이 연구는 판구조론(plate tectonics)에 대한 지구적 인지과정(geocognition)의 검사 문항을 중학생, 고등학생 및 대학생들에게 적용하여 문항별 응답 반응을 Rasch 모델에 근거하여 횡단적으로 분석하였다. 그 결과를 바탕으로 판구조론에 대한 학습 발달과정 및 교육과정 개발을 위한 기초 자료를 제안하고자 하였다. 판구조론의 개념적 구인은 '판과 관련된 지구 내부 구조의 이해, 판 경계에서 특징적인 지형, 판 경계의 지질 현상'으로, 지구적 인지과정의 구인은 시간적 추론, 공간적 추론, 과거역산적 추론, 시스템 사고로 선정하였다. 판구조론의 개념적 구인을 문항의 소재로 하여 지구적 인지과정의 추론 능력을 조사하는 통합적 형태로 9개의 평가 문항을 개발하였다. 문항의 그림 자료들은 모두 GeoMapApp을 활용하여 작성하였다. 전체 문항에 대한 학생들이 얻은 점수에 따라 학생들의 수준을 구분하고 이를 각 문항의 과제 곤란도와 비교하여 측정하는 Rasch 모델을 적용하여 학생들의 문항 반응 결과를 측정하였다. Rasch 모델 분석으로 중학생, 고등학생 및 대학생의 Wright map을 각각 작성하여 학생들의 능력과 문항 곤란도를 서로 비교하였고, Differential Item Functioning 분석을 통해 세 학교급 학생들의 문항 반응 결과를 종합하여 수행하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 현행 과학 교육과정에서 판구조론에 대한 지구적 인지과정은 중학생, 고등학생에게 모두 평가 가능한 구인임을 알 수 있었다. 둘째, 중학교 ~ 대학교에 이르는 횡단적 분석에서 학생들의 발달 양상이 가장 두드러진 지구적 인지과정의 요소는 공간적 추론이었다. 셋째, 판구조론에 대한 지구적 인지과정은 적절한 교수활동의 도움과 지구과학 내용 지식을 비계(scaffolding)로 하여 더 높은 수준으로 발달할 수 있다. 넷째, 지구적 인지과정은 과제의 내용과 분리된 일반적 추론 능력이 아니라 과제의 내용과 연관된 내용-특이적(content-specific) 추론임을 알 수 있었다. 이 연구에서 수행한 횡단적 분석의 결과를 바탕으로 지구과학 교육과정에서 판구조론의 내용 체계를 재구성하기 위한 제언을 제시하였다.
This article presents an adaptive decision tree algorithm for dynamically reasoning machine failure cause out of real-time, large-scale machine status database. On the basis of experiment using semiconductor etching machine, it has been verified that our model outperforms previously proposed decision tree models.
본 연구의 목적은 원격학습 환경에서 실천적 추론 과정에 대한 중학생의 요구도를 조사하고, 학습자의 개인적 특성과 교사 상호작용, 학생 간 상호작용에 따라 요구도의 차이를 검증하며, 교사와의 상호작용, 학습자의 자발적 참여도, 실천적 추론 과정에 대한 반영도와의 관계를 알아보는 것이다. 이를 위해 경기, 대전, 충북, 세종 등 7개 학교의 중학생 1,842명을 대상으로 하여 실천적 추론 과정의 질문 내용에 대한 중요도와 현재 원격수업의 반영도를 온라인으로 설문 조사하였다. 이 중 1,095명이 답한 결과로 요구도를 산출하고, 기술통계, 독립표본 t-검정, 일원배치 분산분석, 경로분석을 하였다. 연구 결과 첫째, 원격학습 환경에서 가정교과의 실천적 추론 과정에 대해 중학생들은 중요도 평균이 3.76으로 실천적 추론 과정이 중요하다고 인식하였다. 가정교과 원격수업에서 요구도의 우선순위를 The locus for focus 모델로 확인한 결과, 문제의 가치와 중요성, 문제의 상황과 관련된 고정관념, 해결방안의 파급효과, 정보의 신뢰성, 실천을 어렵게 하는 요소의 극복 방안, 실천내용을 반성하게 하는 질문이 우선적으로 고려되어야 하는 것으로 나타났다. 둘째, 중학생의 개인적 특성, 교사와의 상호작용, 학생 간 상호작용에 따라 요구도에 차이가 있는지 검증한 결과, 성별, 원격수업의 자발적 참여도에 따라서 유의한 차이가 없었다. 반면에 교사와의 상호작용, 학생 간의 상호작용은 실천적 추론 과정의 요구도에 유의한 차이를 보이는 것으로 나타났다. 셋째, 원격학습 환경에서 학생의 자발적 참여도와 교사와의 상호작용은 반영도에 정(+)적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 분석되었고, 반영도는 요구도에 부(-)적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 원격학습 환경에서 실천적 추론 수업을 실행할 때 비판적 질문을 통해서 학습자로 하여금 행동을 반성하고 깨달음을 얻을 수 있는 질문을 우선적으로 고려할 필요가 있다. 또한, 교사, 학생 간의 상호작용과 학생의 자발적 참여도를 높이기 위한 방안을 탐색하여 실행할 필요가 있다.
기존의 홈네트워크 시스템에서 사용자의 단순한 명령을 통해 서비스를 제공하는 기술은 이미 구현되어 있다. 그렇지만 가정이라는 환경은 이렇게 단순한 환경이기보다, 다수의 가족 구성원으로 이루어져 있으며 그에 따른 다양한 명령과 상황이 존재하고 있다. 이러한 다변화된 특성에 맞추어 사용자의 단순 명령보다 한 단계 높은 수준으로 사용자의 욕구를 능동적으로 추론해 낼 수 있는 모델의 제안이 필요하다. 본 논문에서 베이지안 네트워크를 활용하여 사용자의 주변 환경 정보로 규정된 Context를 인식하고 인식된 결과를 통해 사용자가 요구하는 적합한 서비스(Context-based Service)를 추론해 낼 수 있는 모델을 제시하고자 한다.
일반적으로 퍼지 시스템 모델링에 있어서, 퍼지 규칙을 인식하고 퍼지 추론의 소속함수를 조정하기란 매우 어렵다.본 논문에서는 인공신경망을 이용함으로써,자동으로 퍼지 규칙을 인식하고 동시에 퍼지 추론의 소속함수를 조정할수 있는 방법을 제시하였다. 본 모델은 역전파를 기본으로 한 알고리즘으로 학습하며,이 방법의 타당성을 로보트 매니퓰레이터를 통해 검증한다.
This research suggests science inquiry play of analogy as a teaming method to help the students in concrete operational stage to develop scientific thinking skills and to understand abstract science conceptions. The research focuses on/considers the characteristics and merits of the science inquiry plays, and the learning method by analogical reasoning. This learning through the science inquiry play of analogy can be considered as a meta-model for scientific thinking skill. The learning has the following processes: 1) Students analogize the abstract science conceptions and facts into play-type activities including the concrete contents such as students themselves, their physical-sensory motions, concrete objects, play methods, and play rules. 2) Students as analogized objects play a role physically and sensuously according to the methods and rules analogized in the play. 3) Students find out the concrete contents included in the science inquiry play of analogy, draw the results, and deduce the new conceptions from the results by reflective thinking and analogical reasoning.
In this research, we developed an efficient Hangul document classification system for text mining. We mean 'efficient' by maintaining an acceptable classification performance while taking shorter computing time. In our system, given a query document, k documents are first retrieved from the document case base using the k-nearest neighbor technique, which is the main algorithm of case-based reasoning. Then, TFIDF method, which is the traditional vector model in information retrieval technique, is applied to the query document and the k retrieved documents to classify the query document. We call this procedure 'CB_TFIDF' method. The result of our research showed that the classification accuracy of CB_TFIDF was similar to that of traditional TFIDF method. However, the average time for classifying one document decreased remarkably.
Recently, the Track Control System which was separated from the Course Control System so-called Auto-Pilot has been developed for track-keeping in coastal area. From this year, the NAV Sub-committee in IMO commenced to consider the Performance Standard for the Track Control System vigorously. This system will be integrated with ECDIS and IBS so that captain/officers should analysis ship's motion characteristics accurately in the route planning using the electronic nautical charts. In this paper, a new Route Analysis Algorithm using fuzzy reasoning in route planning was proposed for 2, 700 TEU container ship. In order to verify the track-keeping, the author established a ship mathematical model and executed the simulation of the Route Analysis Algorithm at on-line condition with Pentium PC. The results of ship trajectories of the Route Analysis Algorithm were found to be effective to get track control automatically.
In this paper, Fuzzy Self-organizing Neural Networks(FSONN) based on Fuzzy Neural Networks(FNN) is proposed to overcome some problems, such as the conflict between ovefitting and good generation, and low reliability. The proposed FSONN consists of FNN and SONN. Here, FNN is used as the premise part of FSONN and SONN is the consequnt part of FSONN. The FUN plays the preceding role of FSONN. For the fuzzy reasoning and learning method in FNN, Simplified fuzzy reasoning and backpropagation learning rule are utilized. The number of layers and the number of nodes in each layers of SONN that is based on the GMDH method are not predetermined, unlike in the case of the popular multi layer perceptron structure and can be generated. Also the partial descriptions of nodes can use various forms such as linear, modified quadratic, cubic, high-order polynomial and so on. In this paper, the optimal design procedure of the proposed FSONN is shown in each step and performance index related to approximation and generalization capabilities of model is evaluated and also discussed.
This paper addresses a control architecture for the hospital service robot, SmartHelper. With a sensing-reasoning-acting paradigm, the deliberation takes place at planning layer while the reaction is dealt through the parallel execution of operations. Hence, the system presents both a hierarchical and an heterarchical decomposition, being able to show a predictable response while keeping rapid reactivity to the dynamic environment. The deliberative controller accomplishes four functions which are path generation, selection of navigation way, command and monitoring. The reactive controller uses fuzzy and potential field method for robot navigation. Through simulation under a virtual environment IGRIP, the effectiveness of the control architecture is verified.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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