정보화 사회, 지식 기반의 사회로 대표되는 요즘, 사회의 발달 속도가 점차 빨라지고 있으며 이로 인해 다양한 문화를 빠르게 접할 수 있는 기회는 늘어나고 있으나 전통문화에 대한 인식은 점차 약화되고 있다. 이런 시대적 흐름속에서 제7차 교육과정에서는 다양한 교과에 전통의식 함양을 위한 단원 및 활동을 도입하여 전통문화를 바로 알 수 있도록 강조하고 있다. 본 연구에서는 우리의 전통인 개인의 뿌리를 찾는 족보 교육과 더불어 촌수 및 호칭관계를 쉽게 이해할 수 있도록 기반 학습 시스템을 설계하였다. 시간과 공간의 제약이 적고 아동들과 친밀도가 높은 WEB기반 학습을 통하여 족보에 대한 이해 및 친족관계에 대하여 학습단계별로 자연스럽고 효율적으로 이해할 수 있도록 하였으며 자신의 족보를 직접 검색할 수 있는 시스템 설계를 통하여 우리나라 전통 문화에 대한 긍지와 전통의식이 함양 될 수 있도록 한다.
초등 실과는 학생의 일상 생활을 학습의 대상으로 하는 교과이며, 실천적이고 탐구적인 문제 해결의 경험을 통하여 일상 생활과 가정 생활에 필요한 기초 기능을 익히게 함으로써, 현실의 생활과 미래의 변화에 대처할 수 있게 하는 기초적인 교양 교과이다. 이에 7차 교육과정에서는 우리 생활과 대단히 밀접한 관련을 맺고 있는 전기와 전자와 관련하여 우리 생활과 전기 전자라는 단원을 두었다. 그러나 전기 전자에 대한 사전 지식 및 실습 능력의 미흡, 개발된 자료 부족 및 시간적 공간적 제약 등의 이유로 초등학교 교사와 아동들이 많이 어려워하고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 초등 실과 전기 전자 교수 학습을 위한 웹 코스웨어를 설계 및 구현하여 학습자의 학습 동기를 유발시키고 자기 주도적 학습력을 도모하고자 하였다.
국내의 지역간 격차에 주목하는 과거의 지역발전전략은 더 이상 유효성을 확보할 수 없게 되었다. 왜 이러한 변화가 나타나고 있으며, 새로운 전략 컨셉트는 무엇인가? 어떤 전략대안이 개발될 수 있으며, 그것을 실천할 수 있는 방법은 무엇인가? 이것이 본 연구가 제기하는 기본적 질문이다. 새로운 패러다임의 핵심은 인간의 내적 지식만이 우리의 미래상을 제시하고 환경변화에 대응할 수 있는 방향을 제시해 줄 수 있다는 것이다. 따라서 지역발전을 어떻게 인식하느냐에 따라 지역발전의 방향은 바뀌게 되어 있다. 세계적 네트워크시스템 하에서 한 지역의 의미는 집합체적 학습과 혁신이 가속화될 수 있는 공간이라는 측면에서 그 중요성이 부각되고 있는 현실을 직시해야 한다. 그래야 차별화에 의한 동태적 경쟁우위를 확보하면서 성장과 발전을 지속할 수 있게 된다. 지역발전 전략 컨셉트의 변화는 새로운 전략대안의 개발을 강요하고 있으며, 지역특화산업집락(RC)의 개발과 육성으로 구체화되고 있다. 본 연구에서는 "입체다이아몬드모형" 을 개발하여 각 지역의 RC개발전략 수집과 실천의 방향을 제시하고 있다.
뉴스 데이터를 구조적으로 분할하고 의미적으로 분류하여 내용별로 세분화하여 검색하는 방법을 제안한다. 구조적 분할은 공간 밝기 분포와 명암도의 불연속성 그리고 시간적인 관계 등 프레임간의 상관 정보를 이용하여 장면을 분할한다. 의미적 분류는 키 프레임에서 추출된 특징 정보를 사전 지식 정보와 비교하여 뉴스 비디오의 세부 내용을 기사별로 분류한다. 뉴스의 진행이 앵커 프레임을 중심으로 주기적으로 반복된다는 특징을 이용하여 앵커 장면과 비 앵커 장면으로 기사를 분류한다. 비 앵커 장면은 연설장면, 인터뷰장면, 일반 장면으로 세분화하고 기사별로 분류하여 검색하도록 한다. 또한 뉴스 아이콘에 의한 요약 검색 기능 그리고 자막 통합 처리에 의한 자막 검색을 하여 뉴스 비디오를 내용별로 분류하고 인덱싱하여 신속하게 뉴스 비디오를 검색할 수 있도록 설계한다.
온라인 문자인식에 대한 연구는 지난 30여년에 걸쳐 수행되었지만, 무제약 필기 단어 인식에 대한 연구는 활성화 된지가 오래되지 않은 실정이다. 필기자에 따른 다양한 서체의 변이와 방대한 탐색공간, 그리고 PDA(personal digital assistant)등의 제약된 계산 능력으로 인해 학문적으로는 좋은 연구결과가 나오고 있지만 실용화에는 아직도 해결해야 할 문제가 많다. 대부분의 온라인 문자 인식 시스템에서는 인식 시스템에서는 인식 시스템 자체의 성능만으로는 인식 성능의 한계가 있기 때문에 여러 가지 외부 지식을 사용한다. 그 중 대표적인 것이 단어 사전을 이용하는 것인데, 단어 사전의 크기를 미리 줄일 수 있다면 인식기의 성능이 좋아질 수 있다. 본 연구에서는 온라인 무제약 영어 필기 단어 인식을 위한 필기 데이터의 전역적 특성을 분석하고, 각각의 특성에 따른 사전 감축 비율과 오류에 대해 연구하고자 한다.
주어진 환경에 대한 특별한 사전 지식 없이 그 환경에 적응할 수 있는 자율이동로봇을 설계할 때는 우선 특정한 상황에서만 유효한 가정들을 될 수 있는 대로 배제하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 적응 능력을 갖춘 자율이동로봇을 설계하기 위한 일환으로 유전자 프로그램을 이용하여 로봇의 제어기를 표현하고, 이를 진화하여 로봇이 현재 자신의 주변에서 얻을 수 있는 정보에만 기초하여 목표물을 찾아가는 행동 규칙을 학습하도록 하였다. 로봇은 현재 자신이 놓여있는 환경에 대한 지도를 작성하지 않은 채 현재 자신의 주변에서 얻을 수 있는 지역적인 정보만으로 특정 목표물을 찾아가도록 학습된다. 로봇은 먼저 단층 퍼셉트론을 사용하여 주어진 공간내의 장애물과 목표물을 인지하도록 학습된다. 그 이후 학습된 퍼셉트론을 유전자 프로그램의 함수 노드로 사용하여 트리를 진화시켰다. Khepera 시뮬레이터를 이용한 실험 결과, 로봇은 제한된 지역 정보만을 사용하여 목표물을 찾아가는 행동 규칙을 매우 안정적으로 학습할 수 있었다.
As the average size of web sites gets larger, users tend to experience more severe problems while navigating through the sites. In order to alleviate the navigation-related problems, this paper proposes two new navigation systems based on the spatial metaphor to the navigation in the real world. Prototypes of the two system, Complete Route Navigation(CRN) and Complete Survey Navigation(CSN), were developed and applied to four versions of test bed web sites, which were then used in an experiment to test the effectiveness of the two navigation systems. Results from the experiment indicate that the two systems are indeed effective in aiding users to navigate in a large scale web site, and have more positive impacts when provided together. This paper ends with the limits of the study results and their implications to the development of large-scale web sites.
최근의 게임들은 비용에 비해 완성도가 떨어지고 플레이 타임이 짧아졌다. 이러한 문제의 해결책 중에 하나로 게이머들은 Mod를 제작하여 그들의 욕구를 충족시켰고 이는 게임의 수명을 연장하는 길로 이어진다. 하지만 Mod의 제작은 전문 지식과 능력이 요구되기에 일부 유저만이 가능했고, 그것도 대부분이 게임의 수정에 관대한 게임들 뿐이어서 대부분의 유저들은 그저 다른 사람들이 만들어 놓은 Mod를 즐기는 단계있을 뿐이었다. 본 논문에서는 게임 Mod를 구성하는 많은 부분 중 게임의 오브젝트, 특히 배경건물에 집중하여 L-system을 이용해 building footprint를 성장시킨 뒤, 3차원 공간좌표로 변환하는 방법과 이렇게 나온 건물 오브젝트들을 Interactive Genetic Algorithm을 이용해 유저가 원하는 형태를 얻을 수 있도록 하였다. 또 이 모든 것을 웹상으로 구현하여 다른 사람들과 공유할 수 있는 것은 물론, 오픈 소스 레이싱 게임인 TORCS에 실제로 적용한 결과를 보여주어 비전문가들도 특별한 도구 없이 기본 웹브라우저만으로도 게임 오브젝트를 생성할 수 있는 기법에 대해 제안한다.
지금까지 전범위 시뮬레이터에 의해 이루어진 원자력 및 화력발전소에서의 운전원교육은 실제 발전소 주제어실과 유사한 상황을 전개한다는 장점을 가지고 있으나, 주요 계통 및 기기에 대한 설명을 위해서는 교과서를 공유하거나, 강사의 지식을 칠판에 서술하는 방법으로만 진행되어 왔다. 전력연구원은 이러한 교육을 상당부분 강의실 컴퓨터를 이용하여 수행할 수 있다는데 착안하여 강의실용 가상발전소 교육훈련 시스템(VRPLANT)을 개발하였다. VRPLANT는 3차원 웹(Web) 기술을 적용하여 발전소 건물, 건물내의 주요기기 등을 3차원 가상공간에서 구축하여 Navigation할 수 있도록 하였으며, 주요기기에 대해서는 엔지니어링 데이터베이스가 연동되어 있어서 이동 중에 특정 기기를 선택하면 P&ID, 논리도면, 기술설명서 등을 참조해 볼 수 있도록 개발하였다. 또한 기기들은 모니터상에서 분해 및 조립이 가능하여 기기의 형태, 내부구조 및 동작원리 등을 용이하게 이해할 수 있도록 하였다.
무선 센서 네트워크의 사용이 증가함에 따라, 센서 네트워크의 보안에 대한 연구가 중요한 이슈가 되고 있다. 그 중 센서 노드들 사이의 키 설립 방법에 대한 연구가 매우 활발히 진행되었으며, 그에 따라 다양한 연구 결과들이 제시되었다. 하지만 기존의 연구 결과들은 강력한 보안성을 제공하기는 하나 키 설립과정이 매우 복잡하기 때문에 현실적으로 이용되기에는 어렵다는 단점이 있다. 즉, 이는 실제 센서 노드에 대한 구현을 어렵게 하며, 다양한 응용 분야에서 요구하는 보안성의 제공 역시 보장하지 못한다. 이에 본 연구에서는 다중 채널을 사용한 간단한 키 설립 방법을 제시하였다. 제시된 방법은 필요한 저장 공간과 통신 횟수, 계산 횟수를 최소화 한 반면, 다중 채널을 사용함으로서 보안성은 강화하였다. 이는 다양한 분야에서 제시된 방법이 활용될 수 있음을 의미한다. 1장의 서론에 이어 2장에서는 관련연구를 설명한다. 3장에서는 배경지식을 설명하고 4장에서 제안한 프로토콜을 설명한다. 마지막으로 5장에서는 분석을 통하여 이를 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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