21세기 지식 정보화 사회의 교육에 있어서 컴퓨터는 중요한 역할을 담당하고 있으며, 제 7차 교용과정에서 매주 1시간씩 정보통신 기술교육을 함으로써 지금까지 컴퓨터 교육은 많은 발전이 있어 왔다. 그러나 학교에서는 아직도 응용 소프트웨어 사용법에만 초점을 맞춘 정보 소양 교육을 주로 하고 있다. 현대의 학생들에게 유용한 지식을 교육하기 위해서는 단순한 응용 소프트웨어의 작동법보다는 정보의 논리적 사고력에 중점을 두는 것이 필요하지만, 현장의 교사들은 "정보처리의 이해" 영역에 대한 이해가 부족한 것이 사실이다. 이에 본 논문에서는 초등학교 교사들에게 "정보처리의 이해" 영역에 대해서 얼마나 이해하고 있는지를 설문 조사하여 문제점 및 발전 방안을 모색하였다.
웹과 같은 일반 영역을 대상으로 문서를 검색할 때 사용자의 질의 구성은 정보검색 효과에 큰 영향을 준다. 본 논문에서는 일반 사용자들이 웹에서 다언어 문서 검색을 효과적으로 수행할 수 있도록 다언어 지식베이스 기반의 지능형 정보검색 방법을 제안한다. 지식베이스로부터 추론된 지식은 사용자의 연상 작용을 도와 질의를 용이하고 정확하게 구성하여 효과적인 다언어 정보검색을 수행할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 이러한 지식베이스 기반의 질의 변경 알고리즘을 개발하고 이를 한국어와 영어 웹 문서를 대상으로 실험하였다. 실험 결과 제안된 질의 변경 알고리즘은 다언어 문서 검색에서 지식베이스를 사용하지 않은 경우에 비해 매우 효과적임을 알 수 있었다.
본 연구의 목적은 가정과 임용시험 문항 중에서 교과교육학 문항수준 즉, 문항의 출제비율, 문항형태, 문항의 행동영역, 내용의 포괄성의 분석을 통해 가정교과교육학 문항의 문제점을 파악하고 개선방안을 도출하는 데 있다. 이를 위하여 2001-2007 학년도까지의 가정과 임용시험 문항 중에서 교과교육학 문항을 대상으로 문항의 출제비율, 문항형태는 빈도와 비율을 통해, 문항의 행동영역, 내용의 포괄성은 내용분석방법을 통하여 분석하였다. 또한 가정교과교육학 문항의 개선방안을 제안하기 위하여 2001-2007 학년도까지의 과학군, 사회군 교과교육학 문항 중에서 사례문항을 추출하여 논의하였다. 본 연구의 결과를 종합하면 다음과 같다. 첫째, 가정교과교육학 문항의 출제비율은 2001-2004학년도까지 20-30%로 유동적이었으나 2005학년도 이후 30%로 고정적인 비율을 보였으며 가정교과교육학 각 하위영역의 출제비율은 교육과정(43%), 교수학습법(35%), 교육평가(19%), 교육철학(3%) 순이었다. 둘째, 가정교과교육학 문항형태는 2001-2004학년도까지 단독문항의 형태와 소문항을 포함한 형태의 문항이 양립하였으나 2005-2007학년도 문항형태는 100% 단독문항의 형태로 변화되었다. 셋째, 가정교과교육학 하위영역 문항의 출제내용을 살펴보면 다음과 같다. 교육과정 출제내용은 제7차 교육과정 해설서의 내용이 대부분이었고 교수학습법 출제내용은 특정 교수학습모형에 관한 내용이 주를 이뤘다 교육평가에 관한 문항의 출제내용은 수행평가에 관련된 내용이 주로 출제되었다. 마지막으로 가정과교육철학에 관한 문항은 2005학년도에 가정과 사명에 나타난 하버마스의 세 행동체계에 관한 내용이 유일하게 출제되었다. 넷째, 가정교과교육학 문항의 행동영역을 살펴보면 다음과 같다. 가정과교육과정 문항의 행동영역은 대다수의 문항이 '단순지식 또는 기억' 수준에 머물러 있어 구체적인 개선방안으로 교육과정의 내용을 조망하는 시각으로 이해하여 실제적 인 교육현장에서의 적용능력을 평가할 수 있는 '복합지식 또는 이해와 적용'의 행동영역을 제안하였다. 가정과교수학습법 문항의 행동영역은 대체로 '복합지식 또는 이해와 적용'으로 나타났으나 좀 더 발전적인 문항의 개선방안으로 특정 교수 학습법에 대한 개념과 원리의 이해만을 요하는 문항의 행동영역에서 좀 더 실제적인 수업상황에서 교수학습이론을 폭넓게 적용하는 '적용' 능력을 좀 더 요하는 문항의 행동영역을 제안하였다. 가정과교육평가 문항의 행동영역 역시 대체로 '복합지식 또는 이해와 적용'을 요하는 문항의 행동영역이라고 볼 수 있으나 좀 더 발전적인 문항으로의 개선방안으로 이론적인 내용의 '이해'만으로 해결할 수 있는 문항의 행동영역에서 가정과의 실제 수행평가 상황에 맞는 평가도구를 찾아 제작하고 활용할 수 있는 '적용' 능력을 요하는 문항의 행동영역을 제안하였다. 다섯째, 가정교과교육학 문항내용의 포괄성을 살펴보면 다음과 같다. 가정과교육과정 문항내용은 제7차 교육과정 문서상에 표면적으로 제시된 내용에 한정되어 있어 구체적인 개선방안으로 교육과정의 철학적 이론적 배경, 다양한 교육과정 원리를 활용하는 문항내용 등과 같이 좀 더 이론적이고 원론적인 내용으로의 확대를 제안하였다. 가정과교수학습법 문항내용은 특정 교수학습모형에 관련된 지식을 묻는 내용으로 주로 출제되었다. 이에 구체적인 개선방안으로 특정 교수학습모형의 이론적 토대가 되고 전체적인 교수설계를 하기 위한 기본 바탕이 될 수 있는 교수학습이론에 관한 내용, 또한 현재가정과교육에 있어서 유용한 교수학습법이라고 입증되고 있는 실천적 추론 가정과 수업에 관한 내용으로의 확대를 제안하였다. 가정과교육평가 문항의 출제는 대다수의 문항이 수행평가에 관한 문항내용으로 출제되었다. 이에 구체적인 개선방안으로 문항의 변별도 여부의 판단, 평가문항의 내용 타당도 분석, 평가결과를 해석하는 능력, 평가자의 철학적 관점과 같은 내용으로의 확대를 제안하였다.
산업혁명이 증기기관의 발명에 기인하고 있음은 주지의 사실이다. 증기기관을 동력으로 한 기계가 출현케 되었는데 이 기계의 동력도 그 후내연기관, 그리고 전동기의 등장과 Flywheel식 구동방식의 발표 등으로 기계의 동력원도 다양화가 되었다고 하겠다. 그러나 이들 중 전동기는 전기와 기계의 결합기술이라 하겠는데 오늘날 기계의 system화를 중요시하는 기술적 동향으로 보아서 전동기는 전기기술의 점유물이라고 단언하기가 어렵고 기계기술자의 영역이라고 하기도 곤란하다. 기계기술자가 이해하기엔 기계와 다소 다른 전기적인 기초지식을 필요로 하기 때문이다. 이에 기초적인 지식을 기계기술자를 위해 소개해 보기로 한다.
21세기는 지식정보사회다. 지식정보화 사회에서 정보과학영재와 정보과학영재의 판별방법에 대한 연구는 꼭 필요함에도 불구하고 미미한 것이 현실이다. 영재와 정보과학영재에 대해서 여러 학자들의 의견을 바탕으로 정의하고, 수학, 과학 영재아의 판별사례를 살펴보고 이것을 바탕으로 정보과학 영재아의 영재판별을 위해 초등 컴퓨터교과의 단계 및 영역을 바탕으로 초등정보과학영재의 판별의 원칙, 절차, 검사방법을 에 대한 판별방법을 살펴보았다.
일반적으로 러프집합은 지식베이스 시스템에서 근사공간을 이용한 불확실한 데이터의 분류, 추론 및 의사결정 등에 사용된다. 지식베이스 시스템의 데이터 중에서 연속적인 구간 특성을 갖는 정량적 속성값이 불연속적일 때 중복 또는 불일치 등의 불확실성이 발생된다. 본 논문은 러프집합의 정량적 속성값들의 정성적 속성으로 변환시킬 때 식별 불가능 영역에 있는 정량적 속성값들을 명확한 경계를 갖는 보조구간으로 분리하여 불확실성을 제거함으로써 러프집합의 분류능력을 향상시키는 방법을 제안한다.
써미스터(THERMLISTOR)는 Thermally Sensitive Resistor의 약칭으로 온도변화에 대한 저항치의 변화가 극히 크게 변화하는 특징을 갖는 감온반도체이다. 이중에는 부특성 또는 NTC(Negative Temperature Coeffient) THERMISTOR와 정특성 또는 PTC(Positive Temperature Coeffient)THERMISTOR의 두종류와 NTC와 동일한 부의 온도계수이지만 어떤 온도영역에서 저항치가 급격히 감소하는 CTR로 분류한다. 이렇게 3가지 종류로 분류되는 THERMISTOR중 우리주변에서 가장 널리 보급되고 가정생활에서 실제로 흔히 볼수 있는 가전기기의 온도검출용 sensor로 많이 사용되고 있는 THERMISTOR SENSOR에 대해서만 기초지식을 알아보기로 하고 다음기회에는 응용기술에 대해서 알아보기로 하겠다.
산업계 전반에 걸친 오랜 정보시스템 운용의 결과로 대용량의 데이타들이 축적되고 있다. 이러한 데이타로부터 유용한 지식을 추출하기 위해 여러 가지 데이타 마이닝 기법들이 연구되어왔다. 특히 데이타 웨어하우스의 등장은 이러한 데이타 마이닝에 있어 필요한 데이타 제공 환경을 제공해 주고 있다. 그러나 전문가의 적절한 판단과 해석을 거치지 않은 데이타 마이닝의 결과는 당연한 사실이거나, 사실과 다른 가짜이거나 또는 관련성이 없는(trivial, spurious and irrelevant) 내용만 무수히 쏟아낼 수 있다. 그러므로 데이타 마이닝의 결과가 비록 통계적 유의성을 가진다 하더라고 그 정당성과 유용성에 대한 검증과정과 방법론의 정립이 필요하다. 데이타 마이닝의 가장 어려운 점은 귀납적 오류를 없애기 위해 사람이 직접 그 결과를 해석하고 판단하며 아울러 새로운 탐색 방향을 제시해야 한다는 것이다. 본 논문의 목적은 이러한 데이타 마이닝에서 추출된 결과를 검증하고 아울러 새로운 지식 탐색 방향을 제시하는 방법론을 정립하는데 있다. 본 논문에서는 데이타 마이닝 기법 중 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명가능성 여부의 판단을 통해 검증하는 기법을 제안하며, 이를 통해 얻어진 검증된 지식을 토대로 일반화를 통한 새로운 가설을 생성하여 데이타 웨어하우스로부터 연관규칙을 검증하는 일련의 아키텍쳐(architecture)를 제시하고자 한다. 먼저 데이타 마이닝 결과에 대한 설명의 필요성을 제시하고, 데이타 웨어하우스와 데이타 마이닝 기법들에 대한 간략한 설명과 연관규칙탐사에 대한 정의 및 방법을 보이고, 대상 영역에 대한 데이타 웨어하우스의 스키마를 보였다. 다음으로 도메인 지식(domain knowledge)과 연관규칙탐사를 통해 얻어진 결과를 표현하기 위한 지식표현 방법으로 Relational predicate Logic을 제안하였다. 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명하기 위한 방법으로는 연관규칙탐사로 얻어진 연관규칙에 대해 Relational Predicate Logic으로 표현된 도메인 지식으로서 설명됨을 보이게 한다. 또한 이러한 설명(explanation)을 토대로 검증된 지식을 일반화하여 새로운 가설을 연역적으로 생성하고 이를 연관규칙탐사론 통해 검증한 후 새로운 지식을 얻는 반복적인 Explanation-based Data Mining Architecture를 제시하였다. 본 연구의 의의로는 데이타 마이닝을 통한 귀납적 지식생성에 있어 귀납적 오류의 발생을 고메인 지식을 통해 설명가능 함을 보임으로 검증하고 아울러 이러한 설명을 통해 연역적으로 새로운 가설지식을 생성시켜 이를 가설검증방식으로 검증함으로써 귀납적 접근과 연역적 접근의 통합 데이타 마이닝 접근을 제시하였다는데 있다.
최근 경영환경이 지속적으로 변화되고 과열 경쟁이 이루어지게 되면서, 기업은 시대에 대처하기 위하여 지식경영을 도입하여 기업의 가치 증대 및 경쟁력 강화를 유도하고자 하고 있다. 지식경영은 새로운 지식을 창조하고, 창조된 지식을 조직 전 영역에 확산시키고 이를 통해 상품이나 서비스, 시스템으로 형상화하는 것으로 지식을 기반으로 하는 기업운영방식을 말하는데, 본 연구에서는 구조방정식모형을 바탕으로 지식경영 핵심성공요인이 직무충실도 및 조직성과에 미치는 영향과 그 관계에서 조직학습의 매개효과에 대해 알아보았다. 또한 지식경영에 미치는 주요 핵심요인으로 조직문화, 정보기술, 프로세스를 활용하였으며, 조직학습은 실험학습, 간접학습, 공유학습으로 유형화하여 분석하였다. 그 결과에 의하면, 지식경영은 직무충실도 및 조직성과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 조직학습을 매개로 하여 직 간접적으로 직무충실도와 조직성과에 긍정적인 영향을 주는 것으로 분석되었다. 따라서 기업에서 지식경영 활용의 중요성을 확인할 수 있었으며, 기업이 지식경영 및 조직학습을 적용하는데 있어 적절한 적용범위를 제시할 수 있었다.
21세기 인류는 AI 실용 시대를 열어 가고 있다. 이제껏 인류는 산업 구조가 고도화 되어도 지식 생산의 추상화 작업 만큼은 자신의 고유 영역이라 보았는 데 그 믿음에 의구심을 갖게 되었고, 이에 현대인은 인간과 기계 지능을 구분하고 자신의 정체성을 새롭게 구축해야 하는 상황에 놓이게 되었다. 이에 본 논문은 현대 인류의 정체성을 과거로부터 축적한 지식의 결과라는 관점에서 살피고자 하였다. 이러한 논의를 지구와 인류 출현으로부터 시작하는 "단계별 지식 축적 방식의 변화" 라는 역사 모형으로 요약하여 제시하였다. 이 분석 모형의 1 단계는 지구 상에 인간 지능 출현까지의 "DNA 지식 축적" 이다. 2단계는 스스로 지식을 생산할 수 있게 된 인간의 생물학적 지능에 의한 "문명 지식 축적" 과정이다. 현재는 3단계로 분류되며 AI 기술을 이용한 "기계적 지식 축적"단계로 진입하고 있다고 보았다. 본 논문은 인류 역사를 이러한 단계별 지식 축적 모형으로 제안하며 관련한 논의를 기술하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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