• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1999.06a
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• pp.291-300
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• 1999

본 논문은 인공신경망과 귀납적 학습방법 등의 인공지능 방법과 선물가격결정에 대한 기존 재무이론을 사용하여 일상어취로 표현되는 파생상품 가격예측 모형을 개발하는데 있다. 모형의 개발은 1단계로 인공신경망이나 기존의 선물가격결정이론(평균보 유비용모형이나 일반균형모형)을 이용하여 선물 가격을 예측한 후, 서로 비교 분석하여 인공신경망 모형의 우수성을 확인하였다. 귀납적 학습방법중 CART 알고리듬을 사용하여 If-Then 규칙을 생성하였다. 특히 실용적 측면에서 선물가격의 일상어휘화를 통한 모형개발을 여러 가지 방법으로 시도하였다. 이러한 선물가격 예측모형의 유용성은 일단 If-Then 규칙으로 표현되어 전문가의 판단에 확실한 이론적인 근거를 제시할 수 있는 장점이 있으며, 특히 의사결정지원시스템으로 활용화 될 경우 매우 유용한 근거자료로 활용될 수 있다. 이러한 선물가격 예측모형의 정확성은 분석표본과 검증표본으로 나누어 검증표본에서 세가지 기본모형(평균보유 비용모형, 일반균형모형, 인공신경망 모형)과 각 모형의 귀납적 학습방법 모형의 다른 3가지 어휘표현방법 3가지를 모형별로 비교 분석하였다. 분석결과 인공신경망모형은 상당한 예측력을 갖고 있는 것으로 판명되었으며, 특히 CART를 기반으로 한 일상어취 기반의 선물가격예측 모형은 예측력이 높은 것으로 나타났다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.4 no.3
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• pp.280-285
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• 2001

Since KBANN (knowledge-based artificial neural network) combing the inductive learning algorithm and the analytical learning algorithm was proposed, several methods such as TopGen, TR-KBANN, THRE-KBANN which modify KBANN have been proposed. But these methods can be applied when there is a domain theory. The algorithm representing the problem into KBANN based on only the instances without domain theory is proposed in this paper. Domain theory represented into KBANN can be refined by THRE-KBANN. The performance of this algorithm is more efficient than the C4.5 in the experiment for some problem domains of inductive learning.

• Communications of Mathematical Education
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• v.8
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• pp.137-150
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• 1999

본 연구의 목적은 아동들의 수학 교과에 대한 정의적 특성과 수학적 문제 해결력, 추론 능력간의 상호 관계를 구명하고, 이러한 관계들은 아동의 지역적인 환경에 따라 차이가 있는지를 분석하는 것이다. 본 연구를 통하여 얻은 결론은 다음과 같다. 정의적 특성의 하위 요인 중 수학적 문제 해결력과 귀납적 추론 능력에 대한 설명력이 가장 높은 요인은 수학교과에 대한 자아개념인 것으로 나타났으며, 연역적 추론 능력에 대한 설명력은 학습 습관이 가장 높은 것으로 나타났다. _그리고 귀납적 추론 능력이 연역적 추론 능력 보다 수학적 문제 해결력에 대한 설명력이 더 높은 것으로 나타났으며, 수학적 문제 해결력과 귀납적 추론 능력은 지역별로 유의한 차가 나타났으나 연역적 추론 능력은 지역간 유의한 차이가 나타나지 않았다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.11B no.1
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• pp.83-90
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• 2004

Strategic games are missing special qualities of genre these days. Game engines neither reason about behaviors of computer objects nor have learning ability that can prepare countermeasure in variously command user's strategy. This paper suggests a strategic game engine that applies non-monotonic reasoning and inductive machine learning. The engine emphasizes three components -“user behavior monitor”to abstract user's objects behavior,“learning engine”to learn user's strategy,“behavior display handler”to reflect abstracted behavior of computer objects on game. Especially, this paper proposes two layered-structure to apply non-monotonic reasoning and inductive learning to make behaviors of computer objects that learns strategy behaviors of user objects exactly, and corresponds in user's objects. The engine decides actions and strategies of computer objects with created information through inductive learning. Main contribution of this paper is that computer objects command excellent strategies and reveal differentiation with behavior of existing computer objects to apply non-monotonic reasoning and inductive machine learning.

• Journal of the Korean School Mathematics Society
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• v.20 no.4
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• pp.405-422
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• 2017

Nim games were divided into three stages : one file, two files and three files game, and inquiry activities were conducted for middle school mathematically gifted students. In the first stage, students easily found a winning strategy through deductive reasoning. In the second stage, students found a winning strategy with deductive reasoning or inductive reasoning, but found an error in inductive reasoning. In the third stage, no students found a winning strategy with deductive reasoning and errors were found in the induction reasoning process. It is found that the tendency to unconditionally generalize the pattern that is formed in the finite number of cases is the cause of the error. As a result of visually presenting the binary boxes to students, students were able to easily identify the pattern of victory and defeat, recognize the winning strategy through game activities, and some students could reach a stage of justifying the winning strategy.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1999.06a
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• pp.115-123
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• 1999

산업계 전반에 걸친 오랜 정보시스템 운용의 결과로 대용량의 데이타들이 축적되고 있다. 이러한 데이타로부터 유용한 지식을 추출하기 위해 여러 가지 데이타 마이닝 기법들이 연구되어왔다. 특히 데이타 웨어하우스의 등장은 이러한 데이타 마이닝에 있어 필요한 데이타 제공 환경을 제공해 주고 있다. 그러나 전문가의 적절한 판단과 해석을 거치지 않은 데이타 마이닝의 결과는 당연한 사실이거나, 사실과 다른 가짜이거나 또는 관련성이 없는(trivial, spurious and irrelevant) 내용만 무수히 쏟아낼 수 있다. 그러므로 데이타 마이닝의 결과가 비록 통계적 유의성을 가진다 하더라고 그 정당성과 유용성에 대한 검증과정과 방법론의 정립이 필요하다. 데이타 마이닝의 가장 어려운 점은 귀납적 오류를 없애기 위해 사람이 직접 그 결과를 해석하고 판단하며 아울러 새로운 탐색 방향을 제시해야 한다는 것이다. 본 논문의 목적은 이러한 데이타 마이닝에서 추출된 결과를 검증하고 아울러 새로운 지식 탐색 방향을 제시하는 방법론을 정립하는데 있다. 본 논문에서는 데이타 마이닝 기법 중 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명가능성 여부의 판단을 통해 검증하는 기법을 제안하며, 이를 통해 얻어진 검증된 지식을 토대로 일반화를 통한 새로운 가설을 생성하여 데이타 웨어하우스로부터 연관규칙을 검증하는 일련의 아키텍쳐(architecture)를 제시하고자 한다. 먼저 데이타 마이닝 결과에 대한 설명의 필요성을 제시하고, 데이타 웨어하우스와 데이타 마이닝 기법들에 대한 간략한 설명과 연관규칙탐사에 대한 정의 및 방법을 보이고, 대상 영역에 대한 데이타 웨어하우스의 스키마를 보였다. 다음으로 도메인 지식(domain knowledge)과 연관규칙탐사를 통해 얻어진 결과를 표현하기 위한 지식표현 방법으로 Relational predicate Logic을 제안하였다. 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명하기 위한 방법으로는 연관규칙탐사로 얻어진 연관규칙에 대해 Relational Predicate Logic으로 표현된 도메인 지식으로서 설명됨을 보이게 한다. 또한 이러한 설명(explanation)을 토대로 검증된 지식을 일반화하여 새로운 가설을 연역적으로 생성하고 이를 연관규칙탐사론 통해 검증한 후 새로운 지식을 얻는 반복적인 Explanation-based Data Mining Architecture를 제시하였다. 본 연구의 의의로는 데이타 마이닝을 통한 귀납적 지식생성에 있어 귀납적 오류의 발생을 고메인 지식을 통해 설명가능 함을 보임으로 검증하고 아울러 이러한 설명을 통해 연역적으로 새로운 가설지식을 생성시켜 이를 가설검증방식으로 검증함으로써 귀납적 접근과 연역적 접근의 통합 데이타 마이닝 접근을 제시하였다는데 있다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.03a
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• pp.115-123
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• 1999

산업계 전반에 걸친 오랜 정보시스템 운용의 결과로 대용량의 데이터들이 축적되고 있다. 이러한 데이터로부터 유용한 지식을 추출하기 위해 여러 가지 데이터 마이닝 기법들이 연구되어왔다. 특히 데이터 웨어하우스의 등장은 이러한 데이터 마이닝에 있어 필요한 데이터 제공 환경을 제공해 주고 있다. 그러나 전문가의 적절한 판단과 해석을 거치지 않은 데이터 마이닝의 결과는 당연한 사실이거나, 사실과 다른 가짜이거나 또는 관련성 없는(trivial, spurious and irrelevant)내용만 무수히 쏟아낼 수 있다. 그러므로 데이터 마이닝의 결과가 비록 통계적 유의성을 가진다 하더라도 그 정당성과 유용성에 대한 검증과정과 방법론의 정립이 필요하다. 데이터 마이닝의 가장 어려운 점은 귀납적 오류를 없애기 위해 사람이 직접 그 결과를 해석하고 판단하며 아울러 새로운 탐색 방향을 제시해야 한다는 것이다. 본 논문에서는 데이터 마이닝 기법 중 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명가능성 여부의 판단을 통해 검증하는 기법을 제안하며, 이를 통해 얻어진 검증된 지식을 토대로 일반화를 통한 새로운 가설을 생성하여 데이터 웨어하우스로부터 연관규칙을 검증하는 일련의 아텍쳐(architecture)를 제시하고다 한다. 먼저 데이터 마이닝 결과에 대한 설명의 필요성을 제시하고, 데이터 웨어하우스와 데이터 마이닝 기법들에 대한 간략한 설명과 연관규칙탐사에 대한 정의 및 방법을 보이고, 대상 영역에 대한 데이터 웨어하우스으 스키마를 보였다. 다음으로 도메인 지식(domain knowledge)과 연관규칙탐사를 통해 얻어진 결과를 표현하기위한 지식표현 방법으로 Relational Predicate Logic을 제안하였다. 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명하기 위한 방법으로는 연관규칙탐사로 얻어진 연관규칙에 대해 Relational Predicate Logic으로 표현된 도메인 지식으로서 설명됨을 보이게 한다. 또한 이러한 설명(explanation)을 토대로 검증된 지식을 일반화하여 새로운 가설을 연역적으로 생성하고 이를 연관규칙탐사를 통해 검증한 후 새로운 지식을 얻는 반복적인 Explanation-based Data Mining Architecture를 제시하였다. 본 연구의 의의로는 데이터 마이닝을 통한 귀납적 지식생성에 있어 귀납적 오류의 발생을 도메인 지식을 통해 설명가능 함을 보임으로 검증하고 아울러 이러한 설명을 통해 연역적으로 새로운 가설지식을 생성시켜 이를 가설검증방식으로 검증함으로써 귀납적 접근과 연역적 접근의 통합 데이터 마이닝 접근을 제시하였다는데 있다.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.12 no.4
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• pp.166-176
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• 2022

The purpose of this study was to investigate the construct of Korean Version of Mental Toughness through Open-ended Questionnaire for soccer Players and coach. Data collection was inductively analyzed by distributing open questionnaires to 100 soccer players belonging to the Korean Football Association and 100 soccer coaches who participated in the training for obtaining a soccer coach's license. The resulting results are as follows. First, as a result of the inductive content analysis of korean version soccer players mental toughness, 11 factors were derived in the detailed area and 6 factors in the general area. Secondly, in the results on the mental toughness of Korean version soccer players according to soccer players and coaches, both players and coaches were found to be the highest factor, kkangdagu. I hope that the results of this study will be used as basic data for efforts to reduce the improving performance for soccer players and coaches.

• Communications of Mathematical Education
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• v.37 no.2
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• pp.299-327
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• 2023

In this study, we tried to find out the level of inductive reasoning ability and the aspects of visualization components shown in students in the class using exploratory software for the 'congruence and symmetry' unit in the second semester of the 5th grade of elementary school. To this end, classes using GeoGebra, one of the exploratory software, were conducted for a total of 19 students in one class of fifth graders in elementary school, and the results of the students' activities were analyzed. As a result of this study, the level of inductive reasoning ability of students remained at a similar level or developed, and it was shown that students inferred new properties of shapes using various functions of software inductively. In addition, in terms of visualization, students were able to quickly and easily draw shapes that met the conditions, and unlike the paper-and-pencil environment, using the 'measurement' and 'symmetry' functions, they transformed and manipulated complex yet precisely congruent and symmetrical external representations. Based on these analysis results, implications for the use of exploratory software in the area of figures were derived.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.03a
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• pp.291-300
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• 1999

본 논문은 인공신경망과 귀납적 학습방법 등의 인공지능 방법과 선물가격결정에 대한 기존 재무이론을 사용하여 일상어휘로 표현되는 파생상품 가격예측 모형을 개발하는데 있다. 모형의 개발은 1단계로 인공신경망이나 기존의 선물가격결정이론(평균보유비용모형이나 일반균형모형)을 이용하여 선물 가격을 예측한 후, 서로 비교분석하여 인공신경망 모형의 우수성을 확인하였다. 귀납적 학습방법중 CART 알고리듬을 사용하여 If-Then 규칙을 생성하였다. 특히 실용적 측면에서 선물가격의 일상어휘화를 통한 모형개발을 여러 가지 방법으로 시도하였다. 이러한 선물가격 예측모형의 유용성은 일단 If-Then 규칙으로 표현되어 전문가의 판단에 확실한 이론적인 근거를 제시할 수 있는 장점이 있으며, 특히 의사결정지원시스템으로 활용화 될 경우 매우 유용한 근거자료로 활용될 수 있다. 이러한 선물가격 예측모형은 정확성은 분석표본과 검증표본으로 나누어 검증표본에서 세가지 기본모형(평균보유비용모형, 일반균형모형, 인공신경망 모형)과 각 모형의 귀납적 학습방법 모형의 다른 3가지 어휘표현방법 3가지를 모형별로 비교 분석하였다. 분석결과 인공신경망모형은 상당한 예측력을 갖고 있는 것으로 판명되었으며, 특히 CART를 기반으로 한 일상어휘 기반의 선물가격예측 모형은 예측력이 높은 것으로 나타났다.