본 연구는 계산과학분야의 고성능컴퓨팅 교육을 위한 지식요소들을 제안하고자 한다. 이를 위해 고성능컴퓨팅 전문가들을 대상으로 1차 설문을 통해 내용타당도와 신뢰도를 조사하여 20개의 후보지식요소들을 도출하였다. 고성능컴퓨팅 사용자들을 대상으로 2차 설문을 통해 후보지식요소들에 대해 t-test, Borich 요구도, The Locus for Focus모델을 적용하여 고성능컴퓨팅 교육을 위한 10개의 지식요소들을 도출하였다. 그 결과 고성능컴퓨팅 교육을 위한 '기본 병렬성', '병렬성', '병렬통신 및 조정', '병렬분할', '병렬 알고리즘 분석 및 프로그래밍', '모델링 및 시뮬레이션 소개' 6개의 1순위 지식요소들과 '기본 프로그래밍 개념', '기본 자료구조', '메모리 관리', '알고리즘 및 설계' 4개의 2순위 지식요소들을 도출하였다.
정보과학 분야에서 필요로 하는 의미해석 기술 개발에 중요한 역할을 하는 것이 시소러스이다. 정확한 관계 정의 및 대량정보 수용의 필요성은 시소러스 구축의 커다란 장애 요인이다. 시소러스 구축에은 다방면의 전문지식 활용과 막대한 비용 및 시간 투자가 요구된다. 기계적으로 관리 운영이 가능한 시소러스내의 관계는 BT, NT로 표현되는 계층관계와 USE, UF로 표현되는 등가관계로 이루어 진다. 본 연구는 개념적인 관계를 정의하는 두 관계를 기계적으로 추출하고, 기존의 평면적인 시소러스 구조를 실세계의 정보 구조에 적합하게 조직화하여 시소러스 구축에 있어서의 문제점을 개선하는데 그 목적이 있다. 제시되는 알고리즘은 단일 언어내의 시소러스 구축 뿐만 아니라, 구축된 시소러스들의 융합 및 다국어 시소러스 구축에도 적용된다.
웹과 디지털 라이브러리가 대중화되면서, 사용자들은 이를 정보 조사나 학습 같은 높은 인지부담을 수반하는 작업에 활용하기 시작한다. 그러나 대부분의 검색엔진 및 브라우저는 사용자에게 단순한 질의 기반 검색 및 항해탐색 기능만을 제공하므로 정보를 해석하고 연계하며 통합하는 등의 역할은 사용자에게 전가한다. 본 논문에서는 인간-웹 상호작용을 위한 이단 모델(Two-level M여el)이라고 부르는 개인화된 지식구조를 제안한다. 이 구조는 지식공간과 정보공간으로 구성되어 있으며, 새롭게 지식공간을 구성하고 이를 이용하는 명령(Operation)을 제공한다. 지식 공간은 웹에서 상호작용을 통해 검색된 결과에 대한 개념적인 해석이라고 할 수 있으며, 토픽 및 토픽간의 관계를 통해서 이 지식 공간이 구성된다. 이러한 지식 공간은 정보공간의 정보객체와 연결되어 있어 지식공간으로부터 원하는 정보에 대한 접근이 가능하다. 이 모델에 기반 하여 구현된 시스템을 통해 정보탐색 태스크 중 가장 높은 인지부담을 요구하는 탐험적 검색 환경 아래서의 실험을 수행하여 사용자 인지부담 절감 효과를 확인 할 수 있었으며, 향후 개인의 효과적인 정보 탐색을 위한 가치 있는 메타데이터로서의 활용이 기대된다.
본 논문에서는 얼굴영상의 분석을 위하여 필요한 지식의 표현방법과 이를 활용하는 방법에 대하여 살펴본다.얼굴에 대한 모델지식을 계층적인 프레임 구조로 표현하는 방법과,표현된 모델지식을 이용하여 가설 생성및 검증을 수행하는 방법에 대하여 살펴본다.특히,가설생성및 검증의 각 단계에서의 문제영역에 관한 지식들을 어떠한 순서및 절차로 활용할 것인가 하는 문제에 촛점을 맞춘다.
기존의 기호주의 적 추론 시스템은 경직성 문제로 인하여 유연성을 결여하고 있다. 이는 기호주의 적 지식표현 체계가 지식의 유연한 의미구조를 충분히 반영하고 있지 못할 뿐 아니라 추론 방법도 논리를 바탕으로 하기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 우리는 최근 인공 신경 망에 기반 한 유연한 지식표현과 추론을 위한 연결주의 적 의미 망(CSN)을 제안한 바 있다. CSN은 인간의 유사성과 연관성에 기반 하여 근사 추론과 상식추론을 수행할 수 있다. 그러나 CSN 모델에서는 상위개념간의 관계를 표현하는 데 있어서 단순한 전향 신경 망을 이용함으로써 상위개념간의 일반적이고 구조화된 관계를 표현하거나 변수의 표현 및 바인딩의 어려움과 같은 문제점이 있었다. CSN모델의 이런 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 상위개념간의 일반적이고 구조화된 지식표현을 가능하게 하고 추론이 용이한 기호주의 표현 체계와 이 표현 체계 안에서 의미구조를 표현하고 학습할 수 있는 연결주의 학습 모델인 CSN을 결합한 기호-연결주의 통합 시스템 SymCSN(Symbolic CSN)을 제안하고, 실험을 통하여 제안한 시스템이 인간과 유사한 유연한 지식표현과 추론을 위한 모델임을 보인다.
사건 사고현장에서 가장 먼저 접근하는 초동조치 활동은 원인을 규명하는데 결정적인 역할을 한다. 법의학적 지식이 부족한 자가 최초현장에 접근하여 결정적인 사건해결 증거를 멸실케 한다면 억울한 죽음은 물론이고 무고한 혐의자를 발생시키며 유사범죄의 발생을 막을 수 없을 것이다. 본 연구는 119구급대 응급구조사에 대한 법의학교육의 필요성을 제시하고자 전국 대학(교) 응급구조학과 및 2급 양성기관의 법의학교육 실태분석을 위한 조사를 시행하였으며, 119구급대원 중 1 2급 응급구조사 307명(1급 43%, 2급 57%)을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 그 결과 업무 중 범죄와 관련된 경험 94.8%, 죽음(변사체)의 경험이 91.9%였고, 이러한 현장에 92.8%가 경찰보다 먼저 현장에 도착하였다. 응답자의 72%는 법의학지식이 부족하여 업무 중에 어려움을 겪은 경험이 있었고, 수사경찰관과 문제, 법적증언, 유가족과의 문제 등을 경험하였다. 90.9%는 응급구조사의 업무수행에 법의학관련 지식이 도움이 된다고 긍정적으로 밝혔으며, 법의학교수에 의해 정기적인 교육을 희망하고 있었다. 응급구조사들의 법의학적 검시관련 지식을 알아보기 위해 국가 및 지방자치단체가 억울한 죽음이 없도록 감시하고, 정책적 차원에서 법의학적인 검시가 필요한 것에 대한 질문에 1급 2급 응급구조사 두 군 모두 20개 항목 중 각각 8.86개와 7.99개만 인식하고 있어, 법의학교육이 절실히 필요한 것으로 나타났다. 따라서 법의학은 응급구조사에게 단순히 범죄와 관련된 상황에서만 필요한 것이 아니라 각종 대량재해 교통사고 보험관련 사고 산업재해 등의 죽음과 관련된 법률적 문제를 해결하는 데에도 연관되어 있다. 신고체계가 다원화 되어 있는 우리나라 현실에서 119구급대의 응급구조사들은 의학적 판단에 기초한 신속하고 정확한 응급처치와 더불어 현장을 보존하고 결정적 사건해결의 물적 증거 보존을 위한 법의학적 지식을 가지기 위해서는 체계적인 법의학교육이 시행되어져야 할 것이다.
기술 패러다임의 변화는 전체 산업구조를 변화시킬 뿐 아니라 새로운 산업 분야를 만들어내고 현존하는 산업분야 내의 기술을 변화시킨다. 기술혁신의 산업별 유형에 관한 Paviit의 연구는 이러한 산업분야 별 기술적 특성의 다양성, 즉 기술 패러다임 변화에 토대를 두고 있으며 그의 산업분류는 많은 후행 연구에서 인용되어 왔다. 그럼에도 불구하고 Paviit의 연구는 분석이 특정 시기에 국한되고, 정량적 분석이나 시간의 흐름을 고려한 동적 분석이 부족하며 일부 산업분야의 데이터가 미흡하다는 점 등, 데이터 분석과 관련된 몇 가지 한계점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 Paviit 연구의 한계점을 극복하고자 1975년과 1999년 사이에 미국특허청(USPTO)에 등록된 특허에 대한 자료 및 특허인용에 대한 자료를 이용하여 실험적인 분석을 실시하였다. 산업구조의 변화를 고려하여 Pavitt이 제시한 4개의 산업 유형은 1)공급자 지배형(Supplier dominated), 2)규모 집약형(Scale intensive), 3)전문 공급자형 (Specialized suppliers), 4)화학 기반형(Chemical science based), 5)생명과학 기반형(Bio-science based), 6)정보과학 기반형 (Information science based)의 6개로 확장되었다. 이와 같이 도출된 각 산업 유형 별로 A)특허 네트워크(Patent Network), B)기술 궤적 (Technology Trajectory) 두 가지 측면에서 분석을 실시하였다. 우선 특허 네트워크 분석은 기술발달 과정에서의 지식 흐름을 연구하기 위한 분석으로, 산업 내 분석으로는 각 산업에 속한 특허들의 관계의 측면에서 긴밀성을 나타내는 네트워크 밀도와 기술 지식의 집중 정도를 나타내는 네트워크 중심도를 산출하였고 산업간 분석으로는 산업간 지식 흐름의 양상을 살펴보았다. 또한, 기술 궤적 분석에서는 각 산업별 기술의 특성을 분석하는 것으로, 특정 기술 지식의 활용 기간을 통해 기술 주기를 도출하고, 산업 내 평균 권리 청구 항목 수를 이용하여 각 산업의 기술 범위를 비교하였다. 각각의 동적 분석을 통해 시간에 따른 변화 양상이 관찰하였고, ANOVA 분석을 이용하여 통계적 유의성을 검증하였다. 본 연구는 현재의 기술 패러다임 내에서 Pavitt이 제시한 산업 분류의 근거를 보충 설명하였고 특허 정보를 이용하여 기술혁신의 산업별 유형에 대한 폭넓은 분석방법을 제시하였다.
이 연구는 지식상태분석법을 이용하여 고등학생들의 유전관련 개념의 위계를 분석하기 위한 것이다. 이를 위해 유전관련 개념 검사문항으로 10, 11학년을 대상으로 검사를 실시하고 검사결과를 바탕으로 지식상태분석법을 이용하여 위계도를 작성하였다. 전체 학생들의 위계와 제7차 과학과 교육과정에 제시된 유전 관련 개념의 위계는 차이가 있는 것으로 나타났다. 학년별 위계를 비교 분석한 결과에서는 전체적인 개념간의 위계관계가 비슷하고 상위 단계와 하위 단계의 개념은 같으나 중간 단계의 개념들은 연결 관계 변화와 단계의 이동이 발견되었다. 그리고 유전관련 개념 성취도별 위계를 비교 분석한 결과 성취도가 높아질수록 하위단계에 속하는 개념의 수가 많아지고 위계 관계가 세분화, 구조화 되는 것을 볼 수 있었다. 효과적인 유전 개념 형성을 위한 구체적인 수업전략 개발과 지식상태분석법으로 작성한 개념의 위계를 실제 수업현장에 적용하여 그 효과를 검증해 보는 사례연구가 이루어져야 할 것이다.
현재 기관이나 조직 내에 수많은 양의 데이터가 축적되어 존재하고 있으나 대부분의 데이터는 각 기관이나 조직에 따라 정형화된 형태로 남아있는 실정이다. 정형화된 정보는 정보의 교환 및 공유에 어려움이 있다. 이러한 단점을 극복하고자 지식정보자원관리라는 새로운 개념이 도입되었으며, 축적된 데이터들을 공유 및 관리하기 위한 지식정보자원의 디지털화가 실행되고 있다. 특히 과학기술 또는 교육학술 분야에서는 지식정보자원의 교환 및 공유에 필요한 데이터를 구조적으로 처리하고자 XML을 도입하려는 움직임이 일고 있으며, 이들 분야의 전자문서 안에 사용되어지는 수많은 수학식의 표현이 이미지나 텍스트 등의 비구조적인 데이터로 처리됨에 따라 검색과 인덱싱 또는 재사용성 등의 제한사항이 발생하게 된다. 이를 극복하고자 MathML을 이용한 수학식의 처리에 관심이 집중되고, MathML을 구조적인 문서상에 쉽고 효율적으로 처리할 수 있는 솔루션이 요구되고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 지식정보자원을 목적으로 하는 전자문서의 구조적인 처리를 용이하게 하고, MathML에 대한 전문적인 지식이 없어도 구조적인 문서상에 쉽게 MathML을 생성 및 표현할 수 있는 XML 문서 편집 시스템을 구현하였다.
국가차원의 지식의 효율적 창출과 활용, 확산의 촉진이 국가기술혁신의 핵심요소로 등장함에 따라 국가 정보화는 자국의 국제 경쟁력 강화의 중요 수단으로 인식되고 있다. 특히 과학기술 정보화는 급속히 변모하는 과학기술 커뮤니케이션 구조에 긴밀히 대응하고 과학기술 지식 정보의 생산, 축적 관리, 유통 전단계를 체계적이고 효율적으로 지원한다는 점에서 국가적 중요성이 매우 크다고 할 수 있다. 본 연구에서는 우리나라 과학기술 정보화의 추진 현황과 성과를 살펴보고 보다 효율적이고 체계적인 과학기술 정보화의 추진을 위한 방안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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