In this study, we tried to devise a method to activate meta-affect in the aspect of supporting mathematics teaching and learning according to the need to find specific strategies and teaching and learning methods to activate learners' meta-affect in mathematics subjects, which are highly influenced by psychological factors. To this end, the definitional and conceptual elements of meta-affect which are the basis of this study, were identified from previous studies. Reflecting these factors, a teaching and learning model that activates meta-affect was devised, and a meta-affect activation strategy applied in the model was constructed. The mathematics teaching and learning model that activates meta-affect developed in this study was refined by verifying its suitability and convenience in the field through expert advice and application of actual mathematics classes. The developed model is meaningful in that it proposed a variety of practical teaching and learning methods that activate the meta-affect of learners in a mathematical learning situation.
Lately CBD methodologies like as CBD96, Catalysis, Fusion, and SCIPIO have been introduced. These methodologies has their own proprietary component reference model. Using proprietary reference model falls interoperability among methodologies. Furthermore it can cause confusion and difficulty for component developers, In this paper, we propose a integrated component meta-model for support consistency and interoperability among component designs. Also, we compare our proposed meta model to existing component reference model by using component's characteristics. We expect that it is easy to add new meta model elements and extends meta-model by using integrated component meta-model.
This paper designed Object-orientid Meta_data operation module that introducted new Meta_class basis the Meta_Classfication model. In order to implement this Data model, we have introducted heurilistic class to traditional object-orinted database. And we designed Meta_data operation module for Inplemetated Meta_data that basis on the heurilistic classficasion model using stored Meta_data in extened object-oriend data model.
Lately CBD methodologies like as CBD96, Catalysis, fusion, and SCIPIO have been introduced. These methodoloties has their own proprietary component reference model. Using proprietary reference model falls interoperability among methodologies. Furthermore it can cause confusion and difficulty for component developers. In this paper, we propose a integrated component meta-model for support consistency and interoperability among component designs. Also, we compare our proposed meta model to existing component reference model by using component's characteristics. We expect that it is easy to add new meta model elements and extends meta-model by using integrated component meta-model.
This paper presents an effective damage detection method using a meta model. A meta model is an approximation model that uses the relations between the design and response variables. It eliminates the need for repetitive analyses of computationally expensive models during the optimization process. In this study, a response surface model was employed as the meta model. The surface model was estimated using the correlation of the stiffness and natural frequencies of the structures. The locations and values of the damages were identified using a meta model-based damage detection method. Two numerical examples (a cantilever beam and jacket structure) were considered to verify the performance of the proposed method. As a result, the damages to the structures were accurately detected.
The ITA meta-model descriptions being promoted by Korean government was developed to build information technology architecture for applications in public institutions. However, the application of this ITA meta-model is not easy because of the complexity and overlapping between classes and attributes which reside in the ITA meta-models. Additionally, the National Defense Architecture is planned for development using the MND-AF. Since the National Defense Architecture must align with the Government ITA for interoperability and consistency, it is crucial the differences in the meta-models between MND-AF and Government ITA must be resolved. This study presents the trade-off results between the meta-models of MND-AF and Government ITA. It also proposes a set of tailored meta-models for use with the National Defense architecture development. The tailored meta-models use an ERA (Element, Relationship, Attribute) data structure that decreases complexity and eliminates the overlapping between classes and attributes.
In recent engineering, the designer has become more and more dependent on the computer simulations such as FEM (Finite Element Method) and BEM (Boundary Element Method). In order to optimize such implicit models more efficiently and reliably, the meta-modeling technique has been developed for solving such a complex problems combined with the DACE (Design and Analysis of Computer Experiments). It is widely used for exploring the engineer's design space and for building meta-models in order to facilitate an effective solution of multi-objective and multi-disciplinary optimization problems. Optimization of a train suspension is performed according to the minimization of forty-six responses that represent ten ride comforts, twelve derailment quotients, twelve unloading ratios, and twelve stabilities by using the Kriging meta-model of a train suspension. After each Kriging meta-model is constructed, multi-objective optimal solutions are achieved by using a nonlinear programming method called SQP (Sequential Quadratic Programming).
Diverse requirements of users on web-based model management force a system agent to develop user-adaptive building a model in reality and providing an adequate solution method of the model. The relationship between models is important knowledge for the agent to effectively build a new model to adaptively adjust an existing model under a problem and to efficiently connect the new model into an adequate solution method. Since the generating process of the inter-model relationship is more difficult than the building a new model however the process mostly depends on the knowledge of operation research experts. Without the adequate scheme of the inter-model relationship the burden of the management for the agent increases rapidly and the quality of the services may worsen. This study shows that meta-knowledge generated from relationship between models is important for the user to build a model in reality and to acquire the solver appropriate to the model. The relationship that consists of common and exclusive objects between models can be represented by frames. The system under development to implement the idea includes user-adaptive ability which identifies a model through forward chaining method and searches the solver appropriate to the model by using the meta knowledge. We illustrate the meta knowledge with an applied delivery system in supply chain management.
우리군은 국방 아키텍처프레임워크(MND-AF)를 제정하여 전군적, 기관별, 단위시스템 아키텍처를 개발할 때 적용하고 있다. MND-AF의 아키텍처메타모델(AMM)은 국방아키텍처 산출물에서 정의된 아키텍처 정보의 구조를 조직화하고 정보간의 관계를 묘사하고, 참조모델 및 국방 상호운용성 표준인 정보기술표준, 공통컴포넌트, 국방메타데이터 등과 연계를 통해 표준을 기반으로 상호운용성 달성을 지원해야 한다. 그러나 AMM을 살펴보면 상호운용성 표준과의 연계성이 미흡하여 단위시스템 아키텍처를 개발할 때 상호운용성 표준을 원활하게 적용하는 것이 제한되고 있다. 본 논문에서는 단위시스템 아키텍처를 개발할 때 국방 상호운용성 표준으로 관리되는 국방메타데이터 적용을 촉진시킬 수 있도록 국방메타데이터 기반 아키텍처메타모델의 논리데이터모델(OV-7c)을 제안한다.
In this study, the methodology of the springback prediction of automotive parts applied 3rd generation AHSS was investigated using the response surface model analysis based on a regression model, and the meta model analysis based on a Kriging model. To design the learning data set for constructing the springback prediction models, and the experimental design was conducted at three levels for each processing variable using the definitive screening designs method. The hat-shaped member, which is the basic shape of the member parts, was selected and the springback values were measured for each processing type and processing variable using the finite element analysis. When the nonlinearity of the variables is small during the hat-shaped member forming, the response surface model and the meta model can provide the same processing parameter. However, the accuracy of the springback prediction of the meta model is better than the response surface model. Even in the case of the simple shape parts forming, the springback prediction accuracy of the meta model is better than that of the response surface model, when more variables are considered and the nonlinearity effect of the variables is large. The efficient global optimization algorithm-based Kriging is appropriate in resolving the high computational complexity optimization problems such as developing automotive parts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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