The purpose of this study is to suggest how to go about teaching and learning secondary school algebra by analyzing problem-solving ability and problem-solving process through algebraic reasoning. In doing this, 393 students' data were thoroughly analyzed after setting up the exam questions and analytic standards. As with the test conducted with technical school students, the students scored low achievement in the algebraic reasoning test and even worse the majority tried to answer the questions by substituting arbitrary numbers. The students with high problem-solving abilities tended to utilize conceptual strategies as well as procedural strategies, whereas those with low problem-solving abilities were more keen on utilizing procedural strategies. All the subject groups mentioned above frequently utilized equations in solving the questions, and when that utilization failed they were left with the unanswered questions. When solving algebraic reasoning questions, students need to be guided to utilize both strategies based on the questions.
실시간 스케줄가능성 분석을 위한 여러 가지 방법들이 제안되었지만, 이들은 프로세스의 모든 상태공간을 추적하거나 고정 우선 순위 스케줄링 방법을 사용하기 때문에 시간 및 공간에 대한 복잡성의 증가를 야기한다. 따라서 상태공간의 수를 줄임으로써 보다 빠른 시간에 스케줄가능성을 판단하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 프로세스 대수의 전이규칙을 이용하여 번역시간에 결정될 수 있는 프로세스의 최소 수행시간, 주기, 마감시간, 동기화 시간을 고려하여 실시간 프로세스가 마감시간을 지키는가를 판단하는 개선된 알고리즘을 제안 및 구현한다. 구현 결과를 통하여 모든 상태 공간을 검색하지 않고도 스케줄가능성을 판단하는 효과적인 성능을 보였다.
프로세스 대수는 다음과 같은 이유 때문에 실시간 항해 및 배송 시스템에 적용하기에는 부적당하다: 1) 특정한 지정학적 공간 내에서의 프로세스들의 분산성에 대한 표기가 부족하고, 2) 그 공간 내에서의 프로세스들의 이동성이 분산성으로부터 확연히 구분하여 표기되지 않는다. 이 대수들이 이런 시스템에 적합하기 위해서는 이런 분산성에 적용되는 공간정보의 표기와 이 공간 내에서의 이동성에 대한 표기를 구분해야할 필요성이 있다. 본 논문에서는 이러한 목적, 즉 공간정보와 이동정보를 구분하기 위하여 새로운 정형기법, 즉 CARDMI (Calculus of Abstract Real-Time Distribution, Mobility and Interaction)를 제안한다. CARDMI에서는 이동체 간의 동일성을 검증하기 위하여 공간 및 상호작용에 관한 연역규칙과 공간추상화에 기반한 동일성을 정의한다. 특히 이 동일성은 공간적 추상화를 반영한 계층적 동일성을 가능하게 하며 이를 통해 다수의 추상화 단계에서의 동일성을 검증하게 한다. CARDMI는 물리적인 배송 시스템뿐만 아니라 콘텐츠를 실시간으로 배달하는 사이버 시스템에도 적용할 수 있다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 분산된 실시간 시스템의 행위와 공간, 시간 속성을 분석하고, 검증하기 위한 다양한 정형기법들이 존재한다. 그러나 대부분의 경우 공간과 행위를 같이 표현하는 구조적, 근본적 한계가 존재한다. 게다가 시간 속성이 포함되는 경우는 더욱 복잡해지게 된다. 이러한 한계를 해결하기 위하여 본 논문은 Timed Calculus of Abstract Real-Time Distribution, Mobility and Interaction(t-CARDMI)라는 새로운 정형기법을 제안한다. t-CARDMI는 행위의 표현으로부터 공간정보의 표현을 분리시켜 복잡도를 단순화 시키며, 시간 속성에 대해서 오직 행위적 표현에서만 허용하여 복잡한 명세를 덜 복잡하게 표현한다. t-CARDMI는 대기기간, 실행시작 만족시간, 실행시간, 실행완료 만족시간 등의 특유의 시간속성을 이동과 통신의 행위에서 모두 포함하는 특징을 갖는다. 새롭게 제안된 Timed Action Graph(TAG)는 공간과 시간을 포함하는 시스템의 명세를 분석하고 검증하기 위해서 공간과 시간속성을 2차원의 다이어그램으로 표현하며 그 안에서 이동과 통신의 정보를 분산된 그림정보로 표현하는 그래프로 t-CARDMI를 좀더 효율적으로 명세하고 분석할 수 있는 방법을 제공한다. t-CARDMI는 유비쿼터스 컴퓨팅에서의 분산된 실시간 시스템의 공간적, 행위적, 시간적 속성에 대한 명세, 분석 및 검증에 매우 효율적이고 효과적인 혁신적인 정형기법의 하나로 고려될 수 있다. 본 논문은 t-CARDMI의 문법과 의미, TAG 그리고 Specification, Analysis, Verification, and Evaluation (SAVE)로 명명된 툴을 제안하고 유비쿼터스 헬스케어 시스템 예제를 통해 효율성을 분석한다.
다양한 이해집단과 목적들이 상충하는 연안지역에 대해 공간정책을 결정하기 위해서는 물리적 자연조건, 사회 경제적 조건, 그리고 의사결정과정에서의 가치체계가 통합적으로 반영될 수 있어야 하고, 선호도가 반영된 요소를 효율적으로 분석할 수 있는 체계가 갖추어져야 한다. 본 연구에서는 지리정보시스템이라는 공통의 플랫폼에 다양한 유형의 연안지역 공간정보를 변환 통합하고, 다기준 분석법의 하나인 AHP를 이용해 의사결정에 영향을 미치는 기준들 사이에 가중치를 설정하여, 가중치를 적용한 개별 레이어를 지도대수와 중첩분석을 통해 최종 결과 레이어를 생성하였다. 이와 같이 지리정보시스템의 공간분석 기능을 다기준 분석법과 동적으로 통합함으로써 새롭게 변화된 정보들을 편리하게 분석과정에 포함시키거나 분석 결과가 단순하고 명확하게 설명되어 궁극적으로 정책결정자에게 유용한 정보를 제공할 수 있는 장점을 확인하였다. 특히 평가항목에 대한 가중치 할당 방식은 다양한 관전에 따른 정책결정과정을 모의할 수 있어 기존의 연구에 비해 유연성을 갖는다.
질의 수행기의 물리적 연산자를 구현하기 위해 사용되는 반복자 기법은 효율성과 확장성이 우수하다고 알려져 있다. 그리고 공간 객체에 대한 연산 처리 방법들 중 가장 널리 사용되는 것은 여과 및 정제 단계로 나누어 처리하는 방법이다. 최근에 객체 대수의 수준에서 공간 연산자를 여과 및 정제 단계로 나누어 정의하여 기존의 방법보다 더욱 효율적인 질의 수행 계획을 만들어 낼 수 있는 질의 최적화기에 대한 연구가 있었다. 그러나 기존의 질의 수행기는 이러한 질의 수행 계획을 고려하지 않고 설계되었기 때문에 연산자 간에 여과 연산의 결과를 전달하는 기능이 없다. 우리는 이러한 여과/정제 단계가 분리되어 두 단계 사이에 다른 연산이 들어올 수 있는 질의 수행 계획하에서 반복자 기법을 사용할 때 여과 단계의 연산 결과를 해당 정제 단계 연산자로 전달하는 방법으로 조사 기법과 태그 기법 두 가지를 제안한다. 조사 기법은 연산자 내부의 상태 레코드의 용도를 확장하여 사용하는 방법인 반면 태그 기법은 중간 결과에 태그의 형태로 여과 단계의 연산 결과를 저장한다. 이들 방법을 비교하여 확장성에서 우월한 태그 기법을 사용한 질의 수행기를 설계 및 구현한다. 구현된 질의 수행기는 공간 질의를 위해 확장된 OQL을 처리하기 위한 공간 객체 대수에 정의된 연산자들을 수행할 수 있다.
등고선에서 생성된 DEM(digital elevation model)은 고도 간격에 따라 미지형 요소 표현에 절대적인 영향을 받기 때문에 미기복 지형이 잘 표현되지 않는 문제가 발생한다. 이를 보완하기 위해 지표피복에 고도정보를 입력하여 buffering과 지도대수 연산기법을 적용하며 미기복 지형을 복원하는 Landcover burning 기법을 개발하고자 하였다. 미지형복원과정은 등고선에서 일차 DEM 생성, 지표피복도 제작, 지표피복요소 중 미지형요소에 대한 buffering 기법에 의한 고도정보 복원, 피복인자에 대한 지도대수 연산을 통한 고도정보 입력에 의해 DEM을 복원하였다. 미지형복원은 하천지형을 중심으로 적용하였다. buffering에 의한 지형복원은 면적인(polygonal) 요소인 사력퇴, 습지에 대해서 지형형상이 오목 혹은 볼록 지형의 특성에 맞추어 일정간격의 등고선을 생성하여 지형을 복원한 후, 고도 정보를 입력하여 복원하였다. 선형적인 요소인 제방, 도로, 수로, 지류는 지도대수함수를 이용하여 지형을 복원할 수 있었다. 하상, 하안단구, 인공지물(농경지)과 같은 면적인 요소들은 평탄하기 때문에 일정한 고도값을 입력하여 지형면을 복원하였다. 연구결과는 단면도를 제작하여 원래의 DEM과 복원된 DEM의 지형표현 정도를 비교 분석하였다. 분석한 결과, 기존의 방법으로 제작된 DEM은 미지형적인 요소들이 거의 표현되지 않았다. 본 연구에서 개발된 방법은 습지, 사력퇴, 하천주변의 지형, 농경지, 제방, 하안단구, 인공지물 위치가 비교적 잘 표현되었다. 본 연구는 중소규모의 저기복 구릉대나 평야지대의 미지형분류와 분석, 하천 주변 미지형복원이 필요한 생태 및 환경분야 연구에 기여할 것으로 기대된다.
This study aims to improve the teaching and learning method on the conic sections. To do that the researcher analyzed the impact of dynamic geometry software on students' problem solving of the conic sections. Students often say, "I have solved this kind of problem and remember hearing the problem solving process of it before." But they often are not able to resolve the question. Previous studies suggest that one of the reasons can be students' tendency to approach the conic sections only using algebra or analytic geometry without the geometric principle. So the researcher conducted instructions based on the geometric and historico-genetic principle on the conic sections using dynamic geometry software. The instructions were intended to find out if the experimental, intuitional, mathematic problem solving is necessary for the deductive process of solving geometric problems. To achieve the purpose of this study, the researcher video taped the instruction process and converted it to digital using the computer. What students' had said and discussed with the teacher during the classes was checked and their behavior was analyzed. That analysis was based on Branford's perspective, which included three different stage of proof; experimental, intuitive, and mathematical. The researcher got the following conclusions from this study. Firstly, students preferred their own manipulation or reconstruction to deductive mathematical explanation or proving of the problem. And they showed tendency to consider it as the mathematical truth when the problem is dealt with by their own manipulation. Secondly, the manipulation environment of dynamic geometry software help students correct their mathematical misconception, which result from their cognitive obstacles, and get correct ones. Thirdly, by using dynamic geometry software the teacher could help reduce the 'zone of proximal development' of Vigotsky.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권2호
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pp.406-412
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2022
Storing large amounts of data has always been a big problem from the beginning of computing history. Big Data has made huge advancements in improving business processes by finding the customers' needs using prediction models based on web and social media search. The main purpose of big data stream processing frameworks is to allow programmers to directly query the continuous stream without dealing with the lower-level mechanisms. In other words, programmers write the code to process streams using these runtime libraries (also called Stream Processing Engines). This is achieved by taking large volumes of data and analyzing them using Big Data frameworks. Streaming platforms are an emerging technology that deals with continuous streams of data. There are several streaming platforms of Big Data freely available on the Internet. However, selecting the most appropriate one is not easy for programmers. In this paper, we present a detailed description of two of the state-of-the-art and most popular streaming frameworks: Apache Ignite and Hazelcast. In addition, the performance of these frameworks is compared using selected attributes. Different types of databases are used in common to store the data. To process the data in real-time continuously, data streaming technologies are developed. With the development of today's large-scale distributed applications handling tons of data, these databases are not viable. Consequently, Big Data is introduced to store, process, and analyze data at a fast speed and also to deal with big users and data growth day by day.
In the process of simplifying the complex fate of the plant into a binary state, the information loss is inevitable. To minimize the information loss, the quantification of plant safety status has been formulated through the combination of the probability density function arising from the sensor measurement and the membership function representing the expectation of the state of the system. Therefore, in this context, the safety index is introduced in an attempt to quantify the plant status from the perspective of safety. The combination of probability density function and membership function is achieved through the integration of the fuzzy intersection of the two functions, and it often is not a simple task to integrate the fuzzy intersection due to the complexity that is the result of the fuzzy intersection. Therefore, a methodology based on the Algebra of Logic is used to express the fuzzy intersection and the fuzzy union of the arbitrary functions analytically. These exact analytical expressions are then numerically integrated by the application of Monte Carlo method. The benchmark tests for rectangular area and both fuzzy intersection and union of two normal distribution functions have been performed. Lastly, the safety index was determined for the Core Reactivity Control of Yonggwang 3&4 using the presented methodology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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