• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제16권1호
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• pp.57-81
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• 2014

본 연구는 고등학교 원의 방정식에서 나타나는 오류유형을 바탕으로 우수고교의 미성취학생들의 오류의 극복과정을 조사하였다. 연구결과는 학생들이 문제를 풀 때 그들이 도달한 현 단계를 자주 잊어버려서 문제풀이 전에 계획을 다시 복습할 수 있는 기회를 가졌다. 특히 문제해결 과정 생략오류와 잘못된 결론의 오류들이 현저히 감소하였는데 그들은 귀납적 수업모형을 바탕으로 한 수업에서 문제에 대한 대수식과 그림을 통해 수학적 개념, 원리, 그리고 식을 이해하였고 이런 탐구중심의 활동에서 수학적 내용을 매우 논리적으로 잘 해결하였다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제27권2호
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• pp.191-205
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• 2017

본 연구는 서울의 C중학교 1학년 학생들이 기하 증명 문제를 해결하는 과정에서 보여주는 증명스키마 유형과 그 특징을 조사한 것이다. 자료 분석은 Harel, & Sowder의 증명스키마 유형에 기초하여 이루어졌다. 연구 결과, 학업성취수준에 따라 학생들이 사용하는 증명스키마 유형에 차이가 있었다. 상위권에서 하위권으로 갈수록 변형적 증명스키마를 사용하는 학생의 비율이 감소하였고 귀납적(측정) 증명스키마를 사용하는 학생의 비율은 증가하였다. 또한 증명과정에서 비형식적인 부호 사용하기, 문제에서 주어진 그림 특정 비율로 인식하기 등 각 증명스키마 유형마다 고유한 특징이 나타났다. 이를 바탕으로 4개의 의미 있는 결론을 추출하였고, 이것이 증명 교수 학습에 주는 시사점을 논의하였다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2005년도 하계학술대회
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• pp.69-77
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• 2005

본 연구는 초등학생들의 논리적 사고력을 신장시키기 위해 지식 기반 프로그램인 선언적 프로그램을 통해 교육현장에서도 적용할 수 있는 프로그래밍 교육을 제언하고자 한다. 학생들에게 논리적 사고 중에서도 협의의 논리적 사고 즉, 기호적 사고, 분석적 사고, 추론적 사고, 종합적 사고를 분석적 방법을 통해 실제 프로그래밍을 해 봄으로써 연역적 사고 또는 귀납적 사고를 보다 효과적이고 체계적인 프로그래밍을 할 수 있도록 지도함으로써 제 8차 교육과정에서의 컴퓨터 교육과정의 일부분으로서의 프로그래밍의 마인드를 제시하였다. 따라서 본 연구는 선언적 프로그램을 통해서 초등학교 학생들의 논리적 사고력 신장를 위하여 프로그래밍 교수학습의 방법적인 측면을 제시하고자 한다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제42권5호
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• pp.647-672
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• 2003

This study sought to determine the impact of the graphing calculator on prospective math-teachers' mathematical thinking while they engaged in the exploratory tasks. To understand students' thinking processes, two groups of three students enrolled in the college of education program participated in the study and their performances were audio-taped and described in the observers' notebooks. The results indicated that the prospective teachers got the clues in recalling the prior memory, adapting the algebraic knowledge to given problems, and finding the patterns related to data, to solve the tasks based on inductive, deductive, and creative thinking. The graphing calculator amplified the speed and accuracy of problem-solving strategies and resulted partly in students' progress to the creative thinking by their concept development.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2004년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.515-518
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• 2004

최근 들어 네트워크 침입탐지시스템은 정보시스템 보안에서 매우 중요하게 인식되고 있다. 네트워크침입시스템에 데이터마이닝 기법들을 활용하는 연구들이 활발하게 그 동안 활발하게 진행되어 왔다. 하지만 단순한 데이터마이닝 기법의 적용만으로는 침입탐지시스템의 효과를 극대화 할 수 없다. 침입탐지시스템은 오류의 종류에 따라 조직에 미치는 영향이 매우 상이한 특징을 갖는다. 따라서 본 연구에서는 침입탐지시스템의 오류의 특징에 따른 각기 다른 데이터마이닝 기법을 적용하는 방안을 제시하였다. 또한 국내에서 사용된 실제 네트워크를 통한 침입공격에 관한 데이터를 수집하고, 신경망, 귀납적 학습법, 러프집합을 적용하여 국내 데이터 특성을 고려한 네트워크 침입탐지모형을 제시하였다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2012년도 제19회 학술대회 논문집
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• pp.73-76
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• 2012

본 연구는 DDI 메타데이터를 활용하여 귀납적 학습모델(supervised learning model)의 문서범주화 실험을 수행함으로써 조사자료의 체계적이고 효율적인 분류작업을 설계하는데 그 목적이 있다. 구체적으로 조사자료의 DDI 메타데이터를 대상으로 단순 TF 가중치, TF-IDF 가중치, Okapi TF 가중치에 따른 나이브 베이즈(Naive Bayes), kNN(k nearest neighbor), 결정트리(Decision tree) 분류기의 성능비교 실험을 하였다. 그 결과, 나이브 베이즈가 가장 좋은 성능을 보였으며, 단순 TF 가중치와 TF-IDF 가중치는 나이브 베이즈, kNN, 결정트리 분류기에서 동일한 성능을 보였으나, Okapi TF 가중치의 경우 나이브 베이즈에서 가장 좋은 성능을 보였다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제14권
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• pp.273-295
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• 2001

통계는 연역적 사고를 강조하는 수학의 다른 영역과 달리 귀납적 추론과 직관적 사고를 요구한다. 따라서 학교 수업에서 학생들이 실제적인 상황을 모델링 할 수 있도록 하며, 주어진 상황에서 자료를 올바르게 산출하고 분석 할 수 있도록 적절한 지도 방법이 필요하다. 그렇지만 학교 수업은 대다수 알고리즘 연습 위주의 통계 학습-지도로 통계적 사고 교육이 제대로 이루어지지 못하고 있다. 이로 인해 학생들은 형식적인 통계 처리에는 익숙하지만 통계 교육의 궁극적 목적인 변이성과 자료를 현명하게 다루는 능력이 부족하다. 본고에서는 피상적인 기계적 계산위주의 통계교육에서 실제적인 자료를 수집하고, 이를 적절히 가공 처리하여 정보의 가치를 높일 수 있는 통계 지도 방향을 탐색해 보고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.105-107
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• 1998

본 연구는 웹 에이전트에 있어서 가장 핵심적인 부분이라 할 수 있는 사용자 특성모델 구축방법을 개선하는데 목적을 두고 있다. 사용자 특성모델을 귀납적 기계학습 방식으로 자동 추출하기 위해서는, 사용자가 관심을 가지는 분야별로 문서를 자동 분류하는 작업이 매우 중요하다. 지금까지의 방식은 사람이 관심부여에 따라 문서를 수동적으로 분류해 왔으나, 문서의 양이 기하급수적으로 증가할 경우 처리할 수 있는 문서의 양에는 한계가 있을 수밖에 없다. 또한 수작업 문서 분류 방식을 웹 에이전트에 그대로 적용하였을 경우 사용자가 일일이 문서를 분류해야한다는 번거로움으로 인해 웹 에이전트의 효용성이 반감될 것이다. 따라서 본 연구에서는 비감독 문서 분류 알고리즘과 그것을 바탕으로 얻어진 문서 분류 정보를 후처리 (Post-Processing)함으로써 보다 간결하고 정확한 문서 분류 결과를 얻을 수 있는 구체적인 방법을 제공하고자 한다.

• 한국경영과학회지
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• 제18권2호
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• pp.57-81
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• 1993

This paper is concerned with analyzing the bankruptcy prediction power of three methods : Multivariate Discriminant Analysis (MDA), Inductive Learning, Neural Network, MDA has been famous for its effectiveness for predicting bankrupcy in accounting fields. However, it requires rigorous statistical assumptions, so that violating one of the assumptions may result in biased outputs. In this respect, we alternatively propose the use of two AI models for bankrupcy prediction-inductive learning and neural network. To compare the performance of those two AI models with that of MDA, we have performed massive experiments with a number of Korean bankrupt-cases. Experimental results show that AI models proposed in this study can yield more robust and generalizing bankrupcy prediction than the conventional MDA can do.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2000년도 가을 학술발표회논문집
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• pp.159-165
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• 2000

A new state evaluation approach for structural safety is presented in this study. To reduce the subjectivity of the view and judgement of each expert founded on a limited body of knowledge in cognitive and inferential process of safety assessment, we introduced inductive learning method in AI. Inductive learning derives generalization from experiences. Decision tree induction algorithm analyzes the domain knowledge, produce rules via decision trees and then allow us to determine the classification of an object from case examples. The training set of state evaluation is constructed according to the selected attributes from working reports of RC bridge girders.