이 논문에서는 우리나라와 미국 수학 교과서에서 다루고 있는 평행사변형이 되기 위한 조건 관련 과제를 과제의 구조, 증명과 추론 유형, 그리고 인지적 노력 수준에 따라 비교 분석하였다. 이를 통해 두 나라 교과서 과제의 공통점과 차이점을 분석하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 과제 구조와 관련하여, 우리나라 교과서에 비해 미국 교과서에 제시된 과제의 구조가 더 다양하다. 둘째, 증명과 추론 유형과 관련하여, 우리나라와 미국 교과서 모두 IC 과제와 DA 과제의 구성 비율이 높으며, 우리나라 교과서에 비해 미국 교과서에 제시된 과제의 유형이 더 다양하다. 셋째, 과제의 인지적 노력 수준과 관련하여, 우리나라와 미국 교과서 모두 PNC 과제와 PWC 과제가 대부분을 차지하며, 우리나라의 경우 미국에 비해 구체적인 알고리즘적 절차를 이용하는 수학 과제를 제시하는 비율이 높다. 차이점을 토대로 우리나라 교과서 재구성에 필요한 다음과 같은 시사점을 얻을 수 있었다. 첫째, 과제의 구조 및 증명과 추론 유형과 관련하여, 구성의 다양성을 높여야 한다. 둘째, 과제의 인지적 노력 수준과 관련하여, PNC 과제에 대한 편중현상을 완화해야 하며, 과제 유형별 인지적 노력 수준에 대한 재고가 필요하다. 셋째, 과제의 주제 또는 소재와 관련하여, 수학 내적, 외적인 상황과의 연결성이 강화된 과제를 도입할 수 있는 방안의 재고가 필요하다.
이 연구에서는 중등 수학 교사와 예비교사들이 추론과 증명을 어떻게 이해하여 구성하는지를 탐색하였다. 연구 참여자들은 대부분 대수적인 증명을 시도하는데 이미 알고 있는 공식이나 식을 적용한 대수적 조작으로 답을 구하는 것에 그치며 주어진 문제에 내재된 수학적 구조를 통해 증명을 구성하지는 못하였다. 또한 참여자의 상당수가 대수적 식을 통한 증명만을 완전한 증명으로 판단하였으며 대부분은 기존에 접하지 못했던 새로운 문제유형에서 추론 및 증명구성을 완성하지 못하는 것으로 나타났다.
마틴뢰프의 직관주의적 유형론의 중요 사항들을 설명하고, 그 체계의 가장 중요한 특성 중의 하나인 명제와 판단의 구분에 관해 검토한다. 1절에서 문제를 도입한 후, 2절에서 직관주의적 유형론의 명제개념은 직관주의적 명제개념의 발전된 형태임을 보이고, 3절에서는 직관주의적 유형론에서 가장 기본적인 판단개념을 설명한 후, 4절에서 직관주의적 유형론의 기본적인 추론규칙들을 설명하고 그 적용의 한 사례를 검토할 것이다. 마지막으로 5절에서, 직관주의적 유형론에서 명제와 판단의 구분이 차지하는 중요성을 부연한 후, 기초론적 체계에서 명제와 판단의 구분이 필수적인지의 문제와 관련하여, 통상적인 프레게적 구분으로부터 시작하여 직관주의적 유형론에서와 같은 구분에 이르기 위해서는 어떤 것들이 전제되거나 정당화되어야 하는지 검토할 것이다.
지금까지 인공지능의 한 분야인 딥러닝 방법은 구조화되지 않은 데이터로부터 문제를 해결하는 놀라울만한 성과를 이루어왔지만, 인간처럼 여러 상황들을 종합적으로 판단, 그것들의 연관성을 추론하고, 그 다음 상황을 예측하는 수준의 지능을 갖는데 도달하지 못하였다. 최근 발표된 복잡한 관계 추론을 수행하는 심층 신경망은 인공지능이 인간의 핵심 지적 능력인 관계 추론을 보유할 수 있다는 것을 증명하였다. 본 논문에서는 관계 추론 심층 신경망 중에서 Relation Networks (RN)의 성능을 분석 및 관찰해 보고자 Sort-of-CLEVR 데이터 셋을 사용한 시각적 질의응답과 bAbI task를 사용한 텍스트 기반 질의응답 두 유형의 RN 기반 심층 신경망 모델을 구축하여 baseline 모델과의 비교를 통한 성능검증을 하였다. 또한 모델의 성능을 극대화하기 위하여 하이퍼 파라미터 튜닝 등 다양각도의 성능개선 실험으로 관계 추론을 위한 RN 기반 심층 신경망 모델의 성능개선 방법을 제안하였다. 제안한 성능개선 방법은 시각적 질의응답 모델과 텍스트 기반 질의응답 모델에 적용하여 그 효과를 검증하였고, 기존의 RN 모델에서 사용해보지 않았던 Dialog-based LL 데이터 셋을 사용하여 새로운 도메인에서의 제안한 성능개선 방법의 효과를 다시 한 번 검증하였다. 실험 결과 두 유형의 RN 모델 모두에서 초기 학습률이 모델의 성능을 결정하는 핵심 요인임을 알 수 있었고, 제안한 random search 방법에 의해 찾은 최적의 초기 학습률 설정이 모델의 성능을 최고 99.8%까지 향상 시킬 수 있다는 것을 확인하였다.
수리나 과학 영역의 학습은 원리 이해와 응용을 위주로 함에도 불구하고 기존의 교육용 소프트웨어 제품들은 단순 주입식이나 단답식의 학습을 지원하는 것이 대부분이어서 높은 학습 성과를 기대하기는 어려운 실정이다. 인공 지능 연구에서 지식 표현 체계나 탐색, 추론 기법이 학습기 설계에 도입되어 증명기, 모의 실험기 유형의 학습기 연구에는 상당한 진전을 보아 왔으나 여전히 실용적 수준이라 할 수는 없고 특히 문제 해결을 지원하는 학습기는 설계 모형조차 제시되지 못하고 있다. 본 연구가 설계한 기하 문제 학습기는 학습과 병행하는 동적 추론을 구사한다. 실시간 문제 해결을 지원하기 위한 정보 구성요소로서 명제, 가설 및 연산자에 의해 문제 공간을 정의하고 이들의 생성과 검증을 추론의 주요 대상으로 하는 대화식 문제 학습의 메카니즘을 탐구하였다. 성취한 결과로서 기하 문제 해결에서 필수 불가결한 요소임에도 불구, 기존 시스템이 간과해 왔던 대수 처리를 위한 일련의 추론 전략을 연계적으로 구사함으로서 실용성있는 문제 학습기의 설계 모형을 얻었다. 제안 모형은 물리, 전자 회로 등 타 과학 영역의 문제 학습기 설계에도 적용될 수 있다.
대한산업공학회/한국경영과학회 1993년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 계명대학교, 대구; 30 Apr.-1 May 1993
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pp.265-274
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1993
정보화 사회에서 대량으로 생산된 데이타 코드들은 일관된 설계 원칙없이 필요할 때마다 만들어 사용함으로써 정보의 중복 저장 및 정보교환에 있어서의 변환 작업등으로 인한 경비의 소요가 상당한 실정이다. 이러한 문제점에 대한 해결책으로 본 논문에서는 데이타코드 설계자가 일관성있게 데이타코드를 생성할 수 있도록 도와주는 데이타 코드 생성 지원 전문가 시스템의 설계에 관하여 연구하였다. 불완전 영역 설계를 위한 지식 획득과 표현에 적합한 전문가 시스템 쉘인 GUESS(Guideline Underlying Expert system Shell)를 설계하였다. GUESS는 전문가 시스템을 설계 지원 도구로 사용하는 사용자에게 기존에 작성된 적절한 설계 용례를 선택의 기준으로 제공하며, 유연성 있는 작업 지침들을 규칙으로 포함하고 있다. GUESS는 Prolog언어를 기반으로 한 추론기관과 설계지침을 포함하는 정적지식, 외부 데이타베이스를 연결한 동적 정보, 설계 세부방법을 담고 있는 부가도구들로 구성된다. GUESS/DCG는 데이타 코드 생성을 지원하기 위하여 데이타 코드의 유형과 선택기준 및 설계원리를 정적지식으로 가지며, 이를 경험적으로 탐색하는 추론 기관 및 사용자인 데이타 코드 설계자와 적절한 대화식 접근을 가능하게 하는 설명부분과 대화 인터페이스를 GUESS를 바탕으로 구현한 것이다. 특히 동적 정보의 적절한 이용과 데이타 코드의 통합된 저장, 일관성 있는 운영을 보장하기 위하여 개발중인 데이타 코드 관리시스템과의 인터페이스 부분을 추가하여 기존에 운영되고 있는 데이타 코드의 참고와 호환성, 확장성을 유지하였다. 이 시스템은 데이타 코드 관리시스템에 일관된 생성 수단을 제공하는것 외에도, 각 기관에서 대량으로 작성되는 데이타 코드를 유지, 보수하는 작업에도 큰 기여를 할 것이다.지의 선택작업이 행해지는 경우에 촛점을 맞추었다. 그리하여 다작업장의 휴리스틱에 의거한 작업순서 결정을 위해 우선 BB의 상한을 구하는 연구를 행했다. 이를 위해 우선 단일작업장에서 야기될 수 있는 모든 상황을 고려한 최적 작업순서 결정규칙을 연구했으며, 이의 증명을 위해 이 규칙에 의거했을 때의 보완작업량이 최소가 된다는 것을 밝혔다. 보완작업 계산의 효율성을 제고하기 위해 과부하(violation)개념을 도입하였으며, 작업유형이 증가된 상황에서도 과부하 개념이 보완작업량을 충분히 반영할 수 있음을 밝혔다. 본 연구에서 제시한 최적 작업순서 규칙에 의거했을 때 야기될 수 있는 여러가지 경우의 과부하를 모두 계산했다. 앞에서 개발된 단일작업량의 최적 작업순서 결정규칙을 이용하여 다작업장의 문제를 실험했다. 이 문제는 규모가 매우 크므로 Branch & Bound를 이용하였으며, 각 가지에서 과부하량이 최적인 경우만을 고려하는 휴리스틱을 택하여 실험자료를 이용하여 여러 회 반복실험을 행했다. 그리고 본 연구의 성과를 측정하기 위해 휴리스틱 기법시 소요되는 평균 CPU time 범위에서, 랜덤 작업순서에 따른 작업할당을 반복실험하여 이중 가장 좋은 해와 비교했다. 그러나 앞으로 다작업장 문제를 다룰 때, 각 작업장 작업순서들의 상관관계를 고려하여 보다 개선된 해를 구하기 위한 연구가 요구된다. 또한, 준비작업비용을 발생시키는 작업장의 작업순서결정에 대해서도 연구를 행하여, 보완작업비용과 준비비용을 고려한 GMMAL 작업순서문제를 해결하기 위한 연구가 수행되어야 할 것이다.로 이루어 져야 할 것이다.태를 보다 효율적으로 증진시킬 수 있는 대안이 마련되어져야 한다고 사료된다.$\ulcorner$순응$\lrcorner$의 범위를 벗어나지 않는다. 그렇기 때문에도
학습효과와 실용성이 모두 높은 교수 체계의 개발 필요성에 부응하여, 본 연구는 수학 영역의 문제해결 학습을 위한 지능형 교수기 개발을 목표하였다. 본 연구에 의해서 구축된 CyberTutor는 수학 영역 문제 해결 학습의 각 단계에서 학습자의 추론 수준과 요구에 부응하여 상호 작용한는 학습환경을 제공하는 것을 가장 큰 특징으로 하고 있다. 이러한 대화식 학습을 주도하는 교수 정보는 물리, 수학과 같이 공식 원리의 이해와 응용을 학습의 주 내용으로 하는 영역에 공통적으로 사용되는 교수 전략이라 할수 있는 학습자 가설 평가, 힌트 제공, 설명 제시 등의 전략 정보로 이루어진다. 본 교수 체계의 적정성과 실행 내용을 기하영역의 문제 해결 학습 예를 통해 제시한다. 제안 교수 체계는 기존 시스템에 비해 다음과 같은 점에서 진전된 교수 체계의 모형을 제시한다. 첫째, 증명 외에 해결 유형의 문제해결 학습도 지원하므로 실용성이 높다. 둘째, 다양한 수준의 학습자에 대한 적용을 추구함으로써 학습자 위주의 개인 교수식 환경을 지향한다. 마지막으로 미리 지장된 것이 아닌, 실시간 문제해결 추론에 기반한 교수 대화는 학습 효과를 극대화 한다.
울릉도 북동부 죽암분석층에서 나온 조립 라필리의 밀도, 기공률과 미조직에 대한 정량적 및 정성적 평가를 하였다. 이들 라필리는 하부에서 61%와 상부에서 67%의 최빈기공률, 그리고 연결되지 않은 아원상 기공이 우세한 기공집단을 가진다. 최빈기공률의 쇄설물은 외연부에 평행한 누대를 가지는데, 이 외연부는 대기저에서 급랭된 것이며 미정 없는 적철유리대로서 "파쇄동시"의 마그마성 조직을 보존한 것으로 해석된다. 한편 이 적철유리 외연부는 내부로 가면서 점차 조립화되는 미정 및 기공 조직을 갖는 "파쇄후"의 흑철유리 내부로 점이된다. 그리고 탈기작용 시나리오는 마그마가 주로 닫힌계에서 탈기되었음을 증명해주는 파쇄동시 기공조직과 연결된다. 한편 대기와 접촉하는 조면안산암질 화성쇄설물의 확산적 냉각속도는 치솟는 분사에서 화성쇄설물의 운반과 분산에 관해 추론할 수 있는 파쇄후 기공 및 미정 조직과 연결된다. 이러한 조직 분석은 죽암 분화가 일반적인 대기저 분화유형 중에서 부분적으로 하와이식 분천을 닮은 스트롬볼리식 분화이었다는 것을 보여준다.
서비스수준은 통행속도, 통행시간, 통행자유도, 안락감 그리고 교통안전 등 도로의 운행상태를 설명하는 개념으로 도로시설별로 효과척도에 따른 서비스수준이 등급화되어 있고, 이를 이용하여 도로시설의 수행능력을 평가하고 있다. 그러나 도로시설의 안전성에 대한 문제가 대두되어지면서 신호교차로의 ${\upsilon}/c$ 비와 교통사고율은 기존 연구에서 U 자형의 2차함수 형태로 나타남을 제시하고 있다. 이는 교통소통에 의한 서비스수준이 우수하다고 하여 교통사고의 위험 측면에서도 안전하다고 말할 수 없음을 시사해 주고 있는 것이다. 즉, 현재 신호교차로 평가는 도로용량과 관련한 효과척도인 서비스수준 개념에 교통안전은 내포되어 있지 않음을 보여주고 있다. 따라서 본 연구에서는 신호교차로를 대상으로 교통소통(지체)과 교통안전(사고)을 동시에 고려한 서비스수준을 개발하여 신호교차로에 대한 새로운 평가과정 및 평가방법을 제시하고자 한다. 첫째, 광주광역시 신호교차로 50개 지점을 대상으로 2002${\sim}$2004년에 발생한 교통사고와 교통사고관련 자료를 수집하여 평균제어지체시간-EPDO 와 평균제어지체시간-사고율의 관계를 분석한 결과, 지체시간이 클수록 EPDO 와 사고율은 음지수함수 형태로 감소하는 것으로 나타나 현 신호교차로 수행평가 기준인 서비스수준에 교통안전 측면을 포함시켜 새로운 서비스수준을 개발해야 할 필요성이 있음을 증명하였다. 둘째, 교통류에 따른 사고유형별 사고건수가 음이항분포로 추론됨에 따라 교통사고예측모형으로 차대차의 경우 16개, 차대사람의 경우 4개의 음이항회귀모형을 개발하였다. 셋째, 지점별 연간지체비용과 연간사고비용을 이용하여 운영비용에 대한 확률밀도함수를 추정한 후, 서비스수준 등급에 대한 백분율을 적용시켜 서비스수준 기준을 제시하였다. 마지막으로, 본 연구에서 도출된 교통사고예측모형과 새로운 서비스수준을 활용하여 임의의 신호교차로에 대한 평가과정을 분석표로 제시하였다.
이 글은 조선시대 지방도시(읍치)의 풍수적 입지 및 경관에 관해 경상도 71개 읍치를 대상으로 현지조사하여 귀납적으로 분석하고 유형을 분류하여 그 의미를 해석한 것이다. 풍수적 입지가 전형적으로 드러나는 읍치는 경상도의 전체 읍치 중에서 약 58%의 비율에 이르렀다. 경상도 읍치의 입지 지형은 산기슭과 배산평지(背山平地)가 많았는데 풍수적 요인도 입지 선정에 반영되었기 때문이었다. 역사적으로 조선 초기에 입지한 읍치는 풍수적 국면이 완연하지는 않으나, 조선 중기 이후에 새로 들어서거나 읍치를 이동한 지방도시의 입지에서는 분명한 풍수적 지향성이 드러났다. 풍수적 입지국면을 갖추지 못한 읍치들의 경우라도 조선 중기 이후에 지방사회에서 풍수적 영향력이 점증되자 기존 읍기(邑基)는 풍수적으로 새로 해석되고 인문적 요소를 통하여 풍수적 경관으로 재구성되는 과정을 거치게 된다. 이 글에서 경상도 읍치의 경관유형은 세 가지로 분류되었다. 첫째, 자연적 풍수입지 국면을 갖추지 못하고 인문적 풍수경관 요소의 비중도 낮은 읍치이다. 이들 읍치의 공통적인 속성은 해읍(海邑)인데, 군사방어를 위한 요충지적인 위치가 주 입지요인으로 작용했던 결과로 추정된다. 둘째, 자연적 풍수입지를 하지 않았거나 비중이 적지만 인문적 풍수경관 요소는 다수가 나타나는 경우이다. 이들 지방도시는 최초 고려 말 이후로 점유되어 왔던 중심지적 관성, 군사방어, 교통, 경제 및 상업 등 풍수(風水) 외적(外的)인 입지 요인이 강하게 작용하여 입지 하였지만 나중에 풍수적 인문경관으로 재구성된 결과이다. 셋째, 자연적 풍수입지 국면이 강하게 나타나면서 아울러 인문적인 풍수 경관요소도 다수가 나타나는 경우로, 이들 지방도시의 공통적인 속성은 지역의 중심지에 설치된 지방행정도 시로서의 성격을 가지고 있었다.가뿐만 아니라 질적인 변화, 즉 태도의 변화에도 영향을 미치고 있음을 알 수 있다.있는 가능성이 높은 것으로 해석된다. 지반운동의 공간적인 차별성은 GPS 자료를 통한 지각의 이동방향에 의해서도 간접적으로 증명될 수 있었다. 이러한 해석은 기존에 알려져 왔던 한반도의 지진발생 메카니즘과는 차이를 보이는 것으로, 한반도의 지형발달과 지진예측에 새로운 시각을 제시할 것으로 기대된다.\pm}41000\;Bq/g,\;670\;Bq/g{\pm}460\;Bq/g$이었으며 22개 저방사능폐수지에서는 각각 $4.2\;Bq/g{\pm}4.3\;Bq/g,\;6.0\;Bq/g{\pm}5.3\;Bq/g$이 검출되었다. 고방사능 폐수지의 평균 $^{14}C/^3H$비는 28로 저방사능 폐수지의 0.70에 비해 높게 나타났으며, $^{14}C$ 및 $^3H$의 농도는 서로 비례하는 경향을 보였다.보완대책이 필요하다는 사실을 이 성적을 통하여 비로소 확인할 수 있었다.가정교과교육학 문항내용의 포괄성을 살펴보면 다음과 같다. 가정과교육과정 문항내용은 제7차 교육과정 문서상에 표면적으로 제시된 내용에 한정되어 있어 구체적인 개선방안으로 교육과정의 철학적 이론적 배경, 다양한 교육과정 원리를 활용하는 문항내용 등과 같이 좀 더 이론적이고 원론적인 내용으로의 확대를 제안하였다. 가정과교수학습법 문항내용은 특정 교수학습모형에 관련된 지식을 묻는 내용으로 주로 출제되었다. 이에 구체적인 개선방안으로 특정 교수학습모형의 이론적 토대가 되고 전체적인 교수설계를 하기 위한 기본 바탕이 될 수 있는 교수학습이론에 관한 내용, 또한 현재가정과교육에 있어서 유용한 교수학습법이라고 입증되고 있는 실천적 추론 가정과 수업에 관한
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[게시일 2004년 10월 1일]
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