Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.7
no.2
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pp.283-287
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1996
본 연구는 중풍에서의 한의학의 풍부한 임상자료들에 대한 객관적이고도 논리적인 자료처리방법 및 변증으로부터 증형을 추론할 수 있는 통계적 방법을 연구하고자 한다. 중풍 전문의에 의해 수집된 65명의 환자들의 임상자료로부터 다변량 자료 분석의 하나인 판별분석을 이용하여 증후로부터 증형을 판단할 수 있는 수리적 판별모형을 구축하였다. 구축된 모형은 중풍 전문가 시스템을 개발하기 위한 기초가 될 것이다.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.24
no.4
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pp.379-390
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2020
Recently, interest in online teaching·learning and evaluation tools has increased in the context of Covid-19. In order to use tools effectively, it is necessary to identify the structural influence and causal relationship between the learner's affective and cognitive variables. In this study, to identify a causal relationship between motivation and thinking while using online judge, research and competing model were established and model fit/path analysis were performed. It was found that there was a linear causal relationship from tool usage, self-efficacy, flow, logical thinking, to computational thinking. It was confirmed that 'self-efficacy → flow', or 'flow' had mediating effect on the path from tool usage to thinking, and tool usage was not exerted to thinking through 'flow → self-efficacy'. The causality of 'logical thinking → computational thinking' was identified on the path where tool usage affects thinking ability through learning motivation, but the causality of 'computational thinking → logical thinking' was not identified.
본 연구는 컴퓨터 교육의 기본방향에 부합하지 못하는 학교 현장에 문제의식을 갖고, 초등학교 4학년을 대상으로 문제 분석 능력과 논리적 사고력에 긍정적인 역할을 할 수 있는 플래시 프로그래밍 교육을 실시하였다. 플래시 프로그래밍 교육을 통한 아동의 논리적 사고력과의 상관관계를 연구함으로써, 지식정보사회에서 반드시 필요한 프로그래밍 교육이 각급 학교에 적합한 수준별 모형으로 정착될 수 있는 방향을 모색 해보고자 하였다.
정보화사회에서 효율적인 정보검색(information retrieval)은 각종 의사결정에 매우 중요하다. 주어진 정보검색 문제가 있을 때 과거에 검색되었던 자료는 그 적절성 여부에 대한 평가를 데이터베이스에 첨가하여 지식베이스(knowledge base)화 할 수 있다. 본 연구는 이 지식베이스에 대한 논리적 패턴을 분석하여 새로운 정보의 '적정성(relevance)' 여부를 판별하는 확률화 정보검색 모형을 만들고 이에 대한 실험을 하였다.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1992.04b
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pp.503-511
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1992
현존하는 대부분의 메타 시스템들은 개체-관계 모형을 기반으로 한 메타모형을 갖는다. 그러나 개체-관계 모형을 기반으로 하는 메타모형은 정보시스템 개발환경에 대한 정보를 충분히 표현하기에 부족하며 유추능력에 있어서도 한계성을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 단점들을 극복하기 위해 확장된 메타모형이 제시되었다. 새로운 메타모형에서는 정보를 충분히 반영하기 위하여 객체지향적 데이타모형을 기반으로 하며 유추능력을 향상시키기 위하여 논리를 도입하였다.
As the use of trading systems has increased rapidly, many researchers have become interested in developing effective stock market prediction models using artificial intelligence techniques. Stock market prediction involves multifaceted interactions between market-controlling factors and unknown random processes. A successful stock prediction model achieves the most accurate result from minimum input data with the least complex model. In this research, we develop a combination model of ${\pi}$-fuzzy logic and support vector machine (SVM) models, using a genetic algorithm to optimize the parameters of the SVM and ${\pi}$-fuzzy functions, as well as feature subset selection to improve the performance of stock market prediction. To evaluate the performance of our proposed model, we compare the performance of our model to other comparative models, including the logistic regression, multiple discriminant analysis, classification and regression tree, artificial neural network, SVM, and fuzzy SVM models, with the same data. The results show that our model outperforms all other comparative models in prediction accuracy as well as return on investment.
Jeong Han Woo;Choi Seung An;Kim Hung Soo;Shim Myung Phil
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2005.05b
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pp.1408-1412
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2005
본 연구에서는 퍼지논리제어의 적용을 통해 홍수시 저수지의 방류량을 결정하는데 있어, 예측유입량 자료에 내재된 불확실성을 고려할 수 있는 저수지 운영 모형을 구성하고자 하였다. 제어규칙은 전문가들의 의견을 반영해 규칙기반을 설정하는데 이러한 일반적인 방법의 단점을 보완하고자 전역 최적화 기법인 타부탐색을 이용하여 제어규칙을 자동적으로 설정해 퍼지-타부탐색 모형을 구성하였다. 모형의 적용 결과, 첨두방류량이 감소되어 홍수조절 율이 개선되었으며 총 방류량도 감소되어 결과적으로 치수효과가 증대될 수 있음을 확인하였다. 또한 홍수 후에 가용할 수 있는 수자원의 양이 증가되어 이수적 차원에서 향상된 결과를 나타내었다.
기업의 부실화과정에서 경영자는 그 누구보다도 먼저 부실화의 재무적 징후를 포착할 수 있을 것이며, 부정적인 정보가 외부에 누출되는 경우 발생할 수 있는 은행의 대출중단 등의 치명적 비용을 피하기 위하여 긍정적인 정보를 조작 유포시킬 강한 유인이 존재한다. 이러한 인식에 근거하여 경영자의 이익조절 가능성이 높아지는 기업부실화의 일정시점에서 기업부실예측의 현실적인 모형을 추정하는 데 본 연구의 목적이 있다. 본 연구에서는 부실기업에서 재무정보의 이익조절행위 가능성을 검증하기 위하여 1995년에서 1998년까지 부실화된 115개 상장기업들의 부실전 재무정보를 분석하였고, 총 20개의 재무변수와 그 변화율을 고려하여 부실예측모형을 추정하였다. 이러한 본 연구의 결과는 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫째, 부실표본기업의 경우에 재무정보 상호간의 논리성이 와해되거나 크게 약화되어 경영자의 심각한 이익조절행위가 있는 것으로 추정되며, 수익성 정보에 집중되어 부실 2년전부터 심해지고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 경영자의 이익조절행위로 인해 논리적 상관관계가 와해되지 않은 재무정보들은 부실예측에 대한 설명력을 갖고 있으며, 본 연구에서 9개의 재무변수로 추정한 부실예측모형은 부실 1년전 80%의 우수한 예측력을 보여주고 있다.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.7
no.4
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pp.15-25
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2004
Previous researches on the effect of programming learning upon logical thinking ability have used a standardized test to measure logical thinking ability in the general and comprehensive aspect after programming learning. Considering that the areas of intelligence are separated from one another and work independently, the existing standardized tool to measure general and comprehensive logical thinking ability has a limitation in measuring a logical thinking ability required at specific areas. Thus this study extracted logical thinking and its sub-factors related to computer programming and suitable for the level of cognitive development through analyzing standardized test sheets at home and abroad, and developed logical thinking test I and II of the same form according to a development procedure model. The result of verifying the developed logical thinking tests proved that the two tests are logical thinking tests of the same form. The developed tests can be utilized in identifying the effect of programming learning upon logical thinking and its sub-factors.
인간이 마우스를 사용하면서 느끼는 감성은 불확실하고 모호하여 정량화하고 모형화하는데 많은 어려 움이 있었다. 본 연구에서는 퍼지로직을 이용하여 기존의 통계적 분석방법의 한계를 극복하고 좀 더 실제적인 감성예측을 위한 모형화의 방법론을 제시하고자 한다. 즉 퍼지회구식을 이용하여 인간이 마 우스를 사용할 때의 감성을 모형화 하였으며 이를 통하여 새로운 모델에 대한 감성의 예측의 방법을 제 시하였다. 본 연구에서 제시된 방법을 적용하기 위해 시판되고 있는 볼마우스 9종, 대학원생 6명을 대상으로 실험을 실시한 결과, 퍼지회귀식에 의한 감성의 예측을 예측값의 중심뿐만이 아니라 개략적인 산포도 함께 제시함으로써 보다 현실적인 예측이 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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