• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제16권1호
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• pp.1-17
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• 2014

본 연구의 목적은 한 문제를 다양한 방법으로 해결할 수 있는 문제와 이에 대한 채점방법을 활용하여 학생들의 수학적 창의성을 측정함으로써 수학적 창의성을 측정할 수 있는 기반을 구축하는 것이다. 이를 위해 초등 5학년 학생 10명을 대상으로 다양한 방법으로 해결할 수 있는 문제를 활용하여 검사를 실시하여 수학적 창의성을 측정하였다. 수학적 창의성 측정을 위하여 창의성의 하위 요소인 유창성, 융통성, 독창성을 바탕으로 '새롭고, 가치 있는' 수학적 산출물을 평가할 수 있는 채점방법을 구축하여 활용하였다. 분석 결과, 수학적 창의성 점수는 학생 간 편차가 크게 나타났다. 또한 문항별로도 수학적 창의성 점수에서 차이가 나타나, 수학 학습 내용에 따라 학생들의 수학적 창의성 분석의 필요성이 대두되었다. 본 연구의 채점방법에 따르면, 유창성이 높을수록 수학적 창의성이 높았다. 그렇지만 '새롭고, 가치 있는' 수학적 창의성의 특성을 부각시키는 채점방법에 의해 유창성과 융통성이 증가할수록 답의 희소성이 낮아져 상대적으로 독창성 점수를 얻기가 어려웠다. 따라서 답의 희소성과 수학적인 측면에서 답의 가치를 동시에 고려하는 독창성 판단의 준거를 만들 필요가 대두되었다.

• 한국초등수학교육학회지
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• 제18권1호
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• pp.83-103
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• 2014

본 연구에서는 Leikin(2009)의 모델을 적용하여 수학적 창의성을 분석함으로써 Leikin의 모델이 갖는 한계점을 찾고 이를 통해 효과적인 수학적 창의성 측정 방법을 모색하고자 하였다. 이를 위하여 '과정 개방형 문제'와 '결과 개방형 문제'의 두 가지로 나누어 초등 수준에 적합한 개방형 문제를 마련한 후, 초등 5학년 영재 학생과의 면담을 통해 자료를 수집하고, 이를 분석하였다. 분석 결과, Leikin의 모델이 갖는 몇 가지 한계점을 찾을 수 있었다. 첫째, 한 학생의 동일한 풀이도 상이한 평가 순서에 따라 수학적 창의성 점수가 다르게 나올 가능성이 있었다. 둘째, 학생이 제시한 방법의 수가 많으면 많을수록 독창성이나 융통성보다 유창성이 전체 창의성 점수에 미치는 영향이 컸다. 셋째, Leikin의 모델을 통해서는 아이디어의 유용성과 정교성을 평가하기가 어려웠다. 넷째, Leikin의 모델은 과제 의존적이며 채점자마다 점수가 다르게 부여될 수 있다는 점에서 보편적으로 적용되기 위해서는 보완이 필요했다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제19권3호
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• pp.481-494
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• 2017

다중해법 문제는 수학적 창의성 함양에 적합하다고 알려져 왔다. 그런데 학생들이 제시한 다중해법들이 모두 유용하거나 의미 있는지, 학생들이 다중해법을 찾아 나가면서 어떤 사고를 하는지에 대한 연구는 매우 부족하다. 본 연구는 학생들이 제시한 다중해법 간에 질적 차이가 존재하는지, 존재한다면 수학적 창의성의 관점에서 어떤 차이인지를 확인하는 데 목표를 둔다. 이를 위해 영재교육원에 재원 중인 중학교 2학년 학생 8명에게 두 가지 버전의 과제를 제시한 후, 해법 간에 나타난 질적 차이를 분석하였다. 연구 결과, 처음에 제시한 해법과 나중에 제시한 해법 간에 차이가 있었으며, 유연성과 독창성 면에서 질적으로 상당한 차이가 나타났다. 이에 다중해법 문제를 설계하고 적용함에 있어 이와 같은 질적 차이를 고려할 필요가 있음을 결론으로 제시하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권4호
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• pp.1100-1122
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• 2023

Scheduling user-submitted cloud tasks to the appropriate virtual machine (VM) in cloud computing is critical for cloud providers. However, as the demand for cloud resources from user tasks continues to grow, current evolutionary algorithms (EAs) cannot satisfy the optimal solution of large-scale cloud task scheduling problems. In this paper, we first construct a large- scale multi-objective cloud task problem considering the time and cost functions. Second, a multi-objective optimization algorithm based on multi-factor optimization (MFO) is proposed to solve the established problem. This algorithm solves by decomposing the large-scale optimization problem into multiple optimization subproblems. This reduces the computational burden of the algorithm. Later, the introduction of the MFO strategy provides the algorithm with a parallel evolutionary paradigm for multiple subpopulations of implicit knowledge transfer. Finally, simulation experiments and comparisons are performed on a large-scale task scheduling test set on the CloudSim platform. Experimental results show that our algorithm can obtain the best scheduling solution while maintaining good results of the objective function compared with other optimization algorithms.

• 국제학술발표논문집
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• The 2th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.530-539
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• 2007

Many construction projects such as highways, pipelines, tunnels, and high-rise buildings typically contain repetitive activities. Research has shown that the Critical Path Method (CPM) is not efficient in scheduling linear construction projects that involve repetitive tasks. Linear Scheduling Method (LSM) is one of the techniques that have been developed since 1960s to handle projects with repetitive characteristics. Although LSM has been regarded as a technique that provides significant advantages over CPM in linear construction projects, it has been mainly viewed as a graphical complement to the CPM. Studies of scheduling linear construction projects with resource consideration are rare, especially with multiple resource constraints. The objective of this proposed research is to explore a resource assignment mechanism, which assigns multiple critical resources to all activities to minimize the project duration while satisfying the activities precedence relationship and resource limitations. Resources assigned to an activity are allowed to vary within a range at different stations, which is a combinatorial optimization problem in nature. A heuristic multiple resource allocation algorithm is explored to obtain a feasible initial solution. The Simulated Annealing search algorithm is then utilized to improve the initial solution for obtaining near-optimum solutions. A housing example is studied to demonstrate the resource assignment mechanism.

• 한국경영과학회지
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• 제30권1호
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• pp.75-94
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• 2005

Research in the decision sciences has continued to develop a variety of mathematical models as well as software tools supporting corporate decision-making. Yet. in spite of their potential usefulness, the models are little used in real-world decision making since the model solution processes are too complex for ordinary users to get accustomed. This paper proposes an intelligent and flexible model-solver integration framework that enables the user to solve decision problems using multiple models and solvers without having precise knowledge of the model-solution processes. Specifically, for intuitive model-solution, the framework enables a decision support system to suggest the compatible solvers of a model autonomously without direct user intervention and to solve the model by matching the model and solver parameters intelligently without any serious conflicts. Thus, the framework would improve the productivity of institutional model solving tasks by relieving the user from the burden of leaning model and solver semantics requiring considerable time and efforts.

• East Asian mathematical journal
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• 제34권4호
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• pp.429-449
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• 2018

The purpose of this study is to investigate how the mathematical creativity of middle school mathematical gifted students is represented through the process of problem posing activities. For this goal, they were asked to pose real-world problems similar to the tasks which had been solved together in advance. This study demonstrated that just 2 of 15 pupils showed mathematical giftedness as well as mathematical creativity. And selecting mathematically creative and gifted pupils through creative problem-solving test consisting of problem solving tasks should be conducted very carefully to prevent missing excellent candidates. A couple of pupils who have been exerting their efforts in getting private tutoring seemed not overcoming algorithmic fixation and showed negative attitude in finding new problems and divergent approaches or solutions, though they showed excellence in solving typical mathematics problems. Thus, we conclude that it is necessary to incorporate problem posing tasks as well as multiple solution tasks into both screening process of gifted pupils and mathematics gifted classes for effective assessing and fostering mathematical creativity.

• Management Science and Financial Engineering
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• 제6권2호
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• pp.47-67
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• 2000

It is discussed how to assign delivery tasks to automated guided vehicles (AGVs) for multiple container cranes in automated container terminals. The primary goal of dispatching AGVs is to complete all the lading and discharging operations as early as possible, and the secondary goal is to minimize the total travel distance of AGVs. It is assumed that AGVs are not dedicated to a specific container crane but shared among multiple cranes. A mathematical formulation is developed and a heuristic algorithm is suggested to obtain a near optimal solution with a reasonable amount of computational time. The single-cycle and the dual-cycle operations in both the seaside and the landside operations are analyzed. The effects of pooling AGVs for multiple container cranes on the performance of an entire AGV system are also analyze through a numerical experiment.

• 한국경영과학회지
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• 제33권3호
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• pp.1-16
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• 2008

This paper considers a scheduling problem to minimize the total tardiness in the two-stage assembly-type flowshop. The system is composed of multiple fabrication machines in the first stage and a final-assembly machine in the second stage. Each job consists of multiple tasks, each task is performed on the fabrication machine specified in advance. After all the tasks of a job are finished, the assembly task can be started on the final-assembly machine. The completion time of a job is the time that the assembly task for the job is completed. The objective of this paper is to find the optimal schedule minimizing the total tardiness of a group of jobs. In the problem analysis, we first derive three solution properties to determine the sequence between two consecutive jobs. Moreover, two lower objective bounds are derived and tested along with the derived properties within a branch-and-bound scheme. Two efficient heuristic algorithms are also developed. The overall performances of the proposed properties, branch-and-bound and heuristic algorithms are evaluated through numerical experiments.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권9호
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• pp.2311-2319
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• 1999

병렬 컴퓨팅에 있어 NP-complete 문제인 태스크 할당문제에 대한 두 가지 휴리스틱 알고리즘을 제시한다. 할당문제는 분산 메모리 멀티컴퓨터의 멀티 프로세싱 노드에 다중통신 태스크들을 최적의 매핑을 찾는 것이다. 태스크들을 목표 시스템 구조의 노드들에 매핑시키는 목적은 해법 품질에 손상 없이 병렬 실행시간을 최소화하기 위함이다. 많은 휴리스틱 기법들이 만족한 매핑을 얻기 위해 채택되어 왔다. 본 논문에서 제시되는 휴리스틱 기법은 유전자 알고리즘(GA)과 시뮬레이티드 어닐링(SA) 기법에 기반을 둔다. 매핑 설정을 위한 총 계산 비용으로 목적함수를 수식화하고 휴리스틱 알고리즘들의 성능을 평가한다. 랜덤, 그리디, 유전자, 어닐링 알고리즘들을 사용하여 얻은 해법의 품질과 시간을 비교한다. 할당 알고리즘 시뮬레이션 연구를 통한 실험적 결과를 보여준다.