• Journal for History of Mathematics
• /
• v.18 no.4
• /
• pp.85-100
• /
• 2005

In recent papers (Pak et al., Pak and Kim), it was suggested to positively use the history of mathematics for the education of mathematics and discussed the determining problem of the order of instruction in mathematics. There are three kinds of order of instruction - historical order, theoretical organization, lecturing organization. Lecturing organization order is a combination of historical order and theoretical organization order. It basically depends on his or her own value of education of each teacher. The present paper considers a concrete problem determining the order of instruction for the concept of angle. Since the concept of angle is defined in relation to figures, we have to solve the determining problem of the order of instruction for the concept of figure. In order to do this, we first investigate a historical order of the concept of figure by reviewing it in the history of mathematics. And then we introduce a theoretical organization order of the concept of figure. From these basic data we establish a lecturing organization order of the concept of figure from the viewpoint of problem-solving. According to this order we finally develop the concept of angle and a related global property which leads to the so-called Gauss-Bonnet theorem.

• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.37 no.6
• /
• pp.446-454
• /
• 2010

According to the original chart parsing algorithm, a sentence is parsed in a strict left-to-right order. The modified chart parsing algorithm proposed in this paper breaks the strictness. With the proposed algorithm, a sentence is parsed in a random order. Conventional left-to-right parsing is also possible, since left-to-right parsing is a special case of random-order parsing. The proposed parsing algorithm is an extension of chart parsing algorithm and its control structure is very simple, so that it is easy to implement the algorithm.

• Journal of Sericultural and Entomological Science
• /
• v.7
• /
• pp.39-42
• /
• 1967

The author studied on the eggs laying order of silkworm eggs which was laid by double copulation. The results can be summarized as follows; 1. Fertilized eggs were not laid in order like the copulating order. Author supposes that the sperms of the first copulated moth and second's moth were mixed in the receptaculum seminis. 2. Intensity of fertilization was mainly affected by silkworm races and copulating order, but some other factors may be acted on the double copulation.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2018.07a
• /
• pp.421-422
• /
• 2018

작업 순서 결정 문제의 목표는 다양한 작업들에 대한 최적의 처리 순서를 결정하여 총 처리시간이나 납기 지연과 관련된 지표들을 최소화하는 것이다. 나아가, 실제 생산 현장에서는 작업 처리 순서를 결정할 때, 긴급도나 고객과의 관계 등과 같은 요인을 고려하여 일부 작업들을 특정 시간 내에 완료해야 할 수 있으며, 이 같은 제약 조건을 완료 시간 제약이라 한다. 본 논문에서는 완료 시간 제약을 갖는 작업 순서 결정 문제의 개념과 특성에 대해 살펴보고, 이러한 문제를 풀이하기 위한 알고리즘 개발에 후보 순위 접근법을 적용할 것을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2012.11a
• /
• pp.537-539
• /
• 2012

영상신호처리와 같이 공간적 신호처리를 하는 실시간 신호처리시스템에서는 서로 다른 입출력 순서를 갖는 특정 크기의 블록 단위 신호처리가 요구된다. 다양한 영상압축코덱에 쓰이는 엔트로피 코딩을 위한 데이터 재정렬이 대표적인 예이다. 이 경우 동일 주소에 데이터를 읽고 쓰는 단일 버퍼링 방법이 저장 공간을 최소화 하는 최적의 방법이지만 상이하고 불규칙한 입출력 순서를 갖는 경우 이 방법을 적용할 경우 불규칙한 순서열이 이어지기 때문에 구현하기 어렵고 두 배의 저장 공간을 소모하는 이중 버퍼링 방법을 주로 사용한다. 본 논문에서는 불규칙한 순서열 변화를 보이는 임의의 상이한 입출력 순서를 갖는 동시 입출력 동작에서도 예측가능한 유한한 횟수 안에 규칙적인 반복성이 나타남을 입증하고 자원을 최소화하는 단일 버퍼링 방법이 적용될 수 있음을 보였다.

• The KIPS Transactions:PartA
• /
• v.12A no.1 s.91
• /
• pp.23-30
• /
• 2005

Causal order of message delivery algorithm ensures that every transmitted message is delivered in causal order. It should be noted that control information should be transmitted with each message in order to enforce causal order. Hence, it is important to reduce this communication overhead because the impact of the overhead increases proportionally with the number of related processes. In this paper we propose and evaluate effective a ${\Delta}-causal$ order algorithm for multimedia data which have real-time property. To reduce transmission overhead, proposed algorithm eliminates redundant information as early as possible which is not explicitly required for preserving causal order. Average communication overhead of our algorithm is much smaller than other existing algorithms.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.21 no.5
• /
• pp.875-888
• /
• 2008

Mosaic plots, proposed by Hartigan and Kleiner (1981, 1984), are very useful in visualizing categorical data. In mosaic plot, multi-way classified cell frequencies are represented by rectangles with proportional area. The plot is easy to understand while preserving the information contained in the data. Plot's appearance, however, does change substantially depending on the order of variables and the orders of categories with variable put into the plot. In this study, we propose the algorithms for ordering variables and categories of the categorical data to be explored via mosaic plots. We demonstrate our methods to three well-known datasets: Titanic, Housing and PreSex.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.16 no.4
• /
• pp.127-135
• /
• 2011

Efficient ordering of decision variables is one of the methods that find solutions quickly in the depth first search using backtracking. At this time, development of variables ordering algorithms considering dynamic and static properties of the problems is very important. However, to exploit optimal variable ordering algorithms appropriate to the problems. In this paper, we propose a problem classifying rule which provides problem type based on variables' properties, and use this rule to predict optimal type of variable ordering algorithms. We choose frequency allocation problem as a DS-type whose decision variables have dynamic and static properties, and estimate optimal variable ordering algorithm. We also show the usefulness of problem classifying rule by applying base station problem as a special case whose problem type is not generated from the presented rule.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
• /
• 1999.04a
• /
• pp.53-53
• /
• 1999

제품에 대한 수요의 다양화에 대응하기 위해서, 다품종소량생산방식이 정착하고 있다. 다품종소량생산을 효율적으로 실현하는 현대의 전형적인 자동화생산시스템으로서, 유연생산시스템(Flexible Manufacturing System : 이하 FMS)이 급속히 보급되어, FMS의 효율적인 운영이 생산현장에 있어서 중요한 과제가 되고 있다. 다수의 품종이 동시에 병행해서 반복적으로 생산되는 실제의 FMS에서는, 품종의 생산에 필요한 일련의 작업의 종류에 대한 우선순서인 "투입우선순서(Dispatching Priority)"를 설정해서, 그것을 기반으로 시스템이 운영되는 것이 보통이다.본 연구에서는 투입우선순서로 제어되는 동일한 품종의 반복이 있는 FMS를 염두에 두고, 생산요건이 확정적인 상태에서 주어진 평가척도를 최적화하는 투입우선순서를 결정하는 문제로써, FMS의 투입우선순서 결정문제 (FMS dispatching priority problem)를 제기하여, 시뮬레이션을 통해서 그 해법을 논한다. 실재하는 많은 FMS에 있어서 투입우선순서를 단기간에 용이하게 정할 수 있는 우선규칙(dispatching rule)이 실용적으로 넓게 이용되고 있다. 종래로부터, ？샵(job shop)을 대상으로 하는 다수의 우선규칙이 제안, 평가되어 왔지만, 그것들은 각 품종이 서로 다른 종류의 일감인 것을 상정하고 있으며, 동일한 품종의 일감의 존재를 의식하고 있지 않다. 본 연구에서는 재래형의 ？샵 환경에 있어서 그 유효성이 검증되어 있는 기존의 표준적인 우선규칙의 성능이, 동일한 품종의 반복이 있는 경우에도 잘 기능하는지 어떤지를 시뮬레이션을 통해 평가한 후에, 오더사이즈(order size)를 고려한 우선규칙을 제안하고, 납기지체의 평가척도에 관한 유효성을 명확히 하고 있다. 시뮬레이션 실험의 결과에서는, 우선규칙의 기본적인 결정요인이 성능에 미치는 영향을 통계적으로 분석하고 있다.로 분석하고 있다.

• The KIPS Transactions:PartA
• /
• v.12A no.2 s.92
• /
• pp.137-144
• /
• 2005

Many reliable group communication algorithms were presented to satisfy predetermined message ordering properties in small or medium-scale distributed systems. However, the previous algorithms with their strong reliability properties may be unappropriate for large-scale systems. To address this issue, some epidemic-style group communication algorithms were proposed for considerably improving scalability while guaranteeing the reasonably weaker reliability property than the existing ones. The algorithms are all designed for ensuring the atomic order message delivery property. But, some distributed applications such as multimedia systems and collaborative work, may require only the weaker message ordering property, i.e., causal order delivery. This paper proposes an efficient epidemic-style group communication algorithm ensuring causal order delivery to provide the indigenous scalability of the epidemic-style approach.