목적 : 고등학교에 재학중인 청소년을 대상으로 한 우울증 인식개선 프로그램이 우울증 관련 지식과 전문적 도움추구 태도에 긍정적인 변화를 가져오는지 평가하고자 연구를 수행하였다. 방법 : 서울시태 2개 고등학교 12개 학급을 선정하여 무작위로 중재군과 대조군에 각 6개 학급씩을 할당하였다. 중재군에는 학급단위로 1회 50분간 3회의 교육을 주 1회 실시하였다. 교육프로그램의 효과평가를 위해 중재군은 사전, 프로그램 수행 직후, 중재 2개월 후 추적조사를 실시하였고, 대조군은 사전 및 추적조사를 실시하였다. 우울증에 대한 지식 및 전문적 도움추구 태도의 변화를 분석하였다. 결과 : 교육프로그램 수행 직후 중재군에서 우울증에 대한 지식총점이 유의하게 높아졌고, 우울증을 경험하는 친구에 대한 반응 및 전문적 도움추구 태도가 긍정적으로 변화하였다(p<.05). 추적조사에서는 우울증에 대한 지식총점의 경우에서만 두 군 간에 차이가 유지되었다(p<.05). 결론 : 우리나라 고등학생을 대상으로 한 학교기반의 우울증 인식개선 프로그램은 대상자의 지식과 태도에 긍정적인 변화를 가져왔다. 보다 지속적인 효과를 기대하기 위해서는 반복적인 교육이 요구된다.
과학 기술과 의학 기술의 발달로 전 세계적인 고령화 인구 비율도 해마다 증가하고 있다. 본 연구에서는 이러한 고령화 인구 증가 현상에 대한 대책 방안의 하나로 U-HealthCare 시스템에 구글맵(Google Map) 3D 기반의 실시간 위치 추적기법을 적용 시켜 노약자들이 이동하는 중간에 실시간 위치 추적을 실시하여 추후 발생 할 수 있는 위험 사태에 대비하고자 한다. 제안 방식은 구글 맵 3D 서비스 방식이기에 2D 서비스나 문자 서비스 방식보다 시각적으로 건물의 생김새나 주변의 건물에 대한 정확한 파악이 가능하여 노약자들의 위치 정보에 대한 신속한 대체가 가능하다.
지식 추적 (knowledge tacing)은 주어진 학습자의 과거 문제 해결 기록을 기반으로 학습자의 지식 습득 정도를 파악하여 목표 문제에 대한 정답 여부를 예측하는 것을 목표로 한다. 이전 연구에서는 이진 분류 기반의 모델을 사용하여 정답 유무만 예측하였기 때문에 학습자의 답변에 존재하는 정보를 활용하지 못한다. 최근 연구에서는 이를 생성 태스크로 변환하여 컴퓨터과학 분야에서 프로그래밍 질문에 대한 지식 추정을 수행하는 open-ended knowledge tracing (OKT)이 제안되었다. 하지만 최적의 OKT 모델에 대한 연구는 진행되지 않았으며 따라서 본 논문에서는 시간에 따라 변화하는 학습자의 지식 상태에 따라 답변 생성을 조정하는 새로운 OKT 방법론을 제안한다. 실험을 본 논문에서 제안하는 방법론의 우수성과 효율성을 증명한다.
연구자 간 협업을 지원하기 위한 정보 유통 플랫폼은 통제 가능한 검증된 정보의 유통을 보장하여야 한다. 그렇지만, 기존의 정보 유통 관련 연구들은 어떠한 유형의 정보를 유통시킬 것인가, 또는 어떤 명세로 플랫폼을 설계 할 것인가에만 국한되어 왔다. 본 연구에서는 기존 정보 유통 연구들이나 P2P 시스템들에서 다루지 못한 정보 검증과 추적에 초점을 맞추고 있으며, 연구자들을 위한 추론 서비스 제공까지도 가능한 플랫폼의 설계와 구현을 기술한다. 본 정보 유통 플랫폼을 통해 제공되는 서비스는 연구자들의 자발적 정보 교류를 지원하는 정보 유통 서비스와 단순 정보 검색이나 질의 응답으로 제공하기 힘든 지식 서비스로 구성된다. 지식 서비스는 다시 온톨로지를 이용한 지식화 과정과 시멘틱 웹 기반 추론 엔진을 이용한 추론 서비스로 나누어진다. 특히, 본 연구에서는 기존의 시멘틱 웹 기반 시스템들이 보여주지 못한 동적인 지식 추가와 이를 반영한 추론 과정을 연구자 간 협업 지원 서비스 시나리오에 맞추어 구현하였다. 국가 R&D기반 정보 모델링을 위해 온톨로지를 구축하였으며, 한국과학기술정보연구원 내부 성과 정보 2,300여 건으로부터 얻어진 37,656 RDF Triple들을 이용하여 연구자 네트워크, 연구자 추적, 연구 맵 등 세 가지 추론 서비스를 제공할 수 있도록 하였다. 본 연구는 실제적인 시멘틱 웹기반 정보 유통 플랫폼의 실현 가능성을 보여주었다는 데 그 중요성이 있다.
기록은 인간의 삶과 지식 세계에 대한 수상인 동시에 지문이다. 기록의 대명사로 간주되는 책은 인류 역사를 추적하는 통로이자 그것을 음미하는 창이다. 그리고 책의 가장 원시적인 형태는 고대 그리스·로마의 고전이고, 압권은 필사본이다. 그것은 파피루스 두루마리, 양피지, 종이 등에 기록한 원본과 그것을 번역·중역한 사본을 총칭한다. 장구한 지식문화사를 반추하면 서양 필사본은 자연적 재해뿐만 아니라 인위적 문화반달리즘과 비블리오코스트로 인하여 시공간을 유동하는 강물처럼 이합집산을 계속해 왔다. 이에 본 연구는 고대 그리스에서 중세 르네상스 시대까지 서양 필사본의 유량과 도서관 보존을 추적하였다. 그 결과, 왕조와 제국, 군주와 재상, 장군과 정복자, 귀족과 부유층, 성직자와 학자를 불문하고 고전 필사본을 수집하고 번역하는데 혈안이었다. 고대 그리스·로마의 석학들이 파피루스와 양피지에 지식과 지혜를 기록하지 않았으면, 중세 비잔티움 제국·이슬람 제국이 고전을 수집·번역하고 재생산하지 않았으면, 책 사냥꾼들이 고전을 추적하지 않았으면, 르네상스 인문주의자들이 지적 엑소더스를 통해 고전을 복원·재해석하지 않았으면, 그리고 역사도서관이 사력을 다해 고전과 번역본을 수집·보존하지 않았으면, 현대인은 고전 지식을 접할 수 없었을 것이다. 그럼에도 불구하고 고전 필사본의 추적은 역사적 유동, 지리적 유랑, 언어적 변용으로 인해 많은 난제와 모순이 중첩되어 있는 아포리아다. 새로운 필사본이 발견·해석되면 수정과 보완이 불가피하므로 후속연구를 통한 고전 필사본의 유랑과 귀환에 대한 추적은 계속되어야 한다.
최근 웹 서비스 환경에서 공격자가 자신의 근원지를 은닉하기 위하여 여러 단계의 경유지를 거쳐 공격을 시도하는 사례가 증가하고 있으며, 이에 대한 법률적 증거 확보 및 능동적인 대처를 위하여 웹 어플리케이션에서의 역추적 기술이 필요하다. 현재 자바 애플릿이나 ActiveX, 플러그인, 웹 로그 등을 이용한 응용 계층의 추적 기술이 개발되고 있지만, 웹 클라이언트에 의하여 차단될 가능성이 높고, 플러그인 종류 및 호환되지 않는 운영 환경 등 제약조건으로 인하여 사용에 제한이 있다. 본 논문에서는 액션 스크립트를 이용한 웹 클라이언트 모니터링 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 웹 클라이언트가 실행을 인식하지 못하고 수행되어 웹 클라이언트에 의한 차단을 막을 수 있고, 다양한 운영 환경에서 사용이 가능하다.
위치 기반 서비스(LBS)는 유비쿼터스(Ubiquitous) 시대에 필요한 핵심 엔진으로 그 중요성이 논의되어 왔다. LBS 시스템은 GPS 뿐만 아니라 휴대폰을 통한 고속 인터넷 접속을 사용하여 사용자의 위치 추적과 같은 기술이 현재 서비스된다. 그러나 소프트웨어 측면에서 대부분의 위치 기반 서비스는 서비스 제공자 위주의 일부 특정 상황을 가정한 서비스 모델 또는 사전에 정의된 일정 지역과 한정된 상황에서의 상황 인식(Context Aware) 서비스 제공이 대부분이다. 그러나 이러한 방법론들은 현실 적용이 어려운 문제점이 제기되고 있다. 본 연구에서는, 사용자들의 상환인식을 통하여 사용자의 특성 지식과 공간지리 선호도 지식 정보 추론을 통한 Geo-Ontology통합시스템을 제시한다. 본 연구에서는 Geo-Ontology통합시스템 중에서 사용자의 상황인지기반 LBS시스템을 제시한다. 사용자들의 개인적인 특성 지식과 공간지리 선호도 지식을 구축할 수 있으며, 이러한 특성으로 구축된 지식 기반 하에 입력된 사용자 정보와 추론을 통하여 사용자의 현재 상황에 대한 가장 적절한 추천 결과가 도출되는 프로토타입 시스템을 제공 할 수 있음을 보였다.
인간은 정보와 지식이라는 용어를 집단적으로 이해하며, 서로 배치되는 개념적이고 이론적인 정의에 대해 주의하지도 토론하지도 않은 채, 다양한 맥락에서 두 가지 용어를 자주 사용한다. 정보와 지식이라는 개념은 내재적으로 서로 연결되어 있으며, 특히 진실이 전제조건이 되어야 할 때, 정보와 지식을 정확하게 정의하는 것은 쉽지 않다. 본 이론 논문에서는 지식에 관한 신빙주의 분석(reliabilist analysis)과 진실추적분석(truth-tracking analysis)을 각각 정보의 물리적인 패러다임과 인지적인 패러다임과 연결시키는 사고 실험을 전개한다. 이 사고 실험의 결과는 특히 탈진실의 시대적 맥락에서 정보문해력을 위한 적용과 함의를 중심으로 논의된다.
지식기반 영상검색은 영상이 갖는 다양한 데이터에서 추출되어진 특징값을 지식으로 하여 질의 영상에 대한 검색 결과영상을 찾아주는 방법이다. 본 연구에서 사용한 영상자료는 자동차 전조등 영상으로 전조등 영상에 대한 입력 자료는 차량마다 다양한 패턴을 갖는 영상과 문자, 숫자 및 특수문자이다. 영상에서의 정보는 화소값들의 분포상태나 통계적 분석 및 패턴의 상태 등인데, 전조등 영상에서는 이러한 정보가 영상 검색을 위한 지식 데이터로 사용된다. 영상데이터에서 추출된 다양한 정보를 다중 지식 기반으로 하여 본 논문에서는 교통사고나 기타 차량사건의 발생 시 활용할 수 있는 영상검색 시스템을 구축하였으며, 전조등 영상의 검색에 효율적으로 적용한 다중 지식기반 검색방법을 제안하였다. 다중지식 구축을 위한 특징함수는 컬러 영상에서와 그레이레벨 영상에서 각각 필요한 성분들을 추출하여 구성하였으며, 한 개나 두 개 정도의 특징값을 사용한 기존의 방법과 달리 복합적인 특징값의 사용을 통한 다중 지식 기반의 검색방법이 컬러정보나 패턴에 대한 유사성을 높여서 용의차량의 전조등 영상 검색 효율성을 향상시켰다. 소프트웨어의 제작을 위해 비쥬얼 베이직과 크리스탈리포트 그리고 MS 액세스 데이터베이스를 사용하였다. 검색 효율성 및 특성 함수의 구성을 효과적으로 발전시키면 검색시스템은 용의 차량의 추적 및 교통사고에서 효율적인 과학수사에 일조할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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