본 연구의 목적은 아동들의 수학 교과에 대한 정의적 특성과 수학적 문제 해결력, 추론 능력간의 상호 관계를 구명하고, 이러한 관계들은 아동의 지역적인 환경에 따라 차이가 있는지를 분석하는 것이다. 본 연구를 통하여 얻은 결론은 다음과 같다. 정의적 특성의 하위 요인 중 수학적 문제 해결력과 귀납적 추론 능력에 대한 설명력이 가장 높은 요인은 수학교과에 대한 자아개념인 것으로 나타났으며, 연역적 추론 능력에 대한 설명력은 학습 습관이 가장 높은 것으로 나타났다. _그리고 귀납적 추론 능력이 연역적 추론 능력 보다 수학적 문제 해결력에 대한 설명력이 더 높은 것으로 나타났으며, 수학적 문제 해결력과 귀납적 추론 능력은 지역별로 유의한 차가 나타났으나 연역적 추론 능력은 지역간 유의한 차이가 나타나지 않았다.
본 논문에서는 강수량과 자동차 주행속도 등의 환경조건에 따라 와이퍼 속도를 일정하게 적용한 기존의 시스템을 개선하여 운전자의 개인 특성에 의해서도 속도 변경이 가능하게 함으로서 인간에게 조금 더 친밀감을 제공하는 시스템을 구현하였다. 초기 와이퍼 속도는 입력받은 강수량과 자동차 주행 속도로 추론하여 구하였다. 추론된 와이퍼 속도를 운전자의 개인 특성에 따라 변경하고자 할 경우, 해당 음성명령을 입력받아 재 추론하였다. 음성인식을 위해서는 고립단어 인식에 적절한 DTW방식을 사용하였고, 와이퍼 속도는 퍼지 추론을 적용하여 구하였다.
본 연구는 초등학교 6학년 학생들의 양적 추론의 특성을 그 유형과 표현 방식의 특성에 기초하여 분석하였다. 먼저 검사지를 통해 양적 추론의 특성을 관찰하기에 적합한 초등학교 6학년 학생 3명을 선정한 후, 문제 해결 과정에 대한 학생들의 사고 전략과 의미 도출 과정에 대한 심층 면담을 실시하였다. 3명의 학생은 문제 해결 과정에서 다른 양적 추론 유형을 사용하였으며, 그에 따라 다른 전략적 특성이 관찰되었으며, 특히 그 추론 수준이 달라서 동일한 문제해결 전략을 사용하더라도 그 세부 양상이 달랐다. 학생들은 또한 시각적 언어적 기호적 표현을 각기 다른 목적과 기능으로 활용하였다. 특히 시각적 표현은 문제 상황에 포함된 양과 그 관계를 표현하고 이를 바탕으로 새로운 관계를 추론하는 양적 추론의 과정에서 가장 큰 역할을 하고 있는 것으로 파악되었다. 연구 결과를 바탕으로 문장제 해결에서 양적 추론의 역할과 초기 대수의 도입에 관한 논의점을 도출하였다.
본 연구는 초등 수학영재와 일반학생을 대상으로 정의적 특성과 수학적 추론 능력에서 어떠한 차이가 있는가를 알아보고, 이를 바탕으로 초등 수학영재와 일반학생의 정의적 특성과 수학적 추론 능력과의 관계를 비교 분석하는 것이다. 연구대상은 5학년의 영재 97명과 일반학생 144명이다. 검사도구로는 정의적 특성 검사지와 추론능력 검사지를 사용하였다. 본 연구의 결론은 다음과 같다. 첫째, 수학영재는 일반학생보다 정의적 특성의 하위 요소인 학업적 자아개념, 태도, 흥미, 수학불안, 학습습관에서 모두 긍정적인 인식을 지녔고, 수학적 추론 능력에서도 일반학생보다 능력의 정도가 높았다. 또한 수학영재는 정의적 특성의 학업적 자아개념, 태도, 흥미, 학습습관은 추론 능력과 정적인 상관관계를 가지고 있었으며 수학불안은 부적인 상관관계를 가지고 있었다. 둘째, 수학영재는 정의적 특성의 하위 요소 중 수학불안이 수학적 추론 능력에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났는데, 이를 통해 수학 영재들의 추론 능력을 향상시키기 위해서는 수학 불안을 줄이는 실질적인 여러 방안을 모색할 필요가 있음을 알 수 있다. 셋째, 일반학생들은 정의적 특성의 하위 요소 중 흥미가 수학적 추론 능력에 영향을 주는 것으로 나타났는데, 따라서 교실 수업에서 일반학생들의 수학교과에 대한 흥미를 높여주는 적절한 방법에 대한 교수 학습 구안 및 적용을 통해 수학적 추론 능력의 향상을 도모할 수 있다.
시맨틱 웹에 대한 관심이 높아짐과 더불어 관련 기술인 온톨로지와 이를 이용한 추론 기술 역시 이슈가 되고 있다. RacerPro, Pellet 등 지금까지의 전형적인 추론 시스템들은 주로 Tableaux Algorithm 기반의 추론 시스템으로 Tableaux Algorithm의 특성상 대용량 ABox 추론에서 문제점을 나타낸다. 이를 해결하기 위한 연구로는 Tableaux Algorithm 기반의 Instance Store와 Disjunctive Datalog Approach를 사용한 KAON2가 있다. 이러한 추론 기술에 대해서는 많은 연구가 진행되고 있지만 각 추론 시스템들에 대한 평가는 부족하다. 현재 추론 시스템들의 벤치마킹은 대부분 Tableaux Algorithm 기반의 TBox 추론에 대한 것으로 ABox 추론 및 최근 이슈인 대용량 ABox 추론에 대한 평가는 특히 부족하다. 이에 본 논문에서는 각 추론 시스템들의 이론적 배경을 근간으로 지금까지의 전형적 추론엔진들과 최근 이슈에 따른 대용량 ABox 추론을 위한 시스템들을 이론적 비교를 통해 살펴보며, 특히 대용량 ABox 추론를 위한 시스템인 Instance Store와 KAON2를 LUBM을 사용하여 평가함으로 대용량 ABox 추론에 있어 사용자의 요구에 따른 적절한 시스템을 제시한다.
RacerPro, Pellet 등 지금까지의 전혈적인 추론 시스템들은 주로 Tableaux Algorithm 기반의 추론 시스템으로 Tableaux Algorithm의 특성상 대용량 ABox 추론에서 문제점을 나타낸다. 이를 해결하기 위한 연구로 Tableaux Algorithm 기반에 DBMS를 함께 사용한 영국 Manchester 대학의 Instance Store와 Disjunctive Datalog Approach를 사용한 독일 Karlsruhe 대학의 KAON2가 있다. 현재 추론 시스템들에 대한 벤치마크 실험은 대부분 Tableaux Algorithm 기반의 TBox 추론 위주이며 ABox 추론에 대한 평가는 거의 진행되지 않았다. 특히 최근 이슈로 부각된 (대용량 ABox 추론을 위한 추론 시스템)의 특성별 벤치마크 실험은 거의 보고되지 않았다. 이에 본 논문에서는 각 추론엔진들의 이론적 배경을 근간으로 전형적 추론엔진들과 최근 이슈에 따른 대용량 ABox론 위한 추론엔진들을 상호 비교를 통해 살펴보며 특히, 대용량 ABox 처리론 위한 추론엔진인 Manchester 대학의 Instance Store와 Karlsruhe 대학의 KAON2를 LUBM을 통하여 분석 평가함으로 사용자의 요구에 따른 대용량 ABox 추론엔진을 제시한다. 평가방법에서는 LUBM(Lehigh University BenchMark)에 대한 소개와 이를 이용한 벤치마크 실험 방법 및 평가 시스템에 대하여 소개한다. 본 논문은 결론을 통해 실험 결과와 각 추론엔진의 사용 Algorithm 특성을 기초로 다양한 환경에서의 대용량 ABox 처리에 적합한 추론엔진을 제시한다.
본 연구에서는 복합재료 원통쉘의 정적 구조해석 결과를 신경회로망에 적용하여 원통쉘에 가해진 하중특성을 추론하였다. 신경회로망 알고리즘은 역전파 학습법의 학습율이 가변적으로 조정될 수 있도록 프로그램을 개발하였으며, 입력패턴은 원통쉘에 하중이 가해졌을 때, 원통쉘의 측면에서 발생하는 9지점의 변형률을 이용하였다 출력층은 가해진 하중특성으로 설정하였으며, 학습결과 원통쉘의 하중특성 추론 학습에 성공하였다. 은닉층의 층수를 1층에서 3층까지 학습결과를 비교분석하였으며, 하중특성은 0.5% 이내로 추론이 가능해졌다. 본 연구 결과 신경회로망을 이용한 복합재료 원통쉘의 역공학이 가능해졌다.
위치기반서비스(LBS)는 사용자의 위치를 기반으로 다양한 정보제공 서비스를 하고 있다. 최근 연구에서는 단순한 정보제공이 아닌 사용자의 상황인식(Context-Aware)을 통하여 사용자에게 적합한 정보를 제공해주는 지능화된 서비스를 제공하고 있다. 하지만 현재 연구들은 사용자의 기본정보와 선호도정보를 이용한 단일기준 추론을 통하여 사용자에게 정보를 제공해주고 있으며, 이것은 사용자의 다양한 기준의 의사결정을 반영하지 못하는 한계점이 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위하여 본 연구에서는 사용자의 정보, 선호도, 공간지리선호도 정보 Ontology를 구축하고, 의사 결정 기준에 가중치를 부여하는 Cost Value Ontology를 구축하여, 다 기준 의사추론을 통해 사용자에게 적절한 추천 결과가 도출되는 Ontology 추론시스템을 제안한다. 사용자들의 개인적인 특성 지식과 공간지리 선호도 지식을 구축할 수 있으며, 이러한 특성으로 구축된 지식 기반 하에 입력된 사용자 정보와 추론을 통하여 이 시스템을 통해 사용자의 선호도 Ontology를 구축할 수 있으며 이를 이용한 추론을 통하여 사용자의 현재상황에 적합한 결과를 도출함을 보였다.
본 연구에서는 복합재료 원통쉘의 구조해석을 통하여 구해진 원통쉘 경사면의 10등분 등간격 9지점의 변형율을 신경회로망의 입력패턴으로 활용하여 원통쉘에 가해진 중격하중 특성을 동시에 추론하였다. 적용된 신경회로망은 Momentum Backpropagation 알고리즘이며, 모멘텀 계수 및 학습율이 학습도에 따라 가변적으로 조정될 수 있도록 프로그램을 개발 적용하였다 Backpropagation 신경회로망의 은닉층은 1층에서 3층까지 별도 프로그램을 개발하여 충격하중 특성추론 학습을 시도하였다. 개발된 신경회로망 프로그램을 적용하여 원통쉘의 충격하중 특성추론 정확도는 1%이내로 학습에 성공하였다. 본 연구 결과 신경회로망을 이용한 복합재료 원통쉘의 충격하중 특성을 추론할 수 있는 역문제 해석이 가능해졌다.
e쇼핑몰 경영자들은 고객들의 다양한 제품 구매 욕구를 충족시키기 위한 효율적 시스템에 많은 관심을 가지고 있다. 인터넷 쇼핑몰 운영에 있어 고객들의 개인적 구매 특성 및 취향을 파악하여 고객들을 효과적으로 관리하는데 많은 어려움이 있다. 상품 추천의 과정이 기획된 소수의 특정 상품을 고객의 유형 및 특성들의 고려 없이 공급자 중심으로 이루어져 고객관리의 문제점으로 지적되고 있다. 본 연구에서는 고객위주의 추천을 위해 규칙기반추론(Rule-Based Reasoning, RBR)과 사례기반추론(Case-Based Reasoning, CBR)을 하여 고객의 취향 및 구매 특성에 따른 추천방법을 제시한다. 기존의 제품 판매정보와 고객정보를 이용해 생성한 규칙베이스와 사례베이스의 고객특성과 입력된 고객특성의 유사도를 평가해서 고객의 취향에 따라 추천하도록 한다. 생성된 규칙과 사례기반의 추론으로 기존의 정보를 효과적으로 사용하고 또한 고객 및 시장 상황의 변화를 인식하고 지속적인 학습을 수행하여 지능적 추천이 이루어진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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