이 연구의 목적은 고등학생들의 과학철학적 관점을 조사하고, 해석적인 서술방식의 과학 읽기 자료가 고등학생들의 과학철학적 관점에 영향을 미치는가를 조사하는 것이다. 대전광역시의 일반계 고등학교 여학생 4개 학급을 2개 학급씩 각각 실험, 통제 집단으로 선정하였다. 기존의 교과서에 나타난 확정적인 서술방식과는 다른 해석적인 서술방식의 과학 읽기 자료를 12주 36차시 분량을 개발했다. 과학 읽기 자료는 매 시간 10분에 걸쳐 투입되었으며, 자료의 이해를 돕기 위해 2개의 질문에 응답하도록 하였다. 과학철학적 관점을 검사하는 도구로는 PPP (Philosophic외 Perspectives Prove)를 이용하였다. 고등학생들의 과학철학적 관점은 귀납주의적으로 편중되어 있었으며, 해석적인 서술방식으로 개발된 36차시 분량의 과학 읽기 자료를 학생들에게 처치한 결과, 학생들의 편중된 귀납주의적인 과학철학적 관점을 변화시키는 데 효과가 있었다. 또한 24차시를 처치한 선행연구에서 변화된 관점이 어느 정도 회귀되었던 것과는 다르게 변화된 관점이 지속되었다.
본 논문은 "좌계부담"의 체재와 구성, 서술방식과 내용의 검토를 통해 그 편찬 목적과 의미를 살펴본 것이다. "좌계부담"은 우선 구성면에서 약 16세기 말부터 18세기 중반까지의 인물을 시대 순으로 기록하였고, 그 안에서 인물 유형에 따라 근거리 배치하는 모습을 보여준다. 서술방식 면에서는 "사기열전"에 보이는 '호견법(互見法)'과 같은 방식을 활용하여, 개인 및 동일 사건의 내용을 관련된 다른 사람들과 나누어 기록하여 주제를 입체화 집중화하는 한편, 인물의 평가를 객관화하는 효과를 획득하고 있다. 인물 형상화 방식에 있어서는 해당 인물의 일생의 특징적 면모에 초점을 맞춰서 그와 관련된 시 또는 일화 등을 기록하여 인물을 구체적으로 그려내고 있다. 또한 목차의 각 인물 이름 옆에 수록 내용의 핵심사항을 요약한 '부제'형식의 짧은 글을 부기하여 내용 파악 및 이해를 돕는다. "좌계부담"은 견문을 자유롭게 엮어가는 방식의 필기 가운데, 인물중심으로 특화된 필기, 즉 '인물지(人物志)' 혹은 '전기집(傳記集)'이며, 더 넓게는 '사서(史書)' 및 '시화(詩話)'의 기능을 아우르는 필기이다. 이에 저자는 사가(史家)의 사명감으로 본서를 집필하였던 것으로 보인다. 18세기 말부터 19세기에 인물을 중심 내용으로 하는 인물지(人物誌) 형태의 특화된 필기류가 등장하게 되는데, "좌계부담"은 그보다 앞선 시기, 즉 18세기 중 후반에 편찬된 인물소전형(人物小傳型)의 필기라는 점에 의미가 있다. 필기류의 역사적 전통 속에서 그 수록 방식 및 서술방식의 변화 시작점에 있는 것으로, 조선 후기 필기류가 점차 전문화된 형태로 이행하는 모습을 보여주는 것이라 할 수 있다.
물체 인식 및 추적 기술은 기계가 영상 정보를 기반으로 주변을 인지하고 정황을 파악하는 컴퓨터 비전 분야의 매우 중요한 연구 영역 중 하나이다. 현재까지 이러한 물체 인식/추적에 대한 다양한 연구들이 있어 왔고, 최근 증강현실에 대한 높은 관심을 바탕으로 증강현실을 위한 영상 정보 기반의 정확하고 정교한 추적 기술에 대한 관심 또한 매우 높아졌다. 본 논문에서는 텍스쳐가 없는 단색의 블록에 대해 증강현실을 실현하기 위한 물체 추적 방식을 제안한다. 제안하는 방식은 다수의 블록들을 조합하여 구성하고, 이 조합으로부터 추출한 특징점에 색상 정보 기반의 지역 서술자를 정의함으로써 사전에 정의된 서술자와 의 비교를 통해 물체를 추적하는 방식이다. 제안된 추적 방식은 사전에 기준이 되는 지역 서술자를 정의함에 있어서 기준 영상에 다양한 어파인 변환을 적용함으로써 카메라와 대상물과의 각도가 큰 입력 영상에 대해서도 추적에 실패하지 않는다. 실험을 통해 제안된 방식을 집 모양으로 구성한 블록 조합에 적용하여 3차원 가상 콘텐츠를 증강시켜 봄으로써 제안된 방식의 유용성을 확인하였다. 제안된 방식은 텍스쳐가 없는 환경에서 사용자의 상호작용으로 텍스쳐를 구성하고 이를 추적하는 방식으로 향후 아이들을 위한 교육 프로그램, 모바일 기기에서의 응용 프로그램 등으로 적용 가능하다.
컴퓨터를 사용한 서술형 답안의 자동채점은 채점의 편의성과 객관성을 제고하기 위하여 많은 연구자들이 연구해 왔으며 자동채점의 성능을 향상시키기 위해 여러 가지 방법들이 제안되었다. 본 논문은 서술어 정규화를 통하여 서술형 답안의 자동채점 정확도를 높이고자 하였다. 기존의 다른 채점 방법들과 비교했을때 서술어 정규화 기법을 적용한 채점 방식은 기존의 방법들보다 유사도 계산 정확도가 향상되어 정답 판별 정확도가 향상되는 것을 확인할 수 있었다. 서술어 정규화는 기존의 모든 서술형 답안 채점 방법에 추가적으로 적용할 수 있는 범용성을 가지고 있다. 따라서 서술어 정규화는 기존 방법들의 자동채점 정확도를 향상시켜 보다 정확하게 서술형 답안을 채점할 수 있다.
이 논문은 최근 다수의 플랫폼에서 주목받고 있는 인디 게임(indie games)의 열풍을 그 게임의 인터랙션 방식의 혁신과 서사적 시도에서 찾고, 인디 게임의 게임 디자인과 스토리텔링, 그리고 그 위상에 관한 시론적인 해석을 시도하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 인디 게임이 기존의 대규모 스튜디오 게임과 다른 면모를 인터랙션 메커니즘, 연출 스타일, 서술 방식에서 찾고 각각의 사례들을 분석하고자 했다. 아울러 한국 인디 게임이 스팀과 같은 글로벌 플랫폼에 진출한 사례를 살펴보고, 앞서 언급한 방법론들을 동일하게 적용하여 분석하였다.
본 연구에서는 말단가스의 온도, 압력 그리고 농도가 변화함에 따라 어떻게 자동점화가 일어나는지를 서술하는 chemical kinetic model에 대하여 서술한다. 먼저 자동점화 현상을 화학적으로 modelling하는데 두가지 다른 접근방식에 대해 서술하고 각각 model의 예측치와 실험치와의 상관관계를 알아본 후, 마지막으로 두 model을 비교하여 본다.
본 연구에서는 경제 뉴스로부터 서술어 중심의 감성 사전을 구축하고, 하루 동안에 배포된 뉴스를 이용해 전일 종가 대비 당일 종가의 등락을 예측하는 모델을 제안한다. 기존의 주식 도메인 관련 감성 사전을 구축하는 방식은 주가 등락에 관련된 명사를 중심으로 사전을 구축하는 방식이나 대부분의 명사는 극성 값이 중립인 경우가 많아 극성 값을 추정하기 힘들다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 극성 값이 잘 표현되는 서술어 중심의 감성사전을 구축하고 극성 값을 자동 추출하여 주가의 등락을 예측한다. 실험 결과 기존 감성 사전을 통한 주가 예측 방법에 비하여 본 연구에서 제안하는 서술어 중심의 감성 사전을 통한 주가 예측 정확도가 높게 나타났다.
본 논문에서는 MPEG-7에 정의된 오디오 서술자를 이용한 오디오 특징을 기반으로 한 음악 검색 알고리즘을 제안한다. 특히 timbral 특징들은 음색 구분을 용이하게 할 수 있어 음악 검색뿐만 아니라 음악 장르 분류 또는 Query by humming에 이용 될 수 있다. 이러한 연구를 통하여 오디오 신호의 대표적인 특성을 표현 할 수 있는 특징벡터를 구성 할 수 있다면 추후에 멀티모달 시스템을 이용한 검색 알고리즘에도 오디오 특징으로 이용 될 수 있을 것이다 본 논문에서는 방송 시스템에 적용 할 수 있도록 검색 범위를 특정 컨텐츠의 O.S.T 앨범으로 제한하였다. 즉, 사용자가 임의로 선택한 부분적인 오디오 클립만을 이용하여 그 컨텐츠 전체의 O.S.T 앨범 내에서 음악을 검색할 수 있도록 하였다. 오디오 특징벡터를 구성하기 위한 MPEG-7 오디오 서술자의 조합 방법을 제안하고 distance 또는 ratio 계산 방식을 통해 성능 향상을 추구하였다. 또한 reference 음악의 템플릿 구성 방식의 변화를 통해 성능 향상을 추구하였다. Classifier로 k-NN 방식을 사용하여 성능 평가를 수행한 결과 timbral spectral feature들의 비율을 이용한 IFCR(Intra-Feature Component Ratio) 방식이 Euclidean distance 방식보다 우수한 성능을 보였다.
현재 온톨로지의 논리적 오류와 개념들 간의 포함 관계를 탐지하는 추론 엔진들이 소개되고 있다. 대부분의 서술 논리 기반 온톨로지 추론 엔진은 태블로 알고리즘을 기반으로 구축되었다. 그러나 태블로 알고리즘 기반의 온톨로지 추론은 인스턴스 추론에 있어서 한계를 보인다. 이에 본 논문에서는 Medusa 시스템을 제안한다. Medusa는 서술 논리로 표현된 온톨로지의 정형화된 의미를 기반으로 시맨틱 웹 규칙 언어(SWRL)를 지원하는 확장된 서술 논리 추론 엔진이다. 대부분의 서술 논리 기반 추론 엔진은 효과적으로 온톨로지 스키마 모델을 추론하지만 인스턴스(Assertional Knowledge) 정보를 추론하기 위한 규칙 기반 추론 기능을 제공하지는 않는다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 Medusa는 서술 논리의 추론 방식과 규칙 기반 추론 방식을 동시에 사용한다. 본 논문에서 설명하는 Medusa의 프로토타입은 $Prot{\acute{e}}g{\acute{e}}$ API[1]를 사용하여 시맨틱 웹 규칙 언어 추론 엔진과 서술 논리 추론 엔진간의 상호작용을 제어한다.
본 연구에서는 비선형 동적장치에 의해 발생하는 비안정 신호의 비선형 적응 예측을 위한 효과적 방법을 서술한다. 이 방법을 실제 원자력 발전소의 데이타를 이용하여 이상연상(hetero-association) 방식의 예측을 수행하였다. 다입력/다출력의 신경망은 이러한 비선형 예측에 이용할 수 있으나 학습되지 않은 상황에 대한 예측에는 어려움이 있었다. 본 연구에서 서술한 방법은 학습과 실행이 동시에 가능한 형태로 역전파 학습 (backpropagation learning) 알고리듬을 이용한 다층 인식자 (multilayer perceptron) 신경망과 비교하여 비성형 비안정 신호에 대한 우수한 예측 능력을 보여 주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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