본 논문에서는 해집단을 다음세대로 진화시킬 때, 유전알고리즘과 진화전략을 동시에 사용하고, 적합도에 따라 복제하는 과정에서 유전알고리즘과 진화전략이 적용될 해집단의 비율이 적응적으로 변경되는 적응진화 알고리즘을 제안하였다. 또한 제안한 알고리즘을 실시간 적용하기 위해 PC 클러스터 시스템으로 병렬처리하여 최적해 탐색 성능 및 탐색속도를 개선하였다. 제안한 알고리즘을 실 배전계통 고장복구 문제에 적용해 본 결과, 유전 알고리즘 또는 진화전략을 단독으로 사용한 경우보다 제안한 방법이 더 빠른 시간내에 우수한 최적해를 탐색하였고, 병렬 연산의 수행 노드수 증가에 따라 최적해 탐색성능은 유지하면서 최적해 탐색시간을 상당히 단축시킴을 확인하였다.
본 논문에서는 해집단을 다음세대로 진화시킬 때, 유전알고리즘과 진화전략을 동시에 사용하고, 적합도에 따라 복제하는 과정에서 유전알고리즘과 진화전략이 적용될 해집단의 비율이 적응적으로 변경되는 적응진화 알고리즘을 제안하였다. 또한 제안한 알고리즘을 실시간 적용하기 위해 PC 클러스터 시스템으로 병렬처리하여 최적해 탐색 성능 및 탐색속도를 개선하였다. 제안한 알고리즘을 참고문헌의 배전계통 재구성 문제에 적용해본 결과, 유전 알고리즘 또는 진화전략을 단독으로 사용한 경우보다 제안한 방법이 더 빠른 시간내에 우수한 최적해를 탐색하였고, 병렬 연산의 수행 노드수 증가에 따라 최적해 탐색성능은 유지하면서 최적해 탐색 시간을 상당히 단축시킴을 확인하였다.
본 연구는 신입생들이 대학생활에서 실제적으로 필요한 학업수행과 진로 탐색을 중심으로 이에 대한 방법적인 지식을 습득할 수 있는 교과목의 운영방법을 개선하고 그 효과를 탐색하는데 목적을 두고 있다. 이를 위해 A대학교에서 신입생들을 대상으로 교양필수로 개설, 운영 중인 '학습전략과 진로탐색' 교과목을 학습 포트폴리오(Learning Portfolio) 활용 중심의 교수-학습법으로 개선하여 운영하고 그 효과를 측정하였다. 연구를 위하여 문헌연구, 국내외 우수 사례 분석, 전문가 자문, 교수자 및 학습자 설문조사 등의 연구방법을 통해 학습 포트폴리오를 활용한 '학습전략과 진로탐색' 교과목을 2011학년도 1학기의 수업에 전면적으로 운영하고 그 효과를 살펴보았다. 활용결과, 담당 교수자와 과목 수강생들이 학습 포트폴리오 활용 교수-학습방법에 대해 만족하였으며, 과목 수강생 대상의 사전-사후 설문조사 결과 본 교과목의 수강이 학습전략과 진로탐색에 도움이 되었다는 것을 확인하였다.
오늘날 역동적이고 불확실성이 큰 시장 환경 속에서 급진적 혁신의 성과를 높이는데 있어서 외부지식 탐색 전략의 중요성은 커지고 있다. 하지만 외부지식 탐색 전략에 대한 기존의 연구들은 지식의 원천을 구분하지 않고 모호하게 측정하였기 때문에 외부지식 탐색 전략이 급진적 혁신성과에 미치는 영향에 대해 상반된 결과들이 존재하였다. 이에 본 연구에서는 급진적 혁신을 위한 새로운 지식이 다른 환경에서 배태되었을 경우 각기 상이한 특성을 지닐 수 있음을 고려하여, 외부지식 탐색 전략을 '시장 관계'와 '비시장 관계'로 나누어 이들이 급진적 혁신성과에 미치는 영향을 살펴보고자 한다. '시장 관계'는, 기업이 시장에서 직접적으로 맞닿게 되는 행위자들로 구성된 원천으로 이들을 통해 시장지식(Market Knowledge)을 제공하는 반면에, '비시장 관계'는 시장 내에서 기업들이 직접적으로 경쟁하는 관계가 아니지만 시장지식을 넘어서는 새롭고 참시한 기초 과학적 지식(Basic Scientific Knowledge)을 습득할 수 있게 한다. 이렇게 외부지식의 원천을 구분함으로써 각각 이들이 제공하는 지식의 고유한 특성과 급진적 혁신 성과 간의 관계에 대한 이해를 보다 깊이 하고자 하였다. 이를 위하여 과학기술정책연구원(STEPI)에서 제공하고 있는 제조업 분야의 431개 기업 데이터를 활용하여 실증 분석하였다. 분석 결과 외부지식 탐색 전략 중 '시장 관계'에 기반을 둔 광범위하고 심도 있는 외부지식 탐색은 모두 급진적 혁신 성과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났지만, '비시장 관계'를 통해 탐색된 외부지식은 급진적 혁신 성과에 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 기업이 급진적 혁신성과를 향상시키기 위해서는 시장 내의 행위자들과 상호 협력적인 관계를 유지해 나가면서 시장 지식을 효율적으로 활용할 필요성이 있음을 시사한다.
본 연구는 제휴 포트폴리오 전략을 규명하고 특성을 비교분석하여 성공적인 제휴 활용방안에 관한 시사점을 도출하고자 수행한 것으로 2012년과 2013년 기업활동조사에 중복하여 응답한 제조기업 중 제휴 경험이 1번 이상 있는 477개의 표본을 대상으로 연구를 수행하였다. 분석결과, 기업의 제휴 포트폴리오 전략은 탐색, 활용, 양손잡이 제휴 포트폴리오 전략의 3가지 유형으로 나타났다. 탐색 포트폴리오 제휴전략을 추진하는 기업은 주로 공동기술개발과 기술제휴를 중심으로 제휴 포트폴리오를 구성하고 있었으며 제휴의 수가 다른 유형에 비해 많고 넓게 퍼져 있는 특성을 보였다. 두 번째 전략인 활용 포트폴리오 제휴전략을 추진하는 기업은 주로 공동마케팅, 공동생산, 공동브랜드를 중심으로 제휴 포트폴리오를 구성하고 있으며 제휴의 수가 탐색제휴에 비해 적고 제휴 범위도 좁은 특성을 나타내고 있었다. 세 번째 양손 포트폴리오 제휴전략을 추진하는 기업은 공동마케팅, 공동기술개발, 기술제휴, 공동생산, 공동브랜드를 모두 적극적으로 활용하는 포트폴리오를 구성하고 있으며 추진한 제휴의 수도 가장 많고 넓게 퍼져 있는 특성을 나타내고 있었다. 제휴 포트폴리오 전략 유형 간 기업의 특성과 내부 역량은 보유 특허수, 기술개발역량, 마케팅 역량, 국제화 역량이 각각 통계적으로 유의미한 차이를 나타내었다.
본 연구는 정보검색시스템에서 중요한 역할을 하는 이용자 인터페이스의 효용성을 높이기 위해서 시도된 다양한 기술 및 기법을 다각적으로 조사하였다. 특히 질의어처리 인터페이스, 탐색전략 인터페이스, 적합성 피드백 인터페이스를 중점으로 탐색관련 인터페이스 기능과 문헌 브라우즈 인터페이스, 탐색결과 브라우즈 인터페이스와 같은 브라우즈 관련 인터페이스 기능에 대하여 중점적으로 살펴보았다. 앞으로의 이용자 인터페이스 기능은 시각적 검색 기법, 인공지능 기법, 멀티모드 커뮤니케이션 기법 등이 많이 사용될 것으로 보았다.
본 논문은 목적 상태를 구성하는 부분목적들 사이의 선취관계를 이요하는 새로운 탐색방법을 제안한다.제안된 방법은 기존의 인공지능 탐색 방법에 부분 목적들간의 선취관계를 이용하여 분지인수(branching factor)와 탐색 공간의 깊이를 줄이고,직접 성취 가능한 극대 부분 목적과 필연적인 작업들을 즉시 실행하는 전략을 사용하여 효율성을 더육 제고 시킨다. 이러한 전략을 사용하는 제안된 알고리즘의 효율성을 이론적으로 보일 뿐 아니라,점증깊이 우선 탐색(DFID:Depth-First Iterative Deepening Search)방법과 IDA(Iteratice Deepening A)알고리즘에 제안도니 방법을 적용하여 얻은 변형된 탐색 알고리즘을 이용하는 로봇 계획 시스템을 구현하여 제안된 전략의 효율성을 실험적으로도 보인다.
본 연구의 목적은 Piaget의 인지발달단계(전조작 구체적 조작 단계)에 따른 자연과 개념획득에 효과적인 교수전략을 탐색하기 위한 연구로서, 첫째는 문헌연구를 통해서, Piaget의 인지이론을 기초로한 교육론과 개념학습을 위한 교수전략을 연구함으로써 전조작 단계의 어린이, 구체적 조작단계의 어린이에게는 연역적 교수전략보다 귀납적 교수전략이 더 효과적이며, 구체적 조작단계의 어린이에게는 초보적인 논리능력이 발달하므로 연역적 교수전략도 가능하며, 이 2가지의 인지단계가 복합돼 있는 국민학교 2학년 집단에게는 귀납적 교수전략이 보다 효과적일 것이라는 데에 이르렀다. 둘째로는 현장 실험연구로서 실제로 자연과 2학년의 한 단원을 연억 귀납의 교수전략의 단계에 맞추어 적용하였다. Piaget의 인지 발달 단계예 따른 자연과 개념획득을 위한 효과적인 교수전략을 탐색해본 결과는 다음과 같다. 첫째, 전조작 단계의 아동은 자연과 개념획득을 위해서는 연역적 교수전략보다 귀납적 교수전략이 더 효과적이다. 둘째, 구체적 조작단계의 아동에게는자연과 개념획득을 위한 교수전략은 귀납적 교수전략이 효과적이지만, 연역적 교수전략도 가능하다는 것이다. 이로써 국민학교 2학년 즉, 전조작 단계와 구체척 조작단계가 복합돼있는 집단에게는 연역적 교수전략보다 귀납적 교수전략이 보다 더 효과적이라는 것이다.
탐색회의는 조직이나 지역사회의 사람들로 하여금 그들의 가장 바람직한 미래를 규정하고 참여에의 책임감을 강조하는 과업수행을 위한 전략을 만들어낼 수 있도록 하는 참여적 계획 방법이다. 참여자들은 가능한 한 다양한 배경을 지닌 사람들이며, 그리하여 그들이 지니고 있는 지역사회에 대한 자신들의 지식과 과정을 변화시킬 수 있는 기술을 가지고 지역사회 개발에 기여할 수 있다. 탐색회의는 이루어져야만 하는 특별한 활동들을 규정하고 필요한 변화를 만들어낼 책임을 지니는 사람들에게 힘을 부여함으로써 표준적인 전략 계획보다 훨씬 더욱 유용한 결과를 산출한다. 계획과정에의 전체 지역사회의 참여는 바람직한 결과를 지역사회 전체가 소유할 개연성을 증가시키는 데, 이는 과업을 수행하는데 필수불가결하고 지역사회가 희망하는 목표를 성취하는데 중심적인 조건이다. 효과적인 지역사회 개발 계획을 위한 탐색회의의 성공적인 수행을 위해서는, 중앙정부가 지방정부의 탐색회의와 관련된 교육프로그램을 제공해야 하는데, 이는 탐색회의가 참여자들을 조직하고 관리하는 따위와 같은 얼마간의 기술을 필요로 하기 때문이다.
타부 탐색은 타부 전략 기법과 최급 강하 알고리즘이 결합된 알고리즘이다. 이는 한번 방문한 해는 다시 방문하지 않음으로써 지역 최적해에 수렴하지 않고 새로운 방향으로 움직이게 하여 공간 탐색 능력 효율을 높인다. 그러나 기존의 타부 탐색에서 이웃 해를 생성하는 방법에 따라 성능이 많이 좌우된다. 좋지 않은 이웃 해를 생성하는 탐색에서는 얻고자 하는 최적해에 수렴하는 시간이 많이 걸린다. 따라서 이웃 해를 생성할 때 해밍 거리를 고려하여 균형 있는 이웃 해론 생성하고, 해 공간은 탐색함으로써 우수한 최적해를 얻게 됨을 본 논문에서는 보여주고 있다. 이는 다양성도 보장되므로 최적해에 수렴해 가는 속도 또한 빠른 것을 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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