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레포트 > 자연계열
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소개글

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Ⅰ. 서론

Ⅱ. 퍼지이론의 개념

Ⅲ. 퍼지이론의 탄생

Ⅳ. 퍼지이론의 응용

Ⅴ. 퍼지이론과 퍼지함축

Ⅵ. 퍼지이론과 퍼지집합

Ⅶ. 퍼지이론과 퍼지관계
1. 역퍼지관계 : R-1
2. Identity relation : I
3. Zero relation : Z
4. Universe relation : U

Ⅷ. 퍼지이론과 퍼지전문가시스템의 사례

Ⅸ. 결론

참고문헌

본문내용

Ⅰ. 서론

상황학습이론에서 하나의 핵심적인 문제는 어떤 종류의 맥락 또는 상황이 필요하고 그러한 맥락이 어떻게 설계되어야 하는지를 결정하는 것이다. 비록 많은 연구자들(Harley, 1993; Tripp, 1993 참조)이 맥락이 유의미한 학습을 촉진한다고는 제안했지만, 맥락이 어떻게 학습자의 수행에 영향을 주는지, 어떻게 그러한 맥락이 구성되어야 하는지에 대해서는 명확한 지침이 제공되지 않았다. 또한 최근에 몇몇 학자들은 상황학습환경론자들의 주장에 대해 반론을 제기한다. 예를 들면 Anderson과 Reder, Simon(1996)은 상황학습은 전통적인 수업의 제한된 효과와 상황학습의 효과를 과대하게 일반화하고 있다고 주장하고 있다. 즉, 상황학습론자들은 맥락 독립적인 인지와 추상화되고 단순화된 교수의 효과를 증명하는 상당수의 연구들을 무시하고 있는 것이다. 그들은 하나의 접근이 다른 접근보다 본질적으로 우수하다고 가정하는 연구보다 언제 협의적 또는 광의적인 맥락이 요구되는지, 언제 협의적 또는 광의적 맥락이 보다 적절한지를 결정하는 보다 깊이 있는 연구가 필요하다고 제안하고 있다.
전형적인 학습 환경에서 풍부한 맥락과 실제적인 과제를 제공할 수 있는 가능성에 대해서도 특별한 논쟁이 있어왔다. 대부분의 사람들이 “행위를 통한 학습(learning-by-doing)” 활동의 장점에 대해서는 동의를 하는 반면에, 그러한 환경이 전형적인 학교에서 요구되는 복잡성과 범위에 적절한지에 대해서는 회의적이다. 현재의 학교들이 가지고 있는 학습의 깊이와 범위, 사회적인 목적을 고려해 볼 때, 충분히 포괄적인 범위의 진정하고 실제적인 상황학습 환경이 쉽게 구축되지는 못할 것이다. 이런 측면에서 일상적인 학교 상황에서 교사와 학생들에 의해 적용될 수 있고 상황학습의 핵심적인 측면들을 포함하는 방법을 모색해 볼 필요가 있을 것이다.
이에, 본 연구는 상황의 설계 요소를 맥락성과 복잡성으로 나누고 이들 변인이 전형적인 교실수업 형태의 수학문제해결 능력과 전이, 태도에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 수학의 문제해결과제가 선택된 이유는 그것이 일상생활에서 사용되는 가장 중요한 기능 중의 하나이기 때문이다. 문장으로 제시되는 문제해결과제(응용문제)는 학생들이 수학적 지식을 실생활의 상황에 적용하도록 돕기 위해 가장 보편적으로 사용되는 방법이다(Davis & Mckillip, 1980). 그러나 그러한 문제들은 너무 추상적이거나 학생들에게 친숙하지 않기 때문에 학생들이 가장 어려워하는 과제이기도 하다(Kintsch ＆ Greeno, 1985; Lopez & Sullivan, 1992; Weaver & Kintsch, 1992). 종종 문장으로 제시되는 문제해 결과제들은 실제적이고 현실적인 사고보다는 순수한 학문적인 사고를 요구한다(Silver & Shapiro, 1992). 즉, 그런 문제들은 응용문제를 풀 수 있는 능력은 개발하지만 그 문제들이 반영하고자 하는 일상적인 문제들을 해결할 수 있는 능력은 개발하지 못하는 것이다.
수학적 문제해결 능력을 개선하기 위한 하나의 방법은 그러한 문제들을 친숙한 맥락안에 제시함으로 인해 풍부하고 유의미한 상황을 제공하는 것이다. 여러 연구에서 개별화된 맥락(personalized contexts)은 맥락의 유의미성을 증가하고 학생들의 동기를 높여줌으로써 문제해결 능력의 증대에 기여함을 보여주고 있다(Davis-Dorsay, Ross & Morrison, 1991; Lopez & Sullivan, 1992).

Ⅱ. 퍼지이론의 개념

퍼지 이론은 1962년 미국 캘리포니아 대학의 자데(L.A.Zadeh) 교수가 확률이론으로 해결하기 힘든 모호한 양(fuzzy quantity)을 다루기 위해 모호성(fuzzy)이라는 용어를 처음으로 사용한 뒤 1965년 \"fuzzy sets\"라는 논문을 발표한 후 체계적으로 발전하였으며 fuzzy sets(모호집단)의 의미도 이제까지의 고전적인 집합론과는 그 개념이 다르게 사용된다. 즉 고전적 집합론은 \"1이든가 0이든가\" 또는 \"yes이든가 no이든가\"등의 확정적인 사상을 대상으로 하는 데 대하여 퍼지 집합론은 \"1도 0도 아니다\" 또는 \"1에 가깝다\" 등의 애매한 사상을 대상으로 하는 집합론이다. 퍼지 집합의 대상인 '애매모호성'은 인간에게 있어 본질적인 요소로서 인간사회의 유일한 정보수단인 대화에 있어서도 \"yes이든가 no이든가\" 등의 확정적인 말보다는 \"완전한 yes나 yes에 가깝다\"라는 등의 애매한 표현이 자주 사용되고 있다. 따라서 정보의 대상은 확정적인 사상은 물론 불확정한 사상까지도 중요한 가치를 가지게 되며 이런 불확정한 정보를 처리하는 것이 퍼지 이론이다. 또한 하드웨어적으로는 종전의 컴퓨터가 인간의 뇌 중에서 계산기능이 뛰어난 좌뇌를 모방하여 개발된 것에 반하여 이미지를 묘사하고 상상과 판단기능을 수행하는 우뇌를 모방한 인간적인 사고나 판단기능에 특화

참고문헌

▷ 길병문(2005), 퍼지이론과 논리학공부, 경문사
▷ 김성신(2011), 퍼지이론을 이용한 객체지향언어에서의 알고리즘 효율성 평가시스템 개발 , 호서대학교
▷ 유동선(1998), 기초퍼지이론, 교우사
▷ 이건창(2004), 퍼지이론, 경문사
▷ 홍릉과학출판사(1991), 퍼지 이론 및 응용
▷ 현민우 외 4명(2011), 퍼지이론을 이용한 긴급오더 의사결정 연구, 한국경영공학회

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