• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.342-344
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• 1999

신경트리(evolutionary neural trees)는 트리 구조의 신경망 모델로서 진화 알고리즘으로 학습하기에 적합한 구조이다. 본 연구에서는 진화 신경트리를 시계열 예측에 적용하였다. 시계열 데이터는 대개 잡음이 포함되어 있으며 동역학적인 특성을 지닌다. 본 논문에서는 견고한 예측 결과를 획득하기 위해 한 개의 신경트리가 아닌 여러개의 신경트리를 결합하여 예측 모델을 구성하는 committee machine을 소개한다. 출력 패턴가에 correlation이 최소가 되도록 상이한 신경트리를 선택하여 결합함으로써 모델 결합 효과를 최대화하는 방법을 사용하였다. 인공적인 잡음을 포함한 시계열 예측 문제와 실세계 데이터에 대한 실험에서 예측에 대한 정확도가 단일 모델을 사용한 경우 보다 향상되었다.

• Communications of Mathematical Education
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• v.10
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• pp.201-219
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• 2000

학생들이 실세계와 수학적 세계사이를 연관시켜 사고하고 해석하는 방법 및 실제 문제를 해결하는 일반적인 전략의 방법론의 하나가 수학적 모델링(Mathematical modelling)이라고 볼 수 있다. 한편, 수학 교수 ${\cdot}$ 학습 과정에서 구체적인 조작 활동을 통하여 학생 스스로가 지식을 ‘구성(construction)’ 할 수 있도록 해 주어야 한다는 구성주의적 사조가 대두되고 있는데, 본 논문에서는 구성주의적 관점에서 수학적 모델링을 통한 수학 교수 ${\cdot}$ 지도를 위한 활용 방안을 한 예시를 통해서 고찰해 보고자 한다.

• Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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• 2004.11a
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• pp.542-550
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• 2004

인터넷의 보급과 전자상거래 관련기술의 발달은 기존의 상거래 방식에 많은 변화를 가져왔으며 전자상거래 환경에서도 실세계의 거래방식을 구현하기 위한 시도가 잇따르고 있다. 협상은 기존 상거래에서 정찰제 거래를 제외한 대부분의 거래에서 수행되고 있는 거래방식으로써, 협상의 기능을 전자상거래 환경에서도 구현하고자 하는 연구가 시도되고 있다. 본 연구는 전자상거래 환경에서 자동협상시스템 구현을 위해 구매자와 판매자가 제시할 수 있는 다양한 다속성 협상대안들을 정의하고, 각 사용자의 특성에 따라 최적의 협상안을 생성 및 제시하는 방법을 모색하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.240-243
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• 2000

웹 환경에서 모핑 애니메이션들은 전송량의 증가에 따른 과부하를 줄이기 위하여 소스들을 다운 로드 하여 자신의 컴퓨터에서 실행하여 통신 트래픽을 해소하고자 한다. 이때의 애니메이션들은 기하학적 프리미티들을 이용하여 만든 동화상들로 자연스러운 실세계 등의 모습을 표현하기에는 무리가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결하는 한 방법이면서 보다 다양한 자연의 랜덤한 모습을 보이기 위해 랜덤프랙탈을 사용 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.907-908
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• 2009

지리정보 시스템에서의 지도 데이터 생성은 많은 양의 실세계의 데이터를 기반으로 하기 때문에 그 생성 및 변경에 있어서 많은 비용과 시간을 필요로 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위하여 경량의 차량 GPS 트레이스 데이터를 이용하여 높은 정확도의 도로 지도를 생성하는 방법을 제안하였다. 제안 방법론은 Intelligent Transportation System(ITS)의 중요 요소인 지리정보 생성에 있어 효율적이고 경제적인 도로 지도 생성을 가능하게 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.144-146
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• 1998

GIS(Geographical Information System)의 네트워크는 실세계의 도로망, 전기망, 상하수도관 등을 표현한다.[4] 우리는 네트워크 분석 기능 중 자원 할당과 입지설정과 관련된 기능들의 Gothic 시스템에서 구현하였다. 자원 할당 문제는 네트워크 상에 자원을 공급하는 공급지와 자원이 이동하는 경로, 그리고 자원의 수요지가 존재할 때, 공급지의 자원 공급 능력과, 자원의 이동 비용, 그리고 자원의 수요량과의 연관관계를 고려하여 자원이 할당되는 지역을 설정해 주는 문제이다. 입지 설정 문제는 자원을 공급하는 서비스 센터의 위치를 결정해 준다. 센터의 위치는 인구로 대표되는 소비자의 분포와 이동 비용에 의해 결정된다. 입지 설정은 어떤 지점의 인구 밀집도를 분석해 주는 포텐셜(potential) 함수[3]와, 소비자들의 이동을 최소화시킬 수 있는 센터의 위치를 설정해 주는 두 기능으로 구성된다. 센터의 위치를 설정해 주는 문제는 높은 계산 량을 요구하므로, 본 시스템에서는 네트워크 클러스터링을 이용하여 연산의 양을 줄이는 Approximation 기법을 사용하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.485-488
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• 2007

스트림 데이터를 분류하는 문제는 데이터 스트림 마이닝 분야에서 가장 넓게 연구되고 있는 항목이다. 실세계에서의 데이터 스트림을 분류하는데 있어서 본질적인 문제점들이 있다 : 1)많은 양의 데이터가 불규칙적으로 빠르게 입력되는 것과, 2)유동적 컨셉트로 알려진, 데이터의 분류가 시간에 따라서 유동적으로 변하는 문제이다. 본 논문에서는 위와 같은 문제를 해결하기 위해서 적응적 OLIN시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 지역적인 유동적 컨셉트뿐만 아니라 전역적인 유동적 컨셉트 문제까지 고려하여, 기존의 시스템보다 향상된 성능을 보였다.

• Communications of Mathematical Education
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• v.37 no.2
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• pp.257-276
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• 2023

Mathematical modeling can be described as a series of processes in which real-world problem situations are understood, interpreted using mathematical methods, and solved based on mathematical models. The effectiveness of mathematics instruction using mathematical modeling has been demonstrated through prior research. This study aims to explore insights for mathematical modeling instruction by analyzing the metacognitive characteristics shown in the mathematical modeling cycle, according to the mathematical thinking styles of elementary math gifted students. To achieve this, a mathematical thinking style assessment was conducted with 39 elementary math gifted students from University-affiliated Science Gifted Education Center, and based on the assessment results, they were classified into visual, analytical, and mixed groups. The metacognition manifested during the process of mathematical modeling for each group was analyzed. The analysis results revealed that metacognitive elements varied depending on the phases of modeling cycle and their mathematical thinking styles. Based on these findings, didactical implications for mathematical modeling instruction were derived.

• Journal of Engineering Education Research
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• v.8 no.1
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• pp.99-112
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• 2005

Problem-Based Learning is focused, experiential learning organized around the investigation and resolution of messy, real-world problem. It is both a curriculum organizer and instructional strategy, two complementary processes. The PBL model developed in this study was composed the two components of Problem Design(curriculum organizer) and Problem Implementation(instructional strategy). The basic process of Problem Implementation Model were composed the 8 steps ; 1) the identification of problem, 2) the specification of problem, 3) the exploration and generation for solution, 4) the selecting of best idea, 5) the specific planning of best idea, 6) the implementation and realization, 7) the evaluation, 8) the applying and reflection.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.655-657
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• 2005

기계학습에서 분류는 훈련 예제들로 학습하여 생성한 분류기를 활용하여 새로운 예제에 어느 한 범주를 부여하는 것을 말한다. 일반적으로 분류의 성능 즉 정확도의 향상은 학습 알고리즘을 개선하거나 훈련예제 집합을 변형시킴으로써 가능하다. 본 논문에서 소개하는 가상예제를 이용한 분류기 성능 향상 방안은 후자에 속한다. 실세계 분류문제에서 많은 수의 훈련예제들을 수집하는 일은 대상문제에 따라 비용이 많이 드는 경우가 있다. 또한 적은 수의 훈련예제를 학습해 생성한 분류기는 분류성능이 좋지 않을 수 있다. 본 논문에서는 이런 문제를 해결하기 위해서 가상예제를 생성해 훈련예제 집합에 추가하는 방안을 제안하고자 한다. 가상예제를 이용한 분류성능 향상방안이 $Na{\ddot{i}}ve$ Bayes 학습 알고리즘 성능 개선에 효과가 있음을 실험을 통해 확인하였다.