As a seedbed for American Public Administration, Traditional Reform Perspective (TRP) produced Wilsonian formulation of administrative science in modern academic setting. From the beginning of the second half of the twentieth century, ideas were transported into Public Administration scholarship. New Reform Perspective (NRP) entails a belief that these reasonings are largely based on assumptions of Economics. Looking into this belief is a necessary condition, if not a sufficient one, for answering the question: Does NRP hold in the study of administration? This initial reading, though somewhat primitive, tries to set up a proposal for identifying a meaningful context for understanding the situation. As a representative version, Wilson's original perspective must be reconsidered in order to articulate the field of study within traditional reform context. According to NRP, new administrative theories are the results of the influence of economic reasoning into the field of Public Administration. Therefore, rereading of Tiebout's 'Pure Theory' and Ostrom, Tiebout and Warrens's 'Theoretical Inquiry' is a prerequisite to satisfy this particular condition.
본 논문에서는 모바일 컴퓨팅 환경과 불확실성을 지원하는 다중추론지원 분산형 상황인식 시스템의 지식 베이스(KB: Knowledge Base)를 위한 모델로써 상황정보(OWL), 온톨로지 추론정보(OWL DL), 규칙 추론정보(SWRL), 베이지안 추론정보(PR-OWL)를 통합적으로 표현하는 UniOWL 통합상황모델을 제안한다. 제안한 통합상황모델은 상황정보와 다중 추론정보를 단일 구문, 즉 OWL 구문으로 표현하여 지식베이스 설계를 수월하게 하고 표현을 단순화하는 장점이 있다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경은 디지털 시대의 새로운 패러다임으로서 급격한 사회 문화의 변화에 대응하기 위해 도입될 수 밖에 없는 흐름이다. 현재 세계 각국의 기술 연구는 핵심 기술의 선점뿐만 아니라 보다 지능화, 고도화된 상황인지 서비스 제공을 위한 기술 개발에 집중되고 있으며, 최근에는 온톨로지를 이용한 지능형 프로비저닝 시스템을 구현하는 연구가 진행되고 있다. 현재까지의 프로비저닝 기술 시스템은 사용자의 적합한 상황을 인식한 뒤 서비스를 제공하는 개인 맞춤형 서비스를 제공해주지는 못하고 있다. 따라서, 사용자에게 필요한 환경과 상황이 고려된 지능형 상황인지 프로비저닝 기법이 필요하다. 본 논문에서는 사용자의 요구에 최적화된 서비스를 제공하기 위해 사용자의 상황과 사용 패턴을 고려한 온톨로지 기반의 지능형 프로비저닝 서비스 기법을 제안한다. 제안된 시스템은 사용자의 상황을 인식하고 그에 적합한 추천을 위해 이에 따른 추론 기술이 이루어지는 과정을 보여주고 있으며, 지능확장이 가능하도록 하였다.
International journal of advanced smart convergence
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제10권2호
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pp.21-30
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2021
With the rapid development of artificial intelligence and big data, a lot of medical data is effectively used, and the diagnosis and analysis of diseases has entered the era of intelligence. With the increasing public health awareness, ordinary citizens have also put forward new demands for panic disorder health services. Specifically, people hope to predict the risk of panic disorder as soon as possible and grasp their own condition without leaving home. Against this backdrop, the smart health industry comes into being. In the Internet age, a lot of panic disorder health data has been accumulated, such as diagnostic records, medical record information and electronic files. At the same time, various health monitoring devices emerge one after another, enabling the collection and storage of personal daily health information at any time. How to use the above data to provide people with convenient panic disorder self-assessment services and reduce the incidence of panic disorder in China has become an urgent problem to be solved. In order to solve this problem, this research applies the context awareness to the automatic diagnosis of human diseases. While helping patients find diseases early and get treatment timely, it can effectively assist doctors in making correct diagnosis of diseases and reduce the probability of misdiagnosis and missed diagnosis.
인터넷 서비스의 급속한 발전으로 멀티미디어 데이타의 양이 크게 증가함에 따라, 이를 분석하여 유용한 정보를 얻기 위해 사용자 개개인에 초점을 맞춘 효율적인 검색기술이 필요하게 되었다. 하지만 최근 웹사이트에서 제공하는 사용자 모델링 서비스는 텍스트 기반 페이지 구성이나 추천 검색 등에만 국한되어 있는 단점이 있다. 본 논문에서는 사용자 모델링 기법을 동영상 검색에 적용하기 위해 사용자의 선호도를 베이지안 네트워크로 모델링하고, 추론된 확률 값을 검색에 반영하는 방법을 제안한다. 이를 위해 실제 연구실 환경 내에 존재하는 컨텍스트 정보를 정의하였고, 설치된 카메라로부터 얻어진 동영상이 포함하는 컨텍스트 정보를 텍스트의 형태로 주석을 달았다. 사용자로부터 입력받은 사용자 개인의 정보는 설계된 베이지안 네트워크 모델의 증거 값으로 사용되어, 그로부터 사용자의 선호도를 추론하도록 하였다. 베이지안 네트워크의 추론 결과로 얻어진 확률 값은 검색에 반영되어 각 사용자의 선호도에 맞는 검색 결과를 보여준다. 사용자 평가 결과, 제안하는 모델을 사용하여 선택된 결과의 만족도가 일반적인 검색의 결과에 비해 높음을 확인하였다.
웹서비스와 상황인식서비스는 사용자의 요구에 따라 많은 종류의 서비스를 제공할 수 있어야 한다. 사용자의 요구는 날로 다양해지고 있고 그에 발맞추어 다양한 종류의 서비스들이 서비스 제공 업체에 의해 새롭게 시장에 등장하고 있다. 하지만 사용자의 새로운 요청에 맞추어 새로운 서비스를 생산하거나 일부 사용자의 요구 때문에 새로운 서비스를 만드는 것은 비효율적이다. 그래서 최근에는 유저의 다양한 요청에 보다 유연하게 대응할 수 있는 기술들에 대한 연구가 이루어지고 있다. 그 중 단일 서비스의 조합을 통해 복합서비스를 제공할 수 있는 서비스 컴포지션이라는 기술이 주목을 받고 있다. 하지만, 기존 연구들은 다소 늦은 처리속도로 인해 빠른 응답이 필요한 실시간 상황인식서비스에는 부적합하다. 그래서 본 논문은 사례기반추론을 이용하여 기존 방법보다 빠른 서비스 컴포지션을 구현하는 방법을 제안한다. 그리고 제안하는 알고리즘을 검증하기 위해 사용자에게 이동서비스와 구매정보서비스를 이용하여 사용자의 이동 및 구매 요구를 만족하는 조합을 찾아주는 물건 구매 서비스 서비스를 구현하고 이 구현된 물건 구매 도우미 서비스에 제안하는 알고리즘과 기존 서비스 컴포지션 기법을 적용하여 각 알고리즘의 성능을 비교분석 한다.
4차 산업혁명과 더불어 드론은 빠른 속도로 성장해 왔고 산업 전반에 확산하여 군사용으로도 널리 사용하기에 이르렀다. 최근 유럽 지역에서 벌어진 전쟁에서는 드론이 전장의 게임체인저라고 평가받으며 군사용 드론의 중요성이 주목받고 있다. 대한민국 육군도 미래의 국방 전력으로 군의 제대 규모와 임무에 적합한 다양한 드론을 포함하고 있는 드론봇 체계를 기획하였다. 이러한 드론봇 체계의 키워드는 인공지능에 의한 자율화이다. 또한, 다양한드론의신속한개발을위해드론봇체계는운용플랫폼의공용화 기술이 필요하다. 본 논문에서는 군사용 드론의 임무 자율화와 공용화를 위해 멀티 에이전트 시스템, 인지 아키텍처, 지식 기반의 상황 추론 등 다양한 인공지능 기술을 적용한 소프트웨어 프레임워크를 제안한다.
본 연구는 비와 비율에 대한 한국과 싱가포르의 관점을 비교·분석하고 두 나라의 교수·학습 방법이 어떻게 전개되는지를 양적 추론의 측면에서 탐색하였다. 연구 결과 교과서에 제시된 문제 상황, 단위의 유형, 단위 사용 방법, 두 양의 종류와 관계 및 표현 방법 등 전반적으로 많은 차이가 나타났다. 이를 통해 한국과 싱가포르는 비와 비율에 대한 서로 상이한 관점을 취하고 있으며, 특히 한국은 다른 선행연구와는 구분되는 독특한 관점을 취하고 있다는 것을 알 수 있었다. 이를 바탕으로 비와 비율과 관련된 교과서와 교수·학습 방법의 개선을 위한 시사점을 제안하였다.
이 연구는 2010년부터 학교현장에서 사용되고 있는 2007년 개정 교육과정에 기초한 7학년 가정 교과서에서 실천적 추론 과정이 어떻게 반영되었는지 살펴보았다. 실천적 추론 과정의 요소에 따른 교과서 분석에서는 발간된 교과서 12권을 모두 분석하였으며, 도입-본문내용-활동-정리 및 평가영역으로 교과서 체계를 재구성하여 분석 대상영역을 정하였다. 분석 준거는 기존 여러 문헌으로부터 '실천적 추론 과정의 요소'를 도출하였으며, 이를 '가치를 둔 목표-문제의 배경과 맥락-대안적 행동과 방법-행동의 파급효과-행동 및 평가'의 요소로 분류하여 각각의 요소에서 다루는 내용 및 질문을 추출하였다. 각 교과서별로 실천적 추론 과정의 요소가 어떻게 반영되었는지를 살펴본 결과 첫째, 실천적 추론 과정의 요소가 반영된 가정 교과서는 10권으로 도입영역에서 다루고 있는 교과서는 총 6권이었으며, 주로 행동의 파급효과 과정이 반영되어 있었다. 둘째, J교과서는 실천적 문제 중심으로 서술된 교과서로써 거의 모든 소단원의 주제를 실천적 문제로 제시하고, 실천적 추론 과정의 요소로 본문내용을 구성하였다. 셋째, 활동영역은 실천적 추론 과정의 요소를 가장 많이 반영하고 있는 영역으로, 모든 교과서에서 다루고 있었다. 마지막으로 정리 및 평가 영역은 4권의 교과서에서 실천적 추론 과정의 일부 요소가 반영되어 있었다. 교과서에 실천적 추론 과정이 반영된 유형과 문제점을 분석한 결과 첫째, 가치를 둔 목표가 부재된 유형이 있었다. 둘째, 본문내용에 실천적 추론 과정이 반영된 유형이 있었다. 셋째, 실천적 추론과정의 요소를 반영하였지만 일반적 문제 해결 과정으로 다루어진 유형이 있었다. 넷째, 서로 다른 교육과정 관점에서 소단원의 주제 및 본문내용이 서술된 유형이 있었다. 다섯째, 실천적 추론 과정의 일부 요소를 제시한 유형이 가장 많은 것으로 나타났다. 이상으로부터 2007년 개정 교육과정에 기초한 7학년 가정 교과서에 반영된 실천적 추론 과정의 요소는 활동영역에 치중되어 있었으며, 대부분 실천적 추론의 일부 요소가 누락되어 있는 것을 알 수 있다. 따라서 앞으로 가정 교과서 개발 시 실천적 추론 과정의 요소들이 각각 제 기능을 발휘할 수 있도록 실천적 추론 과정의 올바른 이해가 선행되어야 할 것이다.
상황인식컴퓨팅은 환경에 대한 시의적절한 반응을 위해 필요한 정보를 자동적이고 효율적으로 인식하기 위한 연구 분야로서 안전, 상거래, 의사결정지원시스템 등 다양한 영역에서 응용되고 있다. 이러한 응용분야 중 상당수는 개인 차원뿐 아니라 집단 수준의 상호작용도 지원해야 한다. 효과적인 집단 상호작용을 위해서는 집단 역학과 같은 특수 현상을 고려해야 하며 이를 위해서는 역할, 갈등, 권력, 규범 등과 같은 집단의 속성을 정확하게 파악해야 한다. 그러나 지금까지의 상황인식컴퓨팅은 개인 상황에 집중되어 있고, 집단만이 가지는 고유한 상황 정보에 대한 인식 연구는 그 필요성에도 불구하고 많이 않다. 따라서 본 연구의 목적은 집단 상황(group context)을 자동으로 인식하는 방법을 새롭게 제안하는 것이다. 특히 본 논문에서는 집단 응집성의 인식에 집중하고자 한다. 이를 위해 물리적 센서(physical sensors) 또는 논리적 센서(logical sensors) 로 측정 가능한 요소를 활용한 사례기반 추론 방법을 제안하였다. 본 논문의 방법론의 적용 가능성을 보이기 위해 실험을 실시하여 기존의 집단 응집성 측정 방법과 비교하여 성능을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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