본 고에서 다루고자 하는 지능형 로봇 공간(intelligent robotic space)은 이동성(mobility), 조작성(manipulability)으로 대표되는 로봇의 독특한 기능을 분산센싱, 분산처리환경을 구축하여 고기능화함으로써 자연스러운 이동, 조작기능의 구현이 가능한 공간으로 정의할 수 있다. 이는 개념적으로 가상 공간(virtual space), 추론 공간(semantic space), 물리 공간(physical space)으로 구성된다. 가상 공간은 로봇-센서간 융합을 통한 환경지도 작성 및 표현을 위한 플랫폼 기술이고 추론 공간은 로봇 및 로봇과 연동된 사람이나 사물의 상태 해석을 위한 객체 모델 기술이다. 물리 공간은 지능형이동성과 로봇 조작 능력의 향상을 위한 지능형 하드웨어 공간이다. 본 고에서는 물리공간에서 가장 핵심적인 이슈인 실내 측위기술에 대해서 알아본다. 측위기술은 사람이나 사물의 위치를 정밀하게 결정하여 로봇이 인간과 공존할 수 있도록 안정적이고 신뢰성 있는 측위 정보를 제공하는 것을 목적으로 한다. 지능형 로봇을 위한 측위기술은 크게 무선 센서네트워크 기반의 광역(coarse) 위치 결정과 RFID 및 로봇 비전(vision)을 기반으로 하는 정밀(fine) 위치 결정으로 나뉘어진다. 본 고에서는 Wi-Fi, ZigBee, UWB를 이용하는 무선 센서네트워크 기반의 실내 위치 측정에 관한 연구 개발 동향을 분석하고 각각의 기술이 가지는 장단점을 비교한다.
본 논문에서는 퍼지 추론 기반의 다항식 RBF 뉴럴네트워크(Polynomial Radial Basis Function Neural Network; pRBFNN)를 설계하고 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 이용하여 모델의 파라미터를 동정한다. 제안된 모델은 "IF-THEN" 형식으로 기술되는 퍼지 규칙에 의해 조건부, 결론부, 추론부의 기능적 모듈로 표현된다. 조건부의 입력공간 분할에는 HCM 클러스터링에 기반을 두어 구조가 결정되며, 기존에 주로 사용된 가우시안 함수를 RBF로 이용하고, 원뿔형태의 선형 함수를 제안한다. 또한 입력공간 분할시 데이터 집합의 특성을 반영하기 위해 분포상수를 각 입력마다 고려하여 설계함으로서 공간 분할의 정밀성을 높인다. 결론부에서는 기존 상수항의 연결가중치를 다항식 형태로 표현하는 pRBFNN을 제안한다. 제안한 모델의 성능을 평가하기 위해 Box와 Jenkins가 사용한 가스로 시계열 데이터를 적용하고, 기존 모델과의 근사화와 일반화 능력에 대하여 토의한다.
기존 상황인식 시스템을 제안한 대부분의 연구는 모바일 환경에서 제한된 모바일 기능과 메모리 공간 및 데이터 처리 능력으로 인해 소규모의 상황인식 처리 능력을 가지는 단점과 추론 엔진의 부분 개발로 인한 상황 정보 추론 방식의 제한적인 형태로 나타나고 있다. 이에 본 논문에서는 모바일이라는 단점을 극복하고자 모바일 클라우드 환경을 기반으로 Jess 및 SWRL을 이용한 상황인식 프로세스를 구현하였다.
본 연구는 공간추론활동을 통한 기하학습이 수학적 문제해결력과 수학적 태도에 미치는 효과를 알아보는데 목적이 있다. 이러한 연구 목적을 규명하기 위하여 서울특별시 소재의 초등학교 6학년 2개 반을 연구대상으로 선정하여 실험집단에는 공간추론활동을 통한 기하학습을, 비교집단에는 일반적인 기하학습을 실시하였다. 학습내용은 6학년 1, 2학기 단원에서 선정하였으며 이를 바탕으로 실험집단과 비교집단에 적용할 지도안, 활동지를 작성하여 4주 동안 11차시를 적용하였다. 그 결과, 공간추론활동을 통한 기하학습을 한 실험집단과 일반적인 기하학습을 한 비교집단의 사후 수학적 문제해결력에서 통계적으로 유의미한 차이가 존재하였다. 수학적 태도에서는 유의미한 차이는 보이지 않았지만 실험 집단 내에서는 실험 전에 비하여 실험 처치 후에 수학적 태도가 유의미하게 향상되었음을 알 수 있었다. 이와 같은 결과로부터, 공간추론활동을 통한 기하학습은 학생들의 분석력, 공간감각능력, 논리력을 향상시켜 이를 종합적으로 발휘해야 해결할 수 있는 수학적 문제해결력을 신장시키고 수학적 태도에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다.
시각적 공간분석학은 인간의 공간인지 및 분석 능력을 최대한 발휘할 수 있는 다양한 시각화 도구를 개발함으로써 복잡한 시공간 데이터를 효율적으로 분석하는 학문으로, 궁극적으로는 인간의 추론능력과 시각적 분석도구의 효과적인 융합을 목적으로 한다. 시각적 공간분석학은 최적의 의사결정지원 도구를 개발하는 방법론으로 그 활용 범위가 매우 넓은데, 최근에는 지리적 시각화의 연구 전통을 계승하여 새로운 시각화 도구를 개발하고 다양한 분석을 통해 그 유용성을 확인하는 연구들이 시작되고 있다. 본 연구는 최근에 제안된 시각화 도구인 T 산포도와 전산분석법을 통합하여 우리나라 지역별 수출화물 발생패턴을 7개 유형으로 분석함으로써, 향후 공간의사결정 지원과정에서 시각적 공간분석학의 다양한 활용 가능성을 제시해주고 있다.
일반적으로 러프집합은 지식베이스 시스템에서 근사공간을 이용한 불확실한 데이터의 분류, 추론 및 의사결정 등에 사용된다. 지식베이스 시스템의 데이터 중에서 연속적인 구간 특성을 갖는 정량적 속성값이 불연속적일 때 중복 또는 불일치 등의 불확실성이 발생된다. 본 논문은 러프집합의 정량적 속성값들의 정성적 속성으로 변환시킬 때 식별 불가능 영역에 있는 정량적 속성값들을 명확한 경계를 갖는 보조구간으로 분리하여 불확실성을 제거함으로써 러프집합의 분류능력을 향상시키는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 주파수변환 기반의 워터마크 기법과 퍼지추론을 융합하여 외부공격에 강건한 강워터마킹 방법을 제안한다. 제안 방법은 디지털 영상을 주파수 공간으로 변환시킨 후 효과적인 워터마크 삽입을 위해, 인간의 감지능력이 떨어지는 주파수 계수를 분석하여 이 계수들을 퍼지화하였다. 외부환경에 유연하게 적응할 수 있는 추론시스템을 구현하여 최적의 계수를 선택한 후, 워터마크를 삽입 및 검출하도록 설계하였다. 이 방법의 강인성을 평가하기 위해 표준영상과 일반 영상을 사용하였고, 워터마크를 검출하여 부분절단, 압축등의 외부 공격을 받은 경우를 비교하고 하였다. 실험 결과, 전형적인 방법과 비교하여 동일환경에서 제안한 방법이 PSNR과 유사도가 우수함을 보였다.
상황인식 서비스라는 개념은 컴퓨팅과 통신을 기반으로 서비스를 제공 받는자의 주변 상황을 컴퓨터가 인식하고 스스로 판단하여 사용자에게 유용한 정보를 제공하는 서비스이다. 그러나 모바일 환경에서 제한된 모바일 기능과 메모리 공간 및 추론 비용 증가로 인해 소규모의 상황인식 처리 능력을 가지는 단점과 추론 엔진의 부분 개발로 인한 상황 정보 추론 방식의 제한적인 형태로 나타나고 있다. 이에 본 논문에서는 특정 플랫폼에 종속되지 않고 다양한 모바일기기에서 상황인식 서비스를 제공받을 수 있도록 PaaS기반의 GAE을 이용한 모바일 클라우드 상황인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 추론 설계 방식은 OWL의 온톨로지와 SWRL 규칙으로 표현되는 시멘틱 추론을 이용한 지식베이스 프레임워크와 규칙 기반의 추론 엔진을 제공하는 Jess를 활용하여 설계한다. 아울러 기존 추론 질의 방식인 시멘틱 검색의 SparQL 질의 추론 방식의 단점을 극복하고자 SWRL형태의 Rule 규칙 정보인 Class, Property, Individual등의 속성값들을 특정 플러그인을 이용하여 Jess 추론 엔진에 연결하도록 설계한다.
이 연구는 판구조론(plate tectonics)에 대한 지구적 인지과정(geocognition)의 검사 문항을 중학생, 고등학생 및 대학생들에게 적용하여 문항별 응답 반응을 Rasch 모델에 근거하여 횡단적으로 분석하였다. 그 결과를 바탕으로 판구조론에 대한 학습 발달과정 및 교육과정 개발을 위한 기초 자료를 제안하고자 하였다. 판구조론의 개념적 구인은 '판과 관련된 지구 내부 구조의 이해, 판 경계에서 특징적인 지형, 판 경계의 지질 현상'으로, 지구적 인지과정의 구인은 시간적 추론, 공간적 추론, 과거역산적 추론, 시스템 사고로 선정하였다. 판구조론의 개념적 구인을 문항의 소재로 하여 지구적 인지과정의 추론 능력을 조사하는 통합적 형태로 9개의 평가 문항을 개발하였다. 문항의 그림 자료들은 모두 GeoMapApp을 활용하여 작성하였다. 전체 문항에 대한 학생들이 얻은 점수에 따라 학생들의 수준을 구분하고 이를 각 문항의 과제 곤란도와 비교하여 측정하는 Rasch 모델을 적용하여 학생들의 문항 반응 결과를 측정하였다. Rasch 모델 분석으로 중학생, 고등학생 및 대학생의 Wright map을 각각 작성하여 학생들의 능력과 문항 곤란도를 서로 비교하였고, Differential Item Functioning 분석을 통해 세 학교급 학생들의 문항 반응 결과를 종합하여 수행하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 현행 과학 교육과정에서 판구조론에 대한 지구적 인지과정은 중학생, 고등학생에게 모두 평가 가능한 구인임을 알 수 있었다. 둘째, 중학교 ~ 대학교에 이르는 횡단적 분석에서 학생들의 발달 양상이 가장 두드러진 지구적 인지과정의 요소는 공간적 추론이었다. 셋째, 판구조론에 대한 지구적 인지과정은 적절한 교수활동의 도움과 지구과학 내용 지식을 비계(scaffolding)로 하여 더 높은 수준으로 발달할 수 있다. 넷째, 지구적 인지과정은 과제의 내용과 분리된 일반적 추론 능력이 아니라 과제의 내용과 연관된 내용-특이적(content-specific) 추론임을 알 수 있었다. 이 연구에서 수행한 횡단적 분석의 결과를 바탕으로 지구과학 교육과정에서 판구조론의 내용 체계를 재구성하기 위한 제언을 제시하였다.
천문학 학습 과정에서 공간적 사고의 중요성을 고려할 때, 교원 양성 단계에서부터 공간적 사고를 고려한 교수⋅학습 방법에 대한 교육이 이뤄질 필요가 있다. 그에 따라 본 연구는 초등 예비교사들에게 공간적 사고에 대한 교육을 실시한 후 이들이 천문 단원 교과서의 삽화 및 탐구활동에 대해 인식하는 문제점과 개선안의 양상을 탐구하였다. 본 연구에서는 천문 영역의 공간적 사고를 공간 개념, 표상, 추론 과정으로 구성된 것으로 정의하였다. 수도권 소재 A 교육대학에 재학 중인 3학년 학생을 대상으로 2021년 10월, 2주에 걸쳐 공간적 사고에 대한 교육이 실시되었으며 예비교사들은 천문 단원 중 1개 차시를 자율적으로 선택하여 공간적 사고 측면에서 현행 교과서의 문제점을 분석하고 그에 대한 개선안을 제시하였다. 최종적으로 22명이 제시한 33개의 사례가 분석되었으며, 연구 결과는 다음과 같다. 예비교사들은 공간 개념과 추론 과정 측면에서 교과서 삽화 및 탐구활동의 한계를 인식하고 그것을 보완하기 위한 개선안을 제안하는 모습을 나타냈다. 그러나 일부 예비교사는 문제점을 타당하게 인식하더라도 적절한 개선안을 제안하지 못하거나, 공간적 사고 측면에서 삽화나 탐구활동을 분석하지 못하는 경향도 나타냈다. 본 연구는 공간적 사고에 대한 일련의 교육을 통해 예비교사가 천문 교수 실행시 공간적 사고 측면에서 교과서 삽화나 탐구활동을 인식하고, 그 한계를 보완할 능력을 갖출 수 있음을 보였다는 점에 의의가 있다. 아울러 본 연구 결과가 공간적 사고와 관련된 교사 양성 프로그램에 시사하는 바에 대해서도 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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