학습 수준의 평가와 수준에 맞는 지식의 제공은 인간의 학습 과정에 많은 영향을 준다. 이것은 학습 순서가 중요하다는 것을 말하고 있으며, 기계 학습에서도 학습 순서를 고려할 필요가 있다. 본 연구는 학습 순서가 학습에 미치는 영향을 알아보기 위해, MLP의 학습에서 지도자의 경험을 이용하여 학습순서를 제어하는 방법을 제안한다. 지도 경험과 평가를 이용하여 MLP의 상태를 파악하고, 현 상태에서 학습 효율이 좋을 것으로 예상되는 학습 자료를 선택하여 학습을 시킨다. 지도자의 경험을 표현하고 활용하기 위해 CRF(Conditional Random Fields)를 이용하였다. 제안한 방법은 학습 자료를 선택한다는 점에서 능동 학습(Active Learning)과 유사하지만, 학습 순서를 제시하기 위한 자료의 선택이란 점에서 능동학습과는 차이가 있다. 분류 문제에 대하여 실험해 본 결과, 순서의 제어가 없는 학습의 경우에 비하여 학습 횟수의 측면에서 일반적으로 더 나은 학습 성능을 보여준다.
이 연구는 대용어나 지시사가 생략된 조건에서 선행어의 전형성과 언급순서가 참조해결에 작용하는 효과를 살펴보기 위해서 2개의 실험을 실시하였다. 실험 1은 대용어 생략과 대명사 조건을 비교하였다. 대용어 생략은 전형성과 언급순서가 읽기과제에 반영되었고, 언급순서 효과가 탐사재인과제에 반영되었다. 반면에 대명사는 전형성과 언급순서 효과가 탐사재인과제에만 반영되었다. 실험 2에서는 지시사가 생략된 명사반복과 대명사 조건을 비교하였다. 명사반복이 대명사에 비해서 읽기시간이 길었으며, 언급순서 효과가 탐사재인과제에 반영되었다. 반면에 대명사는 전형성과 언급순서가 탐사재인과제에서 반영되었다. 이는 선행어와 대용어의 참조해결이 직선적이기보다는 역동적일 가능성을 시사하였다.
항공기 소프트웨어의 건전성 관리시스템은 수행 중에 발생하는 오류를 수리하여 안전성을 제공하고 유지보수 비용을 절감한다. 순서 위배 오류는 개발 단계에서 모두 제거하는 것이 어렵기 때문에 운용 단계에서 자율적으로 수리할 수 있어야 한다. 순서 위배를 자율 수리하기 위한 기존 연구는 각 접근사건의 수행 직전에 접근사건 순서를 비교하여 오류를 진단하기 때문에 접근사건 수에 비례하는 시간 오버헤드를 발생시킨다. 본 논문은 접근사건을 포함하는 함수의 올바른 순서 정보로 오류를 진단하고 해당 함수를 지연시켜 조치하는 기법인 ORS를 제시한다. ORS를 평가하기 위해, 순서 위배 오류를 포함하는 5가지의 합성 프로그램에 기존 연구와 ORS를 적용하여 시간 오버헤드를 측정하였다. 그 결과, 접근 횟수가 약 60번 이상일 때 기존 연구보다 효율적임을 확인하였다.
본 연구는 학술논문의 저자키워드 출현순서에 따른 저자키워드의 중요도를 측정해보고자 하는 연구이다. 먼저 출현순서에 따른 저자키워드의 특징을 분석한 후 네트워크 분석 방법의 연결정도중심성, 근접중심성, 매개중심성, 위세중심성, 그리고 네트워크의 구조적공백성의 효과크기와 같은 지수를 사용하여 학술논문의 저자키워드 출현순서에 따른 저자키워드의 중요도를 측정해보았으며 각각의 네트워크 지수와 저자키워드의 출현순서와의 상관관계분석을 수행하였다. 네트워크 분석 지수 중 연결정도중심성 지수, 매개중심성 지수의 경우 각 학문분야별 저자키워드의 출현순서와의 상관관계의 결과에서의 유의한 분야의 수가 비교적 다른 지수에 비해 많았다. 이와 같은 결과를 통해 저자키워드의 중요도를 단지 출현빈도만으로 판단했던 것에서 벗어나 저자키워드의 중요도 측정을 위한 방법으로 연결정도중심성 지수, 매개중심성 지수도 고려해 볼 수 있음을 알 수 있었다.
본 연구는 2009 개정 교과서에서 제시하고 있는 자연수 덧셈과 뺄셈의 지도 순서를 비판적으로 검토한 것이다. 2009 개정 교과서에서는 제4차 교육과정기부터 2007 개정 교육과정기까지의 교과서에서 제시하고 있는 자연수 덧셈과 뺄셈의 지도 순서와는 다르게, 받아올림이 없는 두 자리 수의 덧셈과 받아내림이 없는 두 자리 수의 뺄셈의 지도순서를 상당히 앞으로 당겼고, 10을 가르기와 모으기는 상대적으로 뒤로 미뤘다. 이에 본 연구에서는 이러한 덧셈과 뺄셈 지도 순서의 변화가 어떠한 근거에 의한 것인지 찾아보고자 하였다. 여러 문헌과 외국 교과서에서 제시하고 있는 덧셈과 뺄셈 지도 순서를 살펴본 결과 받아올림이나 받아내림이 없는 (몇십 몇)${\pm}$(몇십 몇)을 (몇)+(몇)=(십 몇)과 (십 몇)-(몇)=(몇)에 앞서 지도하는 경우는 찾기 어려웠다. 오히려 20 이하의 덧셈과 뺄셈을 강조하며 받아올림과 받아내림의 학습에 앞서 지도하는 경우가 많았다. 이러한 결과는 차기 교과서 집필에서 덧셈과 뺄셈 단원 및 차시 내용을 배열함에 있어, 세심한 고려가 필요함을 시사한다.
트랜잭션 순서화 기법중 기존의 시간소인 순서화 기법(Timestamp-Ordering Protocol)은 시스템에 진입하는 트랜잭션에 시간소인을 배정하여 이를 기준으로 트랜잭션을 순서화 함으로써 우선순위가 높은 트랜잭션이 나중에 처리되는 우선순위 바뀜 현상이 발생할 수 있다. 이를 방지하기 위하여 트랜잭션들을 그들의 시스템 진입사정에 따라 일정한 시간간격으로 범주화 한 후, 같은 범주내에 있는 트롄잭션들 에 대해서는 그들의 우선순위에 따라 순서화하는 데이터 우선순위 기반형 시간소인 순서화 기법을 제안한다.이 기법의 성능을 평가하기 위하여 실시간 데이터베이스 시스템으로 시물레이션 환경을 구축하여 기존의 기법들과 성능을 비교하였으며,제안 하는 기법이 높은 부하와 높은 데이터 충돌의 조건하에서 기존의 시간소인 순서화 기법보다 성능이 우수함을 확인하였다.
논문에서는 정규화된 우세한 기울기 벡터들을 기반으로 직선 획들을 추출하고, 직선 획들의 교차영역의 형태와 세기에 의한 변형에 강건한 오프라인 필기 순서도 기호인식 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 먼저 곡선으로만 구성되는 연결기호들을 별도의 특징을 사용하여 인식하고, 직선 획들이 있는 다른 기호들은 정규화된 우세한 기울기 벡터 군집의 최소 외접사각형들을 구하여 직선 획들을 추출하고, 이들 사각형들의 교차영역 형태와 세기를 구하여 순서도 기호를 인식한다. 제안된 알고리즘의 타당성을 확인하기 위하여 컴퓨터 프로그램의 순서도에 주로 사용되는 10종류의 순서도 기호 198개를 취득하여 실험한 결과 99.5%의 인식률을 얻었고, 변형에 강건하게 순서도 기호들이 인식됨을 알 수 있어서 제안된 알고리즘이 오프라인 필기 순서도 기호인식에 매우 효과적임을 확인하였다.
본 연구에서는 계산 순서를 지도하는데 유용한 교수법적 내용 지식을 제공하기 위해 사칙계산 사이의 우선권은 어떠한 근거로 결정되었는지 살펴보고, 계산 순서를 바라보는 입장에 관해 논의하였다. 이러한 논의 결과를 바탕으로 다음 다섯 가지 제언을 결론으로 제시한다. 첫째, 교사들에게 덧셈과 뺄셈의 혼합계산 및 곱셈과 나눗셈의 혼합계산의 경우, 각각 뺄셈과 나눗셈부터 계산해도 동일한 계산 결과를 구할 수 있다는 것을 확인하는 기회를 제공할 필요가 있다. 둘째, 교사들에게 식의 왼쪽부터 차례대로 계산하는 규칙이 관습으로 자리 잡은 이유에 관해 논의할 수 있는 기회를 제공할 필요가 있다. 셋째, 교사들에게 덧셈과 곱셈의 혼합계산에서 곱셈이 덧셈보다 우선한다는 규칙 설정의 동인을 설명해 보는 기회를 제공할 필요가 있다. 넷째, 교사들에게 괄호가 있는 식에서 하나의 수량이라는 괄호의 의미를 강조할 필요가 있다. 다섯째, 교사용 지도서에서 계산 순서의 입장을 기술할 때는 계산 순서의 관습적, 개념적 입장을 모두 기술하여 교사들의 계산 순서에 대한 이해를 심화시킬 필요가 있다.
고객의 선호도는 시간에 따라 변화하지만 기존 협업필터링기법(Collaborative Filtering : CF)은 정적인 데이터만을 다룬다. 이는 기존 CF 기법이 특정 기간 동안 고객의 구매 여부만 고려할 뿐 고객의 구매순서를 사용하지 않기 때문이다. 따라서 기존 CF 기법은 고객의 동적인 데이터인 구매순서를 고려함으로써 추천의 품질을 높일 가능성이 있다. 본 연구에서는 고객의 구매순서를 활용함으로써 CF 기법의 추천 품질을 향상시키는 새로운 상품추천 방법론을 제안한다. 즉, 군집분석기법인 자기조직화지도(Self-Organizing Map : SOM)를 활용하여 고객의 구매순서를 파악한 후 연관규칙탐사(Association Rule Mining : ARM)를 사용하여 고객들의 구매순서 중 일정 정도의 통계적인 타당성을 갖는 구매순서 패턴을 찾아내어 이를 추천 시에 활용한다. 대형 백화점의 구매자료에 적용하여 제안한 방법론의 효과성을 실험한 결과 제안한 방법론이 기존 CF 기법보다 우수한 추천품질을 가지고 있음이 실증적으로 확인되었다.
이 논문은 다목적 공정순서계획 알고리즘을 소개한다. 공정순서계획이란 가용한 기계들을 이용하여 원재료를 가공 완료된 부품으로 변형해주는 최적 공정순서들을 결정하는 일이다. 어느 컴퓨터 지원 공정계획 시스템에서나, 가공작업 순서의 결정은 부품 가공이나 부품 도면상의 기술적인 요구사항들을 충족시켜주기 위한 가장 중요한 활동 중의 하나이다. 여기서, 목표는 생산시간, 생산비용, 기계가동률 또는 이들을 복합적으로 만족시켜주는 최적 가공순서를 생성하는 일일 것이다. 파레토 스트라튬 니치 큐비클 (PS NC) 유전 알고리즘이 두 가지 상호 배타적인 기준인 생산비용과 생산품질을 동시에 최적화 시켜주는 가공순서들을 찾는데 이용되었다. 예제에 의한 검증은 제안된 PS NC 유전자 알고리즘이 공정계획문제에 있어서 효과적이며 효율적인 결과를 가져오는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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