본 연구는 지역사회복지관의 주민조직 활동에서 지역주민이 구성한 언어를 토대로 주민조직과 참여자의 변화과정을 살펴봄으로써 근린지역사회조직화모델의 효과를 이해하기 위해 수행되었다. 연구결과 주민조직의 조직적, 개인적 차원에서의 변화과정을 확인할 수 있었다. 먼저 주민조직차원의 변화과정을 살펴보면 참여자들은 문제의 발견과 주민조직을 거쳐 조직의 목표를 설정하고 조직의 질적, 양적 변화의 의미를 구성한다. 개인적 차원에서 참여자들은 '갇힌 세계로부터의 탈출'을 거쳐 가치 있는 일을 통한 '나의 재구성'단계를 거치게 된다. 다음으로 참여자는 가족을 통해, 자신을 자랑스러운 존재로 재규정하고 있고 또한 이웃을 통해, '이웃은 곧 나'라는 새로운 의미를 구성한다. 마지막으로 연구결과를 토대로, 근린지역사회조직화모델의 효과를 높이기 위한 실천적 제언을 했다.
본 연구의 목적은 고령층을 위한 웹 사이트의 정보 구조를 조직화 체계와 레이블링 체계의 측면에서 평가하는데 있다. 본 연구의 목적을 달성하기 위하여 고령자들이 비교적 많이 이용하는 국내 웹 사이트 한 곳(네이버)을 선정하고, 실험참가자들은 주어진 세 가지의 정보탐색 과제를 수행한 후, 사후 설문과 필요한 경우 추가적인 인터뷰를 통하여 총 74명의 실험 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터는 SPSS Ver.20으로 통계분석을 실시했다. 연구 결과를 요약하면, 실험대상으로 선정한 웹 사이트는 정보 구조의 조직화 측면에서 실험참가자들에게 긍정적인 평가를 받았는데, 특히 콘텐츠의 체계적인 주제별 분류와 시간순이나 연대순 브라우징에 대하여 긍정적이었다. 또한 실험참가자들은 단어 레이블보다 아이콘 레이블을 더 잘 이해하는 것으로 파악되었고, 이는 실험참가자 개인의 학습정도에 따라 차이가 있는 것으로 나타났다.
인간은 다른 포유류와 달리 삼원색 시각을 가지며 초록과 빨강을 잘 구분한다. 인간이 삼원색 시각을 갖게 된 원인에 대해서 익은 과일 가설(frugivory hypothesis) 지지자들은 초기 인류가 초록 잎에서 빨갛게 익은 과일을 구별하여 섭식하려는 행동 때문이라고 주장한다. 본 연구는 과연 빨강-초록 조합이 물체재인의 전 단계로 알려진 전경-배경 조직화에 영향을 주는지를 살펴보고자 하였다. 빨간색 원이 초록 바탕에 놓이거나, 초록색 원이 빨강 바탕 위에 놓여 참여자에게 제시되어, 어느 쪽이 더 전경처럼 보이는지를 조사하였다. 그 결과, 여성이 빨간색 원을 더 전경으로 보는 경향이 강했고, 남성은 유의미한 차이를 보이지 않았다. 또한, 이 결과는 단순히 남녀의 색깔 선호 때문이 아니었다. 종합하면, 본 연구의 결과는 비록 직접적은 증거가 될 수는 없지만, 빨강-초록 조합에 대한 남녀의 전경-배경 조직화 처리과정에서 차이가 있을 가능성이 조심스레 제기된다. 여성은 집 근처에서 먹을 것을 수집하고 남성은 집 멀리에서 사냥한다는 수집-사냥 가설(gatherer-hunter hypothesis)을 비롯해 가능한 설명들을 논의 하였다.
자기조직화 지도(SOM)은 T. 코호넨의 주도하에 개발된 비지도 학습 신경망 모형이다. 그 동안 패턴인식과 문서검색 분야에 주로 응용되어 왔기 때문에 통계학 분야에서는 덜 알려졌으나, 최근 K-평균 군집화에 대한 대안적 데이터 마이닝 기법으로 활용되기 시작하였다. 본 연구에서는 SOM의 한 버전인 PC-SOM(주성분 자기조직화 지도)을 제안하고 활용 예를 제시하고자 한다. PC-SOM은 1차원적 SOM 알고리즘을 반복 수행하여 2차원, 3차원 등의 SOM을 얻는 방법이기 때문에 기존 SOM과는 달리 사전 Map의 크기를 확정할 필요가 없다. 또한, 기존 SOM에 비하여 향상된 시각화를 가능하게 한다.
본 연구에서는 문제 해결 전략에서 시각적 조직화와 협동학습의 효과를 조사하였다. 고등학교에서 세학급 (N=127)을 선정하여 시각적 조직화를 이용한 문제 해결 전략을 개별적으로 사용하는 집단(SV), 협동학습 환경에서 사용하는 집단(SVC ), 그리고 통제집단으로 배치하였다. 수업 처치 후 객관식 문제 해결력, 전략 수행 능력, 화학 학습에 대한 불안, 수업참여도, 학습 동기를 조사하였다. 연구 결과 객관식 문제 해결력에서는 집단간 차이가 유의미하지 않았으나, 전략 수행 능력에서는 수업 처치의 주효과가 나타났다. SV 집단과 SVC 집단의 점수가 통제 집단보다 높았으며, 특히 하위 영역 중 문제 이해와 관련 법칙 회상에서 높은 점수를 보였다. 수업 참여도와 학습 동기 검사에서도 SV 집단과 SVC 집단의 점수가 통제 집단보다 유의미하게 높았다. 그러나 시각적 조직화를 이용한 문제 해결 전략이 학생들의 화학 학습에 대한 불안을 유의미하게 감소시키지는 못했다.
특징정보를 기반으로 한 유사 이미지 검색은 이미지 데이타베이스에 있어서 중요한 과제의 하나이다. 이미지 데이타의 특징정보는 각 이미지를 식별하는데 유용한 정보이다. 본 논문에서는 자기 조직화 맵 기반의 고속 k-NN 탐색 알고리즘을 제안한다. 자기 조직화 맵은 고차원 특징벡터를 2차원 공간에 맵핑하여 위상특징 맵을 생성한다. 위상특징 맵은 입력 데이타의 특징공간과 상호관계(유사성)를 가지고 있으며, 인접노드에 서로 유사한 특징벡터가 클러스터링된다. 그러므로 위상특징 맵상의 각 노드에는 노드 벡터와 각 노드벡터에 가장 가까운 유사 이미지가 분류된다. 이러한 자기 조직화 맵에 의한 유사 이미지 분류결과에 대하여 k-NV 탐색을 구현하기 위하여, (1) 위상특징 맵에 대한 접근방법, (2) 고속탐색을 위한 pruning strategy의 적용을 실현하였다. 본 연구에서는 실험을 통하여 실제 이미지로부터 추출한 색상 특징을 사용하여 제안한 알고리즘의 성능을 평가함으로써 유사 이미지 검색에 유효한 견과를 얻을 수 있었다.
상이한 망이 공존하는 LTE-Advanced에서 기존 음성 서비스에 적용된 절차적이고 정적인 제어방식으로는 서비스 연속성을 효과적으로 지원하는 것은 현실적으로 어렵다고 여겨진다. 본 논문에서는 SON를 기반으로 서비스 연속성을 효과적으로 지원하기 위한 서비스 자기-조직화를 제시하고자 한다. SON을 통하여 가입자 단말기는 자신의 현재 상태 및 주변 기지국 정보를 수집하고, 기지국은 내부 및 인접한 기지국 모니터링으로 수집된 정보를 통하여, 관련 제어 데이터를 공유하고 이를 종합 분석하여 서비스 연속성을 자체적으로 조절/제어하는 방법을 제안한다. 서비스 자기-조직화는 단말기 및 기지국의 상태 정보 변화에 따라 관련 기능(여기서 기능은 ISHO, 셀 선정, 자원 할당, 부하 제어, QoS 매핑 등을 의미함)의 설정을 동적으로 제어하고, 각각의 기능들이 변화에 적응하여 조정되고 재구성하는 과정을 주고받으면서 각 기능들이 상호 작용하게 된다. 이러한 동작들이 서비스 자기-조직화를 통하여 서비스 연속성을 만족시키는 방향으로 이루어진다. 자원 이용률과 outage 확률을 성능척도로 하여 수행된 시뮬레이션 결과에 의하면 제안된 방안은 기존 방안에 비하여 더 우수한 성능을 가짐이 확인된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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