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인지적 도제 모델 기반의 Rapid-cycling Brassica rapa 식물 프로그램의 개발 및 적용 효과 (Development of Rapid-cycling Brassica rapa Plant Program based on Cognitive Apprenticeship Model and its Application Effects)

  • 김재권;김성하
    • 과학교육연구지
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    • 제47권2호
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    • pp.192-210
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    • 2023
  • 이 연구는 인지적 도제 모델의 교수 단계와 교수방법을 적용하여 Rapid-cycling Brassica rapa (RcBr)를 활용한 식물 분자생물학 실험 프로그램을 개발하여 그의 적용 효과를 알아보고자 하였다. 개발된 프로그램은 예비교사의 분자생물학 실험에 관한 전문성 제고를 위하여 'purple RcBr과 non-purple RcBr 개체의 DFR 유전자 확인'과 'DNA 프로파일링 방법을 이용한 RcBr 개체의 유전적 다형성 부위 확인'의 두 가지 실험 주제를 선정하여 총 8차시로 구성하였다. 개발된 프로그램은 충북 H 대학교 생물교육 전공 2학년 18명을 대상으로 적용하여 분자생물학 지식과 기술 활용에 관한 인지기능과 영역 일반적 메타인지 기능의 향상 효과를 알아보았으며, 개발된 프로그램에서 제공된 수업흐름도 작성 과제의 분석을 통하여 프로그램의 효과를 검증하고자 하였다. 개발된 인지적 도제 모델 기반의 RcBr 식물 프로그램은 예비교사의 분자생물학 지식 및 기술 활용에 관한 인지기능 향상에 효과적이었다. 예비교사의 선행 실험 경험에 따라 고차적 인지기능 향상에 차이를 보였는데, 선행 실험 경험이 없는 예비교사의 고차적 인지기능 향상에 특히 효과적이었다. 개발된 프로그램은 또한 영역 일반적 메타인지 기능 중 메타인지적 지식의 과제와 메타인지적 조절의 계획, 점검, 평가 부분의 하위요소에 있어 유의미한 향상 효과를 보여주었다. 이는 프로그램의 차시별 자기평가 활동이 예비교사의 메타인지적 조절 기능 향상에 도움을 주었기 때문으로 생각한다. 이 연구에서 개발된 인지적 도제 모델의 식물 프로그램은 예비교사의 분자생물학 실험에 관련된 핵심역량을 키우는데 이바지한 것으로 나타났으므로 후속 연구에서 이 교수·학습 자료를 재구성하여 과학교사 연수나 고등학생들에게 적용하여도 메타인지 기능의 향상 효과를 기대할 수 있을 것이다.

다이내믹 토픽 모델링의 의미적 시각화 방법론 (Semantic Visualization of Dynamic Topic Modeling)

  • 연진욱;부현경;김남규
    • 지능정보연구
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    • 제28권1호
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    • pp.131-154
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    • 2022
  • 최근 방대한 양의 텍스트 데이터에 대한 분석을 통해 유용한 지식을 창출하는 시도가 꾸준히 증가하고 있으며, 특히 토픽 모델링(Topic Modeling)을 통해 다양한 분야의 여러 이슈를 발견하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 초기의 토픽 모델링은 토픽의 발견 자체에 초점을 두었지만, 점차 시기의 변화에 따른 토픽의 변화를 고찰하는 방향으로 연구의 흐름이 진화하고 있다. 특히 토픽 자체의 내용, 즉 토픽을 구성하는 키워드의 변화를 수용한 다이내믹 토픽 모델링(Dynamic Topic Modeling)에 대한 관심이 높아지고 있지만, 다이내믹 토픽 모델링은 분석 결과의 직관적인 이해가 어렵고 키워드의 변화가 토픽의 의미에 미치는 영향을 나타내지 못한다는 한계를 갖는다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 다이내믹 토픽 모델링과 워드 임베딩(Word Embedding)을 활용하여 토픽의 변화 및 토픽 간 관계를 직관적으로 해석할 수 있는 방안을 제시한다. 구체적으로 본 연구에서는 다이내믹 토픽 모델링 결과로부터 각 시기별 토픽의 상위 키워드와 해당 키워드의 토픽 가중치를 도출하여 정규화하고, 사전 학습된 워드 임베딩 모델을 활용하여 각 토픽 키워드의 벡터를 추출한 후 각 토픽에 대해 키워드 벡터의 가중합을 산출하여 각 토픽의 의미를 벡터로 나타낸다. 또한 이렇게 도출된 각 토픽의 의미 벡터를 2차원 평면에 시각화하여 토픽의 변화 양상 및 토픽 간 관계를 표현하고 해석한다. 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하기 위해 DBpia에 2016년부터 2021년까지 공개된 논문 중 '인공지능' 관련 논문 1,847건에 대한 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안 방법론을 통해 다양한 토픽이 시간의 흐름에 따라 변화하는 양상을 직관적으로 파악할 수 있음을 확인하였다.

한국소설에 나타난 포스트휴머니즘의 상상력 -조하형의 『키메라의 아침』과 『조립식 보리수나무』를 중심으로 (The Imagination of Post-humanism Appeared in Korean Fictions -Focused on Cho Ha-hyung's Chimera's Morning and A Prefabricated Bodhi Tree)

  • 이소연
    • 대중서사연구
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    • 제25권4호
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    • pp.191-221
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    • 2019
  • 본 연구는 최근 주요한 인문학적 테제로 등장하고 있는 포스트휴머니즘적 상상력이 한국문학, 특히 소설에 나타난 양상을 분석하는 것을 목표로 한다. 특히 본고에서는 2000년대 초반 활동했던 작가인 조하형의 두 소설 『키메라의 아침』(2004)과 『조립식 보리수나무』(2008) 두 편을 집중적인 분석의 대상으로 삼는다. '포스트휴머니즘(Post-humanism)'은 근대의 한계를 극복하고 새로운 세계관의 정립을 모색하기 위해 노력한 탈근대적 사유의 연장선상에서 파악할 수 있다. 특히 이 사상은 20세기 이후 급격히 발전한 과학 기술의 발달이 인간관 나아가서는 인간중심적인 문명 자체를 바꿔온 양상을 종합적으로 파악하는 데에 관심을 기울인다. 포스트휴머니즘 비평은 서사에 등장하는 인물 형상을 새롭게 바라보는 시선을 제공하는 한편, 과거에 쓰인 고전 작품 속에서 주목받지 못했던 주변 인물들, 비-인간, 사물들을 발굴해서 재조명하는 작업을 시도하고 있다. 이러한 사상적 흐름은 최근 기존의 인문학이 지배하던 인간에 대한 관념이 전면적으로 바뀌어 자연과학·기술적 관점이 담론장에 다양하게 적용되는 현실을 반영하는 것이다. 포스트휴머니즘의 질문들은 철학의 큰 범주인 존재론, 인식론, 경험론적인 분야를 아우르는 동시에 문학과 과학 그리고 사회과학 전체의 참여를 요청함으로써 학제적인 연구 과제를 발생시키고 있다. 혹독한 재난이 닥친 세계를 배경으로 『키메라의 아침』은 인간이 바이오테크놀로지에 의해 변형된 변종의 형태로, 『조립식 보리수나무』는 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 제작된 인공지능(Artificial Intelligence)의 모습으로, 다시 태어나는 과정을 그린다. 조하형 소설에 나타난 포스트휴머니즘적 사상은 텍스트에 재현된 세계의 형상와 인간의 정체성을 종합적으로 재고하고, 인간과 비인간을 구분하는 경계선과 위계질서 등을 다시 탐구하는 반성적인 계기가 된다.

공공 서비스 수출 플랫폼을 위한 온톨로지 모형 (An Ontology Model for Public Service Export Platform)

  • 이광원;박세권;류승완;신동천
    • 지능정보연구
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    • 제20권1호
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    • pp.149-161
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    • 2014
  • 공공 서비스의 수출의 경우 수출 절차와 대상 선정에 따른 다양한 문제가 발생하며, 공공 서비스 수출 플랫폼은 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 사용자 중심의 유연하고, 개방형 구조의 디지털 생태계를 조성할 수 있도록 구현되어야 한다. 또한 공공서비스의 수출은 다수의 이해당사자가 참여하고 여러 단계의 과정을 거쳐야 하므로 사용자의 이해 종류와 탐색 컨설팅 협상 계약 등 수출 프로세스 단계별로 맞춤형 플랫폼 서비스 제공이 필수적이다. 이를 위해서 플랫폼 구조는 도메인과 정보의 정의 및 공유는 물론 지식화를 지원할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 공공서비스 수출을 지원하는 플랫폼을 위한 온톨로지 모형을 제안한다. 서비스 플랫폼의 핵심 엔진은 시뮬레이터 모듈이며 시뮬레이터 모듈에서는 온톨로지를 사용하여 수출 비즈니스의 여러 컨텍스트들을 파악하고 정의하여 다른 모듈들과 공유하게 된다. 온톨로지는 공유 어휘를 통하여 개념들과 그들 간의 관계를 표현할 수 있으므로 특정 영역에서 구조적인 틀을 개발하기 위한 메타 정보를 구성하는 효과적인 도구로 잘 알려져 있다. 공공서비스 수출 플랫폼을 위한 온톨로지는 서비스, 요구사항, 환경, 기업, 국가 등 5가지 카테고리로 구성되며 각각의 온톨로지는 요구분석과 사례 분석을 통하여 용어를 추출하고 온톨로지의 식별과 개념적 특성을 반영하는 구조로 설계한다. 서비스 온톨로지는 목적효과, 요구조건, 활동, 서비스 분류 등으로 구성되며, 요구사항 온톨로지는 비즈니스, 기술, 제약으로 구성 된다. 환경 온톨로지는 사용자, 요구조건, 활동으로, 기업 온톨로지는 활동, 조직, 전략, 마케팅, 시간으로 구성되며, 국가 온톨로지는 경제, 사회기반시설, 법, 제도, 관습, 인프라, 인구, 위치, 국가전략 등으로 구성된다. 수출 대상 서비스와 국가의 우선순위 리스트가 생성되면 갭(gap) 분석과 매칭 알고리즘 등의 시뮬레이터를 통하여 수출기업과 수출지원 프로그램과의 시스템적 연계가 이루어진다. 제안하는 온톨로지 모형 기반의 공공서비스 수출지원 플랫폼이 구현되면 이해당사자 모두에게 도움이 되며 특히 정보 인프라와 수출경험이 부족한 중소기업에게 상대적으로 더 큰 도움이 될 것이다. 또한 개방형 디지털 생태계를 통하여 이해당사자들이 정보교환, 협업, 신사업 기획 등의 기회를 만들 수 있을 것으로 기대한다.

메타데이터 상호운용성을 위한 기록관리 메타데이터 표준 분석 5W1H와 태스크 모델의 관점에서 (Analysis of Metadata Standards of Record Management for Metadata Interoperability From the viewpoint of the Task model and 5W1H)

  • 백재은;스기모토 시게오
    • 기록학연구
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    • 제32호
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    • pp.127-176
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    • 2012
  • 메타데이터 표준규격(이하 메타데이터 표준으로 기재)은 디지털 자원(Digital resource)의 장기보존 및 디지털 아카이브를 위해 필요한 기본 요소 중 하나로, 이는 현대 정보사회에서 중요한 요소로 잘 알려져 있다. 자원(Resource)의 기록관리와 아카이브, 장기보존을 위한 메타데이터 표준은 다양하며, AGRkMS, EAD, ISAD(G), OAIS, PREMIS5) 등이 이용되고 있다. 우리는 아카이브 시스템의 메타데이터 표준을 디자인하기 위해 목적에 따른 메타데이터 표준을 선택하고 맞춤화(Customization)하지 않으면 안 된다. 한편으로, 다른 시스템의 메타데이터 스키마와의 상호운용성(Interoperability)에 대한 고찰도 실시하지 않으면 안 된다. 이전 연구에서, 우리는 기록 생애 주기(Records lifecycle)라는 관점으로부터 메타데이터 표준의 특성에 대해 분석을 실시하였다. 이로 인해, 각 메타데이터 표준 요소가 해당하는 기록 생애 주기의 처음 단계를 확인할 수 있었고, 아카이브 혹은 보존을 위해서는 하나의 메타데이터 표준만으로 기록 생애 주기 전체를 포괄할 수 없다는 것을 보여 주었다. 우리는 이 분석을 통해서 기록 생애 주기의 단계와 메타데이터 표준간의 관계, 기록 생애 주기 전체에서의 메타데이터 특성은 볼 수 있었으나, 보다 상세한 분석을 실시하는 것은 앞으로의 과제로 남겨두었다. 지금까지의 연구에 근거하여, 본 논문은 기록 생애 주기의 관점에서 디지털 아카이브와 보존, 기록관리를 위한 메타데이터 표준의 특징 분석을 위해, 기록 생애 주기 안에서 실행되는 업무의 관점으로부터 메타데이터 스키마를 재 파악하고 분석하였다. 지금까지 메타데이터 스키마는 기술대상이 되는 자원을 중심으로 정의되었기 때문에 기록 생애 주기 전체와 생애 주기 안의 각 단계에서 이용되는 메타데이터 표준간의 매핑을 위한 적절한 방법이 없었다. 이에 본 논문에서는 각기 다른 메타데이터 표준의 기술 요소를, 기록 생애 주기에 포함시키는 업무와 연결시키는 것으로 메타데이터 표준간의 매핑 방법을 제안한다. 본 연구에서는 메타데이터 표준 분석을 위한 프레임워크(Framework)로, 기록 생애 주기를 이용하여 작성한 자원의 업무중심 모델, 즉 태스크 모델(Task Model)을 제안한다. 태스크 모델을 이용함에 있어서 업무를 실행하는 '이벤트(Event)'의 관점을 보다 명확하게 할 수 있다. 한편, 업무를 중심으로 기술 요소간의 매핑을 보다 효율적으로 실시하기 위해서는 요소를 카테고리 화하여 매핑의 대상 범위를 좁히는 것이 중요하다. 이를 위해 우리는 범용성을 가진 5W1H모델(Who, What, Why, When, Where, How)을 이용하여, 기술 요소를 카테고리 화 하는 것을 제안한다. 그리고 태스크 모델과 5W1H 모델을 이용하여 메타데이터 표준 요소에 특징을 부여하고, 요소 간의 매핑을 실시하여 표준 간 관계를 확인하였다. 태스크 모델은 기록 생애 주기 전체에 업무의 관점을 반영한 것으로, 이 모델을 이용함으로써 기록 생애 주기와 그 안의 각 업무에 대한 메타데이터 표준의 사용, 그리고 특징 분석을 위해 실시되는 기술 요소간의 매핑이 가능할 수 있었다. 또한, 5W1H 카테고리를 이용하여 업무와 자원에 관련되는 기술 요소간의 관계를 살펴보는 것으로, 관계가 명확해지는 것과 함께 조사대상을 좁히는 것이 가능하게 되었다. 이 프레임워크의 제안과 이용으로 우리는 특징 분석을 위해 실시되는 매핑 혹은 분류가 단순한 일반적인 매핑이 아닌 의미적인 분류를 할 수 있었다. 본 연구에서는 이 모델들을 이용하여, 메타데이터 표준간의 크로스워크를 정의하였다. 그리고 태스크 모델의 각 단계의 문맥 내에서 메타데이터 기술 요소의 특성을 매핑 예로 확인하고, 이를 바탕으로 하여 프레임워크에 대해 고찰하였다.

B2B 시장에서의 서비스 편의성이 관계성과에 미치는 영향 : 관계적 요인의 매개효과 분석 (Effect of Service Convenience on the Relationship Performance in B2B Markets: Mediating Effect of Relationship Factors)

  • 한상린;이성호
    • 한국유통학회지:유통연구
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    • 제16권4호
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    • pp.65-93
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    • 2011
  • B2B 시장에서 구매자와 판매자간의 관계는 매우 밀접하고 장기화되는 것이 특징이므로 결국 단순한 제품을 판매하는 것에 그치는 것이 아닌 지속적인 서비스에 대한 중요성이 날로 커지고 있다. 산업재 연구 전반에 걸쳐서도 서비스에 대한 중요성과 관심이 증대되면서 고객이 서비스를 사용하는데 있어서 그 서비스의 품질과 함께 최근 소비자들은 얼마나 빠르고 쉽게 서비스가 제공되어 투입되는 노력을 최소화시킬 수 있는가를 매우 중요하게 생각하기 때문에 편의성이 중요한 요인으로 고려되어지고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 산업재 시장에서 관계만족과 관계성과를 형성하는데 중요하게 생각할 수 있는 새로운 요인이 어떤 것인가 라는 의문점에서 출발하여, 서비스 편의성과 관계성과 사이의 구조적 관계를 조사하고자 하였다. 이 연구의 가장 큰 학문적 기여점은 산업재 연구에서 주류를 이루고 있는 관계품질과 관계성과의 새로운 선행요인을 검증한 것이다. 또한 소비재 시장에서 주로 연구되었던 서비스 편의성 척도를 산업재 시장에 적용하여 그 활용도를 실험해 보았다는 데 의의가 있다. 본 연구는 서비스 편의성의 구성요소인 서비스 편의성을 결정편의성, 접근편의성, 거래편의 성, 편익편의성, 사후편익편의성 다섯가지 차원으로 구분하고 관계적 요인인 관계만족에 미치는 영향과 이러한 관계만족이 관계몰입과 관계성과에 어떠한 영향을 미치는가를 분석하여 서비스 편의성의 관리와 투자에 대한 마케팅 측면의 중요성을 제시하고 있다. 실증분석을 위해 산업재 서비스를 이용하고 있는 기업의 직원들을 대상으로 설문을 통해 데이터를 수집하였으며 서비스 편의성 ${\rightarrow}$ 관계만족 ${\rightarrow}$ 관계몰입 $\{rightarrow}$ 관계성과에 대한 인과적 구성모텔에 대해 구조방정식 모델분석으로 검증하였다. 구성모텔에 대한 분석결과 서비스 편의성을 구성하는 요소 중 접근편의성을 제외한 나머지 결정편의성, 거래편의성, 편익편의성, 사후편익편의성은 모두 관계적 요인들에 긍정적인 영향을 미쳤으며, 그 중 편익편의성이 관계적 요인에 가장 큰 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한 추가적으로 매개효과검증을 실시하여, 서비스 편의성과 관계성과의 관계를 살펴보는데 있어서, 서비스 편의성이 관계만족과 관계몰입을 통해서 관계성과에 긍정적인 영향을 주는 구조적 인 관계를 가지고 있음을 알 수 있었다. 이는 높은 서비스 편의성에 대한 관리와 투자가 구매자로 하여금 관계에 만족하게 만들고 이렇게 형성된 관계만족은 관계에 몰입하게 하여 결과적으로는 관계성과를 가져올 수 있음을 시사한다.

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Hierarchical Attention Network를 이용한 복합 장애 발생 예측 시스템 개발 (Development of a complex failure prediction system using Hierarchical Attention Network)

  • 박영찬;안상준;김민태;김우주
    • 지능정보연구
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    • 제26권4호
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    • pp.127-148
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    • 2020
  • 데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.