• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제9권1호
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• pp.65-97
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• 2007

본 연구에서는 수학적 모델링에 관한 주제로 국내 학회지에 실린 총 11편의 선행 연구 및 22편의 석사학위논문을 대상으로 그 밖의 국내외 문헌을 참조하여 수학적 모델링에 관한 이해를 도모하고자 하였다. 우선, 수학적 모델링의 의미와 과정을 살펴보고, 수학적 모델링과 문제해결의 관계를 살펴보았는데, 그 결과 수학적 모델링의 중요성을 부각시키기 위한 노력 내지 의도 하에 문제해결의 진정한 의미가 다소 축소되고 간과되는 경향이 있음을 알 수 있었다. 이어서 수학적 모델링의 주요 특징을 탐색해 보고, 수학적 모델링 문제와 문제해결에서 정의되는 문제의 관계를 살펴보았는데, 이는 문제해결에서의 수학 외적 소재를 수반하는 문제의 의미 내지 범주가 보다 분명히 밝혀질 때 두 문제 사이의 범주 및 관계도 정립될 수 있을 것으로 나타났다. 결과적으로, 본 연구에서는 문제해결 문제와의 비교를 떠나 수학적 모델링 문제 자체가 지니고 있는 특징을 간추려 제시하였다. 끝으로, 수학적 모델링 과정의 전반적인 이해를 돕기 위하여 폴리아의 문제해결 과정과 연계지어 간략히 제시하였다.

• 영재교육연구
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• 제25권4호
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• pp.649-667
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• 2015

본 연구의 목적은 중학교 미성취 영재학생의 미성취 문제 해결을 위한 읽기 이해 전략 프로그램을 개발하고 그 효과성을 탐색함으로써, 미성취 문제 해결을 위한 교육 원리와 교육 방안을 제안하려는 것이다. 이를 위하여 본 연구는 읽기 이해 구성주의 모형과 읽기 이해 전략 모형에 따라 미성취 영재학생들을 위한 교육 프로그램을 개발하였다. 연구대상으로는 미성취 영재의 조작적 정의에 근거하여 36명의 미성취 영재학생을 판별하였다. 판별된 학생을 대상으로 개발한 읽기 이해 전략 프로그램을 적용하고, 프로그램 전 후 읽기 이해 능력, 읽기 메타 인지 능력, 학교 성적 등의 변화 추이를 분석하였다. 또한, 읽기 이해 전략을 이외의 다른 미성취 요인들로 인한 미성취 발생 여부를 확인하기 위하여 모든 미성취 영재 학생과 그들의 선생님을 면담하였다. 연구 결과, 읽기 이해 전략 프로그램은 중학교 미성취 영재학생의 읽기 메타인지 능력과 읽기 이해 능력을 신장시켰으며, 그들의 학업 성취를 향상시킬 수 있었다. 특히 미성취 영재로 판별된 36명의 학생들 중 3분의 1에 해당하는 12명이 읽기 이해 전략 프로그램을 통하여 미성취 수준에서 벗어날 수 있었다. 본 연구 결과에 근거할 때, 중학교 미성취 영재학생들에게 읽기이해 전략을 습득하게 함으로써 효과적으로 학습전략을 체득하도록 하는 것은 그들의 미성취 문제를 해결하는데 상당한 도움이 될 것으로 판단된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.532-534
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• 2004

본 논문은 분석가들에게 Naive Geography에 기반 한 형상 추출기술과 상식적 공간추론 기술을 제공하는 문제 해결 환경인 NG Analyst의 개발 사례에 대해 다뤘다. 지형과 각각의 객체에 대한 구성 정보는 분산된 지형공간의 지식을 사실적으로 묘사하는 추론집합에 의해 표현되며 사용자가 형상정보를 인지적으로 이해할 수 있도록 3차원으로 표현한다. 여러 그래픽 적인 요소들로 표현된 Naive Geography 정보들은 분석가들에게 실세계의 공간과 객체들을 유사하게 구성하여 제공함으로서 직관적으로 이해하고 상호작용 할 수 있는 문제 해결 환경을 제공한다.

• 제어로봇시스템학회지
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• 제1권3호
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• pp.52-61
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• 1995

본 고에서는 진화계산의 동작 원리와 이론적 기반에 대해 살펴봄으로써 그 원리를 이해하고 앞으로의 응용가능성에 대하여 고찰하고자 한다. 이를 위해 먼저 대부분의 진화 알고리즘에 공통되는 기본 구성 요소와 계산절차를 기술하고, 진화 알고리즘을 이용하여 특정문제를 풀고자 할 때 고려할 사항에 대하여 기술한다. 다음에는 간단한 응용 문제를 예로 들어 이 문제에 진화 알고리즘을 적용하고 그 동작과정을 추적함으로써 실제 적용에 있어서의 여러 가지 결정사항과 그 수행과정을 구체적으로 살펴본다. 또한 진화 알고리즘의 이론적 배경을 이해하기 위해 스키마와 빌딩 블록 그리고 스키마 정리에 대해서 알아본다. 마지막으로 진화계산방식과 다른 지능적 계산 기술들과의 융합 가능성의 예로서, 유전 프로그래밍에 의한 신경망 구조의 설계 및 학습에 대하여 살펴본다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제8권3호
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• pp.315-325
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• 2005

학교교육에서 수학은 분명한 하나의 독립된 교과이다. 그러나 수학의 기능과 역할은 다른 교과와 결합할 때 보다 뚜렷해진다. 예를 들어, 과학문제를 해결하기 위해서 수학을 사용하였다면 수학의 가치뿐만이 아니라 수학의 과학에 대한 역할을 어느 정도 이해할 수 있을 것이다. 이와 같이 수학의 기능을 이해하려면 수학의 응용문제를 다루면서 공부하는 것이 일반적이다. 하지만 응용문제에서 수학은 하나의 보조적 역할이므로 학생들은 수학의 기능을 간과하기 쉽다. 그러므로 응용문제 또는 통합교과적인 문제에서 수학을 정확히 이해하고, 활용능력을 향상시키기 위해서는 수학적 영역을 따로 분리해서 이해시키도록 하는 편이 좋다. 본 논문에서는 이와 관련한 하나의 교수방법을 제시한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.137-140
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• 2023

자연어처리는 인공지능 발전과 함께 주목받는 분야로 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하게 하는 기술이다. 그러나 많은 인공지능 모델은 블랙박스처럼 동작하여 그 원리를 해석하거나 이해하기 힘들다는 문제점이 있다. 이 문제를 해결하기 위해 설명 가능한 인공지능의 중요성이 강조되고 있으며, 활발히 연구되고 있다. 연구 초기에는 모델의 예측에 큰 영향을 끼치는 단어나 절을 근거로 추출했지만 문제 해결을 위한 단서 수준에 그쳤으며, 이후 문장 단위의 근거로 확장된 연구가 수행되었다. 하지만 문서 내에 서로 떨어져 있는 근거 문장 사이에 누락된 문맥 정보로 인하여 이해에 어려움을 줄 수 있다. 따라서 본 논문에서는 사람에게 보다 이해하기 쉬운 근거를 제공하기 위한 생성형 기반의 근거 추론 연구를 수행하고자 한다. 높은 수준의 자연어 이해 능력이 필요한 문서 요약 데이터셋을 활용하여 근거를 생성하고자 하며, 실험을 통해 일부 기계독해 데이터 샘플에서 예측에 대한 적절한 근거를 제공하는 것을 확인했다.

• 한국초등수학교육학회지
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• 제20권2호
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• pp.283-309
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• 2016

본 연구는 초등수학영재를 대상으로 곱셈의 문제 상황에 따른 곱셈 개념에 대한 이해 정도를 분석한 것으로, 초등수학영재의 수학적 개념 지도와 나아가 초등수학에서의 곱셈 개념을 지도하는 방법에 대한 시사점을 이끌어내기 위한 것이다. 이를 위해 곱셈의 도입과 관련된 초등수학의 내용을 교육과정별로 분석하여 학생들이 초등수학에서 곱셈의 개념을 어떻게 학습하고 있는지를 먼저 살펴보았다. 또한 곱셈의 문제 상황과 그 개념에 대한 초등수학영재의 이해를 알아보기 위해 B대학교 과학영재교육원 초등수학반 영재사사과정 학생 10명을 대상으로 곱셈에서의 문장제 설정의 과정을 포함하는 검사와 면담을 실시하였다. 그 결과 학생들은 2007 개정 교육과정에서 배 개념을 중심으로 곱셈을 학습했음에도 불구하고 배 개념보다는 동수누가의 곱셈 상황을 제시하는데 보다 익숙했으며, 개념 이해에서 곱셈을 동수누가로만 이해하고 있는 학생의 비율 또한 높게 나타났다. 이에 따라 초등수학을 지도하는 과정에서 기본적인 연산 개념에 대한 지도 방법을 재검토해볼 필요가 있으며, 곱셈 개념 지도에서 다양한 곱셈의 문제 상황을 통해 학생들이 곱셈의 개념을 정확하게 이해하는 것이 요구된다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제26권2호
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• pp.83-97
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• 2023

명사화는 문법적 은유 중 하나로, 수식으로 변환해야 하는 대상의 수학화를 용이하게 한다는 장점과 함께 복잡하고 압축된 문장 구성으로 인해 문장 이해를 어렵게 할 가능성이 있다는 단점이 있다. 이러한 명사화가 실제 학생들의 문장제 해결 과정에 어떠한 영향을 미치는지 파악하기 위하여 초등학교 3학년을 대상으로 명사화 여부에 따른 사칙연산 문장제 8개를 제공하여 검사를 실시하였다. 분석 결과, 문장제의 명사화 여부는 문제 이해 및 수식화 가능 여부에 의미 있는 영향을 미치지 못하였다. 그러나, 검사에 참여한 학생에게 명사화에 대한 사전 경험이 없음에도 불구하고 문제 이해 단계에서 명사화 또는 탈명사화가 나타나는 것을 확인하였으며, 명사화의 유형 변화가 발생하는 경우 성공 비율이 높게 나타나는 등 수식화 단계를 용이하게 하였다. 이를 통하여 명사화가 문장제의 문제 이해 및 수식화 단계에서 교수학적 전략으로 활용될 수 있으며 문장제의 학습에서 더 깊이 있는 이해를 유도할 수 있을 것으로 기대할 수 있다. 

• 대한간호학회지
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• 제16권1호
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• pp.89-104
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• 1986

복잡한 사회문제해결에 유용한 접근방법의 하나인 계층분석과정은 수학자인 사티(Saaty)가 개발한 것으로서 이미 사회과학의 여러 분야에 적용되고 있다. 본 논문의 목적은 이 계층분석과정을 간호교육과 관련된 문제에 적용해 봄으로써 이 방법이 실제 문제해결을 위한 유용한 접근방법이 될 수 있는가를 고찰해 보는데 있다. .현대사회문제들은 다양한 관련요소, 그 요소들간이나 다른 문제들과의 복잡한 상호관계, 다수의 의사결정자의 참여, 무한한 대안, 문제의 결과에 대한 불확실성 등으로 인하여 단순한 모델이나 간단한 논리적 혹은 직관적인 판단에 준하여 일시에 해결하기 어려운 경우가 많다. 이러한 상황 하에서 문제와 관련된 요소들을 찾아내고 그 요소들을 계층적으로 분석하여 단계적으로 문제해결에 접근하는 계층분석과정을 활용함으로써 사회과학분야의 문제해결에 유용한 수단이 될 수 있다. 또한 문제와 관련된 요소를 규명하고 계층적으로 분화하는 과정에서 그 문제에 대한 보다 명확한 이해, 분석 및 현상의 흐름을 더 잘 인해하게 된다. 계층분석과정은 1) 계층구조의 설정 2) 구성요소들의 중요도 측정 3) 중요도에 따른 우선 순위의 산정 4) 우선 순위의 일관성 검토과정으로 요약된다. 본 논문에서는 이러한 과정을 통하여 미국 간호계에서 심각한 문제로 대두되어온 기본교육제도상의 쟁점(Issue of Entry into Practice）에 대한 문제 해결책이 마련되는지를 시도하였다. 즉, 기본교육 제도에 영향을 미칠 수 있는 요인들을 규명하여 계층화하고 계층내에 위치하는 구성요소들의 수평적 관계와 계층간의 수직적 관계를 체계적으로 검토하여 간호교육의 미래를 예측해 보았다. 간호교육제도에 영향을 미칠 수 있는 주요 요인들의 계층화는 거시적 환경차원(factors), 관련 이해자 집단차원(actors), 이해자 집단의 목표차원(objectives), 목표달성을 위한 정책차원(Policies), 그리고 간호교육제도의 미래를 예견한 시나리오(scenario)로 이루어졌다. 각 계층을 따라 단계적으로 중요도를 비교하여 최종적으로 각 시나리오의 우선순위 중요도(priority weight)를 구하였다. 각 시나리오의 우선순위 중요도를 간호교육과 관련된 4가지 차원들(학생, 교수, 교육기관, 직업)을 구성하고 있는 특성들에 가중하여 결과를 해석 하였다. 간호교육의 미래에 정치적(55%)과 경제적(25%) 요인이 가장 강한 영향을 미치고, 관련자중에서는 병원(38%) 의사(33%) 그리고 정부(23%)의 순으로 영향을 미친다고 분석되었다. 의외로 간호원 자신들은 큰 영향력이 없는 것으로 보여졌다. 4개의 시나리오 중에서는 그 우선순위 중요도가 현상유지(33%) 자발적4년제(32%), 강제 4년제(19%), 그리고 2~3년제의 우위(18%) 순으로 나타났다. 최종 시나리오 결과를 요약하면 1) 전체 학생수는 감소하나 양질의 간호학생수는 증가하며 2) 박사학위를 소지한 간호학 교수 및 전체 교수의 수가 증가할 것이다. 3) 전체 간호교육기여의 수는 약간 줄 것이며 그중 4년제 기관이 증가하고 반면에 2~3년제의 기관은 감소할 것이다. 4) 전문간호원이 되기 위한 입학용이도에는 별차이가 없겠으나 간호원들의 보수, 지위 및 자율성이 증가하면서 전반적인 간호의 질이 향상될 것이다. 계층분석과정의 적용으로 미국 간호교육계의 가까운 미래를 위와 같이 예견하여 보았으나 이 과정은 예견 뿐 만 아니라 일반적인 의사결정이나 문제 해결의 도구이외에도 복잡한 사회문제의 본질을 분석, 이해함으로써 보다 정화한 정책문제를 규정하는 데에도 유용할 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.320-325
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• 2021

BERT는 사전 학습 단계에서 다음 문장 예측 문제와 마스킹된 단어에 대한 예측 문제를 학습하여 여러 자연어 다운스트림 태스크에서 높은 성능을 보였다. 본 연구에서는 BERT의 사전 학습 문제 중 다음 문장 예측 문제에 대해 주목했다. 다음 문장 예측 문제는 자연어 추론 문제와 질의 응답 문제와 같이 임의의 두 문장 사이의 관계를 모델링하는 문제들에 성능 향상을 위해 사용되었다. 하지만 BERT의 다음 문장 예측 문제는 두 문장을 특수 토큰으로 분리하여 단일 문자열 형태로 모델에 입력으로 주어지는 cross-encoding 방식만을 학습하기 때문에 문장을 각각 인코딩하는 bi-encoding 방식의 다운스트림 태스크를 고려하지 않은 점에서 아쉬움이 있다. 본 논문에서는 기존 BERT의 다음 문장 예측 문제를 확장하여 bi-encoding 방식의 다음 문장 예측 문제를 추가적으로 사전 학습하여 단일 문장 분류 문제와 문장 임베딩을 활용하는 문제에서 성능을 향상 시키는 Bi-Cross 사전 학습 기법을 소개한다. Bi-Cross 학습 기법은 영화 리뷰 감성 분류 데이터 셋인 NSMC 데이터 셋에 대해 학습 데이터의 0.1%만 사용하는 학습 환경에서 Bi-Cross 사전 학습 기법 적용 전 모델 대비 5점 가량의 성능 향상이 있었다. 또한 KorSTS의 bi-encoding 방식의 문장 임베딩 성능 평가에서 Bi-Cross 사전 학습 기법 적용 전 모델 대비 1.5점의 성능 향상을 보였다.