본 연구에서는 글이해시의 참조관계 처리과정에서 맥락이 어떤 역할을 하며 다른 통사단서와는 어떤 관계를 갖는지를 대명사 해결을 중심으로 조사했다. 실험 1에서는 대용어 문장의 국소적 맥락에 의한 촉진효과가 관찰되었다. 그러나 맥락과 통사단서간의 상호작용으로 맥락 촉진효과는 통사적 명료조건에서보다는 애매조건에서 더 강하게 나타났다. 실험 2에서는 국소적 맥락정보가 없더라도 선행글의 전체주제적 맥락정보가 촉진제 역할을 하는 것으로 밝혀졌다. 또한 전체주의적 맥락이 주어지는 경우 글의 표면구조적 특성에 따른 위치효과가 나타나지 않았다. 즉 두 개의 실험을 통해 대명사 해결에 미치는 통사단서의 효과가 일부 지지되었으며, 특히 맥락효과는 국소적, 총체적 수준에서 모두 일관되게 입증되었다.
본 논문에서는 사용자 중심의 커뮤니티를 정의하고, 사용자의 맥락 정보를 이용한 커뮤니티 구성 방법과 맥락정보 변화에 따른 동적 커뮤니티 재구성 방법을 제안한다. 최근 유비쿼터스 스마트 공간에서 협업 서비스를 제공하기 위한 방법으로 커뮤니티 컴퓨팅에 대한 관심이 증대되고 있다. 하지만 기존 커뮤니티 컴퓨팅 관련 연구에서는 정적인 커뮤니티 구성으로 인해 사용자의 행동 변화에 따른 커뮤니티의 동적 구성이 어렵다. 따라서 커뮤니티를 사용자의 행동에 따라 구성하기 위해서는 사용자 맥락 정보를 이용하는 것이 필요하다. 제안된 방법은 사용자 중심의 정형화된 맥락 모델을 이용하여 사용자의 관심사를 추론하고 커뮤니티의 목적을 설정한다. 그리고 주기적인 사용자의 맥락 정보 감시를 통해 사용자의 행동 변화에 따라 동적으로 커뮤니티 재구성이 가능하게 한다. 커뮤니티 관리 모듈은 사용자의 맥락 정보를 이용하여 구성원들 사이의 관계성을 분석하고, 분석된 관계를 바탕으로 커뮤니티의 특성을 결정한다. 제안된 기법의 유용성을 검증하기 위해서, 맥락인식 기반의 증강현실 경험 공유 시스템을 이용하였고, 사용자의 맥락 정보의 변화에 따른 동적 커뮤니티 구성과 커뮤니티 구성원들간의 콘텐츠에 대한 선택적 공유를 실험하였다. 제안된 방법을 활용하면 선택적 공유를 위한 동적 커뮤니티 구성이 가능하게 될 것으로 기대된다.
이 연구는 고등학교 지구과학 탐구활동에서 소그룹활동을 학생들의 대화를 중심으로 분석하고, 반성적 탐구활동이 교육과정별로 어떤 차이를 보이고 소그룹내의 상호작용특성에 따라 반성적 탐구양식의 차이가 어떠한지 알아보는 것이다. 그럼으로써 학생들이 어떤 반성적 탐구양식을 보이며 어떻게 발달시키는지에 관한 이해를 제공하고, 수업속의 맥락은 이러한 반성적 탐구학습을 증진시키고 억압하기위해서 어떻게 상호작용 하는지를 알아보고자 하였다. 이에 대한 연구문제로 소그룹을 이용한 탐구활동 수업과 반성적 탐구활동수업 중 반성적 에피소드의 차이가 있는가, 소그룹내의 그룹상호작용의 특징에 따른 반성적 탐구유형의 차이는 있는가를 설정하였다. 이를 위해 고등학교 1학년 2개 학급을 선정 기존의 우리나라 교육과정에 의거한 탐구활동수업 4차시, 반성적 탐구교육과정 수업 4차시를 각각 실시하고 수업을 녹화 전사해서 언어행동 분석틀과 반성적 탐구의 3가지 맥락을 통해 분석하였다. 연구 결과 두 교육과정 모두 도입에서 두 교육과정 모두 A-AD맥락의 반성적 탐구가 전형적으로 자주 나타나며, 반성적 탐구 교육과정수업에서는 AD-SR가 주로 나오는 것으로 보아 과제활동초기에 역할 분담과 과제 활동의 전략을 세우며, 전략을 세울 때 영역개념을 이용하는 것을 안수 있었다. 우리나라 교육과정 수업에서는 반성적 탐구진술이 간단하고 계획과정이 짧으며, 주로 과제 맥락 내에서 반성적 탐구를 하는 것으로 나타났다. 전개부분에서는 두 교육과정모두 DI-DP, DI-A맥락의 반성적 탐구가 나타나 자료 항목과 자료 패턴 그리고 인공물과 관련시키는 반성적 탐구가 공통적으로 나타나며 반성적 교육과정수업에서는 대체로 자료 맥락의 영역개념과 과제 맥락을 연결시키는 반성적 탐구가 잘 나타나고 있다. 반면 우리나라 교육과정에서 주로 과제 맥락 내에서 반성적 탐구가 나타났다. 정리단계에서는 반성적 교육과정 수업에서는 DC-DP가 주로 나타났으며 우리나라 교육과정수업에서는 DC-DP DP-AD맥락의 반성적 탐구가 나타났다. 정리활동에서 우리나라 교육과정은 반성적 교육과정보다 자료 맥락의 영역개념을 더 자주 이용하고 다양한 맥락의 반성적 탐구가 나오고 있으며, 이는 우리나라 교육과정의 학습지의 활동이나 문제는 학생들에게 익숙하고, 자료 패턴을 가지고 행동결정으로 연결짓는 활동이 명확히 제시되었기 때문이라고 판단된다. 두 그룹의 상호작용 특징에 따른 반성적 탐구의 성향의 차이는 도입단계에서 그룹의 특징과 상관없이 A-AD, AD-SR맥락의 반성적 탐구가 나왔으며 전개와 정리단계에서는 N그룹에서는 DP와 관련된 의미 있는 반성적 탐구가 나오는 반면 M그룹에서는 이러한 맥락의 반성적 탐구는 아주 드물게 나타나며, GN과 관련된 행동결정이 자주 보이고 있었다. 정리활동시 주로 하는 기록 활동에서 N그룹에서는 다양한 맥락에서 반성적 탐구를 하고 있는 것에 비해 비교 그룹에서는 서로 견제하고 확인하는 상호작용의 특징에서 나타나는 AD-SR맥락의 반성적 탐구가 자주 나타났다. 반성적 탐구 척도 두 그룹을 비교 했을 때 CON 상호작용의 특징이 낮게 나타나는 N그룹이 양적으로 그리고 내용적으로 더 의미 있는 반성적 탐구를 했다
과학교육에서 효과적인 과학 수업을 위하여 과학사 도입의 중요성이 계속 강조되어 왔다. 이에 따라 과학 교과서에는 많은 과학사 자료가 사용되고 있다. 하지만 과학 교과서에 사용된 과학사 자료가 어떤 유형과 맥락에서 어떠한 역할을 하고 있는 지에 대한 면밀한 분석은 이루어지지 못한 실정이다. 이에 본 연구에서는 선행 연구와 관련 문헌 분석을 통해 과학 교과서에 사용된 과학사 자료를 분석하기 위한 3차원 틀을 개발하고, 이를 제 7차 교육과정의 과학 교과서 지구과학 내용을 대상으로 적용하였다. 개발된 분석틀은 수업맥락, 역할, 제시유형의 3개 차원으로 구성된다. 수업맥락 차원은 흥미, 사회-문화적, 인식론적, 개념적 맥락의 4가지 영역으로 세분되며, 제시유형 차원은 에피소드/일화, 발견/고안, 선형적인 발전, 역사적 실험의 4가지 영역으로 세분된다. 역할 차원은 기본적, 보충적, 탐구적의 3가지 영역으로 세분된다. 개발된 3차원 분석틀을 적용하여 과학 교과서의 지구과학사 자료들을 분석한 결과, 수업맥락 차원에서는 개념적 맥락의 과학사 자료가 모든 학년별 과학 교과서에서 가장 많았다. 역할 차원에서는 기본적 역할이 압도적으로 많았으며, 탐구적 역할의 경우에는 매우 적었다. 제시유형 차원에서는 발견/고안과 선형적인 발전 유형이 대부분이었고, 에피소드/일화 유형의 자료는 주로 흥미 맥락과 연계되어 극히 일부만 사용되고 있었다. 3차원 각 영역들을 48개의 조합으로 분석한 결과, '개념적 수업맥락-기본적 역할-발견/고안 유형'과 '개념적 수업맥락-기본적 역할-선형적 발전 유형' 2개 조합에 집중되었으며, 나머지 조합들의 빈도는 매우 낮았다. 전체적으로 3차원 분석틀 각 영역에 부합하는 과학사 자료가 과학 교과서에 다양하게 포함되지 못하고 일부 영역에만 집중되는 것으로 나타났으며, 이러한 연구 결과는 앞으로 다양한 수업맥락, 역할, 그리고 유형으로 과학사 자료들이 개발될 필요가 있음을 시사한다.
본 연구에서는 현대 사회의 주요 흐름인 '발전과 진화'의 방향성에서 한발 물러나, '지우는' 경험과 그 감성에 대한 연구 가능성을 탐색하고자 하였다. 이를 위해, 지금까지 많은 주목을 받지 못한 키워드인 지우는 경험에 대한 통합적 문헌조사를 우선적으로 수행하였으며, 이를 토대로 실제 사용자들을 대상으로 하는 맥락 질문법을 진행하였다. 맥락 질문법의 경우, 아날로그적인 연필-지우개 사용맥락, 디지털의 대표적인 맥락인 컴퓨터-키보드 사용맥락, 마지막으로 최근 활발한 활용을 보이는 Tablet PC 사용맥락에 따른 사용자들을 모집한 후, 각각의 사용맥락에 대한 In-depth한 정성적 인터뷰 및 정량적 자료 수집을 진행하였다. 결과적으로, 지우는 맥락에서는 특정 내용을 잘 지워내는 상황적 효용뿐만 아니라 이를 수행하는 사용자에게도 정서적으로 만족스러운 경험을 제공해야함을 확인할 수 있었다. 해당 연구에서 진행된 탐험적 시도 및 실증적 결과들은 향후 연구들에 대한 학술적 접근과 함께 실용적 관점에서의 디자인 함의를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 맥락 인식 (context-aware) 애플리케이션 개발에 있어서 사용자의 맥락 정보를 보다 효과적으로 처리할 수 있는 사용자 중심의 맥락 모델을 제안한다. 유비쿼터스 컴퓨팅 개념의 확산과 함께 맥락 인식 애플리케이션들에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 하지만, 맥락에 대한 정의는 여전히 모호하며, 애플리케이션들 마다 서로 다른 형태의 맥락을 활용하고 있기 때문에, 맥락에 대한 보다 구체적인 정의와 다양한 애플리케이션에 활용 가능한 형태의 맥락 모델이 필요하다. 제안된 사용자 중심의 맥락 모델에서는 사용자가 애플리케이션과 상호작용할 때 사용자의 직접적인 명령을 제외한 사용자와 관련된 정보를 맥락으로 정의한다. 또한, 제안된 사용자 중심의 맥락은 5W1H 형태로 구조화한 맥락요소 (ContextElement), 맥락 요소들을 편리하게 처리할 수 있는 연산자들을 포함하는 맥락 (Context), 그리고 단편적인 맥락 정보뿐만 아니라 기존의 맥락 정보까지도 활용할 수 있는 맥락메모리 (ContextMemory)로 구성된다. 특히, 다양한 센서들로부터 획득된 정보를 맥락 모델의 인터페이스를 통해서 맥락 인식 애플리케이션에서 활용할 수 있기 때문에, 서로 다른 맥락 인식 애플리케이션들을 개발함에 있어서도 동일한 맥락 모델을 사용할 수 있는 장점이 있다. 제안된 맥락 모델의 유용함을 보이기 위해서, 센서로부터 획득된 맥락 정보를 처리하는데 소요되는 시간을 측정하는 실험을 하였다. 따라서 제안된 사용자 중심의 맥락 모델은 사용자와 맥락 인식 애플리케이션간 자연스러운 상호작용을 지원할 것으로 기대된다.) kcal/mol의 생성활성화 에너지 감을 나타내었고, TGA로부터의 분해활성화 에너지는 각각 31.94, 30.84, 24.16 kcal/mol의 값을 나타내었다.로 감소되었다(35.2% vs. 77.4%; p<0.01). 실험 2에서 다양한 정자 농도에 의한 정자 침투율과 정상 수정률을 바탕으로 판단했을 때 $4.6{\times}10^6/ml$의 정자 농도가 다른 정자 농도에 비해 난구 세포부착 난자의 체외 수정에 적합한 것으로 나타났다. 체외 수정과정에서 난구 세포 부착된 상태로 수정된 난자는 나화 난자에 비해 유의적으로(p<0.05) 높은 분할률(48.8% vs. 58.9%), 배반포 형성률(11.0% vs. 22.8%)과 배반포 세포수$(22{\pm}2\;vs.\;29{\pm}2)$를 나타내었다. 본 연구의 결과로부터 돼지의 체외 수정과정에서 난구 세포의 존재는 정자 침투를 저해하지만 분할률, 배반포 형성률 및 배반포의 세포수를 증가시키는 것으로 사료된다.수의 유출입 지점에 온도센서를 부착하여 냉각수의 온도를 측정하고 냉각수의 공급량과 대기의 온도 등을 측정하여 대사열의 발생을 추정할 수 있었다. 동시에 이를 이용하여 유가배양시 기질을 공급하는 공정변수로 사용하였다 [8]. 생물학적인 폐수처리장치인 활성 슬러지법에서 미생물의 활성을 측정하는 방법은 아직 그다지 개발되어있지 않다. 본 연구에서는 슬러지의 주 구성원이 미생물인 점에 착안하여 침전시 슬러지층과 상등액의 온도차를 측정하여 대사열량의 발생량을 측정하고 슬러지의 활성을 측정할 수 있는 방법을 개발하였다.enin과
본 논문에서는 지능형 정보 공간에서의 모바일 증강 현실 기반 환경 제어, u-콘텐츠의 개인화, 선택적 공유 및 협업의 개념을 포함하는 맥락 인식 모바일 증강 현실 (Context-aware Mobile AR) 시스템을 제안한다. 유비쿼터스 컴퓨팅 인프라의 발전으로 눈에 보이지 않는 컴퓨팅 리소스들로부터 획득되는 환경 및 개인의 맥락정보와 u-콘텐츠 활용의 용이성이 증가하고 있다. 하지만 사용자들이 눈에 보이지 않는 수많은 스마트 오브젝트들을 인지하기가 어려우며, 인터페이스의 복잡성으로 인하여 스마트 오브젝트들을 제어하는 것 역시 쉽지 않다. 또한, 다양한 u-콘텐츠의 획일적인 증강은 사용자에게 혼란만을 가중시키는 문제를 유발한다. 따라서, 제안된 시스템은 맥락 인지 기술과 모바일 증강 현실 기술을 접목하여 개인화된 스마트 오브젝트 컨트롤과 개인화된 u-콘텐츠의 증강 및 선택적인 공유를 가능하게 하고자 한다.
백채널은 화자의 말에 언어 및 비언어적으로 반응하는 것으로 상대의 대화 참여를 유도하는 역할을 한다. 백채널은 보편형 대화 참여와 반응형 대화 참여로 나뉠 수 있다. 보편형 대화 참여는 화자에게 대화를 장려하도록 하는 단순한 반응이다. 반면에 반응형 대화 참여는 화자의 발화 의도를 파악하고 그에 맞게 반응하는 것이다. 이때 발화의 의미를 파악하기 위해서는 표면적인 의미뿐만 아니라 대화의 맥락을 이해해야 한다. 본 논문에서는 대화 맥락을 반영한 백채널 예측 모델을 제안하고 예측 성능을 개선하고자 한다. 대화 맥락을 요약하기 위한 방법으로 전체 요약과 선택 요약을 제안한다. 한국어 상담 데이터를 대상으로 실험한 결과는 현재 발화만 사용했을 때보다 제안한 방식으로 대화 맥락을 반영했을 때 성능이 향상되었다.
스마트폰, GPS 장비, 위치 기반 소셜네트워크의 발달로 방대한 이동 경로 데이터 수집이 가능하게 됐다. 이를 통해 다양한 분야에서 GPS 데이터를 가지고 사람의 이동성을 분석하고 POI를 예측하는 기회가 많아졌다. 실생활에서 사람의 이동성은 다양한 상황에 영향을 받지만, 실제 GPS 데이터는 위치, 시간 정보의 수준이다. 따라서 다양한 상황을 내재하는 정보가 사람의 이동성 분석과 POI 예측에 필요하다. 본 논문에서는 POI의 순위, 사용자의 POI 활동, 카테고리 선호도 같은 맥락적 특징을 이용하여 이에 관련된 상황에 맞는 POI 시퀀스를 예측하는 Contextual LSTM 기반 딥러닝 기법을 제안한다. Contextual LSTM은 사람의 이동성에 영향을 주는 시퀀스의 맥락적 특징을 모델에 통합하기 위해 LSTM을 확장한다. 제안된 기법은 HITS 알고리즘과 여러 제약조건 기반으로 추출한 맥락적 특징별로 딥 러닝 모델에 통합하여 각각 POI 시퀀스를 검출했으며, 다양한 맥락적 특징에 대해서 공공 데이터와 수집한 데이터로 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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