지역경제의 성장과 혁신은 국가경쟁력 강화를 위한 중추적인 요인이다. 본 연구는 ICT산업인프라가 집적된 대구 및 경북지역의 ICT산업의 현황을 살펴보고, 혁신가치사슬 개념을 적용하여 지역혁신역량을 평가하기 위한 분석도구를 제시하였다. 지역혁신가치사슬은 지역경제 활성화와 국가경쟁력 향상에 영향을 미치는 지역혁신역량을 평가하는 도구로, 지역혁신체제의 인적, 물적, 제도적 인프라와 자원을 포함하는 개념이다. 지역단위의 혁신역량 분석은 지역 내의 혁신자원의 수준을 파악하고 혁신프로세스를 평가하는 데 필요하다. 그러나 대부분의 지역혁신역량에 관한 연구들이 혁신의 투입과 산출단계에 중점을 두고 있어, 본고에서는 전환단계를 포함한 혁신프로세스에 대한 통합적인 분석을 하였다. 이러한 지역 혁신가치사슬은 다른 지역 및 국가 단위 혁신체제에도 일반화하여 적용이 가능할 것으로 기대된다.
학교 교육과정의 초기 단계에서부터 대수를 가르쳐야 한다는 주장이 국제적인 공감을 얻으면서, 초등학교에서 적절한 대수 지도 방안을 찾는데 관심이 높아지고 있다. 그러나 초등학교에서 대수적 추론 능력을 향상시키기 위해 수학 수업이 어떻게 이루어져야 하는가에 관한 실제적인 연구는 여전히 부족한 상황이다. 본 연구는 초등학교에서의 효과적인 대수 교수-학습에 대한 구체적이고 실질적인 정보를 얻기 위해, 곱셈의 결합법칙 탐구를 강조한 4학년 수업 사례를 중심으로 탐구적 질적 사례 연구를 실시하였다. 체계적인 수업 분석을 통해 본 연구는, 구체적인 상황에서 수와 연산의 성질에 초점 맞추기, 충분한 사례 탐구를 통해 수와 연산의 성질 발견하기, 임의의 수 상황에서 연산의 성질 일반화하기의 세 단계에 따라 교사가 어떤 활동들을 구성할 수 있으며 학생들은 어느 정도의 대수적 추론을 발현할 수 있는지를 구체적인 사례를 통해 밝히고자 하였다.
위성은 효용성 증가로 지속적인 발전를 거치며 여러 종류의 위성이 개발 및 계획이 진행되고 있으며, 여러 가지 필수적인 시스템을 포함하고 있다. 이중 전력 공급 시스템은 위성의 수명에 직접적인 영향을 가지고 있으며, 다양한 요구에 맞게 설계가 이루어 져야 하는 특성을 지니고 있다. 따라서 위성의 설계 요구조건에 부합하는 전압 변압기의 설계 및 안정한 제어가 요구된다. 일반적으로 저궤도 위성의 전력 변환은 각 모듈 및 부하에 따라 여러 단계를 거쳐 전달하게 된다. 이러한 다양한 단계의 전력 변환에 대한 분석 및 이를 반영한 설계는 복잡성으로 인해 쉽게 파악하기 힘든 특성을 가지게 된다. 본 논문에서는 간결 화된 일반화 모델링을 통한 대신호, 소신호분석으로 정 전압 변압기 설계 및 안정화 제어를 위한 방안을 제시한다.
Nim 게임을 구분하여 한 더미 대상 게임을 1단계, 두 더미 대상 게임을 2단계, 세 더미 대상 게임을 3단계로 나누어 중학교 수학영재들을 대상으로 탐구활동을 실시하였다. 학생들은 난이도가 낮은 1단계에서는 연역적 추론을 통하여 쉽게 필승전략을 발견하였다. 2단계에서는 연역적 추론 또는 귀납적 추론으로 필승전략을 발견하였지만 귀납적 추론 과정에서는 오류가 발견되었다. 3단계 게임에서는 연역적 추론으로 필승전략을 발견한 학생들은 없었으며 귀납적 추론 과정에서는 오류가 발견되었다. 유한개의 경우에서 성립하는 패턴을 정당화 절차 없이 무조건 일반화하려는 경향이 오류의 원인임이 밝혀졌다. 학생들에게 이진법 상자를 시각적으로 제시한 결과, 학생들은 승패에 따른 패턴을 쉽게 발견하고 게임 활동을 통하여 필승전략을 인식하게 되었으며 일부 학생들은 발견한 필승전략을 정당화하는 단계에 도달할 수 있었다.
프로그래밍 교육은 일반적으로 문제분석 과정, 알고리즘과 프로그래밍을 통한 자동화, 일반화 과정을 포함하고 있어 학습자의 컴퓨팅사고 향상에 좋은 소프트웨어 교육방법이다. 그러나 초보자의 경우 명령어 사용법에 대한 이해, 알고리즘 작성과 프로그래밍 구현단계에서 어려움을 겪는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 예비교사들의 프로그래밍 교육을 위해 게임 프로그래밍 교육모델과 교육과정을 개발하였다. 4E 모델은 공감단계, 탐색단계, 강화단계 및 평가단계로 구성되었다. 또한 각 단계별로 게임 핵심 요소와 핵심 명령어 블록들을 학습할 수 있도록 구성하였다. 예비교사가 프로그래밍 명령어 활용에 대한 이해를 돕기 위해 예제 학습, 자기 게임 생성 및 팀 기반 프로젝트 형태로 구성된 3단계 교수학습 방법을 제시하였다. 15주간 교육과정으로 적용하고 검증한 결과 설계한 모델, 예비교사들의 블록 프로그래밍 역량 인식 등에서 유의미한 결과를 보였으며 제출한 결과물에 대한 컴퓨팅사고 수준도 높은 결과를 보였다.
웹 환경에서의 지도서비스 및 위치기반서비스를 제공하기 위해서는 다축척 지도 데이터베이스를 구축하여야 하나, 제작과정이 아직까지 수동편집에 의존하는 경우가 많았다. 본 연구에서는 기본 지도 자료로부터 다축척 지도 데이터베이스를 자동으로 구축하기 위한 지도 일반화 기법을 제안하고 이를 실제 지도 데이터에 적용하여 프로토타입의 다축척 지도 데이터셋을 생성하고자 한다. 지도 일반화 기법으로는 선택 및 삭제, 단순화, 병합 등의 연산자를 조합하여 적용하였으며, 각각 연산자의 알고리듬과 파라미터들은 T$\ddot{o}$pfer's radical law, 지도의 최소도화 기준, 시각적 표현정도 등을 종합적으로 고려하여 실험적으로 결정하였다. 목표 축척수준은 1:1,000, 1:5,000, 1:25,000, 1:100,000, 1:500,000 의 5단계로 설정하였으며, 대상이 되는 기본 지도 자료는 도로명주소 전자지도와 수치지형도를 사용하였다.
오류역전파 방법을 이용하는 신경망들은 패턴들의 학습시간이 매우 오래 걸리고 또한 추가학습과 반복학습의 한계를 가지며, 이런 단점을 보완할 수 있는 이진신경망(Binary Neural Network, BNN)이 Aleksander에 의해 제안되었다. 그러나 BNN도 반복학습에 있어서는 단점을 가지고 있으며, 일반화 패턴을 추출하기 어렵다. 본 논문에서는 BNN의 구조를 개선하여 반복학습과 추가학습이 가능할 뿐 아니라, 특징점들까지 추출할 수 있는 다중 판별자를 가지는 삼차원 뉴로 시스템을 제안한다. 제안된 모델은 기존의 BNN을 기반으로 하여 만들어진 이차원 특징을 가지는 Single Layer Network(SLN)에 귀환회로가 추가되어 특징점들을 누적할 수 있는 삼차원 신경망이다. 학습을 통해 누적된 정보는 판별자의 각 신경세포에 임계치를 조정함으로써 일반화 패턴을 추출할 수 있다. 그리고 생성된 일반화 패턴을 인식에 재사용함으로써 반복학습의 효율성을 높였다. 최종 판정 단계에서는 Maximum Response Detector(MRD)를 이용하였다. 본 논문에서 제안한 시스템을 평가하기 위하여 NIST에서 제공하는 숫자 자료를 이용하였으며, 99.3%의 인식률을 얻었다.
그레마스의 설화도식은 언어텍스트뿐만 아니라 비언어텍스트의 스토리텔링 모델로서 유용한 것으로서, 이를 통해 컴퓨터게임에 대한 스토리텔링 모델 구축을 도모해본다. 대표적으로 비선형성과 상호작용성을 지니고 있는 스타크래프트의 멀티플레이를 분석대상으로 삼았다. 분석 결과, 조종과 상벌단계가 단축된 형태로 나타나며, 역량 단계에서 많은 소 설화도식들이 반복되어 나타나는 것으로 드러났다. 이러한 모델은 여타 게임장르에도 일반화가 가능하다고 보인다. 서술적인 언어로서 조종과 상벌을 묘사하는 일반적인 텍스트에 비해 대부분의 게임에서는 이들이 묘사차원이 아니라 이용자의 인식적 차원에서 순간적으로 발생하고, 중요한 게임플레이는 역량의 단계에서 이루어지는 것으로 보이기 때문이다.
기존 대화시스템과 달리 대화형 개인 비서 시스템은 사용자에게 정보를 제공하기 위해 앱(APP)을 구동하는 방법을 사용한다. 사용자가 앱을 통해 정보를 얻고자 할 때, 사용자가 필요로 하는 정보를 제공해주기 위해서는 사용자의 목적을 정확하게 인식하는 작업이 필요하다. 그 작업 중 중요한 두 요소는 개체명 인식과 문장목적 인식이다. 문장목적 인식이란, 사용자의 문장을 분석해 하나의 앱에 존재하는 여러 정보 중 사용자가 원하는 정보(문장의 목적)가 무엇인지 찾아주는 인식작업이다. 이러한 인식시스템을 구축하는 방법 중 대표적인 방법은 사전규칙방법과 기계학습방법이다. 사전규칙은 사전정보와 규칙을 적용하는 방법으로, 시간이 지남에 따라 새로운 규칙을 추가해야하는 문제가 있으며, 규칙이 일반화되지 않을 경우 오류가 증가하는 문제가 있다. 또 두 인식작업을 파이프라인 방식으로 적용 할 경우, 개체명 인식단계에서의 오류를 가지고 문장목적 인식단계로 넘어가기 때문에 두 단계에 걸친 성능저하와 속도저하를 초래할 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 우리는 통계기반의 기계학습방법인 Conditional Random Fields(CRF)를 사용한다. 또한 사전정보를 CRF와 결합함으로써, 단독으로 수행하는 CRF방식의 성능을 개선시킨다. 개체명과 문장목적인식의 구조를 분석한 결과, 비슷한 자질을 사용할 수 있다고 판단하여, 두 작업을 동시에 수행하는 방법을 제안한다. 실험결과, 사전규칙방법보다 제안한 방법이 문장단위 2.67% 성능개선을 보였다.
오늘날의 산업용 로봇, CNC 공작기계 및 여러 산업설비들은 시스템간에 관계가 복잡하게 연결되어 높은 신뢰성(reliability)을 달성하여 왔다. 그러나 가동시 발생하는 결과의 고장 가능성은 적은 반면에, 고장 발생의 파급 효과는 매우 높은 것으로 나타났다. 따라서 복잡한 구조의 산업설비들에 대한 안전진단 결과들을 적절하게 분석하고 관리할 필요성이 크게 대두되고 있다. 이러한 안전진단 작업은 여러 가지 정량적ㆍ정성적인 방법들을 포함하는 전형적인 분석방법이 필요하다. 최근에는 고장탐색, 진단처리 작업 및 신뢰성 분석 작업에 지식기반(knowledge-based)을 기초로한 퍼지 전문가 시스템을 적용하고자 하는 시도가 많이 이루어지고 있다. 안전진단 분석에 관한 일반화된 지식은 이들 후속 단계들에서 상당히 효율적일 수 있다. 그러나 이러한 연구를 수행하기에는 지금까지 상대적으로 열악한 계산 도구들을 이용하였기 때문에 안전진단 분석을 행하기에는 한계가 있었다. 그러나 오늘날 컴퓨터를 이용하여 위의 여러 단계들의 수행과정에 안전진단 분석을 행할 수 있는 적절한 방법으로써, 지식-기반(knowledge-base) 전문가 시스템들을 이용하는 방법을 연구하고 있다. 이에 본 연구는 시스템의 설계단계 뿐만 아니라, 시스템의 가동ㆍ유지ㆍ보수ㆍ수리시에도 비전문가가 고장안전진단을 수행할 수 있도록 하는데 목표를 두었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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