• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.16 no.1
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• pp.53-67
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• 2005

Present study identified categorization pattern differences between experts and novices and examined whether categorization training has positive effects on problem solving. In experiment I, we examined categorization differences between groups according to expertise using mathematical equation problems. Experts classified problems based on deep structure related to problem solution methods whereas novices classified problems based on surface features. However, in the labeled categorization condition, novices' categorization pattern was not different from experts'. These results suggest that novices have difficulty identifying deep structure of problems. In experiment 2, we examined whether categorization training showing subjects deep structure of problems explicitly increases transfer performance. The results showed that solution training was more effective to expert group whereas categorization training was more effective to novice group. We have discussed that different training methods should be applied according to expertise.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.16 no.4
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• pp.127-135
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• 2011

Efficient ordering of decision variables is one of the methods that find solutions quickly in the depth first search using backtracking. At this time, development of variables ordering algorithms considering dynamic and static properties of the problems is very important. However, to exploit optimal variable ordering algorithms appropriate to the problems. In this paper, we propose a problem classifying rule which provides problem type based on variables' properties, and use this rule to predict optimal type of variable ordering algorithms. We choose frequency allocation problem as a DS-type whose decision variables have dynamic and static properties, and estimate optimal variable ordering algorithm. We also show the usefulness of problem classifying rule by applying base station problem as a special case whose problem type is not generated from the presented rule.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2022.11a
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• pp.67-70
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• 2022

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.

• Journal of the Korean School Mathematics Society
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• v.13 no.4
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• pp.655-678
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• 2010

In the elementary mathematics, geometric education emphasize spatial sense and understandings of figures through development of intuitions in space. Especially space visualization is one of the factors which try conclusion with geometric problem solving. But studies about space visualization are limited to middle school geometric education, studies in elementary level haven't been done until now. Namely, discussions about elementary students' space visualization process and methods in plane or space figures is deficient in relation to geometric problem solving. This paper examines these aspects, especially in relation to plane and space problem solving in elementary levels. First, we investigate visualization methods for plane problem solving and space problem solving respectively, and analyse in diagram form how progress understanding of figures and visualization process. Next, we derive constituent factor on visualization process, and make a check errors which represented by difficulties in visualization process. Through these analysis, this paper aims at deriving an influence of visualization on geometric problem solving in the elementary mathematics.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.463-466
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• 2003

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.

• Communications of Mathematical Education
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• v.16
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• pp.245-267
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• 2003

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.

• Journal of Digital Convergence
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• v.15 no.2
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• pp.155-163
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• 2017

South Korea has experienced various social problems during rapid economic development, and now attempts to address them through social economy and advanced technologies. This approach, however, requires comprehensive research on not only phenomenal issues but also their fundamental causes and regional/cultural contexts as Design Thinking Process does. This study aims to draw implications for applying Design Thinking Process into the entire process of solving social problems, from field research, idea refinement, and solution design. Limitations of Design Thinking-based social problem solving are also drawn through comparative analysis on various cases. In conclusion, the process of refining ideas and developing product/service can be utilized by social enterprises, ventures, NGOs, etc. as a guideline in addressing social problems.

• Computational Structural Engineering
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• v.4 no.2
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• pp.9-12
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• 1991

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.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.15 no.6
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• pp.661-667
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• 2005

In this paper, we propose a new hybrid genetic algorithm for sequential ordering problem (SOP). In the proposed genetic algorithm, the Voronoi quantized crossover (VQX) is used as a crossover operator and the path-preserving 3-Opt is used as a local search heuristic. VQX is a crossotver operator that uses the epistasis information of given problem instance. Since it is a crossover proposed originally for the traveling salesman problem (TSP), its application to SOP requires considerable modification. In this study, we appropriately modify VQX for SOP, and develop three algorithms, required in the modified VQX, named Feasible solution Generation Algorithm, Precedence Cycle Decomposition Algorithm, and Genic Distance Assignment Method. The results of the tests on SOP instances obtained from TSPLIB and ZIB-MP-Testdata show that the proposed genetic algorithm outperforms other genetic algorithms in stability and solution quality.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.435-441
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• 2002

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.