본 논문에서는 도시 내 교통 혼잡 문제를 해결하기 위한 새로운 혁신 기술 중 하나인 에어 택시 운영에 관한 연구를 다룬다. 성공적인 기술 도입과 합리적인 운영을 위해 초기에 고려해야 할 문제 중 하나인 수직이착륙장(vertiport) 위치 결정 문제를 다룬다. 교통수단 이용에 따른 비용과 이동시간을 고려하여 각 경로에서의 교통수단 예측 수요 확률을 이산 선택 모형을 활용하여 구하고, 이를 반영하여 에어 택시 이용률의 최대화를 목적으로 하는 수리적 모형을 제안한다. 본 수리적 모형은 NP-난해(NP-hard) 문제로, 위치 결정 문제를 해결하기 위한 효과적이면서 효율적인 문제 해결방법론이 필요하다. 단순히 최적화 모형을 제안한 기존 연구와 달리 본 연구에서는 교차-엔트로피 알고리즘(cross-entropy algorithm)을 활용한 문제 해결 방법론을 제안하고, 수치 실험을 통해 알고리즘의 효과성과 효율성을 확인한다. 문제 해결 방법론의 학술적 우수성 외에도, 실제 데이터 및 에어 택시 활용 계획을 고려한 의사결정의 제시는 실무적인 활용 가능성을 높일 수 있음을 시사한다.
최근 개발 적용되고 있는 국내외 교육과정에서는 지식정보화 사회의 구성원으로서 학생들이 습득해야 할 핵심 소양으로 '문제해결' 역량이 강조되고 있으며, 문제해결력 향상을 목표로 한 프로그래밍 교육 방안이 다양하게 연구되고 있다. 하지만 관련 연구에서 다루어지고 있는 프로그래밍 문제는 전통적인 프로그래밍 수업에서 활용되고 있는 문제와 차별성이 없었으며, 제시된 문제를 다루는 방법의 대부분은 문제해결 능력 제고에 적합하기 보다는 특정 프로그래밍 언어를 습득하는데 주안점을 두고 있었다. 이에 본 연구에서는 문제해결 역량 함양에 적합한 프로그래밍 문제와 교육과정을 개발하고 문제해결활동(PSA)을 중심으로 교수 학습 콘텐츠를 설계 개발하였다. 또한 개발된 콘텐츠를 교재로 교육과정을 운영하여 학습자의 문제해결력과 논리적 사고력 향상에 유의미한 결과를 얻었다. 본 연구 결과는 '문제해결' 역량 증진을 목적으로 프로그래밍 교수 학습 콘텐츠나 교육과정을 개발 운영할 때 기초 자료로나 참조 모델로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 예비교사 교육과정 수업에 PBL을 적용하여 수업단계별로 초등예비교사들이 어떻게 문제를 해결하는지 그 과정을 탐색하고자 하였다. 이를 위하여 예비교사 3학년으로 구성된 6명의 학생들을 중심으로 교실수업을 참여관찰하고 자료를 수집하였다. 그 결과 PBL 1단계 문제 이해 단계에서는 문제 파악하기와 문제해결계획서를 작성하는 활동을 하였다. 기존 문제의 틀에서 벗어난 PBL문제를 만나고 혼란스러워 하는 모습을 보였으나 토론을 통해 문제해결계획서를 작성하면서 문제가 요구하는 것에 대한 깊은 이해를 갖게 되었다. PBL 2단계 교육과정탐색단계에서는 문제해결을 위한 탐색과정과 재탐색과정을 가졌다. 학생들은 폭넓은 지식을 접하였고 사회적 상호작용을 통해 의도하지 않았던 영역에까지 학습영역을 확대하면서 문제해결을 위해 스스로 계획하고 해결하는 자기주도적 학습능력이 향상되었다. PBL 3단계 문제해결단계에서는 최적의 해결책을 선정하고 발표, 공유하였다. 학생들은 많은 자료들 중에서 문제 해결에 가장 적절한 내용을 선별하였으며 PBL을 통해 기존의 학습방법에서는 느낄 수 없었던 학습의 특별한 즐거움을 알게 되었다.
지난 10년 동안 유전 알고리즘은 어렵고 복잡한 다양한 문제들을 해결하기 위한 새로운 방법으로 인식되어왔다. 이러한 유전 알고리즘의 성능은 알고리즘 내에 구현되는 여러 연산자들에 좌우된다. 따라서 많은 연구자들이 새로운 연산자 개발에 관심을 가져 왔었다. 특히, 가장 널리 알려진 조합최적화 문제 중에 하나인 알려진 traveling salesman problem (TSP)의 경우 NP-hard문제로 분류되어 현재까지 이를 해결하기 위한 다양한 유전 연산자들이 개발되어 왔었다. 따라서 본 논문에서는 TSP 문제를 test problem로 이용하여 이를 해결하기 위한 새로운 유전 연산자 특히 교차 (Crossover Operator) 연산자들을 제안하고 기존의 다양한 연산자들과 비교를 통해서 성능을 입증한다.
본 논문에서 우리는 최적화 문제를 효율적으로 해결하기 위한 새로운 유전 알고리즘을 제안하였다. 새로운 유전 알고리즘의 가장 큰 특징은 서로 다른 목적을 가진 2개의 집단을 가지고 진화를 수행한다는 점이다. 하나의 집단은 일반적인 유전 알고리즘의 그것과 비슷하지만, 좋은 영역의 탐색에 집중하는 경향을 보이며 다른 하나의 집단은 이러한 좋은 영역에의 집중 시 나타날 수 있는 조기 수렴 문제를 보완하기 위해 탐색을 다각화 하는 방향으로 진화한다. 몇 가지 최적화 문제에 대한 실험 결과 이러한 특성이 다른 2개 집단에 의한 진화 방법이 문제 해결에 도움이 됨을 확인할 수 있었다.
일반적으로 실무에서 공학적인 상충(Trade-offs)의 문제를 해결하는 가장 대표적인 방법론으로 트리즈(TRIZ)가 있다. 지금까지 트리즈관련 연구에 의하면 공학적 파라미터간의 모순을 해결하는 데는 트리즈의 유용성이 이미 확인되었다고 볼 수 있다. 하지만 제품 설계에 있어 트리즈의 사용 범위를 반드시 공학적인 파라미터간의 모순을 해결하는 데 사용을 국한시킬 필요는 없다. 관점을 달리하여 선행설계 엔지니어가 처음부터 소비자의 요구사항에 대한 컨조인트(Conjoint)단계에서 모순을 푼다면 공학적인 문제로 환언(Reduce)시키거나 분화(Breakdown)시켜 제한조건하에서 지엽적이고 복잡한 모순 문제를 풀지 않아도 될 것이기 때문이다. 본 논문에서는 고객 니즈 중심의 컨조인트와 공학 파라미터 모순 해결의 트리즈의 사고를 자연스럽게 연결하기 위해서 제약이론(TOC)의 갈등해소도(CRD : Conflict Resolution Diagram)를 도입하도록 한다. 갈등해 소도는 목적을 달성하기 위해 전행조건의 갈등요소를 확인한 후 타협안을 찾지 않고 잘못된 가정을 엎을 대책으로서 주입(injection) 제시하여 목표를 달성하는 방법이다 따라서 컨조인트의 고객 니즈 최적화를 달성하기 위해 세부 고객 니즈의 갈등요소를 확인하고 트리즈를 주입시켜 제품 설계 목적을 달성할 수 있게 적용하고자 한다. 본 연구의 목적은 첫째, 제약이론(TOC)의 사고를 바탕으로 트리즈를 이용하여 고객니즈의 모순관계를 해결하는 진보된 컨조인트 방법론을 제시하는 것이다. 이 방법론을 앞으로 Conjoint-TRIZ라 표기하도록 하겠다. 둘째, 본 연구에서 제시한 Conjoint-TRIZ 방법론을 자동차 인테리어 설계의 새로운 접근법으로 적용을 시도하여 그 유용성을 검증한다.
수학 문제해결 능력의 향상을 위한 연구의 일환으로 문제해결 활동 과정에 중요한 역할을 담당하는 것으로 최근에 파악된 메타정의를 수학 학습 지도에 적용하는 연구의 필요성이 제기되어왔다. 이에 본 연구에서는 긍정적인 메타정의의 기능을 활성화시키며 실제 문제해결 활동에 효과적으로 작용하는 것은 물론, 정의적 측면에 대한 연구방법론이 갖는 일반적인 난점의 극복을 위하여 협업의 상황을 설정하였다. 즉, 2인 1조의 소집단 구성원이 협업을 통하여 성공적인 문제해결 과정에 보여주는 메타정의적 요소에 대한 사회역학적 작용 과정의 특성을 분석하였다. 이를 위해 선행연구에서 파악된 메타정의의 메타적 기능 유형과 협업의 교류적 요소를 초등학생의 협업적 문제해결 활동 분석을 위한 준거로 삼았다. 소집단의 협업적 수학 문제해결 활동의 에피소드 단위별로 보여주는 메타정의의 메타적 기능 유형과 이와 결부된 교류적 요소의 구조 사례를 관찰, 분석하여 성공적인 문제해결로 유도하는 메타정의의 사회역학적 기능이 보여주는 특성을 추출하였다. 본 연구의 결과로부터 도출되는 메타정의의 사회역학적 작용 원리는 성공적인 수학 문제해결의 교수 학습 방법 구현을 위한 연구에 정의적, 사회역학적 측면에서 실제적인 시사점을 제공한다.
본 고는 P사의 원료 수급에 관한 계량적 모델을 제시함으로써 문제의 규모와 복잡성 때문에 해결이 어려웠던 문제를 단계적 의사결정에 의해 접근함으로써 현상의 이해와 더불어 실제 응용을 가능케하기 위한 시도의 일환이다. 먼저 고려되어야 할 적정 재고수준의 산정과 배선계획은 향후 기술하기로 하며 컴퓨터의 발전과 더불어 조직적인 문제해결을 위한 계량적 모델을 통한 접근방법의 한 예를 기술하였다.
2000년 문제해결을 위한 접근방법으로는 우선 고객이나 모든 경영자들, 실무자들이 문제를 인식하고 비즈니스 측면, 시스템 측면, 어플리케이션 측면에서 영향평가를 한 뒤에 그 결과에 맞게 규모나 비용, 범위를 산정하여 계획을 수립하고 대응전략의 선정 및 전략계획을 수립하고 이에 패키지 시스템의 업그레이드를 통한 설치 및 조정작업과 수정작업, 그리고 재개발 등의 상세분석 및 이행작업이 이루어져야 한다.
문제해결학습을 수행하는데 있어서 가장 큰 문제점은 학생들이 문제 해결에 필요한 학습 정보를 수집하는데 많은 시간과 노력이 필요하다는 점이다. 이는 기존의 웹 기반 검색 시스템이 단순 키워드 매칭 검색 방법을 사용하고 있기 때문이다. 단순 키워드 매칭 검색방법은 단순히 키워드의 매칭 여부만으로 학습 정보를 검색하게 된다. 따라서 학생들이 정보를 찾는데 많은 시간과 노력을 투자하여야 하며, 학습 방향을 잃을 수 있는 문제점들을 안고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 온톨로지 기반 검색 시스템을 설계 구 현하고 중학교 사회과 문제해결학습에 적용해 보았다. 그 결과 온톨로지 기반 검색이 기존의 웹 검색보다 더 효과적인 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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