• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.1-9
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• 2018

The multiple-choice multidimensional knapsack problem (MMKP) is a variant of the well known 0-1 knapsack problem, which is known as an NP-hard problem. This paper proposes a method for solving the MMKP using the integer programming-based local search (IPbLS). IPbLS is a kind of a local search and uses integer programming to generate a neighbor solution. The most important thing in IPbLS is the way to select items participating in the next integer programming step. In this paper, three ways to select items are introduced and compared on 37 well-known benchmark data instances. Experimental results shows that the method using linear programming is the best for the MMKP. It also shows that the proposed method can find the equal or better solutions than the best known solutions in 23 data instances, and the new better solutions in 13 instances.

• 산업공학
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• 제12권3호
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• pp.362-373
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• 1999

Resource Constrained Dynamic Multi-Projects Scheduling (RCDMPS) is intended to schedule activities of two or more projects sequentially arriving at die shop under restricted resources. The aim of this paper is to develop a new problem solving method for RCDMPS to make an effect schedule based by constraint programming. The constraint-based scheduling method employs ILOG Solver which is C++ constraint reasoning library for solving complex resource management problems and ILOG Schedule which is a add-on library to ILOG Solver dedicated to solving scheduling problems. And this method interfaces with ILOG Views so that the result of scheduling displays with Gantt chart. The scheduling method suggested in this paper was applied to a company scheduling problem and compared with the other heuristic methods, and then it shows that the new scheduling system has more preference.

• 산업경영시스템학회지
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• 제22권51호
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• pp.189-197
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• 1999

Assembly line balancing problem is known as one of difficult combinatorial optimization problems. This problem has been solved with linear programming, dynamic programming approaches. but unfortunately these approaches do not lead to efficient algorithms. Recently, genetic algorithm has been recognized as an efficient procedure for solving hard combinatorial optimization problems, but has a defect that requires long-run time and computational complexties to find the solution. For this reason, we adapt a new method called the Critical Node Method that is intuitive, easy to understand, simple for implementation. Fuzzy set theory is frequently used to represent uncertainty of information. In this paper, to treat the data of real world problems we use a fuzzy number to represent the duration and Critical Node Method based heuristic procedure is developed for solving fuzzy assembly line balancing problem.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.23-30
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• 2009

프로그래밍 학습 효과에 관한 기존 연구는 대개 창의력과 문제해결력의 향상도를 측정하는 것에 국한되어 있다. 본 연구는 이들 두 요소 외의 관련 요소들을 초등학생들의 특기적성 검사를 통하여 찾아보는 연구이다. 이를 위하여 초등 4학년을 대상으로 LOGO 프로그래밍 교육을 시행한 후 성취도 평가를 실시한 결과, 4개 영역으로 구성된 특기적성 검사 항목들 중 지적능력만이 하위 5개의 세부항목 모두 프로그래밍 능력과 높은 양의 상관관계가 있음이 밝혀졌으므로, 창의성 보다는 지적능력이 뛰어난 학생들이 프로그래밍 능력이 우수함을 알 수 있었고, 이는 본 연구의 실험 환경에 국한하여 프로그래밍 학습이 문제해결력과 창의성 발달에 긍정적 영향을 미친다는 기존 연구 결과의 반대 명제는 성립하지 않음을 나타낸 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.39-47
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• 2010

제약 만족 최적화 문제는 복잡한 제약 조건을 포함하는 동시에 비용을 최소화하는 최적화 문제로 정의된다. 지역 탐색과 제약 프로그래밍은 각각 이와 같은 문제의 해결을 위한 도구로서 활용되어 왔다. 본 논문에서는 탐색 성능 향상을 위해 지역 탐색과 제약 프로그래밍을 결합하는 방안을 제시하고 있다. 기본적으로 대상 문제의 해결을 위해 지역 탐색을 사용한다. 그러나 지역 탐색만을 사용할 경우 제약 조건을 모두 만족하는 실행 가능한 이웃해를 생성하는 것이 매우 힘들어진다. 따라서 본 논문에서는 이웃해 생성을 위한 도구로 제약 프로그래밍을 도입하였다. 가중치가 부여된 N-Queens 문제를 대상으로 한 실험 결과, 본 논문에서 제시한 방법을 통해 탐색 성능을 획기적으로 향상시킬 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 융합정보논문지
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• 제9권2호
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• pp.49-54
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• 2019

대학 교육은 컴퓨팅 사고력 기반의 융합 인재 양성을 강조하고 있으며, 문제 해결력을 향상시키기 위해 소프트웨어 교육을 강조하고 있다. 본 연구에서는 문제해결학습 기반의 파이선 프로그래밍을 통한 소프트웨어 교육을 실시하고, 이에 대한 만족도와 학업 성적간의 상관관계를 분석한다. 문제해결학습 기반의 소프트웨어 교육을 받는 대학생 143명을 대상으로 설문조사를 실시한 결과, 실제 학업 성적과의 상관관계 분석과 다중회귀분석을 통해 문제해결학습의 만족도와 학업 성적 간에 관련성이 있고, 학업 성적에도 영향을 주는 것으로 나타났다. 다양한 문제상황을 파악하고 컴퓨팅 사고력을 활용하여 문제를 해결하는 능력은 점점 더 중요해질 것이므로, 대학 소프트웨어 교육은 문제해결학습 기반으로 실시하는 것이 바람직한 방향이 될 것이다.

• 한국경영과학회지
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• 제10권1호
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• pp.9-13
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• 1985

This paper develops a decomposition method for stochastic programming with a block diagonal structure. Here we assume that the right-hand side random vector of each subproblem is differente each other. We first, transform this problem into a master problem, and subproblems in a similar way to Dantizig-Wolfe's Decomposition Princeple, and then solve this master problem by solving subproblems. When we solve a subproblem, we first transform this subproblem to a Deterministic Equivalent Programming (DEF). The form of DEF depends on the type of the random vector of the subproblem. We found the subproblem with finite discrete random vector can be transformed into alinear programming, that with continuous random vector into a convex quadratic programming, and that with random vector of unknown distribution and known mean and variance into a convex nonlinear programming, but the master problem is always a linear programming.

• 대한수학회보
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• 제26권2호
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• pp.127-134
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• 1989

This paper proposes a deformation method for solving practical nonlinear programming problems. Utilizing the nonlinear parametric programming technique with Quasi-Newton method [6,7], the method solves the problem by imbedding it into a suitable one-parameter family of problems. The approach discussed in this paper was originally developed with the aim of solving a system of structural optimization problems with frequently appears in various kind of engineering design. It is assumed that we have to solve more than one structural problem of the same type. It an optimal solution of one of these problems is available, then the optimal solutions of thel other problems can be easily obtained by using this known problem and its optimal solution as the initial problem of our parametric method. The method of nonlinear programming does not generally converge to the optimal solution from an arbitrary starting point if the initial estimate is not sufficiently close to the solution. On the other hand, the deformation method described in this paper is advantageous in that it is likely to obtain the optimal solution every if the initial point is not necessarily in a small neighborhood of the solution. the Jacobian matrix of the iteration formula has the special structural features [2, 3]. Sectioon 2 describes nonlinear parametric programming problem imbeded into a one-parameter family of problems. In Section 3 the iteration formulas for one-parameter are developed. Section 4 discusses parametric approach for Quasi-Newton method and gives algorithm for finding the optimal solution.

• 정보교육학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.419-425
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• 2018

2015 교육과정에는 SW교육의 문제해결과정, 알고리즘 및 프로그래밍 교육을 포함하고 있는데, 컴퓨터에 능숙하지 않거나 흥미가 없는 학생을 대상으로 직접 만지고 체험함으로써 보다 효과적으로 역량을 강화할 수 있도록 로봇활용교육도 이루어지고 있다. 이러한 로봇활용교육에서 로봇을 제작하는 시간제한을 극복하면서도 창의적 활동을 할 수 있는 내러티브 종이아트 활동을 기반으로 하는 로봇활용 SW교육 프로그램을 개발하였다. 초등학교 3학년을 대상으로 창의적 문제해결력에 대해 사전-사후 검사를 실시한 결과, 창의적 문제해결의 하위 요소 4가지는 모두 유의미한 상승을 보여주었다. 또한 로봇에 대한 이해력과 학습태도도 유의미한 효과를 가지는 것으로 나타났다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.137-148
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• 2019

This paper is designed to examine the effectiveness of Computational Thinking and programming awareness by designing and applying programming classes using Havruta. In the present society, where the Fourth Industrial Revolution was in full swing, the capacity to be equipped has changed, and the education has been changed accordingly. Programming education is logically capable of thinking and improves comprehensive problem solving skills. This direction of programming education allows us to get ideas for solving problems based on computing thoughts and to create our own creative results. However, because they require the grammar of the programming language and many additional abilities, they are not easy for learners, and individual differences in competencies make learning less immersive and interesting. In this paper, to solve the problems of the uniform programming class, this study is designed and applied to the class applying the Jewish traditional teaching method, Havruta's teaching method, to find out the effect of computing thinking and programming perception.