본 연구는 자유탐구 활동에서 나타난 과학고등학교 학생들의 인식적 목표와 인식적 이해가 추론 복잡성과 어떠한 관련이 있는지 알아보고, 자유탐구가 참과학 탐구의 성격을 띠게 하는 맥락을 탐색하였다. 1명의 교사와 12명의 2학년 학생이 연구에 참여하였으며, 연구에 참여한 6팀 중 인식적 측면과 추론의 복잡성이 뚜렷하게 구분되는 2팀을 초점 집단으로 선정하여 사례연구를 실시하였다. 학생의 활동과 면담을 녹화, 녹음한 후 전사한 자료, 참여관찰 자료, 학생이 작성한 인공물 등을 분석하여 다음과 같은 연구 결과를 얻었다. 첫째, 학생들의 인식적 목표와 이해는 인식 대상의 특성과 맥락에 따라 차이가 있었다. '현상 이해에 대한 가치 공유, 연구 가치에 대한 성찰 기회, 협업과 합의를 요구한 과제 특성, 팀원 간의 충분한 소통 기회'와 같은 맥락은 학생들의 인식적 목표와 이해의 향상을 촉진했다. 반면, '연구 관련 문헌에 대한 비판적 검토 기회의 부재, 환경적 제약'과 같은 맥락은 학생들의 인식적 목표와 이해의 하락을 촉진했다. 둘째, 학생들의 인식적 목표와 이해는 추론의 복잡성에 영향을 미쳤다. '과학적 의미 형성'의 목표는 학생이 생성한 의문을 바탕으로 검증 가능한 가설을 설정하는 높은 수준의 추론에 영향을 미쳤다. 정당화에 대한 높은 이해는 대조군 설정에 의도적으로 주목하고 독창적인 실험 노하우를 개발하는 높은 수준의 추론으로 이어졌다. 청중에 대한 높은 이해는 논변을 들어 자신들의 연구를 방어하고, 후속 연구를 제안하는 높은 수준의 추론으로 이어졌다. 반면, '정답 찾기'의 목표와 정당화에 대한 낮은 이해는 자료의 의미를 해석하지 않고, 실험의 한계점을 조절하지 않는 낮은 수준의 추론으로 이어졌다. 청중에 대한 낮은 이해는 연구를 적극적으로 방어하지 않고, 후속 연구를 고려하지 않는 낮은 수준의 추론으로 이어졌다. 본 연구는 자유탐구 지도와 관련하여 활동의 가치를 공유하고, 학생의 인식적 권위를 확인할 수 있는 소통 기회와 비판적 검토 기회를 제공할 것을 시사한다.
Most design practices have not taken advantage of the advanced theories in the modern fracture mechanics and finite element analysis due to complexity of analysis as well as the large quantity of vaguely defined parameters in actual designs. This paper considers fatigue problems in bridge structures using effective analytical and design tools from the field of qualitative constraint reasoning. A set of software modules was developed for fatigue analysis ,and evaluation, which is easily applicable in engineering practices of bridge designers. The software modules integrate techniques in the field of knowledge representation and qualitative reasoning, into the conventional fatigue analysis. The techniques enable the use complex analysis formulations to tackle practical problems with uncertainties, and present the design outcome in two-dimensional design space. Appropriate engineering assumptions and judgments in carrying out these procedures, often the most difficult part for practicing engineers, can be partially produced by using qualitative reasoning to define the trends and ranges, interval constraint analysis to derive the controlling parameters, as well as design space to account for practical experience. This paper depicts a way of complex analysis to practical engineering designs with qualitative reasoning.
Process planning (selection and ordering of processes) and material selection for product manufacturing are two key things determined before taking full-scale manufacturing. Knowledge on product design. material characteristics, processes, time and cost all-together are mutually related and should be considered concurrently. Due to the complexity of problem, human experts have got only one of the feasilbe solutions with their field knowledge and experiences. We propose a hierarchical expert system framework of knowledge representation and reasoning in order to overcome the complexity. Manufacturing processes have inherently hierarchical relationships, from top level processes to bottom level operation processes. Process plan of one level is posted in process blackboard and used for lower level process planning. Process information on blackboard is also used to adjust the process plan in order to resolve the dead-end or inconsistency situation during reasoning. Decision variables for process, material, tool, time and cost are represented as object frames, and their relationships are represented as constraints and rules. Constraints are for relationship among variables such as compatibility, numerical inequality etc. Rules are for causal relationships among variables to reflect human expert\`s knowledge such as process precedence. CRSP(Constraint and Rule Satisfaction Problem) approach is adopted in order to obtain solution to satisfy both constraints and rules. The trade-off procedure gives user chances to see the impact of change of important variables such as material, cost, time and helps to determine the preferred solution. We developed the prototype system using visual C++ MFC, UNIK, and UNlK-CRSP on PC.
본 연구에서는 공간영역특성의 컬러정보와 주파수영역 기반의 시각특성 요소를 이용한 혼합 워터마킹 기법을 제안하였다. 제안한 방법은 공간영역을 선택하여 컬러의 색차 정보를 분석하여 공간적으로 분포되어있는 컬러정보를 계산하고, 주파수 변환영역을 통해 인간시각에 덜 민감한 계수블럭을 분석하여 인간의 시각특성 파라미터 값들을 구하였다. 또한 중요한 특징 중에 하나는 퍼지추론 기법을 시각시스템 특성에 적용하여 워터마크가 삽입될 최적의 부 대역을 선택하도록 설계하였다. 계수분포에 따른 적응적 워터마크를 삽입한 후, 비가시성과 강인성 평가 실험을 수행한 결과 다양한 종류의 공격유형에 대하여 제안한 방법의 타당성을 입증 하였다.
In the tube hydroforming process, a tube is placed into the die cavity and the ends of the tube are sealed by fixing the axial cylinder piston into the ends. Then the tube is pressurized with a hydraulic fluid and simultaneously the axial cylinders move to feed the material into the expansion zone. Therefore, the quantitative relationship between process parameters such as internal pressure and feeding amount and hydroformabillity, is hard to establish because of their high complexity and many unknown factors. In this study, the empirical and the quantitative relationship between process parameters and hydroformabillity are analyzed by fuzzy rules. Fuzzy expert system is an advanced expert system which uses fuzzy rule and approximate reasoning. Many process parameters are converted to the quantitative relationship by use of approximate reasoning of fuzzy expert system. The comparison between experimentally measured hydroformabillity from hydroforming experiments and the predicted values by fuzzy expert system shows a good agreement.
오늘날 소프트웨어가 다양한 환경에서 광범위하게 사용됨에 따라 적응형 소프트웨어에 대한 요구가 증가하고 있다. 적응형 소프트웨어는 환경의 변화에 반응하여 스스로의 행동을 변화시키는 견고하고 유연한 소프트웨어이다. 그러나 환경으로부터 상황 정보를 획득하는 데 있어서의 시간 제약이나 계산복잡도가 높은 등의 어려움으로 인해, 실제 구현 시 보다 획득이 쉬운 데이타로 환경을 한정하는 경우가 많다. 따라서 본 연구에서는 충분한 복잡도를 지니면서 획득이 쉬운 평면 영상을 환경으로 가정, 상황 정보를 획득하고 행동 규칙 정보를 바탕으로 추론하여 행동하는 적응형 소프트웨어의 프레임워크를 제안한다. 이를 바탕으로 간단한 게임을 자동으로 조작하는 소프트웨어를 구현하였다.
관찰과 측정을 기본으로 하는 과학의 교과에서 "크기(size)"와 그를 나타내는 "척도(scale)"는 물질의 물리적 속성과 과학적 현상을 이해하도록 돕는 중요한 개념이다. 또한, 사물의 수, 크기나 양을 어림잡거나 그것을 정확하게 표현하는 것은 수학에서 수의 개념 형성과 발달, 표현법의 습득, 나아가서는 연산에 관한 사고로의 발전과 관련되어있는 문제라고 볼 수 있어 "크기와 척도" 개념은 수학과 과학의 기본이며 동시에 두 교과를 연결하는 개념이다. 일반적으로 "크기와 척도"는 쉬운 개념이라 생각되지만, 실제 학생들은 물질의 크기를 제대로 이해하지 못하거나 척도로 나타내는 것을 어려워하는 것을 알 수 있다. 이는 단지 물질의 크기를 정확히 알지 못하는 정확성에 관한 오류로만 그치는 것이 아니라 종종 연관된 개념을 추론하거나 개념을 확장해 과학의 현상을 이해하는 과정에서의 어려움으로 이어진다. 이와 관련해 수와 연산에 관한 개념이해와 학습의 어려움에 관한 수학교육분야의 연구는 다양하게 진행되었지만, 과학교육분야에서의 연구는 많지 않았다. 본 연구에서는 "크기와 척도"에 관한 학생들의 사고를 더 잘 이해하고 과학 학습의 어려움에 관한 원인을 분석하기 위해 수학적 구조분석을 적용하였다. 수학교육에서 설명한 수 개념의 발달에 따른 사고유형(덧셈이전의 사고, 덧셈적 사고-additive reasoning, 곱셈적 사고-multiplicative reasoning)을 적용하여 7단계의 수학적 구조를 만들고 이를 이용하여 "크기와 척도"와 관련된 과제를 수행한 학생들의 인터뷰 데이터를 체계적으로 분석하였다. 수학적 구조를 바탕으로 한 개념 틀은 다양한 학생들의 사고를 분석하는 기준이 되었고, 또한 학생들이 겪는 개념이해의 어려움을 해석하는 도구가 되었다. 수 개념의 발달에 맞춘 수학적 사고구조를 적용한 분석은 학생들의 개념 유형의 구분을 명확히 하였고 설명이 모호했던 전환 단계(transition stage) 유형을 밝혀내어 수업에서 고려되어야 할 점들을 구체적으로 드러내었다. 이는 수학과 과학, 두 교과 간의 틈을 줄일 뿐 아니라 연결점을 찾아 학생들의 개념이해와 어려움의 원인을 분석하는데 폭넓은 시각을 제공한다는 점에서 최근 많은 관심을 받고 있는 STEM 혹은 수학과 과학의 융합 수업을 위한 소재로의 가능성을 제시해준다.
본 연구에서는 프로젝트의 계획단계에서 프로젝트 관리자가 수행해야 할 프로젝트에 대하여 규모, 범위, 기간, 성격 등의 측면에서 가장 유사한 과거의 사례를 찾아주고 이를 참조하여 WBS를 설계할 수 있도록 규칙과 사례기반 추론에 근거한 프로젝트 계획수립 지원모듈(PPSM: Project Planning Support Module)개발 방법을 제안한다.
Famaey, Jeroen;Latre, Steven;Strassner, John;Turck, Filip De
Journal of Communications and Networks
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제13권6호
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pp.567-582
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2011
The growing popularity of the Internet has caused the size and complexity of communications and computing systems to greatly increase in recent years. To alleviate this increased management complexity, novel autonomic management architectures have emerged, in which many automated components manage the network's resources in a distributed fashion. However, in order to achieve effective collaboration between these management components, they need to be able to efficiently exchange information in a timely fashion. In this article, we propose a context dissemination framework that addresses this problem. To achieve scalability, the management components are structured in a hierarchy. The framework facilitates the aggregation and translation of information as it is propagated through the hierarchy. Additionally, by way of semantics, context is filtered based on meaning and is disseminated intelligently according to dynamically changing context requirements. This significantly reduces the exchange of superfluous context and thus further increases scalability. The large size of modern federated cloud computing infrastructures, makes the presented context dissemination framework ideally suited to improve their management efficiency and scalability. The specific context requirements for the management of a cloud data center are identified, and our context dissemination approach is applied to it. Additionally, an extensive evaluation of the framework in a large-scale cloud data center scenario was performed in order to characterize the benefits of our approach, in terms of scalability and reasoning time.
With respect to the effects of types of knowledge on human diagnostic performance, the results of several experiments claimed that training with procedural knowledge is more effective than training with principle knowledge. However, more useful results would be attained by investigating when and how the principles of system dynamics is valuable for diagnosis. Accordingly, we conducted an experiment to reevaluate the value of principle knowledge in two problem situations. A simulator system, named DLD, to diagnose an electronic device was created. It is a context-free digital logic circuit which includes forty-one gates of three basic types. The experiment investigated the effects of principle knowledge over common procedural knowledge. The experimental results showed that the effects of principle knowledge is dependent on the complexity of diagnostic situations. This adds up on experimental evidence against the presumed ineffectiveness of principle knowledge and forward reasoning in fault diagnosis. The results also suggest the source of the usefulness of principle knowledge.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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