영상을 분석하여 얻은 증거를 바탕으로 장면의 의미를 추론하고 해석하는 것을 시각 기반 장면 이해라고 하며, 최근 인과적인 판단 및 추론 과정을 모델링하기에 유리한 베이지안 네트워크(BN)를 이용한 확률적인 접근 방법이 활발히 연구되고 있다. 하지만 실제 환경은 변화가 많고 불확실하기 때문에 의미 있는 증거를 충분히 확보하기 어려울 뿐만 아니라 전문가에 의한 설계로 유지하기 어렵다. 본 논문에서는 증거 및 학습 데이타가 부족한 장면인식 문제에서 효율적인BN 구조로 계산 복잡도가 줄어들고 정확도는 향상될 수 있는 BN 학습방법을 제안한다. 이 방법은 추론 대상 환경의 도메인 지식을 온톨로지로 표현하고 이를 제한적으로 사용하여 효율적인 계층구조의 BN을 구성한다. 제안하는 방법의 평가를 위하여 9종류의 환경에서 90장의 영상을 수집하고 레이블링하여 실험하였다. 실험 결과, 제안하는 방법은 증거의 수가 적은 불확실한 환경에서도 좋은 성능을 내고 학습의 복잡도가 줄어듦을 확인할 수 있었다.
교통 혼잡을 해결하기 위한 AI 기반 속도 예측 연구는 활발하게 진행되고 있다. 하지만, 인공지능의 추론 과정을 설명하는 설명 가능한 AI의 중요성이 대두되고 있는 가운데 AI 기반 속도 예측의 결과를 해석하고 원인을 추리하는 연구는 미흡하였다. 따라서 본 논문에서는 '설명 가능 그래프 심층 인공신경망 (GNN)'을 고안하여 속도 예측뿐만 아니라, GNN 모델 입력값의 마스킹 기법에 기반하여 인근 도로 영향력을 정량적으로 분석함으로써 혼잡 등의 상황에 대한 추론 근거를 도출하였다. TOPIS 통행 속도 데이터를 활용하여 서울 시내 혼잡 도로를 기준으로 예측 및 분석 방법론을 적용한 후 영향력 높은 인근 도로의 속도를 가상으로 조절하는 시뮬레이션 통하여 혼잡 도로의 통행 속도가 개선됨을 확인하여 제안한 방법론의 타당성을 입증하였다. 이는 교통 네트워크에 제안한 방법론을 적용하고, 그 추론 결과에 기반한 특정 인근 도로를 제어하여 교통 흐름을 개선할 수 있다는 점에 의미가 있다.
본 예비연구는 강의중심학습 (LBL) 방식 과 문제중심학습 (PBL) 방식이 기초의학 지식의 이해력의 향상에 미치는 영향을 사후-사전 검사의 변화량의 차이의 비교를 통해서 그리고 과학적 추론을 동반한 반 구조화된 문제해결의 질에 미치는 영향을 사후 검사의 차이의 비교를 통해서 평가하는 것이 목적이다. 이 반 구조화된 문제는 다섯 개- 샘플 크기, 원인과 결과의 연구설계, 위험요인 구성, 데이터의 통계 분석, 결과 해석- 의 요소를 포함하고 있다. 본 실험은 2004년 이 주에 걸쳐 서울대학교 치과대학 100명의 학부 학생들을 대상으로 실시되었다. 상이한 두 학습들이 실시되기 전 과 후에 감염방지와 예방에 관한 48개의 사지 혹은 오지 선다형의 문제가 학생들에게 주어졌다. 또 두 학습이 종결된 후에 역학관련 반 구조화된 문제를 해결하도록 하는 과제를 통하여 문제해결의 능력에 미치는 두 학습 방식의 영향을 분석하였다. 사전-사후 테스트의 결과 기초의학 지식의 이해 향상 정도는 두 그룹 간의 유 의미한 차이를 보이지 않았다. 반면, 반 구조화된 문제해결의 질은 문제중심학습 방식이 유 의미하게 높았으며 (p=.029), 특히 문제 해결 과정에서 나타난 인과성 연구설계 (p=.000)와 결과 해석(p=.001)에 관한 과학적 추론의 점수가 유 의미하게 우수하였다. 결론적으로 동일한 시간 동안 문제중심학습 방식은 강의중심학습 방식에 비해 하위 기초지식의 이해를 위한 학습 환경에서 불리하지 않았을 뿐만 아니라 상위 인지 활동인 문제해결 과정에서 과학적 추론을 개발하는데 공헌 하였다.
차세대 정보통신 기술의 가장 중요한 패러다임으로 유비쿼터스 컴퓨팅이 새롭게 주목 받고있다. 그러나 현재 유비쿼터스 환경에서 축적되어 있는 분산데이터베이스의 구체적인 활용 방안에 관한 연구는 아직 불충분하다. 본 논문에서는 분산환경 데이터베이스에 축적되어 있는 데이터를 베이지안 네트워크를 이용하여 인간의 동작이나 행동에 대한 상황 적응형 서비스를 실행하는 방법을 제안한다. 베이지안 네트워크는 변수들 사이의 인과 관계를 표현하기 때문에 사용자의 행동이나 특성들을 기술하는 것이 용이하다 유비쿼터스 환경에서 인간이나 사물의 동작, 행동 등을 축적한 데이터베이스로부터 현재 인간의 상황을 예측하여 인간이 필요로 하는 적절한 서비스를 실행하는 작업이 요구된다. 유비쿼터스 환경 내에서 발생하는 이벤트를 인지하고 인간과 사물간의 대화 생성의 중개역할자로 베이지안 네트워크를 이용하여 적절한 서비스를 추론하고 실행하는 방법을 제시한다.
인과관계적 추론 방법(causal reasoning)은 시스템 고장을 시스템 구조나 행동의 원인 상과관계를 사용하여 분류하는 것으로서 관측된 행도오가 기대행동의 차이를 조사하여 인식하게 된다. 본 연구에서는 징후(symptom)를 분석 및 분류할 때에 시스템의 기능적인 계층구조를 이용한다. 전문가시스템의 구축은 KAPPA-PC를 사용하였다. KAPPA-PC는 규칙 및 논리에 근거한 방법과 객체지향적 지식 표현 기법을 사용한다. 대다수의 사람들이 일상적으로 사용하는 PC(Personal Computer)는, 특히 하드웨어에서 고장이 일어났을 때 수리자의 노우하우(know-how)로 고쳐지는 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 자주 일어날수 있는 PC의 하드웨어적 고장에 일반사용자들이 쉽게 접근해서 그 원인과 진단을 내릴 수 있도록 했으며 작은 고장 원인이 전체 시스템구조내에서 어떤 상관관계를 가지는지를 고찰하였다.
본 논문에서는 파라미터에 대한 정보가 없는 데이터, 즉, 각각의 이벤트 발생에 불확실성이 존재하는 데이터들에 대한 인과 관계의 학습을 위해 그래픽 모델인 베이지안 네트워크를 사용하였다. 이를 위해 기존에는 주로 네트워크 학습에 K2, Sparse Candidate 등의 방법이 사용되었다. 학습 및 추론에 있어서 어떻게 하면 기존의 방법보다 정확하고 빠르게 처리할 수 있을지에 대한 개선된 알고리즘을 제시하고 다른 알고리즘들과의 성능 비교를 통해 제시한 방법론이 보다 좋은 성능을 가짐을 보였다.
도심지에서 자주 발생되는 교통체증의 문제를 효과적으로 해결하기 위해서는 교통 상황을 신속하고 정확하게 진단하며, 이를 바탕으로 최대한의 효율을 얻을 수 있도록 교통 신호체계를 수립하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 '병렬기반 미시적 교통류 시뮬레이션 시스템'을 활용하여 교통상황을 정확하게 모델링한 결과정보를 추출하고, 이를 바탕으로 교통상황을 종합적으로 진단할 수 있는 '교통류 시뮬레이션 평가 및 진단 시스템'을 제시한다. 교통상황에 대한 시뮬레이션 결과정보를 쉽게 분석할 수 있는 교통류 시뮬레이션 평가 및 진단 시스템을 개발하기 위하여, 교통상황의 해석에 필요한 제반 문제와 원인들의 인과관계를 파악하여 규칙화하고, 이를 바탕으로 규칙 기반추론 기법을 적용할 수 있도록 전문가시스템을 도입하였다. 또한 효율적인 진단을 위하여 시뮬레이션 결과정보로부터 구한 정량적인 각종 평가 지표를 정성적인 측면에서 재평가하여 사유할 수 있도록 fuzzy 기술을 도입하였다. 아울러 교통류 시뮬레이션 평가 및 진단 시스템의 결과는 최적의 신호체계를 수립하는데 활용될 수 있도록 하였다. 서울광역시 과천 주변의 8 개 교차로를 포함하는 교통망에 대한 교통정보를 바탕으로 실험해 봄으로써 사용자가 복잡한 교통망에 대해 보다 효과적으로 교통흐름을 분석하여 정체원인을 실시간으로 판단할 수 있는 가능성을 보여준다.
이 연구의 목적은 과학교육과 관련된 인지편향을 확인하고 과학교육을 통하여 인지편향을 줄일 수 있는 방법을 확인하기 위하여 계획되었다. 문헌조사를 통하여 연구되어진 인지편향을 수집하였고, 과학학습의 관련성이 높은 인지편향을 과학교육전문가와의 토론을 통하여 추출하였다. 연구 결과 합리적 인과관계추론을 방해하는 인지편향, 다양한 정보와 결론 생성을 방해하는 인지편향, 자기반성적 학습을 방해하는 인지편향, 자기 주도적 의사결정을 방해하는 인지편향, 범주 제한적 사고를 조장하는 인지편향의 다섯 가지로 분류하였고, 총 29개의 인지편향들을 조사하였다. 합리적 인과관계추론의 방해하는 인지편향은 목적론적 사고, 가용성 편향, 착각적 상관, 클러스터 착각이었다. 문제해결에서 다양한 정보의 탐색을 방해하는 인지편향은 선택적 지각, 실험자 편향, 확증편향, 단순 사고 효과, 주의 편향, 신념편향, 실용 오류, 기능적 고착, 틀 효과가 있었다. 자기반성적 학습을 방해하는 인지편향은 과도한 자신감 편향, 우월성 편향, 계획 오류, 기본적 귀인 오류, 더닝-크루거 효과, 사후확신편향, 맹점편향을 확인하였다. 자기 주도적 의사결정을 방해하는 인지편향은 동조효과, 편승효과, 집단사고, 권위에 호소, 정보편향이 있다. 마지막으로 범주 제한적 사고를 조장하는 인지편향으로는 심리학적 본질주의, 고정관념, 의인화, 외집단 동질성 편향이 있었다. 연구된 인지편향에 대한 심리학적 특징들과 과학교수-학습방법들을 토대로 인지편향을 줄이고 역량을 향상시킬 수 있는 수업 방법에 대해서 논의한다.
과학 교과서와 과학 연구 논문의 과학 언어적 특성을 조사하기 위하여 지구과학 교과서 2 종과 지구과학 논문 2 편을 선정하여 각 텍스트의 과학 용어 분류, 설명 텍스트의 구조 분석과 접속 관계를 통한 추론 분석, 접속어의 기능에 대한 분석 방법을 적용하여 분석하였다. 연구 결과, 지구과학 교과서에서 드러난 학교 과학의 언어는 명명어의 비중이 높으며, 정의/예시 구조와 기술 구조 중심의 설명 텍스트 구조를 보였다. 또한, 논리적 추론보다는 부가적인 나열 관계를 나타내는 내적 관계가 우세하였다. 이에 반해 지구과학 논문에서 볼 수 있는 과학자의 과학 언어는 명명어의 비중이 큰 가운데서도 과정어와 개념어의 비중이 과학 교과서의 과학 언어에 비해 높았으며, '도입 - 연관 계열 - 결론'에 이르는 설명 텍스트의 도식적 구조를 갖추고 있었다. 또한, 연관 계열을 이루는 각 문장의 텍스트 구조는 원인/결과 구조 또는 기술 구조에 뒤이은 문제/해결 구조를 보였으며, 각 문장틀 간에 부사형 어미나 동사를 이용한 내적 관계를 통해 인과적 추론 또는 귀추적 추론 관계를 표현하고 있었다. 학생들의 진정한 과학 언어 사용을 위해서는 두 언어 사이의 간극을 줄이는 것이 필요하다. 이를 위해 학교 과학의 언어와 과학자의 언어를 매개하는 지구과학 교사의 교수 언어로서 중간 언어를 제안하였다.
본 연구는 제품디자인에 관련한 소비자의 선호와 감성이미지를 파악하여 선호감성이미지를 확인하고 이를 충족시키는 제품디자인요소를 추론하여 소비자가 원하는 디자인을 제공할 수 있는 가장 근본적인 가정인 제품디자인선호-감성이미지-디자인요소의 인과구조를 통해 소비자 감성 지향적 디자인방향에 대한 지침을 제공하고자 한다. 이를 위해 남성용면도기를 연구대상물로 선정하였고, 감성이미지단어들을 추출하기 위한 파일로트 테스트(pilot test)와, 감성이미지단어항목과 선호도를 측정하기 위해 의미차이법을 이용하여 설문을 구성하여 조사, 분석하였다. 결과에 따르면 남성용면도기 디자인전략으로는 소비자들은 남성용면도기제품을 "고급스럽고, 예쁘며, 안정적인" 감성이미지가 높을수록 선호하는데 이 이미지를 충족시키기 위해서는 "바디가 호형도 다각형도 아니고 재질이 스틸이고, 버튼이 푸시형이며, 재질이 스틸, 컬러는 갈색이 아닌 컬러"인 디자인요소가 디자인요소들간에 trade-off관계를 고려하여 조합되어져야한다. 본 연구는 이론적으로는 선호도-감성이미지-디자인요소의 인과 구조에 대한 연구에 기초를 제공하고 실무적으로는 소비자 감성 지향적 디자인을 전망할 수 있는 디자인 프로세스를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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