• 한국인구학
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• 제26권2호
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• pp.175-195
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• 2003

본 연구는 1990년대 중반 이후 한국 사회변동의 주요 동인의 하나를 지식정보화라고 전제하구 지식의 창조와 사회적 의사결정 과정에서 핵심적 역할을 담당하는 지식정보직업군의 공간적 분포에 대한 분석을 지리정보시스템(GIS)을 이용하여 제시하고 있다. 1995년 및 2000년 인구센서스 자료를 가지고 분석해 본 결과 한국 사회에서 관료제화 및 지식정보화가 지역별로 불균등하게 진행됨에 따라 서울을 포함한 대도시 및 그 주변에서는 지식정보직업군이라 할 수 있는 전문ㆍ기술직과 관리ㆍ행정직의 비중이 높아지는 반면에, 나머지 지역은 여전히 전통적인 직업구성을 보이는 것으로 나타났다. 이러한 분포의 불균형은 대도시 내부에서도 나타났는데, 서울의 경우 지식정보직업군은 강남구. 서초구. 송파구로 집중되고 있는 것으로 나타났다. 직업분포의 이러한 공간적 불균형은 산업사회의 전형적인 결과라 할 수 있으며 지식정보화에 따라 쉽게 반전될 것으로 보이지는 않는다. 그러나 정보기술의 사회경제적인 활용에 대한 적절한 정책적 대응이 이루어진다면 지역적 불균형이나 양극화는 완화될 수 있을 것이다.

• 한국경제지리학회지
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• 제20권4호
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• pp.453-485
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• 2017

본 연구에서는 영화산업이 특정 지역이나 대도시에 집적되어 있다는 기존 연구 결과와 달리 미국 애니메이션 영화산업이 분산되어 나타나고 있는 현상을 포착하고 이를 설명하고자 하였다. 이를 위해 프로젝트 기반 생산으로 이루어지는 영화산업의 생산 특성상 생산의 개시 여부를 결정하는 투자와 생산의 진행과 완료에 해당하는 제작 모두 포괄하고, 각 단계의 가장 핵심적인 자원인 자본과 지식이 반복적으로 동원되고 조직화되는 과정에서 공간적 분포와 특성이 드러난다는 전제 하에 산업의 경제 공간 형성 메커니즘을 자본조달과 지식축적으로 재구성하였다. 이를 토대로 자본조달구조와 지식축적과정 각각을 유형화하여 한국과 미국의 실사영화산업과 애니메이션영화산업을 분석하였다. 그 결과 한국의 실사영화산업과 애니메이션영화산업에서는 외부금융형 자본조달구조와 외부동원형 생산조직 및 지식축적과정이 나타났고 공간적으로도 주요 행위자들이 일정 지역에 모여 있었다. 미국 실사영화산업의 경우 외부 금융형 자본조달구조와 내부금융형 자본조달구조가 양립하고 있었으며, 외부동원형 생산조직 및 지식축적과정이 나타났고 공간적으로도 주요 행위자들이 일정 지역에 모여 있었다. 이와 달리 내부금융형 자본조달구조와 내부활용형생산조직 및 지식축적과정을 채택하고 있는 미국 애니메이션영화산업에 속한 기업들은 집적의 필요를 적극적으로 부정하고 서로 분산되어 나타나고 있었다. 따라서 본 연구 결과는 기존 영화산업 연구에 중대한 반론을 제기함과 동시에 그 동인으로서 그간 프로젝트 기반 생산 연구에서 소외되었던 자본조달에 대한 관심을 환기시키고, 지식, 특히 인적자본과 그 외부성에 천착했던 연구에서 벗어나 고정비용 투자를 통한 기술 개발이 산업의 공간적 분포에 미치는 영향을 탐색했다는 데 의의가 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권10호
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• pp.397-406
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• 2014

미국의 Jeopardy! 퀴즈쇼와 같은 DeepQA 환경에서 인간을 대신해 컴퓨터가 효과적으로 답하기 위해서는, 광범위한 지식베이스와 빠른 시공간 추론 능력이 요구된다. 본 논문에서는 대표적인 병렬 분산 컴퓨팅 환경인 맵리듀스 프레임워크를 이용해, 새로운 방향 및 위상 관계를 효율적으로 추론할 수 있는 대용량 공간 추론 알고리즘을 제시한다. 이 추론 알고리즘은 CSD-9 방향 관계들과 RCC-8 위상 관계들을 포함한 대용량 공간 지식베이스를 입력으로 가정하며, 이로부터 새로운 방향 관계와 위상 관계들을 추론해내기 위해 지식베이스에 대한 경로 일관성 검사와 교차 일관성 검사를 수행한다. 맵리듀스 프레임워크의 원리에 따라 추론 계산의 병렬성을 극대화하기 위해, 맵 단계에서는 대용량의 지식베이스를 다수의 노드들에 효과적으로 분할하여 분산시키고, 리듀스 단계에서는 분산된 지식베이스들로부터 새로운 공간 지식을 유도하도록 공간 추론 알고리즘을 설계하였다. 본 연구에서는 맵리듀스 프레임워크로 구현한 대용량 공간 추론기와 샘플 공간 지식 베이스를 이용한 실험들을 수행하고, 이를 통해 본 논문에서 제안한 대용량 공간 추론기의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• 정보교육학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.649-659
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• 2005

공간적 표현에 대한 지식은 공간적 배열의 특징과 그 특징들 사이의 관계를 그들의 기능을 고려하여 인지하는 방식과 연관이 있는 바, 본 연구에서는 웹기반 교육에 있어서 두 가지의 정보제공 창의 형태(타일창, 단일창)를 학습자의 공간지각력과 연관지어서 비교, 분석하였다. 본 연구는 공간지각력과 정보제공 창의 형태에 대한 상호작용을 학생들의 인지적 지식의 습득도를 통해 조사, 연구하기 위해 미국 펜실베니아 주의 Falk School에 재학 중인 71명의 초등학생을 대상으로 공간지각력에 대한 사전검사를 실시하고 두 실험 집단으로 나누어 과학내용에 관한 웹기반 수업을 실시하였다. 사후검사를 통해 학생들의 인지적 지식의 습득도가 측정되었고 이는 다변량 선형 회귀분석을 실시한 바에 의하면, 공간 지각력은 사후 검사 점수에 명백하게 통계적으로 유의한 주효과를 보였다. 이 같은 결과는 전체표본과 부표본에서 모두 나타났다. 웹 기반 학습에서의 아동들의 인지적 지식의 습득도는 그들의 공간지각력과 정(+)의 관계가 있으며, 공간지각력과 정보 제공 창의 형태 사이에 상호 작용의 패턴이 있음을 알 수 있는데, 이는 웹 기반 학습에 있어서 공간지각력이 낮은 학생들은 타일창에서 인지적 지식의 습득도가 더 높게 나타났고 공간지각력이 높은 학생들은 단일창에서 인지적 지식의 습득도가 더 높게 나타났다.

• 대한지리학회:학술대회논문집
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• 대한지리학회 2004년도 춘계학술대회
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• pp.102-102
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• 2004

많은 데이터들이 데이터베이스로 구축되면서, 데이터로부터 의미 있는 정보나 지식을 도출하기 위한 새로운 분석법이 제기 되었는데, 그 중 하나가 데이터 마이닝이다. 데이터 마이닝은 급격하게 증가하는 데이터들을 보다 효과적으로 분석하여 유용하고 의미 있는 정보나 지식을 찾기 위해 수행하는 데이터 분석 방법이다. 하지만 이러한 방법이 공간데이터에 적용될 때는 공간 데이터의 특수성으로 인해 그 효과를 기대하기가 어렵다. (중략)

• 정보과학회 논문지
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• 제42권5호
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• pp.601-608
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• 2015

미국의 Jeopardy! 퀴즈쇼와 같은 DeepQA 환경에서 인간을 대신해 컴퓨터가 효과적으로 답하기 위해서는, 광범위한 지식 베이스와 빠른 시공간 추론 능력이 요구된다. 본 논문에서는 방향 및 위상 관계 추론을 위한 효율적인 공간 추론 방법 중 하나로, 혼합 공간 추론 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 전향 추론과 후향 추론을 결합한 혼합 추론 방식을 취함으로써, 불필요한 추론 계산을 줄여 질의 처리 속도도 향상될 뿐 아니라 공간 지식 베이스의 변화에 효과적인 대처가 가능하도록 설계하였다. 본 연구에서는 이 알고리즘을 기반으로 구현한 혼합 공간 추론기와 샘플 공간 지식베이스를 이용하여 성능 분석 실험들을 수행하였고, 이를 통해 본 논문에서 제안한 혼합 공간 추론 알고리즘의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.115-123
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• 2007

협력지식은 협력과정에서 협력그룹에 의해 계속 생성되고 수정되면서 변화하는 지식으로서 그룹의 과제를 해결하기 위해 구성원들에 의해 표출된 지식이다. 이러한 협력지식은 협력그룹 내에서 신뢰적인 환경이 조성될 때 효과적으로 구축되어지는 것을 위키피디어를 통하여 경험할 수 있었다. 또한 문제를 해결해가는 과정 속에서 쌓이는 협력지식은 그 공간이 넓어지고 복잡한 구조를 가지게 됨으로써 효율적 사고지원이 되지 못하는 문제를 해결하기 위해 협력지식관리시스템의 필요성이 있다. 본 연구에서 구현한 협력지식관리 시스템은 위키 기반의 시스템으로서 개념공간의 탐색을 효율적으로 지원하는 내비게이션 시스템과 협력그룹 내에서 사고의 수렴을 지원하기 위한 지식 맵이 있으며, 이들의 효과를 실험을 통하여 검증하였다.

• Patent21
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• 통권72호
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• pp.20-27
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• 2007

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.896-899
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• 2017

본 논문에서는 일상생활 환경에서 동작하는 지능형 서비스 로봇을 위한 시 공간 상황 질의 언어와 질의 처리 방안을 제안한다. 서비스 로봇이 외부 환경 변화를 정확히 인식하고 행동 절정에 신속히 반영하기 위해서는 로봇 내부에서 관리되는 상황 지식들이 매우 높은 시간 의존성을 가져야 한다. 본 논문에서 제안하는 상황 질의 언어인 RCQL은 시간 의존성이 높은 공간 관계 상황 지식들을 효과적으로 표현할 수 있도록 Allen의 간격 대수 이론에 기초한 시간 연산자들을 포함하고 있다. 물체들 간의 고수준 공간 관계 상황 지식을 조회하는 RCQL 질의들에 신속히 답하기 위해, 본 논문에서는 후향 정량 추론을 포항한 질의 처리기의 설계 방안도 제시한다. 다양한 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 상황 질의 언어와 질의 처리 방안의 우수생을 확인할 수 있었다.

• 전기의세계
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• 제39권8호
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• pp.14-24
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• 1990

전문가 시스템 개발과정에서 완전한 경험적 규칙들을 얻는 것은 극히 어려운 작업이다. 전문가들이 확고한 경험적 규칙들을 얻기위해서는 오랜 시간이 걸리며, 그 얻어진 지식조차 확신할 수 없다. 또한 같은 분야 지식도 전문가들 사이에서 큰 차이를 보일 수 있다. 이러한 상황에서 전문가 시스템이 보다 완전한 지식베이스를 얻어, 주어진 영역에서 기존의 고도 전문가 수준의 전문성을 갖는 완전한 전문가로 활약하기 위해서는 지식 배제, 둘째 기존의 경험적 탐색 공간은 물론 보다 다양한 문제 해결 전략이 가능한 심층적 탐색공간을 제공하여 그로부터 새로운 문제 해결 지식을 학습하는 자기 학습기능이 필요하다. 본지에서는 이러한 자기학습 기능을 갖는 전문가 시스템의 알고리즘을 검토하였다. 그리고 끝으로 전력계통에 대한 적용예로서 전압제어 전문가 시스템을 설명하였다. 아직 전문가 시스템의 자기학습 기능의 구현은 초보적 연구에 머물고 있으며, 그들의 학습 능력조차 낮은 수준에 불과하다. 그러나 전문가 시스템 연구자들은 기존 전문가 시스템의 문제점과 그 적응능력의 중요성을 인식하고 있기 때문에 보다 진보된 개념(데이타들로부터 이론과 원리를 학습하는)이 도입된 자기학습 전문가 시스템의 적용연구는 앞으로 여러분야에서 폭넓게 이루어 질 것으로 기대된다.