• Journal of the Korean Chemical Society
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• v.55 no.5
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• pp.857-874
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• 2011

The purposes of this study were to develop teaching strategy enhancing creative problem solving skills and to examine the instructional influences on studints' creative thinking skills, critical thinking skills, creative personality and academic self-regulation. In this study, a model using inter-disciplinary analogies(PDCA model) was designed and applied to the existing 'Teaching model for the enhancement of the creative problem solving skills'. And it was implemented to preservice science teachers for the one semester. Results indicated that the experimental group presented statistically meaningful improvement in creative thinking skills, especially in the originality of identifying a problem, making hypothesis, and controlling variables (p<.05). In addition, the strategy contributed to improving critical thinking skills, especially in inquiry process of recognizing problems, making hypothesis, interpreting and transforming of data (p<.05). This strategy also helped students' academic self-regulation (p<.05). But there was no significant improvement in creative personality(p<.05).

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.5B
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• pp.925-930
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• 2000

The Problem of allocating paths is very significant in order to transmit a large amount of various data on the ATM network. Therefore, selecting an optimal path among available paths between the a source node and a target node has been researched. Alternate paths designed in previous PNNI routing is not considered on the group-occupation so that traffic congestion happens, when errors occur in the network which consists of a hierarchical network architecture extendable to a large network, We propose the Top-Down algorithm considering an average of the occupation among the groups reported from a leader node in each group and minimizing a traffic congestion

• Journal of IKEEE
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• v.16 no.3
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• pp.211-216
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• 2012

In the phase boundary estimation problem, the estimation performance depends on the initial guess. However, there is no information on the number of bubbles and those positions for the initial guess in real flows. Therefore, it is very important to set appropriate initial guesses from prior information. In this paper, in order to set initial guesses for estimating the phase boundaries in two-phase flows, first, unknown resistivity distribution was estimated using the difference reconstruction method. After that, an adaptive threshold value was automatically computed using intermodes method. Based on this value, the number of bubbles and the initial position were determined. The numerical experiments have been performed to evaluate the estimation performance of the proposed method.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.812-815
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• 2008

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.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.01a
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• pp.85-88
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• 2011

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.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.05a
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• pp.379-382
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• 2009

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.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.8
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• pp.1-7
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• 1973

이 글에서는 다음의 내용을 다루었다. 1. 문제설정과 의의 2. 조사자료 3. 동결융해교대일수의 분석, 빙결일수, 상교일수, 우리나라의 상식의 유형

• 대학교육
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• s.94
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• pp.80-88
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• 1998

• 어항어장
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• s.57
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• pp.26-29
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• 2001

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.13 no.4
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• pp.416-426
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• 2003

In this paper we propose a new method for choosing the initial values of Expectation-Maximization(EM) algorithm that has been used in various applications for clustering. Conventionally, the initial values were chosen randomly, which sometimes yields undesired local convergence. Later, K-means clustering method was employed to choose better initial values, which is currently widely used. However the method using K-means still has the same problem of converging to local points. In order to resolve this problem, a new method of initializing values for the EM process. The proposed method not only strengthens the characteristics of EM such that the number of iteration is reduced in great amount but also removes the possibility of falling into local convergence.