Recently, the Web 2.0 bas gained much attention as an advanced form of Web technology. It is well observed that openness, participation, and sharing are the key ideas of Web 2.0 among many desirable characteristics of the technology. Furthermore, Wiki is one of the best representing tools that reflect effectively most of the characteristics of Web 2.0. Wiki is widely used to provide a Web-based communication tool for collaborative writing and editing freely. Therefore, it may be used for collaborative learning so that students can learn how to interact online with each other effectively and also acquire communication skills in an affirmative way. In the paper, we will discuss how students can change their aggresive, offensive, judgemental attitudes to affirmative, aggreable, thoughtful ones by way of exposing them to collaborative learning environment using Wiki as their interactive communication tool.
본 논문에서는 임상 의사 결정 지원을 위한 UMLS와 위키피디아를 이용하여 지식 정보를 추출하고 질병중심 문서 클러스터와 단어 의미 표현을 이용하여 질의 확장 및 문서를 재순위화하는 방법을 제안한다. 질의로는 해당 환자가 겪고 있는 증상들이 주어진다. UMLS와 위키피디아를 사용하여 병명과 병과 관련된 증상, 검사 방법, 치료 방법 정보를 추출하고 의학 인과 관계를 구축한다. 또한, 위키피디아에 나타나는 의학 용어들에 대하여 단어의 효율적인 의미 추정 기법을 이용하여 질병 어휘의 의미 표현 벡터를 구축하고 임상 인과 관계를 이용하여 질병 중심 문서 클러스터를 구축한다. 추출한 의학 정보를 이용하여 질의와 관련된 병명을 추출한다. 이후 질의와 관련된 병명과 단어 의미 표현을 이용하여 확장 질의를 선택한다. 또한, 질병 중심 문서 클러스터를 이용하여 문서 재순위화를 진행한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 TREC Clinical Decision Support(CDS) 2014, 2015 테스트 컬렉션에 대해 비교 평가한다.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2011.05a
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pp.231-232
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2011
마이크로티칭은 교사들의 모의수업을 녹화한 후 피드백, 평가, 성찰의 과정을 통하여 수업 스킬을 개선하는 교수-학습방법으로 교직수업 및 교원연수 등에 활용되고 있다. 그러나 마이크로티칭을 진행하는 데에는 상당한 시간적, 물리적 부담이 부가되며, 때문에 더욱 의미있는 학습, 평가와 성찰의 기회가 허락되지 않기도 한다. 따라서 이를 효율적, 효과적으로 지원할 수 있는 방안이 모색되어야 한다는 요구가 있다. 본 연구에서는 동영상 위키 시스템에 기반을 둔 마이크로티칭 지원도구를 개발하였다. 이 시스템은 텍스트, 음성 기반 피드백 기능을 지원하여 교수자의 피드백을 보다 원활하게 도우며, 동영상 위키의 속성을 활용하여 동료피드백을 지원하여 능동적 상호작용이 이루어질 수 있다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2012.10a
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pp.206-208
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2012
본 논문에서는 위키백과를 이용한 지식DB구축의 예로서 연예인 관련 정보들을 자동으로 추출한다. 우리는 위키백과의 연예인 문서로부터 생년월일, 학력, 본명 등 총 9가지 정보들을 추출하고 이를 지식DB로 구축한다. 또한 추출된 지식 DB를 이용하여 질의응답 시스템을 구현하여 유용함을 입증하였다. 질의응답 시스템은 어휘의미패턴 방법으로 질의를 분석하고, 템플릿 기반의 문장생성 방법으로 정답을 자연어문장으로 생성한다. 성능 평가결과 총 6471명의 연예인 정보들을 추출하였고 95%에 해당하는 질의분석 성능을 제공하였다.
CMC(Computer-Mediated Communication) 기술을 활용한 웹 기반의 토론/토의 학습이 최근 학교 현장에서 많은 주목을 받고 있다. 그 중 위키(Wiki)는 공동 주제에 대한 참여자들의 창의적 발상과 비판적 사고력을 신장할 수 있는 새로운 형태의 비동기식 토의 방식으로 기존의 게시판 형태와 비교할 때 많은 장점을 발견 할 수 있다. 본 연구에서는 초등학교 고학년 학생을 대상으로 토론 학습을 하기 위한 위키 시스템 기반의 토론학습 모델을 개발하고, 비판적 사고력의 신장에 미치는 영향을 조사한다.
Kim, Ju-Hwang;Hong, Min-sung;Lee, O-Joun;Jung, Jason J.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2015.07a
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pp.17-18
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2015
본 논문에서는 위키피디아를 이용하여 단어 사이의 유사도와 내포된 연결 단어들에 대한 탐색 기법을 제안 한다. 위키피디아에서 제공하는 API를 이용하여 두 단어 사이를 탐색함으로써, 기존 단어 사이의 유사도를 계산하는 방식보다 더 간단하고 폭 넓은 의미 집단을 포괄할 수 있다. 이는 그래프적 특성에 기반하며 그래프를 구성하는 방식으로써 동적 방식과 정적 방식으로 구성된다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2015.10a
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pp.31-34
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2015
본 논문에서는 임상 의사 결정 지원을 위한 UMLS와 위키피디아를 이용하여 지식 정보를 추출하고 질의 유형 정보를 이용한 LDA 기반 질의 확장 방법을 제안한다. 질의로는 해당 환자가 겪고 있는 증상들이 주어진다. UMLS와 위키피디아를 사용하여 병명과 병과 관련된 증상, 검사 방법, 치료 방법 정보를 추출한다. UMLS와 위키피디아를 사용하여 추출한 의학 정보를 이용하여 질의와 관련된 병명을 추출한다. 질의와 관련된 병명을 이용하여 추가 증상, 검사 방법, 치료 방법 정보를 확장 질의로 선택한다. 또한, LDA를 실행한 후, Word-Topic 클러스터에서 질의와 관련된 클러스터를 추출하고 Document-Topic 클러스터에서 초기 검색 결과와 관련이 높은 클러스터를 추출한다. 추출한 Word-Topic 클러스터와 Document-Topic 클러스터 중 같은 번호를 가지고 있는 클러스터를 찾는다. 그 후, Word-Topic 클러스터에서 의학 용어를 추출하여 확장 질의로 선택한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 TREC Clinical Decision Support(CDS) 2014 테스트 컬렉션에 대해 비교 평가한다.
본 연구는 두 집단지성의 가장 대표적인 서비스인 네이버 지식iN과 위키피디아의 구조적, 경험적 차이를 바탕으로 생산의 차원에서 생산 주기, 생산 참여자, 생산물의 모델을 설정하고, 새롭게 탄생하는 지식을 중심으로 검증함으로써 최종 지식 소비 행위를 반영한 각각의 종합모델을 도출하였다. 우리는 웹에서 집단지성의 일상화를 확인할 수 있다. 지식 획득 매체가 매스미디어에서 인터넷으로 변화하는 과정에서 등장한 포털 및 검색사이트는 지식의 생산이 전문가패러다임에서 소비자 중심으로 재편될 수 있는 가능성을 열어주었다. 그리고 이러한 생산 방식의 변화는 '지식'의 개념 역시 변화시키고 있다. 즉, 집단지성이라는 새로운 웹2.0의 현상이 지식생산방식을 변화시키고 변화된 지식생산방식은 '지식'자체를 변화시킨다는 이론적 가설을 도출할 수 있는 것이다. 본 연구는 이러한 새로운 현상들을 분석하기 위해서는 먼저 보다 엄밀하게 집단지성의 개념을 규정할 필요성에 출발하였다. 현재 집단지성이라는 이름으로 불리면서 급격히 성장하고 있는 위키 방식의 인터넷 서비스와 지식검색 방식의 인터넷 서비스를 비교함으로써 보다 정교한 집단지성의 모델을 구축하고자 하였다. 위키형 집단지성과 지식검색형 집단지성의 차이점은 경험적으로도 뚜렷하게 확인할 수 있다. 본 연구는 이러한 경험적 차이와 기존의 문헌에서 밝혀진 사실들을 바탕으로 두 서비스의 지식생산 방식을 생산플로우, 생산참여자 성향, 생산물(지식)의 성향과 같이 세 영역으로 나누어 각각의 가설 모델을 설정하고 이 모델을 선정된 질의어를 바탕으로 검증한 뒤에 최종적인 모델을 도출하는 방식으로 진행되었다. 지식검색형 집단지성은 '질문-답변-채택'의 구조이고, 그 구조 속에서 '질문기-답변기-순서화기'를 거쳐 하나의 지식 덩어리인 'K-let'을 생산한다. 생산된 'K-let'들은 지식검색서비스의 데이터베이스에 축적되고, 이는 공통된 질의어를 기준으로 소비자들에 의해서 검색되어 소비된다. 하나의 질문에 대해 여러 개의 답변들이 존재하고, 답변자의 성향은 크게 전문성과 체계성을 바탕으로 한 전문가형 답변자와 경험적이고 의견지향적인 대화형 답변자로 나눠진다. 다수의 네티즌들의 참여에 의해서 지식의 생산이 진행되므로 질문의 성향 역시 사실, 의견, 경험 등 다양한 스펙트럼을 가지는 모델로 설정하였다. 반면에 위키형 집단지성은 개방형 플랫폼을 바탕으로 한 백과사전의 형식이며, 이러한 형식 속에서 최초의 개념어 등록과 다수의 편집활동을 거치면서 완성되지 않는 하나의 아티클인 'W-let'을 생산한다. 이러한 'W-let'은 생성 초기에 소수에 의한 활발한 내용 입력 활동으로 어느 정도의 안정화를 거친 후에는 꾸준한 다수의 수정활동을 통해서 'W-let'의 생명력을 유지함으로써 지식의 실제적인 변화를 반영한다. 생산된 'W-let'들은 위키형 집단지성 서비스의 데이터베이스에 축적되고, 이것들은 내부링크를 통해서 모두 연결되어 있다. 백과사전 형식으로 하나의 개념어를 설명하는 하나의 아티클은 오로지 사실적인 지식들로만 구성되나 내부링크와 외부링크를 통해서 다양한 스펙트럼을 가지는 모델로 설정하였다. 위와 같이 설정된 모델을 바탕으로 공통된 질의어 및 개념어를 선정하여 각각의 서비스에 노출시켰다. 이를 통해서 얻어진 각 서비스의 데이터베이스에 축적된 모든 데이터들 중에서 일정한 기간을 기준으로 각각의 모델 검증에 필요한 데이터를 추출하여 분석하는 방식으로 진행되었다. 그 결과 지식검색형 집단지성에서는 '질문-답변-채택'의 생산 구조 속에 다수가 참여하여 질문-채택답변-기타답변으로 배열되어 있는 완성된 형태의 K-let들을 지속적으로 생산하며 비슷한 성향을 가진 K-let들이 반복적으로 생산되어 지식검색 데이터베이스에 누적된다. 지식 소비자들은 질의어 검색을 통해서 다양한 K-let들을 선택하여 비교, 검토한 후에 선택된 K-let들의 배열은 해체되어 소비자들에 의해서 재배열됨을 발견할 수 있었다. 이에 지식검색형 집단지성이란 다수의 의해서 생산되고 누적된 지식들이 소비자의 검색과 선택에 의해 해체되어 재배열되는 지식의 맞춤화 과정이라고 정의내릴 수 있었다. 반면에 위키형 집단지성에서는 '내용입력-미세수정' 구조 속에서 생명력 있는 W-let을 생성한다. W-let은 백과사전처럼 정리되어 내부링크를 통해서 서로 연결되고, 외부링크를 통해 확장되고, 지식소비자들은 검색을 통해 최초의 W-let에 도달한 후에 링크를 선택함으로써 지식을 확장시킴을 검증할 수 있었다. 따라서 위키형 집단지성이란 다수의 의해서 생산되고 정리된 지식들이 소비자의 검색과 링크에 의해 무한히 확장되는 지식의 확대 재생산되는 과정이라고 정의 내릴 수 있다. 결국, 현재의 집단지성이란 지식이 다수의 참여로 생산됨으로써 개인에게 맞춤화되고, 끊임없이 확대 재생산되는 과정을 의미한다. 그리고 이러한 집단지성의 방식은 지식이라는 현재의 차원을 넘어서 정치, 경제를 비롯한 사회의 전 영역으로 점차적으로 확대되어갈 것이다. 앞으로 연구들은 두 가지 모델이 혼재되어 있는 현재의 집단지성이 어떠한 새로운 모델을 만들면서 다른 영역으로 확장되어갈 것인지에 대해서 초점을 맞춰 나가야할 것이다.
최근 사회적 소프트웨어(Social Software)의 급격한 발전은 미래의 지식근로자가 될 넷제너레이션의 학습 방법에 큰 영향을 줄 것임에 틀림없다. 이러한 변화에 맞추어 대학 교육에서도 오늘날의 학생들이 지식을 창출하고 공유하는 경험을 하게 하는 사회적 소프트웨어를 교육에 활용하는 교수법이 확산 ㄷ히고 있다. 구체적으로 블로그(Blog)와 위키(Wiki)와 같은 사회적 소프트웨어를 사용하는 교육 방법에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 위키(Wiki), 블로그(Blog)와 같은 사회적 소프트웨어를 사용하여 실시하는 협업 학습(Collaborative Learning)의 이론적 배경과 운영 경험을 소개한다.
대한인쇄문화협회(회장 김남수)는 8억원의 국고를 지원받아 품질표준화 친환경 인쇄를 위한 PUR접착제, 인쇄세척액, 한자서체, 인쇄품질 공정진단 프로그램 개발 등 4개 부문에서 문화체육관광부 2013년도 콘텐츠산업기술지원사업을 주관하고 있다. 2013년도 콘텐츠산업기술지원사업은 한국콘텐츠진흥원(원장 홍상표)이 주관하는 프로젝트 사업으로 글로벌 진출이 가능한 차세대 전략 R&D 과제 개발로 콘텐츠산업의 글로벌 경쟁력 강화를 목적으로 추진된다. 2013년도 콘텐츠산업기술지원사업 콘트롤타워 역할을 하는 유창준 전무이사가 소셜네트워크 뉴스 서비스 업체인 (주)소셜뉴스가 운영하는 인터넷뉴스 위키트리와 진행한 인터뷰 내용을 전재한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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