• 한국과학교육학회지
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• 제23권1호
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• pp.47-56
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• 2003

7차 국민공통기본교육과정 10학년 과학 6종 교과서에 나오는 기본, 보충, 심화과정의 탐구상황요소 분석 결과 전체적으로 순수 과학적 상황이 가장 높게 나타났고, 기본과정에서 탐구상화용소들의 종류와 빈도가 보충, 심화과정보다 높게 나타났다. 이는 과학교과서 내용의 기본 개념이 순수 과학적인 것이 많았기 때문으로 해석할 수 있었다. 과학교육의 목표인 과학이 기술의 발달과 사회의 발전에 미치는 영향을 인식한다는 취지에 따른다면 순수 과학적 상황과 일상적 상황이 높은 빈도를 나타냈으나 기술 산업적 상황과 사회적 상황이 낮은 빈도를 나타내었기 때문에 심화 보충학습시에 사회적 상황과 기술 산업적 상황에 해당하는 자료를 활용하여 과학교육 목표달성에 도움이 되는 학습지도가 요망된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.13-24
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• 2006

최근 상황인식 기술은 유비쿼터스 환경에서 중요한 이슈로 떠 오르고 있으며, 연구자들에 의해 많은 연구가 이루어 지고 있다. 상황인식 기술은 상황정보를 획득/가공하여 사용자에게 필요한 서비스와 정보를 제공하는 컴퓨터 시스템이다. 상황인식 시스템은 각종 센서로부터 발생하는 낮은 수준의 상황정보를 높은 수준의 상황정보로 변환하여 사용자에게 원하는 서비스를 제공하는 환경을 만들어 준다. 본 논문에서는 물리적인 스마트 공간에 존재하는 각종 센서로부터 얻어진 하위단계(Low level)의 Event driven 센서정보를 온톨로지 기반 상황정보로 모델링 하여 상위단계(High level) 상황정보로 변환하는 상황인식 모델링과 시스템을 제안한다. 또한 변환된 High level 상황정보는 가상공간에서 ECA(Event Condition, Action) 룰에 따라 사용자에게 언제 어디선지 사용자가 필요로 하는 능동적이고 지능적인 서비스를 제공하고, 스마트 오피스 환경에서 발표 도우미 서비스를 구현하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2004년도 추계학술대회
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• pp.158-161
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• 2004

In this paper, we propose a level of contexts such as low level and high level contexts, and its criteria of categorization are the existence of interaction and composite process done by the inference mechanism. When there is no matching high level service for the associated high level context, this context is described as meaningless. If the services cannot be provided with the entities by the system, this situational information is of little consequence. To provide services with the entities, we propose "community computing" architectural concept which provide the high level service to a group of agents in a community, and can be managed by the service scenario

• 서비스연구
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• 제4권1호
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• pp.49-59
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• 2014

상황인식 기술은 유비쿼터스(스마트) 환경에서 지난 수년간 중요한 이슈로 떠오르고 있으며, 현재도 연구자들에 의해 많은 연구가 이루어 지고 있다. 상황인식 기술은 물리적인 환경으로부터 다양한 정보를 획득/가공하여 사용자에게 능동적인 서비스와 정보를 제공하는 컴퓨터 시스템이다. 상황인식 시스템은 각종 센서로부터 발생하는 낮은 수준의 상황정보를 높은 수준의 상황정보로 변환하여 사용자에게 원하는 서비스를 제공하는 환경을 만들어 준다. 본 논문에서는 물리적인 스마트 공간에 존재하는 각종 센서로부터 얻어진 하위단계(Low-level)의 Event-driven 센서정보를 온톨로지 기반 상황정보로 모델링 하여 상위단계(High-level) 상황정보로 변환하는 상황정보를 모델링하여 상황인식 시스템을 구현하였다. 또한 변환된 High-level 상황정보는 가상공간에서 ECA(Event, Condition, Action) 룰에 따라 사용자에게 언제 어디서나 사용자가 필요로 하는 능동적이고 지능적인 서비스를 제공하고, 스마트 홈 환경에서 사용자에게 다양한 가사 도우미 로봇 서비스의 구현 사례를 소개 하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권12호
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• pp.1365-1375
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• 2016

일상생활 환경 속에서 자율적으로 동작하는 서비스 로봇에게 가장 필수적인 능력 중 하나가 동적으로 변화하는 주변 환경에 대한 올바른 상황 인식과 이해 능력이다. 다양한 센서 데이터 스트림들로 부터 신속히 의사 결정에 필요한 고수준의 상황 지식을 생성해내기 위해서는, 멀티 모달 센서 데이터의 융합, 불확실성 처리, 기호 지식의 실체화, 시간 의존성과 가변성 처리, 실시간성을 만족할 수 있는 시-공간 추론 등 많은 문제들이 해결되어야 한다. 이와 같은 문제들을 고려하여, 본 논문에서는 지능형 서비스 로봇을 위한 효과적인 동적 상황 관리 및 시-공간 추론 방법을 제시한다. 본 논문에서는 상황 지식 관리와 추론의 효율성을 극대화하기 위해, 저수준의 상황 지식은 센서 및 인식 데이터가 입력될 때마다 실시간적으로 생성되지만, 반면에 고수준의 상황 지식은 의사 결정 모듈에서 요구가 있을 때만 후향 시-공간 추론을 통해 유도되도록 알고리즘을 설계하였다. Kinect 시각 센서 기반의 Turtlebot를 이용한 실험을 통해, 제안한 방법에 기초한 동적 상황 관리 및 추론 시스템의 높은 효율성을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
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• pp.322-324
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• 2006

유비쿼터스 컴퓨팅은 사물에 컴퓨터 기능이 내장되어 언제, 어디에서나, 어느 장치로도 편리하게 주변 환경으로부터 서비스를 사용할 수 있게 하는 정보기술의 패러다임이다. 이를 위해선 상황인지가 전제되어야 하는데 여기서 상황인지라 함은 시스템의 다양한 센서 정보를 바탕으로 스스로 상황(Context)을 인지하는 것으로서, 그 정의에 있어서, 아직 논란이 많으나 지능형 서비스를 위한 중요한 개념이다. 본 논문에서는 센서로부터 바로 생성된 Raw Context 정보를 Low-Level Context라고 하고 이를 복합(Fusion)하여 이미 알려진 High-Level Context로 분류하는 논리적 연산을 추론에 기반한 상황인지로서 정의한다. 이때 센서 정보를 통해 특정한 상황정보를 추론하기 위한 모델을 설계하여 상황인지 미들웨어에 적용시켜 보고 그에 따른 효율적인 구조를 기술한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권10호
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• pp.781-785
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• 2009

모바일 디바이스의 발전으로 이를 이용하여 개인의 일상정보를 지속적으로 수집할 수 있게 되었다. 하지만 모바일 환경에서 수집한 개인의 일상정보는 그 양이 매우 방대하고, 모바일 환경의 불확실성과 모바일 디바이스의 제한된 용량과 배터리 등의 제약사항이 있어 수집한 일상정보가 불확실하다는 문제점이 있다. 위의 문제점을 극복하고, 일상정보를 효과적으로 관리하기 위해서는 검색성을 갖는 특징정보를 이용하여 태깅하는 작업이 요구된다. 따라서, 본 논문에서는 상위수준 컨텍스트 인식기를 활용한 태깅 인터페이스를 이용하여 보다 정확한 특징정보를 태깅하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 일상정보의 특징정보인 상위수준 컨텍스트를 베이지안 네트워크로 모델링한 인식기로 추출한 후, 인식한 상위수준 컨텍스트를 태깅 인터페이스를 이용하여 사용자에게 추천하고, 사용자는 추천된 상위 수준 컨텍스트를 선별하여 일상정보에 직접 태깅할 수 있는 것이 특징이다. 제안하는 태깅 인터페이스는 사용성, 목표성, 기능성, 주도성 측면에서 작업지원수준을 평가한 결과 81%의 만족도를 보임을 확인하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권3호
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• pp.295-306
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• 2015

MOnCa2는 스마트폰에 장착된 센서와 온톨로지 추론 기반의 지능형 스마트폰 어플리케이션 구축을 위한 프레임워크다. 기존에 연구되었던 MOnCa는 온톨로지 인스턴스로 등록된 센서 값에 대한 정보를 바탕으로 사용자의 현재 상황을 판단 및 추론하였다. 이러한 방식은 사용자의 공간 정보나 주변에 존재하는 객체가 무엇인지 판단하는 것은 가능하나 사용자의 물리적인 콘텍스트(이동 행위, 이동할 목적지 등등) 판단하는 것은 불가능했다. 본 논문에서 설명하는 MOnCa2는 사용자 개개인의 물리적인 콘텍스트를 판단 및 추론하기 위해 스마트폰의 장착된 센서를 바탕으로 행위 및 이동 상황에 대응하는 인지 모델을 구축하고, 구축된 모델을 기반으로 사용자의 실시간 행위 및 이동 상황에 대해 1차적인 추론을 수행하며, 추론된 1차적인 콘텍스트에 대해 온톨로지 기반의 2차 추론을 통해 지능형 어플리케이션에 필요한 고수준 사용자 콘텍스트를 생산한다. 따라서 본 논문은 스마트폰의 가속도 센서를 기반으로 사용자의 이동에 필요한 행위를 인지하는 기법, 스마트폰의 GPS 신호를 바탕으로 이동 목적지와 경로를 예측하는 기법, 온톨로지 실체화를 적용하여 고수준 콘텍스트를 추론하는 과정에 초점을 맞추어 설명을 한다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제26권2호
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• pp.189-204
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• 2016

본 연구에서는 PISA 2012 수학 영역에서 나타난 성차가 PISA 2009와 비교하여 여학생의 점수는 유지된 반면, 남학생의 점수가 급격히 상승했으며, 그 원인이 상위수준의 남녀 비율의 차이에서 비롯되었다고 보고 남녀의 상위수준 성취에 영향을 준 교육맥락 변인을 분석하였다. 특히 PISA 2012의 상위국 가운데 여학생의 성취가 높은 싱가포르와 핀란드에 대해서도 동일 변수에 대해 분석하여 상위권 여학생의 성취에 영향을 주는 요인을 살펴보았다. 이때 PISA의 위계적 자료구조의 특성을 고려하고, 국가별 수학 상위수준(5수준 이상)과 최상위수준(6수준) 집단별 교육맥락변인 특성을 비교하기 위해 이항로짓 다층분석을 실시하여 상위수준 및 최상위수준 집단에 포함될 확률에 유의한 영향을 준 변수를 분석하였다. 분석 결과, 방과 후 과외 및 학원에서의 학습시간은 세 국가의 남녀 학생 모두에 유의한 영향이 없었으며, 방과 후 학교에서 내어준 숙제를 하는 시간은 우리나라와 싱가포르의 남녀 학생이 상위수준 및 최상위 수준에 포함될 확률에 유의한 영향을 주었다. 특히 우리나라의 여학생이 상위수준 또는 최상위수준 집단에 포함되는데 공통으로 영향을 준 변수는 '방과 후 숙제 시간', '학습활동 태도', '학교평균 ESCS', '교사와 학생 관계'였으며, '가정 문화적 자산'은 우리나라, 싱가포르, 핀란드의 여학생이 최상위집단 포함되는데 주요한 영향을 주었다.

• 소프트웨어공학소사이어티 논문지
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• 제24권1호
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• pp.19-26
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• 2011

스마트 폰은 내장된 다양한 센서와 사용자 휴대성/밀착성으로 인해 정보 수집과 지능형 서비스의 적합한 대상으로 주목 받고 있다. 즉, 센서로부터 사용자의 주변 환경 정보뿐만 아니라 스마트 폰의 사용 정보 등을 수집하여 사용자의 현재 상태를 추론할 수 있고, 추론된 상태 정보는 사용자에게 상황 인지 서비스를 제공하기 위한 중요한 근거로 활용될 수 있다. 하지만 제공하고자 하는 서비스에 따라 필요한 상황 정보가 다르기 때문에, 정확한 상황 추론을 위해서는 컨텍스트 모델링 기법이 전제되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 스마트 폰 사용자의 일상생활 상에서의 상황을 추론하기 위한 모바일 컨텍스트 계층 모델을 제안한다. 센서 데이터로부터 추론할 수 있는 상위 컨텍스트를 컨텍스트-행위-상황의 3-계층으로 분류하여 정의하고, 각 단계를 위한 추론 기법을 제시한다. 이 모델을 통해 사용자의 단순 행위 또는 상태가 아니라 일상생활에서의 의미 있는 상황 추론이 가능해질 것이다.