프리드리히 니체와 앨프레드 화이트헤드에 따르면, 근대 서양의 존재론이 범한 치명적인 오류는 현실의 구조가 언어의 구조와 같다고 착각하는 데 있다. 언어는 주어-술어 구조를 띠고 있는데, 현실도 이 구조를 띠고 있다고 착각해서, 허구적인 언어적 주어를 현실적으로 존재하고 있는 주체로 잘못 설정하고 있다. 이 허구적인 주체 개념이 바로 인격 개념이다. 본 논문은 이러한 허구적인 인격 개념이 어떻게 자본주의 금융이 발전하는 데 토대를 이루는지 분석할 것이다. 본 논문의 분석하는 역사적 시기와 장소는 17세기 후반 영국이다. 이 시기에 영국에서 근대적 형태의 은행업이 시작됐으며 동시에 근대적 주체 개념인 "인격" 개념이 존 로크 등에 의해 철학적으로 발전한다. 동시에 유한책임 주식회사와 국가 또한 독립적인 추상적 인격성이 추상적인격체로 독립성을 획득한다. 이 추상적 인격 개념은 사회적 관계를 "배타적 소유"와 "채권-채무" 관계로 환원하고, 이 환원이 근대 금융의 존재론적 바탕을 이룬다. 배타적 재산권은 행사하지만 책임을 져야 할 때는 채권으로 변모해 그 책임을 회피하는 제도가 바로 근대 금융의 본질이다. 그리고 영원하고 독립적인 인격성을 지니게 된 근대적 집단을 채무자로 전락시킴으로 근대 금융의 채권자들은 자신들의 특권을 크게 강화한다.
미래 사회에는 지식뿐만 아니라 창의성과 협동심, 융합적 사고 등을 포함하는 다양한 역량이 필요하다. 본 연구는 중요한 수학 교과 역량인 수학 문제해결력, 의사소통 능력 등의 함양을 기대하며 수학 정보과학 융합을 위한 프로그램을 개발하였다. 선행지식이 크게 요구되지 않고, 일상언어와 쉽게 접할 수 있는 도구만으로 동기유발이 가능하며 다자간 협력이 필수적인 창의적 문제해결 활동 기반 프로그램이다. 활동의 참가자 수가 증가함에 따라 수학의 유용성과 엄밀성을 경험할 수 있으며, 이론적 원리는 유한체 위에서의 행렬 이론을 바탕으로 한다. 또한 정보과학에서 주요 주제 중 하나인 오류정정코드와의 관련성을 강조할 수 있도록 구성하였다. 본 프로그램의 실세계 맥락이 수학적 의사소통 능력의 함양과 수학의 가치 경험 기회 제공에 도움이 되기를 바라고, 코딩을 수반하지 않는다는 점에서 교사들의 접근성이 높기를 기대한다.
작성된 문서의 문법적 오류 교정을 할 때 맞춤법 검사기를 사용하는 것이 일반적이다. 그러나 초등학생들이 작성한 글 중에는 문법적으로는 옳더라도 자연스럽지 않은 문장이 있을 수 있다. 본 논문에서는 동일한 의미를 가진 2개의 문장이 주어졌을 때, 어떤 것이 더 자연스러운 문장인지 자동 판별할 수 있는 방법을 소개한다. 이 방법은 순환 신경망(recurrent neural network)을 이용하여 장기 의존성(long-term dependencies) 문제를 해결하고, 보조 단어(subword)를 사용하여 희소 단어(rare word) 문제를 해결한다. 약 200만 문장의 단일어 코퍼스를 통해 순환 신경망 기반 언어 모델을 학습하였다. 그 결과, 초등학생들이 주로 틀리는 표현들과 그에 대응하는 올바른 표현을 입력으로 주었을 때, 모든 경우에 대해 자연스러운 표현을 자동으로 선별할 수 있었다. 본 소프트웨어가 스마트 기기에 사용될 수 있는 형태로 구현된다면 실제 초등학교 현장에서 활용 가능할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 리눅스 기반 프로그래밍 언어를 온라인으로 실습할 수 있는 시스템의 구성 방법을 제시하였다. 제시한 시스템은 리눅스 운영체제의 가장 큰 특징인 웹-서버 기능을 활용하며, 방화벽이나 기타 보안적 제약을 받지 않으면서 telnet과 FTP 기능을 모사하여 실제 리눅스 콘솔과 유사한 실습이 가능하다. 이를 위해 웹 상에서 프로그래밍 도구가 가져야 할 기능적 요소들을 분석하고 이를 구현하기 위한 알고리즘을 정립하였으며, 특히 사용자의 실수에 의한 오류 메시지 등이 실재 telnet 화면과 동일한 형태로 나타날 수 있는 방법을 구현하였다. 구현된 학습 시스템을 학생들을 대상으로 수업에 활용한 결과 온라인으로 리눅스 프로그래밍 언어의 실습이 가능함은 물론 교수자가 학습자들의 모든 사항들을 직접 점검하고 지도할 수 있어 학습자의 만족도가 오프라인 수업 때와 유사한 결과를 확인하였다.
많은 학생들이 수학에는 하나의 정답이 존재하며, 수학 수업은 교사로부터 문제를 푸는 방법을 전달받는 수동적 과정이라는 이원론적 신념을 가지고 있다. 이 연구는 인식론적 신념의 개념화와 발달에 대한 교육심리학의 여러 연구를 고찰하고, 이를 바탕으로 수학적 사실 및 절차를 절대적이고 확실한 것으로 제시하며 학생의 오류도 절대적인 방식으로 다루는 통상적인 수학 교수 관행의 인식론적 한계를 살펴보고 그에 대한 대안을 탐색하였다. Langer와 Piper(1987)의 실험 및 Oliveira 외(2012) 등의 교실 관찰 연구는 교사가 지식을 불확실성을 허용하는 조건부적 언어로 제시하고 논의하는 것이 학생들의 인식론적 신념을 생산적인 방향으로 유도할 수 있다는 가능성을 제시하고 있다. 한편, 학생의 오류에 대한 교실 의사소통의 초점과 패턴의 변화는 수학 교실을 지배하는 이원론적 신념의 극복에 도움이 될 수 있다. 이상의 논의는 수학 수업이 암묵적으로 전달하는 인식론적 메시지의 분석 및 학생들의 인식론적 신념 발달을 자극하는 교수 전략을 탐색하는 데 토대를 제공할 수 있을 것이다.
이 논문은 가장 잘 알려진 어휘부중 하나인 워드넷의 활용 범위 확장을 위해 워드넷 신셋에 "사건구조 프레임(Event Structure Frame)"을 주석하는 연구에 관한 것이다. 워드넷을 비롯하여 현재 사용되고 있는 어휘부는 풍부한 어휘의미정보가 구조화되어 있지만, 사건구조에 관한 정보를 포함하고 있지는 않다. 이 연구의 가장 큰 기여는 워드넷에 사건구조 프레임을 추가함으로써 워드넷과의 연결만으로 핵심적인 어휘의미정보를 모두 추출할 수 있도록 해준다는 점이다. 예를 들어 텍스트 추론, 자연어처리, 멀티 모달 태스크 등은 어휘의미정보와 배경지식(상식)을 이용하여 태스크를 수행한다. 워드넷에 대한 사건구조 주석은 자동사건구조 주석 시스템인 GESL을 이용하여 워드넷 신셋에 있는 예문에 먼저 자동 주석을 하고, 오류에 대해 수동 수정을 하는 반자동 방식이다. 사전 정의된 23개의 사건구조 프레임에 따라 예문에 출현하는 타겟 동사를 분류하고, 해당 프레임과 매핑한다. 현재 이 연구는 시작 단계이며, 이 논문에서는 빈도 순위가 가장 높은 100개의 동사와 각 사건구조 프레임별 대표 동사를 포함하여 총 106개의 동사 레마에 대해 실험을 진행하였다. 그 동사들에 대한 전체 워드넷 신셋의 수는 1337개이다. 예문이 없어서 GESL이 적용될 수 없는 신셋을 제외하면 1112개 신셋이다. 이 신셋들에 대해 GESL을 적용한 결과 F-Measure는 73.5%이다. 향후 연구에서는 워드넷-사건구조 링크를 계속 업데이트하면서 딥러닝을 이용해 GESL 성능을 향상 할 수 있는 방법을 모색할 것이다.
현재 교육대학교의 컴퓨터교육 전공에서 알고리즘 및 문제해결력 향상을 위해 프로그래밍교육을 실시하고 있다. 기존의 프로그래밍언어를 도구로 하는 학습은 오타 등 다량의 오류발생, 문법 표현 및 이해의 어려움, 알고리즘 표현의 난해함 등 많은 구조적인 문제점이 있어 프로그램학습 본래의 목적을 달성하기가 어렵다. 최근 ICT의 급속한 발전으로 프로그램학습을 교육용로봇을 활용할 수 있다. 본 연구에서는 교육용로봇 중 가장 많이 사용되고 있는 Mindstorms로봇의 NXT소프트웨어를 이용하여 컴퓨터교육 전공 학생들이 쉽게 프로그래밍학습을 할 수 있게 학습모형(교육과정 및 교재)을 개발하였다.
본 연구에서는 인간과 컴퓨터 사이의 음성을 이용한 대화 시스템을 구현하였다. 특별히 음성을 인식하는데 있어서 단어추출(word apotting) 방법을 사용하는 경우에 알맞은 의미 분석 방법과 도표 형태의 규칙을 기반으로 하여 시스템의 응답을 생성하는 방법에 대하여 연구하였다. 단어추출 방법을 사용하여 음성을 인식하는 경우에는 형태소분석 및 구문분석의 과정을 이용하여 사용자의 발화 의도를 분석하기 어려우므로 새로운 의미분석 방법을 필요로 한다. 본 연구에서는 퍼지 관계를 사용하여 사용자의 발화 의도를 파악하는 새로운 의미분석 방법을 제안하였다. 그리고, 사용자의 발화 의도에 적절한 시스템의 응답을 만들고 응답의 내용을 효율적으로 관리하기 위한 방범으로 현재의 상태와 사용자의 의도에 따른 응답 규칙을 만들었다. 이 규칙은 도표의 형태로 구현되어 규칙의 갱신 및 확장을 편리하게 만들었다. 대화의 영역은 열차 예매에 관련된 예매, 취소, 문의 및 관광지 안내로 제안하였다. 음성의 오인식에 의한 오류에 적절히 대처하기 위해 시스템의 응답은 확인 및 수정 과정을 포함하고 있다. 본 시스템은 문자 입력과 음성 입력으로 각각 실험한 결과, 사용자는 시스템의 도움을 받아 자신이 의도하는 목적을 달성할 수 있었다.
자가 지식 학습 프레임워크는 자연어 텍스트에서 지식 트리플을 생성하기 위한 방법 중 하나로, 문장의 의존 관계 트리 상에서 주어 개체와 목적어 개체 사이의 관계를 패턴으로 학습해 이 패턴을 바탕으로 새로운 지식 트리플을 생성한다. 그러나 이 방법은 의존 관계 트리를 생성하는 도구의 성능에 영향을 받을 뿐만 아니라 생성된 지식 트리플을 반복적으로 사용하는 자가 지식 학습의 특성상 오류가 누적될 가능성이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 자가 지식 학습 프레임워크에서 생성된 지식 트리플을 TransR 신뢰도 함수를 사용해 신뢰도 값을 측정하여 그 값에 따라 지식 트리플을 필터링하는 방법을 제안한다. 실험 결과에 따르면 필터링 된 지식 트리플들이 그렇지 않은 지식 트리플들에 비하여 더 높은 정확률을 보여주어, 제안한 방법이 자가 지식 학습 프레임워크의 정확률 향상에 효과적임을 증명하였다.
프로그래밍 언어 실습을 위해 일반적으로 실습 소프트웨어를 여러 대의 PC에 개별적으로 설치하거나, 실습 소프트웨어를 특정 서버에 설치한 후 라이센스를 받아 운영하고 있는 경우에는 접속자의 수를 제한 받게 되는데, 이러한 모든 경우들에는 지정된 장소에서만 실습을 해야 하는 문제점과 실습자 수의 제한 문제점이 있다. 본 논문에서는 실습 소프트웨어 1본을 서버에 설치한 후 인터넷이 가능한 어떠한 장소에서 다수의 학습자가 프로그래밍 실습을 할 수 있도록 웹기반 학습시스템을 개발하였다. 이 웹기반 학습시스템에서 학습자가 인터프리팅 또는 컴파일링, 실행 등을 요청할 때에만 실습 소프트웨어를 점유하기 때문에 접속자 수의 제한 문제를 해결하였다. 뿐만 아니라, 이 웹기반 학습시스템은 실습 효과를 증진시키기 위하여, 예제 프로그램과 그에 대한 동영상 설명, 학습자의 학습 이력, 오류가 발생하였을 때 그에 대한 참고자료 등을 이용할 수 있도록 개발되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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