그동안 수학교육에서 의미는 강조되었지만 의미가 뜻하는 것이 무엇인지, 어떻게 분류될 수 있는지는 명확하게 규정되지 못하였다. 이러한 입장에서 의미를 표현적 의미와 인지적 의미로 구분하였으며, 두 의미도 수학적 상황과 현실적 상황으로서의 의미로 다시 재분류 하였다. 의미의 분류를 기반으로, 본 연구에서는 수학적 모델링문제 해결에서 보이는 학생의 의미 인식에 대해 살펴보았다. 그 결과 다른 의미의 이해에 비해 현실적 상황의 인지적 의미 이해에서는 상대적으로 어려움을 겪는다는 것을 알게 되었으며, 식을 세우는 단계에서의 의미보다 풀이과정에서의 의미 이해에 더 어려움을 겪는다는 것을 알게 되었다. 따라서 수학적 모델링의 전 과정에서 의미의 이해를 돕기 위해, 학생이 실생활 상황과 수학을 연결 지어 사고하도록 지도하여야 하며, 측정과 단위를 통한 지도 방법이 실생활 상황과 수학의 연결을 위한 하나의 방안이 됨을 알 수 있었다. 이러한 현실 상황과 수학의 연결을 강조한 지도를 통해 더 폭넓은 수학의 활용이 가능하리라 생각된다.
본 논문에서는 상황 인지(Context Aware)를 이용한 제스처 인식 방법에 대하여 기술한다. 기존의 인식 방법들은 대부분 제스처의 개별적인 의미를 중심으로 제스처를 분류하는 방법을 사용한다. 그러나 이러한 방법들은 인식 알고리즘을 일반화하는데 있어서 다음과 같은 문제점들을 가지고 있다. 첫째, 인간의 모든 제스처를 제한된 특징으로 모호하지 않게 구별하기 어렵다. 둘째, 같은 제스처라 할지라도 상황에 따라 다른 의미를 내포할 수 있다. 이러한 문제점들을 해결하고자 본 논문에서는 확률 기반의 상황 인지 모델을 이용한 제스처 인식 방법을 제안한다. 이 방법은 제스처의 개별적인 의미를 인식하기 전에 대상의 상황을 추상적으로 분류함으로써 행위자의 의도를 정확히 파악할 수 있다. 본 방법은 시스템의 상태를 [NULL], [OBJECT], [POSTURE], [GLOBAL], [LOCAL]의 5 가지 상태로 정의한 뒤, 각 상태의 천이를 바탕으로 대상의 상황을 판단한다. 이러한 상황 정보에 따라 각 상태에 최적화된 인식 알고리즘을 적용함으로써 지능적인 제스처 인식을 수행할 수 있으며, 기존 방법들이 갖는 제스처 인식의 제약을 완화 시키는 효과가 있다. 따라서, 제안하는 제스처 인터페이스는 자연스러운 상호 작용이 필요한 지능형 정보 가전 혹은 지능형 로봇의 HCI 로 활용될 수 있을 것이다.
인터넷 쇼핑몰 분야에서 한국어 인터페이스에 대한 필요성이 대두되면서 이와 관련한 연구가 진행되어 왔다. 이러한 기존 연구들의 문제점은 다른 응용 분야에 대한 확장성이 떨어지고, 대화식 질의 문장을 처리하기 위해 필요한 상황 지식을 사용할 수 없다는 것이다. 확장성을 위해 한국어 인터페이스는 내부 구현의 변경 없이 도메인 지식의 교체만으로 다른 분야에 대한 적용이 쉬워야 한다. 아울러, 한국어 질의 문장을 SQL이나 ACL과 같은 여러 응용 분야의 인공 언어에 쉽게 변환할 수 있으려면 모호성이 전혀 없는 의미 구조로 표현되어야 한다. 이렇게 표현된 의미 구조는 상황 지식의 표현과 적용을 용이하게 한다. 본 논문은을 Sowa의 개념 구조를 이용하여 의사 의미 구조를 유형 정의, 관계형 정의, 액터와 같은 도메인 지식베이스를 이용하여 표준 의미 구조로 변환하는 시스템을 제안한다. 본 논문은 먼저 필요한 도메인 지식베이스의 종류와 역할 등을 설명하고, 상황 지식을 이용하여 불완전한 의미 구조를 완전한 의미 구조로 변환하는 방법을 보인다. 아울러, 같은 의미를 갖는 여러 형태의 의사 의미 구조가 하나의 표준 의미 구조로 변환됨으로서 시스템의 일관성을 유지하는데 용이함을 보일 것이다. 본 시스템에서 생성한 의미구조는 중간 언어의 역할을 하므로, 제안하는 한국어 인터페이스 시스템은 데이터베이스 분야뿐만 아니라 에이전트 분야, 시맨틱 웹 분야 등에서도 손쉽게 적용할 수 있다는 장점을 가진다.
상황 정보 관리 시스템은 외부에서 입력된 상황 정보의 숨겨진 의미를 파악하여 상황인지 에이전트 및 상황인지 브로커가 효과적으로 상황정보를 획득하도록 한다. 본 논문에서는 외부 환경으로부터 받은 상황정보의 숨겨진 의미를 파악하기 위해 DL 추론과 시간적 추론을 적용한 상황 정보 관리 시스템을 제안한다. 이를 위해서 3가지 부분에 초점을 두었다. 첫 번째, 외부에서 입력된 상황 정보를 효율적으로 표현하고 여러 에이전트간의 상황 정보 공유가 가능하도록 온톨로지 모델을 적용한다. 온톨로지로 표현된 상황정보는 정보의 속성을 제약함으로써 숨겨진 상황 정보를 추론할 수 있도록 해준다. 두 번째로 상황 정보의 관계를 추론할 수 있도록 서술 논리(Description Logic)를 적용한다. 마지막으로 상황 정보의 시간적 관계를 추론할 수 있도록 시간 논리(Temporal Logic)을 적용한다. 따라서 본 논문에서의 최종 목표는 상황 정보 관리 시스템 연구를 통해 상황인지 에이전트 및 상황인지 브로커에 활용이 가능한 온톨로지 기반 추론 기능을 보유하는 지능형 모듈의 기본 프레임워크를 구축하는 것이다.
본 연구의 목적은 식 a:b=c:d의 의미 구조를 분석하고 학습 지도에의 시사점을 확인하는 것이다. 분석 결과, 식 a:b=c:d는 다음과 같은 다중의 의미를 지니고 있다. 한 상황에 내재된 다른 비 구조, 다른 상황에 내재된 공통된 비 구조, 다른 상황에 내재된 제3의 수량의 같음. 식 a:b=c:d의 의미 학습 지도에서 단위를 유연하게 설정하여 한 상황에서 다른 구조 보기와 다른 상황에서 같은 구조 보기, 이중테이프 모델 사용, 양의 속성의 차이에 따른 비율의 의미와 그 중요성이 강조될 필요가 있다. a:b=c:d의 전체 의미 구조에 비추어 보면, 우리나라에서 이루어져 온 비례식 의미 학습 지도는 식 a:b=c:d의 의미의 한정된 부분을 제한된 방식으로 다루고 있다.
새로운 정보기술의 발전으로 인해 정보 접근과 획득 방식이 훨씬 다양하고 용이해지고 있는 반면 다양하고 성능 좋은 도구를 이용한 불법적인 접근이 가능하도록 하는 부작용이 초래되고 있다. 이러한 위협에 대응하는 데이터베이스 기술로는 접근제어가 있고 현재 새로운 컴퓨팅 환경에 대응하기 위해 전통적인 접근제어를 확장한 다양한 연구들이 수행되고 있다. 본 연구에서는 상황정보의 시멘틱 정보를 기반으로 보안정책에 의해 명시된 상황제약조건이 질의에 수반되는 상황제약조건의 구문과 일치하지 않는 경우에도 적절한 보안정책 집행이 가능하도록 하는 접근제어 방식을 제안한다. 상황에 대한 의미적 정책집행을 위해 시멘틱 트리계층구조 상에서 이들 간의 의미적 함의관계를 이용하고 함의관계에 의해 초래될 수 있는 과도한 권한부여를 방지하기 위해 의미 차를 정량적으로 측정할 수 있는 인수를 정의하여 설정된 시스템 정의 임계치 범위 내에서만 의미적 함의에 의한 권한부여가 이루어지도록 한다.
최근 유비쿼터스에 관한 연구가 활발히 진행 중인 가운데, 사용자의 현재 상황을 파악하고 적절한 서비스를 제공해 주기 위하여 위치 정보가 많이 활용되고 있다 이러한 위치 정보는 가정과 같은 실내 환경에서 사용자의 위치 경로와 공간에 구성되어 있는 객체들의 위치를 비교하여, 관계를 탐지하고, 적절한 룰을 사용해 추론함으로써, 사용자에게 필요한 서비스를 요청 없이 자동으로 제공하는데 유용하게 쓰일 수 있다. 본 논문에서는, 가공되지 않은 위치기반의 센서 데이터로부터 상황에 대한 의미를 지닌 컨텍스트(context)를 추론해 내는 시스템의 구조를 제안한다. 본 시스템은 크게 네 개의 계층으로 구성되어 있다. 첫째. 센서 계층(Sensor layer)은 센서로부터 객체의 위치정보를 얻어내어 센서 데이터를 구성한다 둘째, 질적 관계 계층(qualitative layer)은 센서 데이터를 기반으로 하여 객체간의 상대적인 위치 관계를 탐지한다. 셋째, 시공간적 관계 계층(relational layer)은 시간에 따라 축적되는 질적 관계 계층(qualitative layer)의 데이터를 기반으로 하여 객체간의 시간적 공간적인 위치 관계를 추론한다 넷째, 마지막으로 의미적 계층(semantic layer)에서는 객체간의 상황에 안는 의미를 추론함으로써, 서비스 제공을 위한 컨텍스트(context)를 얻는다.
본 고에서는 상황 인식(Context-Awareness)의 의미와 관련 기술을 소개하고, 상황 인식에 바탕을 두고 있는 상황 인식 보안(Context-Aware Security) 기술 동향을 살펴본 다음 그 응용 예를 알아본다. 상황 인식에 관한 연구는 국내외적으로 상당한 연구가 진행되어 왔지만, 상황 인식 기술을 컴퓨터 보안에 응용하는 상황 인식 보안 연구는 최근에야 시작되었기 때문에 본 고를 준비하는데 어려움이 있었다.
제 7 차 수학과 교육 과정에서 이산수학이 수학과 선택과목으로 채택이 되었음에도 불구하고, 교사와 학생의 이산수학에 대한 인식이 부족하고 또한 교수-학습법에 대한 기준과 표본이 제시되어 있지 않은 상황에서 현재 고등학교에서 이산수학을 선택하는 학교와 학생의 수는 미미한 것으로 알려져 있다. 본 논문은 이러한 이산수학 교육의 상황 개선을 위한 고등학교 이산수학의 본연의 의미와 제 7 차 수학과 교육 과정에서의 이산수학 교육의 취지 및 목표 등을 고려하여 교육학적으로 보다 의미 있고 효과적인 교수-학습법을 제안하고자 한다.
효율적인 영상의 검색과 동영상의 축약을 위해 선행되어야 하는 것이 동영상 정보에서 의미를 추출하여 영상 정보를 어노테이션 하는 작업이다. 어노테이션을 위한 동영상의 의미 정보는 다양한 방식에 의해 얻어질 수 있다. 동영상의 의미정보는 영상의 개체들의 단순한 정체 정보를 추출하는 방식과 개체들이 만들어 내는 상황정보를 추출하는 방식으로 구분될 수 있다. 하지만 개체들의 단순 정보만으로 어노테이션을 진행하기 보다는 개체들 간의 상호작용이나 관계에 대한 표현을 개체 정보와 함께 고려하여 대화 상황에 대한 온전한 의미를 어노테이션 하는 것이 더욱 좋다. 본 논문은 영상으로부터 화자정보를 추출하고 대화상황을 구성하여 어노테이션 하는 것에 대한 연구이다. 인식된 얼굴 정보로부터 현재 영상에 누가 있는 지 알아낸 후 입의 움직임을 분석하여 화자가 누구인지 알아내고, 화자와 청자 및 자막의 유무를 통해 대화 상황을 추출하여 XML로 변환하는 방법을 본 연구에서 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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