• 전기저널
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• 통권350호
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• pp.82-85
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• 2006

배전계통에서 선로의 전압강하보상 및 역율개선에 의한 설비용량 증가 문제는 쉬운 듯 하지만 실제 문제풀이에서는 정답을 내는 확률이 의외로 낮다. 문제 출제의도에 따라서 문제는 다른 듯 하지만 접근하는 기본 원리식은 같다. 즉, 설비가 가지고 있는 설비용량[kva]는 변함이 없는데 단지 역율이 변동됨에 따라서 유효전력[kw]이 설비용량을 반경으로 하는 범위로 변동 된다는 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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• pp.319-323
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• 2007

실세계의 여러 문제들은 마르코프 결정 문제(Markov decision problem, MDP)로 표현될 수 있고, 이 MDP는 모델이 알려진 경우에는 평가치 반복(value iteration) 이나 모델이 알려지지 않은 경우에도 강화 학습(reinforcement learning) 알고리즘 등을 사용하여 풀 수 있다. 하지만 이들 알고리즘들은 시간 복잡도가 높아 크기가 큰 실세계 문제에 적용하기 쉽지 않아, MDP를 계층적으로 분할하거나, 여러 단계를 묶어서 수행하는 등의 시간적 추상화(temporal abstraction) 방법이 제안되어 왔다. 이러한 시간적 추상화 방법들의 문제점으로는 시간적 추상화의 디자인에 따라 MDP의 풀이 성능이 크게 달라질 수 있으며, 많은 경우 사용자가 이 디자인을 직접 제공해야 한다는 것들이 있다. 최근 사용자의 간섭이 필요 없이 자동적으로 시간적 추상화를 만드는 방법들이 제안된 바 있으나, 이들 방법들 역시 결과물에 대한 이론적인 성능 보장(performance guarantee)은 제공하지 못하고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 MDP의 구조와 그 풀이 성능을 연관짓는 복잡도 척도에 대해 살펴본다. 이를 위해 MDP로부터 얻은 상태 경로 그래프(state trajectory graph)의 위상적 성질들을 여러 네트워크 척도(network measurements) 들을 이용하여 측정하고, 이와 MDP의 풀이 성능과의 관계를 다양한 상황에 대해 실험적, 이론적으로 분석해 보았다.

• 대한화학회지
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• 제60권3호
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• pp.203-214
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• 2016

본 연구는 창의적 문제해결능력의 향상에 필수적인 융합 사고의 특성을 알아보기 위해 기능적 자기공명영상을 이용하여 창의적 문제해결에 기반한 융합 사고와 화학문제풀이를 하는 동안의 두뇌 활성 영역과 기능적 연결성을 알아보았다. 이를 위하여 시각 기반의 융합 사고 유발 과제와 화학문제풀이 과제를 개발하고 고등학생 17명을 대상으로 적용하여 과제 수행 동안의 두뇌활성영상을 분석하였다. 연구 결과, 융합 사고 시에는 두뇌 좌측의 상전두이랑, 중전두이랑, 하전두이랑, 내측전두이랑, 전대상이랑, 쐐기전소엽, 미상핵체에서 두뇌 우측의 쐐기소엽, 미상핵체에서 활성이 나타났다. 화학 문제풀이에서는 두뇌 좌측의 중전두이랑, 내측전두이랑, 미상핵체, 미상핵꼬리에서 두뇌 우측의 중전두이랑, 혀이랑, 미상핵체, 미상핵꼬리, 시상, 소뇌정상에서 활성이 나타났다. 기능적 연결성분석 결과 융합 사고 시에는 각 활성 영역들이 모두 기능적 연결망을 형성하고 있는 것으로 나타났으며 이와 대조적으로 화학문제풀이 시에는 우측 중전두이랑, 좌우측미상핵꼬리, 소뇌정상만이 기능적 연결망을 형성한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 고등학생들이 융합 사고 시에 논리적 사고, 작업기억활성, 계획, 상상, 언어화, 학습동기 유발이 일어나며 이러한 기능들이 과제를 수행하는 동안 서로 밀접하게 동조하고 있음을 보여준다. 반면 화학문제풀이 시에는 논리적 사고와 계획, 비교, 학습동기유발의 기능들을 수행하지만 각영역들이 동시에 활발히 작용하지 못하는 것을 보여준다. 이러한 결과는 융합 사고에 대한 구체적인 정보를 제공할 수 있을 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.997-1000
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• 2015

스마트폰 및 태블릿 PC 보급의 빠른 확산으로 인해 e-learning 학습환경도 빠른 속도로 모바일 환경으로 전환되고 있다. 이러한 변화에 맞추어 e-learning 서비스업체들도 모바일 서비스를 앞다투어 제공하고 있으며 앞으로도 그 수는 계속 늘어날 것으로 예측된다. 하지만 아직까지는 PC에서 보던 학습 동영상을 단지 모바일 환경에 보는 수준이며 수강생이 온라인 강의를 시청하다 강사에게 실시간으로 질문을 하고 답변을 받는 등의 의사소통은 어렵다. 이러한 단점을 극복하고 강사와 수강생이 웹 환경에서 원활한 의사소통이 가능하며, 많은 수의 수강생이 동시에 접속할 수 있는 HTML5의 WebSocket과 Canvas를 기반으로 한 실시간 문제풀이 시스템을 제안하고자 한다.

• 응용통계연구
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• 제32권4호
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• pp.485-502
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• 2019

이론통계학은 통계학의 원리를 수학을 이용하여 배우는 교과목이다. 학생들이 수학을 충분히 알지 못하는 경우 이론통계학 교육을 통해 통계학의 원리를 이해하는 데에는 제약이 있다. 이론통계학 교육을 통해 통계학의 원리에 대한 이해를 높이기 위해 수학적 문제풀이 외에 R 프로그램을 이용한 통계 시뮬레이션이 보조적으로 도입되어 왔지만 수학을 이용한 문제풀이를 대신하지는 못하고 있다. 이 논문에서는 wxMaxima, Wolfram Alpha 등 기호 수학 연산이 가능한 수학 소프트웨어 CAS를 소개하고, 이를 이용하여 이론통계학 교육에 걸림돌이 되는 수학의 어려움에서 벗어나 통계학의 원리 자체를 학습할 수 있는 방안을 모색하였다.

• 한국초등수학교육학회지
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• 제21권1호
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• pp.115-134
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• 2017

나눗셈의 이해 및 학습 지도에 관한 논의를 더 세밀하게 구체화하기 위해서는 세분된 각 유형의 문제의 특성을 분석할 필요가 있다. 이 논문에서는 포함나눗셈의한 유형인 확대 상황 포함나눗셈에 대하여, 초등학생, 예비교사, 초등교사 대상 지필 조사 자료와 초등교사 및 예비교사 인터뷰 자료를 바탕으로 논의한다. 마법연필의 길이가 처음의 몇 배가 되었는지 알아보는 문제에 대하여, 초등학생, 예비교사, 초등교사 모두 한 관점의 풀이에 고착되는 경향이 나타났으며, 소수의 초등교사 및 예비교사만이 다른 관점의 풀이를 제시하였다. 또, 선분도나 수직선을 사용하여 풀이를 나타낸 초등학생은 소수였고, 분수배나 소수배를 나타내는 데 어려움을 겪는 아동이 많았다. 초등교사 및 예비교사 인터뷰는 확대 상황 포함나눗셈의 서로 다른 두 풀이가 각각 탈맥락 중시와 맥락 중시, 횟수로서의 배와 연산자로서의 배라는 인식과 연결되어 있음을 보여준다. 이와 같은 결과를 바탕으로, 시각적 모델, 두 가지 풀이와 연결된 인식, 포함나눗셈과 비례의 통합적 이해의 세 측면에서, 확대 상황 포함나눗셈의 특성과 교육적 시사점에 대하여 논의하였다.

• 전기저널
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• 통권349호
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• pp.68-70
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• 2006

배전계통에서선로의전압강하보상및 역율개선에의한설비용량증가문제는쉬운듯 하지만실제문제풀이에서는정답을내는확률이의외로낮다. 문제출제의도에따라서문제는다른듯 하지만접근하는기본원리식은같다. 즉, 설비가가지고있는설비용량[ k v a ]는 변함이없는데단지역율이변동됨에따라서유효전력[ k w ]이 설비용량을반경으로하는범위로변동된다는것이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.267-277
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• 1990

이 논문에서는 인공지능의 기본적인 문제풀이 기법인 상태공간 탐색을 이용하여 한글을 구성하는 기본자소를 분리하여 인식하는 방법을 제안하였다. 자소분리와 인식과정을 보다 밀접하게 결합하기 위하여 문제를 상태공간에 표현하고, 이 공간을 탐색하여 풀이하였다. 그리고 탐색효율을 향상시키기 위하여 한글의 조합규칙에 입각한 구조정보와 매트릭스 평면에서 각 자소가 갖는 위치정보를 이용하였으며, 컴퓨터실험을 통하여 그 유용성을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.23-26
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• 2023

본 논문에서는 서술형 수학 문제 풀이 모델의 숫자 대소관계 파악을 위한 명시적 자질추출방식 Explicit Feature Extraction(EFE) Reasoner 모델을 제안한다. 서술형 수학 문제는 자연현상이나 일상에서 벌어지는 사건을 수학적으로 기술한 문제이다. 서술형 수학 문제 풀이를 위해서는 인공지능 모델이 문장에 함축된 논리를 파악하여 수식 또는 답을 도출해야 한다. 때문에 서술형 수학 문제 데이터셋은 인공지능 모델의 언어 이해 및 추론 능력을 평가하는 지표로 활용되고 있다. 기존 연구에서는 문제를 이해할 때 숫자의 대소관계를 파악하지 않고 문제에 등장하는 변수의 논리적인 관계만을 사용하여 수식을 도출한다는 한계점이 존재했다. 본 논문에서는 자연어 이해계열 모델 중 SVAMP 데이터셋에서 가장 높은 성능을 내고 있는 Deductive-Reasoner 모델에 숫자의 대소관계를 파악할 수 있는 방법론인 EFE 를 적용했을 때 RoBERTa-base 에서 1.1%, RoBERTa-large 에서 2.8%의 성능 향상을 얻었다. 이 결과를 통해 자연어 이해 모델이 숫자의 대소관계를 이해하는 것이 정답률 향상에 기여할 수 있음을 확인한다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제19권1호통권21호
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• pp.45-55
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• 2005

대학수학 1학년 과정(미분적분학)에서 정리, 정의 등 개념의 이해를 도와주기 위해 학생들이 갖는 어려움을 그들이 자주 겪는 실수를 통해 찾아내어 분석하고 올바른 이해의 길로 안내한다. 실수를 탓하기보다 학생의 편에 서서 이해하고 도움을 주도록 한다. 흔히 부딪칠 수 있는 예제 문제를 풀어보게 하고 공통으로 저지르는 실수를 제시하여 개념의 이해나 문제풀이를 바르게 하도록 이끌어 준다.