• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제18권1호
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• pp.123-135
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• 2008

본 연구에서는 고등학교 과정에서 다루어지는 수학적 귀납법 증명의 대표적인 예제들을 이해하고 증명하는데 필요한 스키마를 분석하고, 그에 대한 학생들의 구성 여부를 조사하였다. 함수 스키마와 명제치 함수 스키마의 구성은 함의치 함수 스키마와 긍정 논리식 스키마의 구성에 선행하며 함의치 함수 스키마와 긍정 논리식 스키마는 수학적 귀납법 스키마를 위해 통합적으로 조절되어야 한다는 점도 확인하였다. 이를 바탕으로 하여 수학적 귀납법에 대한 학생들의 이해 수준은 $1{\sim}4$ 수준으로 설정될 수 있었다. 또한 이러한 이해 수준과 관련하여 수학적 귀납법을 학습하면서 겪는 학생들의 인지적 어려움이 분석되었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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• pp.1274-1276
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• 1993

We have designed a multiple-valued fuzzy Approximate Analogical-Reseaning system (AARS). The system uses a similarity measure of fuzzy sets and a threshold of similarity ST to determine whether a rule should be fired, with a Modification Function inferred from the Similarity Measure to deduce a consequent. Multiple-valued basic fuzzy blocks are used to construct the system. A description of the system is presented to illustrate the operation of the schema. The results of simulations show that the system can perform about 3.5 x 106 inferences per second. Finally, we compare the system with Yamakawa's chip which is based on the Compositional Rule of Inference (CRI) with Mamdani's implication.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.449-449
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• 2000

Many researchers have studied architectures for non-Neumann's computers because of escaping its bottleneck. To avoid the bottleneck, a neuron-based computer has been developed. The computer has only neurons and their connections, which are constructed of the learning. But still it has information processing facilities, and at the same time, it is like as a simplified brain to make inference; it is called "neuron-computer". No instructions are considered in any neural network usually; however, to complete complex processing on restricted computing resources, the processing must be reduced to primitive actions. Therefore, we introduce the instructions to the neuron-computer, in which the most important function is implications. There is an implication represented by binary-operators, but general implications for multi-value or fuzzy logics can't be done. Therefore, we need to use Lukasiewicz' operator at least. We investigated a neuron-computer having instructions for general implications. If we use the computer, the effective inferences base on multi-value logic is executed rapidly in a small logical unit.

• 재무관리연구
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• 제22권1호
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• pp.147-179
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• 2005

모기지유동화증권(Mortgage-Backed Securities : MBS)의 도입과 변화를 주도한 근본적인 원인은 투자자 혹은 차입자의 효용 제고 및 욕구 충족에 있다. 본 연구는 이러한 사실에 주목하여 MBS의 발행 구조에 따라 그 가치가 변동할 수 있음을 이론 모형으로 정립, 증명, 분석 및 해석한다. 구체적으로 자동이체증권과 PAC-Support CMO라는 차별적 발행구조의 두 MBS의 가치를 투자자의 효용의 관점에서 파악하고 발행구조에 따라 후자가 전자보다 더 큰 가치를 창출할 수 있음을 이론적으로 보인다. 한편 모기지 및 MBS의 가치평가에 재금융(refinancing)으로 인한 조기상환 위험의 평가가 매우 중요하며, 재금융은 이자율의 등락 및 과거 이자율의 경로에 의하여 크게 영향 받기 때문에 이를 3기간 모형으로 반영하여 MBS의 가치평가를 시도하였다. 특히 소진현상(burnout)을 모형에 명확히 반영하여 이 현상이 MBS의 현금흐름, 위험 및 가치에 미치는 영향을 고찰하였다. 본 연구 결과 동일한 현금흐름 및 위험을 제시하는 MBS보다 차별적으로 설계된 MBS가 선호될 수 있으며 후자의 가치를 극대화하는 최적의 발행 구조가 존재함이 인정된다.