본 논문은 통신보조시스템을 위한 문장생성의 구현과 설계에 관한 것이다. 통신보조시스템은 언어장애인을 위한 보조 시스템으로서 시간과 키의 수를 줄여 문장을 생성하는데 그 목적이 있다. 본 논문에서는 기존의 문장생성의 장단점을 보완하여 문장생성을 하였다. 문장생성을 위하여 동사와 조사에 따라 명사가 한정되는 한글 구조를 이용하였다. 본 논문의 특징은 도메인 개념을 이용하여 명사와 동사를 연결하였다. 문장생성을 위해 한글의 특성으로 구축한 어휘정보를 이용하였다. 또한 현재 문장생성에 관한 여러 방법을 비교하였다. 문장생성은 문장특징 추출에 의한 어휘정보에 바탕을 둔다.
인터넷을 통한 온라인교육이 보편화 되면서 학습에 많은 비중을 차지하고 있다. 하지만 정보의 소외를 받고 있는 장애인들은 온라인교육에서도 소외되고 있다. 정부에서는 이러한 정보격차를 줄이기 위해 장애인의 웹접근성을 의무화한 법률을 공표하였으나 그것이 실행되는 단계는 미미하다. 본 논문에서는 색각이상을 가진 학습자를 위해 주요 교육용사이트의 색채 구성에 대해 분석하고 이를 바탕으로 앞으로 교육용사이트의 설계방향을 다음과 같이 제시한다. 첫째, 액센트 컬러를 붉은색 계열 외에 다른 컬러를 활용한다. 둘째, 화면의 흑백전환기능을 추가한 다. 셋째, 동영상과 플래쉬 색 구성을 색각이상자에게 적합하게 구성해야 한다.
사용자 의도 파악(intention reading) 기술은 스마트 홈과 같은 복잡한 유비쿼터스(ubiquitous) 환경에서 사용자에게 보다 편리하고 개인화된(personalized) 서비스 제공이 가능하도록 해준다. 또한 학습 기능(learning capability)은 지식 발견(knowledge discovery)의 관점에서 의도 파악 기술의 핵심 요소 기술의 하나로 자리 매김하고 있다 이 논문에서는 스마트 홈(smart home) 환경에서 제공 가능한 개인화된 서비스 중의 하나로, 개인화된 미디어 제어 방법에 대한 내용을 다룬다. 특히, 사람의 행동 패턴과 같은 데이터는 패턴 분류의 관점에서 구분해야 할 클래스(class)에 비해 입력 정보가 불충분한 경우가 많아서 비일관적인(inconsistent) 데이터가 많으므로, 퍼지 논리(fuzzy logic)와 확률 (probability)의 개념을 효과적으로 병행해야 의미 있는 지식을 추출해 낼 수 있다. 이를 위하여 반복 퍼지 지도 클러스터링(IFCS; Iterative Fuzzy Clustering with Supervision) 알고리즘에 기반하여 주어진 데이터 패턴으로부터 확률적 퍼지 룰(probabilistic fuzzy rule)을 얻어 내는 방법에 대해 설명한다. 또한 이를 이용한 다양한 학습 제어 구조를 바탕으로 개인화된 미디어 서비스를 추천해 줄 수 있는 방법에 대해서 설명하도록 하고, 실험 결과를 통해 제안된 시스템의 효용성을 보이도록 한다.
Accurate knowledge of land use/land cover (LULC) features and their relative changes over upon the time are essential for sustainable urban management. Urban sprawl growth has been always also a worldwide concern that needs to carefully monitor particularly in a developing country where unplanned building constriction has been expanding at a high rate. Recently, remotely sensed imageries with a very high spatial/spectral resolution and state of the art machine learning approaches sent the urban classification and growth monitoring to a higher level. In this research, we classified the Quickbird satellite imagery by object-based image analysis of Dempster-Shafer (OBIA-DS) for the years of 2002 and 2015 at Karbala-Iraq. The real LULC changes including, residential sprawl expansion, amongst these years, were identified via change detection procedure. In accordance with extracted features of LULC and detected trend of urban pattern, the future LULC dynamic was simulated by using land transformation model (LTM) in geospatial information system (GIS) platform. Both classification and prediction stages were successfully validated using ground control points (GCPs) through accuracy assessment metric of Kappa coefficient that indicated 0.87 and 0.91 for 2002 and 2015 classification as well as 0.79 for prediction part. Detail results revealed a substantial growth in building over fifteen years that mostly replaced by agriculture and orchard field. The prediction scenario of LULC sprawl development for 2030 revealed a substantial decline in green and agriculture land as well as an extensive increment in build-up area especially at the countryside of the city without following the residential pattern standard. The proposed method helps urban decision-makers to identify the detail temporal-spatial growth pattern of highly populated cities like Karbala. Additionally, the results of this study can be considered as a probable future map in order to design enough future social services and amenities for the local inhabitants.
본 연구에서는 학습자들의 학습 과정을 모니터링하여 분석된 학습 특성에 따라 다르게 학습내용을 동적으로 구성하여 제공하는 에이젼트 기반의 적응적 교수 시스템을 구현하고 있다. 또한 학습자들의 능력을 평가하고 각 수준에 맞는 학습내용을 제공하기 위해 퍼지 개념을 이용하고 있다. 이를 위해, 코스웨어 설계시 학습목표의 중요도, 학습내용의 난이도, 학습목표와 학습내용과의 관련도에 따라 퍼지 수준 집합을 구성하고 이를 기반으로 학습자의 수준에 맞는 내용을 제공한다. 본 논문에서는 에이젼트를 이용하여 학습자들의 학습 상태를 지속적으로 모니터링하고, 평가 단계에서 학습자가 오답을 냈을 경우 적절한 힌트를 추론하여 제공하며, 분석된 학습 특성과 평가 결과에 따라 학습 내용을 동적으로 구성하여 줌으로서 적응적 교수 시스템을 효과적으로 구현하고 있다. 또한 퍼지 집합에 의한 수준별 학습 내용의 제공과 평가 결과는 학습과정에 나타나는 여러 가지 다양하고 불확실한 요소들을 고려하여 처리함으로써 보다 융통성 있는 교수 학습 방법을 제공할 수 있도록 한다.
교통사고의 원인을 규명하고 미래의 사고를 방지하기 위한 노력의 일환으로 데이터 마이닝 기법을 이용한 교통 데이터 분석의 연구가 이루어지고 있다. 하지만 기존의 교통 데이터를 이용한 마이닝 연구들은 학습된 결과를 사람이 이해하기 어려워 분석에 많은 노력이 필요하다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 많은 속성들로 표현된 교통사고 데이터로부터 유용한 패턴을 발견하기 위해 규칙 학습 기반의 데이터 마이닝 기법인 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하였다. 연관규칙 학습기법은 비지도 학습 기법의 하나로 데이터 내에서 동시에 많이 등장하는 아이템(item)들을 찾아 규칙의 형태로 가공해 주며, 서브그룹 발견기법은 사용자가 지정한 대상 속성이 결론부에 나타나는 규칙을 학습하는 지도학습 기반 기법으로 일반성과 흥미도가 높은 규칙을 학습한다. 규칙 학습 시 사용자의 의도를 반영하기 위해서는 하나 이상의 관심 속성들을 조합한 합성 속성을 만들어 규칙을 학습할 수 있다. 규칙이 도출되고 나면 후처리 과정을 통해 중복된 규칙을 제거하고 유사한 규칙을 일반화하여 규칙들을 더 단순하고 이해하기 쉬운 형태로 가공한다. 교통사고 데이터를 대상으로 두 기법을 적용한 결과 대상 속성을 지정하지 않고 연관규칙 학습기법을 적용하는 경우 사용자가 쉽게 알기 어려운 속성 사이의 숨겨진 관계를 발견할 수 있었으며, 대상 속성을 지정하여 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하는 경우 파라미터 조정에 많은 노력을 기울여야 하는 연관규칙 학습기법에 비해 서브그룹 발견기법이 흥미로운 규칙들을 더 쉽게 찾을 수 있음을 확인하였다.
최근 의료정보기술 분야에서 비디오는 풍부한 임상정보를 포함하는 특징으로 인하여 새로운 서비스 창출 및 연구개발을 위한 중요한 데이터로서 그 가치를 새롭게 평가받고 있다. 그러나 임상정보는 개인정보를 포함하고 있어, 생명윤리 혹은 연구 윤리에 대한 고려가 필요하다. 따라서 비디오 또한 의료영상으로서 비식별화가 요구되지만 기존 방법은 주로 정형데이터와 정지영상에 특화되어 기존의 방법을 그대로 적용하기 어려운 문제가 있다. 본 논문에서는 개인정보 비식별화 처리 시스템과의 연동을 고려하여 비디오 내에서 개인식별정보를 검출하는 자동화 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 장면분할과 체내외 영역 검출의 전처리 후에 텍스트 및 사람검출을 통한 인덱싱과정을 수행한다. 검출된 개인식별 인덱스 정보는 비식별화를 수행하는 외부 시스템 및 시각화를 위한 메타데이터로 제공된다. 제안 시스템의 효용성을 검증하기 위하여 프로토타입을 구현하고 실제 수술비디오를 대상으로 인덱싱 속도를 측정하였다. 그 결과 입력 비디오의 재생시간 대비 2배 이상의 빠른 작업속도를 보였으며, 수술교육콘텐츠 제작 및 학술용 반자동 편집시스템의 사례를 통해 빠른 의사결정을 보조할 수 있음을 확인하였다.
현대사회는 21세기 초반 지식정보사회를 지나 지능정보사회로 바뀌어 가고 있다. 본 연구에서는 지능정보사회에서 요구되는 학습자의 핵심역량을 신장시키기 위하여 인공지능의 한 분야인 머신러닝을 기반으로 소프트웨어 교육 교수-학습 모형을 개발하였다. 본 모형은 인공지능 자체에 대한 학습의 부담감을 줄이고, 머신러닝을 활용하여 문제를 해결하는 과정에서 핵심역량을 신장시키는 것에 중점을 두었다. 개발된 모형의 구체적인 단계는 문제인식 및 분석, 데이터 수집, 데이터 가공 및 선별, ML모델 훈련 및 평가, ML프로그래밍, 적용 및 해결, 공유 및 환류의 7단계로 구성되어 있다. 본 연구에서 개발한 모형을 학생과 학부모를 대상으로 적용한 결과 긍정적인 반응을 얻을 수 있었으며, 이를 통해 머신러닝 기반의 소프트웨어 교육 프로그램의 개발 및 운영에 작은 밑거름을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.
미디어의 발전과 함께 시각표현은 정지화면에서 동영상으로 그 영역이 확대되었다. 애니메이션 영화, TV CM, GUI 등과 같은 분야는 프레임이 누적된 가현운동 현상이 나타나면서 쇼트, 씬과 같은 단위 구조가 만들어지므로 정지화면에 비해 움직임이 필연적인 조형요소가 된다. 따라서 형태, 색채, 공간, 크기, 움직임과 같은 조형요소 중에서 움직임은 특히 중요한 요소로 부각된다고 볼 수 있다. 소쉬르(Saussure)가 설명한 기표와 기의의 관계처럼 이미지의 표현과 형식은 그 내용과 서로 제약을 주는 반면 상호 보완에 의해 하나의 기호로서 수용된다. 이는 움직임 역시 그 형식적 특성이 메시지가 담고 있는 내용에 어떠한 관여를 할 것이라는 추론을 가능하게 한다. 이를 분석하기 전 먼저 게슈탈트이론 중 '그룹핑의 원리'를 이론적 근거로 하여 동영상 시지각 실험을 실시하여 움직임과 타 조형요소의 관계를 조사하였다. 그 결과 약 70-80%의 피실험자가 '움직임'을 지각 상 중요한 그룹핑 단서로 생각하는 것으로 나타났다. 이러한 형식적 특성을 토대로 동영상의 구조를 분석했을 때 움직임은 커뮤니케이션 과정에서 메시지의 의미의 맥락을 유지하는데 영향을 준다. 사람이나 사물, 배경의 형태와 색 등이 변하더라도 움직임이 유사한 지향점을 가지면 그 대상의 정체성은 유지될 수 있다. 둘째, 움직임에 의해 형상(figure)으로서 대상이 부각되므로 내용의 명료성을 높여준다. 셋째 추후 정보처리에 있어서 유사한 움직임의 진행을 예측할 수 있는 지식표상으로 작용하게 된다. 넷째, 교차편집과 같이 둘 이상의 씬이 빠르게 전환되고 복잡한 편집구조를 가지더라도 움직임이 내용에 일관성을 부여하는 성격을 갖는다. 움직임은 기본적인 시지각적 반응으로서 입력되는 시각정보를 그룹화시키는 하나의 단서가 된다. 또한 영상 메시지의 구조적인 틀을 형성하는데 관계하여 자칫 현란하고 남용될 수 있는 시각적 표현에 질서를 부여하고 의미 작용에 명료함을 높이는 효율성을 가진다. 동영상은 본질적으로 시간성을 내포하므로 다수의 단위 구조가 조합된 담화를 가지며, 미디어믹스 환경에 의해 공통적이면서도 차별화된 표현이 요구되고 있다. 따라서 본 연구는 게슈탈트 이론의 그룹핑 원리를 동영상 범주로 확대하여 적용해 봄으로써 움직임이 다른 조형요소보다 부각되는 속성이 됨과 의미구조 형성에 영향을 줌을 분석하였으며, 이는 미디어 특성에 따라 각 영상분야에서 구조적 조형미와 새로운 영상표현을 개발하는 관점이 될 수 있음을 제안한다.
이 연구의 목적은 어린이집 보육교사들의 '직무'에 대한 인식 유형을 파악하고 그 특성을 분석함으로써, 보육교사 역할에 대한 재분석을 하는 것이다. 이를 통해 보육교사 보수교육, 전문성 향상 교육의 내용을 구성하는데 필요한 기초적인 자료를 제공하고자 한다. 보육교사의 직무와 관련하여 엄선된 36개의 진술문(statement)을 가지고, 17명의 보육교사들을 대상으로 Q 분류를 하게 하였다. 분석결과, Q 방법론을 통해 보육교사의 직무에 대한 주관적 인식유형과 그 특성은 다음 세 가지로 나타났다. 첫째 유형은 '전문적인 교육 지향형'으로, 이 유형의 보육교사들은 유아를 위한 개별지도를 위해 보육교사가 아동발달에 관한 전반적인 지식을 갖추어야 하며, 자기 장학이나 연구회 활동을 통해 교사의 전문성을 추구해야 하는 것으로 인식하였다. 둘째 유형은 '안전 및 보호 지향형'으로, 이 유형의 보육교사들은 유아를 보호(care)하는 역할에 중점을 두고, 보육시설에서의 안전과 청결을 중요하게 생각하였다. 또한 부모와 협력적인 관계를 통해 영유아 보육을 해야 한다고 인식하였다. 셋째 유형은 '일상생활 및 성장 지향형'으로, 이 유형의 보육교사들은 유아의 일상적인 생활을 지도하는 것이 중요하며, 이를 통해 영유아의 성장을 추구해야 한다고 생각하였다. 이러한 연구 결과가 주는 함의는 첫째, 보육교사 양성 프로그램을 재구성하는 것이 필요하다는 것이다. 둘째, 유아의 발달단계에 따른 보육교사의 직무 매뉴얼이 마련되어야 한다는 것이다. 마지막으로, 보육교사들의 직무에 대한 인식유형을 파악하고, 유형별 전문성 향상 교육 프로그램을 실시해야 한다는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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