이 연구의 목적은 학문 통합적 비유를 활용한 창의적 문제해결력 지향 수업 전략을 개발하고 이 전략이 학생들의 창의적 사고력, 비판적 사고력, 창의적 인성, 학업적 자기 조절에 미치는 효과를 알아보는 것이다. 이를 위하여 기존의 창의적 문제 해결력 지향 탐구 수업 모형에 비유 활동의 PDCA 네 단계 모형을 활용한 '학문 통합적 비유를 활용한 창의적 문제 해결력 지향 탐구 수업 모형'을 개발하여 이 모형에 따라 구체적인 대학교 화학 실험 수업 전략을 개발하였다. 그리고 예비 과학 교사를 대상으로 개발한 수업 전략을 한 학기 동안 실시하였다. 그 결과 문제 인식 및 가설 설정, 가설 설정, 변인 통제 영역에서 창의적 사고력 하위 범주 중 독창성이 유의미하게 향상되었다. 또한, 문제 인식 및 가설 설정, 자료 해석 및 자료 변환의 영역에서 비판적 사고력이 향상된 것으로 나타났다. 또한, 학업적 자기 조절에 대해서는 확인된 조절과 통합된 조절에서 유의미한 차이를 나타냈다. 그러나 창의적 인성에 대해서는 모든 하위 영역에 대하여 유의미한 차이가 나타나지 않았다.
ATM망에서 방대하고 다양한 자료를 신뢰성있게 전송하기 위해서는 경로설정 문제는 매우 중요한 요소 중의 하나이다. 그러므로 소스에서 목적지까지의 노드사이의 가능한 경로들 중 최적의 경로를 선택하는 문제에 대하여 많은 연구가 이루어 지고 있다. 특히 대규모 망으로 확장 가능하게 하는 계층적인 망구조를 가진 망에서 장애 발생 시, 기존 PNNI 라우팅에서 결정되는 복구 경로는 그룹내의 전체 점유율을 고려하지 않음으로써 그룹내의 경로 설정 시 트래픽의 집중현상이 발생하는 경우가 있다. 그러므로 계층적으로 구성된 네트워크에 대한 복구를 위하여 복구 경로 설정 시 소스와 목적노드를 동시에 포함하는 최상위 계층에서 먼저 각 그룹의 리더노드에 의해 보고된 그룹 내 평균점유율을 고려한 그룹간 경로를 설정함으로써, 기존의 PNNI라우팅 알고리즘 보다 트래픽의 집중을 최소화 할 수 있는 알고리즘을 제안한다.
상 경계 추정 문제에서는 초기치에 따라 그 추정성능이 달라질 수 있다. 하지만 실제의 유동 공정에서는 초기치 설정을 위한 기포의 개수와 개략적인 위치 정보를 알 수가 없기 때문에, 초기치 설정 문제는 더욱 중요하다. 따라서 이 논문에서는 상 경계 추정을 위한 초기치 설정을 위해 우선 차이(difference) 복원 방법을 사용하여 미지의 저항률 분포를 추정하고, 중간모드(intermodes) 방법을 사용하여 적응 문턱치를 자동으로 계산하였으며, 이를 바탕으로 기포의 개수와 초기 위치를 결정하였다. 이로써 잡음이 존재하는 경우에도 기포의 상 경계를 잘 추정할 수 있는 방법을 개발하였다. 이에 몇 가지 시나리오를 설정하고 모의실험을 통해 제안한 방법의 상 경계 추정성능을 평가하였다.
이동 호스트의 이동에 따른 단절 또는 장애는 애드혹 네트워크에서 중요한 이슈중 하나이다. 응답 메시지를 전송하기 위해, DSR 이나 AODV 에서는 메시지 전송 요청을 위해 설정된 경로를 재사용한다. 즉, 설정된 경로를 이용해서 역방향으로 응답 메시지를 전송 하는 방식이다. 이러한 경우, 설정된 경로상에 있는 이동 호스트의 이동에 따른 장애는 매우 치명적이다. 이동 호스트에 의한 장애는 예측 가능성에 따라 예측 가능한 장애와 예측 불가능한 장애로 구분할 수 있다. 예측 가능한 장애는 이동 호스트가 스스로 장애의 발생 여부를 파악 할 수 있는 경우를 의미한다. 예를 들면, 이동호스트의 제한된 전원 또는 이동 호스트의 이동성에 의해 발생하는 장애가 대표적인 예이다. 반면에 예측 불가능한 장애는 이동 호스트가 스스로 장애를 예측 할 수 없는 경우를 의미하며, 이러한 장애의 대부분은 문제를 해결할 충분한 시간이 주어지지 않을 만큼 급작스럽게 발생한다. 본 논문에서는 예측 가능한 장애에 대해 능동적이고 지능적으로 대처할 수 있도록 하는 새로운 방법을 제안한다. 이는 회사 내에서 업무를 인수 인계하는 방식과 매우 유사하다. 또한 본 논문에서 제안하는 방법은 앞서 언급한 이동 호스트의 이동에 따른 장애 문제를 해결함에 있어서, DSR 또는 AODV 처럼 메시지 전송 요청 시 설정된 경로가 응답 메시지 전송을 위해 다시 사용되는 라우팅 알고리즘에 비해 경로 재설정 시간과 전송 되는 메시지의 총량 측면에서 매우 효과적이고, 이동 호스트들이 스스로 장애를 예측하고 이에 대해 능동적이고 지능적으로 대처 할 수 있도록 한다.
Fuzzy C-Means (FCM) 알고리듬은 가장 널리 사용되는 군집화 알고리듬 중 하나로 다양한 응용 분야에서 사용되고 있다. 하지만 FCM은 여러 가지 문제점을 가지고 있으며 초기 원형 설정이 그 중 하나이다. FCM은 국부 최적해에 수렴하므로 초기 원형 설정에 따라 클러스터링 결과가 달라진다. 이 논문에서는 이러한 FCM의 초기 원형 설정 문제를 개선하기 위하여 커널밀도 추정 (kernel density estimation) 기법을 활용하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 먼저 커널 밀도 추정을 수행한 후 밀도가 높은 지역에 클러스터의 초기 원형을 설정하고 원형이 설정된 영역의 밀도를 감소시키는 과정을 반복함으로써 효율적으로 초기 원형을 설정할 수 있다. 제안된 방법이 일반적으로 사용되는 무작위 초기화 방법에 비해 효율적이라는 사실은 실험결과를 통해 확인할 수 있다.
패턴 인식에서 분류기 모형으로 많이 사용되는 퍼지 분류기는 퍼지 소속 함수를 적절히 설정함으로써 보다 향상된 분류 성능을 얻을 수 있다는 장점이 있다. 그러나 일반적으로 함수 설정은 인식문제 분야의 특성이나 해당 전문가의 지식과 주관적 경험을 기반으로 설정되므로 설정된 소속도 함수의 일관성과 객관성을 보장하기가 어려운 문제점을 갖고 있다. 따라서 이 논문에서는 퍼지 분류기의 소속도 함수를 설정하기 위한 객관적 기준을 제시하기 위하여 특징값들 간의 통계적 정보를 이용한 소속도 함수 설정 기법들을 제안하였다. 제안한 기법들을 이용하여 UCI machine learning repository 사이트에서 제공되는 표준 데이터 중에 Iris 데이터 세트를 이용하여 실험하고 그 결과를 비교, 분석하였다.
본 논문은 시스템 공학의 인식에 관련된 여러 분야에서 널리 쓰이는 클러스터링 기법인 Expectation-Maximization의 초기값 설정문제에 관하여 새로운 방법을 제안한다. 기존의 임의로 지정하는 랜덤한 초기치 선정 문제점을 지적하고, 새로이 제안하는 균등 영역 분할과 분할 된 데이터의 통계적 특성을 이용한 초기치 설정 방법을 사용한 새로운 EM 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 EM에서 초기값 설정 방법으로 랜덤한 설정 방식의 약점을 보완하기 위하여 K-means 방법을 많이 사용하고 있다. 하지만, K-means 초기치 설정 방법도 근본적인 문제는 해결하지 못하고 있다. 이러한 문제의 하나의 해결 방안으로 논문이 제안한 균등 분할 및 통계적 특성을 이용한 초기치 선정의 방법을 EM 알고리즘에 적용하였다. 제안된 방법은 기존보다 EM 알고리즘의 특성을 극대화하는 방향으로 더 좋은 결과를 가져온다. 본 논문에서 제안된 알고리즘의 우수성을 제안한 초기치 선정 방법을 적용한 EM과 기존 EM의 시뮬레이션 결과를 비교 분석하여 그 우수성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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