• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.484-495
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• 2012

이 연구는 게임기반 디지털 교과서가 정신지체 학생의 기초연산 수행능력과 과제집중에 미치는 효과를 알아보는데 주요한 목적이 있다. 이를 위해 38명의 정신지체 학생을 연구대상으로 선정하였고, 실험집단으로서 게임기반디지털교과서만 사용한 집단과 서책형과 게임기반디지털교과서를 모두 활용한 집단을 구성하였고, 통제집단으로서 전통적인 서책만 사용한 집단을 구성하였다. 연구대상은 주4회, 45분씩 자신이 속한 집단에서 수업을 참여하였다. 실험결과, 기초연산과 과제집중력에서 모두 서책만 사용한 집단과 게임기반디지털교과서를 사용한 집단 간에는 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 그러나 서책과 게임기반디지털 교과서를 모두 사용한 집단은 서책만 사용한 집단과 게임기반디지털교과서만 사용한 집단보다 통계적으로 유의한 향상도를 나타내었다. 그러므로 전통적인 교과서와 게임기반디지털교과서를 함께 활용하는 것이 정신지체 학생의 기초연산능력을 향상시키는데 효과적인 교수방법이라 할 수 있다.

• 데이타베이스연구회지:데이타베이스연구
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• 제34권3호
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• pp.14-27
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• 2018

최근, 대칭형 다중 처리 (SMP: Symmetric Multiprocessing) 구조에서 발생하는 메모리 병목 현상을 보완하기 위하여 비균등 메모리 접근 구조 (NUMA: Non-Uniform Memory Access) 구조가 제시되었다. 또한, 집단 연산자는 데이터의 특성 및 요약 정보를 제공하는 주요 연산자로써, 집단 연산자의 효율성은 전체 시스템의 성능에 매우 큰 영향을 미친다. 따라서, 본 논문에서는 NUMA 구조에서 효율적으로 집단 연산을 처리할 수 있는 기법을 제안한다. 제안 기법은 분할 단계와 합병 단계로 구성되며, 분할 단계에서 그룹 속성에 따라서 대상 릴레이션을 부분 릴레이션들로 분할한다. 따라서, 각 쓰레드가 독립적으로 부분 릴레이션에 대하여 집단 연산을 수행할 수 있으므로 합병 단계에서 원격 메모리 접속이 발생하지 않도록 하였다. 또한, 합병 단계에서는 각 쓰레드가 지역 해시 테이블을 이용하여 집단 연산을 수행하도록 하고 쓰레드들이 생성한 집단 연산 결과들을 하나로 병합하는데 잠금 경쟁이 발생하지 않도록 하여 처리 성능을 향상하였다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제17권3호
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• pp.409-435
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• 2014

본 연구의 목적은 초등학교 5학년 학생들이 가장 어려워하는 연산 중 하나인 분수 연산관련 서술형 평가 문항에서 나타내는 연산 능력과 오류 유형을 살펴봄으로써 초등학교 현장에서의 분수 연산에 대한 시사점을 제공하고자 한다. 연구 결과, 연구참여자들은 분수의 덧셈과 뺄셈 연산 보다 분수의 곱셈 연산 능력이 낮게 나타났다. 또한 서술형 평가 문항에 다양한 오류 유형이 나타났는데, 연산 능력별 차이에서는 상 집단 학생들은 '풀이 과정의 비약', 중 집단과 하 집단에서는 모두 '문항 이해의 오류'로 나타났다. 분수의 덧셈과 뺄셈에 대한 연산 능력은 분수의 곱셈 연산 능력에 영향을 주는 것으로 나타났는데, '문항에 대한 이해'와 '풀이 과정에 대한 이해'에서 나타난 오류가 곱셈 연산 능력에 가장 큰 영향을 주는 것으로 나타났다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제14권4호
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• pp.95-104
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• 2014

본 연구에서는 수학 모바일 애플리케이션을 활용한 연산학습이 수학 학습부진아의 연산 유창성과 수학 학습동기에 미치는 영향을 알아보았다. 수학 유창성이란 수학적 질문에 빠르고 정확하게 대답하는 학생의 능력을 말한다. 초등학교 4학년에 재학 중인 수학 학습부진아동 24명을 대상으로 실험집단에는 수학 모바일 애플리케이션을 활용한 연산학습을, 비교집단에는 연산학습지를 활용한 연산학습을 실시하였다. 연구 결과 수학 모바일 애플리케이션을 활용한 연산학습은 수학 학습부진아의 연산유창성 향상에 긍정적인 영향을 미쳤다. 수학 유창성 면에서 수학 모바일 애플리케이션을 활용한 연산학습은 학습지를 활용한 연산학습보다 수학 유창성 향상에 더 효과적이었다. 또한 수학 모바일 애플리케이션을 활용한 연산학습은 수학 학습부진아의 수학 학습동기에도 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.25-27
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• 2001

진화 알고리즘에서 고려할 사항 중 하나는 문제와 관련 있는 진화연산 즉, 교배 연산과 돌연변이 연산을 정의하는 것이다. 일반적으로 교배 연산은 두 개체의 정보를 교환하는 재조합 연산으로써 진화의 속도를 촉진시키는 역할을 하고 돌연변이 인산은 개체집단의 다양성 을 유지시키는 역할을 한다. 그러나 이러한 진화연산자는 확률에 근거하여 모든 개체에 적용되는 맹목적인 연산이 가질 수 있는 진화시간 지연의 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 맹목적 진화연산에 의한 진화 시간 지연을 해결하기 위해 휴리스틱 연산을 제안한다. 휴리스픽 연산은 문제의 특성에 맞지 않는 개체에만 적용되는 연산으로 진화 시간을 단축시킬 수 있다. 따라서 이러한 휴리스틱 연산의 타당성을 확인하기 위해 본 논문에서는 진화 알고리즘을 이용하여 최적의 클러스터 위치와 개수를 자동으로 찾아주는 문제에 클러스터의 특성을 고려한 휴리스틱 연산인 합병연산과 분할연산 그리고 K-means연산을 정의하여 다차원 실험데이터로 실험한 결과를 보이고 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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• pp.126-128
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• 1999

평균 빙산 질의란 대용량의 데이터들에 의해 avg 집단 함수를 수행한 뒤 임계값 이상인 데이터들을 결과로 출력하는 연산을 의미한다. 이 때 데이터 도메인의 크기가 메모리에 생성할 수 있는 카운터의 수보다 크기 때문에 연산 처리가 어렵다. 지난 연구에서 빙산 질의에 대해 제안한 해시 카운터는 avg 연사의 경우 착오누락이 발생한다는 문제점이 존재한다. 그래서 이런 문제점들을 해결하며 효율적으로 연산을 수행하기 위해, 데이터베이스를 분할하며 카운터를 관리하는 '메모리 Full 분할', '후보 Full 분할'의 두 알고리즘을 제안한다. 실험결과 두 알고리즘은 메모리크기, 데이터 분포, 데이터 순서에 영향을 받았는데, 데이터들이 정렬이 되어 있거나 데이터분포가 정규분포를 이룰 때 우수한 성능을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
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• pp.284-286
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• 2000

시간에 따라 변화하는 자료들을 저장하는 시간지원 데이터베이스에서 집단 함수는 시간지원 그룹화를 통하여 집단 함수 값이 변하지 않는 시간 구간을 구하고 그 각각의 구간마다 집단 함수의 결과를 생성해야 하는 복잡한 연산이다. 기존의 시간지원 집단 함수 처리 기법들은 집단 함수를 포함하는 질의가 요구되었을 때, 불변 구간을 구하기 위해 트리와 같은 자료구조를 생성하고 이 트리의 노드들을 순회함으로써 집단 함수의 결과를 생성하였다. 이 논문에서는 미리 데이터베이스를 한 번 스캔하여 투플의 시작 시간과 종료 시간들의 정렬된 집합인 시점 시퀀스를 생성하고, 이를 이용하여 시간지원 집단 함수를 처리하는 방법을 제안한다. 또한 데이터베이스에서 저장된 데이터의 삭제나 새로운 데이터의 삽입에 따른 시점 시퀀스의 갱신 방법도 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.1728-1731
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• 2012

본 논문에서는 부모 개체의 해밍 거리에 기반하여 선택적 변이연산을 적용한 유전알고리즘을 제안한다. 유전자 형이 매우 유사한 개체들 간의 유전연산은 알고리즘의 탐색성능을 저하시키고 조기 수렴의 가능성을 증가시킨다. 본 논문에서는 이러한 현상을 극복하기 위하여, 교차연산 시 선택된 두 부모 개체간의 해밍 거리에 따라 그 값이 낮으면 교차연산 후 생성된 두 자식 개체 중 한쪽에게 높은 변이확률을 적용하고 다른 한쪽 자식은 부모와 비슷한 유전자 형으로 탐색을 계속하게 하여 조기 수렴을 방지하면서 해집단의 다양성 유지 기능을 향상 시켰다. 제안한 유전 알고리즘을 다차원 배낭 문제에 적용한 결과, 같은 조건에서 단순 유전 알고리즘(SGA) 보다 향상된 탐색 성능을 보여주었다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.49-58
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• 2009

로봇의 지능화에서 기존의 하향식 접근 방식은 단일 개체 지능화에 중점을 두어 왔으나 이러한 접근은 첫째, 센싱, 연산, 통신에 소모되는 비용과 시간이 크다는 것 그리고 둘째, 예측 불가능한 환경변화에 민감하게 대응하는데 어려움이 있다. 본 연구는 이러한 단점을 극복하는 상향식 접근 방식의 집단적 지능화를 위한 알고리즘과 이를 적용한 에이전트 모델을 제안하고 시뮬레이션을 통해 검증하였다. 본 연구에서 제안한 수정된 플로킹 알고리즘은 그래픽이나 게임에서 집단이동을 보이는 생명체를 모델링 하는데 주로 사용되어온 플로킹(Flocking, Craig Reynolds)의 개념을 단순화시킴으로써 기존 플로킹의 연산과정을 단순화하여 보다 많은 수의 집단 로봇에 적용하기 용이 하도록 수정한 알고리즘이다. 시뮬레이션을 통해 수정된 플로킹 알고리즘의 집단화 적용 가능성을 검증하였고, 이를 위한 보이드 에이전트를 모델링 하였다. 또한 실질적 검증을 위하여 실제 집단로봇에 대한 사례 연구를 진행하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.263-266
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• 2002

데이터의 군집화를 수행할 때 최적 군집수 결정은 군집 결과의 성능에 많은 영향을 미친다. 특히 K-means 방법에서는 초기 군집수 K에 따라 군집결과의 성능 차이가 많이 나타난다. 하지만 대다수의 군집분석에서 초기 군집수의 결정은 경험을 바탕으로 하여 주관적으로 결정된다. 이때 개체수와 속성수가 증가하면 이러한 결정은 더욱 어려워지며 이때 결정된 군집수가 최적이 된다는 보장도 없다. 본 논문에서는 군집의 수를 자동으로 결정하고 그 결과의 유효성을 보장하기 위해 유전자 알고리즘에 기반한 최적 군집수 결정 방안을 제안한다. 데이터의 속성에 근거한 초기 해 집단이 생성되고, 해 집단 내에서 최적화된 군집수를 찾기 위해 교차 연산이 이루어진다. 적합도 값은 전체 군집화의 비 유사성의 합의 역으로 결정되어 전체적인 군집화 성능이 향상되는 방향으로 수렴된다. 또한 지역 국소값을 해결하기 위해 돌연변이 연산이 사용된다. 그리고 유전자 알고리즘의 학습 시간의 비용을 줄이기 위해 붓스트랩 기법이 적용된다.