• 전자공학회논문지CI
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• 제40권3호
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• pp.144-154
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• 2003

이 논문에서는, 이진 논리 함수(binary logic function)로 표현되는 개념들에 대한 새로운 학습방법인 논리적 진화방식(Logical Evolution)을 제안하였다. 그리고 이 방법을 통해 기존 귀납학습의 문제점들을 해결하고자 시도하였다. 사용하는 특징이 사전지식의 영향을 적게 받도록, 학습과정에서 얻어진 정보를 이용하여 특징을 생성하고 동시에 이를 이용하여 학습한다. 그리고 전체 자료가 아니라 개별 자료를 이용하여 특징생성 및 학습을 수행한다. 그 결과 새로운 문제가 주어지거나 입출력이 변경되는 경우에도, 이전의 특징을 재사용할 수 있으며 겨우에 따라서는 보다 효율적인 학습이 가능하다. 논리적 진화방식은 5가지 연산으로 구성되며, 이러한 연산들은 특징생성 및 학습 과정에서 논리적 평가방식(logical evaluation)에 의해 적절하게 선택되고 실행된다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 MONK 문제와 새로 정의한 다른 문제를 이용하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.614-621
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• 2006

PROSPECTOR에서 사용한 규칙 형태의 분류 규칙을 습득하기 위한 유전 알고리즘 기반 귀납적 학습 환경에서 다중 분류기 학습법을 구현하였다. 다중 분류기 학습법은 주어진 사례 집합에 대해 다수의 분류기를 습득한 후 이를 이용하여 분류 시스템을 구축함으로써 시스템의 성능을 향상시키는 기법이다. 다중 분류기 학습법의 구현을 위해서는 분류기의 분류 결과를 취합하여 최종 결론을 도출해 내기 위한 기법이 필요하다. 본 논문에서는 각각의 클래스에 대해 분류기가 제공하는 사후 가능성을 취합하여 결론을 도출해 내는 기법과 순위에 기반을 둔 보우팅 기법을 소개하고 다중 분류기 학습법이 유전 알고리즘 기반 귀납적 학습 환경에 미치는 영향을 다수의 사례 집합을 이용하여 평가하였다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제26권2호
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• pp.201-208
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• 2007

The purpose of this study was to analyze the structure and type of prospective elementary school teachers' scientific hypotheses generated on zoological tasks. The subjects were 18 prospective elementary school teachers. Four zoological hypothesis generation tasks were developed and administered to the subjects. After being presented with the zoological situations of the tasks, the subjects were asked to generate causal questions and scientific hypotheses. The scientific hypotheses were analyzed by the inductive approach. The results of this study showed that the hypotheses contained explicans and explicanda. The explicans were divided into two parts: 'what' and 'how'. In some cases, additional explanations were attached to the 'what' section. In addition, the hypotheses were classified into 9 types. The number of explicanda, the pattern of explicans, and the number of explicans were used as criteria for classification purposes. This study also discussed the implications of these findings for future directions in teaching and teaming in science education.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제15권4호
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• pp.211-224
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• 2006

This study investigates the application of data mining techniques such as artificial neural networks, rough sets, and induction teaming to the intrusion detection systems. To maximize the effectiveness of data mining for intrusion detection systems, we introduced the asymmetric costs with false positive errors and false negative errors. And we present a method for intrusion detection systems to utilize the asymmetric costs of errors in data mining. The results of our empirical experiment show our intrusion detection model provides high accuracy in intrusion detection. In addition the approach using the asymmetric costs of errors in rough sets and neural networks is effective according to the change of threshold value. We found the threshold has most important role of intrusion detection model for decreasing the costs, which result from false negative errors.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제10권1호
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• pp.1-22
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• 2008

본 연구의 목적은 엑셀의 활용이 '일차함수의 그래프와 연립방정식의 해의 관계'를 이해하는 데 어떤 영향을 미치는가를 알아보는데 있다. 엑셀을 활용한 교수실험은 학습 능력 수준이 다른 다섯 명의 학생을 선정하여 중학교 2학년 8-가에서 다루고 있는 내용 중 일차함수의 활용을 중심으로 이루어졌다. 교수실험에서 각 학생들 스스로 규칙을 정해 식을 만들고 표와 그래프를 나타내면서 그 변화를 상당히 흥미롭게 탐구하였다. 또한 엑셀을 통해 식과 표와 그래프를 동시에 관찰하는 것에 익숙해졌고, 귀납적인 관찰을 통해 일반적인 규칙을 발견하는 성향을 보여주었다. 엑셀환경에서 다양한 식을 표와 그래프로 나타내고, 스핀버튼을 활용해 그래프를 역동적으로 변화시키면서 탐구하는 것은 디너스(Dienes)가 주장하는 '수학적 다양성의 원리'와 부합한다고 할 수 있다. 엑셀을 활용한 탐구환경은 학생들의 일차함수 개념의 형성을 촉진하는 역할을 수행함으로써 지필환경을 보완할 수 있다는 시사점을 도출하였다.