• 한국학교수학회논문집
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• 제15권3호
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• pp.511-533
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• 2012

본 연구는 관계적 이해와 창의적 수학 문제발견능력이 유의한 상관관계가 있는지를 알아보기 위하여 중학교 2학년 학생 186명을 대상으로 관계적 이해 검사와 문제발견능력 검사를 실시하였다. 이를 위해 문제발견능력을 수학화 능력, 수학적 개념 결합능력, 수학적 사실 확장능력의 세 가지 하위요소로 분류하여 관계적 이해와의 상관관계를 분석하였다. 연구 결과에 따르면, 관계적 이해는 문제발견능력의 수학화 능력과 수학적 개념 결합능력의 창의성과는 매우 유의미한 정적 상관관계가 있음을 알 수 있었다. 또한 비록 관계적 이해와 수학적 사실 확장능력과는 통계적으로 유의미한 상관관계를 얻지는 못했으나, 학생들의 검사에 따른 응답율과 점수를 분석한 결과 관계적 이해수준이 높은 학생들의 유추능력과 귀납추리능력에서 높은 응답율과 점수를 얻었다. 따라서 본 연구를 통하여 수학에 대한 관계적 이해가 창의적 수학 문제발견능력에 긍정적인 영향을 미치는 것을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권12호
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• pp.485-496
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• 2018

지금까지 인공지능의 한 분야인 딥러닝 방법은 구조화되지 않은 데이터로부터 문제를 해결하는 놀라울만한 성과를 이루어왔지만, 인간처럼 여러 상황들을 종합적으로 판단, 그것들의 연관성을 추론하고, 그 다음 상황을 예측하는 수준의 지능을 갖는데 도달하지 못하였다. 최근 발표된 복잡한 관계 추론을 수행하는 심층 신경망은 인공지능이 인간의 핵심 지적 능력인 관계 추론을 보유할 수 있다는 것을 증명하였다. 본 논문에서는 관계 추론 심층 신경망 중에서 Relation Networks (RN)의 성능을 분석 및 관찰해 보고자 Sort-of-CLEVR 데이터 셋을 사용한 시각적 질의응답과 bAbI task를 사용한 텍스트 기반 질의응답 두 유형의 RN 기반 심층 신경망 모델을 구축하여 baseline 모델과의 비교를 통한 성능검증을 하였다. 또한 모델의 성능을 극대화하기 위하여 하이퍼 파라미터 튜닝 등 다양각도의 성능개선 실험으로 관계 추론을 위한 RN 기반 심층 신경망 모델의 성능개선 방법을 제안하였다. 제안한 성능개선 방법은 시각적 질의응답 모델과 텍스트 기반 질의응답 모델에 적용하여 그 효과를 검증하였고, 기존의 RN 모델에서 사용해보지 않았던 Dialog-based LL 데이터 셋을 사용하여 새로운 도메인에서의 제안한 성능개선 방법의 효과를 다시 한 번 검증하였다. 실험 결과 두 유형의 RN 모델 모두에서 초기 학습률이 모델의 성능을 결정하는 핵심 요인임을 알 수 있었고, 제안한 random search 방법에 의해 찾은 최적의 초기 학습률 설정이 모델의 성능을 최고 99.8%까지 향상 시킬 수 있다는 것을 확인하였다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제19권3호
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• pp.355-369
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• 2009

수학자들은 종종 유추적 사고에 의해 수학적 지식을 구성한다. 유추적 사고는 서로 다른 대상 사이의 유사성을 찾아 연결함으로써, 고립된 것처럼 보였던 대상 사이의 관계성을 확보할 수 있게 한다. 수학적 개념, 절차, 원리, 법칙 등은 관계성의 확보에 의해 낱낱의 지식에서 이론으로 발전한다. 이와 같이 유추적 사고는 수학의 주요한 도구로 활용되고 있으므로, 수학교육에서도 유추적 사고를 활용하는 방안에 대한 연구가 필요하다. 이를 위해서는 수학자들의 유추적 사고 활용의 주요 양상이나 세부 과정, 특징에 대한 연구가 필요하다. 이 연구에서는 수학자들이 유추적 사고를 어떤 맥락에서 어떻게 활용했는지 파악함으로써, 유추적 사고 모델을 개발한다. 이를 토대로 교육적 시사점과 후속연구 주제를 도출한다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.25-35
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• 2011

In the Semantic Web, storage models are required to efficiently store and retrieve metadata and ontology represented using OWL that can provide expressive power and reasoning support. In this paper, we propose an OWL storage model that can store and retrieve many restrictions and semantic relations defined on ontology with metadata. In addition, we propose some methods and rules to improve query processing efficiency of the proposed storage model. The proposed storage model can store and process large amounts of ontology and metadata because it consists of tables based on the relational database. And the proposed model can quickly provide more accurate results to users because of performing two different types of ontology reasoning and using the prime number labeling scheme to easily identify hierarchy relationships between classes or properties. The comparative evaluation results show that our storage model provides better performance than the existing storage model.

• 아동학회지
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• 제35권3호
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• pp.49-69
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• 2014

The purposes of this study were (1) to investigate children's moral judgment, justification reasoning in terms of aggressive behavior, and (2) it examined the relationship to false belief understanding. Children aged between 3 to 5 years(N = 120) participated in this study. Each child was interviewed individually and responded questions designed to measure his/her moral judgment and justification reasoning and false belief understanding. The 12 pictorial tasks consisted of selfish and altruistic intentions and three different types of acts (physical, verbal, relational) as responses to aggressive behavior. The results indicated that the kind of moral judgment used was different according to the intention and the types of acts. There were significant differences in children's justification reasoning according to the age and the types of acts. There was a positive relationship between false belief understanding and moral judgment, justification reasoning. This paper also provided a detailed discussion of the results and recommendations in the context of more general cognitive developmental changes.

• 아동학회지
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• 제9권1호
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• pp.47-61
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• 1988

The primary purpose of this study was to investigate the relation between paternal self-esteem, child-rearing behaviors and child's self-esteem. The secondary purpose was to examine whether there were significant relational differences according to child's sex. 272 dyads consisting of fifth and sixth grade children in elementary school and their measured by the Self-Esteem Inventory (for children), the Self-Esteem Scale (for fathers), and the Iowa Parent Behavior Inventory: Father form. Pearson's r., F-test, and Ducan's multiple range test were used for data analysis. Paternal self-esteem was significantly associated with 'parental involvement', 'reasoning guidance', and 'intimacy'. Paternal self-esteem was positively correlated with girl's self-esteem. Child's self-esteem was positively related to 'parental involvement', 'limit setting', 'responsiveness', 'reasoning guidance' and 'intimacy'. In sex differences, only boy's self-esteem wasn't related to paternal 'limit setting'. Boys' self-esteem was strongly related to 'parental involvement', and girls' self-esteem was strongly related to 'reasoning guidance'.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제11권2호
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• pp.227-241
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• 2009

이 논문에서는 평면에서의 등주문제 지도 방법을 게슈탈트 심리학적 관점에서 분석하여 초등 영재수업에 적용가능 한 프로그램을 구성하는 문제를 고찰하고, 수학교육에서의 시사점을 얻고자 한다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.353-356
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• 2009

OWL 온톨로지의 확장 가능한(scalable) 추론(reasoning)에 대한 접근 방법으로 SQL로 구축된 논리 규칙을 관계형 데이터베이스에 저장되어있는 개체(individual)에 대한 사실(facts)과 공리(axioms)들에 적용하는 것이다. 예로서 미네르바(Minerva)는 서술 논리 프로그램(Description Logic Program, DLP)을 적용함으로써 ABox 추론을 수행한다. 본 연구에서는 관계형 데이터베이스를 기반으로 추론을 시도하며, 대규모 논리 규칙 집합을 사용한 추론을 시도한다. 뿐만 아니라, 특정 클래스에 속한 익명(anonymous)의 개체들과 개체들의 묵시적(implicit)인 관계성 추론을 시도하며, 필요한 경우 새로운 개체를 생성함으로써 명시화하여 추론을 시도한다. 더욱이, 추론의 논리 패러다임(paradigm)에서부터 데이터베이스 패러다임에 이르기까지 변화 시켜가면서 카디널리티(cardinality) 제약을 만족하는 개체들에 대한 제약적인 추정 추론을 시도하며, 벤치마크 테스트 결과 향상된 추론 능력을 얻을 수 있음을 보인다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2001년도 춘계학술대회논문집:21세기 신지식정보의 창출
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• pp.184-197
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• 2001

본 논문에서는 이접적 퍼지 정보를 지원하는 퍼지 객체 추론 모델을 정형화하고, 이접적 퍼지 정보를 지원하는 지식기반 프로그래밍을 위한 구현으로서 ICOT(Integrated C-Object Tool)을 제안한다. 제안된 객체 추론 모델은 객체 추론과 퍼지 추론이 객체-관계형 데이터베이스와 호환성있는 일관된 틀로 병합 되어 있으며, 객체 지향 패러다임의 대부분이 관계형 구조로 표현되기 때문에, 의미적으로 이해하기 쉽고 개념적으로 사용하기 단순한 퍼지 추론을 지원한다. 또한 이접적 퍼지 정보를 지원함으로써 데이터의 의미적 표현력을 강화시킨다.

• 한국안전학회지
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• 제21권3호
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• pp.16-21
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• 2006

This paper presents a knowledge-based electrical fire cause diagnosis system using the fuzzy reasoning. The cause diagnosis of electrical fires may be approached either by studying electric facilities or by investigating cause using precision instruments at the fire site. However, cause diagnosis methods for electrical fires haven't been systematized yet. The system focused on database(DB) construction and cause diagnosis can diagnose the causes of electrical fires easily and efficiently. The cause diagnosis system for the electrical fire was implemented with entity-relational DB systems using Access 2000, one of DB development tools. Visual Basic is used as a DB building tool. The inference to confirm fire causes is conducted on the knowledge-based by combined approach of a case-based and a rule-based reasoning. A case-based cause diagnosis is designed to match the newly occurred fire case with the past fire cases stored in a DB by a kind of pattern recognition. The rule-based cause diagnosis includes intelligent objects having fuzzy attributes and rules, and is used for handling knowledge about cause reasoning. A rule-based using a fuzzy reasoning has been adopted. To infer the results from fire signs, a fuzzy operation of Yager sum was adopted. The reasoning is conducted on the rule-based reasoning that a rule-based DB system built with many rules derived from the existing diagnosis methods and the expertise in fire investigation. The cause diagnosis system proposes the causes obtained from the diagnosis process and showed possibility of electrical fire causes.