반응형 시스템은 외부 환경과 지속적으로 상호작용하는 시스템이다. 반응형 시스템이 요구 사항을 만족하는지를 검사하기 위해서 상호 작용을 수행할 환경 모델을 구축 해야 한다. 환경 모델은 반응형 시스템에게 항상 올바른 입력들을 제공 해야만 검사 결과의 신뢰성을 보장할 수 있기 때문에 올바른 입력들을 포함하는 것은 매우 중요하다. GR(1) Synthesis 는 수학적 정형 기법으로써 논리식으로 표현된 요구 사항을 보장할 수 있는 모델을 자동으로 생성할 수 있다. 이 기법을 이용하여 올바른 환경 모델을 생성하고 반응형 시스템에게 올바른 환경의 입력들을 자동으로 제공 함으로써 반응형 시스템의 행위가 올바른지를 환경 모델 상에서 검사하였다. 또한 사례 연구를 통해 환경 모델을 이용한 검사가 기존 방법에 비해 우수함을 알 수 있었다.
이 연구의 목적은 계절 변화의 원인에 대한 초등학생의 멘탈 모델의 변화 과정을 파악하는 것이다. 미시 발생적 연구 방법을 사용하여 총 8회기 동안 초등학교 6학년생 8명에게 계절 변화의 원인을 그림과 글, 사고 발성을 통해 설명하게 함으로써 멘탈 모델의 변화를 파악하였다. 연구 진행 시 연구 참여자의 언어적, 행동적 요소 및 면담 내용을 모두 비디오 녹화하였으며, 연구자의 현장 관찰 기록지와 학생이 작성한 멘탈 모델 기록지 등 다각적 자료를 함께 수집하였다. 수집한 결과를 통합하여 프로토콜을 작성하고, 이를 반복적으로 읽으며 귀납적으로 범주화하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 계절 변화의 원인에 대한 학습자의 멘탈 모델은 회기 내 및 회기 간에 걸쳐 개인마다 다양한 경로로 변화하였으며, 다양한 변화를 일으킨 학습자의 멘탈 모델이 과학적 모델에 더 근접하였다. 또한 자전이나 공전처럼, 계절의 변화와 관련된 선행 지식이 바르게 정착된 학생들은 새로운 정보에 기초하여 과학적 개념과 일치하는 멘탈 모델을 형성하였다. 반면에, 선행 지식이 바르게 정착되지 않은 경우에는 변형된 멘탈 모델에서 벗어나지 못하였다. 둘째, 멘탈 모델이 변화하는 데에는 학습자의 선행지식과 경험 및 정보, 선행 지식의 정확성, 새로운 지식과 기존 멘탈 모델 사이의 불일치 해결, 모형 조작을 통한 멘탈 모델 활성화, 그림으로 그려보기와 같은 요인들이 영향을 미쳤다. 교사는 학습자의 과학적 개념 형성을 위하여 그들에게 다양한 멘탈 모델을 구성할 수 있는 경험을 충분히 제공하고, 기존 멘탈 모델과 불일치하는 새로운 수업자료 제시를 통해 학습자가 의문을 느끼게 하고, 이를 해결하도록 할 필요가 있다.
최근 오픈 도메인 자연어 질문 응답 분야에서는 폭넓은 다중 문서들을 토대로 다중 홉 추론과 동시에 서로 다른 수준의 여러 문제들을 한꺼번에 해결해야 하는 다중 작업 질문 응답에 관한 관심이 높다. 본 논문에서는 이러한 다중 홉 추론과 다중 작업을 요구하는 복잡 질문들에 효과적으로 응답하기 위해, 계층적 그래프 기반의 새로운 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 계층적 그래프와 그래프 신경망을 이용해 다중 문서들로부터 서로 다른 수준의 맥락 정보를 얻어낸 후, 이들을 활용하여 뒷받침 문장들, 답변 영역, 응답 유형 등을 동시에 구해야 하는 다중 작업 문제에 관한 답들을 예측해낸다. 본 논문에서는 오픈 도메인 자연어 질문 응답 데이터 집합인 HotpotQA를 이용한 실험들을 통해, 제안 모델의 긍정적 효과를 입증한다.
과학기술 논문의 수준을 평가하고, 국내 학술지 및 기관간의 연구능력 비교 분석의 척도로 사용하기 위한 KSCI(Korean Science Citation Index : 한국과학기술인용색인) 구축 및 활성화를 위하여 XML을 기반으로 하는 모델을 설계하였다. KSCI 데이터베이스는 인용만 논문과 인용된 논문들 사이의 관계를 정의하고 논문을 작성한 저자들에 대한 인력DB의 구축과 연계를 통하여 구성되어진다. 이러한 과정에서 발생되어지는 표준화 과정과 데이터베이스간의 연계를 효율적으로 주진하고 효율적인 KSCI 데이터베이스를 구축하기 위한 XML 표준을 설계하였다. 첫째, 데이터베이스틀의 연계를 위한 모델을 설계, 둘째, 인용된 논문과 인용한 논문에서의 서지정보. 저널정보, 참고문헌정보에 대한 XML DTD를 정의 셋째, 저자와 공저자들에 대한 인력DB 구축을 위한 XML DTD를 정의하였다. 본 논문은 KSCI데이터베이스 구축을 통해서 데이터에 대한 상호 교환, 공동 활용을 보다 효율적으로 수행하고 안정적인 체제 구축을 고려하여 모델을 설계하였다.
과학기술계 협회는 첨단 산업기술정보의 주요 생산집단이다. 이들 협회가 발간하는 저널들은 책자 형태가 대부분이다. 저널의 오프라인 발간은 정보의 파급에 한계가 있으며 결과적으로 정보이용을 제한한다. 그러므로 협회 전자저널의 온라인 발간은 대단히 중요하다. 하지만 대부분 협회의 정보 인프라 환경이 열악하여 전자저널 생성 모델 자체가 부재한 상황이다. 이에 본 논문에서는 협회 오프라인 저널의 전자소스를 다양하게 활용하여 검색 가능한 전자저널을 생성할 수 있는 모델을 연구하고 개발하였다. 향후, 현 모델을 바탕으로 오프라인 저널을 배제한 순수한 온라인 저널 출판이 가능한 개선된 모델을 연구할 계획이다.
이 연구는 과학적 문제해결을 위한 소집단 논의과정에서 생성된 비유의 수준, 상호작용, 결과 예측에 대한 불확실성을 분석하여 설명적 모델과의 관계를 논의하였다. 이 연구의 참여자는 4년제 K 대학에 재학 중인 대학생 8명으로 4명 2개조로 편성되어 과학적 문제해결과제를 수행하였다. 연구 참여자들은 개별적으로 과학적 문제해결과제 수행한 이후, 조별로 모여 논의에 참여하였다. 이후 다시 개별적 면담을 통해 소집단 논의 활동을 통한 사고의 변화를 알아보았다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 논의 과정에서 속성/실체 수준의 비유는 논의 과정에서 어떠한 실체나 속성의 특징을 보다 명료하게 이해시키기 위해 사용되었다. 논의과정에서 생성된 공간적 배치/움직임 수준의 비유는 다른 참여자가 문제해결결과를 예측하는데 불확실성을 낮추어주었다. 메커니즘/인과성 수준의 비유 생성은 문제 상황의 구조를 변화시켜 다른 참여자가 설명적 모델을 재구성하는데 도움을 주거나, 자신이 생성한 메커니즘을 정당화하기 위해 메커니즘 상황이 유지된 채 이전에는 경험하지 못하였던 새로운 상황을 떠올려 적용하는 형태의 비유로 생성되었으며, 이를 통해 논의과정에서 사고실험의 생성 사례를 확인할 수 있었다. 소집단 과정에서 생성된 비유의 변화를 살펴보면, 논의과정에서 각 개인의 비유 패러다임은 생산적 패러다임, 수용-생산 패러다임, 생산-수용 패러다임, 수용 패러다임으로 나타났다. 설명적 모델의 생성과 재구성은 비유의 생산적 패러다임에서 나타났으며, 비유의 수용적 패러다임에서 예측이 바뀌거나, 예측에 대한 불확실성이 달라졌다.
기후변화로 인한 가뭄, 홍수, 녹조 등 이상기후 현상들이 본격화함에 따라 안정적인 수자원 관리의 필요성이 증가하고 있다. 특히 급변하는 환경조건 속에서도 안정적인 수자원 확보를 가능하게 하는 지하수 자원의 적극적인 활용은 기후변화대응에 있어 핵심적인 요소이다. 지하수는 하천, 호수 연안지역 등 다양한 지표의 수문환경과 연결되어 천층지권의 수문생태적 특성을 결정하기 때문에, 지속가능한 수자원 활용을 위해서는 지하수와 지표수의 상호작용에 대한 통합적인 검토가 이루어져야 한다. 하지만 긴밀하게 연계된 특성에도 불구하고 지하수와 지표수에 대한 연구는 오랜기간 개별수문환경에 대해 독립적으로 수행되어왔다. 이러한 연구경향은 저류시간이 크게 다른 지하수와 지표수의 수문적 특성뿐 아니라 개별수문환경에서 나타나는 작용들을 통합적으로 다룰 수 있는 모델의 부제에도 기인한다. 최근 비약적인 연산능력의 향상과 함께 지하수-지표수 환경을 연계한 통합수문모델(Integrated Hydrology Model)의 개발 및 활용이 이루어짐에 따라 기후변화 및 수자원 활용에 따른 수문환경변화 대한 통합적인 연구 시도가 이루어지고 있다. 본 발표에서는 최근의 통합수문모델과 다중요소 반응성 운송 모형(Multicomponent Reactive Transport Model)의 연계를 통한 물질순환 연구의 최신 동향을 소개하고(농도-유량 상관관계, 지표수계의 화학적 풍화와 이산화탄소 저감, 녹조 등), 데이터 기반 모형을 통한 통합수문모델의 연산 효율 및 정확성 향상을 위한 방법에 대해 모색하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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