본 논문은 인간의 언어정보처리 과정 중 시각단어재인(visual word recognition) 과정에서 음운정보(phonological information)와 철자정보(orthography information)의 역할 및 심성어휘집의 표상(representation) 형태를 알아보기 위해 신경망(neural network)을 이용한 계산주의적 모델(computational model)을 제안한다. 제안하는 모델은 한국어 2음절을 입력 값으로 사용하는 입력층(input layer), 은닉층(hidden layer) 그리고 의미를 표현하는 출력층(output layer)으로 구성된 전방향 신경회로망(feed forward network) 구조로 설계하였다. 실험결과 계산주의적 모델은 한국어에 대한 시각 단어재인 시 보이는 언어현상 중 음운, 철자 이웃 크기효과(phonological and orthographic neighborhood effect)를 나타냈으며, 이를 통해 한국어 시각단어재인 과정에서 심성어휘집이 음운정보로 표상되어 있음을 시사하는 증거를 보였다.
이 연구는 초등 과학영재 학생들이 자연선택 개념에 대하여 과학적 개념을 형성하기 위한 논변활동 프로그램을 개발하고 그 효과를 알아보고자 수행했다. 이를 위해 자연선택 핵심 개념을 과잉생산, 제한된 자원, 개체군 안정, 경쟁, 변이, 변이의 유전, 차등적 생존, 개체군 변화, 종 분화의 9가지 개념을 선정하여 각각의 개념을 형성할 수 있는 프로그램을 개발하였다. 초등학교 6학년 학생이 이해할 수 있는 용어로 변경한 선다형 자연선택 검사지와 개방형 검사지를 활용하여 프로그램 투입 전 후 개념 변화를 확인하였다. 개발된 프로그램은 초등 과학영재 6학년 19명 학생에게 투입하였다. 소집단 논변활동 전 후 논변 글쓰기는 설명의 충분성과 설명의 개념적인 질 범주로 구분하여 채점하였다. 논변 글쓰기 점수 향상이 큰 소집단과 적은 소집단의 시각적 모델 및 담화를 분석하였다. 연구 결과 선다형 자연 선택 검사지에서 19명 학생 모두 점수가 유의미하게 향상되었고 개방형 검사지에서도 자연 선택 핵심 개념은 증가하고 대안 개념은 줄어 들어 개발된 논변활동 프로그램은 초등 과학영재 학생들의 자연선택 개념 향상에 효과적이었음을 알았다. 논변 글쓰기 점수 향상이 큰 소집단에서는 반대 담화 및 엄격한 기준이 활용되어 논변에 대한 평가 및 수정이 이루어져 논변의 질을 향상 시킨 반면 논변 글쓰기 점수 향상이 적은 소집단에서는 반대 담화 비율이 낮고 엄격한 기준 보다 비형식적 기준이 더 많이 활용되었다. 또한 논변 글쓰기 점수 향상이 큰 소집단에서는 자료 분석에 많은 담화가 이루어 졌고 소집단 시각적 모델이 소집단 구성원들에 의해 공동 구성되어 소집단 간 토론에 활용되었고 다른 소집단에 의해 평가 및 수정이 이루어졌다. 반면, 논변 글쓰기 점수 향상이 적은 소집단에서는 특정 소집단 구성원의 시각적 모델이 소집단의 시각적 모델로 선택되었고 모델을 평가하고 선택하는 과정에 대한 담화가 이루어지지 않았다. 이러한 소집단에서는 소집단 구성원들의 시각적 모델에 대한 이해가 낮았고 소집단 간 토론에 활용이 되지 못하여 평가 및 수정이 이루어지지 않았다. 이 연구를 통해 초등 과학영재 학생들이 생명 현상에 대해 자연선택 핵심 개념을 활용한 진화적 설명이 가능한 것을 확인하였으므로 초등학교 교육과정내 진화적 관점을 반영시킬 수 있는 가능성을 엿보았다.
디자인은 디자이너와 소비자간에 사회의 공적 영역을 배경으로 한 일종의 커뮤니케이션 모델이라고 할 수 있다. 커뮤니케이션은 일반적 의미와 구체적 의미로 나누어 냉각해 볼 수 있다. 일반적 의미는 "한 사람이 다른 사람에게 메시지를 전달하는 것”으로 정의할 수 있다. (중략)
시각적 질의응답(Visual Question Answering, VQA)은 주어진 이미지에 연관된 다양한 질문에 대한 올바른 답변을 예측하는 기술이다. 해당 기술은 컴퓨터 비전-자연어 처리 연구분야에서 활발히 연구가 진행되고 있으며, 질문의 의도를 정확히 파악하고, 주어진 이미지에서 관련 단서 정보를 찾는 것이 중요하다. 또한, 서로 이질적인 특성을 지닌 정보(이미지 객체, 객체 위치, 질문)를 통합하는 과정도 중요하다. 본 논문은 질문의 의도에 알맞은 정보를 효율적으로 사용하기 위해 멀티 모달 입력 이미지 객체, 객체 위치, 질문)에 대한 Multi-modal Message Aggregation (MMA) 제안하며 이를 통해 한국어 시각적 질의응답 KVQA에서 다른 모델보다 더 좋은 성능을 확인하였다.
개인의 경험을 통해 얻어지는 외부의 물리적 자극에 대한 복합적인 감성을 측정.분석하여 공학적으로 처리함으로서 인간이 보다 편리하고 안락한 생활을 영위하도록 하는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 인간의 오감 즉 시각, 청각, 후각, 미각, 촉각 중 소비자의 구매 욕구에 많은 영향을 주는 시각(색)에 따른 감성상태의 패턴을 분류하기 위해 색채 심리를 다치오토마타 모델을 이용하여 입력 이벤트와 상태 사이의 관계를 활용하여 감성을 처리할 수 있는 방법을 제안한다. 인간의 심리 상태를 학습할 수 있도록 오토마타의 입력 값(색)에 따른 상태(감성상태)의 변화를 신경망 모델로 구현함으로서 색채에 대한 감성을 처리하였다.
정보의 홍수 시대에 사는 인터넷 이용자들은 많은 정보 중에서 자기가 원하는 정보만을 빠르게 찾아내고자 한다. 학술지의 경우는 대부분 문자로 서비스되고 있는데, 이를 시각화하여 서비스한다면 보다 효율적으로 정보가 전달될 수 있을 것이다. 최근 학술지 논문 기사 원문 전체가 XML로 구축되는 양이 늘어나고 있어서, XML 데이터를 기반으로 한 학술정보의 시각화 서비스에 대한 관심이 모아지고 있다. 본 연구에서는 학술정보를 시각화하기 위한 데이터 모델을 제시하고 학술정보 시각화 서비스 방안을 마련한다.
본 연구는 초등학교 5학년 학생들을 대상으로 수학적 논증을 강조한 수업을 설계 및 구현하여 수업의 실제를 분석하였다. 문헌 연구를 통해 수학적 논증을 강조한 수업을 1) 패턴 주목하기, 2) 추측 분명히 나타내기, 3) 시각적 모델로 표현하기, 4) 표현에 근거한 논증하기, 5) 비교 및 대조하기 5단계로 구성한 다음, 연속된 홀수의 합은 제곱수임을 주제로 수업을 설계하였다. 그리고 실제 수업 과정에서 수학적 논증을 강조한 수업이 어떻게 구현되는지 수업의 흐름을 단계별로 분석하였다. 본 연구의 결과를 바탕으로 초등학교에서 수학적 논증을 강조한 수업의 시사점을 논의하였다.
기계 학습에서 입력 데이터의 차원을 줄이는 문제(dimension reduction)는 매우 중요한 문제 중의 하나이다. 입력 변수의 차원이 늘어남에 따라 처리해야하는 연산의 수와 계산 복잡도가 급격히 늘어나기 때문이다. 이를 해결하기 위하여 다수의 기계 학습 알고리즘은 명시적으로 차원을 줄이거나(feature selection), 데이터에 약간의 연산을 가하여 차원이 작은 새로운 입력 데이터를 만든다(feature extraction). 반면 사람이 여러 종류의 고차원 센서 데이터를 입력받아 빠른 시간 안에 정확하게 정보를 처리할 수 있는 가장 큰 이유 중 하나는 실시간으로 판단하여 가장 필요한 정보에 집중하기 때문이다. 본 연구는 사람의 정보 처리 과정을 기계 학습 알고리즘에 반영하여, 집중도를 이용하여 효율적으로 데이터를 처리하는 방법을 제시한다. 이 성질을 시각 하이퍼네트워크 모델에 반영하여, 효율적으로 고차원 입력 데이터를 다루는 방법을 제안한다. 실험에서는 시각 하이퍼네트워크를 이용하여 고차원의 이미지 데이터에서 행동을 분류하였다.
과거의 전통적인 상거래 방식에서 벗어나 온라인을 이용한 전자상거래 분야의 발전이 급속도로 이루어지고 있다. 전자상거래의 한 분야인 온라인 경매시장에 대한 관심과 기술적 발전으로 인하여 온라인 경매가 성황리에 진행중이다. 본 논문에서는 온라인 경매에 대한 전반적인 이론, 유형, 기술, 경매 시스템들에 대해 살펴간 후, 시스템의 분석된 내용을 바탕으로 하여 간단한 경매사이트를 구축하였다. 경매사이트에 등록 후 진행중인 입찰상황을 실시간으로 모니터링 해오는 기법을 구현하였다. 실시간 시스템에 관한 모델을 제안하고 경매상황을 시각적으로 구현하는 모델을 제안하였다. 향후 연구과제는 상용으로 진행중인 여러 경매사이트 접근에 대한 한계성을 극복할 수 있는 방법을 제시하고 온라인 경매분야의 활성화에 기여하고자 한다.
본 연구에서는 동적 다변량 그래프 데이터의 연속적 분석이 가능한 질의 모델을 설계 및 구현하였다. 먼저, 질의 모델을 판별함수 설정과 시간에 따른 통합 방법 선택의 두 단계로 설계하고, 질의 패널, 그래프 시각화 패널, 속성 패널로 구성된 질의 시스템으로 구현하였다. 또한, 그래프 표현에는 노드-링크 다이어그램과 Force-Directed Graph Drawing 알고리즘을 이용하였으며, 질의 결과로 선택된 대상들에 효과를 적용하여 사용자가 시각적으로 구분할 수 있도록 처리하였다. 마지막으로, 세계 소형 무기 거래량 데이터를 이용하여, 본 연구에서 설계한 동적 다변량 그래프 질의 모델을 검증하였다. 본 연구는 동적 그래프의 연속적 분석이 가능한 새로운 질의 모델을 설계하는 것을 통해, 기존 모델이 동적 그래프를 시점별로 이산적으로만 분석할 수 있는 한계를 개선하였다는데 의의가 있다. 본 연구는 추세 분석이나, 복잡계 네트워크 해석 등 동적 그래프를 사용하는 연구에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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