본 연구의 목적은 한국 현대시 텍스트가 독자에게 전달하는 시적 효과를 담화 텍스트 언어학 및 인지적 화용론의 관점에서 분석하는 것이다. 담화 텍스트 언어학은 텍스트의 언어 자료 자체보다는 이를 생산하고 수용하는 인지 과정에 주목하는 인지과학의 한 분야이며, 적합성 원리로 되는 인지적 화용론은 텍스트 언어학에서 규명하는 바 여러 인지적 조작 절차들의 심리학적 근거가 된다. 많은 인지적 책략 및 조작 절차들이 집약되어 있는 한국 현대시 텍스트를 인지 화용론적 관점에서 분석한 결과, 이제까지 모호하게 개진되어 오던 많은 시적 효과가 텍스트 언어학 및 인지적 화용론의 분석 장치들에 의해서 명쾌하게 설명될 수 있음이 밝혀졌다. 즉, 정보성의 격상 및 격하, 각별한 결속구조의 사용 및 그 수용 과정, 작가의 상황점검과 상황관리 과정에 의한 전국적 인지 패턴의 활성화 및 수정 등의 인지적 절차를 통해서 독자의 맥락이 수정, 확장되는 효과가 일어나고 바로 이것이 궁극적으로는 시적 효과를 낳는다는 점을 설명할 수 있다.
본 연구는 기존의 수학적 오류에 대한 연구들이 취했던 학생들의 현재 상태를 바탕으로 다양한 오류를 분석하는 방식이 아니라, 학생들의 문제해결과정에서 나타나는 수학적 오류를 인지심리학의 관점에서 분석가능한지를 탐색하는 것을 목적으로 한다. 이에, 본 연구는 Pauscal-Leone의 신피아제 이론을 중심으로 Schoenfeld의 구조 분석 단계(levels of analysis and structure)모형과 개념적, 인과적 관계의 이해를 형식화하는 도구로서 퍼지 인지 맵(Fuzzy Cognitive Map)을 활용하여 학생들의 증명 문제해결 과정에서 나타나는 오류를 분석하고 오도요인을 진단하였다. 연구 결과, 주어진 명제에서 정보를 해석할 때 F조작자가 강하게 활성화되어 나타나는 오도 요인으로 인하여 학생들은 증명에 필요한 개념노드를 충분하게 인출하지 못하거나 인과관계가 없는 개념노드를 나름대로 논리적으로 연결하여 잘못된 증명을 하고 있었다. 오류와 관련된 인지구조는 학생 나름대로의 논리적 알고리듬에 의한 LC 학습의 결과로 형성된 LC 학습구조로 볼 수 있다.
본 연구는 영아의 인지능력 및 의사소통능력에 영향을 미치는 영아기질, 영아-교사상호작용, 모의 양육스트레스 간의 구조적 관계를 밝히는데 그 목적이 있었다. 연구대상은 S시에 거주하는 만 2세 영아 249명으로 평균월령은 30.21개월이었다. 'K-ASQ', '영아의 기질 평정도구', '부모 스트레스 척도 축소판, '영아교사 상호작용 평가도구'를 사용하여 연구자료를 수집하였으며 수집된 자료는 Pearson 적률 상관계수와 구조방정식 모형 분석을 통해 검증하였다. 연구결과 첫째, 영아의 인지 및 의사소통능력과 사회성 기질, 영아-교사 상호작용간의 정적인 상관이 나타났으며, 영아의 인지 및 의사소통 능력과 정서성 기질, 모의 양육스트레스 간의 부적 상관이 나타났다. 둘째 영아의 인지 및 의사소통 능력에 발달을 미치는 관련변인들의 구조적 관계를 살펴본 결과, 사회성 기질은 모의 양육스트레스에 직접적으로 영향을 주지만 모의 양육스트레스를 매개하여 인지능력에 영향을 주기보다는 주로 직접적인 경로로 인지능력에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 영아의 정서성 기질은 모의 양육스트레스를 매개하여 영아의 인지능력에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 영아의 기질은 영아-교사의 상호작용에 영향을 주지 않았지만 영아-교사 상호작용은 영아의 인지능력에 직접적인 효과가 있는 것으로 나타났다. 마지막으로 영아의 의사소통 능력에 관한 경로는 유의미하지 않은 것으로 나타났다.
본 연구에서는 교수의 핵심역량과 대학생의 인지역량 및 생애역량의 구조적 분석을 위해 전국 7개 대학의 대학생 500명을 대상으로 빈도분석, 기술통계분석, 신뢰도 분석, 상관분석과 확인적 요인분석, 구조방정식모형 분석을 실시하였다. 연구결과, 교수의 핵심역량은 대학생의 생애역량에 유의한 영향을 미치는 것을 알 수 있었으며, 교수의 핵심역량은 대학생의 인지역량에 유의한 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 또한 대학생의 인지역량은 생애역량에 유의한 영향을 미치는 것을 알 수 있었으며, 대학생의 인지역량은 교수의 핵심역량과 대학생의 생애역량 사이에서 유의한 매개효과가 있음을 확인할 수 있었다. 이는 교수의 핵심역량이 대학생의 인지역량을 기반으로 생애역량에 더 많은 영향을 준다고 할 수 있다.
본 기사에서는 모델링불확실성(modeling uncertainty)에 따른 신뢰성 해석결과의 가변성(variability)을 가능성 분포함수(possibility distribution function)를 구성하여 해결하는 방법을 AISC(1998), AIJ(1985), CSA(1994)에서 제안된 3개의 최대 D/t 계산식을 예로 들어 소개하였다. 확신정도가 측정된 신뢰성지수 들을 얻을 수 있으며, 확신정도를 고려한 신뢰성지수의 결정이 가능하게 된다. 다양한 형태의 불확실성에 대하여 그 형태에 맞는 적합한 불확실성 모델링을 사용하는 것도 중요하지만, 확률적 표현에 익숙한 우리의 인지구조를 고려하여 기존의 신뢰성 해석에 어떻게 다양한 불확실성 모델링 방법을 접목시킬 것인지에 대한 연구도 중요할 것이다.
복잡한 소프트웨어가 필요한 응용분야에 기존에 보유하고 있는 컴퓨팅 자원을 사용하여 구축될 수 있는 클러스터 시스템을 적용할 수 있다. 하지만 제공되는 서비스의 질을 예측하여 가용성과 성능 요구사항을 만족하기 위한 QoS 인지 클러스터 시스템 구조에 관한 연구가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 차별화 된 서비스 제공과 의존도 요구사항을 만족하기 위해 다양한 메커니즘을 장착한 클러스터 시스템 구조를 도출하고 실제 상용 서비스를 제공하는 웹 서버의 로그 분석을 통한 작업 부하 모델링을 수행하여 얻은 시스템 운영 조건에 대한 성능 분석 실험을 수행하였다.
자동사의 두 하위부류, 비대격(unaccusative) 동사와 비능격 (unergative)동사는 Perlmutter(1978)의 비대격 가설 (Unaccusative Hypothesis) 이후 여러 관점에서 활발히 노의 되어왔다. 한국어에서는 사건구조적 측면에서 두 부류가 차이를 보이며, 이런 사실은 인간의 인지작용과 밀접한 관련을 맺는다. 사건구조를 과정(process)사건과 상태(state)로 가정할 때 비능격 동사는 과정사건이, 비대격 동사는 상태사건이 부각된다. 비대격 동사도 두 가지 부류로 나뉠 수 있는데, '도착하다'처럼 과정사건이 언어표현에서 중시되지 않고 결과적인 상태부분만 중요시 되는 유형(unacc_type_1)과 '녹다'처럼 과정사건도 중시되는 사건 구조를 지닌 유형(unacc_type_2)이다. 결국 비대격 동사는 결과상태를 중시하는 사건구조를 중요시 하지만 과정사건의 지각 정도에 따라 다른 양상을 보인다. 한편 비대격 동사는 사동사와도 밀접한 연관 관계를 지닌다. 많은 논의에서 비대격/사동의 교체를 논리적 다의어로 보고 분석을 시도해 왔다. 따라서 사동사를 중심으로 분석한 경우와 비대격 동사를 중심으로 분석한 경우가 있다. 본고에서는 사동분석(causative analysis)은 한국어 기술에는 적절치 않다고 판단한다. 사동분석에서 도입하는 행동주의 사건유발부분이 반드시 비대격 동사의 표현에 필수적인 것은 아니기 때문이다. 끝으로 Pustejovsky(1995)의 생성어휘부(Generative Lexicon) 이론을 한국어에 맞게 확장·수정한 이정민·강범모·남승호(1997)의 모형에 따라 두 가지 유형의 비대격 동사의 어휘 의미구조를 표상한다.
본연구에서는 덩이글 처리에 대형구조가 미치는 영향을 검증코자하였다. 선행연구들에서 주장되는 인과관계, 이야기 문법범주, 위계구조는 모두 대형구조 속성 내에서 상호작용하는 것으로 보았다. 위계구조와 계열구조, 비연결구조 이야기 구조들에 대한 읽기시간과 문장적합도 판단, 자유회상 과제 를 통해 대형구조 형성이 이해과정과 기억에 중요한 변인임을 밝히었다.
농지의 구성물을 인식하는 기술은 농작업 기계를 로봇으로 전환하는데 필요한 기술 중 하나이다. 하지만 실외에서는 태양광과 날씨 변화에 따른 광 조건의 변화가 매우 커서 기존의 영상처리 방법으로 구성물을 인지하는데 한계가 있었다. 본 연구에서는 광 조건의 변화에 따른 영향을 줄이는 방안으로 IR 이미지를 이용한 농지 구성물의 인지를 수행하였다. 농지 구성물로는 토양, 식물, 멀칭비닐, 자갈을 선정하였다. 농지의 IR 이미지에서 농지 구성물을 구별하기 위한 픽셀값을 작게 적용하면 미세한 구분은 가능하지만 토양, 식물, 멀칭 비닐 등을 구성물 단위로 구별할 대는 후처리가 필요로 해지는 문제가 발생하였다. 본 연구에서는 IR 영상의 픽셀값을 평균 처리하여 농지 구성물의 인지를 수행 때의 효과를 확인 하였다. 평균 처리하는 픽셀값이 많을수록 처리속도가 빠르고, 작은 노이즈를 제어하는 효과가 있었지만, 픽셀값이 너무 커지면 구조물의 구별 정확도가 떨어졌다. 이 결과를 바탕으로 농지 구성물 인지를 위한 효율적인 IR 이미지 평균 처리 수준을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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