학교교육개선을 위한 방안으로서 융복합교육에 대한 사회적 관심이 증가하는 가운데 본 연구에서는 2009 개정 수학과 교육과정에 따른 중학교 1학년 수학교과서 13종에 수록된 실세계 기반의 과제 880개를 대상으로 융복합 맥락 차원 및 융복합 방식 차원과 관련하여 과제 구성상의 특징을 분석하였다. 분석 결과, 융복합교육의 맥락 차원에서는 개인적 맥락이 가장 많이 나타났고, 융복합 방식 차원에서는 타 교과의 제재가 수학 문제해결과 직접적인 관련이 없거나 단순하게 설명문 형식으로 제시되어 있는 순차모형의 과제가 가장 높은 비율로 나타났다. 이와 같은 분석결과는 수학교과를 통해 학습자의 융복합적인 역량을 함양하고 문 이과 통합을 통해 융합적 사고를 증진시키려는 목표를 달성하기에는 현행 교과서의 구성이 매우 제한적임을 보여주는 결과로써, 학습자가 살아갈 미래사회와 세계사회 맥락에서의 탐구가 가능한 과제 개발이 필요함을 시사한다. 이러한 맥락에서 타 교과의 지식 및 사회적인 쟁점과 수학교과를 융복합교육의 관점에서 보다 의미 충실하게 연결할 수 있는 과제 개발에 대한 시사점을 제안하였다.
다목적 함수 최적화 문제(Multi-objective Optimization Problems : MOPs)는 공학적인 문제를 풀고자 할 때 자주 접하게 되는 대표적인 문제 중 하나이다. 공학자들이 다루는 실세계 최적화 문제들은 몇 개의 경합하는 목적 함수(objective function) 들로 이루어진 문제일 경우가 많다. 본 논문에서는 다목적 함수 최적화 문제의 정의를 소개하고 이 문제를 풀기 위한 몇 가지 접근법을 소개한다. 먼저 서론에서는 파레토 최적해(Pareto optimal solution) 의 개념을 이용한 기존의 최적화 알고리즘과 이와는 달리 게임 이론(Game Theory) 으로부터 도출된 최적화 알고리즘인 내쉬 유전자 알고리즘(Nash Genetic Algorithm Nash GA) 그리고 본 논문에서 제안하는 공진화 알고리즘의 기반이 되는 진화적 안정 전략 (Evolutionary Stable Strategy : ESS) 의 이론적 배경을 소개한다. 또 본론에서는 다목적 함수 최적화 문제와 파레토 최적 해의 정의를 소개하고 다목적 함수 최적화 문제를 풀기 위하여 유전자 알고리즘을 진화적 게임 이론(Evolutionary Game Theory : EGT) 에 적용시킨 내쉬 유전자 알고리즘과 본 논문에서 새로이 제안하는 공진화 알고리즘의 구조를 설명하고 이 두 가지 알고리즘을 대표적인 다목적 함수 최적화 문제에 적용하고 결과를 비교 검토함으로써 진화적 게임 이론의 두 가지 아이디어 내쉬의 균형(Equilibrium) 과 진화적 안정전략 에 기반한 최적화 알고리즘들이 다목적 함수 문제의 최적해 를 탐색할 수 있음을 확인한다.
본 연구의 목적은 기초학력 진단-보정 시스템을 사용자 친화적인 시스템으로 활용 보급될 수 있도록 학생의 관점에서 어포던스(행동유도성)의 문제점을 파악하고 이를 개선하는데 있다. 이를 위해 본 시스템을 사용하는 초등학교 4학년~중학교 3학년 총 6명을 대상으로 사용자 테스팅을 수행하여 Hartson의 3가지 어포던스 관점에서 사용성 문제점을 살펴보고, 개선된 프로토타입을 도출하였다. 또한, 휴리스틱 평가를 통해 개선안을 평가해 봄으로써 최종 프로토타입을 제안하였다. 본 연구는 교육 시스템의 사용성 개선을 위해 3가지 어포던스 관점에서 평가를 수행함으로써 사용성 문제점을 개선하는 방법에 대한 시사점을 제공하였다는데 의의가 있다. 시험 문제 제시 방법, 시험 점수 등 시스템의 주요 과업과 연결된 심각한 사용성 문제로 어포던스의 개선을 통해 오프라인(실세계)과 동일한 환경에서 시험이 시행될 수 있도록 함으로써 교육적 효과를 높일 수 있도록 기여하였다는데 본 연구의 의의가 있다.
최근, 인터넷 쇼핑몰과 같은 웹 사이트를 대상으로 각 사용자에게 가장 필요한 정보를 제공하기 위한 웹 정보 추천 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 사용자 프로파일과 명시적 피드백에 의존하는 대부분의 웹 정보 추천 시스템의 경우 사용자의 다양하고 정확한 정보를 필요로 하지만 실세계의 문제에 있어 이러한 연관 정보를 얻기란 쉽지 않다. 본 논문에서는 사용자의 명시적 피드백과 프로파일에 의존하지 않는 웹 정보 서비스를 위한 정보 예측 기법을 제안한다. 이를 위해 앙상블 Support Vector Machine과 하이브리드 SOM을 설계하고 적용하여 웹 로그 데이터의 희소성 문제를 해결하면서 대용량 웹 데이터로부터 사용자에게 꼭 필요하고 유용한 정보를 추천할 수 있는 동적 웹 정보 예측 시스템을 설계하고 구현한다.
로봇을 비롯한 자동화 기계의 3차원 작업에서 스테레오 카메라는 가장 널리 사용되는 센서 장치이다. 스테레오 카메라를 사용함으로써 3차원 실세계 공간내 임의 목표점의 위치를 측정할 수 있으며, 카메라의 보정은 이를 위한 중요한 선행작업이다. 기존의 카메라 보정법은 크게 선형과 비선형의 기법으로 나눌 수 있는데, 선형의 기법은 간단하나 정확도의 면에서 문제점을 지니고, 비선형 기법은 렌즈의 왜곡을 보상하기 위한 모델링 과정과 이의 비선형 해를 구하는 비교적 복잡한 과정을 필요로 한다는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제의 한 해결방안으로 인공신경망을 적용하는 방법을 연구하고 그 결과를 제시한다. 특히 역전파 알고리즘에 의해 학습된 다층 신경망의 함수 근사화 능력을 활용하여 선형기법의 오차 패턴을 학습함으로써 간단하고 효과적으로 계측의 정확도를 향상시킬 수 있음을 실험을 통하여 보인다.
본 연구는 수학적 모델링 수업이 수학 영재 학생들에게 문제해결의 기회를 제공하고 수학적 모델링 활동을 통해 다양한 수학적 사고력을 발전시킬 수 있다는 가정 하에 중학교 3학년 수학 영재 학생들을 위한 수학적 모델링 교수 학습 자료를 개발하였다. 개발된 교수 학습 자료를 적용하여 사례연구를 통해 수학적 모델링의 단계별 활동과정을 살펴보고 각 단계에서 어떠한 수학적 사고능력이 나타나는지 분석하였다. 수학적 모델링 과정에서 다양한 수학적 사고능력이 나타났는데 문제를 이해하는 실세계 탐구과정에서는 정보의 조직화 능력이, 상황모델을 개발하는 과정에서는 직관적 통찰능력, 공간화/시각화 능력, 수학적 추론 능력, 반성적 사고 능력이 나타났다. 수학모델 개발과정에서는 수학적 추상화 능력, 공간화/시각화 능력, 수학적 추론 능력, 반성적 사고가 나타났으며 모델적용 과정에서는 일반화 및 적용 능력과 반성적 사고가 나타났다. 모델링 수업이 진행됨에 따라 반성적 사고능력이 더 많이 나타나는 것을 확인할 수 있었다.
3차원 복원은 실세계에 존재하는 물체를 가상의 공간에 재건하고 자유로운 시점을 선택하여 물체를 관찰할 수 있게 한다. 이러한 3차원 복원 기술은 교육, 문화, 예술 등 분야를 막론하고 다양한 곳에서 사용되고 있다. 3차원 복원 시스템을 구현하기 위해 본 논문에서는 Microsoft사에서 출시된 Kinect를 이용하여 다시점 시스템을 구성해서 고품질의 3차원 객체를 복원하는 방법을 제안한다. 먼저 3대의 Kinect를 객체의 전면에 수렴형으로 설치하여 색상 영상과 깊이 영상을 획득한다. 그런데 원본의 깊이 영상은 깊이 값을 가지지 않는 부분이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 이 부분을 적절한 깊이 값으로 채워 넣기 위해서 깊이 가중치를 추가한 결합형 양방향 필터를 적용한다. 또한 다시점 시스템에서 얻은 원본의 색상 영상은 서로 색상이 일치하지 않는 문제가 존재하는데 이를 그대로 이용하여 3차원 모델 정합을 하면 색상이 부자연스럽게 연결된 3차원 모델을 얻게 된다. 따라서 이러한 색상 불일치의 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 다시점 시스템에서의 3차원 기하학적 정보를 이용한 색상 보정 방법을 사용한다. 실험을 통해 제안한 방법을 이용하여 획득한 3차원 모델이 원본 3차원 모델보다 색상과 형태 관점에서 자연스럽게 표현된 것을 확인할 수 있었다.
동일한 인명을 갖는 서로 다른 실세계 사람들이 존재하는 현실은 인터넷 세계에서 인명으로 표현된 개체의 신원을 식별해야 하는 문제를 발생시킨다. 상기의 문제가 학술정보 내의 저자명 개체로 제한된 경우를 저자식별이라 부른다. 저자식별은 식별 대상이 되는 저자명 개체 사이의 유사도 즉 저자유사도를 계산하는 단계와 이후 저자명 개체들을 군집화하는 단계로 이루어진다. 저자유사도는 공저자, 논문제목, 게재지정보 등의 저자식별자질들의 자질유사도로부터 계산되는데, 이를 위해 기존에 교사방법과 비교사방법들이 사용되었다. 저자식별된 학습샘플을 사용하는 교사방법은 비교사방법에 비해 다양한 저자식별자진들을 결합하는 최저의 저자유사도함수를 자동학습할 수 있다는 장점이 있다. 그러나, 기존교사방법 연구에서는 SVM, MEM 등의 일부 기계학습기법만이 시도되었다. 이 논문은 다양한 기계학습기법들이 저자식별에 미치는 성능, 오류, 효율성을 비교하고, 공저자와 논문제목 자질에 대해 자질값 추출 및 자질 유사도 계산을 위한 여러 기법들의 비교분석을 제공한다.
계층적 작업 망(HTN) 계획방식은 문제영역의 고유한 제어지식을 효과적으로 이용할 수 있는 대표적인 계획방식으로서, 오랫동안 복잡도가 높은 실세계 응용분야들에 널리 이용되어 왔다. 하지만 아직은 HTN 계획방식에 대한 이론적 정형화와 표준화가 미흡하며, HTN 계획기들 사이에도 원리와 성능 면에서 약간의 차이를 보이고 있다. 본 논문에서는 HTN 계획 영역 명세를 표준 PDDL 명세로 변환하는 효과적인 방법을 제시한다. 이 방법의 주된 장점은 표준 PDDL 명세를 이해할 수 있는 많은 영역-독립적인 고전적 계획기들에서도 HTN 명세에 포함된 영역 고유의 제어지식을 효과적으로 이용할 수 있다는 점이다. 본 논문에서는 블록쌓기, 로봇 심부름, 하노이 탑 등 3 가지 다른 문제영역에 HTN 명세변환 방법을 적용해보고, 전향-추론 휴리스틱 상태-공간 계획기인 FF를 이용한 실험을 통해 변환-기반의 HTN 계획방식의 효율성을 분석해 본다.
그래프는 실세계의 많은 문제를 효과적으로 모델링하여 해를 구할 수 있는 강력한 방법을 제공하기 때문에 그래프의 표현 방법과 알고리즘 개발에 다양한 연구가 진행되어 왔다. 하지만, 대부분의 연구가 메인 메모리에 수용 가능한 크기를 갖는 그래프만을 고려하였기 때문에 큰 문제에 적용하기 위해서는 아직도 많은 어려움이 존재한다. 이를 극복하기 위하여 본 논문에서는 관계형 데이타베이스 이론에 기반하여 그래프를 표현하고 그래프 알고리즘을 정의할 수 있는 방법을 제안한다. 이 방법에서 그래프는 릴레이션으로 표현되며 그래프의 각 정점과 간선은 이 릴레이션의 튜플로서 저장된다. 이렇게 저장된 그래프에 대한 알고리즘은 추출, 선택, 죠인과 같은 관계대수 연산을 이용하여 정의되며 SQL과 같은 데이타베이스 언어를 사용하여 구현될 수 있다. 또한, 본 논문은 그래프의 저장 및 관리뿐만 아니라 다양한 응용프로그램 개발에도 사용될 수 있는 기본적인 그래프 함수들을 라이브러리화 하였다. 이와 같은 데이터베이스에 기반한 방법은 메모리에 수용되지 않는 크기의 그래프를 효과적으로 처리할 수 있는 방법을 제공할 뿐만 아니라 다양한 응용프로그램 개발을 용이하게 할 것이다. 또한, 데이타베이스가 제공하는 기본적인 기능인 다중사용자에 의한 동시공용 등과 같은 많은 장점을 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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