2005년에 개정된 ICT교육지침에는 전 학교급에 걸쳐서 알고리즘, 자료구조, 프로그래밍 내용과 같은 컴퓨터 과학 요소가 매우 강화되었다. 컴퓨터교육의 목표가 소프트웨어 활용보다 문제해결력 향상이기 때문이다. 그래서 본 논문에서는 이러한 요소에 대한 학습방법의 일환으로서 로봇들이 협동을 통하여 미로를 탈출하는 문제를 해결할 수 있는 방안을 제시하였다. 로봇이 해결해야하는 문제로서 우선탐색 문제와 역할바꿈 문제와 같이 2가지를 제시하였다. 우선탐색 문제는 첫 번째 로봇이 미로를 끝까지 탐색하면서 미로의 정보를 두 번째 로봇에게 실시간으로 전송한다. 그 후 슬레이브 로봇은 이 정보를 이용하여 탐색없이 미로를 탈출하게 된다. 역할바꿈 문제는 첫 번째 로봇이 미로를 탐색하는 도중 그 기능을 상실했을 때, 두 번째 로봇이 첫 번째 로봇의 역할을 이어받아 수행하는 것이다. 각 문제를 해결하기 위해서 문제분석, 알고리즘 기술, 순서도 작성, 프로그래밍의 4단계를 거치도록 하였다. 본 논문에서 제시한 내용의 부수적인 효과로는 로봇협동을 통한 학습자들의 협동학습 기회 제공, 로봇간 데이터 송수신을 위해서 큐(queue)라는 자료구조를 사용했다는 점이다. 향후에는 좀 더 일반적인 미로의 사용, 실제 현장에의 적용, 영재교육 과정에의 적용에 대한 연구가 필요하다.
In this paper, a procedure using a genetic algorithm (GA) and a heuristic local search (HLS) is proposed for solving facility rearrangement problem (FRP). FRP is a decision problem for stopping/running of facilities and integration of stopped facilities to running facilities to maximize the production capacity of running facilities under the cost constraint. FRP is formulated as an integer programming model for maximizing the total production capacity under the constraint of the total facility operating cost. In the cases of 90 percent of cost constraint and more than 20 facilities, the previous solving method was not effective. To find effective alternatives, this solving procedure using a GA and a HLS is developed. Stopping/running of facilities are searched by GA. The shifting the production operation of stopped facilities into running facilities is searched by HLS, and this local search is executed for one individual in this GA procedure. The effectiveness of the proposed procedure using a GA and HLS is demonstrated by numerical experiment.
지식정보화시대에 로봇은 현 시대가 요구하는 창의성 신장, 문제해결력 그리고 긍정적인 학습동기유발에 효과적인 도구라는 국내외의 다양한 연구결과가 발표되고 있다. 본 연구는 교수 학습 환경 개선측면으로 수학교과 학습에 로봇을 학습교구로 활용함으로써 교육적 효과를 검증하는데 목적이 있다. 초등학교 수학과 교육과정 및 로봇 프로그래밍 내용을 분석한 후 로봇통합 수학프로그램을 개발하였으며 초등학교 5학년 수학과 학습에 총 16차시에 걸쳐 투입하였다. 연구결과 전통적인 방식의 비교집단보다 로봇을 활용한 실험집단에서 학습태도 및 문제해결력이 높게 나타났다. 이것은 로봇 프로그래밍을 활용한 수학 학습이 문제해결력을 향상시켰으며, 긍정적 수학 학습경험을 제공한 것으로 보인다.
The ability to use information technology has become increasingly important as technological advances continue to sweep through the computing world, and education for improving computational thinking has become globally instituted. In South Korea, informatics subjects have been modified in the 2015 curriculum and are now compulsory in primary and secondary education. However, despite substantial financial investment and numerous studies promoting informatics education, there continues to be a serious lack of pre-service teachers capable of teaching computational thinking. This study investigated pre-service teacher programming education using App Inventor, their perceptions of App Inventor, and how use of the program affected teacher problem-solving abilities and self-efficacy. In the pre-test, the control group and experimental group showed no statistically significant difference; however, the post-test revealed that the two groups showed statistically significant differences in problem-solving skills and self-efficacy. The participants initially showed interest in using App Inventor; however, after practice-teaching and project-based learning, the participants demonstrated a growing negativity toward the program when they made errors and the functional limits of App Inventor became apparent. Although most participants stated that they would not use App Inventor in their classes, the positive statistically significant differences in problem-solving skills and self-efficacy indicate that this study could be utilized as a basis for building a teaching-learning program using App Inventor and creating an educational plan for teaching computational thinking.
A berth assignment problem has a direct impact on assessment of charges made to ships and goods. In this paper, we concerned with of fuzzy mathematical programming models for a berth assignment problem to achieved an efficient berth operation in a fuzzy environment. In this paper, we focus on the berth assignment programming with fuzzy parameters which are based on personal opinions or subjective judgement. From the above point of view, assume that a goal and a constraint are given by fuzzy sets, respectively, which are characterized by membership functions. Let a fuzzy decision be defined as the fuzzy set resulting from the intersection of a goal and constraint. This paper deals with fuzziness in all parameters which are expressed by fuzzy numbers. A fuzzy parameter defined by a fuzzy number means a possibility distribution of the parameters. These fuzzy 0-1 integer programming problems are formulated by fuzzy functions whose concept is also called the extension principle. We deal with a berth assignment problem with triangular fuzzy coefficients and propose a branch and bound algorithm for solving the problem. We suggest three models of berth assignment to minimizing the objective functions such as total port time, total berthing time and maximum berthing time by using a revised Maximum Position Shift(MPS) concept. The berth assignment problem is formulated by min-max and fuzzy 0-1 integer programming. Finally, we gave the numerical solutions of the illustrative examples.
A new filled function method is presented in this paper to solve box-constrained nonlinear integer programming problems. It is shown that for a given non-global local minimizer, a better local minimizer can be obtained by local search starting from an improved initial point which is obtained by locally solving a box-constrained integer programming problem. Several illustrative numerical examples are reported to show the efficiency of the present method.
프로그래밍은 아이디어를 실현시키는 데 매우 훌륭한 도구이다. 그러나 학습자들은 프로그래밍이 요구하는 엄격한 문법과 고도의 추상적인 사고로 인하여 학습의 어려움을 호소하는 경우가 많다. 학습자들이 쉽게 프로그래밍을 학습할 수 있도록 다양한 연구가 진행되고 있지만 그 이전에 학습자들이 무엇을 어려워하는지에 대한 분석이 선행되어야 학습 효과를 보다 높일 수 있다. 따라서 본 연구에서는 프로그래밍 기초 교육에서 초보 학습자들이 어려워하는 부분은 무엇인지, 그 이유는 무엇인지에 대하여 프로그래밍 개념을 중심으로 분석하였다. 분석 결과를 토대로 프로그래밍 교육 시 프로그래밍 개념에 대한 정확한 이해와 내면화, 정교한 알고리즘 작성을 통해 사고와 실행 결과 간의 오차 축소, 다양한 문제 해결 경험 제공을 바탕으로 문제 해결 능력을 향상시키고, 문제 해결 과정에 대해 자유롭게 사고 할 수 있는 전략을 수립하며, 학습 순서 설계 등을 통한 학습의 효율성을 촉진시킬 필요가 있음을 제시하였다.
Recently, multiple criteria decision making has been well established as a practical approach to seek a satisfactory solution to a decision making problem. Goal programming is one of the most powerful MCDM tools with satisfying operational assumptions that reflect the actual decision making process in real-world situations. In this paper we propose an efficient method implemented on a microcomputer for solving linear goal programming problems. It is an iterative revised goal simplex method using the sparsity technique. We design as interactive software package for microcomputers based on this method. From some computational experiences, we can state that the revised iterative goal simplex method using the sparsity technique is the most efficient one for microcomputer for solving goal programming problems.
Constraint Programming is an appealing technology for modeling and solving various real-world problems. and metaheuristic is the most successful technique available for solving large real-world vehicle routing problems. Constraint Programming and metaheuristic are complementary to each other. This paper describes how iterative improvement techniques can be used in a Constraint Programming framework(LOG Solver and ILOG Dispatcher) for Vehicle Routing Problem. As local search gets trapped in local solution, the improvement techniques are used in conjunction with metaheuristic method.
현실 세계와 유사한 모델링이 가능한 객체지향 언어인 C++ 프로그래밍 수업을 플립드러닝 학습모형을 도입한 교육과정으로 개발한다면 학생들의 능동적인 문제해결 능력을 배양할 수 있다. 본 교과목 개발사례에서는 플립드러닝 기법을 프로그래밍 수업에 적용하여 학생들의 능동적인 문제해결 능력 향상에 효과가 있었다는 데 그 의의가 있다. 먼저 4차시의 강의를 Pre-Class, In-Class, Post-Class로 나누어 주제에 맞는 수업 목표를 제시하고 팀을 구성하여 토의하는 방식으로 수업을 진행하였다. 강의 마지막에는 사후 설문 조사를 시행하여 학습자들이 효과적으로 학습하였는지 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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