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Chang, Hee-Dong
- 한국게임학회지
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- v.8 no.1
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- pp.32-38
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- 2011
The help or guide sentences of educational math games which use mathematical statements need to represent graphical forms for the learners of the game generation whose cognitive style is graphic first. In this paper, we proposed an object-based visual representation method for mathematical statements. It has object-based description rules to use graphical symbols and mathematical symbols with text words. It is easy to describe or to understand accurately mathematical meaning and is also fast for learners to read for understanding. The proposed method is good for learners of the game generation to get the help as scaffolding for learning math by educational games.
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Choe, In-Myeong;Kim, Yeong-Geol
- 한국경영정보학회:학술대회논문집
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- 2007.06a
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- pp.447-452
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- 2007
본 연구는 최근 지식경영에서 중요하게 받아들여지고 있는 CoP의 성과측정체계에 대한 프레임웍을 제시하고 실제에 있어서 그 프레임웍이 얼마나 잘 적용될 수 있는지에 대해서 사례연구를 통해 고찰하고 추가적으로 CoP와 관련한 명제를 제시하고자 한다. CoP의 성과측정체계는 지식경영과 조직론의 기존의 문헌연구를 통하여 제시하였는데 크게 CoP Readiness, CoP Activity, Social Capital과 Business Output의 영역으로 크게 구분하고 세부적으로 정성적이고 정량적인 방법으로 측정할 수 있는 방법을 제시하였다. CoP의 성과는 위의 단계를 거치면서 나타나며 Business Output은 BSC방법을 통해 측정할 것을 제시하였다. 제시된 성과측정체계는 CoP를 효과적으로 활용하고 있는 국내 8개사의 사례를 통해 실증적으로 검토하였고 각 사에서 현재 활용 중인 측정체계와의 차이와 적용가능성을 고찰하였고 이를 통해 추가적으로 연구를 진행할 수 있는 4개의 명제를 제시하였다.
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Park, Jeong-Il
- Korean Journal of Logic
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- v.7 no.2
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- pp.71-104
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- 2004
비트겐슈타인이 왜 "논고"를 포기했느냐 하는 주제는 비트겐슈타인의 철학을 조명하는 데 매우 중요한 문제이다. 그러나 이 글의 일차적인 관심은 비트겐슈타인이라는 한 개인의 실제 철학적 사유 과정보다는, 오히려 "논고"가 포기될 수 있는 모든 가능성들과 경로를 생각하고 추적하는 데 있다. 이를 위하여 우리는 "논고"의 여러 근본 전제들을 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 한 부류는 직접적 논박 가능성이 희박한 것으로서, 여기에는 "논고"에서 정의에 해당되는 것, 모호한 개념인 "완전한 분석"과 관련된 것, 그리고 유아론과 관련된 것 등이 있다. 다른한 부류는 전자에 비해 어떤 직접적인 논박 가능성의 여지가 있는 근본 전제로서, 가장 중요한 것으로 요소 명제들의 상호 독립성을 들 수 있다. "논고"는 소위 "색깔배제 문제"부터 후자에 속하는 근본전제가 직접적인 타격을 입으면서 와해되기 시작했으며, "논고"와는 완전히 다른 패러다임에 서게 됨으로써 비로소 포기되었다.
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이말례
- Journal of Korea Multimedia Society
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- v.4 no.2
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- pp.189-196
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- 2001
Fuzzy logic ignores some information in the reasoning process. Neural networks are powerful tools for the pattern processing, but, not appropriate for the logical reasoning. To model human knowledge, besides pattern processing capability, the logical reasoning capability is equally important. Another new neural network called neural logic network is able to do the logical reasoning. Because the fuzzy inference is a fuzzy logical reasoning, we construct fuzzy inference network based on the neural logic network, extending the existing rule - inference network. and the traditional propagation rule is modified.
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