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 연구는 진보주의 교육과 구성주의 교육이 학습자의 주관적 지식을 강조한다는 측면에서 공통점이 있으며, 이 두 교육 사조로부터 도출된 교육 원리가 수학교육 연구와 현장에 채택되어 적용될 때 유사한 문제점 또는 부작용이 발생한다는 문제의식을 전제로 수행되었다. 주관적 지식을 강조하는 진보주의와 구성주의는 이를 교육 현장에 적용함에 있어 주관적 지식 강조의 의미, 그 목적 및 적용 방향을 분명히 할 필요가 있었다. 이 문제에 대해 먼저 과거 진보주의의 교육적 적용 방식에 대해 Dewey의 이론을 바탕으로 반성해보고, 이를 거울삼아 동일한 문제에 대한 현재 구성주의의 교육적 적용에 대해 비판적 성찰을 시도하였다. 이를 통해 구성주의에 대한 발전적 이해와 수학 교실에서 보편적 이론으로 자리매김할 수 있는 논의의 단초를 제공하고자 하였다.
지식관리 및 지식 경영에 대한 관심이 확산되면서 많은 기업체와 기관들이 시스템 구축에 관심을 기울이고 있다. 하지만 구체적인 시스템 구성에 대해서는 규모나 내용 면에서 또 실질적인 기대효과 부분에 대해 아직 심도 있는 논의가 더 진행돼야 하는 실정이다. 지금까지는 총론적인 소개의 단계를 거쳐왔으나 이제 구체적인 활용방안에 대해 다시 살펴볼 필요가 있다.
최근 산업경쟁이 심화되면서 지식은 기업 가치에서 점점 더 많은 비중을 차지하고 있다. 이러한 지식을 기업의 자산으로서 체계적으로 관리하고 확산시키기 위하여 지식관리 시스템이 등장하였다. 본 논문은 문서 검색을 이용하는 지식관리 시스템의 설계를 대상으로 한다. 특히, 지식관리 시스템의 효과적인 문서 검색을 위하여 온톨로지 맵을 구성하고, 지식 검색에 이용하고자 한다. 온톨로지 맵의 구축과 수정 및 확장 방안을 제안하고, 질의에 대해 적합한 문서를 추출하기 위하여 질의어와 온톨로지 맵 간, 온톨로지 맵과 문서간의 유사성을 측정하고 이를 결합하는 방법을 설명한다. 이러한 온톨로지 맵을 이용한 지식관리에 관한 연구는 지식의 체계적인 유지 및 확장성뿐 아니라, 지식 검색의 정확성과 유연성을 배가할 수 있을 것이다.
본 논문은 영/한, 한/영 자동 번역용 대용량 번역 지식의 효과적인 관리를 위한 시스템 개발이다. 현재 개발 중의 ETRI의 영/한, 한/영 자동 번역 시스템의 개발 환경을 분석하고, gdbm 기반의 번역지식관리의 문제점을 정리하였다. 본 논문에서 제시한 번역 지식 관리 시스템은 클라이언트/서버 구조를 가지는 MS SQL 서버 기반의 시스템이다. 번역 지식은 관계형 DB로 모델링하여 스키마를 설계하고 구현하였다. 관리 시스템에는 기존에 gdbm 파일로 구축해 놓은 지식을 번역지식 DB로 변환하기 위한 이전 도구, 번역지식 DB에 저장된 번역 지식을 검색하기 위한 검색 도구, 번역지식의 삽입, 삭제, 변경을 지원하는 구축도구로 구성된다.
학술 연구정보의 지식활용을 위한 노력으로 국내 환경공학 R&D 정보의 지식전환 가능성을 조사하였고 그 가능성에 따라 지식관리시스템 개발을 위한 고려사항과 접근법을 제시하였다. 연구범위는 정보자원자체의 현황 정보 기술 인프라, 지식기반, 그리고 지식활용 영역의 4개영역으로 구성되었고 각 영역은 세부항목으로 구분되어 총 103개 지식관리시스템의 전환가능성이 조사, 분석되었다. 진단된 결과를 중심으로 연구소 연계 프로젝트의 공동작업을 수행하고 그 진행에 따라 발생하는 연구과 정상의 문제해결과 지식전환 시에 예상 가능한 시행착오를 최소화하는 프로세스 중심의 지식관리시 스템 개발방안을 제시하였다.
본 고에서는 지식정보사회의 투자대상인 인간의 지식을 함양시키는 대학과, 특별히 대학구성원의 지식과 정보를 서비스하는 기관인 대학도서관에서의 지식공유에 관한 연구를 수행하였다. 기존의 선행연구들을 통해 지식공유 영향요인을 추출한 후 지식관리시스템을 사용하고 있는 대학도서관의 도서관 직원들을 대상으로 한 설문조사를 통하여 어떠한 요인들이 실질적으로 지식공유에 영향을 미치는지, 또한 지식관리시스템이 사용자에게 만족을 주는지 알아본 후, 이를 통하여 대학도서관에서 지식관리시스템을 사용하는데 효율적인 방안들이 무엇인지에 대해 연구하였다.
본 연구에서는 prolog을 저자 언어로 사용한 퍼지 지능형 튜터링 시스템을 습득 모듈, 튜터링 콘크롤러, 전문가 지식의 3부분으로 구성하여 UNSW prolog로 실행시켰다. 습득 모듈은 기존의 지식에 새로운 정보를 첨가하여 사용하는 모듈이고 튜터링 콘트롤러는 시스템 사이의 정보를 상호 조정하는데 사용한다. 전문가 지식은 전문가의 지식을 저장한 내부 지식 베이스로서 가르칠 내용에 대한 정보와 해를 구하는 해결 모듈을 포함하고 있다. 특히 애매한 지식 처리를 위하여 퍼지 이론을 적용하였다. 하지만 지능형 튜터링 시스템의 구현을 위하여 먼저 고려해야 할 것이 전문가 지식에서 지식의 변환 방법이다. 그러므로 본 논문에서는 frame과 시멘틱 네트의 성질을 결합하여 계측적 frame 상태로 지식을 포현하였다. 계층적 frame에서 설정된 frame을 goal을 나타내게 하여 G frame이라 하였다. G-frame을 AND-OR 그래프 특성에 따라서 prolog언어를 저자 언어로 사용하여 퍼지 지능형 튜터링 시스템을 설계 하였다.
본 논문에서는 이동 로봇의 다계층으로 로봇 지식 체계를 구축함으로써 실생활 환경에서 잡음이 섞인 센서 때문에 소실되거나 잃어버리거나 가려진 정보를 찾아낼 수 있는 추론(inference)할 수 있는 로봇 지식을 구현하고자 한다. 로봇 지식 체계는 4개의 지식 계층과 2종류의 규칙 (rule)과 공리 (Axiom)으로 구성되어 있다. 인지, 모델, 정황, 활동의 4 개의 지식 계층 (KClass)으로 구성된다. 각각의 지식 계층은 3개의 지식 층 (KLevel)과 3개의 온톨로지 층 (OLayer)으로 구성된다. 3개의 지식층은 하위 층, 중간, 상위 지식층이고, 3 개의 온톨로지 층은 메타 온톨로지, 온톨로지 스키마, 온톨로지 인스턴스 층이다. 공리는 각 온톨로지 층 내에서 온톨로지 요소인 개념간의 관계를 표현하고, 2종류의 규칙은 서로 다른 온톨로지 층간, 서로 다른 지식 계층 간의 연관을 각각 표현한다. 따라서 이러한 특징의 로봇의 하위 수준의 센서 정보에서 상위 수준의 의미 정보를 통합 할 수 있도록 하고, 통합된 지식을 가지고 이웃한 층간의 단방향 추론 및 몇 개의 층들 간의 양방향 추론을 통해 불확실하고 부분적인 정보에 대한 질문에 응답할 수 있다. 이러한 우리의 로봇 지식 체계의 유용성이 물체 인식과 주행을 위한 여러 실험을 통하여 검증할 수 있다.
이 연구의 목적은 초등교사 임용후보자 선정경쟁시험의 과학과 문항을 PCK 관점에서 분석하여 개선 방안을 모색하는 것이다. 이를 위해 먼저 해당 문항 분석을 위한 분석 기준을 개발한 후 2013학년도 부터 2019학년도까지의 출제된 1차 전형 평가의 과학과 14개 문항을 분석하였다. 연구 결과, PCK 구성 요소 중에서는 '과학 내용에 관한 지식'이 가장 많이 출제되었고, 그 다음으로는 '과학 교수 전략에 관한 지식'도 비교적 많이 출제되었다. '과학 평가에 관한 지식', '학생에 관한 지식', '과학 교육과정에 관한 지식'은 비교적 매우 적게 출제되었다. 또한 특정 평가 영역과 평가 내용 요소들이 포함되지 않은 경우가 있었다. PCK 구성 요소 사이의 통합 수준에서는 PCK 구성 요소 중 2가지 측면의 통합이 2가지 유형으로 가장 많이 나타났으며, 그 다음으로는 통합이 없는 경우도 많았다. 3가지 측면의 통합과 4가지 측면의 통합도 일부 나타났으나, 5가지 측면의 통합은 전혀 나타나지 않았다. '과학 내용에 관한 지식' 및 '과학 교수 전략에 관한 지식'과 다른 측면의 지식이 통합되어 있는 경우가 비교적 많았다. 하지만 '과학 평가에 관한 지식', '학생에 관한 지식', '과학 교육과정에 관한 지식'이 각각 다른 측면의 지식과 통합된 경우는 비교적 적었다. 이에 대한 교육적 함의를 논하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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