테크놀로지의 중요성이 증가함에 따라 교사와 예비 교사의 테크놀로지 관련 지식의 중요성이 증가하고 있다. 이에 따라 예비 교사의 TPACK을 향상시키기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 프로그래밍을 접목한 TPACK-P 모델을 기반으로 개발한 교육 프로그램을 예비 교사에게 적용하고, 예비 교사의 TPACK 변화를 관찰하였다. 교육 프로그램의 적용은 K 대학의 2016년 2학기 강의의 일부로 진행하였으며, 연구 대상은 수업을 수강하는 예비 교사 19명이었다. 교육 프로그램을 적용하기 전과 후에 박기철과 강성주(2014)의 검사 도구를 활용하여 예비 교사의 TPACK을 측정하였고, 대응 표본 t-검정을 통하여 예비 교사의 TPACK 변화를 통계적으로 분석하였다. 분석한 결과, TPACK-P 기반 교육 프로그램은 예비 교사의 TPACK 발달에 효과적인 것으로 나타났다. 세부 영역에서는 PCK를 제외한 모든 영역에서 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다.
인공지능 관련 기술의 발달로 다양한 분야에서 인공지능 활용에 대한 관심이 고조되고 있으며 전문영역에서도 기계학습 기법을 활용한 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 특허청에서는 분야별 전문지식을 가진 분류담당자가 출원되는 모든 특허에 국제특허분류코드(이하 IPC) 부여 작업을 수행하고 있다. IPC 분류와 같은 전문적인 업무영역에서 딥러닝을 활용한 자동 IPC 분류 서비스를 제공하기 위해서는 기계학습을 이용하는 분류 모델에 분야별 전문지식을 직관적으로 반영하는 것이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 딥러닝 기반의 IPC 분류 모델과 전문지식이 반영된 분류별 어휘사전을 활용한 규칙기반 분류 모델을 병행하여 특허문서의 IPC분류를 자동으로 추천하는 방법을 제안한다.
온라인목록은 최소한 카드목록이 제공해주는 접근방식을 지원해 주어야 한다. 본 연구에서는 온라인목록 검색환경에서 주제접근의 유용성을 논하고, 기존 이용자들에게 익숙한 접근방식인 분류표 접근을 구현하기 위하여 분류표를 프레임구조의 지식베이스로 설계하였다. 지식베이스는 DDC20 판의 새로 추가된 전산과학 분야에 해당되는 004-006 번의 주제영역과 상관색인 부분을 대상으로 실험하였다. 이 시스템은 이용자로 하여금 원하는 주제영역의 분류표에 접근하게 함으로써 그 분야의 체계적인 기념배열을 살펴 볼 수 있게 하고 관련분야의 문헌을 검색할 수 있게 하였다. 이러한 작업은 모두 이용자의 검색능력을 확장시키기 위한 것으로 분류표를 출력하여 봄으로써 이용자는 해당 주제의 분류영역에 대한 보다 확실한 개념 및 범위 파악이 가능하였다.
본 연구는 다양한 유형의 지식을 제공할 수 있는 통합된 지식체계의 구축을 위해 확장된 도서관의 개념으로 접근한 디지털도서관의 통합형 지식관리 방안을 제시하고, 이를 위한 기본적인 프레임워크를 지식펌프형 지식관리 모형으로 구현하였다. 아울러 구현된 모형을 토대로 한 복수사례분석을 통해 디지털도서관의 지식관리 수준을 평가하고 활성화 방안을 제시하였다. 지식펌프는 지식의 적극적인 획득과 배포라는 디지털도서관의 이상적인 역할을 구현한 것이며, 정보기술의 기능적 적용에 머물러 있던 디지털도서관이 지식관리를 통해 그 영역 및 역할을 확장해 나갈 수 있는 논리적 근거와 확장방향은 물론. 실천방법을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.
지식 시스템(knowledge system)을 구축한다는 것은 구조적인 지식(structured knowledge)과 추론 모델(reasoning model)을 개발하기 위한 활동을 모델링하는 것을 말한다. 특별히 모델을 재사용한다는 것은 새로운 응용(application)을 만드는 데 있어서 비용과 시간을 감소시켜 준다. 서로 다른 응용과 영역(domain)에서 지식 구성요소를 재사용 한다는 것은 전문가 지식의 습득과 추론 과정을 정확하게 기술하는데 도움을 주게 된다. 본 연구에서는 문제해결방법 재사용에 대한 기존의 몇 가지 방법들을 함께 사용함에 의해서 급성복통과 관련된 질환 진단 태스크를 모델링할 수 있는 진단시스템을 제안하여 기존 시스템과 비교했을 때 지식 획득율을 향상시키게 되었다.
2030년대는 BT시장이 활짝 열리는 시대로 고도화된 IT기술, 데이터 해석기술, 집적회로 개발기술, 생화학기술 등 모든 영역의 기술이 필요할 것이며, 앞으로의 기술개발은 융합을 전제로 하여 IT와 BT의 융합이 관건이 될 것으로 기술개발의 시너지를 내기 위해서는 관련 산업과 대학이 물리적으로 적정한 위치에 임해야 할 것이다. 우리나라에는 2009년 말 현재 819개의 산업클러스터가 만들어졌으며, 한국산업단지공단이 집적화 된 산업단지에 여러 가지 지원시설, 지원제도 등을 제공하고 있으나 기술융합을 위한 지식재산서비스에 관한 지원제도는 미미하거나 거의 없는 실정에 있다. 이를 위해 우리나라 산업단지의 현재 기능을 살펴보고 문제점을 분석하여 산업클러스터 내의 기업들이 서로 유기적인 협력을 통하여 융합기술 개발의 시너지 효과를 극대화 할 수 있는 길을 모색하며, 특히 한국산업단지공단에 꼭 필요하다고 판단하는 지식재산 관련 지원제도(지식재산지원본부)의 기능과 조직구성에 대한 개념과 산업클러스터 내의 기업에게 지식재산전략 수립을 지원할 수 있는 Flow를 제안하여 산업클러스터의 지식재산서비스 지원방안을 제시하였다.
다양한 산업영역에서 수행되는 스케줄링 문제를 해결하기 위하여 AI분야에서는 지식을 기반으로한 방법이 적용되어 왔다. 그러나 최근 CSP(Constraints Satisfaction Problem) 개념이 소개되어 그 효율성이 입증되고 있으며 스케줄링 응용 문제들이 CSP로 정형화되면서부터 지식 기반 기법과 제약만족 기법의 적용이 공존하고 있다. 지식을 기반으로 한 방법은 도메인 전문가(domain expert)의 지식을 습득하여 시스템에 반영하는데 이러한 지식은 문제해결에 중심적 역할을 수행하게 된다. 제약조건을 기반으로 한 방법은 문제를 CSP로 정형화 한 후 제약조건에 따른 일관성 유지 및 휴리스틱 탐색 방법을 적용하여 문제의 해를 효율적으로 구하게 된다. 본 연구에서는 스케줄링 문제를 해결하기 위한 지식기반 기법과 제약만족 기법을 주기장 할당 문제에 적용하여 실제 항공사의 운항 데이터를 바탕으로 실험하고 분석 및 비교를 통해 제약 만족 기법이 시스템의 유지 및 보수 측면에서 효율적이며 근사해가 아닌 최적해를 통한 문제 해결이 가능함을 보였다.
전문가의 지식을 지식베이스화하여 의사결정지원시스템으로 사용하려는 노력이 증대하고 있다. 특히 투자의사결정과 같은 원인결과의 관계를 명확히 규정할 수 없는 복작한 영역에서 전문가의 지식베이스는 비전문가의 의사결정에 중요한 조언을 제공할 수 있다. 불확실한 지식을 지식베이스화하는 한 방법으로 퍼지프러덕션시스템이 널리 사용되고 있다. 주식시장과 같은 동태적인 시스템에서 어떤 정보의 중요성은 상황에 따라 변화하는데 이를 정태적인 프로덕션시스템의 규칙으로 지식베이스화하는 것은 불가능하다. 그러나 추론을 수행하는 과정에서 수행당시 각 정보의 중요도에 부응하는 가중치를 부여하여 평가함으로써 정태적인 지식베이스에 동태적인 실제시스템의 특성을 반영할 수 있다. 이는 가중치가 높은 정보에 해당하는 조건명제의 충족정도가 해당규칙의 전체평가결과에 더욱 중요하게 반영되게 하여 좀더 현실성 있는 추론 결과를 얻게 한다. AHP(Analytic Hierachy Process) 방법에 의하여 얻어진 정보의 상대적 중요도에 따른 가중치 (w)를 해당 정보와 조건명제의 합치정도(Degree of Match : DM)에 (DM)w 의 형식으로 적용함으로써 퍼지프러덕션시스템에서 정보의 중요도를 반영하여 프러덕션규칙을 평가하는 방법을 제시한다.
본 논문은 예비유아교사 양성과정에서 요구되는 핵심역량 중 재개념화가 필요한 지식정보처리역량의 구성방향과 이를 위한 교육내용 탐색을 목표로 한다. 이를 위해 과거 정보화역량과 지식정보처리역량의 개념 및 가치를 비교하여 기초내용을 구성한 후 현장전문가, 교육전문가, 예비교사 등 15인을 대상으로 포커스그룹 인터뷰 연구방법을 통하여 연구결과를 도출한다. 본 논문에서는 선행연구를 참고하여 예비유아교사의 지식정보처리역량을 교육현장의 문제해결을 위하여 다양한 영역의 지식과 정보를 처리하고 활용할 수 있는 역량이라 개념정의 하였고 전문가 인터뷰를 통해 이를 위한 교육내용을 설정할 것이다. 본 논문을 통해 제시된 예비유아교사의 지식정보처리역량의 개념 및 교육내용은 예비유아 교사양성과정의 교육과정개발을 위한 기초자료로 활용될 것이다.
계층적 작업 망(HTN) 계획방식은 문제영역의 고유한 제어지식을 효과적으로 이용할 수 있는 대표적인 계획방식으로서, 오랫동안 복잡도가 높은 실세계 응용분야들에 널리 이용되어 왔다. 하지만 아직은 HTN 계획방식에 대한 이론적 정형화와 표준화가 미흡하며, HTN 계획기들 사이에도 원리와 성능 면에서 약간의 차이를 보이고 있다. 본 논문에서는 HTN 계획 영역 명세를 표준 PDDL 명세로 변환하는 효과적인 방법을 제시한다. 이 방법의 주된 장점은 표준 PDDL 명세를 이해할 수 있는 많은 영역-독립적인 고전적 계획기들에서도 HTN 명세에 포함된 영역 고유의 제어지식을 효과적으로 이용할 수 있다는 점이다. 본 논문에서는 블록쌓기, 로봇 심부름, 하노이 탑 등 3 가지 다른 문제영역에 HTN 명세변환 방법을 적용해보고, 전향-추론 휴리스틱 상태-공간 계획기인 FF를 이용한 실험을 통해 변환-기반의 HTN 계획방식의 효율성을 분석해 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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