 알고리즘이 갖는 장점을 이용하여 각 알고리즘이 지니는 단점을 서로 보완함으로써 알고리즘의 성능을 향상시키고 이 향상된 알고리즘을 이용하여 최적 필터계수를 찾는다 이렇게 얻은 필터계수값을 이용하여 적응 필터의 성능을 확인 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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