본 사례 연구의 목적은 중학교 1학년 학생 2명을 대상으로 실시한 수업에서 공변 추론 수준에 따른 연립방정식 문장제를 해결하고 일반화하는 과정에서 나타나는 유사성을 비교·분석하는 것이다. 그 결과, 값의 조정 수준으로 추론하는 학생 S는 연립방정식 문장제에 주어진 양들에 대해 정적인 이미지를 가졌고, 부드러운 연속 공변 수준으로 추론하는 학생 D는 문제 상황의 양들에 대해 동적인 이미지를 갖고 양들 사이의 불변인 관계를 식과 그래프로 나타내었다. 이와 같은 연구 결과는 연립방정식 문장제의 학습에서 공식이나 전략의 사용에 앞서 주어진 상황에서 다양한 양들 사이의 관계를 추론하는 활동이 문제해결력 신장에 도움을 줄 수 있으며, 학생들의 공변 추론을 강화하기 위한 대수 교수·학습 방안에 대한 논의가 앞으로도 계속 이루어져야 함을 시사한다.
교과서 저자들은 여러 나라의 교과서 및 교수 학습 자료들을 참고하여 2015 개정 교육과정에서 강조하고 있는 역량들을 담아내고자 하였다. 문제해결, 추론, 의사소통 역량은 2009 개정 교육과정에서 수학적 과정 요소로 이미 강조되어 왔으며, 정보 처리 역량의 경우에는 이전 교육과정부터 계산기와 컴퓨터 사용이 교수 학습 방법 부문에 명시되어 있다(교육부, 2009). 또, 태도 및 실천은 다른 역량과 달리 정의적 영역의 특성을 갖는바, 문제 해결 과정에서 이 역량을 판단하는 것은 쉽지 않다. 그렇다면, 2015 개정 교육과정에 좀 더 관심을 기울이고 새롭게 반영해야 할 역량으로 창의 융합을 들 수 있다. 한편, 2015 개정 수학과 교육과정의 중학교 1학년에 '다양한 상황을 그래프로 나타내고, 주어진 그래프를 해석할 수 있다'는 성취기준이 도입되었다. 교과서마다 주어지는 문제 상황도 다양할 것이고 주어지는 그래프의 유형도 다를 것이다. 본 연구에서는 총 10종의 중학교 1학년 수학 교과서의 그래프 단원을 대상으로 수학 교과서에서의 창의 융합 역량 요소의 반영 현황을 살펴보고자 하였으며, 이를 위하여 선행 연구를 토대로 창의 융합 역량의 하위 요소로 생산적 사고, 독창적 사고, 여러 가지 방법으로 해결, 수학 내적 연결, 수학 외적 연결의 5가지 요소를 선정하여 적용하였다.
RDF 온톨로지는 XML 트리 모델을 이용하여 표현할 수 있다. 그러나 XML 문서를 보호하기 위해 개발된 XML 보안 모델을 RDF 온톨로지에 적용하는 방법은 부적합하다. RDF는 그래프 모델로서 추론 기능을 제공하므로 새로운 보안 모델의 개발이 요구된다. 이 논문에서는 RDF 온톨로지 접근 제어를 위한 새로운 질의 지향 모델을 제안한다. 제안 모델은 3 계층 온톨로지 뷰를 이용하여 사용자 질의를 재작성한다. 이를 통해 제안 모델은 추론 규칙에 따라 추론 모델을 생성하는 기존 접근 방법의 문제점을 해결한다. 사용자가 방문할 수 있는 접근 가능한 온톨로지 개념들과 인스턴스들을 각각 온톨로지 뷰로서 정의하며, 또한 추론 질의에 대한 제어를 위해 정의한 추론 뷰를 통해 사용자의 추론 기능을 제어할 수 있다. 이 논문에서는 3 계층 뷰를 정의하고 이에 따라 질의를 재작성하는 알고리즘에 대하여 기술한다. 시스템 구조와 구현된 프로토타입에 대하여 기술한다. 마지막으로. 제안 모델과 기존 접근 방법에 대한 실험 및 평가 결과에 대하여 기술한다.
전자상거래 시장의 규모 및 상점 수의 증가로 인하여 상품 구매자의 상품 구입을 보조해 줄 수 있는 에이전트 기술의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 전자상거래에서 사용자의 선호도를 반영하여 상품을 추천해주는 지능형 에이전트 모델을 제안한다. 상품 정보 및 사용자의 선호도 정보를 관리하기 위하여 계층적 퍼지 그래프를 이용함으로써, 제안된 모델은 기존에 비해 더 나은 융통성과 효율성을 보일 수 있다. 에이전트에 의한 추천 상품은 사용자 선호도와 상품 기술서 사이의 비교순위에 의해 결정되며, 사용자와 에이전트 사이의 상품검색과 상품구매에 관한 정보는 지속적으로 사용자의 선호도 정보를 갱신하고 새로운 선호도 정보를 추론하는 데 사용된다. 이러한 방법에 의하여 사용자 선호도에 대한 적응성이 뛰어난 상품 추천 에이전트를 제공할 수 있으며, 전자상거래에서 구매자의 편의성을 증대시키는데 도움이 될 것으로 기대한다.
다중등급을 갖고 있는 대용량 데이터베이스 환경에서 각 보안등급을 갖고 있는 사용자가 데이터베이스에 접근할 때 확장된 강제적 접근제어(MAC:Mandatory Access Control) 방식과 역한 그래프(Role Graph)를 이용해 하위등급의 사용자가 상위등급의 데이터를 추론하거나 인지하는 데이터 유출을 방지하여 데이터의 무결성(integrity)과 데이터베이스 관리시스템(DBMS:Database Management System) 전체의 보안을 유지하며 각 보안등급의 데이터와 사용자를 효율적으로 관리하고 제어한 수 있는 역할관리 보안모델을 제안한다.
본 논문에서는 다양한 코퍼스를 통해 언어를 학습하는 과정을 모델링하여 무감독학습(Unsupervised learning)으로 문법적 패턴을 습득하는 방법론을 소개한다. 제안 방법에서는 적은 수의 특성 조합으로 잠재적 패턴의 부분만을 표현한 후 표현된 규칙을 조합하여 유의미한 문법적 패턴을 탐색한다. 본 논문에서 제안한 방법은 베이지만 추론(Bayesian Inference)과 MCMC (Markov Chain Mote Carlo) 샘플링에 기반하여 특성 조합을 유의미한 문법적 패턴으로 정제하는 방법으로, 랜덤하이퍼그래프(Random Hypergraph) 모델을 이용하여 많은 수의 하이퍼에지를 생성한 후 생성된 하이퍼에지의 가중치를 조정하여 유의미한 문법적 패턴을 탈색하는 방법론이다. 우리는 본 논문에서 유아용 비디오의 스크립트를 이용하여 다양한 유아용 비디오 스크립트에서 문법적 패턴을 습득하는 방법론을 소개한다.
최근 Web 2.0 발달과 더불어 블로그나 온라인 카페 등 웹 상의 사용자가 개인적인 정보를 자유롭게 개제할 수 있도록 하는 인터넷서비스가 증가하면서, 이 사용자들 간의 관계에 초점을 맞춘 소셜 네트워크 분양의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 많은 소셜 네트워크 서비스가 정보자원을 컴퓨터가 처리할 수 있는 의미적인 정보로 표현하고 있지 않기 때문에 서로 다른 도메인 간에 공유와 재사용이 어렵고, 사회적 개체들 간의 관계가 명확하게 정의되어 있지 않아 소셜 네트워크 분석에 어려움이 있다. 본 논문에서는 가상 커뮤니티 사용자들이 업로드 한 사진 데이터를 이용한 시맨틱 웹 기반의 소셜 네트워크 분석 시스템을 제안한다. 온톨로지를 기반으로 사진에서 추출된 얼굴 개체와의 관계와 이미 인맥 관계를 형성하고 있는 사람들의 정보적 연결성을 명확하게 정의하고 도메인 규칙을 활용하여 의미 있는 사회적 연결 관계를 추론한다. 이를 그래프로 시각화하여 사용자에게 제공함으로써 온라인 상에서 형성된 커뮤니티 내에서 효율적인 소셜 네트워크 분석을 도모하고 이를 기반으로 다양한 응용 분야에 활용하는 방법을 모색한다.
원숭이와 바나나 문제는 논리적 추론에 의한 문제 해결 과정을 설명하기 위해 사용되는 대표적 예제이다. 본 논문에서는 전통적인 접근 방식과는 달리, 이 문제를 그래프 탈색의 그것으로 이해한 후 DNA 컴퓨팅에 근거한 너비 우선 탐색(breadth-first search, BFS)을 통해 해들을 발견하고자 한다. 그 결과, 최적해 (optimal solution)를 포함한 최소 4개 이상의 다양한 해들이 실제 DNA 생화학 실험을 통해 확인되었다.
최근 농가의 사과 품질 선별 작업에서 인적자원의 한계를 극복하기 위해 합성곱 신경망(CNN) 기반 시스템이 개발되고 있다. 그러나 합성곱 신경망은 동일한 크기의 이미지만을 입력받기 때문에 샘플링 등의 전처리 과정이 요구될 수 있으며, 과도 샘플링의 경우 화질 저하, 블러링 등 원본 이미지의 정보손실 문제가 발생한다. 본 논문에서는 위 문제를 최소화하기 위하여, 원본 이미지의 패치 기반 그래프를 생성하고 그래프 트랜스포머 모델의 랜덤워크 기반 위치 인코딩 방법을 제안한다. 위 방법은 랜덤워크 알고리즘 기반 위치정보가 없는 패치들의 위치 임베딩 정보를 지속적으로 학습하고, 기존 그래프 트랜스포머의 자가 주의집중 기법을 통해 유익한 노드정보들을 집계함으로써 최적의 그래프 구조를 찾는다. 따라서 무작위 노드 순서의 새로운 그래프 구조와 이미지의 객체 위치에 따른 임의의 그래프 구조에서도 강건한 성질을 가지며, 좋은 성능을 보여준다. 5가지 사과 품질 데이터셋으로 실험하였을 때, 다른 GNN 모델보다 최소 1.3%에서 최대 4.7%의 학습 정확도가 높았으며, ResNet18 모델의 23.52M보다 약 15% 적은 3.59M의 파라미터 수를 보유하여 연산량 절감에 따른 빠른 추론 속도를 보이며 그 효과를 증명한다.
본 연구의 목적은 초등학교 4학년 학생들이 그래프가 아닌 언어적 표현이나 대응표, 기하학적 패턴 등으로 표현된 함수 과제에서 연속적으로 변하고 있는 두 양의 변화에 대한 공변추론 수준을 파악하고 공변추론 수준 및 추론 과정에 나타나는 특징을 분석하는 것이다. 연구 참여자들은 검사지를 통해 선정된 초등학교 4학년 학생 7명이며, 선정된 학생들의 학습지 분석 및 면담을 실시하였다. 연구 결과 학생들의 공변추론 수준은 5가지로 파악되었으며, 공변추론 수준에 따라 양적 문제 상황에서 다른 추론과정을 보였다. 특히, 공변추론 수준이 낮은 학생들은 두 변수의 파악에 어려움을 가지고 있었고 대응표를 중심으로 문제를 해결한 반면, 연속공변 수준의 학생들은 시간 변수의 흐름을 생각할 수 있다는 차이가 있었다. 연구 결과로부터 공변추론 관련 다양한 과제의 제시와 각 과제의 의미에 대한 교사들의 탐구가 필요함 등을 시사점으로 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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