정수계획법은 조합 최적화 문제의 최적해를 매우 효과적으로 탐색할 수 있는 기법인 반면에 대상 문제가 선형적으로 표현되어야만 적용이 가능하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 정수계획 법의 뛰어난 탐색 능력과 이웃해 탐색 기법의 유연성을 결합함으로써 비선형 최적화 문제를 효과적으로 해결하는 방안을 제시하고 있다. 먼저 1단계에서는 주어진 문제로부터 선형적으로 표현 가능한 부문제만을 대상으로 정수계획 법을 적용한다. 2단계에서는 전체 문제를 대상으로 이웃해 탐색 기법을 적용하되 1단계의 결과를 초기해로 설정한 후 탐색을 수행한다. 비선형 최대 커버링 문제를 대상으로 한 실험 결과, 이와 같은 간단한 결합만으로도 이웃해 탐색 기법만을 적용했을 때보다 훨씬 좋은 해를 도출할 수 있음을 확인하였다. 이는 기본적으로 정수계획법의 탁월한 성능에 기인한 것으로 판단된다.
전문직 종사자는 많은 정보활동을 수행한다. 특히 끊임없이 변하는 소비자의 욕구에 부응하는 새로운 패션상품을 기획해야하는 머쳔다이저는 의상디자인 능력과 상품기획 능력을 동시에 겸비하고 있어야 한다. 이 두가지 다른 내용을 동시에 흡수할 수 있는 전공교육 프로그램이 마련되어 있지 못한게 국내실정이다. 그리하여 패션 머쳔다이저는 업무수행에서 필요로 하는 정보 및 지식을 끊임없이 수집, 분석하려는 노력을 취해야한다. 이들이 주로 탐색해나가는 정보의 성격이 업무수행성과에 영향을 미치는 가를 판단코자함이 본 연구의 관심주제이다. 정보활동에 관한 기존연구는 개인의 특성, 경험 등이 정보활동 형태에 영향을 주는 요인이리고 지적한다. 본 연구에서는 머쳔다이저가 성장해온 경력외의 분야에 더 많은 정보를 탐색하게되면 보다 합리적인 머쳔다이징 의사결정을 내릴 수 있게되고 또 한 이들의 업무수행 성과도 그에 따라 차이가 날 것이라는 주요가설을 설정하였다. 아울러 이의 검정을 위해 설문조사를 수행하였다. 국내 주요백화점의 특정 지점에 매장을 갖고 있는 의류제조업체의 머쳔다이저를 대상으로 조사한 결과, 본 연구의 주요가설은 채택되었다. 이러한 연구결과는 국내 의류업체가 머쳔다이저를 위한 정보활동 프로그램을 마련할 때 활용될 수 있을 것이다. 본 연구가 패션분야를 떠난 일반적 정보활동 분야에 기여한 점은, 업무를 효과적으로 수행하는데 부족하다고 여겨지는 분야의 정보를 많이 획득해나갈수록 그 활용에 따른 효과가 크게 나타난다는 점이다. 이는 정보활동에 대한 계획수립시 유용하게 적용될 수 있을 것이다.
이 연구는 실무능력이 중시되는 맥락에서 유용한 능력기반 학습환경의 구축방안을 모색해보고, 그 효과성을 실증적으로 탐색하는데 목적이 있다. 이를 위해 기존의 교수설계 패러다임의 발전동향을 토대로 능력기반 학습환경 구축원리를 도출하고, 이른 토대로 일반대학의 교직과목의 하나를 선정하여 구체적인 교수학습 환경을 개발하고, 기본적 실험설계의 틀에 그 효과성을 분석해 보았다. 그 결과 원래 해당 과목이 지향한 3개의 능력 중 2개 능력에서 실험집단이 비교집단보다 향상의 가능성을 보였다. 후속 연구에서는 이 학습환경 모형의 정련화와 아울러 효과검증 방법론을 보다 정련화하고, 표본수 증대를 통한 통계학적 검증이 요청된다.
본 연구는 직업전문학교 학생들의 진로결정몰입(진로탐색몰입과 진로대안배제경향)이 자기결정성(자율성, 유능감, 관계성)과 진로준비행동 간에 매개효과를 나타내는지 분석함으로써 진로준비에 대한 구체적이고 실질적인 전략마련에 대한 시사점을 제공하고자 하였다. 연구대상은 서울소재 A직업전문학교 258명이었으며 위계적 중다회귀 분석을 실시하였다. 연구결과는 첫째 진로결정몰입(진로탐색몰입, 진로대안배제경향)은 자기결정성과 진로준비행동 간에 부분매개효과가 있음을 확인하였다. 둘째, 자기결정성(유능감, 자율성, 관계성)은 진로준비행동을 예측하였고 이 중 관계성이 상대적으로 가장 큰 영향을 끼치고 있었다. 이와 같은 연구결과는 직업전문학교 학생들의 진로준비 행동을 효과적으로 강화하기 위해서 자기결정성과 진로결정몰입을 높일 수 있는 학습 환경의 조성과 그에 상응하는 진로프로그램 개발이 필요함을 시사한다.
검색기능은 사용자가 원하는 정보를 효과적으로 탐색하고 이용가능하게 하는 중요한 서비스 요소이다. 본 논문에서는 과학기술분야 전문분석자료, 수집자료, 동향정보를 제공하는 KOSEN(한민족과학기술자네트워크)의 통합검색 서비스 구축에 대해 논한다. 어휘지능망, 연구주제망 등 시맨틱 자원을 활용하여 사용자의 검색 편의성 및 효율성을 최대화 하였으며, 빠른 검색속도와 다양한 검색 부가기능을 제공함으로써 정보의 획득 및 이용의 만족도를 증가시키고자 FAST 검색엔진을 적용한 특징이 있다.
수학과 수 연산 영역의 학습 부진 현상은 논리적 위계성이 뚜렷한 수학과의 특성상 이전 학년에서 발생된 학습 결손이나 이해의 부족이 다음 학년에서의 학습 방해나 장애로 이어지며, 이러한 과정의 반복은 학습 부진을 증대시켜 학습 불능에까지 이르게 되는 등 심각한 문제가 되고 있다. 수 연산 능력은 수학 학습의 가장 기초 기능일 뿐 아니라 우리 주변의 생활 속에서 문제 해결력을 키우고 다시 생활 속에 자연스럽게 활용할 수 있는 수학적인 힘을 기르는데 반드시 갖추어야 할 기본 능력이다. 이를 위해 본 연구에서는 수학과 학습부진아의 특성 및 지도에 관한 문헌을 검토 분석하고, 수학과 기초학력을 진단 및 부진 요인을 탐색하여 단계형 수준별 개별화 학습 프로그램을 설계하였으며, 이를 효과적으로 적용할 수 있는 방법을 탐색하였다. 그리고 학업성취도 및 수학 학습 태도에 대한 프로그램의 효과를 검증하였다.
본 연구는 비선형적인 시계열 자료로부터 최신 데이터와 유사한 사례를 탐색하여 미래를 예측하기 위하여 유사추론 기법을 이용한 예측 알고리즘을 제안한다. 기존의 연구들이 최신 데이터와 과거 사례와의 유사성을 비교하기 위해 유클리디언 거리 또는 평균 제곱에러 등을 이용하나, 추세의 유사성을 고려하지는 않는다. 본 연구는 사례 구간 크기, 예측 오차, 평균차이 검증, 사례간 추세의 유사성 등 다차원적 유사추론 요인을 이용한 예측방법과 그 효과를 제시한다.
탐색자가 정보 요구를 정보검색시스템에 표현하는 능력은 검색과정의 기본이다. 시각적 예시에 의한 질의는 내용기반 이미지 검색환경에서 질의 표현을 위한 중요한 패러다임이다. 하지만, 이 방법이 질의 구성의 편의성에 있어 얼마나 효과가 있는지에 대한 실험적 입증은 아직 미미하다. 이 연구의 목적은 다양한 정보요구와 효율적이고도 효과적인 시각적 질의 구성을 지원하기 위해 탐색자의 정보요구와 질의 방법 사이에 발생하는 지식 격차를 고려하여 색을 이용한 질의 방식의 사용성을 조사하기 위한 것이다. 본 연구결과를 통하여 색을 이용한 질의 방법이 시각적 질의 구성을 적절히 지원하지 못한다는 것과 탐색자의 정보요구와 검색 패러다임의 표현력 사이에 뚜렷한 불일치가 있다는 것을 알 수 있다.
현대 사회에서 휴대폰은 더 이상 문자 메시지를 송수신하거나 통신을 위한 매개체가 아니라 이동 중에도 인터넷 검색 또는 대용량 데이터를 전송하는 용도로 쓰인다. 특히 통신사에서 제공하는 서비스를 통한 모바일 인터넷 뉴스 기사 검색은 현재 효율성과 주관적 만족도가 떨어진다. 이에 본 연구는 목록 제시 방식이 모바일 브라우징 사용성에 미치는 영향을 보고자 하였다. 따라서 정보 제공의 완전성과 정보 제공의 지연 여부의 2 가지 측면으로 목록 제시 방식을 구분하였다. 탐색 과제를 통한 목록 제시 방식 효과를 비교한 결과 정보 제공이 완전하면서 지연이 없는 레이어드 팝업 조건에서 사용성과 지각된 사용성이 가장 높았으며 정보 제공이 완전하나 정보의 지연이 있는 동적 제시 조건, 정보 제공이 불완전하나 지연이 없는 ‘…’ 조건 순으로 나타났다. 그러나 레이어드 팝업 조건과 동적 제시 조건 간의 유의미한 사용성 차이는 발견되지 않았다. 이 결과는 정보의 지연 여부보다 정보 제공의 완전성이 모바일 브라우징에 더 큰 영향을 준다는 것을 시사한다. 본 연구의 결과는 상이한 디스플레이 방식들 간의 차이만을 살펴보는 수준을 넘어서 현재 적용되고 있는 WAP 서비스의 한계점을 보완하여 사용성을 향상시킬 수 있는 방안을 구축하였음에 의의가 있다.
시간이 흐름에 따라 생화학 시스템이 변화하는 것을 기록한 데이터로부터 이 시스템의 상태 전이 및 시스템을 구성하는 각 생화학 물질간의 관계를 모델링하기 위한 방법으로 S-tree 구조를 제안한다. 이것은 주로 생화학 시스템의 동적 특성을 모델링 하기 위하여 연구되어 온 S-system을 나무 구조로 표현한 것이다. 본 논문에서는 진화 연산을 통해 주어진 시계열 데이터를 잘 설명하는 S-tree의 구조 및 그 변수들을 동시에 효과적으로 탐색하는 방법을 개발하였다. 이 방법에서는 구조 탐색을 위해 유전 프로그래밍(genetic programming)에서 사용되어 온 나무 구조의 교차 및 돌연변이 연산과 더불어 다양한 형태의 구조 탐색 연산자들을 도입하였고, 또한 동시에 알맞은 변수 값들을 찾기 위하여 확률적 돌연변이 연산을 통한 언덕 오르기(hill-climbing)를 수행한다. 제안된 방법을 효모의 혐기성 발효 데이터에 적용한 결과 주어진 시스템을 성공적으로 모델링할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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