차세대 검색 엔진의 모형으로 일컬어지는 질의/응답 시스템을 개발하는데 있어서, 보다 정확하고 유연한 검색 결과를 제공하기 위하여 개념망에 기반한 지식베이스 구축의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문은 기존의 개념망에 속성 구조를 추가한 확장 개념망과 속성에 의해 분류되는 정답문서 집합으로 구성되는 지식베이스를 이용한 질의/응답 시스템을 제안한다. 본 논문의 지식베이스에서 정의한 속성은 질의/응답에서 정답문서를 효과적으로 연계시켜 사용자에게 보다 유연한 정답을 제공할 수 있게 한다. 본 논문에서는 경제 분야의 지식베이스의 활용 예를 설명한다.
본 연구는 기업 종사자를 위한 e-러닝 학습 환경에서 사회 연결망 지표들이 인지적 및 정의적 등 두 가지 유형의 학습 성과와 어떤 상관관계를 갖고 있는지를 탐색하기 위해 실시되었다. 연구 결과, 외향 중심도와 내향 중심도 등 사회 연결망 지표 두 가지 모두가 인지적 및 정의적 학습 성과와 상관이 있을 것이라는 가설은 부분적으로만 채택되었다. 즉, 인지적 학습 성과는 외향 중심도와 내향 중심도와 공히 상관을 보였으나, 정의적 학습 성과는 어떤 중심도와도 상관되어 있지 않았다. 나아가 다중회귀 분석을 실시한 결과 수업에 참여한 학습자들이 얻은 기말 점수로 측정된 인지적 학습 성과는 내향 중심도(52%), 외향 중심도(8%)에 의해 통계적으로 유의미한 수준에서 예언할 수 있음을 알 수 있었다. 이러한 연구 결과는 온라인 학습 상황에서 개인 학습자의 사회연결망 내에서의 위상이 학습 성과에 영향을 미칠 수 있다는 선행 연구 결과와 일치하고 있다.
인지전파 기술은 지역과 시간에 따라 일시적으로 사용하지 않는 주파수 대역을 자동으로 인지하고 찾아서 환경에 맞게 통신방식, 주파수 대역폭 등을 능동적으로 판단하여 통신함으로서 한정적인 주파수 자원을 효율적으로 사용하고자 하는 기술이다. 본 논문에서는 오검출과 오경보의 불완전한 센싱 환경하의 인지 전파망에서 주사용자나 부사용자의 세션 큐가 스펙트럼 사용효율에 어떤 영향을 미치는 지를 연속시간 마르코프 체인 분석을 통하여 정량적으로 규명하였다. 큐가 있을 경우 주 사용자는 최대 18% 까지, 부 사용자는 최대 50% 까지 스펙트럼 사용 효율을 높일 수 있었다.
경영활동에 있어서 직관력은 잘 알려진 인지능력이지만 효과적인 의사결정지원시스템의 개발 목적으로는 거의 고려되고 있지 않다. 본 연구는 의사결정자의 인지 유형에 따른 시계열 예측의 정확성과 뇌파의 차이를 통계적 검증, 인공신경망, 데이터 마이닝의 세 가지 접근방법으로 탐색하여 그 결과를 비교 분석함으로써 시계열 직관 예측에 영향을 주는 의사결정자의 인지적/생리적 특성을 도출함으로써 효과적인 의사결정환경을 조성하는데 공헌하고자 하였다. 실험결과 통계적 분석에서는 아무런 유의성을 찾을 수 없었으나, 인공신경망 분석에서는 인지유형과 감성유형이 모두 시계열 예측 정확도와 상관성이 있는 것으로 나타났으며, 데이터 마이닝 분석에서는 보다 의미 있는 상관관계를 찾아낼 수 있었다.
지진, 호우, 태풍, 화재 등 긴급한 재난 알림 전달이 필요한 상황에서 청각장애인은 소리를 통한 알림을 인지할 수 없으며 문자를 통한 알림의 인지율도 비장애인에 비하여 상대적으로 낮은 편으로서 일반적인 수단의 재난알림을 신속하게 인지하기 어려운 경우가 많다. 이와 같은 청각장애인의 재난안전 긴급알림 인지의 취약성 문제를 해결하고자 픽토그램을 통한 재난안전 긴급 알림 시스템이 개발되었다. 본 연구에서는 재난문자 통보문의 문구를 기반으로 인공지능을 통하여 청각장애인이 인지하기 보다 용이한 일련의 픽토그램으로 자동으로 변환하는 기술을 개발하고자 하였다. 이를 위해 재난안전 관련 긴급 통보문과 관련되는 픽토그램 기반의 콘텐츠를 수집하고 문자 기반의 그림 출력에 적합한 인공신경망 구조와 훈련방법을 구성하여 인공신경망 기반으로 재난문자에 대응되는 픽토그램 기반의 청각장애인 재난안전 긴급알림이 생성될 수 있도록 하였다.
본 논문은 비 슬롯 모드 인지 무선망에서 기회적 스펙트럼 접속 방식의 성능을 시뮬레이션을 통해 비교 분석한다. 비교 분석할 두 가지 기회적 스펙트럼 방식은 다음과 같다. 첫 번째 방식은 어떤 채널에서 전송을 성공한 경우 동일한 채널을 다시 센싱하고, 실패한 경우 가장 오래전에 선택했던 채널을 센싱하는 방식이다. 두 번째 방식은 어떤 채널에서 전송에 실패한 경우 동일한 채널을 다시 센싱하고, 성공한 경우 가장 오래전에 선택했던 채널을 센싱하는 방식이다. 본 논문에서는 일차 사용자가 채널을 점유하는 기간에 따라 두 방식 사이의 성능을 비교한다.
물질적으로 존재하는 모든 실체는 질료인과 형상인을 갖춘 개별 물체로 실재하면서 어떤 기능을 할 \ 수도 있고,동력인과 기능인을 갖춘 비물체적 양상으로 실재하면서 기능망(functional network)으로서 형상을 가질 수도 있다.기능망은 신경망,신경기능망,심리기능망 등 차원을 다르게 하면서 상하로 연관된 계층으 이루고 있으며 심리기능망 안에서도 비언어적 기능망,언어적 기능망이 구별되어 차원적 언어기능을 가능하게 하는 것으로 볼수 있다.이러한 기능망의 실재성은 신경과학과 인공지능학의 발전에 따라 확인, 수정,보완될 수 있을 것이다.
최근 들어 온톨로지(ontology), 시소러스(thesaurus) 등과 함께 주목받고 있는 Princeton 대학의 워드넷(WordNet, 이하 PWN) 은 자연어 처리(NLP)와 관련하여 대안을 제시할 수 있는 어휘의미망(lexico-semantic network)이다. 또한 PWN을 기반으로 상이한 개별어 어휘의미망 구축이 여러 차례 시도되었고, 현재도 진행 중이다. 본 연구는 간접 구축 방식에 의한 어휘의미망 구축 시 요구되는 정제(refinement) 방식들을 검토하고, 이를 한국어 명사 어휘의미망(KL)에 적용하여 정확도 검증 방법의 한 대안으로 제시하였다. 또한 보다 정교한 정제 방법의 모색과 고찰은 향후 과제로 삼고자 한다.
본고는 인지적 과제를 수행하는 동안 우울 및 불안 환자의 정신병리적 과정과 이의 치료접근 방식에 대한 통합적 이해를 위해 최근 제시된 신경인지 연결망을 토대로 인지과정 및 정서조절의 비정상적 기능 연결성을 재해석 할 수 있는 모델을 제안하고자 하였다. 재구성된 우울과 불안장애 신경인지 연결망 모델을 통해, 우울증은 불이행방식 연결망(default mode network; DMN)의 과다 활성화에 기인하는 '자기참조적 사고로의 과몰입'으로, 불안장애는 불이행방식 연결망의 과소 활성화에 기인하는 '자기참조적 사고와의 단절'로 규정해 볼 수 있음을 확인하였다. 신경인지 연결망 중 자기의식 및 투사와 관련되는 자기참조 처리가 주요 기능인 DMN의 비정상적 활성화와 병리적 기능의 체계적 연결시도는 우울와 불안에 대한 통합적 해석과 치료적 접근에 시사점을 줄 수 있는 또 다른 출발점이 될 수 있을 것이다.
이 논문은 지능형 정보검색을 위한 신경망 시스팀을 구축하는데 있어서 신경망을 어떻게 디자인하는 것이 가장 이상적인지에 관해 기술한다. 구체적으로 말하면, 신경망 위상 (Network Topology) 와 학습매개변수 (Learning Parameter)들이 신경망 시스팀 성능에 어떠한 영향을 미치는 지에 대해 문헌조사를 통해 검토하고 있다. 그 결과 신경망 위상과 학습 매개변수는 정보검색을 위한 신경망 시스팀 효율성에 강하게 영향을 미치고 있으므로 신경망 설계시 이 요소들을 신중히 고려해서 결정해야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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