• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제18권3호
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• pp.457-478
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• 2016

본 연구의 목적은 중학생들의 함수의 그래프 개념에 대한 이해와 발달을 탐색하는 것이다. 본 연구를 위해 일차함수를 학습한 경험이 없는 중학생 2명을 대상으로 약 7개월에 걸쳐 교수실험을 진행하였고, 수업을 진행하고 분석하는 과정에서 두 학생 모두 상황을 그래프로 표현하고 그래프를 상황에 적절하게 해석하는 초기 과제에서 두 변량 사이의 함수 관계보다 산술적인 값들에 주안점을 둔다는 것이 드러났다. 이에 본 연구에서는 함수의 그래프에 대한 이해와 발달, 학생간의 차이점이 드러나는 과제에 주목하여 교사가 학생들에게 제시한 과제의 의도 및 역할, 과제에 대한 학생의 반응을 기술하였다. 특히 학생의 반응은 Castillow-Garsow(2012)가 제안한 과제를 해결하는 방식, 그 방식을 이끌어내는 추론, 과제의 해결로 나누어 분석하였다. 그 결과, 함수의 그래프 표현 및 해석에서 양들의 변화와 연속성에 대한 인식의 중요성을 확인하였다.

• 대한화학회지
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• 제68권4호
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• pp.205-220
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• 2024

본 연구는 초임과학교사학습공동체에서 자연 발생적이며 자발적으로 일어나는 교수학적 추론 과정의 특징을 파악하는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서는 국내 A사범대학에서 화학교육을 전공하고 중등학교교사 임용후보자 선정경쟁시험에 합격하여 임용 첫해 중학교 2학년 과학을 가르치는 교사 세 명이 과학 교수-학습 계획을 함께 하려는 목적으로 자율적으로 구성하여 일 년 동안 운영한 교사학습공동체를 연구 대상으로 하였다. 본 연구에서는 교사학습공동체 34회 모임 중 월 1-2회 녹음 및 전 사록을 선정하여 총 11회 모임의 대화를 Shulman의 교수학적 추론 및 실행 모델 즉, 교과 이해, 교수-학습 계획, 수업, 평가, 반성, 새로운 이해의 과정에 기반하여 연역적 접근과 귀납적 접근을 모두 사용하여 분석하였다. 본 연구 교사학습공동체 교사들의 협력적 교수학적 추론에서는 교수-학습 계획 단계에서 준비, 표상, 수업전략, 조정 뿐 아니라 평가, 반성, 새로운 이해가 나타났다. 교수-학습 계획을 하는 과정에서 교사학습공동체 교사들의 협력적 반성은 준비, 표상, 수업전략, 조정, 평가 각 요소의 새로운 이해로 귀결되어 교수-학습 계획에 관한 논의를 활성화하는 것으로 드러났다.

• 인지과학
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• 제35권1호
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• pp.23-48
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• 2024

대형언어모형(LLM)을 현실에 적용하려는 지속적인 노력에도 불구하고, 인공지능이 맥락을 이해하고 사람의 의도에 맞게 사회적 지지를 제공하는 능력은 아직 제한적이다. 본 연구에서는 LLM이 사람의 감정 상태를 추론하도록 유도하기 위해, 심리 치료 이론을 기반으로 한 공감 체인(Chain of Empathy, CoE) 프롬프트 방법을 새로 개발했다. CoE 기반 LLM은 인지-행동 치료(CBT), 변증법적 행동 치료(DBT), 인간 중심 치료(PCT) 및 현실 치료(RT)와 같은 다양한 심리 치료 방식을 참고하였으며, 각 방식의 목적에 맞게 내담자의 정신 상태를 해석하도록 설계했다. CoE 기반 추론을 유도하지 않은 조건에서는 LLM이 사회적 지지를 구하는 내담자의 글에 주로 탐색적 공감 표현(예: 개방형 질문)만을 생성했으며, 추론을 유도한 조건에서는 각 심리 치료 모형을 대표하는 정신 상태 추론 방법과 일치하는 다양한 공감 표현을 생성했다. 공감 표현 분류 과제에서 CBT 기반 CoE는 감정적 반응, 탐색, 해석 등을 가장 균형적으로 분류하였으나, DBT 및 PCT 기반 CoE는 감정적 반응 공감 표현을 더 잘 분류하였다. 추가로, 각 프롬프트 조건 별로 생성된 텍스트 데이터를 정성적으로 분석하고 정렬 정확도를 평가하였다. 본 연구의 결과는 감정 및 맥락 이해가 인간-인공지능 의사소통에 미치는 영향에 대한 함의를 제공한다. 특히 인공지능이 안전하고 공감적으로 인간과 소통하는 데 있어 추론 방식이 중요하다는 근거를 제공하며, 이러한 추론 능력을 높이는 데 심리학의 이론이 인공지능의 발전과 활용에 기여할 수 있음을 시사한다.

• 정보관리학회지
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• 제25권1호
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• pp.149-171
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• 2008

차세대 인터넷 기술로 각광받은 시맨틱 웹의 완전한 사용은 도메인 영역의 지식표현과 지식추론의 성능에 달려있다. 특히 표현된 지식을 기계가 이해하여 인간과 도메인들 간의 상호작용을 위해서는 더욱 형식적이고 명시적인 지식과 추론 표현이 기반된 웹 온톨로지 구축이 중요하다. 더구나 웹 온톨로지간의 상호작용은 시맨틱 웹의 기술적 완성을 위한 중요 요소이나 현재 웹 온톨로지의 구축을 위한 표준화된 모델링 방법의 부족으로 인해, 구축된 웹 온톨로지의 상호작용과 이해가 어려운 상황이다. 따라서 이같은 문제를 해결하기 위해 본 논문은 온톨로지의 지식 표현과 추론에 따른 단계를 명확하게 정의하고 정의된 각 단계에 따라 기술논리의 TBox와 ABox의 지식표현 구조와 SWRL 기반의 추론 규칙을 바탕으로 하는 웹 온톨로지 모델링 방법을 제안한다. 제안된 방법의 성능 검증을 위해 제안된 웹 온톨로지 모델링 과정에 따라 웹 온톨로지들을 구축하였고, 구축된 웹 온톨로지들의 추론에 따른 상호작용 성능을 실험하여 본 논문의 유용성을 입증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.634-636
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• 2005

지능형 로봇 기술이 발전하면서 영상에서 장면을 이해하는 연구가 많은 관심을 받고 있으며, 최근에는 불확실한 환경에서도 좋은 성능을 발휘할 수 있는 확률적 접근 방법이 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 확률적 모델링이 가능한 베이지안 네트워크(BN)를 이용해서 장면 인식 추론 모듈을 설계하고, 실제 환경에서 얻어진 증거 및 베이지안 추론 결과를 결합하여 분류 성능을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 영상 정보는 시간에 대해 연속성을 가지고 있기 때문에, 증거 정보와 베이지안 추론 결과들을 적절히 결합하면 더 좋은 결과를 예상할 수 있으며, 본 논문에서는 확신 요소(Certainty Factor: CF) 분석에 의한 결합 방법을 사용하였다. 성능 평가 실험을 위해서 SET (Scale Invariant Feature Transform) 기법을 이용하여 물체 인식 처리를 수행하고, 여기서 얻어진 데이터를 베이지안 추론의 증거로 사용하였으며, 전문가의 CF 값 정의에 의한 베이지안 네트워크 설계 방법을 이용하였다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제10권1호
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• pp.91-111
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• 2007

본 연구는 컴퓨터를 활용하여 동적이며 직관적인 시각화 자료를 활용하여 실험에 참가한 고등학교 학생들의 수열 개념에 대해서 수열의 합 공식에 대해 귀납 추론으로 공식을 학생 스스로가 추론할 수 있는지를 알아보고자 했다. 학생들은 스스로가 수열의 합 공식을 사용하지 않고 귀납 추론으로 공식을 유도할 수 있음을 보았다. 또한 무한급수에서의 무한의 오개념인 잠재적 무한의 개념을 가진 학생들이 본 실험 자료로 학습을 하였을 때에 무한의 올바른 개념인 실 무한의 개념을 이해하는데 도움을 주는지에 대하여 연구를 하였는데 실험에 참가한 실험 학생들은 잠재적 무한 개념을 가지고 있었고 동적이고 직관적인 시각화 자료를 가지고 수업 후 실 무한의 개념으로의 변화가 있었다. 이들 학생들은 또한 컴퓨터를 활용하여 동적이고 직관적인 시각화 자료에 대해서 매우 흥미를 느꼈고, 수학에 대한 태도에도 영향을 주었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.97-99
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• 2003

대부분의 웹 문서들은 HTML이나 XML로 표현된 웹의 정보들은 Syntactic 구조를 기반으로 표현되기 때문에, 소프트웨어가 정보를 처리하는데 한계가 있다. HTML은 문서의 display안을 위한 tag기반의 문서 표현 방식이고, XML은 문서의 구조를 사람이 이해하기 쉽도록 제안된 표현 방식이기 때문이다. 따라서, HTML 및 XML로 표현된 정보들을 가지고 서비스를 제공하는 웹 에이전트들은 사용자들에게 의미있는 서비스를 제공하기 위해 오프라인 상에서 많은 수작업을 수행해야만 했다. 이와 같은 문제점을 극복하기 위해서 미국과 유럽에서는 시멘틱 웹에 대한 연구를 활발히 진행하고 있다. 시멘틱 웹은 기존의 웹과는 달리 소프트웨어가 이해하고 처리 할 수 있는 형태(machine processable)로 정보를 표현하기 때문에 오프라인 상에서 수행되던 많은 작업들을 에이전트가 이해하고 처리할 수 있게 되었다. 그러나. 온톨로지를 구축하는 과정에서도 필연적으로 정보의 31(Incorrect, incomplete, Inconsistence)가 나타나고, 서비스의 결과 또한 온톨로지에 의해 좌우된다는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 후방향 추론기법을 이용한 추론엔진은 다음과 같은 시스템을 제안한다. 첫째. 시멘틱 웹을 이용함으로써 소프트웨어 에이전트의 자동화 시스템을 제안한다. 둘째 은톨로지 정보의 한계성을 극복하기 위해 규칙기반의 후방향 추론 기법을 사용하는 시멘틱 추론엔진을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 후방향 추론기법을 이용한 시멘틱 추론시스템은 사용자의 질의를 입력받아. 온톨로지와 시멘틱 웹 문서의 정보를 이용하여 후방향 추론을 수행함으로써 웹 정보의 불완전성을 완화하고, 온톨로지의 영향력를 감소시킴으로써 웹 서비스의 질을 향상시키는데 목적이 있다.RED에 비해 향상된 성능을 보여주었다.웍스 네트워크상의 다양한 디바이스들간의 네트워크 다양화와 분산화 기능을 얻을 수 있었고, 기존의 고가의 해외 솔루션인 Echelon사의 LonMaker 소프트웨어를 사용하지 않고도 국내의 순수 솔루션인 리눅스 기반의 LonWare 3.0 다중 바인딩 기능을 통해 저 비용으로 홈 네트워크 구성 관리 서버 시스템 개발에 대한 비용을 줄일 수 있다. 기대된다.e 함량이 대체로 높게 나타났다. 점미가 수가용성분에서 goucose대비 용출함량이 고르게 나타나는 경향을 보였고 흑미는 알칼리가용분에서 glucose가 상당량(0.68%) 포함되고 있음을 보여주었고 arabinose(0.68%), xylose(0.05%)도 다른 종류에 비해서 다량 함유한 것으로 나타났다. 흑미는 총식이섬유 함량이 높고 pectic substances, hemicellulose, uronic acid 함량이 높아서 콜레스테롤 저하 등의 효과가 기대되며 고섬유식품으로서 조리 특성 연구가 필요한 것으로 사료된다.리하였다. 얻어진 소견(所見)은 다음과 같았다. 1. 모년령(母年齡), 임신회수(姙娠回數), 임신기간(姙娠其間), 출산시체중등(出産時體重等)의 제요인(諸要因)은 주산기사망(周産基死亡)에 대(對)하여 통계적(統計的)으로 유의(有意)한 영향을 미치고 있어 $25{\sim}29$세(歲)의 연령군에서, 2번째 임신과 2번째의 출산에서 그리고 만삭의 임신 기간에, 출산시체중(出産時體重) $3.50{\sim}3.99kg$사이의 아이에서 그 주산기사망률(周産基死亡率)이 각각 가장 낮았다. 2. 사산(死産)과 초생아사망(初生兒死亡)을 구분(區分)하여 고려해 볼때 사산(死産)은 모성(母性)의 임신력(姙娠歷)과 매우 밀접한 관련이 있는 것으

• 지능정보연구
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• 제1권1호
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• pp.1-22
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• 1995

본 연구에서 퍼지인식도(Fuzzy Cognitive Map) 개념을 기초로 하여 (1) 특정 문제영역에 대한 전문가의 인과관계 지식(causal knowledge)을 추출하는 알고리즘을 제시하고, (2) 이 알고리즘에 기초하여 작성된 해당 문제영역에 대한 여러 전문가들의 인과관계 지식을 계층별로 분해하여, (3) 해당 계층간의 양방향 추론이 가능한 추론메카니즘을 제시하고자 한다. 특정 문제영역에 있어서의 인과관계 지식이란 해당 문제를 구성하는 여러 개념간에 존재하는 인과관계를 표현한 지식을 의미한다. 이러한 인과관계 지식은 기존의 IF-THEN 형태의 규칙과는 달리 행렬형태로 표현되기 때문에 수학적인 연산이 가능하다. 특정 문제영역에 대한 전문가의 인과관계 지식을 추출하는 알고리즘은 집합연산에 의거하여 개발되었으며, 특히 상반된 의견을 보이는 전문가들의 의견을 통합하여 하나의 통합된 인과관계 지식베이스를 구축하는데 유용하다. 그러나, 주어진 문제가 복잡하여 다양한 개념들이 수반되면, 자연히 인과관계 지식베이스의 규모도 커지게 되므로 이를 다루는데 비효율성이 개재되기 마련이다. 따라서 이러한 비효율성을 해소하기 위하여 주어진 문제를 여러계측(Hierarchy)으로 분해하여, 해당 계층별로 인과관계 지식베이스를 구축하고 각 계층별 인과관계 지식베이스를 연결하여 추론하는 메카니즘을 개발하면 효과적인 추론이 가능하다. 이러한 계층별 분해는 행렬의 분해와 같은 개념으로도 이해될 수 있다는 특징이 있어 그 연산이 간단명료하다는 장점이 있다. 이와같이 분해된 인과관계 지식베이스는 계층간의 추론메카니즘을 통하여 서로 연결된다. 이를 위하여 본 연구에서는 상향 또는 하향방식이 추론이 가능한 양방향 추론방식을 제시하여 주식시장에서의 투자분석 문제에 적용하여 그 효율성을 검증하였다.

• 월간경쟁저널
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• 113호
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• pp.15-31
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• 2005

최근 미국의 법원은 담합을 입증하려는 시도를 주로 경제적 증거에 입각하여 분석하는 추세를 보여 왔다. 하지만 담합의 존재를 입증하는데 있어서 경제분석의 역할에도 많은 이견이 날카롭게 표출되었다. 담합의 존재에 관한 경제적 증거를 분석하는 데에 있어 유일한 합리적 근거는 최신과점이론(Modern oligopoly theory)이다. 그런데 증인으로 나선 많은 경제학자들과 법원이 최신과점이론에 자신들의 분석을 뚜렷이 기초하지 않았기 때문에, 판례법의 현 상태가 불만족스럽다고 주장하는 것이 본 논문의 핵심적 내용이다. 셔먼법 제1조는 ''계약, 결합, 공모(contract, combination, or conspiracy)에 의해 초래되는 거래(즉 경쟁)의 불합리한 제한을 규제''하는데, 이러한 계약 결합, 공모의''용어들은 합의라는 하나의 개념으로 통합하여 이해''할 수 있다. 제 1조는 다수의 당사자가 ''단일한 목적, 공통된 의도와 의견의 일치, 혹은 의사의 합치(Meeting of minds)'', 즉 ''공통된 계획에 대한 의식적 참가(consious commitment to a common scheme)''를 합의한 모든 협약을 규제한다. 셔먼법 제 1조 위반을 입증하기 위해서는 일치된 행동이 합의 하에서 일어났음을 입증해야 한다. 미국 법원은 합의를 추론할 수 있는 증거력 있는 정황증거(admissible circumstantial evidence)의 원칙을 확립하였다. 독점가격에 가까운 수준의 과점가격 설정은 ''조정되었다(coordinated)''라고 칭해지는데, 이는 ''구두 합의''와 ''암묵적 합의''의 두 가지 형태로 나뉜다. 한편, 일회게임 과점 모형과 반복게임 모형은 과점이론의 핵심을 이룬다. 과점에 대한 Chamberlin의 견해는 본래 게임과 Stigler의 모형은 그와 같은 생각의 오류를 가르쳤다. 그러나 판례법은, Petroleum products antitrust litigation사건과 reserve supply사건에서 볼 수 있듯이 종종 그러한 교훈을 망각했다. 최신과정이론과 판례를 종합해 보면, 합의의 존재에 관해 경제학자가 이끌어내는 추론과 법원이 이끌어내는 추론을 포괄하는 다음의 네 가지 일반적 원칙이 도출된다. 1. 합의가 추론되기 위해서는 상호의존성을 넘는 무언가가 먼저 제시되어야 한다. 2. 합의의 존재는 일회게임 과점 모형에서의 비협조적 내쉬균형과 일치하는 행동으로부터는 추론될 수 없다. 3. 합의의 존재는, 비록 무한반복 과점게임에서의 비협조적 내쉬균형(혹은 Chamberlin-Fellner식의 과점)과 일치하더라도, 일회게임 과점 모형에서의 비협조적 내쉬균형과 일치하지 않는 행동으로부터 추론될 수 있다. 4. 증거는 구두합의의 존재를 뒷받침해야만 한다. 이러한 원칙에서 얻을 수 있는 가장 중요한 교훈은, 합의가 존재하지 않을 경우 과점상황으로부터는 독점가격이 예상될 수 없다는 사실을 법원이 인식하는 것만으로도 합의의 추론에서 범하기 쉬운 가장 큰 오류를 회피할 수 있다는 것이다.

• 정보관리학회지
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• 제28권3호
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• pp.123-139
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• 2011

유비쿼터스 컴퓨팅의 주요 기술인 상황인지는 환경을 구성하는 다양한 종류의 정보 기기로부터 전달되는 상황 정보를 이해하고 처리하며, 다양한 도메인에 유연하게 적용할 수 있는 상황인지 모델을 필요로 한다. 시맨틱 웹 기술 기반의 온톨로지는 구조화된 공통의 포맷을 이용하고 의미적인 정보의 표현이 가능하므로, 시스템이 상황 정보를 공유하고 이해, 추론함으로써 효과적인 상황인지가 가능하다. 따라서 온톨로지를 이용한 상황인지 모델이 여러 연구에서 제시되어 왔는데, 본 논문에서는 이러한 기존 연구들에 대한 분석을 바탕으로 상황인지 모델의 범용성과 확장성을 위해 온톨로지의 구조를 계층화하고 이를 기반으로 상황인지 시스템을 구현하여 실제 u-Convention 도메인에 적용하였다. 또한 OWL-DL의 기술논리와 SWRL 규칙 추론을 결합함으로써 복합적인 상황을 효과적으로 추론하는 방법을 제시하였다.