가족이야기(familyHistory)를 중심으로한 지능형 스토리텔링 기획지원도구란 가족의 역사, 개인의 인물사등 선형적인 서사 장르의 이야기의 저작 과정을 지원하는 도구이다. 서사의 영역은 극, 신화, 전설, 역사 등의 언어적 서사물 뿐만 아니라, 영화, 연극, 발레, 오페라 등의 비언어적 서사도 포괄되나 본 연구에서는 언어적 서사물로서 각 가정의 구성원에 대한 인물사 및 가족역사를 중심으로 한다. 본 스토리텔링 기획 지원 도구는 샘플DB와 지식DB를 통하여 가정의 역사와 이야기에 대한 장르별 스토리텔링을 재구성하고, 내용의 가치와 완성도 높은 이야기를 구축하는데 있어서 적극적으로 활용 가능하다. 스토리텔링 기획에 소요되는 시간을 단축하고, 인력과 비용의 최소화를 지향 한다. 가족, 가정에 대한 스토리텔링은 창작 콘텐츠의 가장 원초적인 기반을 이루는 핵심적 단계이나 누구나 쉽게 접근하여 작성할 수 있는 기획 및 저작도구는 전무한 상태이다. 창작 인프라가 부족한 한국의 현황에서 본 연구가 제시한 기획지원도구는 대중이 쉽게 사용할 수 있고, 매커니즘을 개방화, 구조화 시킴으로서 향후 다양한 장르의 콘텐츠 창작 도구로 연동 가능한 모델을 설계하고 연구하고자 한다.
본 연구는 미용전공 중국유학생의 셀프리더십과 학업적 자기효능감의 관계를 파악하고, 학업적 자기효능감에 영향을 미치는 요인을 규명하기 위한 서술적 조사연구이다. 2019년 7월~10월까지 미용전공 중국유학생 440명을 대상으로 구조화된 설문지를 이용해 자료를 수집하였다. 분석결과는 미용전공 중국유학생의 셀프리더십의 하위요인인 행동지각 및 의지와 건설적 인지는 자기효능감의 과제난이도선호와 자기조절효능감에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 미용전공 중국유학생의 행동지각 및 의지, 건설적 인지수준을 높인다면 미용 전공 중국유학생들이 전공지식과 전문실력을 갖추는 데 있어 도움이 될 수 있으며, 특히 대학교육에서 중국유학생들을 대상으로 셀프리더십에 대한 이해와 전략을 융합한 체계적인 교육 프로그램을 제공할 필요성이 있다.
토픽맵은 방대한 양의 정보를 의미론적 연관관계에 따라 분류, 조직하여 탐색할 수 있도록 효율적인 검색을 제공하기 위해 제안된 도구이다. 본 연구는 대학의 교직원들이 학사행정 대학기록물 검색시 의미기반 검색을 통해 보다 적합한 검색결과를 제공받을 수 있도록 토픽맵 기반 대학기록물 검색시스템을 설계한 것이고 그 과정을 보여준다. 본 연구를 위해 D대학의 2년간 학사행정 기록물들이 사용되었고 의미관계를 구조화하기 위해 대학의 업무 기능 분류표를 참조하였다. 온토피아 옴니게이트를 사용하여 토픽맵을 구축하였다. 대학의 학사행정 관련 기록물의 토픽은 총 626개로 나타났고, 토픽 타입은 학사업무, 교직원, 학적, 대학, 학생, 기타로 구성하였다. 관계는 토픽들간의 연관으로 6개 유형이 나타났고, 어커런스 타입은 등록구분, 등록번호, 등록일, 수신자, 제목, 기안자, 분류번호 등의 7개로 정의하였다. 본 연구에서 설계된 토픽맵 기반의 검색시스템의 관계적 속성은 대규모 기록물을 쉽게 탐색하고 지식의 우연한 발견을 가능하게 할 것으로 기대된다.
최근 과학 영재 교육 대상자의 선발 제도로 관찰 추천제가 도입되었으며, 이는 잠재적 역량이 높은 과학 영재를 파악할 수 있는 신뢰롭고 타당한 선발 기준의 마련을 요구하고 있다. 이에 이 연구에서는 과학 영재의 내적 속성에 대한 변별을 도울 수 있는 역량을 탐색하고, 이를 사전화하였다. 검증된 선행 역량 사전/모델로부터 역량을 추출하고, 구조화된 설문과 초점 집단 면접을 통해 과학 영재의 역량을 규명하였다. 연구 결과, '목표 제시', '계획 수립', '정보 수집 및 분석', '문제 해결', '고차원적 사고', '전문 지식 및 자기 개발'의 6개 역량으로 구성된 인지적 역량군과 '자신감', '성취 지향성', '호기심'의 3개 역량으로 구성된 정의적 역량군을 도출하였다. 그리고 도출된 역량을 바탕으로 역량명과 역량에 대한 정의, 핵심 요소, 행동지표와 수준으로 구성된 역량 사전을 개발하였다. 이 연구 결과는 관찰 추천을 통한 잠재적인 과학 영재의 선발 기준에 대한 시사점을 제공할 것으로 기대된다.
본 논문은 광고형 게임 구현을 위해서 확장 스크립트 지식구조를 제안하고 이를 기반으로 게임모듈과 광고모듈을 개발한다. 게임에 대한 부정적인 인식을 재고하기 위한 기존의 연구가 교육용 시스템, 광고형 게임, 훈련용 시뮬레이션 게임등으로 진행되고 있다. 본 논문에서는 게임구조에 대한 높은 수준의 상세화를 시뮬레이션 하기 위해서 시뮬레이션 상황구조와 이에 수반되는 제반 요소를 수학적으로 표현하며, 게임 전개는 인과성을 이용한다. 게임이 진행되는 상황은 현실세계의 시공간적인 상황을 반영한다. 이를 위해서 구조화된 스크립트구조를 적용한다. 게임이 진행되는 도중 광고형 모듈이 특정 미디어를 이용하여 사용자에게 자사의 광고를 홍보하는 방법으로 진행한다. 이러한 접근 방법의 장점은 게임 제작자가 아닌 초보자가 자사의 홍보 미디어를 게임에 삽입하여 효과적인 광고를 가능하게 한다. 제안하는 방법으로 여러 게임중의 하나인 바둑알 던지기 게임에 적용하여 구현한다.
본 논문은 이론과 실기 교육, 학계와 산업계의 융합 교육을 지향하는 게임 교과목 교육의 효과적이고 체계적인 학습 방법론을 제안하는 것을 목적으로 한다. 특히 교수자 중심 교육에서 학습자 중심 학습 환경으로 변화하고 있는 시대적 흐름을 반영하여 4PBL 모델을 제시하고자 한다. 4PBL 모델은 학습 접근 방식을 기반으로 하는 3P 모델과 문제기반학습(Problem based Learning) 방법론을 보강, 발전시킨 모델로 개인지(Personal based Learning), 문제기반학습(Problem based Learning), 프로젝트기반학습(Project based Learning), 실행기반학습(Performance based Learning)으로 구성된다. 본고에서는 구체적인 게임 교과목 교육 사례를 들어 각 단계별 PBL의 개념과 특징을 설명하였다. 이와 같은 시도는 변화하는 교육 패러다임 속에서 게임 기획과 개발에 대한 지식을 주체적으로 구조화할 수 있는 학습 환경을 제시할 수 있다는 점에서 유의미한 가치가 있다고 할 수 있다.
방사선사를 위한 교육 및 영상 정보에 대한 정확한 판단에 유용한 주석-기반 방사선 의료영상 검색 시스템을 설계 및 구현하고, 방사선 의료영상에 대한 단순 속성정보, 부가적인 정보인 텍스트 설명정보로부터 추출한 중요 키워드에 대한 효율적인 검색을 위해 $B^+$-트리와 역화일 기법을 이용한 색인기법을 제안하고자 한다. 윈도우즈 XP에서 Delphi를 이용하여 구현하였으며, 방사선사는 방사선 의료영상에 대한 속성 정보, 부가적인 설명정보, 이미지 정보를 저장하도록 하고, 구축된 영상 데이터베이스로부터 속성정보와 텍스트 키워드 정보를 이용하여 검색 가능하도록 하였다. 임상방사선사가 단순속성정보 및 텍스트 설명정보를 찾아냄으로써 임상현장에서의 체계적인 교육뿐 만 아니라 지식을 구조화함으로써 교육시간의 단축과 방사선 의료영상에 대해 정확한 판단을 내릴 수 있다. 구현되어진 방사선 의료영상검색 시스템은 차후에 일반촬영, 특수조영영상을 포함한 통합화상시스템으로의 확장이 요구되며, 아울러 웹을 통한 서비스를 구축함으로써 의사결정시스템으로 발전 할 수 있는 기반기술로 기대된다.
본 연구의 목적은 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 부산 및 기타 지자체의 도시계획 보고서에 포함되어 있는 서지정보를 분석하고 새로운 스마트도시계획의 수립을 위한 전략 분야를 도출하는 것이다. 텍스트 마이닝 분석은 구조화되어 있지 않은 문서로부터 키워드를 추출하고 획득한 정보의 특성과 패턴을 발견하는 기법으로 최근 지식관리 측면에서 많이 사용되고 있다. 본 분석을 통해 초기의 부산 도시계획은 개별 산업분야 고도화에 초점이 맞춰져 있을 뿐 각 분야별 정보시스템의 연계에 대한 논의가 적은 것으로 나타났지만 최근 계획에서는 도시통합운영관리와 관련한 물리적 인프라와 ICT시스템과 관련한 내용이 다수 포함되어있는 것으로 나타났다. 특히, 타 지자체에 비해 항만/물류, 문화, 전시 분야가 특유의 서비스영역으로 도출되었지만 도시안전, 데이터공유, 신재생에너지 분야에 대한 계획은 부족한 것으로 나타났다. 본 연구는 향후 새로운 스마트 도시계획 수립을 위한 정책적 시사점을 제공할 것으로 기대한다.
서사 텍스트에 대한 분석은 학술적으로나 실용적으로 중요하게 여겨져 왔으며 여러 관점과 방법으로 이루어져 왔다. 이 논문에서는 정보처리 관점에서의 전산적 서사 분석 방법론을 살펴보았다. 정보처리 관점에서 서사의 창작과 수용은 서사 텍스트에 의해 매개된 양방향적 코딩 과정이고, 서사 텍스트는 다층적으로 구조화된 코드라고 할 수 있다. 이 논문에서는 이런 관점을 공유하는 네 가지 방법론 - 캐릭터 네트워크 분석, 텍스트 마이닝과 감성 분석, 사건 구성의 연속성 분석, 서사 에이전트의 지식 분석 -을 사례와 함께 살펴보았다. 이를 통해 서사 분석에 있어 전산적 방법론의 메커니즘과 가능성을 확인하였다. 결론에서는 전산적 서사 분석의 의의와 부작용을 살펴보고, 인문학과 과학기술 통섭에 바탕한 인간-컴퓨터 협업 모델 설계의 필요성을 논의하였다. 이를 통해 미적으로 창의적이고, 윤리적으로 선하며, 정치적으로 진보적이고, 인지적으로 정교한 서사를 보다 효과적으로 만들어 나갈 수 있음을 주장하였다.
본 연구의 목적은 모듈형 데이터 분석 도구를 활용하여 구성주의 기반의 교수학습방법을 구체화하는데 있다. 인공지능교육을 위한 내용기준에서 제시하는 인공지능이 적용된 도구로서 모듈형 데이터 분석도구가 갖는 가치와 의미를 살펴보고 컴퓨팅사고력을 기반으로 문제해결력을 기르는 단계와 과정을 살펴보고자 하였다. 모듈형 데이터분석 도구는 구성주의적 관점에서 동화와 조절을 통해 평형화를 이루는 과정에서 스키마를 형성하는 인지적 사고절차를 시각적으로 표현함으로서 인공지능에서 데이터의 구조를 형상화하는 특징을 갖고 있는 도구라는 장점을 갖는다. AI교육은 문제해결의 절차를 알고리즘으로 구현된 블랙박스로서의 표상화된 스키마를 적용한다는 점에서 데이터 분석의 모듈을 구조화하고 추상적 지식의 구조를 구체화하는 특징을 갖는다고 할 수 있다. 따라서 개념적 스키마와 내재적 스키마를 연결하는 도구로서의 장점을 갖는다는 점에서 모듈형 데이터 분석 도구의 활용가치를 살펴볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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