본 연구는 전문성에 따른 범주화 양상의 차이를 확인하고, 범주화 훈련이 전문성에 따라 인지 문제 해결에 어떠한 영향을 주는지 살펴보았다. 실험 떼서는 수학 연립방정식 문제를 사용하여 전문성 수준에 따른 집단별 문제 범주화 양상의 차이를 확인하였다. 전문가는 주로 문제 해결방법과 관련된 문제의 구조적 특징을 범주화의 기준으로 사용하였지만, 초보자는 문제의 표면적 정보를 기준으로 하여 범주화하였다. 그러나 문제의 구조를 명시적으로 표현한 조건 범주화 상황에서 초보자의 범주화 양상이 전문가와 같은 형태로 변화하는 것을 확인할 수 있었다. 초보자와 전문가의 범주화 양상이 다른 것은 초보자들이 문제의 깊은 구조를 파악하는데 어려움이 있기 때문인 것으로 보인다. 실험 2에서는 문제의 구조가 명시적으로 표현된 조건 범주화 훈련이 문제해결 능력의 향상을 가져올 수 있는지 알아보기 위하여 문제 해결 훈련을 한 집단과의 비교를 통해 전이 검사수행을 살펴보았다. 실험 결과, 전문가 집단은 문제해결 훈련이 효과적이었던데 반해, 초보자 집단은 문제 분류훈련이 더 효과적인 것으로 나타났다. 이는 초보자의 경우 문제의 깊은 구조를 파악하기 어렵기 때문에 이를 명시적으로 보여주어 훈련시킴으로써 문제 해결에 도움을 주기 때문인 것으로 보인다. 따라서 전문성의 수준에 따라 서로 다른 형태의 교육방법이 사용되어야 할 것이다.
백트래킹을 이용한 깊이우선탐색에서 해를 빨리 찾기 위한 방법 중 하나는 결정변수의 순서를 효과적으로 배열하는 것이다. 이 때 문제의 동적 및 정적 특성을 고려한 변수 순서화 알고리즘 개발은 매우 중요한 문제이다. 그러나 문제에 적합한 최적의 변수 순서화 알고리즘을 개발하는 것은 어려운 문제이다. 본 논문에서는 변수의 속성에 기반을 두어 문제의 형태를 규정하는 문제분류규칙을 제안하고 이 규칙을 이용하여 문제에 적합한 변수 순서화 알고리즘의 형태를 예측할 수 있게 한다. 결정변수가 동적 및 정적 특성을 갖는 DS-type 문제로서 주파수 할당문제를 선택하여 최적의 변수 순서화 알고리즘을 예측한다. 또한 문제분류규칙에 의해 생성되지 않는 특별한 형태의 문제인 기지국 위치문제를 적용하여 제안하는 문제분류규칙의 효용성을 입증한다.
최근 코로나19가 발생한 2020년부터 청소년의 문제행동은 지능화, 다양화되고 범죄와 폭력의 비중은 높아지고 있다. 청소년의 절도, 사기, 장물, 횡령 등과 같은 초범의 재산 범죄가 44.8%(2015)에서 45.1%(검찰청, 2020), 언어 및 신체의 학교폭력 피해자가 45.2%(2015)에서 54.1%(교육부, 2021)로 나타나 청소년 문제행동에 대한 심각한 실정을 알 수 있다. 청소년기의 범죄와 폭력은 욕망을 충족하기 위한 수행과 목표 달성의 도구적 행위이며 고위험군의 외현화 문제행동이다(Cornish & Clarke, 2002). 외현화 본 연구의 목적은 청소년의 초기부적응심리도식이 외현화 문제행동에 미치는 영향과 인지적 정서조절 매개효과를 실증적으로 검증하고자 한다. 연구를 위해 경기도 소재 중·고등학교 학생 953명을 대상으로 설문조사를 실시하고, SPSS ver. 25.0과 Hayes(2013)가 개발한 Process Macro를 사용하여 자료를 분석하였다. 분석결과는 다음과 같다, 첫째, 초기부적응심리도식이 높을수록 외현화 문제행동이 높은 것으로 나타났다(F=41.871, p<.001). 둘째, 초기부적응심리도식과 외현화 문제행동의 관계에서 인지적 정서조절의 매개효과가 나타났다(F=111.594, p<.001). 따라서 본 연구는 청소년의 외현화 문제행동을 예방 및 감소, 초기 부적응심리도식의 완화를 위해 인지적 정서조절의 효과를 높일 수 있는 상담 및 교육프로그램에 필요한 기초자료를 제공하는데 의의가 있다.
초등수학에서 기하교육은 공간에 대한 직관의 계발을 통해 도형에 대한 이해와 공간 감각을 이끌어내는데 초점을 맞추어야 한다. 이와 함께 시각화는 기하에서의 문제해결 을 결정짓는 중요한 요소 가운데 하나이다. 지금까지 시각화에 대한 분석은 주로 중등 기하교육에서 다루어진 반면, 초등수학에서 평면도형과 공간도형에서의 문제해결과 관련해서 학생들의 시각화에 대한 논의는 부족했다. 본 연구는 초등수학에서 시각화가 기하문제해결에 미치는 영향을 분석한 것으로, 기하문제해결에서 나타나는 시각화 방법과 시각화에 영향을 미치는 요소, 그리고 이 과정에서 나타나는 어려움을 살펴본 것이다. 먼저 평면도형과 입체도형의 문제해결에서 시각화 방법을 구분하여 살펴보고, 이러한 방법에 따라 도형에 대한 이해와 시각화 과정이 어떻게 진행되는지를 도식화하여 살펴본다. 또한 시각화에 영향을 미치는 요소를 구분하고, 시각화 과정의 어려움으로 인해 어떤 오류가 나타나는가를 살펴보고, 이를 통해 초등기하문제해결에서 시각화에 대한 논의를 이끌어낸다.
본 논문은 "집합 일치화 문제(set unification problem)"를 논리 언어 Prolog를 사용하여 구현한다. 집합 일치화 문제는 고전적 논리 언어(logic languages)의 일치화 문제(unification problem)에서 집합을 표현할 수 있도록 확장한 것으로 최근 연구되고 있는 "집합 제한 논리 언어(set constraints logic languages)"를 구현하기 위하여 풀어야 하는 문제이다. 본 논문에서는 최근 A. Dovier 연구팀이 제안한 집합 일치화 문제의 풀이(solver)를 소개하고, 이 풀이를 논리 언어 Prolog를 사용하여 구현하는 방법을 기술한다. Prolog 언어는 비결정성(nondeterminism)을 표현할 수 있는 기능과 리스트(list)라는 자료 구조를 제공하는 기능 때문에 다른 어떤 언어에서보다 쉽게 집합 일치화 문제 풀이를 구현할 수 있다. 본 연구의 결과는 집합 제한 논리 언어의 수행기(interpreter) 개발에 직접 이용될 수 있다.
수학적 문제 해결은 수학 교육에서 중요한 이슈이고 문제 해결 전략으로서의 유추를 주제로 본 연구에서는 중학생들을 대상으로 단순히 유사한 문제를 제시하는 것만으로 문제 해결에 성공을 할 수 있는지, 문제 해결에 성공을 할 수 없다면 중학생들에게 어떤 과정을 제시해야만 문제 해결 과정에서 유추를 사용하여 문제를 해결 할 수 있는지를 알아보고자 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 유추에 의한 문제 해결과정을 표상 형성, 인출, 사상, 적합성, 스키마 형성의 과정으로 보고, 이러한 과정 중 사상 단계에서 사상 과정의 명료화를 중심으로 학생들의 유추 추론에 의한 문제해결 과정을 탐구하였다. 연구 결과, 유추 추론 과정에서 근거 문제만을 제시하는 것은 목표 문제를 해결하는데 유추 추론의 성공을 보장한다고 할 수 없었으며, 근거 문제가 제시되었는데도 목표 문제를 해결하지 못하는 경우 사상 과정을 명료화하자 목표 문제를 성공적으로 해결하였다. 또한 학생들은 목표 문제의 성공 이후 유사한 새로운 목표문제를 푸는데 성공하였다.
우리나라는 급속한 경제발전 과정에서 양극화, 저출산, 고령화, 자원 문제, 환경문제 등 사회문제들이 복합적으로 발생하며 경제, 문화, 교육 등에서의 사회적 격차가 심화되고 있다. 이로 인한 사회문제 발생과 복지예산의 증가는 불가피한 실정이다. 이러한 전망에서 정부와 기업들은 기술 개발과 경제 활성화를 통한 사회문제 해결에 집중하고 있다. 하지만 사회문제 해결을 위한 기술은 단순한 현상이 아닌 본질적인 발생 원인과 이해관계자, 지역성과 문화에 대한 복합적 조사를 기반으로 개발되어야 한다. 본 연구는 디자인 사고 프로세스를 활용하여 효과적인 사회문제 해결형 아이디어 구체화 프로세스를 개발하기 위한 시사점 제안을 목적으로 한다. 이를 위해 미국의 혁신회사 IDEO, 스텐포드 d.school등의 디자인 사고 기반 문제 해결 프로세스를 비교 분석하고 아이디어 구체화 과정에서의 문제점과 고려 사항을 도출하였으며, 이를 기반으로 사회문제 해결을 위한 제품/서비스화를 위한 아이디어 구체화 프로세스를 제안하였다. 본 연구는 사회적기업, 소셜벤처, NGO, 공익활동가 등이 자신의 전문성을 활용하여 지역의 문제를 해결하기 위한 가이드라인으로 활용될 수 있다는데 연구의 의의가 있다.
공학문제에 있어서, 해석적으로 접근할 수 없었던 많은 경우의 문제들이 유한요소법(Finite Element Methods)의 정형화된 모형화 및 해석과정을 통하여 쉽게 접근되어질 수 있었다. 최근 보다 효율적인 요소개발과 컴퓨터 기술의 발달로 유한요소법은 더욱 효과적인 해석 수단이 되어가고 있다. 그러나 지반공학 문제와 같은 무한영역 문제를 유한요소법으로 해석할 경우, 매우 큰 영역을 모형화하기 위하여 많은 수의 요소가 요구되며 이에 따른 자유도(Degree of Freedom) 수의 증가로 많은 계산시간을 요구하게 된다. 본 고는 무한영역 문제를 효과적으로 모형화하기 위하여 연구, 개발되어진 무한요소(Infinite Element)에 대하여 소개하려 한다. 무한요소의 기본개념과 강성행렬의 형성방법을 보인 후, 기초공학 문제를 예로 하여 이의 적용방법을 간략하게 설명하였다.
본 논문에서는 서열순서화문제를 위한 새로운 혼합형 유전알고리즘을 제안한다. 제안된 유전알고리즘에서는 보로노이양자 화교차를 교차연산자로 사용하고 경로보전 3-최적화를 지역탐색 휴리스틱으로 사용한다. 보로노이양자화교차는 주어진 문제 인스턴스의 상위 정보를 이용하는 교차연산자이다. 이것은 원래 순회판매원문제를 위해서 제안된 교차연산자이기 때문에 서열순서화문제에 적용하기 위해서는 상당한 변형을 필요로 한다. 본 연구에서는 서열순서화문제에 맞도록 보로노이양자화교차를 적절히 변형하고, 변형된 보로노이양자화교차에서 필요로 하는 가능해생성알고리즘, 선행관계사이클분해알고리즘, 유전자거리지정방법 등을 개발하였다. TSPLIB와 ZIB-MP-Testdata로부터 얻어진 서열순서화문제 인스턴스들에 대한 실험결과, 제안된 유전알고리즘이 비교된 다른 유전알고리즘들에 비해서 더 안정적이고 성능이 우수한 것으로 나타났다.
전력시스템 등, 산업 전반의 많은 분야에 최적화 문제가 산재해 있다. 또한 이러한 최적화 문제를 해결하기 위한 많은 연구가 있었다. 특정 응용에 국한되지 않고 모든 응용에 적용 가능한 메타휴리스틱 알고리즘은 그 중 많은 비중을 차지하고 있으며, 가장 대표적인 방법은 유전알고리즘과 타부 탐색이다. 그러나 최적화 문제에 속하는 많은 문제들이 탐색공간이 방대하고 많은 제약이 존재하는 대규모 최적화 문제로서 기존의 메타휴리스틱 기법들을 그대로 이용해서는 빠른 시간 내에 최적의 해를 찾아내기 힘들다 본 논문에서는 대규모 최적화 문제의 하나인 발전기 기동정지 계획 문제를 해결하기 위하여 유전알고리즘과 타부탐색을 적용하고 그 성능을 분석한다. 그리고 각 방법을 병렬화하여 수행함으로써 병렬화를 통하여 시간상의 이득과 함께 부가 효과로서 집중화와 다각화의 효과를 얻을 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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