• 한국산학기술학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.10-19
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• 2002

본고는 다종, 소규모 회분식 공정 또는 공장을 수학적 프로그래밍 기법으로 최적 설계하는 방법에 대한 것이다. 제안된 일반 회분식 공장문제는 Papageorgaki와 Reklaitis에 의해 혼합정수비선형식(MINLP)으로 수립된 것인데, 최적해답을 보장하며 공장의 확장 등 불확실성을 고려하여 선형화 한 후(MILP) 푸는 방법론이 제시되었다. Bende식 문제분할 방식을 개조하여 몇가지 예제에 대한 풀이를 제시하였다. IBM의 OSL 최적화 패키지를 이용하였고 MILP를 직접 푸는 경우보다 계산시간을 크게 단축할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.51-60
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• 1998

퍼지 시스템의 안정도와 퍼지 제어기의 설계 방법론에 관한 연구는 최근 들어 많은 주목을 받아왔다. 본 논문은 TS(Takagi-Sugeno) 퍼지 모델로 표현된 비선형 시스템에 대한 제어기 설계분제가 선형행렬부등식(LMI, linear matrix inequality)을 포함하는 convex 문제로 간략화됨을 보인다. 입력행렬의 구조에 따라서 TS 퍼지 시스템을 세 가지로 분류하고, 각각에 대해 선형행렬부등식을 이용한 제어기 설계 방법을 제시한다. 또한 안정도 이외의 성능용건을 고려한 제어기를 설계한다. 제안된 설계 방법론을 설명하기 위해 예제를 다룬다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제10권1호
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• pp.27-43
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• 2007

본 연구의 목적은 이공계 대학생들에게 수학에 대한 동기유발과 수학학습에 도움을 주기 위하여 기반 학습 시스템을 개발하는 것이다. 이를 위하여 Mathematica와 웹 연동을 가능하게 해주는 webMathematica를 사용하여 이공계 대학생을 위한 미적분학습용 웹 콘텐츠 시스템인 MathBooster를 제작하였다. 이공계 대학생을 위한 웹 콘텐츠의 구성은 먼저 미적분의 개념을 그래프와 같은 시각화한 그림을 사용함으로써 흥미와 동기의 유발, 그리고 개념 형성을 위해 요소 지식에 관련된 내용을 수식과 텍스트로 제시하였다. 또한 단계별 풀이과정이 제시되는 예제를 제공하여 개념의 이해를 통한 응용력을 배양하도록 콘텐츠를 제공하였다. 학습자의 이해력을 확인하기 위하여 퀴즈를 제공하였으며 베이지언 네트워크를 이용하여 학습자의 퀴즈 풀이 결과에 따라 해당 콘텐츠에 대한 학습의 이해 정도를 진단하는 기능을 개발하였다. 이공계 수학용 웹 콘텐츠의 형성평가를 위하여 MathBooster에 대한 사용자의 반응, 화면구성의 적절성, 실습하기 모드의 만족도, 퀴즈, 진단결과, 피드백 만족도 등의 네 영역으로 구분하여 설문지를 작성하였다. MathBooster의 실습을 마친 이공계 학생을 대상으로 설문지를 배포하였으며 영역별로 통계 처리한 결과 MathBooster 사용에 대한 높은 만족도를 보여 주었다. 이 결과에 따라 향후 시스템을 수정보완 할 과제를 제시하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제63권3호
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• pp.549-571
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• 2024

디지털·AI 기반 교수·학습이 강조됨에 따라 생성형 AI의 교육적 활용에 대한 논의가 활발해지고 있다. 본 연구는 고등학교 1학년 수학 교과서 5종의 예제와 문제 풀이에 대한 ChatGPT 4, Claude 3 Opus, Gemini Advanced의 수학적 성능을 분석하였다. 총 1,317개 문항에 대해 전체 정답률과 기능별 특징을 살펴본 결과, ChatGPT 4의 전체 정답률이 0.85로 가장 높았고, Claude 3 Opus가 0.67, Gemini Advanced가 0.42 순으로 나타났다. 기능별로는 함수 구하기와 증명하기에서 세 모델 모두 높은 정답률을 보였으나, 설명하기와 그래프 그리기에서는 상대적으로 낮은 정답률을 보였다. 특히 경우의 수 세기에서 ChatGPT 4와 Claude 3 Opus가 1.00의 정답률을 보인 반면, Gemini Advanced는 0.56으로 낮았다. 또한 모든 모델이 벤 다이어그램을 이용한 설명하기와 이미지 생성이 필요한 문제에서 어려움을 겪었다. 연구 결과를 바탕으로 교사들은 각 AI 모델의 강점과 한계를 파악하고 이를 수업에 적절히 활용할 수 있을 것이다. 본 연구는 생성형 AI의 수학적 성능을 분석함으로써, 실제 수학 수업에서의 생성형 AI의 활용 가능성을 제시했다는 점에서 의의가 있다. 또한 인공지능시대의 수학 교육에서 교사의 역할을 재정립하는 데 중요한 시사점을 제공하였다. 향후 생성형 AI와 교사의 협력적 교육 모델 개발, AI를 활용한 개별화 학습 방안 연구 등이 필요할 것이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제39권6호
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• pp.853-858
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• 2019

철도 네트워크를 효율적으로 사용하는 방법 중 하나는 연결선 건설을 통해 여러 노선이 하나의 선로를 공유하는 방법인데, 국내에서도 이미 사용하고 있거나 사업화 추진 중인 노선이 존재한다. 본 연구는 철도 연결선 건설시 사업화 단계가 아닌 계획 단계에서 연결선 건설의 위치 선정, 우선순위 산정 등에 필요한 연결선 설계 모형을 구축하고 이에 대한 해법을 제시하였다. 모형은 연결선건설비용, 노선운영비용, 이용자 총통행비용을 최소화하기 위한 비선형 최적화문제로 구축하였고, 결정변수로는 연결선 건설여부 및 방향, 노선의 열차 운행 빈도로 설정하였다. 본 연구에서는 문제 풀이 알고리즘과 경로선택 알고리즘을 각각 제시하였고, 예제네트워크에 적용을 통하여 모형의 실용성을 검증하였다. 향후 현실을 반영한 실제네트워크와 파라미터를 설정하여 연구의 결과를 발전시킬 여지가 있다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제38권12호
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• pp.1403-1413
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• 2014

구조최적설계는 구조물의 성능 개선을 추구하며, 항공 및 자동차의 설계 등에서 사용된다. 최근에는 구조최적설계를 위한 상용 소프트웨어들이 잘 개발되어 있기 때문에 산업 분야에서 쓰임이 활발해지는 추세이다. 본 연구에서는 구조최적설계 상용 소프트웨어 중에서 많이 사용되는 Genesis, MSC. Nastran과 OptiStruct에 대해 성능 비교 연구를 수행한다. 최적설계의 관점에서 소프트웨어 성능은 설계결과의 우수성과 수행에 소요된 CPU 시간으로 평가할 수 있다. 치수최적설계, 형상최적설계와 위상최적설계에 대하여, 구조 예제들을 풀이한다. 공정한 비교를 위하여 구조최적설계의 수행 환경과 방법은 동일하게 통일한다. 또한 최적설계 결과를 분석하고 각 소프트웨어의 성능과 특징에 대해 토의한다.

• 대한교통학회지
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• 제25권4호
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• pp.99-108
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• 2007

본 연구에서는 가변수요를 고려한 확률적 사용자균형 통행배정모형을 제시한다. 교통망에서 수요와 공급간의 균형을 가정할 경우, 통행비용의 함수인 가변수요는 통행저항함수(공급함수)와 함께 균형상태로 수렴하며, 이때 확률적 통행배정모형은 통행자들간의 경로인지 통행비용이 동일해지는 확률적 사용자균형상태에 도달하게 된다. 본 연구에서 제시하는 확률적 사용자균형모형은 기존 연구들과는 달리 동적체계(dynamic system)를 기초로 개발된다. 동적체계는 시간의 흐름에 따라 하나의 상태가 다음 상태로 변화하는 과정을 표현하는 수리적인 방법으로 시간의 변화에 따라 그 상태가 변하는 여러 분야에 적용이 가능한데, 주로 제어공학(control engineering)분야에서 활용되어 왔다. 동적 체계의 개념을 도입하면, 기존 모형들과는 달리 쉽게 모형화(formulation)할 수 있으며 풀이과정(solution algorithm)도 간단하다는 장점이 있다. 본 연구에서도 동적체계를 이용하여 확률적 사용자균형 통행배정(user equilibrium traffic assignment)모형을 제시하고 제시된 모형이 안정적인 해(stable solution)로 수렴한다는 것을 Lyapunov함수를 통하여 증명한다. 또한, 예제 교통망을 통하여 여러가지 의미있는 결과를 도출한다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제39권8호
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• pp.823-830
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• 2015

구조최적설계는 구조물의 성능 개선을 추구하며, 최근에는 구조최적설계는 항공기와 같이 복잡하고 대형인 구조물의 설계에 적용되고 있다. 해석의 정확도를 높이기 위해 유한요소의 수가 증가하는 추세이나 이는 설계 비용의 증가로 이어진다. 이에 부분구조합성법으로써 구분모드합성법이 해석시간 단축을 위해 종종 사용되어 왔다. 본 연구에서는 구조물의 동적특성을 고려하고 해석의 정확도는 유지하면서, 설계에 소요되는 시간과 비용을 줄일 수 있는 설계방법을 제안한다. 제안한 방법은 등가정하중을 이용한 동적응답 최적설계에, 부분구조합성법을 적용하여 설계영역만을 고려한 구조최적설계를 수행하는 것이다. 제안한 방법의 유용성 검증을 위하여 선형 및 비선형 동적응답 최적설계의 예제를 풀이하고, 그 결과에 대해 토의한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.266-274
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• 2003

본 논문은 비정상 상태 탐지 문제를 위한 점증적 서포트 벡터 학습을 다룬다. 비정상상태 탐지를 위한 서포트 벡터 학습 중 가장 잘 알려진 기법 중 하나는 SVDD(support vector data description)인데, 이 기법은 정상적인 데이터의 집합을 모든 가능한 비정상 개체로부터 구분하기 위하여 커널 특징공간(kernel feature space) 위에서 정의되는 볼(ball)을 이용하는 전략을 추구한다. 본 논문의 주된 관심사는 최적해와 점증적으로 주어지는 학습 데이터의 상관관계를 이용하는 방향으로 SVDD 기법을 수정하는 것이다. 본 논문에서는, 기존의 SVDD 기법을 상세히 복습한 후에, 라그랑제 쌍대 문제(Largrange dual problem)에 관한 관찰을 바탕으로 최적 해를 찾기 위한 점증적 풀이 기법을 제시한다. 그리고, 제시된 점증적 방법론의 적용 가능성이 예제를 통하여 보여진다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제37권3호
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• pp.545-567
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• 2023

본 연구는 이차방정식과 이차함수 단원을 중심으로 수학 문제 해결에 효과적인 ChatGPT의 프롬프트를 고찰하는 연구로 '역할-규칙-예제풀이-문제-과정'으로 이어지는 구조화된 프롬프트를 설계하였다. 본 연구에서는 GPT4, 울프람 플러그인, Advanced Data Analysis를 결합한 인공지능 모델을 활용하였으며, 계산 오류를 줄이기 위해 울프람 플러그인을 주요 연산의 도구로 사용하였다. 9종의 고등학교 수학 교과서의 이차방정식과 이차함수 단원 문제를 구조화된 프롬프트의 형태로 입력하였을 때 ChatGPT의 답변에 대한 정답률은 91%로, 제로샷 프롬프트 대비 높은 성과를 보였다. 이를 통해 수학 문제 해결에 효과적인 구조화된 프롬프트를 확인할 수 있었다. 본 연구에서 설계한 구조화된 프롬프트는 개별화 교육 및 맞춤형 교육을 위한 지능형 정보시스템 구축에 기여할 수 있을 것이다.