개별화되고 적응화된 코스를 생성하기 위해서는 학습객체가 논리적 연관성을 가지고 연결되어 있는 기반구조를 갖추어야 한다. 이러한 학습객체간의 논리적 연관성, 그리고 개별 학습자를 고려한 다양한 링크를 통하여 학습의 각 시점에서 각각의 학습자는 서로 다른 학습경로를 제공받을 수 있게 된다. 본 연구는 학습과제 유형별 유의미 연결을 고려하여 학습객체 기반의 개별화 학습 시스템 구조를 설계하는데 목적이 있으며, 이를 위해 '관련성 요소 추출에 관한 연구', '학습목표 맵 구성에 관한 연구', '학습자의 인지상태 판단에 관한 연구'를 수행하였다. 학습객체 기반의 코스 설계가 단지 무의미한 객체들의 집합이라는 비판이 대두되는 시점에서, 본 연구의 학습객체간 관련성을 고려한 개별화학습 시스템 모형 연구는 e-Learning 안에 유의미한 학습과 진정한 교육을 담고자 하는 시도가 될 것이다.
제로에너지 건축물 인증제도 시행에 따라 민간부문 활성화 및 보급 확대를 위한 제도의 지속적인 고도화가 이루어지고 있으며, 정부는 공공부문을 시작으로 민간부문에 확대 될 때까지 단계별 의무화 로드맵을 설정하였다. 이에 따라 제로에너지빌딩 인증제의 기반이 되는 건물에너지효율인증 기준에 따른 2016~2017년 기존 건축물들의 에너지소요량을 분석하여 주요 인자 변화에 따른 부하별 연관성에 대해 분석하였다. 기존 건축물중 아파트, 오피스텔 등 주거용을 제외한 중부 및 남부지역 714개 건물을 분류하여 1차 에너지소요량을 분석하였다. 새로운 설계기법들이 적용됨에 따라 패시브측면에서의 에너지요구량은 지속적으로 감소하고 있으며, 신재생에너지 보급 활성화와 연계되어 제로에너지빌딩 시범사업 또한 지속적으로 이루어지고 있는 실정에 제로에너지빌딩 인증 기준을 고도화하기 위해 다양한 방법들을 적용하여 해석할 필요성이 있다고 판단된다.
철학의 연구는 과거의 연구 성과에 대한 지식을 축적하고 이를 재구성한 다음 새롭게 해석하는 과정이다. 철학 디지털 지식 자원은 연구 성과의 축적 및 검색을 지원함으로써 철학 연구에 있어서 필수 불가결한 요소가 되었다. 본 논문에서는 국내외 철학 디지털 지식 자원의 구축 현황에 대한 조사 결과를 소개하고 이들 철학 디지털 지식 자원이 가지는 문제점과 개선 방안에 대해 서술한다. 또한 온톨로지 데이터 모델인 토픽맵을 기반으로 철학 온톨로지를 구축함으로써 철학 지식의 계층적 및 연관적 관계 정의와 의미 기반 지식 검색이 가능함을 보인다.
인간은 관심을 가지고 있는 영역(ROI)에 대하여 선택적으로 주의를 집중하여 사물의 특징 을 인식하게 된다. 본 연구에서는 이러한 인간의 선택적 지각 능력을 적용한 패턴 분류 모델을 제안한다. 먼저 일반적인 클러스터링 알고리즘에 의해 입력 패턴들을 대략적으로 분류하여 참조 클러스터 패턴을 형성하고, 생성된 클러스터의 참조 패턴들을 상호 연관시켜 선택적 지각맵(SPM : Selective Perception Map)을 구성한다. 패턴 분류 및 인식 과정에서는 생성된 SPM을 입력 패턴과 참조 패턴과의 거리 계산에서 가중치로 적용함으로써 인간의 선택적 지각 능력을 패턴 분류에 반영하게 된다. 다양하게 변형된 인쇄체 숫자 및 필기체 숫자 데이터(MNIST)를 통해 실험해 본 결과 SPM을 사용한 패턴 분류 모델이 효과적임을 증명하였다.
기술로드맵 (Technology RoadMap: TRM)은 전략적 기술기획 및 관리를 위한 필수적인 도구이다. 최근 급속한 기술변화와 시장경쟁의 심화로 인해 TRM은 점차 중요시되고 있는데, 이는 TRM이 기업의 전략적 목적과 기술을 연계함으로써 장기적으로 필요한 기술들을 확보하기 위한 일종의 지도 역할을 하기 때문이다. 그러나 TRM을 개발하고 유지하기 위해서는 기술 전문가의 정성적 노력에 따른 많은 비용과 시간이 수반됨으로 인해, 기술문서의 자동화된 분석을 통해 TRM 개발 생산성을 높이는 방법에 대한 연구가 기업과 정부기관들의 최근 주요 관심사 중의 하나이다. 비록 TRM 개발을 위해 키워드 기반의 접근방법 (Keyword-based Patent Analysis)이 제시된 바 있으나, 이 방법은 미리 정의된 키워드의 출현정보에만 기반하므로 기술요소들간의 명시적 연관관계를 담지 못한다. 즉, 키워드 기반의 접근은 기술의 목적, 구성, 효과 (Objective, Structure, Effect: OSE)에 대한 정보를 제공하지 못하기 때문에 기술로드맵핑 시 기술정보의 활용성 측면에서 한계점을 지닌다. 이에, 본 연구는 기능 (Function) 기반의 접근법을 활용한 기술로드맵핑 방법을 제시한다. 기능이란 기술의 OSE 정보를 담고 있으며 Subject-Action-Object (SAO) 구조로 표현될 수 있기 때문에, 본 연구에서 제시되는 방법은 기술문서의 자연어처리분석을 통해 기술의 OSE 정보를 추출하여 TRM을 개발할 수 있도록 한다. 본 연구의 방법을 연구개발 기획단계에 적용함으로써, TRM 개발에 따른 비용과 시간의 절감이 가능하며, 제품이나 기술 OSE에 대한 연구개발 기획전문가의 시야를 넓혀 보다 효과적인 의사결정이 가능할 것으로 기대된다.
과거 1970년대까지의 달 표면탐사에서는 단기간 달에서의 임무 특성을 가지는 것에 비해 최근 달 표면탐사는 달에서의 장기체류와 이를 기반으로 궁극적으로 화성까지 탐사 범위를 확장하는 방향으로 진행되고 있다. 인간의 달표면 장기체류를 실현하기 위해서는 탐사 현지 자원을 활용하여 체류에 필요한 소비재나 연료 등의 현지 생산 및 사용이 중요한 전제가 된다. 국제우주탐사협의체(ISECG, International Space Exploration Coordination Group)에서 각국의 우주탐사 계획을 반영하여 제시하는 글로벌 우주탐사 로드맵에는 달표면 탐사로부터 화성탐사로 이어지는 발전 단계가 제시되며 각 단계에서 현지자원활용은 중요한 요소가 되고 있다. 본 논문에서는 국제우주탐사협의체의 현지자원활용(ISRU) 격차분석 보고서를 기반으로 현지자원활용의 기술 분야를 현지 연료 및 소비재 생산, 현지 건설, 우주상 제조, 그리고 생성 결과물의 보관 및 활용, 자원활용에 필요한 전력시스템 등과 같은 연관 분야로 분류하여 주요 분야에서의 기술 개발 및 검증 현황을 분석한다. 다수의 국가는 달 자원 중 극 지역 영구음영지역의 얼음물 이용 그리고 표토에서 산소 등의 추출에 우선 순위를 부여하고, 무인 착륙임무를 통하여 달 남극 영구음영지역 근처에서 물질 및 물 분포 확인을 준비하고 있다. 자원 활용을 위하여 수전해를 이용한 수소, 산소 등 연료 생산, 모사토를 이용한 달 표토에서 산소의 추출 등의 기술을 개발하고 있다. 자원활용 기술의 개발을 위하여 지상에 달표면 모사환경을 구현하고 기술의 개발, 시나리오의 시연 등을 통한 효율적 현지자원활용 구현 방법 등을 모색하고 있다. 지속 가능한 달 표면 탐사를 위하여 각국은 달 표면 도달, 자원의 조사, 물질의 추출 등에 서비스 구매 등 민간 영역의 능력을 활용하고 발전시키는 노력을 병행하고 있다.
본 연구는 기술개발 자체의 효과성을 개발된 기술의 시장성, 확대 보급가능성, 민간분야의 기술 로드맵과의 관계성을 도출하는 것으로 실제로 업계에서 다양한 인맥과 프로젝트의 경험을 가지고 있는 자에 의한 심층인터뷰를 근거로 한 정성적 판단과 시장조사를 통한 정량적 판단을 결합하여 멀티센서의 기술개발의 가치를 평가하는 후속 조치에 해당되는 연구이다. 직접적 측면의 산업적 파급효과는 2006년에는 시범적인 수준에서 적용된 사례를 중심으로 정리해 본 결과, 다음과 같이 요약될 수 있다. 첫째, 전문화된 기업의 경우 각자의 강점에 기반을 두어 멀티센서의 적용시장을 바라보고 있다는 점이다. 모든 소프트웨어의 생산을 서버 부분부터 웹 버전, 모바일 버전까지 모두 보유하고 있는 벡터 부분의 GIS 수준과는 달리 위성영상 및 멀티센서 분야의 소프트웨어는 대용량으로 인한 한계로, 서버중심, 웹 중심의 개발이 이루어지고 있으나 모바일 분야까지 확장되지는 않고, 차량항법장치와의 연계를 통한 확장을 꾀하는 수준이라고 요약할 수 있다. 둘째, 전문기업이 아닌 대기업의 시장분석 및 전략에 관한 부분을 요약하자면, 멀티센서와 직접적인 연관을 갖는 회사는 많지 않으나 대체로 U-city 사업 발굴 시 멀티센서가 융합기술이 요소기술로서 기여할 수 있을 것이라는 기대는 하고 있으며, 규모도 1,000억 원 대를 상회할 것으로 바라보고 있다. 셋째, 멀티센서 개발기술의 상용화 및 산업화를 위한 제거 요소 및 감소 요소, 증가 요소 및 새로이 만들어야 할 요소 등을 다차원 전략으로 제시하였으나, 전략을 구사할 기관이 산재되어 있어 제도적 차원의 뒷받침이 기술개발과 더불어 진행되어야 한다는 결론에 이르게 된다. 넷째, 개발된 4개의 기술에 대하여 KVA에서 산출한 기업평가 방식을 변형하여 적용하였는데, 위성영상과 DEM 개발기술이 87% 이상의 점수를 받아 가장 시장성 및 활용성이 높은 기술로 평가되었으며, 초다분광영상에 대한 기술은 70%를 겨우 넘는 수준에서 평가가 되었다. 멀티센서 공간영상정보 통합처리 기술 개발은 다목적 실용위성의 보유, 국가 NGIS 사업의 결과물이 상당히 축척이 되어 있고, 라이다(LiDAR) 기술의 도입을 위한 환경이 조성되었기에 다른 국가에 비해 멀티센서 기술의 적용과 산업화가 가시화 될 수 있을 것으로 기대된다. 그러나 멀티센서 자료의 수급이 용이하지 못하고, 법 제도적인 한계, 시장의 성숙도가 기대이하라는 점 등의 한계를 노정하고 있다.
H.264/AVC는 프레임 간 움직임 추정에서 새로운 인트라 모드(intra mode)와 인터 모드(inter mode) 방식을 도입하여 프레임 간 압축률을 높이고 있다. 이들 두 모드들은 가변 크기 블록 모드를 사용하고 있으며 H.264 인코더는 이들 새로운 예측 모드들을 사용하여 이전 표준안들에 비해 뛰어난 압축률과 유연성을 제공해 준다. 그러나 압축률과 유연성에서 이득을 보는 대신, 이들 두 예측으로 인해 복잡도가 증가하고 부호화 시간을 많이 요구하게 되었다. 본 논문에서는 결과 인트라 모드, 움직임 벡터와 모드 맵의 지역 통계를 사용하여 인터 모드를 예측하는 기법을 제안한다. 인트라와 인터 모드는 선택되는 블록 크기에서 연관성을 보이고 있으며, 영상 내용의 stationary에 따라 주변 매크로 블록의 결과 모드와 움직임 벡터를 이용하여 매크로 블록의 인터 모드를 예측할 수 있다. 본 논문의 결과에서는 다양한 비트율과 여덟 개의 영상 열에서 FMD와 비교하여 PSNR과 비트 율에서 거의 비슷하면서 평균 39.43%의 부호화 시간을 감소시키는 것을 보여 주고 있다.
최근 생물정보학 분야의 연구는 하나하나의 유전자를 연구하던 예전의 방법에서 유전자들간의 관계를 알아보는 연구들로 변해가고 있다. 이러한 유전자들 간의 연구 중 하나가 유전자 팀(gene team)을 연구하는 것이다. 유전자 팀이란 몇몇 염색체들 사이의 유전자들이 보존되어 있는 것을 말하며, 닫힌 영역 안에 보존되어 있는 유전자들의 집합으로 볼 수 있다. 이들은 진화과정을 거치면서, 유전자 팀 내의 유전자들의 위치나 그 종류가 변한다. 이러한 유전자 팀을 찾기 위해 많은 연구들이 이루어져왔다. 본 논문은 생물정보학 분야에서 많이 사용되는 계층적 클러스터링(hierarchical clustering)방법을 변형하여 전체 유전체(whole genome) 쌍내에서의 의미 있는 영역을 찾고, 영역 내에서 gene team을 찾을 수 있는 방법을 소개한다. 본 연구 방법을 이용하면, 복잡한 구조의 두 유전체 사이의 연관 유전자들이나 유사 영역들의 맵(map)을 단계별로 간략화 하여 나타낼 수 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권6호
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pp.1429-1437
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2013
빅 데이터 분석기법 중 비정형데이터 분석기법인 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 기후변화 관련 식품분야 논문 초록에서 용어들의 출현빈도를 분석하였다. 이를 위하여 용어-문헌 행렬을 만들고, 용어들간의 비유사성 측도를 바탕으로 계층적 군집분석기법을 적용하여 문서들을 군집화하였다. 군집화된 문서들간의 상호 연관성과 군집별로 특정용어의 빈도를 파악하여 문서군집을 특정주제별로 분류하였다. 이러한 연구를 통하여 식품분야의 기후변화 관련 논문들의 추세와 관심주제어를 파악할 수 있었으며, 향후 기후변화 적응 및 대응 체계 로드맵 작성 시 연구 개발 기초 자료로 활용할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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