KOS 레지스트리를 구조화하기 위해서는 수집된 KOS의 특성에 맞는 분류체계를 선정해야 한다. 이 연구에서는 다양한 분류체계를 적용하여 수집된 국내 KOS 를 분류하고, 그 결과를 바탕으로 KOS 레지스트리의 구조화를 위한 분류체계를 선정할 때 고려해야 할 시사점을 제공하고자 했다. 웹탐색을 통해 수집된 313개의 KOS 데이터를 대상으로 총 5종의 분류체계와 시소러스를 적용하여 분류하고 그 결과를 분석했다. 분석 결과, KOS 레지스트리의 국제적 연계를 위해서는 국외 분류체계를 적용하고, 국내 지식자원과 연계하거나 국내 연구자들에게 최적화하기 위해서는 국내 분류체계를 적용할 필요가 있었다. 그리고 KOS의 분야별 특성에 따라 연구 분야 KOS는 학문 분야를 기반으로 하는 분류체계를 적용하고, 공공 분야 KOS는 정부 업무기능을 기반으로 하는 분류체계를 적용하는 것을 검토할 필요가 있었다. 마지막으로 국내 KOS와 국제 KOS와의 연계를 강화할 필요가 있었고, 이를 위해서 복수의 분류체계를 적용할 필요가 있었다.
본 연구에서는 과학과 교육과정의 핵심 개념을 국가별로 비교하여 우리나라의 핵심 개념 제시 방안을 탐색하였다. 최근 개정된 미국, 캐나다, 호주, 영국의 교과별 교육과정 문서를 살펴보면 Key ideas, Big ideas, Key concepts, Disciplinary core ideas, Fundamental concepts 등과 같은 용어를 새롭게 도입하면서 해당 개념의 의미, 역할 등을 상세히 기술하며 이를 다양한 방식으로 사용하여 과학교과의 내용을 구조화하고 있다. 본 연구에서는 분석 대상국의 핵심 개념을 다루는 용어의 의미와 위상, 역할을 용례를 통해 분석하여 이를 통해 우리나라의 핵심 개념 제시 방안을 검토해보았다. 비교 대상국의 과학과 핵심 개념의 의미를 비교해본 결과 4개국 모두 교과의 내용을 다루는 개념뿐 아니라 간학문적 통합 개념을 설정하여 사용하고 있었고, 분석 대상 국가 모두에서 해당 개념들이 상당한 위상을 가지고 교육과정 문서에 사용되는 것을 확인할 수 있었다. 분석 대상 국가인 미국, 캐나다, 호주, 영국에서 핵심개념은 그 내용과 의미가 유사한 경우에도 국가에 따라 역할로서 중시하는 면에는 차이가 있었으며, 과학과 교육과정을 구조화하는 방식은 다양하지만 이 구조화에서 핵심개념이 중요한 역할을 수행하는 공통점을 가지고 있었다. 핵심개념은 학문 및 학년을 연결하는 역할을 할 수도 있으며, 과학 지식 획득의 틀(framework)로 작용하기도 한다. 또한, 핵심 개념이 미국처럼 성취 기준을 제시하는 방식으로 구조화될 수도 있으며, 캐나다 온타리오의 경우와 같이 단원마다의 목표로 구조화될 수도 있다. 이를 통해 볼 때 우리 나라 또한 우리 과학교육의 맥락에 맞는 간학문적 통합 개념을 핵심 개념으로 지정하여 과학 교육과정에서 제시할 필요가 있을 것으로 생각된다. 또한, 핵심개념은 단순히 과학 교과의 지식 내용뿐 아니라 기능, 가치 등의 요소를 포함할 수 있으며, 표현 방식 또한 단어, 문장, 도식 등 다양한 방식으로 제시될 수 있을 것이다. 이를 위해 우리 교육 목표에 맞는 핵심 개념의 내용을 선정하고 적절한 방식으로 핵심 개념을 제시하는 방안을 채택하기 위한 논의가 필요하다.
본 연구는 치과병 의원에 근무하는 치과위생사의 지식공유에 조직특성이 미치는 영향을 파악하고자 시도되었다. 연구대상자는 전국에 근무하는 치과위생사 349명으로, 자료수집은 구조화된 설문지에 의해 수집되었다. 자료분석은 SPSS18.0 프로그램을 이용하여 one-way ANOVA와 multiple regression을 분석하였다. 연구결과, 조직문화 하위요인 중 관계지향문화와 지식공유 사이에 유의한 양의 상관관계가 있는 것으로 나타났으며, 치과위생사의 지식공유가 업무성과에 영향을 준다는 것을 일부 설명하였다. 본 연구에 의하면 업무성과를 극대화 할 수 있도록 치과위생사의 지식공유를 위한 치과조직형성이 필요하다고 보여진다.
병원정보시스템의 전세계적인 보급과 데이터웨어하우스의 도입으로 인해서 병원내의 의료데이터가 기하 급수적인 증가추세를 보이고 있다. 환자에 대한 임상적인 특징을 다수 포함하고 있는 의료데이터는 유용한 임상지식의 보고로서 그 가치가 매우 유용하다. 따라서 데이터에 숨겨진 지식을 발견하여 구조화시킴으로써 새로운 지식을 창조하는 데이터마이닝은 임상부분에 적합한 기술이라 말할 수 있다. 본 연구에서는 급성염증을 가진 환자들의 의료데이터를 기반으로 특징을 추출하고, 추출된 특징을 바탕으로 병명을 판단하기 위한 학습을 수행한다. 학습 방법은 클러스터링을 이용한 나이브 베이지안으로 진행한다. 기존의 나이브 베이지안 학습은 대량의 데이터를 처리하는데 효과적이며 성능 또한 우수하지만, 속성별 독립을 가정하기 때문에 의료데이터를 분석에는 잘 사용되지 않는다. 따라서 높은 신뢰도를 구현하기 위해 나이브 베이지안 학습 전에 클러스터링을 선행하여, 기존 데이터에 클러스터링 클래스를 추가한다. 이를 통해 급성염증의 증상을 보이는 환자데이터를 바탕으로 자동적으로 방광염과 결석으로 인한 신장염을 효과적으로 진단해낸다.
생체신호 데이터의 의미와 그들 간의 연관관계를 정의하여 새로운 정보를 획득할 수 있는 형태의 모델링방법으로 온톨로지가 제시되고 있다. 온톨로지를 이용하여 생체신호 데이터를 지속적으로 관리함으로써 생체 신호 데이터의 체계적이고 논리적으로 표현이 가능하고, 이는 나아가 의료정보, 건강서비스 등 다양한 분야에서 질적으로 향상된 서비스를 제공하게 해주는 지식 자원으로 활용된다. 하지만 현재로는 생체 신호간의 연관 관계 중요성에 비해서 관련 연구가 활발하게 이루어지지 않고 있다. 따라서 생체 신호간의 연관관계를 찾아서 정의하고, 생체정보간의 의미표현이 필요하다. 그러기 위해서는 다양한 생체정보간의 연관 관계를 통해 체계적이고 구조화 된 정보를 만드는 것이 필요하다. 본 논문에서는 생체정보를 체계적이고 구조화 된 도메인 지식으로 활용하기 위한 모델로써 온톨로지를 이용하여 생체정보 온톨로지를 구축하고, 시나리오를 통해서 생체정보 온톨로지의 유용성을 검증하였다.
데이터마이닝 기능은 문서의 구조화되지 않은 텍스트보다는 테이블과 일반적인 DB에 있는 구조화된 자료에 초점이 맞춰져 있다. 정보화의 과정속에서 많은 기업이나 조직들은 과거의 시스템을 DB로 구축하여 어느 정도 형태를 갖추게 되었지만, E-business, E-commerce가 활발해지면서 보유하고 있는 DB기반이 아닌 무작위의 새로운 데이터가 사용자들에 의해 생성되기도 한다. 본 논문에서는 이러한 텍스트 문서에 숨어있는 정보들을 발견하기 위한 텍스트마이닝 과정을 시나리오로 설정하고, 문서와 문서집합에 대해 분석도구를 적용하는 어플리케이션을 구현해 보았다. 대규모의 문서집합에 분석도구를 이용함으로써 빠른 문서처리가 가능하고 이는 사용자가 많은 양의 문서들을 다룰 때의 시간비용을 최소화시킬 수 있는 방법이 될 수 있다. 또한 마이닝과정을 통해 발견한 지식과 특징들을 기반으로 반구조화된 파일로 변환하여, 규칙발견, 데이터마이닝기법을 적용하여 의미있는 새로운 결론을 얻을 수 있을 것이다.
이 논문은 2011 TORSC 자동차 경주에 대한 인공지능적 접근방법을 나타내었다. 사람이 자동차 경주를 준비 할 때에는 여러 종류의 경기장, 트랙, 조건에서 연습하고 여기서 익힌 경험과 지식을 통해 실제 새로운 경기장에서 경주를 하게 된다. 본 연구에서는 이러한 학습과 적용의 단계를 두 단계의 학습으로 수행하였다. 특히 경주 조건인 트랙에 대한 경기 연습 즉, 기계 학습을 위해 트랙을 간단한 수치 자료로 구조화하고, 실시간 트랙 정보 구축으로 트랙의 형태를 파악하여 주행하는 방법을 제시하였다. 또한, 각 센서를 각 상황에 맞도록 구조화하여 고수준 센서화하는 방법으로 트랙 정보를 기록하였으며, 직관적인 효과 조정과 파악을 위해 휴리스틱을 적용하였다. 이러한 연구는 경쟁력 있는 스마트 자동차에 필요한 소프트웨어 모듈에 의미있는 한 부분이 될 수 있다.
본 연구는 학습 구조차트 구성을 통하여 고등학교 수학의 학습내용을 구조적 ${\cdot}$ 체계적으로 조직화시켜 학생들로 하여금 학습 내용의 효과적인 이해와 상호 관련성을 촉진시키고 학습 내용의 조직화 및 구조화 활동이 고등학생들의 학업에 미치는 영향을 조사하는데 그 목적이 있다. 본 연구에 따르면 수학 학업성취도가 상인 학생은 문제풀이시 머릿속에서 차트를 그리게 되고 여러 가지 개념을 나열하여 조작할 수 있는 능력이 생겼으며 문제 유형에 맞춘 학습 보다는 어떤 개념들이 문제풀이에 사용되었으며 이러한 개념들이 어떻게 나열되는지에 대한 학습으로 관심이 전환되었다. 수학학업 성취도가 하인 학생들은 학습 구조차트의 구성에만 만족하는 편이며 선행지식의 부족으로 복합적인 개념의 문제풀이에 있어서는 여전히 어려움을 경험하고 있었다. 성적이 낮은 학생일수록 개념에 대한 구조화와 조직화에 대한 어려움이 많은 것으로 보여 이들 학생들에 대한 장기적인 연구가 필요하다고 본다.
기업간 전자거래의 급속한 발전은 선진 각국뿐만 아니라 국내에서도 국가적인 차원에서 전자거래 활성화 방안을 수립하여 진행하고 있다. 그러나, 기업-소비자간 거래(B2C)와는 다르게 기업간 전자거래(B2B)의 활성화를 위해서는 기업의 생산 능력 및 가격, 신뢰성에 근거한 고도의 구조화된 정보를 효율적으로 검색할 수 있는 방법이 요구된다. 이러한 고도의 구조화 된 정보에 기반 한 전자거래를 위해서 정부에서도 지난 2001년 8월 XML기반의 전자 거래를 위한 데이터 교환 모델인 ebXML을 권고안으로 선정한 바가 있다. XML을 활용하여 데이터의 구조에 의미를 부여하는 것은 기업에 달려 있지만, 결과적으로 구축한 데이터를 어떻게 효율적으로 검색하여, 자기 기업에 맞는 최적의 전자 거래 파트너를 찾을 것인가라는 문제는 기업간 전자거래(B2B)의 고도화, 활성화를 위한 필수적인 과제이다. 본 논문의 목표는 ebXML 프레임웍에서 효율적인 거래파트너 검색을 위한 XML 기반의 검색시스템을 개발하는 것이며, 이는 중소기업의 정보화 및 경쟁력 강화에 큰 역할을 할 수 있을 것이라 판단된다.
시맨틱 웹이나 지식기반 시스템에서 지식 검색의 핵심 컴포넌트는 온톨로지이다. 하지만 현재 실용적인 온톨로지가 구축된 경우를 찾아보기는 어렴다. 실용적인 온톨로지 구축을 위해서는 특정 도메인의 지식 전문가에 의한 지식의 개념화와 온톨로지 설계자에 의한 지식의 명세화가 필요하며 이를 바탕으로 개발 팀원들 사이에 공유할 수 있는 자세한 온톨로지 생성 가이드라인이 필요하다. 그러나 기존의 온톨로지 생성 방법론은 은톨로지 구축 프로세스의 단계들을 상위 수준에서 나열하는 절차 중심의 방법론이다 본 논문에서는 철학 학문의 지식을 구조화하는 실용적인 온톨로지를 구축하는 방법으로서 텍스트 내용에 들어있는 지식을 온톨로지로 생성하는 토픽맵 기반의 덱스트 온톨로지 방법론을 제시하였다. 이 방법론은 지식 자원으로부터 지식을 분석하고 추출하는 온톨로지 모델링 단계와 형식 언어와 데이타 모델을 이용하여 온톨로지를 생성하는 온톨로지 구현 단계로 구성된다. 방법론과 함께 본 논문에서는 철학 온톨로지에 기반한 철학 지식 검색의 효율성을 보이기 위해 철학 지식 포털을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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