우선순위 큐는 스케줄링, 정렬, 유전자 검색과 같은 우선순위에 따른 검색, 최단거리 계산과 같은 응용에 사용될 수 있다. 본 논문에서 제안하는 배열을 이용한 양단 우선순위 큐 자료구조는 삽입과 삭제 연산에 각각 O(1) 전이시간과 O(logn) 시간이 걸린다. 본 저자가 알고 있는 한, 지금까지의 배열을 이용한 양단우선순위 큐 알고리즘은 삽입과 삭제에 모두 O(logn) 시간이 걸린다.
A system was developed that could predict hazardous states for safe operation of chemical plants. This system aimed to prevent hazards of chemical processes from misoperation before real operation. In this study, a data base was organized which consisted of all hazards in the chemical processes. The structure of process was represented by signed direct graph(SDG) of NODEs and ARCs. Each NODE and ARC have property variables ; connected structure and state of processes etc. The hazards that could be occurred in processes were divided into two classes ; one is by operation of unit and the other is by hazardous materials. Using Hazardous States Transition Network, we could recognize transition progress of process states.
본 연구의 목적은 이용자의 탐색 행태, 시스템의 정보 구축 행태를 기반으로 초기 질의어의 범주에 해당하는 연관 용어들(해당 용어의 지식구조와 관련된 연관 용어들)을 학습기능을 통해 자동으로 제시해 줄 수 있는 지능형 검색 시스템을 구현하는 것이다. 이를 위해 학습을 통해 전문가 수준의 색인어를 추출할 수 있는 지능형자동색인 알고리즘, 자동분류에 관련한 클러스터링 알고리즘과 문서 범주화 알고리즘 그리고 범주 표현 알고리즘에 대한 이론적 연구를 수행하였으며, 이들 이론적 연구를 근거로 비용과 시간적인 측면에서 그리고 재현율과 정도율이란 측면에서 우수한 성능을 발휘할 수 있는 지능형검색시스템을 구현하였다.
Lee, Gyoung-Ho;Shin, Jong-Ho;Park, Ji-Yeon;Song, Sang-Ho;Kim, Yeoun-Soo;Bao, Lei
한국과학교육학회지
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제25권6호
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pp.698-709
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2005
When modeling students' conceptual understanding, there are several different frameworks, among which are the alternative conception framework and the mental model framework, which converge to suggest a form of knowledge representation. However, little research has explained how they are different from each other and from memory. The purpose of this study was to develop a new mental model theory that integrates the different terminologies and their background theories, which refer to students' ideas not only in science education, but also in other research areas. For this purpose, at first, we compared different terminologies including alternative conception, p-prim, and mental models, and the underlying theories used for representing students' ideas in learning science. Through such comparison, we tried to find the relationship among them. We reviewed related literature and synthesized the results from both cognitive science (related research areas) and science education approaches, especially, Vosniadou's mental model theory. Based on reviewing previous studies, we have developed a preliminary mental model theory 'an integrated theoretical structure of mental models'. We applied the new mental model theory to interpret data on students' ideas about circular motion from our previous research. We expect our new mental model theory will help us understand how students form their own ideas in science from an integrated perspective.
This is a case study trying to understand from the view of affordance which certain three middle school students perceive an activation of previous knowledge in the course of problem solving when they solve algebra word problems with a previous knowledge. The results of this study showed that at first, every subjects perceived the text as affordance which explaining superficial similarities, that is, a working(painting)situation rather than problem structure and then activated the related solution knowledge on the ground of the experience of previous problem solving which is similar to current situation. The subject's applying process for solving knowledge could be arranged largely into two types. The first type is a numeral information connected with the described problem situation or a symbolic representation of mathematical meaning which are the transformed solution applied process with a suitable solution formula to the current problem. This process achieved by constructing a virtual mental model that indicating mathematical situation about the problem when the solver read the problem integrating symbolized information from the described text. The second type is a case that those subjects symbolizing a formal mathematical concept which is not connected with the problem situation about the described numeral information from the applied problem or the text of mathematical meaning, which process is the case to perceive superficial phrases or words that described from the problem as affordance and then applied previously used algorithmatical formula as it was. In conclusion, on the ground of the results of this case study, it is guessed that many students put only algorithmatical knowledge in their memories through previous experiences of problem solving, and the memories are connected with the particular phrases described from the problems. And it is also recognizable when the reflection process which is the last step of problem solving carried out in the process of understanding the problem and making a plan showed the most successful in problem solving.
본 연구는 사용자의 정적, 외부환경과 연관된 동적 상황정보와 사회적 관계와 연관된 개인적 상황정보들을 의사결정 요소로서 고려한 의사결정의 동적 변환(Dynamic Adaptation)을 제안한다. 즉, 의사결정자의 정적, 외재적 정보보다 과거의 경험, 주관적 선호도 및 사회적 관계와 연관된 상황정보(Social Context)를 의사결정에 동적으로 반영하고 동시에 의사결정 해의 사용시점에서의 가용성에 따라 유용 가능한 대안을 추출하는 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해, 정적, 외재적 및 사회적 상황정보를 이용하여 의사결정 추론한다. 추론은 의사결정자의 과거 경험에 기반한 사례기반 추론과 해당 의사결정 결과가 가용하지 않을 경우 수정을 위한 제약식 만족추론으로 이루어진다. 이를 위해 개인적 경험 등의 정보에 기반한 '문제상황 온톨로지'(Problem Context Ontology)와 집단의 경험적 지식에 기반한 '솔루션 온톨로지'(Solution Ontology)를 구축하였다. 의사결정단계는 상황정보 인식 및 문제상황 온톨로지에 매핑하는 단계, 경험적 사례로부터 문제상황에 가장 적합한 사례를 선택하는 단계, 생성된 솔루션이 가용하지 않을 경우 솔루션 온톨로지와 제약식 만족추론을 통해 새로운 대안을 생성하는 단계로 이루어진다. 본 방법론을 모임에 적합한 식당을 제안하는 예제를 적용함으로써 타당성을 검증하였다. 또한 실험을 통해 사회적 상황정보를 고려하여 생성된 의사결정대안이 그렇지 않은 경우보다 의사결정자의 만족도를 향상시켰으며, 생성된 의사결정대안이 가용하지 않은 경우 제약조건식과 솔루션 온톨로지를 이용해 생성한 대안이 유의미함을 검증하였다.
개념 계층은 지식을 그룹화하여 다단계로 표현하며, 이는 자료의 분류, 저장 및 검색을 효율적으로 지원해 준다. 일반적으로 도메인 전문가의 수작업을 통해 개념 계층이 생성되었으며, 이는 생성과 유지에 많은 비용이 소요되면서도 일관성 유지가 어려운 단점이 있다. 본 논문은 미리 정의된 상위어 관계를 이용하여 문자형 자료의 개념 계층을 자동으로 생성하는 방법에 대한 연구이다. 개념 계층의 자동 생성을 위해서는, 다중 의미로 사용되는 단어에서 적절한 의미를 찾아 내어 모호성을 제거해야 하며, 외부 정보를 이용하여 모호성이 제거된 단어를 그룹화하고 계층을 생성하는 작업이 필요하다. 우리는 워드넷 (WordNet)의 다중 의미에 대한 설명 및 상위어 관계를 이용하여 모호성을 제거하고 개념 계층을 생성하는 방법을 제안 한다.
In this paper, we develop a prototype of ITS(Intelligent Tutoring Systems) system: UNIX TUTOR. It is designed for the purpose of teaching the UNIX beginners the principal concepts of UNIX and the shell commands using the communication between the student and the system. UNIX TUTOR engages the student in a two-way conversation that is mixed-initiative dialogue and attempts to teach the student UNIX via the Socratic method of guided discovery and the Coaching method interchangeably. And the student model is based on both the overlay model and the buggy model together. Thus TUTOR aims at teaching the students effectively whose levels of learning are different using various explanations which are determined by the student model. Because the knowledge representation for UNIX-TUTOR is based on the frame structure and the production rules it is easy to represent the complicated constructs. UNIX TUTOR is implemented on the SPARC station using X/Motif and C for cp command among 10 ones which were selected.
In estimating designed architectural buildings, many factors in various design domains such as function, structure, form, environment may be considered and then a building design might be selected or modified as final design from many possible design results. This paper proposed a method to obtain complexity values from two dimensional drawings which are floor plans or elevations. The Complexity values could be turned into esthetic values. The method has been developed based on information theory, shape pattern representation and cognitive theory. Results of measuring complexity value can make the computer evaluate and select final results produced from automatic design processes by the computer That is to say, aesthetic values based on order and chaos can be measured using complexity values and then some results having superior values can be selected as final result. Also some cognitive processes as perception of two dimensional drawings are discussed using shape representations. Aesthetic values could be varied in terms of shape properties such as size, individualities and knowledge as well as order and chaos.
This research investigates the automatic identification of typical embedded structures in the Integer Programming(IP) models and automatic transformation of the problem to an adequate Lagrangian problem which can provide tight bounds within the acceptable run time. For this purpose, the structural distinctiveness of variables, constants, blocks of terms, and constraint chunks is identified to describe the structure of the IP model. To assist the identification of the structural distinctiveness, the representation by the knowledge based IP model formulator UNIK-IP is adopted. For the reasoning for the structural identification, the bottom-up, top-down, and case-based approaches are proposed. A prototype system UNIK-RELAX is developed to implement the approaches proposed in this research.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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