본 연구에서는 초등학교에서 수학 수업을 효율적으로 진행하기 위해 요구되는 교사 지식의 다양한 범주들 중 하나인 수학과 교수 학습 관련 이론에 대해 현재 교사들이 얼마나 알고 있는 가를 조사하였다. 초등학교 교사의 수학과 교수 학습 관련 이론에 대한 지식을 측정하기 위해, 수학과 교수 학습 이론과 관련한 27개의 문항을 자체 개발, 317명의 초등학교 교사를 대상으로 설문을 실시하였다. 독립표본 T-검증과 일원배치분산분석을 이용한 설문지 통계 분석 결과, 수학과 교수 학습 관련 이론에 대한 지식은 교사의 교직 경력 및 초등학교 교사 자격증의 등급과 음의 상관관계가 있으며, 성별, 학위 여부와는 특별한 연관성이 없는 것으로 조사 되었다. 본 연구의 결과는 초등학교 수학 수업과 연관된 교사의 지식에 대한 이해의 폭을 넓히는 데 도움을 줄 것으로 기대되며, 교사 연수 및 학위 과정 프로그램의 개선 방향과 관련하여 의미 있는 시사점을 제공할 것으로 기대된다.
본 연구는 고등학생들을 대상으로 자아존중감, AMPQ 및 삶의 만족도와 구강건강지식과 실천의 상호연관성을 파악하여 고등학생이 올바른 구강건강습관을 수행하기 위한 기초자료를 제공하고자 이루어졌다. 2010년 11월 경기도 이천시에 소재한 고등학교 1개교를 편의 추출하여 3학년 전체 7개 학급 학생을 대상으로 구강검사와 설문조사를 실시한 결과, 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 계열별에 따라서는 인문계와 실업계에 따른 자아존중감, AMPQ, 삶의 질, 구강건강지식 및 실천 모두 유의한 차이가 나타나지 않았으나, 성별에 따라서는 남녀 학생의 AMPQ가 유의한 차이가 있었으며, 여학생의 AMPQ가 높은 것으로 조사되었다. 2. 변인에 따른 구강건강지식과 실천에서는 구강건강지식에 대해서 자아존중감, AMPQ, 삶의 만족도 모두 각 변인의 상위그룹과 하위그룹에서 유의한 차이가 나타났으며(p<.05), 상위그룹 고등학생들의 구강건강지식이 높은 것으로 나타났다. 3. 구강건강지식과 상관관계가 있는 변인은 구강건강실천이 가장 높았고 그 외에도 자아존중감, 삶의 만족도, AMPQ와 양(+)의 상관관계가 있었으며, 결손치아와는 음(-)의 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 4. 고등학생의 구강건강실천에 영향을 미치는 변인들의 영향력을 살펴본 결과, AMPQ가 가장 큰 영향을 미치는 변인으로 조사되었으며, 다음 순위로는 구강건강지식, 주관적 건강인식이 영향을 주는 변인으로 나타났다. 이상의 결과를 종합해보면, 고등학생들의 구강건강 증진을 위해서는 AMPQ와 자아존중감, 삶의 만족도가 구강건강지식 및 실천과 연관성이 높다는 것을 본 연구에서 확인할 수 있었다.
현대 사회는 4차 산업혁명을 통해 빠르게 발달하고 있다. 이러한 사회에서는 새로운 지식과 기술이 끊임없이 만들어지고 기존의 지식과 기술이 도태되고 지식과 기술의 생명주기가 점차적으로 빨라지고 있다. 이에 따라 새롭게 제시되는 지식과 기술을 적합한 문제에 적용하여 문제를 해결하는 능력의 중요성이 커지고 있다. 특히 차세대 기술로 평가받는 인공지능, 로봇, 자율 자동차, 사물 인터넷 등의 기술과 연관된 문제를 해결하는 방법은 컴퓨터를 활용한 문제 해결방법과 밀접하게 연관돼있기 때문에 컴퓨터를 활용하여 주어진 문제를 표현하고 해결하는 능력은 매우 중요하다. 본 연구에서는 운영체제에서 기본적으로 제공되는 파일 관리 프로그램에 대한 문제점을 제기하고 문제 해결을 위해 컴퓨팅 사고력을 활용해서 문제에 대한 조사 단계, 분석 단계, 그리고 자동화 단계를 거쳐 문제를 해결한다.
본 논문에서는 데이타마이닝 기법을 이용하여 지능형 전문 검색엔진을 설계하고 사용자 인터페이스를 구현하였다. 먼저, 컴퓨터 분야의 전문 용어에 대하여 연관 규칙 탐사 알고리즘을 이용하여 의미적으로 연관된 용어들끼리 클러스터로 구성하였다. 전문 용어별로 구성된 클러스터는 본 논문에서 제안한 지식베이스 테이블에 저장하여 의미적으로 연관된 용어를 포함하는 웹 문서를 검색하는 과정에서 이용하였다. 검색과정에서는 사용자가 제시한 키워드와 관련된 전문 용어들간의 연관정도를 가중치로 부여하여 연관 정도가 높은 웹 문서순으로 출력하였다. 제안된 방법을 통하여 사용자가 제시한 키워드와 의미적으로 연관된 웹 문서를 효과적으로 검색할 수 있었다.
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.
과학기술 분야 연구자들은 이전 연구와 개발 결과에 대한 조사 연구에 많은 시간을 소비한다. 또한, 연구자들은 유리한 입지를 성공적으로 차지하기 위해 일반적으로 학술 논문, 특허, 최근 연구 동향에 대한 웹 문서 등의 다양한 학술 자원을 분석하여 새롭게 등장하는 연구 주제를 선점하려고 한다. 하지만 키워드 기반의 정보 검색이나 참고문헌 정보에 근거한 연관 문서 추출 방법을 사용해서는 방대한 문헌에서 투자 가능한 연구 주제를 효율적으로 찾는 일이 쉽지 않다. 본 논문에서는 대규모 기술 문헌 자료에서 추출되는 기술, 제품, 연구 주체 간의 의미론적으로 연결된 정보를 효율적으로 생성, 저장하고 활용할 수 있는 방법을 제안한다. 세부적으로 텍스트 마이닝 기술을 활용하여 문헌에서 나타나는 주요 개체들과 연관 관계를 추출하여 시맨틱 웹 환경에 적용 가능한 기술 지식으로 생성하는데 적합한 온톨로지를 구축한다. 이렇게 구축된 온톨로지는 연관 관계를 가진 기술 지식 탐색을 지원하기에 연구 개발 트렌드 예측 및 분석 서비스인 InSciTe Adaptive에 사용되었다.
본 논문은 특정문서에서 문서가 갖고 있는 일반적인 지식을 이용하여 논리적 항목을 추출하는 방법에 관한 연구이다. 먼저 입력된 문서의 영역 분할, 분리자 추출, 그리고 문자와 비문자를 구별하였다. 논리구조 추출단계에서는 구별된 요소의 상대적 크기, 위치 및 전후 블록들의 연관성에 관한 지식을 이용하여 각 블록들을 레이블링 하였고, 레이블된 항목들의 위치정보값을 이용하여 각 항목들을 자료화하였다. 마지막으로, 오분류된 항목에 대해서는 배치기술자를 이용한 검증을 통해 정정하였다. 본 논문에서 구현한 방법으로 실험한 결과 96.5%의 논리항목 추출율을 획득함으로써 그 유효성을 입증하였다.
기존의 기호주의 적 추론 시스템은 경직성 문제로 인하여 유연성을 결여하고 있다. 이는 기호주의 적 지식표현 체계가 지식의 유연한 의미구조를 충분히 반영하고 있지 못할 뿐 아니라 추론 방법도 논리를 바탕으로 하기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 우리는 최근 인공 신경 망에 기반 한 유연한 지식표현과 추론을 위한 연결주의 적 의미 망(CSN)을 제안한 바 있다. CSN은 인간의 유사성과 연관성에 기반 하여 근사 추론과 상식추론을 수행할 수 있다. 그러나 CSN 모델에서는 상위개념간의 관계를 표현하는 데 있어서 단순한 전향 신경 망을 이용함으로써 상위개념간의 일반적이고 구조화된 관계를 표현하거나 변수의 표현 및 바인딩의 어려움과 같은 문제점이 있었다. CSN모델의 이런 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 상위개념간의 일반적이고 구조화된 지식표현을 가능하게 하고 추론이 용이한 기호주의 표현 체계와 이 표현 체계 안에서 의미구조를 표현하고 학습할 수 있는 연결주의 학습 모델인 CSN을 결합한 기호-연결주의 통합 시스템 SymCSN(Symbolic CSN)을 제안하고, 실험을 통하여 제안한 시스템이 인간과 유사한 유연한 지식표현과 추론을 위한 모델임을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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