본 연구에서는 초등학교 4, 5, 6학년 20명을 대상으로 분수의 덧셈과 뺄셈에 대하여 아동이 어떻게 이해하고 있는지 알아보고, 그것이 분수의 덧셈과 뺄셈 문장제 해결에 어떤 영향을 주는지 알아보았다. 연구 결과 많은 아동들이 분수의 덧셈을 합병의 상황으로, 분수의 뺄셈을 제거의 상황으로 이해하고 있었으며, 대부분 동분모 분수의 덧셈, 뺄셈과 이분모 분수의 덧셈, 뺄셈을 동일한 의미로 이해하고 있었다. 몇몇 아동들은 분수의 덧셈과 뺄셈을 특정 상황과 연결 지어 이해하고 있기 보다는 연산의 계산 절차를 연산의 의미로 이해하고 있었는데, 동분모 분수의 덧셈, 뺄셈보다 이분모 분수의 덧셈, 뺄셈을 계산절차로만 이해하고 있는 아동들이 상대적으로 많았다. 분수의 덧셈과 뺄셈에 대한 아동의 이해가 문장제 해결에 어떤 영향을 주는지 조사한 결과 분수의 덧셈에 대하여 아동이 어떤 의미로 이해하고 있느냐는 분수의 덧셈 문장제 해결에 큰 영향을 주지 않았다. 또한 분수의 덧셈에 대하여 동일한 이해 범주에 포함된 아동들 간에도 문장제의 해결 방법에 공통된 특성은 발견되지 않았다. 반면, 분수의 뺄셈에서는 많은 아동이 분수의 뺄셈에 대하여 자신이 지니고 있는 의미론적 구조에 기초하여 문제를 해결하려는 경향을 보였으며, 동일한 이해 범주에 포함된 아동들 간에도 분수의 뺄셈 문장제 해결 방법에 공통된 특성이 발견되었다. 특히 분수의 덧셈과 뺄셈을 특정 상황과 연관 지어 이해하고 있기 보다는 분수의 덧셈과 뺄셈의 계산 절차를 각 연산의 의미로 이해하고 있었던 아동들은 다른 아동들에 비해 문장제 해결 능력이 떨어졌다.
상황은 실세계에 존재하는 실체의 상태를 특징화하여 요약한 정보로 정의될 수 있으며, 상황인식은 이러한 상황 정보의 상호 작용에 의하여 인간의 현재 상황을 특성화 할 수 있는 기술적 방법을 의미한다. 실세계의 상태를 표현하는 것은 정보의 표현 및 지식 표현과 관련되며, 상황인식 컴퓨팅은 이러한 지식 표현 방법에서 출발한다고 할 수 있다. 본 논문에서는 앞서 말한 상황인식 능력을 지향하는 시스템, 즉 지능형 홈 서비스를 제공하는 상황인식 컴퓨팅 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 가정 내에 설치된 센서장치로부터 사용자 생체 신호 데이터와 환경 데이터를 획득하한 후에, 획득된 컨텍스트 데이터를 정규화하고, 정규화된 컨텍스트 데이터를 패턴인식 알고리즘을 통하여 처리한 후에 자동적으로 지능형 홈오토메이션 서비스를 제공하는 게이트웨이에 대한 설계에 대하여 서술한다.
유비쿼터스 환경 하에서 다중 상황 기반 권유 서비스에 대한 요구가 증대하고 있다. 이러한 환경에서는 상황의 수가 증가함에 따라 권유 정보의 양이 크게 증가하게 되어 효과적인 정보 제공이 어려워진다는 문제를 가진다. 이를 위해 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 다중 상황 적응적인 효과적인 권유 기법을 제안한다. 본 제안 기법에서는 상황별로 의미 있는 정보를 제공할 수 있도록 하기 위해 사용자들의 상황별 선호도와 행위를 권유 정보의 양을 결정하는 가중치 요소로서 사용한다. 이를 위해 권유 기법과 시나리오를 제시하고, 본 논문에서 제안하는 기법의 효과성을 실험을 통해 평가한다.
상황은 실세계에 존재하는 실체의 상태를 특징화하여 요약한 정보로 정의될 수 있으며, 상황인식은 이러한 상황 정보의 상호 작용에 의하여 인간의 현재 상황을 특성화 할 수 있는 기술적 방법을 의미한다. 실세계의 상태를 표현하는 것은 정보의 표현 및 지식 표현과 관련되며, 상황인식 컴퓨팅은 이러한 지식 표현 방법에서 출발한다고 할 수 있다. 본 논문에서는 앞서 말한 상황인식 능력을 지향하는 시스템, 즉 지능형 홈 서비스를 제공하는 상황인식 컴퓨팅 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 가정 내에 설치된 센서장치로부터 사용자 생체 신호 데이터와 환경 데이터를 획득하한 후에, 획득된 컨텍스트 데이터를 정규화하고, 정규화된 컨텍스트 데이터를 패턴인식 알고리즘을 통하여 처리한 후에 자동적으로 지능형 홈오토메이션 서비스를 제공하는 게이트웨이에 대한 설계에 대하여 서술한다.
이 논문은 국어 부정문의 의미분석을 위하여 바람직한 의미이론을 제안하려는 것이 목적이다. 특히, 이 논문에서는, 국어의 내부부정 (internal negation)은 물론 외부부정 (external negation)에 상응하는 문장부정의 통사구조가 있다는 것을 논의를 통하여 입증한다. 그러고, 이러한 부정문의 의미를 표상하기 위하여, 부정문 대한 기존의 이론을 수정, 보완할 것을 구체적으로 제안한다. 특히, 아리스토텔레스 (Aristotle)의 부정논리에 입각한 전통에 일치하는 몬테그 (Montague)의 부정문 규칙이 국어의 부정문 처리에는 만족스럽지 못한 점을 지적한다. 그러고, 이러한 문제를 해결하기 위하여 수정된 규칙을 제안한다. 이어서 최근에 발전된 상황의미론(situation semantics) 에서 국어의 문장부정을 다루는데 야기될 수 있는 문제를 지적하고, 이러한 문제를 처리 할 수 있는 이론적 대안을 마련한다. 특히 국어의 외부부정이 야기시키는 중의성의 문제를 잘 다룰 수 있는 바람직한 의미론을 세운다. 그리고 나아가서는 부정문에 대한 보편적 통사-의미론의 기틀을 마련하려는 것이다.
웨어러블 컴퓨터는 사용자를 중심으로 의복과 기술이 결합된 기기로서 직관적이며 유연한 인터페이스가 요구된다. 현재 직관적인 입력방식으로 음성인식과 동작인식에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 동작인식의 경우 손동작을 이용한 장갑형태가 가장 많으며, 대부분 사용자 행동의 의미를 고려하지 않은 인위적인 제스처로 학습을 필요로 한다. 본 연구에서는 사용자가 일상적으로 하는 행동에서 의미를 추출하고, 웨어러블 컴퓨터의 인터페이스로서 적용가능성을 보고자 한다. 행동은 자극에 대한 신체의 움직임이다. 문헌을 통하여 신체의 움직임에 대한 66개의 동사를 추출하고 구체적인 움직임에 구문조사를 실시하였다. 조사된 구문에 대한 상황과 의미를 조사한 결과 행동은 의미에 따라 감정표현, 의사전달, 정보교류, 자기제어, 기기제어, 무의식적, 의례적의 7가지로 분류할 수 있었다. 그 중 의사소통과 대상을 제어하기 위한 행동을 중심으로 접근하였다. 행동의 의미와 현재 사용되고 있는 UI의 의미를 비교하여 인터페이스를 대응시켜 보았다.
다양한 네트워크 환경에서 상황인지 서비스의 제공은 데이터 간의 이질적인 문제로 통합과 공유에 많은 어려움이 있다. 본 연구는 이를 해결하기 위한 방안으로 온톨로지를 이용하는 통합 모델을 제안한다. 본 모델은 수집된 상황인지 정보를 통합하기 위해 온톨로지를 이용한다. 온톨로지는 수집되는 정보의 메타 데이터들의 수집, 의미론적 분석 및 추론을 통해 생성한다. 이것은 추가되는 시스템의 요소 분석 및 통합의 근거가 된다. 이에 따라 본 논문은 온톨로지의 생성 방법과 이를 적용하는 방안을 연구한다. 제시된 방안의 장점은 기존의 도구를 수정 없이 사용할 수 있고, 시스템의 확장이나 통합을 쉽게 수행할 수 있다.
최근 로봇에 관한 연구가 꾸진히 진행 중인 가운데, 로봇이 현재 상황을 파악하고 적절한 서비스를 제공해 주기 위하여 위치 정보가 많이 활용되고 있다. 이러한 위치 정보는 월드 모델링(world modeling)을 통하여 로봇이 처한 환경에서 사용자(nomadic human)의 위치 경로와 공간에 구성되어 있는 객체들의 위치를 비교하거나 관계를 탐지하고 적절한 규칙을 사용해 추론함으로써 사용자의 서비스 요청을 수행하기 위해 쓰일 수 있다. 본 논문은 로봇 환경에서의 상황인지를 위한 월드 모델링을 제안한다. 제안된 월드 모델링은 로봇과 사람과의 관계와 사랑과 사물(object)간의 관계를 정의하며 시간의 흐름에 따른 위치변화를 이용하여 각 대상간의 관계의 변화와 그에 따른 의미(semantic) 도출을 목적으로 한다. 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 계층의 데이터를 기반으로 하여 객체간의 시간적, 공간적인 위치 관계를 추론한다. 마지막으로 의미적 계층(semantic layer)에서는 객체간의 상황에 맞는 의에를 추론하는데 이런 계층들은 모두 월드 모델을 공유(share)함으로써 정보 도출이 가능하다.
Purpose: This study was designed to explore the relationship of situational meaning with maternal self-esteem in mothers with high risk newborn. Method: The subjects of this study were 82 mothers with high risk newborn. Data were collected using a translated Family Meaning Attribution Scale and Maternal Self-Report Inventory. Data were analyzed using descriptive statistics, t-test, Pearson Correlation Coefficients and Stepwise Multiple Regression. Result: The average score of the situational meaning in high risk newborn mothers was 64.0l(possible score is between 0-96) and the average score of each item was 1.98. The average score of the maternal self-esteem in high risk newborn mothers was 81.96(possible score is between 26-104) and the average score of each item was 3.15. No significant differences were found in situational meaning according to general characteristics except whether it was a planned pregnancy or not. No significant differences were found in maternal self-esteem according to general characteristics except disease or admission experience during pregnancy. There was significant positive correlation between situational meaning and maternal self-esteem. Conclusion: It is necessary for nurses to provide high risk newborn mothers with care for improving situational meaning that is attributed to the mothers. It can be helpful to improve maternal self-esteem and in the end it will facilitate the maternal transition in mothers with high risk newborn.
본 논문에서는 농수산물을 저장 관리를 목적으로 유비쿼터스 센서로부터 획득한 상황 정보를 활용하여 창고관리 정보를 공유하고 분산시키기 위한 온톨로지 기반 상황인지 시스템 모델링에 관하여 제안한다. 오늘날 우리 생활속에 유비쿼터스 기술이 확산됨에 따라 정보에 대한 중요성은 더욱 증가하고 있다. 뿐만 아니라, 하나의 도메인에 대한 온톨로지의 중요성도 또한 증가하고 있다. 그러므로 본 논문에서는 상황정보 상태에 대한 정보를 획득하기 위해서 무선 센서로부터 획득한 정보가 온톨로지에서 활용될 수 있도록 온톨로지 기반의 농수산물 웨어하우스 모델을 설계한다. 이를 통해 농수산물용 창고 관리가 상황점보에 따라 사용자, 장치들 및 서비스사이에 의미가 상호 연동할 수 있는, 의미정보 구조에 대한 공통의 이해를 공유할 수 있도록 온톨로지로 표현된 결과를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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