수학교육 연구 공동체에서는 모델링 활동을 통한 수학 학습에 대한 논의들이 지속되어 왔다. 모델링 활동은 대안적인 수학 교수 학습 방법으로 논의되어 왔으나, 모델링 활동을 통하여 이루어지는 수학 학습은 어떠한 성격을 갖는지, 그리고 이는 어떠한 과제 설계와 수업 실행을 통하여 달성할 수 있는지에 대한 합의점은 도출되지 못한 실정이다. 모델링 활동을 통한 수학 학습을 시도해 온 선행 연구들의 논의로부터, 본 연구에서는 모델링 활동이 메타수준의 수학적 담론 생성과 메타규칙의 변화를 포함하는 메타수준 학습을 촉진할 수 있을 것으로 판단하였다. 이에 본 연구에서는 메타수준 학습을 촉진할 수 있는 모델링 과제 설계와 수업 실행 방안을 도출하고, 이를 실행하여 수학 교수 학습에서 모델링 활동의 잠재력을 확인하는 데 목적을 둔다.
본 연구는 화학교과 내용 맥락 하에서 모델링 실천을 통해 드러난 메타모델링 지식 구성요소별 인식수준을 진단함으로써 메타모델링 지식과 통합된 모델링 실천 프로그램 구성을 위한 기초자료를 얻고자 하였다. A 과학 영재학교 2학년 재학생 16명을 대상으로 화학 교사가 변칙현상이 포함된 탐구기반 모델링을 진행하였으며, 모델의 가변성, 모델의 다중성, 모델링 과정 등 메타모델링 지식 구성요소별 인식수준을 분석하기 위하여 학생이 기록한 탐구노트와 연구자가 기록한 관찰노트를 분석에 활용하였다. 인식수준은 0단계부터 3단계까지 분류하였다. 분석 결과, 메타모델링 지식의 구성요소 중 모델링 과정에 대한 인식수준이 가장 높았으며 모델의 다중성 다음으로 모델의 가변성에 대한 인식수준이 가장 낮은 것으로 나타났다. 모델 가변성에 대한 낮은 인식수준의 원인은 학생들이 개념모델을 객관적 사실로 인식하는 것과 관련이 깊고, 모델 다중성에 대한 낮은 인식수준의 원인은 주어진 현상에 대해 오직 하나의 올바른 모델이 존재한다는 신념과 관련이 있다. 학생들은 개념모델을 화학기호와 같은 상징적 모델을 이용하여 정교화하였으나 모델링 전 과정에 영향을 주는 자료해석의 중요성에 대한 인식이 부족하였다. 모델의 본성을 명시적으로 안내할 수 있는 사전활동의 도입하고, 자료해석의 중요성을 구체적 예시를 통해 안내할 필요가 있다. 다른 관점에서 제안된 모델의 수용 가능성을 고려하고 검증하는 훈련이 모델링 실천 프로그램을 통해 이루어져야 한다.
This paper presents comparative studies of reliability analysis and meta-modeling using the sampling method of Monte Carlo simulation for the structure design of an automatic ocean salt collector (AOSC). The thickness sizing variables of structure members are considered as random variables. Probabilistic performance functions are selected from strength performances evaluated via the finite element analysis of an AOSC. The sampling methods used in the comparative studies are simple random sampling and Sobol sequences with varied numbers of sampling. Approximation methods such as the Kriging model is applied to the meta-model generation. Reliability performances such as the probability failure and distribution are compared based on the variation of the sampling method of Monte Carlo simulation. The meta-modeling accuracy is evaluated for the Kriging model generated from the Monte Carlo simulation and Sobol sequence results. It is discovered that the Sobol sequence method is applicable to not only to the reliability analysis for the structural design of marine equipment such as the AOSC, but also to Kriging meta-modeling owing to its high numerical efficiency.
Irfan Khan;Xianchao Zhang;Ramesh Kumar Ayyasam;Rahman Ali
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권7호
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pp.1773-1793
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2023
Automated machine learning, often referred to as "AutoML," is the process of automating the time-consuming and iterative procedures that are associated with the building of machine learning models. There have been significant contributions in this area across a number of different stages of accomplishing a data-mining task, including model selection, hyper-parameter optimization, and preprocessing method selection. Among them, preprocessing method selection is a relatively new and fast growing research area. The current work is focused on the recommendation of preprocessing methods, i.e., feature subset selection (FSS) algorithms. One limitation in the existing studies regarding FSS algorithm recommendation is the use of a single learner for meta-modeling, which restricts its capabilities in the metamodeling. Moreover, the meta-modeling in the existing studies is typically based on a single group of data characterization measures (DCMs). Nonetheless, there are a number of complementary DCM groups, and their combination will allow them to leverage their diversity, resulting in improved meta-modeling. This study aims to address these limitations by proposing an architecture for preprocess method selection that uses ensemble learning for meta-modeling, namely AutoFE-Sel. To evaluate the proposed method, we performed an extensive experimental evaluation involving 8 FSS algorithms, 3 groups of DCMs, and 125 datasets. Results show that the proposed method achieves better performance compared to three baseline methods. The proposed architecture can also be easily extended to other preprocessing method selections, e.g., noise-filter selection and imbalance handling method selection.
소프트웨어 모델링 과정에서 생성되는 산출물들에 대한 모델의 재사용성을 향상시키기 위한 기법으로, MDA 모델 기반의 개발방법이 적용되고 있다. 아직도, UML을 이용한 MDA 기반의 개발에 대한 계층적이고 체계적인 기법은 미약한 상태이다. 이로 인해, MDA 메타모델에 기반한 일관성 있고 재사용성이 높은 MDA 모델링이 제대로 실현되지 못하고 있다. 본 논문은 이를 해결하기 위해, 2+1 View 통합 메타모델을 통한 MDA(PIM/PSM) 컴포넌트 모델링 기법을 제시한다. 먼저, 개발 프로세스 view와 MVC View를 표현할 수 있는 meta-architecture view 모델을 정의한다. 정의된 meta-architecture view 계층의 메타 레벨에서, 개발 프로세스 view와 MVC view별로 MDA 기반의 계층적 통합 메타 모델이 제시된다. 이 메타모델은 UML 모델과 GUI 모델이 갖는 모델링 요소들을 PIM과 PSM에 의해 계층적으로 표현한다. 제시한 메타모델을 ISMS 시스템에 적용하여 MDA 기반의 컴포넌트 모델링 사례를 제시한다. 이를 통해, 개발단계별 및 MVC 방식에 의해 일관성 있고 계층적인 MDA 컴포넌트 모델을 구축할 수 있다. 따라서, 모델에 대한 독립성과 재사용성의 향상을 기대할 수 있다.
본 연구는 초등교육 현장에서 이루어진 모델링 수업 사례와 모델링 수업에 관한 초등교사의 인식이 나타난 연구를 통해 초등과학 모델링 수업의 구성과 속성 및 교사의 역량 요인을 탐색하고자 하였다. 이를 위해 모델링 수업 사례와 초등교사의 인식이 드러난 질적 연구물을 종합적으로 분석하는 질적 메타분석을 수행하였다. 분석 결과, 초등과학 모델링 수업의 구성은 모델을 생성하고 평가한 뒤 수정하는 과정을 거치며, 이러한 과정은 소집단 상호작용 안에서 이루어짐을 알 수 있었다. 초등과학 모델링 수업의 속성은 모델링 수업에 영향을 미치는 요인과 모델링 수업에 참여하는 학생에게 요구되는 역량 요인으로 나뉠 수 있는데, 모델링 수업에 영향을 미치는 요인에는 '소집단 상호작용'과 '수업 시간'이 도출되었다. 모델링 수업에 참여하는 학생들에게 요구되는 역량 요인으로는 '과학 지식', '메타모델링 지식', '감정 조절 능력'이 도출되었다. 초등과학 모델링 수업에 필요한 교사의 역량 요인은 교사가 알아야 할 지식, 갖추어야 할 기능, 태도 측면에서 분석되었다. 분석 결과, 교사는 '메타모델링 지식', '모델링 평가지식'을 알고 있어야 하며, '학생에 대한 감정적 지원' 능력을 갖추고, '모델링의 가치에 대해 인식'하는 것이 필요함을 알 수 있었다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 본 연구에서는 효과적인 모델링 수업을 위한 교육적 방법에 대해 논의하였다.
Information integration of heterogeneous digital parts libraries or electronic pars catalogs is one of issues in B2B procurements. We need to provide an integrated view for multiple information sources. Utilization of ontologies as the metadata descriptions of the information sources can provide an integrated view. However, in order to integrate independently developed ontologies, the mismatches among them should be resolved. In this paper, we propose an ontology of meta-concepts, i.e. meta-ontology. The meta-concepts play the role of vocabulary to describe the parts library ontologies and provide well-established ontological semantics that helps the ontology modelers to consistently identify parts library concepts and systematically structure them. Consequently, the meta-ontology reduces the differences in the way the parts knowledge is interpreted and ensures the mismatches are confined to manageable mis matches, so that a software program can merge automatically. Modeling ontologies of mold and die parts libraries for B2B e-commerce is taken as an example to show how to use the meta-ontology. We also discuss how a parts library mediation system can automatically merge the well-structured parts library ontologies.
Since XML (eXtensible Markup Language) was highlighted as an information interchange format, there is an increasing demand for incorporating XML with databases. Most of the approaches are focused on RDB (Relational Databases) because of legacy systems. But these approaches depend on the database system. Countless researches are being focused on DTD (Document Type Definition). However XML Schema is more comprehensive and efficient in many perspectives. We propose a meta-model for XML Schema that is independent of the database. There are three processes to build our meta-model: DOM (Document Object Model) tree analysis, object modeling and storing object into a fixed DB schema using model mapping approach. We propose four mapping rules for object modeling, which conform to the ODMG (Object Data Management Group) 3.0 standard. We expect that the model will be especially useful in building XML-based e-business applications.
XPDL(XML Process Definition Language)은 프로세스 정의 교환을 위하여 WfMC에서 제안한 XML 기반 언어이다. 본 논문에서는 워크플로우 프로세스의 정의와 교환을 위하여 XPDL 문서의 구조(Schema)를 UML 다이어그램으로 모델링하여 기업들 간의 상호연동과 협업을 위한 업무흐름 파악을 용이하게 하는 모델을 제안한다. 이를 위해 XPDL 문서를 UML의 클래스 다이어그램과 액티비티 다이어그램으로 변환하는 사상 규칙을 정의하여, XPDL 프로세스 메타모델(Meta-Model)를 구성하는 각 엘리먼트는 클래스 다이어그램으로 모델링하고, 프로세스 액티비티(Process Activity)는 액티비티 다이어그램으로 모델링하는 기법을 제안한다. 또한 제안된 기법을 "신용 카드 상태 체크 시스템"의 워크플로우에 대한 XPDL 문서을 적용하여 제안된 기법의 유효성을 검증한다.
한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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pp.385-392
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2001
This paper proposes a meta modeling technique which permits to describe a KBS according to three axis: the object of reuse axis, the levels of granularity axis and the reuse process axis. The object of reuse axis allows to see a KBS as a set of inter-related components for reuse purposes. The levels of granularity axis allows to describe the KBS components according to different levels of granularity for clarity and reuse purposes. The reuse process axis allows to see the KBS components as (re)usable components.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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