지난 수십 년 동안 많은 연구자들은 "어떻게 하면 사용자들이 웹서비스의 개발 및 제공 부분에 관여할 수 있을까" 하는 의문 속에서 이러한 방법에 대한 연구를 많이 진행해왔다. 이러한 관점에서 이전 연구를 고찰하면, 웹 서비스에서 다양한 성공적인 서비스가 나타나면서 더욱더 복잡한 방법으로 사용자의 참여를 도출하고 있다는 점에서는 많은 공헌을 하였다. 특히, 많은 연구자들은 시멘틱 웹 서비스를 지원하는 컴퓨터의 기능을 연구하고 이해하려는 능력을 향상시키기 위해 노력했다. 이러한 연구들-합리적인 접근방식은 기계가 이해할 수 있는 의미 있는 정보를 다양하게 제공함으로써 일반적인 사용자가 이를 사용할 수 있게 하는 것-중에서 대표적인 것으로 웹 인프라를 설계하는 온톨로지 설계, 지능형 추론 등 논리적인 표현방식의 적용 등이 있다. 이는 정보에 대한 의미론적 기능의 표현, 시멘틱 웹에서의 보관 및 검색기능, 이기종 및 분산 웹 리소스에서 수집한 정보를 처리하고 변환하는 기능 등에서 보다 나은 지적 접근방법으로 판단된다. 이에 본 연구의 목적은 시멘틱 웹 응용프로그램 및 기술에 대한 연구 동향 및 비즈니스에서 활용방안에 대한 가이드를 제시하였다.
본 논문에서는 영화 추천을 위해 사용자들이 명시적으로 표시한 신뢰 정보를 이용하여 소셜 네트워크와 유사하게 신뢰 네트워크를 생성하고, 그 사용자들의 연결 정도를 이용하여 추천 시스템에 적용하며, 추천 정보는 시각화 방법을 이용하여 제공하는 방법을 제안한다. 이를 통해 사용자가 명시적으로 신뢰 관계를 표현한 신뢰 네트워크에서 숨겨진 신뢰 관계를 추론한다. 시각화된 추천 정보는 영화, 음악, 인물 등 다양한 토픽에 대한 정보를 구조화된 형태로 제공하는 Freebase를 이용하였으며, 시각화 방법은 다음 3가지와 같다. (1) 사용자가 제공받고자 하는 영화의 수만큼 영화 포스터로 시각화하고, (2) 추천된 영화 중 특정 영화를 선택하면 영화 감독, 주연 배우, 장르 등의 부가적인 정보를 시각화하여 제공한다. 마지막으로 (3) 신뢰 기반의 사용자들 중 임의로 몇 명을 이웃 사용자로 선택하여 추천한다. 본 논문에서는 시각화 방법을 적용함으로써 추천 수 또는 이웃 사용자의 수, 그리고 부가 정보 요청 등 사용자의 의견(요구)을 바탕으로 추천하기 때문에 사용자의 의사결정 능력을 향상시킬 수 있다. 뿐만 아니라 본 논문에서 제안하는 추천 시각화 방법을 통해 동적으로 사용자들의 요구를 반영할 수 있고, Freebase, LinkedMDB, 위키피디아 등 현존하는 LOD의 정보 재사용을 통해 보다 풍부하게 추천 정보를 제공할 수 있다.
로보트 매니퓰레이터는 고도의 비선형 시변 시스템으로써 정밀한 제어가 매우 어려운 제어 대상으로 인식되어 왔으며 따라서 수많은 제어이론의 적용대상이 되어왔다. 로보트 매니퓰레이터의 제어에는 두가지 형태가 있는데 한가지는 궤적계획이고, 또한가지는 궤적 추종이다. 본 논문에서는 궤적 추종을 목적으로 하고, 이를 위해 퍼지논리와 신경회로망을 결합한 지능형 제어를 제안한다. 제안된 제어시스템은 사고 및 추론과 같은 인간의 인식처리에 해당하는 불확실한 것들의 구체화를 가능케하는 퍼지논리와 학습 및 병렬처리능력이 있는 신경회로망을 융합하여 구성된 퍼지-신경망 제어시스템이다. 그러나 이러한 장점을 갖는 퍼지-신경망 제어기도 정확한 제어 규칙의 발생은 어려은데 이는 신경회로망의 지역적 최소치에 빠지는 특성에 기인한다고 볼 수 있다. 그리고 일반적으로 시스템의 비선형 정도는 탐색에 의해서만 알수 있는 성질의 것이므로 본 논문에서는 최적의 탐색알고리듬으로 널리 인정되고 있는 유전알고리듬을 사용하여 전역적이 규칙공간을 탐색한 후 이를 바탕으로 퍼지-신경망 제어기를 완성한다. 제안된 제어시스템의 효율성은 2자유도의 로보트 매니퓰레이터를 사용하여 컴퓨터의 모의실험을 통해 입증된다.
65세 이상 고령운전자의 경우 지난 10년 새 교통사고건수는 3만 7,000건에서 27만 4,000건으로 무려 640.5% 증가되었다. 이는 전체사고에서 차지하는 비율이 1.2%에서 3.1배 증가한 3.7%를 차지하고 있는 것으로 교통안전 관련기관에서는 여러 대책을 강구하고 있다. 무엇보다 고령운전자의 행동특성 및 신체특성에 대한 심층연구를 통해 안전대책과 연계하는 방안이 중요하다 할 수 있다. 본 연구에서는 고령운전자의 행동특성을 측정할 수 있는 운전자 적성검사(Driving Aptitude) 항목과 교통사고 자료를 토대로 고령운전자 운전특성과 사고특성을 연결한 실증연구를 수행하였다. 영향모형 개발을 위해 활용한 방법론은 영과잉 회귀모형을 적용하였고, ZIP 회귀모형과 ZINB 회귀모형에 대하여 베이지안 추론을 이용한 사고예측 모형을 선택하였다. AAE분석결과 ZIP 회귀모형이 적합하며, 3가지 변수속도예측, 주의전환, 인지능력이 고령자사고와 영향관계에 있음을 확인할 수 있었다.
본 연구의 목적은 초등학교 사회 교과서에 포함된 탐구 과제를 정보활동 중심의 도서관활용수업 모형과 비교 분석하고, 사회 교과 학습에서 사서교사가 제공할 수 있는 교육적 역할을 도출하는 것이다. 이를 위하여 국정교과서로 개발되어 활용 중인 초등학교 4 5 6학년 2학기 사회 교과서를 분석하였다. 분석 결과 4 5학년은 개별적으로 교과서에 수록된 삽화, 사진, 텍스트를 비교 분석하여 말로 표현하고, 6학년은 자신의 경험이나 생각 또는 다른 자료에서 찾은 정보를 활용해서 과제를 해결하고 말로 표현하도록 탐구 과제가 구성되어 있는 것으로 나타났다. 따라서 사서교사는 4 5학년에게는 비교, 대조, 조합, 원인과 결과 구분, 사실과 의견 구분 그리고 결론의 예측과 추론 등의 정보활용기술을 지도하는데 참여할 수 있을 것으로 보인다. 6학년에게는 교과교사와의 협력을 바탕으로 장기간에 걸쳐서 과제의 특성에 따른 해결 계획을 수립하고, 자료 수집, 활용, 결과물 완성 및 평가에 이르는 전반적인 정보활용과정을 지도하는데 참여할 수 있다.
가정교과는 역사적으로 '가정생활의 향상'이나 '가정생활에서의 문제 해결 능력 함양' 등 외재적 목적에 의하여 정당화 되어왔지만, 가정교과의 현실적 상황은 가정교과의 교육내용 자체의 가치에 의한 정당화와 내재적 목적에 대한 이론적 규명을 요구하고 있다. 본 연구는 가정과교육의 내재적 목적을 규명하기 위하여 가정교과의 교육내용으로서 가정학의 지식을 가르치는 것이 교육철학적으로 어떤 의미가 있는지 밝히고자 하였다. 학문중심 교육과정의 관점을 받아들일 때, 가정학은 가정생활 현상에 관한 독자적인 개념, 원리, 지식을 체계화한 '지식의 구조'이며 가정교과의 교육내용으로서 고유하고 독자적인 의미를 가진다. 가정과교육의 내재적 가치와 목적은 이러한 교육내용 안에 들어 있으며, 그 교육내용에서 논리적으로 추론되어 나온다. 가정교과의 내재적 목적은 학습자가 가정교과의 교육내용을 잘 이해하여 일상생활의 사태를 가정학적 관점으로 바라볼 수 있는 안목을 형성하고 확장해나가는 데 있다. 학습자는 이러한 '지적 안목'을 바탕으로 가정생활의 실제 사태에서 주어진 상황을 제대로 '해석'하고 '판단'할 수 있게 된다. '가정생활에 대한 지적 안목'은 가정생활과 관련된 모든 생각과 말과 행동의 원천이 된다는 점에서 가정생활에서의 실제적 문제 해결을 의미 있게 하는 토대가 된다. 따라서 종래의 가정과교육내용이 가정생활에 관한 단편적인 지식이나 사실로 파악되었다면, 가정생활에 대해 폭넓은 안목의 형성에 기여하는 가정학의 지식의 구조로 새롭게 해석되어야 한다. 나아가 가정학 지식의 이해가 학습자의 '가정생활에 관한 지적 안목'으로 통합되도록 가르친다면 가정과교육의 내재적 목적이 실현될 것으로 기대된다.
본 연구는 가정과교육에서의 뇌기반 교육원리를 적용한 공감교육 프로그램 개발을 목적으로 한다. 이를 위하여 ADDE(Analysis, Design, Development, Evaluation)의 절차에 따라 공감 및 뇌과학에 관련된 문헌 분석과 2015 개정 기술·가정 교육과정 및 교과서 3종을 분석하여 중학생 대상 가정과 공감교육 프로그램을 개발하고 전문가 평가를 실시하였다. 연구 결과 가정과교육에서의 공감교육을 위한 뇌기반 교육원리는 '모방을 통한 이해', '상상을 통한 추론', '경험을 통한 상호작용', '실천을 통한 내면화'라는 네 가지로 도출된다. 2015 개정 기술·가정 교육과정 및 교과서 분석 결과, 공감은 가정과의 교과역량인 관계형성능력을 기르는 요소로서 '자신', '타인', '공동체'에서의 관계 차원에서 공감 관련 내용요소들이 다루어졌다. 개발된 프로그램의 전문가 타당도 평가를 분석한 결과 전체 항목의 타당도 평균이 4.88, 타당도 지수(CVI)는 0.98로 프로그램이 타당한 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 가정과교육에서의 공감교육의 가능성을 확인할 수 있었고, 현재 가정과교육에서는 뇌과학을 고려한 연구는 미흡한 실정인데 본 연구는 가정과교육에서의 공감교육을 '뇌과학'과 접목하여 새롭게 제시하였다는 점에서 의의가 있다.
이 연구의 목적은 원조 범람이 수원국의 정부지출에 미친 영향을 패널데이터를 이용해 실증 분석하고, 이를 통해 향후 공적개발원조 사업의 운영 방향에 대한 함의를 얻는 데 있다. 이 연구에서는 아프리카 사하라 사막 이남 지역 국가들의 보건 부문에 대한 원조범람지수를 산정하고, 원조범람이 보건 부문에 대한 정부지출에 어떤 영향을 미치는지를 실증분석하였다. 이 연구에서 수행한 실증분석 결과, 원조범람은 보건 부문에 대한 정부지출 수준을 유의미하게 감소시키는 효과를 발생시키는 것을 확인하였다. 그리고 이와 같은 현상이 발생한 것은 신규 사업을 추구하는 공적개발원조 사업의 특징(공여국의 니즈)과 가능하면 더 많은 공적개발원조 자금을 수혜하고자 하는 수원국 정부 간 상호 이익추구에 따른 것으로 추론된다. 분석결과를 토대로, 이 연구에서는 경쟁적이고 과도한 공적개발원조 사업지원이 수원국 정부의 예산운영 과정에 대한 왜곡을 유도해 결과적으로 공적개발원조 사업의 비효율을 초래하므로, 사업지원 과정에서 수원국의 정책 능력에 관한 종합적인 고려가 필요하며, 개발원조위원회(Development Assistance Committee)의 종합조정 기능의 강화가 필요함을 제안하였다.
본 연구는 문화콘텐츠기획의 이해 강의를 통해 PBL(Problem Based Learnign)을 위한 교수 및 학습 방법 도입의 제고와 이를 효과적으로 평가하기 위한 평가요소에 대해 살펴보고자 하였다. 문화와 문화콘텐츠 그리고 콘텐츠기획으로 학습자들에게 하나의 문화콘텐츠가 완성하기까지의 전 과정에서 스토리텔링이 반영되도록하기 위한 충분한 주도적 학습과 문제 중심 학습의 실용적인 교육방법론을 접목하고자 하였다. 이를 위해 교육현장과 실무, 상황에 따라 유기적으로 팀워크와 협력을 잘 할 수 있도록 교수법에 대한 역할은 충실해야 한다. 수업을 듣는 학생들에게 수요를 충족시키고, 이를 설문을 통하여 반영하며 현실 문제를 적용하고, 수업 전 과정을 습득하게 하였다. 수업을 통해 문화콘텐츠를 기획하고 결과물을 완성하기 까지 학습자들은 서로 협력해야 했으며, 창의적인 아이디어로부터 마지막 결과물이 완성되기까지 팀워크에서 스스로 평가와 동료를 평가를 실시하였다. 그 결과를 함께 공유하고 학생 스스로에게 필요한 PBL평가 요소를 조사할 수 있었고, PBL평가방법에 대한 선행연구와 설문 조사를 통해 문화콘텐츠기획의 이해 과목의 평가요소를 도출해 낼 수 있었다. 도출한 평가요소는 기본통계와 워드클라우드분석, AHP분석을 사용하여 평가요소간의 우선순위를 확인해볼 수 있었다. 도출된 평가요소는 소통능력, 기본지식, 추론과정, 전문성, 평가기술이었다. 본 글을 통해 문화콘텐츠기획의 이해과목을 문제중심학습 수업으로 이끌고, 학생들에게 익숙하고 원활한 수업이 될 수 있도록 유도할 수 있었다.
오늘날 데이터 네트워크 AI (DNA) 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션은 비즈니스의 삶의 질과 생산성을 향상시키는 새로운 차원의 서비스를 제공하는 것이 현실이 되었다. 인공지능(AI)은 IoT 데이터(IoT 장치에서 수집한 데이터)의 가치를 높이며, 사물 인터넷(IoT)은 AI의 학습 및 지능 기능을 촉진한다. 딥러닝을 사용하여 대량의 IoT 데이터에서 실시간으로 인사이트를 추출하려면 데이터가 생성되는 IoT 단말 장치에서의 처리능력이 필요하다. 그러나 딥러닝에는 IoT 최종 장치에서 사용할 수 없는 상당 수의 컴퓨팅 리소스가 필요하다. 이러한 문제는 처리를 위해 IoT 최종 장치에서 클라우드 데이터 센터로 대량의 데이터를 전송함으로써 해결되었다. 그러나 IoT 빅 데이터를 클라우드로 전송하면 엄청나게 높은 전송 지연과 주요 관심사인 개인 정보 보호 문제가 발생한다. 분산 컴퓨팅 노드가 IoT 최종 장치 가까이에 배치되는 엣지 컴퓨팅은 높은 계산 및 짧은 지연 시간 요구 사항을 충족하고 사용자의 개인 정보를 보호하는 실행 가능한 솔루션이다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하여 IoT 최종 장치에서 생성된 IoT 빅 데이터의 잠재력을 발휘하는 현재 상태에 대한 포괄적인 검토를 제공한다. 우리는 이것이 DNA 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션 개발에 기여할 것이라고 본다. 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 여러 노드에서 딥러닝 모델의 다양한 분산 교육 및 추론 아키텍처를 설명하고 엣지 컴퓨팅 환경과 네트워크 엣지에서 딥러닝이 유용할 수 있는 다양한 애플리케이션 도메인에서 딥러닝의 다양한 개인 정보 보호 접근 방식을 제공한다. 마지막으로 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하는 열린 문제와 과제에 대해 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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