최근 각광을 받고 있는 데이터 마이닝 분야에서 데이터 마이닝 툴과 시스템의 등장으로 상호적이고 사용하기 쉬운 GUI 환경의 강력한 데이터 마이닝 질의 언어가 필요하게 되었다. 공간 데이터 마이닝은 공간 데이터에서 유용한 지식을 발견하기 위한 데이터 마이닝의 한 부문이며 공간 데이터는 점, 선, 사각형, 다각형 등으로 이루어져 있다. 공간 데이터 마이닝은 지리정보시스템(GIS)과 더불어 최근에 많은 관심과 연구가 활발히 진행되고 있다. 한편, 공간 데이터 마이닝을 위한 질의 언어와 그 언어에 기반한 공간 데이터 마이닝 질의 처리 및 최적화에 대한 연구가 중요하게 대두되고 있다. 공간 데이터에 대한 마이닝은 일반 관계형 데이터베이스에서의 질의 언어로는 표현이 불가능하다. 본 연구에서는 먼저 공간 데이터 마이닝 질의언어를 정의, 설계하고 질의 언어에 결과 표현 방식과 결과 데이터 집합의 저장을 명시하여 질의 표현의 효율을 높이는 방식을 제시하였다. 또한 공간 데이터 마이닝을 위한 질의 처리 및 최적화 과정을 질의에 기반한 공간 실체화 뷰의 생성과 유지, 인덱스 활용을 통한 질의 재사용, sampling 마이닝 질의 option 등의 방법론을 이용하여 제시하였다.
본 연구의 목적은 사람들이 언어과제와 공간지각과제을 수행하는 동안 활성화되는 뇌 영역의 차이를 규명하는 것이다. 428명의 대학생을 대상으로 집단 심리실험을 수행하여, fMRI 연구를 위한 실험참여자로 17명의 오른손잡이 여대생을 선정하였다. 17명 중 8명은 언어능력은 뛰어나지만 공간지각능력이 떨어지고, 나머지 9명은 언어능력은 빈약하지만, 공간지각능력이 우수한 사람들이었다. fMRI 실험에 사용된 패러다임에는 언어과제와 공간지각과제가 각각 8block으로 구성되었으며, 각 block은 동일한 과제 3문항을 포함하였다. fMRI 이미징은 1.5T Siemens Vision Scanner로 수집되었으며, Single-shot EPI 기법으로 (TR/TE : 3840/40ms, flip angle : 90, FOV : 220, 64x64 matrix) 이미지를 스캔하였다. 자료분석은 SPM-99 소프트웨어를 사용하였다. 감산(subtraction)분석결과, 언어능력이 뛰어난 집단에서는 양측 대상회(bilateral cingulate gyri)와 좌측 상두정엽 (left superior parietal lobe)이 더 많이 활성화되었고, 언어능력이 떨어지는 집단에서는 양측 전두엽 (both frontal lobes)이 더 많이 활성화되었다. 공간지각능력이 떨어지는 집단에서는 우측 시상 (right thalamus)과 좌측 측-후두엽 (left temporooccipital)이 더 많이 활성화되었다. 언어능력이나 공간지각능력이 우수한 집단에서는 공통적으로 대상회 (cingulate gyri)가 활성화되었다.
공간적 관계정보(spatial relation)가 언어적 표상시스템과 비언어적 표상시스템에서 어떻게달라지는가를 범주화 모델의 원형이론 모델을 적용하여 알아보고자 하였다. 이전의 연구들에 따르면 공간적 관계정보에 대한 프로토타입이 언어적 범주와 비언어적 범주에서 다르다는 연구 결과(Crawford 등 2000, Huttenlocher 등 1991)와 동일하다. (Hayward & Tarr 1995)는 상반된 연구 결과가 제기되고 있다. 하지만 이전 연구들에서의 문제점은 언어/비언어 표상체계 간의 편향을 통제하지 못했기 때문에 과제에 따라 서로 다른 결과가 나온 것이라고 볼 수 있다 본 연구에서는 두 대상간의 관계정보를 문장으로 제시한 조건, 그림으로 제시한 조건, 그리고 두 조건을 혼합한 조건을 사용하여 편향에 의한 효과를 제거하고자 하였다. 실험은 각 조건에 따라 짝으로 구성된 자극을 학습한 후 검사자극을 공간적 관계정보를 다양하게 하여 학습자극과 동일한지 아닌지를 판단하게 하였다. 실험결과 관계정보를 언어적으로 제시한 조건과 비언어적으로 제시한 조건간에 대상의 위치에 따른 반응시간의 경향성에서 차이가 없었으며, 대상이 단어인지 그림인지에 따라서 반응시간에서 통계적으로 차이가 나타났다. 그리고 두 표상체계에서 공간적 관계에 대한 프로토타입을 분석한 결과 수직축을 중심으로 전형성 효과가 나타나는 것을 알 수 있었다.
텍스트에서 공간 정보를 추출하기 위해 그동안 통계 및 확률 기반 방법, 심층학습 방법 등이 연구되어 왔다. 본 연구에서는 최근 자연언어처리에서 우수한 성능을 보이고 있는 BERT 모델을 적용하여 공간 개체 정보를 추출한다. 공간 개체 추출은 공간 관계에 관련된 속성 추출을 함께 고려한 결합(joint) 모델로 구성하였으며, 한국어를 대상으로 BERT 기학습된 언어모델인 korBERT를 이용하였다. 실험결과, 기존의 방법들에 비해 1.9% 포인트 이상 증가한 성능을 보였다.
본 논문에서는 그 동안 많은 연구가 진행된 그래픽 표현언어의 기능을 지원하는 공간 데이터베이스 사용자 인터페이스를 설계하였다. 그래픽 표현언어와 그래픽 사용자 인터페이스는 매우 밀접한 관계를 가지고 있어, 본 논문에서 설계하는 그래픽 사용자 인터페이스는 그래픽 표현언어를 하나의 내부 모듈로 가지고 있다. 따라서 그래픽 표현언어와 그래픽 사용자 인터페이스가 상호 연동하도록 설계하였다. 그리고 공간 데이터베이스와 그래픽 사용자 인터페이스와의 통합에 대한 설계 기준도 아울러 제시하였다.
본 논문은 공간데이터와 비공간 데이터를 연계 처리하는 공간 데이터베이스 시스템에서 데이터의 의미적 무결성을 보장하는 확장된 공간 질의 처리 시스템의 구현에 대해 기술한다. 다양한 실세계의 지형 및 공간 정보를 모델링해야하는 지리정보 시스템은 공간 데이터베이스 시스템을 기반으로 구현되고 있다. 이러한 공간 데이터베이스 시스템에서 다루는 데이터는 단순 객체가 아닌 추상화된 복합 객체로 다양한 유도 데이터에 대한 의미적 무결성을 데이터베이스 시스템 내부에서 효율적으로 유지해야 하며 공간 데이터의 의미적 특성을 제약 조건의 형태로 표현할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 공간 질의 처리기를 확장하기 위해 공간 데이터에 대한 무결성 정보를 술어 논리 형태로 표현할 수 있는 공간 제약 언어를 제안한다. 제안된 공간 제약 언어는 축약된 질의 트리 형태로 메타-데이터베이스에 저장하며 저장된 공간 제약 언어는 사용자의 질의에 대해 공간 데이터베이스의 일치성을 보장하는 정보로 사용된다.
본 연구는 공간능력이 수학 성취도 및 STEM 분야의 성공에서 중요한 역할을 한다는 사실에 기초하여, 공과 대학생들의 공간능력, 수학 성취도, 그리고 언어 성취도 사이의 관계와 각 영역에서 성별 차이를 파악하는데 목적을 두었다. 그와 함께 수학 성취도에서의 성별 차이가 공간능력에서의 차이에 의해서 매개되는 지도 확인하고자 하였다. 이를 위하여 서울 소재 공과대학 신입생들에게 공간 시각화-회전(PSVT-R)검사를 실시한 후에 대학수학능력 시험의 수학 및 언어 영역과의 상관관계를 성별로 조사하였다. 연구 결과, 성별 차이는 공간 시각화 능력에서 가장 크게 나타났고, 다음이 언어 성취도, 그리고 수학 성취도의 순서로 낮아졌다. 남학생의 공간 시각화 능력이 여학생보다 0.8d(effect size) 정도 우수하였으며 남학생의 67%가 도달한 수준에 여학생은 34%가 속해있었다. 영역별 상관계수를 살펴보면 수학과 언어 성취도 사이에는 음의 상관관계가 존재하였다, 그러나 예측과는 다르게 수학 성취도와 공간 시각화 능력 사이의 상관관계는 작았다. 공간 시각화 능력과 언어 성취도 사이에도 상관관계는 존재하지 않았다. 그렇지만 공간 시각화 능력은 남학생보다는 여학생의 수학 성취도에 좀 더 강한 영향을 주는 것으로 나타났다. 그 이유는 남학생에서는 공간능력이 보편적인 현상이기 때문에 남학생 내에서는 공간능력이 수학 성취도에 별다른 영향을 미치지 않았던 것으로 파악된다. 그 외에도 공간능력이 낮은 집단에서도 수학 성취도에서는 성별차이가 나타나는 것을 확인하였다. 이것은 현 연구 집단에서는 공간능력이 수학 성취도를 결정하는 주된 요인은 아니라는 점을 보여준다. 언어 성취도가 수학 성취도와 음의 상관관계를 갖는 이유는 입시전형에 합격하기 위해서는 한 영역에서 낮은 점수를 받은 경우에 다른 영역의 점수는 상위권인 학생들이 지원한 결과로 해석된다. 마지막으로 공간 시각화와 언어 능력이 결합하여 수학 성취도에 미치는 영향을 살펴보았다. 언어 성취도와 공간 시각화 점수를 상위권과 하위권으로 구분한 다음 네 그룹으로 나누어서 수학 성취도를 비교하였다. 이 때 수학 성취도는 남학생, 여학생 모두에서 (1) 공간 상위권- 언어 하위권인 그룹, (2) 공간 하위권 - 언어 하위권인 그룹, (3) 공간 상위권 - 언어 상위권 그룹, (4) 공간 하위권 - 언어 상위권 그룹의 순서로 낮아졌다.
본 논문에서는 GUI(Graphical User Interface)를 사용하여 사용자가 상호 작용적으로 도형 언어(visual language)의 문법을 기술함으로서 자동으로 공간 파서를 생성하는 공간 파서 생성기 SPG(Spatial falser Generator)의 구현에 대하여 논한다. 본 시스템의 장점은 다음과 같다. (1) 사용자가 도형 언어의 문법을 정의하고 실제로 파싱하고 싶은 도형 언어를 입력하는데 사용되는 도형 에디터를 가지고 있다. (2) 사용자가 도형을 이용하여 대략적인 문법을 자동으로 생성한 뒤, 수정하여 최종적인 문법을 정의하도록 한다. (3) 제약 해소기(Constraint solver)를 가지고 있어서 파싱된 도형 언어들이 그 생성 규칙에 쓰여져 있는 제약을 유지한다.
공간능력이 과학의 발전을 위해 중요한 요소임에도 불구하고 사회문화적 인식으로 인해 높은 공간능력과 낮은 언어능력을 가진 영재학생들이 미성취하는 경향을 보이고 있다. 국내에서는 영재 선발을 위한 관찰 추천 시에 교사들이 여전히 학업성취도를 많이 반영하고 있으며 높은 공간능력과 낮은 언어능력을 가진 미성취영재에 대한 관심이 부족한 실정이다. 본 연구에서는 초등학교 5학년 학생들을 대상으로 공간능력과 언어능력에 따른 빛의 직진에 대한 이해 정도와 과학학업성취도 간의 차이를 살펴보고 빛의 직진 이해에서 보이는 특징을 질적으로 분석함으로써 높은 공간능력을 가진 미성취 과학영재1)의 발견가능성을 탐색하고자 한다. 연구결과는 과학영재 추천 시 과학학업성취도를 중요하게 반영할 때 발생할 수 있는 문제점을 보여주며, 교육현장에서 높은 공간능력과 낮은 언어능력을 가진 미성취 과학영재의 발견가능성과 그들의 과학적 잠재력을 확인하기 위한 방법으로써 비언어성 검사의 활용 가능성을 보여준다.
XML 의 응용 예로 3DML은 VRML의 차기 사양인 X3D 와 비교될만한 언어이다. XML에 기반하여 3차워 공간 데이터를 마치 미로를 만들 듯 기호화 된 문자들로 하나의 평면 (Level)을 구성하면 그에 해당되는 물체들로 이루어 진 가상공간이 만들어진다. 하지만, 고정된 가상공간만을 저작할수 있으며 다중 사용자환경을 지원하지 않는다. 본 논문은 아바타를 통해서 가상공간을 탐험할 수 있도록 XML의 한 응용된 언어로써 AML을 설계하고 인식할수 있는 뷰어를 통해 아바타의 애니메이션을 수행 방법을 기술하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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