정보검색 엔진이 제공하는 홈페이지의 분류체계는 사용자보다는 시스템을 고려하여 구성되기 쉽다. 본 연구는 대표적인 검색엔진들을 중심으로 분류체계에서 대분류 및 중분류에 대한 사용자들의 심성 모형을 조사하고, 이를 바탕으로 중복 분류체계와 단선 분류체계를 구성하였다. 중복 분류체계에서는 한 하위 분류 명이 여러 상위 분류에 소속될수 있으며, 단선 분류체계에서는 그렇지 않다. 심마니 분류체계를 포함시켜, 세 분류체계를 디자인한 다음 검색 문제를 제시하여 이에 대한 분류 검색 수행을 2차에 걸쳐 관찰하였다. 정답 빈도. 검색에 소요된 단계수 및 경과한 시간 등의 자료를 종합적으로 볼 때, 중복 분류체계에서의 수행이 다른 두 조건보다 좋았다. 이는 적절한 분류체계에서 분류 검색이 향상될 수 있음을 시사한다. 그러나, 분류체계에 대한 재인 검사 점수는 단선 분류체계에서 가장 좋았다. 이는 분류 검색 수행과 분류체계의 재인 기억이 분류체계의 학습에서 상이한 측면을 반영할 것임을 시사한다. 끝으로 분류의 조직화, 인터페이스 방식, 사전지식, 탐색학습 및 응용 영역에 대한 논의가 있었다.
인터넷의 성장에 따라 많은 웹사이트가 생기고, 더 많은 정보가 웹사이트에 등록되었다. 웹사이트에 등록되는 정보가 많을수록, 사용자가 원하는 정보를 얻기가 쉽지 않다. 따라서, 사용자가 원하는 정보를 쉽게 찾을 수 있도록, 웹사이트 내에 전문(full-text) 검색엔진을 도입하기도 한다. 본 논문에서는 사용자가 자연어를 이용한 대화를 통해 웹사이트 내의 정보를 습득할 수 있도록 하는 대화형 도우미 에이전트를 개발한다. 제안한 방법은 전통적인 자연어 처리 기법이 아닌 인공지능의 패턴매칭에 기반한다. 사용자가 문장을 입력하면, 한글 전처리과정을 통해 사용자의 문장을 분석하고, 이미 작성되어 있는 지식과의 매칭을 통해 사용자에게 알맞은 대답을 제시한다. 지식은 XML 형식으로 저장되며, 사용자가 입력한 문장과 아주 똑같지 않더라도, 어느 정도의 유사도를 가지고 대답을 이끌어낼 수 있다. 실험결과 동일한 의미를 가진 다양한 형태의 문장을 입력했을 경우에도 동일 패턴임을 인식하여, 사용자가 원하는 결과를 낼 수 있었다.
게임의 발달은 시각적으로 현실에 가까운 게임캐릭터의 탄생을 가져왔고 현재는 아바타나 이모티 콘 등으로 게임 캐릭터에 감정을 불어넣는 움직임이 활발히 진행되고는 있으나 이는 유동적으로 변화하는 게임 속 환경에 능동적으로 대처하는 감정표현이 아닌 1차적인 입력에 의해 결과 값만을 표현하는 것으로서, 아직 깊이 있는 게임캐릭터의 감정표현은 이루어지고 있지 않다. 이에 본 논문은 유동적으로 변화하는 게임 속 환경에 능동적으로 행동과 감정을 표현하는 게임캐릭터를 제작하기 위해 게임 캐릭터에게 적용할 수 있는 감정 요소를 대표적인 인지심리모델인 OCC모델을 바탕으로 분류하고 이를 상용화 된 RPG게임의 게임 상황 분석을 온톨로지를 통하여 체계화시켜 게임캐릭터를 위한 인공감정모델 'CROSS(Character Reaction on Specific Situation) Model AE Engine'을 제안하고자 한다.
우리나라는 2003년 '고용 없는 성장'을 경험한 이래 서비스 부문에서의 일자리 창출을 최우선 고용과제로 삼고 있다. 그러나 최근 우리나라 서비스 부문의 높은 고용 성과에도 불구하고 서비스업의 노동생산성은 정체 상태에 머물러 있어 이로 인한 성장동력의 훼손을 우려하는 비판이 제기되고 있다. 이 글에서는 우리나라 서비스 부문의 노동의 질, 즉 숙련수요의 측면에서 서비스 부문 저생산성의 원인을 탐색하고자 하였다. 이 글에서는 숙련수요 변화를 정확히 포착하기 위하여 인적 특성으로 파악되는 통상적인 숙련 개념 대신 일자리 숙련 개념을 정의하고 이를 측정하는 방법을 제시하고 있다. 즉 "직업사전"의 정보를 이용하여 공통요인 분석(common factor analysis)을 통해 상호독립적인 네 개의 일자리 숙련 지표-인지적 숙련, 육체적 숙련, 미세 숙련, 상호적 숙련-를 추출하였으며, 이를 이용하여 우리 서비스업에서의 숙련구조가 어떻게 변화하고 있는지를 실증 분석하였다. 분석 결과, 2002~2006년 기간 중 우리나라 상품 부문에서는 인지적 요소의 증가, 작업의 소프트화로 대변되는 고숙련화가 진전되고 있는 데 반해, 서비스 부문에서는 비록 고학력 취업자는 증가하였지만 일자리 특성으로 보면 일정한 탈숙련화의 경향이 발견되고 있음을 확인하였다. 그러나 이러한 탈숙련화의 경향은 전반적인 양상이기보다는 한편에서 고숙련 일자리가 만들어짐과 동시에 다른 한편에서 육체노동을 수반하는 저숙련 노동이 동시에 양산되는 복합적인 형태를 띠고 있는 것으로 파악된다.
The capitalization of know-how, knowledge management, and the control of the constantly growing information mass has become the new strategic challenge for organizations that aim to capture the entire wealth of knowledge (tacit and explicit). Thus, knowledge mapping is a means of (cognitive) navigation to access the resources of the strategic heritage knowledge of an organization. In this paper, we present a new mapping approach based on the Boolean modeling of critical domain knowledge and on the use of different data sources via the data mining technique in order to improve the process of acquiring knowledge explicitly. To evaluate our approach, we have initiated a process of mapping that is guided by machine learning that is artificially operated in the following two stages: data mining and automatic mapping. Data mining is be initially run from an induction of Boolean case studies (explicit). The mapping rules are then used to automatically improve the Boolean model of the mapping of critical knowledge.
Background: This research investigates the degrees of slipperiness felt by the participants who walk on contaminants applied to a floor surface to decide degrees of slipperiness for various contaminants. Methods: For the experiment, 30 participants walked on a floor to which six contaminants were applied. All participants took the analytic hierarchy process (AHP)-based slipperiness questionnaire survey for the six kinds of contaminants, and the results were compared with the coefficient of friction. Results: The results of slip risk from the AHP indicate that grease is the most slippery of the six contaminants, followed by diesel engine oil, hydraulic oil, cooking oil, water-soluble cutting oil, and water in a decreasing order of slipperiness. When the results of slip risk from the AHP are compared with the static coefficient of friction for each contaminant, the order of slip risk follows the same trend. Although the results of slip risk from the AHP coincide with the static coefficient of friction, further study would be needed to investigate this relationship. Conclusion: This study will contribute as reference material for future research on preventing industrial accidents that result in falls from high places due to slipping.
Transcranial direct current stimulation (tDCS) is a non-invasive brain stimulation method that delivers 1-2 mA of current to the scalp. Several clinical studies have been conducted to confirm the therapeutic effect of major depressive disorder (MDD) patients with tDCS. Some studies have shown tDCS's antidepressant effect, while the others showed conflicting results in antidepressant effects. Our aim of this review is to understand the biological bases of tDCS's antidepressant effect and review the results of studies on tDCS's antidepressant effect. For the review and search process of MDD treatment using tDCS, the US National Library of Medicine search engine PubMed was used. In this review, we discuss the biological mechanism of tDCS's antidepressant effect and the existing published literature including meta-analysis, systematic review, control trial, open studies, and case reports of antidepressant effects and cognitive function improvement in patients with MDD are reviewed. We also discuss the appropriate tDCS protocol for MDD patients, factors predictive of response to tDCS treatment, the disadvantages of tDCS in MDD treatment, and side effects.
이 연구의 목적은 공업계 고등학교 자동차과 '자동차 기관'과목의 '흡 배기 장치의 정비'수업에서 함께 배우기 협동 학습과 전통적 수업이 학업 성취도에 미치는 효과를 알아본 것이다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 다음과 같은 영가설을 설정하였다. 협동 학습에 의해 수업을 받은 학생들과 전통적 수업 방법에 의해 수업을 받은 학생들사이에서 (1)교육 목표 영역(인지적 영역, 정의적 영역, 심리 운동적 영역)과 (2)선행 학습 수준에 따른 학업 성취도에는 차이가 없을 것이다. 이와 같은 가설을 검증하기 위하여 공업계 고등학교의 자동차과 2학년 34명을 대상으로 '이질 집단 사후 검사 설계' 모형을 적용하였다. 실험 집단은 함께 배우기 협동 학습으로 학습을 하였고, 통제집단은 전통적 수업 방법으로 학습을 하여 실험 처치 후 사후 검사를 실시하고 유의도 수준 .05(p< .05)에서 t-검증을 실시하여 효과를 검증하였다. 이 연구에서 얻어진 결과는 다음과 같다. 첫째, 교육 목표 영역에 따른 학업 성취도의 향상은 협동 학습으로 학습한 실험 집단이 전통적 수업 방법으로 수업한 통제 집단보다 인지적 영역에서는 효과가 없었으나, 정의적 영역과 심리 운동적 영역에서는 효과적이었다. 둘째, 선행 학습 수준에 따른 학업 성취도의 향상은 협동 학습으로 학습한 실험 집단이 전통적 수업 방법으로 수업한 통제 집단보다 중위 집단에서는 효과가 없었으나, 상위 집단과 하위 집단에서는 효과적이었다.
웹은 중요한 정보인천이며, 대부분의 웹 응용프로그램은 HTML 작성된 서식문서를 기반으로 한다. 이러한 HTML 기반의 서식문서는 사용자 인터페이스를 제공하는 역할을 할 뿐, 문서서식 설계자가 지향하는 업무처리 절차나 로직을 내포하지는 않는다 그러나 서식문서에는 그것에 대한 처리방법이 함축되어 있고. 이렇게 내재된 전차적 지신을 업무치리 과정의 자동화에 적극적으로 활용할 수 있다. 이에, 본 논문에서는 서신문서에 기반한 업무치리 전차를 자동화시키기 위해 인지과학적인 측면에서 문서의 능동성을 파악하였나. 이를 통해 능동문서(Active Documents)에 대한 새로운 개념과 그 적용 가능성을 제시하고자 한다. 이 능동문서는 문서에 함축되어 있는 업무규칙과 문서처리의 자동화를 지원하기 위한 선언적 지식을 문서 사제에 내포하고 있다. 또한, 본 논문에서는 제시된 능동문서를 처리하기 위한 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 크게 생성단계와 실행단계로 구성된다. 본 논문에서 제안한 프레임워크의 유용성을 보이기 위해, 인터넷 구매 시스템의 구매 요청서 처리에 능동문서를 적용한 ActiveForm이라는 원형시스템을 설계하고 구현하였다. 그 결과, 본 논문은 서식설계자의 지식이 Prolog로 명시적으로 표현되어 있는 능동문서를 추론엔진에서 처리함으로써 인터넷 응용프로그램의 지능화에 기여할 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 스마트매트와 카메라 센서를 이용한 가상현실 체험형 운동게임 시스템 설계 및 구현하였다. 사용자 상반신 운동자세인식을 위해 키넥트 카메라 센서를 활용하고 사용자의 걷기 동작을 정확하게 인식하고 다음 취해야할 걷기 운동 동작에 대한 가이드를 제공하기 위해서 LED 표시가 가능한 스마트 매트를 개발하였다. 이를 통합하고 기능성 게임의 재미요소를 결합하여 실제 운동 상황에서 사용자에게 실시간으로 상호작용 정보를 제공하는 가상현실 체험형 운동게임 통합 시스템을 설계 및 구현하였다. 사용자들이 보다 자립적이고 독립적으로 가정 및 건강증진 관련 기관에서 쉽게 운동하는데 기여하는 체험형 운동게임 시스템으로 활용될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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