• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.53-61
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• 2012

코두(Kodu)는 마이크로소프트사에서 개발한 게임 제작용 3D 비주얼 프로그래밍 언어이다. 코두 언어는 창의성, 문제해결 방법, 스토리텔링을 기반으로 하며, 아동들을 대상으로 게임 프로그래밍 학습을 하는데 매우 적합한 언어이다. 본 연구에서는 초등학생의 창의적 사고를 바탕으로 코두 언어를 사용하여 게임을 제작하는 학습방법을 설계하였고, 초등학생 6학년 27명을 대상으로 30차시에 걸쳐 적용하였다. 학습과정에서 나타난 학습자들의 창의적 사고력에 대한 변화와 게임 프로그래밍에 대한 학습효과를 분석하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권7호
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• pp.1313-1321
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• 2017

ICT 기반 디지털 융합이 가치를 창출하는 미래사회에는 다양한 분야의 전문가가 협업하며 SW적 문제 해결을 주도하는 역량이 더욱 강조된다. 비전공자에게는 전문 분야의 문제를 풀기 위해 SW 전문가와 효과적으로 협업할 수 있는 SW적 소통 능력이 필요하다. 따라서 비전공자를 위한 SW 교육은 높은 수준의 코딩 역량을 목표로 하는 기존의 SW 전공자 대상 프로그래밍 교육과는 달라야 한다. 또한 다이어그램 기반의 시각적 표현이 원활한 소통과 협업에 도움이 된다는 것은 이미 알려져 있다. 본 연구에서는 비전공자를 위한 SW 교육목표를 'SW적 문제해결을 위한 시각적 프로그래밍 역량 함양'이라 정의하고, 이를 달성하기 위한 비전공자 SW 프로그래밍 교육과정과 SW 해결안의 시각적 표현에 중점을 둔 SW 교육 콘텐츠 개발 모형을 탐색하였다. 본 논문의 결과는 비전공자를 위한 적절한 SW 학습 방안을 마련하고 실질적인 SW 역량을 함양하기 위한 방향을 설정하는 데 도움이 될 것이다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.1-8
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• 2012

프로그래밍 교육은 문제를 가장 효율적으로 해결하기 위한 알고리즘을 찾아 구현하는 것이 일반적인 형태이다. 즉, 수렴적 사고 위주의 교육을 중시한다. 하지만 프로그래밍 교육은 그 대상에 따라 교육의 성격을 달리 해야 한다. 초등학교 학생들의 경우 효율성을 추구하는 것 보다 경험 중심의 다양한 탐색 환경이 선행되어야 한다. 이를 통하여 가장 효율적인 문제해결 방안을 스스로 찾아가는 방법을 배워 나가야 할 것이다. 본 연구에서는 수렴적 사고의 비중이 큰 프로그래밍 교육을 초등학교 학습자 대상에 맞도록 확산적 사고와 수렴적 사고가 동시에 반복될 수 있는 확산적 사고전략을 도입하여 그 효과를 분석하였다. 연구는 초등학교 5학년 학생들에게 적용되었으며, 일반적인 프로그래밍 수업을 실시한 통제집단과 CPS모형의 확산적 사고 전략을 포함한 프로그래밍 수업을 실시한 실험집단으로 구분하여 12차시의 실험처치 수업을 실시하였다. 그 결과 창의적 문제해결력의 하위요소 중 자기확신 및 독립성, 확산적 사고에 있어 CPS모형이 유의한 효과가 있는 것으로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.27-35
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• 2009

정수계획법은 조합 최적화 문제의 최적해를 매우 효과적으로 탐색할 수 있는 기법인 반면에 대상 문제가 선형적으로 표현되어야만 적용이 가능하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 정수계획 법의 뛰어난 탐색 능력과 이웃해 탐색 기법의 유연성을 결합함으로써 비선형 최적화 문제를 효과적으로 해결하는 방안을 제시하고 있다. 먼저 1단계에서는 주어진 문제로부터 선형적으로 표현 가능한 부문제만을 대상으로 정수계획 법을 적용한다. 2단계에서는 전체 문제를 대상으로 이웃해 탐색 기법을 적용하되 1단계의 결과를 초기해로 설정한 후 탐색을 수행한다. 비선형 최대 커버링 문제를 대상으로 한 실험 결과, 이와 같은 간단한 결합만으로도 이웃해 탐색 기법만을 적용했을 때보다 훨씬 좋은 해를 도출할 수 있음을 확인하였다. 이는 기본적으로 정수계획법의 탁월한 성능에 기인한 것으로 판단된다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제9권2호
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• pp.415-422
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• 2014

This paper presents a new approach to solve the multi area unit commitment problem (MAUCP) using an evolutionary programming based particle swarm optimization (EPPSO) method. The objective of this paper is to determine the optimal or near optimal commitment schedule for generating units located in multiple areas that are interconnected via tie lines. The evolutionary programming based particle swarm optimization method is used to solve multi area unit commitment problem, allocated generation for each area and find the operating cost of generation for each hour. Joint operation of generation resources can result in significant operational cost savings. Power transfer between the areas through the tie lines depends upon the operating cost of generation at each hour and tie line transfer limits. Case study of four areas with different load pattern each containing 7 units (NTPS) and 26 units connected via tie lines have been taken for analysis. Numerical results showed comparing the operating cost using evolutionary programming-based particle swarm optimization method with conventional dynamic programming (DP), evolutionary programming (EP), and particle swarm optimization (PSO) method. Experimental results show that the application of this evolutionary programming based particle swarm optimization method has the potential to solve multi area unit commitment problem with lesser computation time.

• 산경연구논집
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• 제10권11호
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• pp.71-80
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• 2019

Purpose: The purpose of this study is to design the curriculum of Basic College Software Programming to develop creative and logical-thinking. This course is guided by algorithmic thinking and logical thinking that can be solved by computing for problem-solving, and it helps to develop by software through basic programming education. Through the stage of problem analysis, abstraction, algorithm, data structure, and algorithm implementation, the curriculum is designed to help learners experience algorithm problem-solving in various areas to develop diffusion thinking. For Learners aim to achieve the balanced development of divergent and convergent-thinking needed in their creative problem-solving skills. Research design, data and methodology: This study is to design a basic software education for improving algorithm-thinking for non-major. The curriculum designed in this paper is necessary to non-majors students who have completed the 'Creative Thinking and Coding Course' Design Thinking based are targeted. For this, contents were extracted through advanced research analysis at home and abroad, and experts in computer education, computer engineering, SW education, and education were surveyed in the form of quasi-openness. Results: In this study, based on ADD Thinking's algorithm thinking, we divided the unit college majors into five groups so that students of each major could accomplish the goal of "the ability to internalize their own ideas into computing," and extracted and designed different content areas, content elements and sub-components from each group. Through three expert surveys, we established a strategy for characterization by demand analysis and major/textbook category and verified the appropriateness of the design direction to ensure that the subjects and contents of the curriculum are appropriate for each family in order to improve algorithm-thinking. Conclusions: This study helps develop software by enhancing the ability of students who practice various subjects and exercises to explore creative expressions in various areas, such as 'how to think like a computer' that can implement and execute their ideas in computing. And it helps increase the ability to think logical and algorithmic computing based on creative solutions, improving problem-solving ability based on computing thinking and fundamental understanding of computer coding and development of logical thinking ability through programming.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권9호
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• pp.1191-1200
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• 2020

In this paper, we proposed DEVS based programming education model that based on the cognitive information processing theory, not a grammatical programming education, and studied effectiveness analysis using computer thinking patterns. By creating a small range of patterns in the grammar which underlies the programming language and solving various examples through combinations, this paper shows an education method to develop problem-solving skills based on algorithmic thinking. The purpose of this study is to facilitate non-majors learn programming languages and understand patterned program structures when writing programs by patterning of control statements which the most important in learning programming.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2000년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.617-620
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• 2000

In this paper, we show an application of constraint logic programming to the operation scheduling on machines in a job shop. Constraint logic programming is a new genre of programming technique combining the declarative aspect of logic programming with the efficiency of constraint manipulation and solving mechanisms. Due to the latter feature, combinatorial search problems like scheduling may be resolved efficiently. In this study, the jobs that consist of a set of related operations are supposed to be constrained by precedence and resource availability. We also explore how the constraint solving mechanisms can be defined over a scheduling domain. Thus the scheduling approach presented here has two benefits: the flexibility that can be expected from an artificial intelligence tool by simplifying greatly the problem; and the efficiency that stems from the capability of constraint logic programming to manipulate constraints to prune the search space in an a priori manner.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제17권2호
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• pp.599-607
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• 2006

We propose a simple new analytic method for solving a fuzzy goal programming (FGP) problem with general membership functions of fuzzy goals and re-examine a previously defined method for dealing with fuzzy weights for each of the goals. Several illustrative examples are given.

• 산업경영시스템학회지
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• 제19권38호
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• pp.131-138
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• 1996

In real world, the organization has multiple objects. Inorder to solve the multiple objects, we present the goal programming for solving project selection problem we also developed expert system which is focused on function of analysis. User which doesn't have knowledge of goal programming can solve the project selection problem and get a result of analysis.