이 연구에서 제안한 교육프로그램은 예비교사들을 대상으로 인지심리학의 개념습득 이론 중 원형이론과 본보기 이론의 상호보완을 통하여 정보교육의 필요성과 개념을 습득하도록 하였다. 또한 언플러그드형 수업사례 시연활동을 통하여 컴퓨터과학에 관한 지식이 부족한 학습자들에게 교수-학습 설계능력을 향상시키고, 컴퓨터과학의 개념과 원리를 습득할 수 있도록 하였다. 예비교사들에게 적용해본 결과 효과성이 높은 유의미한 결과를 얻을 수 있었다.
시맨틱 웹 관련연구가 증가함에 따라 하나의 관련분야로 규칙기반 시스템 동의 지능적인 웹 환경에 대한 기대 역시 커지고 있다. 하지만 규칙기반 시스템을 활용하기에는 아직도 규칙습득이 많은 제약이 되고 있다. 규칙습득은 웹으로부터 필요한 규칙을 습득하는 일련의 방법인데, 이러한 규칙을 습득하기 위해서는 규칙구성요소를 먼저 식별해야만 한다. 그러나 이러한 규칙을 식별하는 작업은 대부분 지식관리자의 수작업에 의해 이루어지고 있다. 본 연구의 목적은 웹으로부터 규칙구성요소 식별을 최대한 자동화하고 지식관리자의 수작업을 최소화함으로써 그 부담을 줄여 주는 데 있다. 이러한 방법으로는 온톨로지를 근간으로 하여 웹 페이지와의 문자열 비교, 이러한 비교의 한계를 극복하기 위한 확장등의 방법이 있다. 첫 번째 방법은 온툴로지 기반으로 규칙식별 할 웹 페이지와 비교를 통해 지식관리자의 규칙식별 과정을 최대한 자동화하여 주는 것이다. 여기서 만약 현재 규칙을 식별하고자 하는 웹 사이트와 유사한 시스템의 규칙들을 활용하여 일반화 된 온툴로지가 구축되었다면, 이 온톨로지를 기반으로 규칙을 식별하고자 하는 웹사이트와의 비교를 통해 규칙구성요소를 자동화하여 추출 할 수 있다. 이러한 온툴로지를 기반으로 규칙을 식별하기 위해서는 문자열 비교 기법을 사용하게 된다. 하지만 단순한 문자열 비교 기법만으로는 규칙을 식별하는 데에 자연어 처리에 대한 한계가 있다. 이를 극복하기 위해 다음의 두 번째 방법을 사용하고자 한다. 두 번째 방법은 정형화되지 않은 정보들을 확장하여 사용하는 것이다. 우선 찾고자 하는 단어들의 원형을 찾기 위한 스테밍 알고리즘 기법, WordNet을 이용하여 동의어 유의어등으로 확장을 하는 WordNet Expansion 기법, 의미 유사도를 측정하기 위한 방법인 Semantic Similarity Measure 등을 단계적으로 수행하여 자동화되고 정확한 규칙식별을 하고자 한다. 이러한 방법들의 조합으로 인하여 규칙구성요소 추출이 되지 않을 후보 단어들의 수를 줄여서 보다 더 정확하고, 지능적인 규칙구성요소 추출 방법론을 제시하고 구현하여 지식관리자의 규칙습득에 대한 부담을 줄여 주고자 한다.
본 연구에서는 멀티미디어 전자책이 독서교육에 얼마나 유용하게 사용될 수 있는지 알아보기 위해서 전자책의 특성인 사운드와 인터페이스 기능을 갖고 있는 멀티미디어 전자책을 종이책과 비교하여 이 두 정보매체가 어린이의 독서 효과(정보 구성력, 정보 습득력 및 상상력)에 어떤 차이를 보이는지 조사하였다. 이외에 이 두 정보매체에 대한 어린이의 만족도 그리고 어린이의 개인적인 특성이 독서 효과에 어떤 영향을 미치는 지도 함께 살펴보았다. 실험 결과, 첫째, 독서 효과에서는 두 권의 책에서 각각 종이책의 정보 구성력과 정보 습득력이 전자책 보다 앞선 것으로 나타났다. 또한 다른 두 권의 책에서는 전자책의 정보 습득력이 종이책 보다 더 높게 나왔으나 전체 평균에서는 정보매체유형이 독서 효과에 통계적으로 유의미한 차이를 가져오지 못한 것으로 나타났다. 둘째, 초등학생의 종이책과 전자책에 대한 만족도는 종이책의 만족도가 더 높게 나타났으나 그 차이는 통계적으로 유의미하지 않았다. 셋째, 어린이의 독서량이 독서 효과의 세 가지 변인 중 정보 구성력과 정보 습득력에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 끝으로 독서교육 또는 교과 관련 독서교육을 위한 멀티미디어 전자책 이용을 활성화시키기 위한 방안에 대해서 제안하였다.
본 논문에서는 도로안내표지판 내의 거리정보를 빠르고 정확하게 획득하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 표지판의 인식, 거리를 획득하기 용이한 전 처리 과정, 거리정보를 습득하는 것으로 구성된다. 표지판의 인식은 여러 가지 잡음을 해결하기 위해 감마 보정을 포함한 색상검출을 사용하였으며, 거리정보를 용이하게 획득하기 위해서 직선 인자를 이용한 기울기 보정과 고속 푸리에변환을 이용한 해상도 보정을 적용하였다. 거리정보를 습득하는 과정은 모폴로지 연산을 통해 영역을 부각하고 레이블링, 템플릿 매칭을 사용하였다. 이러한 과정을 통해 도로안내표지판의 거리정보를 습득하여 분기점까지 남은 거리를 출력하는 시스템을 제안하였다. 결과적으로 연산속도 개선에 중점을 두어 실시간으로 처리할 수 있는 시스템에 사용 가능하며, 그 결과 프레임 당 평균 0.46초의 속도를 가지며, 정확도에서도 유사도 0.65의 수치를 갖는다.
나노기술, 정보통신기술, 바이오 기술 등을 중심으로 기술융합이 급속히 진행되는 가운데, 이러한 변화에 대응할 수 있는 인력 양성의 필요가 제기되고 있다. 이에 대하여, 본고에서는 지식형성측면을 중심으로, 이러한 융합기술의 확산에 대응한 융합인력양성의 방향성을 제시하고자 한다. 융합기술에 대응한 인력양성 및 활용을 위해서는, 융합기술의 진행에서 지식의 속성이 어떠한 변화를 가지는지, 또한 특정한 속성의 변화가 존재한다면 새로운 속성을 포함한 지식의 생성과 습득은 어떠한 과정을 통해 달성될 수 있는지가 규명되어야 할 것이다. 본고는 IT기반 의공학부문과 양자암호체계에서의 융합연구 사례를 통해, 기술 성격과 지식 습득 전략을 검토하고, 이들 융합기술 수행과정상의 특징으로 부터 인력양성에 대한 함의를 얻고자 한다.
인터넷의 발달은 정보의 폭발적인 증가를 가져오게 되었고 더불어 일반인은 어디서나 쉽게 정보를 습득할 수 있게 되었지만 늘어나는 정보의 양이 원하는 정보의 습득을 방해하게 되었다. 이러한 정보 과잉현상을 해결하기 위해 사용자가 원하는 정보만을 여과해 주는 정보 여과 시스템이 연구되고 있다. 정보 여과 시스템은 사용자의 관심도를 파악하기 위 해 사용자 프로파일을 구축하고 이를 학습을 통해 갱신한다. 하지만 기존의 개인 프로파일을 이용한 정보 여과 시스템은 개인의 관심도를 분석하기 위해 에이전트가 학습하는 시간이 너무 오래 걸린다는 단점과 사용자의 능력에 따라 적합한 문서를 검색하기 위한 정보가 너무 한쪽으로만 치우치는 우려가 있다. 따라서 본 논문은 효과적인 프로파일 학습을 위해 비슷한 관심도를 갖는 다른 사용자로부터 학습을 받는 방법을 제안한다. 이를 위해 그룹 프로파일을 구축하는 방법과 그룹 프로파일을 이용한 효과적인 정보 여과 방법, 그리고 그룹 프로파일 학습방법에 대해 기술한다.
이 연구의 목적은 학생들이 과학교과 내용과 관련한 온라인 지식검색 서비스를 어떻게 활용하고 있는지 탐색하는 것이다. 과학 탐구에서는 정보와 지식을 습득하고, 평가하고, 교류하는 것이 매우 중요하다. 온라인을 통해 제공되는 정보와 지식이 점점 증가하고 있는 현실에서, 어떻게 이들 정보와 지식을 습득, 평가, 교류해야 하는가는 과학교육의 중요한 이슈가 되고 있다. 자료의 수집을 위하여 국내의 유명 포털사이트인 네이버의 지식검색 서비스 지식iN을 대상으로 중고등학교 화학교과 관련 내용을 13일간 수집하여 분석하였다. 분석 결과, 학생들은 단순 개념의 검색보다는 과학 원리에 대한 설명이나 문제풀이 등의 목적으로 지식검색 서비스를 활용하고 있었으며, 제공된 내용의 출처는 객관성과 신뢰성이 부족하고, 약 30%정도의 내용오류를 포함하고 있는 것을 알 수 있었다. 그러므로 과학 탐구활동에 있어서 정보의 습득과 평가, 교류가 그 어느 때보다 강조되는 상황에서 온라인 지식검색 서비스의 적절한 활용법도 과학교육에서 담당해야 할 과제일 것으로 사료된다.
지능정보시스템 구축에 있어서 자동화가 어려운 단계중의 하나인 규칙 습득을 위해 활용되는 방법중의 하나가 제한된 언어집합 기법을 이용하는 것이다. 그러나 제한된 언어집합 기법을 이용해 규칙을 생성하기 위해서는 규칙을 구성하는 변수와 그 값들에 대한 정보가 사전에 정의되어 있어야 하는데, 유동성이 큰 웹 환경에서 예상 가능한 모든 변수와 그 값을 사전에 정의하는 것이 매우 어렵다. 이에 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 제한된 언어집합 기법과 온톨로지를 이용한 규칙 생성 방법론을 제시하였다. 이를 위해 지식의 습득 대상이 되는 특정 문장은 문법구조 분석기를 이용해 파싱을 수행하며, 파싱된 단어들을 이용해 규칙의 구성 요소인 변수와 그 값을 식별한다. 그러나 규칙을 내포한 자연어 문장의 불완전성으로 인해 변수가 명확하지 않거나 완전히 빠져 있는 경우가 흔히 발생하며, 이로 인해 온전한 형식의 규칙 생성이 어렵게 된다. 이 문제는 도메인 온톨로지의 생성을 통해 해결하였다. 이 온톨로지는 특정 도메인을 구성하고 있는 개념들간의 관계를 포함하고 있다는 점에서는 기존의 온톨로지와 유사하지만, 규칙을 완성하는 과정에서 사용된 개념들의 사용빈도를 기반으로 온톨로지의 구조를 변경하고, 결과적으로 더 정확한 규칙의 생성을 지원한다는 점에서 기존의 온톨로지와 차별화된다. 이상의 과정을 통해 식별된 규칙의 구성요소들은 제한된 언어집합 기법을 이용해 구체화된다. 본 연구에서 제안하는 방법론을 설명하기 위해 임의의 인터넷 쇼핑몰에서 수행되는 배송관련 웹 페이지를 선정하였다. 본 방법론은 XRML에서의 지식 습득 과정의 효율성 제고에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 FHIR 인터페이스를 통해 환자에 대한 정보를 사전에 습득하여 효율적인 응급구조 활동을 지원하기 위해 FHIR를 통해 제공되는 정보의 특성을 파악하고 수집 방법을 설계한다. 환자정보를 포함한 의료정보 시스템과 연동된 FHIR 서버에서 Condition 자원을 통해 환자의 현재 유병상태를, MedicationRequest 자원을 통해 약처방 정보를 습득할 수 있는데 HAPI 및 Synthea에서 제공하는 시험 데이터를 통해 필요한 필드를 얻는 과정을 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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