• 한국과학교육학회지
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• 제30권4호
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• pp.487-497
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• 2010

이 연구의 목적은 교사의 교수-학습 방식(범주생성형 vs. 범주이해형)이 학생의 분류능력에 어떤 영향을 미치는지를 두뇌 수준에서 규명하는 것이다. 이를 위해 대학교에 재학 중인 24명의 건강한 오른손잡이 학생들이 이 연구에 참여하였다. 이들은 생성 집단과 이해 집단의 두 집단으로 나뉘어 12주간의 서로 다른 학습프로그램을 체험하였다. 연구 참여자들의 과제수행 과정에서의 두뇌활성을 측정하기 위하여 학습프로그램 경험 전후에 fMRI 측정과 지필 검사를 실시했다. 연구결과에 따르면, 분류범주생성 과제의 수행에서 생성집단은 교수-학습 경험 후 대뇌피질 영역과 기저핵 영역이 함께 증가되었으며, 선택-갈등과 관련된 전두피질 영역과 해마옆이랑의 활성감소가 나타났다. 반면 이해집단은 의미 있는 활성변화가 나타나지 않았다. 분류범주이해 과제의 수행에서는 이해집단이 교수-학습 경험 후 대뇌피질 영역과 해마옆이랑의 활성증가가 있었으며, 우측 전두피질부와 소뇌의 활성감소가 있었다. 이와 같은 사실은 특정 교수-학습 양식에 의해 학생이 경험하는 학습양식은 이와 관련된 학생의 특정 두뇌 시스템의 발달을 강화 혹은 약화 시킬 수 있게 된다는 것을 보여준다. 아울러 이러한 연구결과는 두뇌 맞춤형 과학적 분류 학습프로그램 개발을 위한 근거자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.730-739
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• 2010

웹2.0환경에서의 핵심적인 기술은 태깅이며, 현재 블로그와 같은 웹 문서에서부터 이미지, 동영상 등과 같은 멀티미디어 데이터에 이르기까지 폭넓게 적용되고 있다. 그러나 태깅에 사용된 태그가 정보 검색에 재사용되어 검색의 효율성을 극대화 시킬 것이라는 기대와는 달리 실제로는 태그가 가지는 근본적인 한계들로 인해 만족스럽지 못한 검색결과가 나타나고 있다. 이에 본 연구에서는 태그 클러스터링을 통한 이미지 검색에 대한 선행연구를 기반으로 의미론적 지식체계인 토픽맵 생성 시스템을 설계 및 구현하였다. 구현 결과 클러스터 내의 태그 정보들은 토픽맵에서의 토픽으로 자동 생성되었으며, 생성된 토픽맵의 토픽들 간에는 WordNet을 적용하여 의미연관관계를 부여하였다. 또한 토픽 쌍에 적합한 어커런스 정보들을 추출하여 토픽들에 부여함으로서 의미론적 지식체계인 토픽맵을 생성하였다. 이와 같이 생성된 토픽맵은 사용자의 정보검색 요구에 대한 시맨틱 내비게이션의 제공을 가능하게 할 뿐만 아니라 풍부한 정보제공이 가능하다.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제5권4호
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• pp.53-62
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• 2015

Korea has been at the forefront of green growth initiatives. In 2008, the government declared the new vision toward 'low-carbon society and green growth'. The government subsidies and Feed-in Tariff (FIT) increased domestic usage of solar power by supplying photovoltaic housing and photovoltaic generation systems. Since 2000, solar power industry has been the world's fastest growing source with the annual growth rate of 52.5%. Especially, BIPV(Building Integrated Photovoltaic) systems are capturing a growing portion of the renewable energy market due to several reasons. BIPV consists of photovoltaic cells and modules integrated into the building envelope such as a roof or facades. By avoiding the cost of conventional materials, the incremental cost of photovoltaics is reduced and its life-cycle cost is improved. When it comes to atypical building, numerous problems occur because PV modules are flat, stationary, and have its orientation determined by building surface. However, previous studies mainly focused on improving installations of solar PV technologies on ground and rooftop photovoltaic array and developing prediction model to estimate the amount of produced electricity. Consequently, this paper discusses the problem during a planning and design stage of BIPV systems and suggests the method to select optimal design of the systems by applying the national strategy and economic policies. Furthermore, the paper aims to develop BIM tool based on the engineering knowledge from experts in order for non-specialists to design photovoltaic generation systems easily.

• 지식경영연구
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• 제20권2호
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• pp.25-42
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• 2019

AI speakers which are wireless speakers with smart features have released from many manufacturers and adopted by many customers. Though smart features including voice recognition, controlling connected devices and providing information are embedded in many mobile phones, AI speakers are sitting in home and has a role of the central en-tertainment and information provider. Many surveys have investigated the important factors to adopt AI speakers and influ-encing factors on satisfaction. Though most surveys on AI speakers are cross sectional, we can track customer attitude toward AI speakers longitudinally by analyzing customer reviews on AI speakers. However, there is not much research on the change of customer attitude toward AI speaker. Therefore, in this study, we try to grasp how the attitude of AI speaker changes with time by applying text mining-based analysis. We collected the customer reviews on Amazon Echo which has the highest share of AI speakers in the global market from Amazon.com. Since Amazon Echo already have two generations, we can analyze the characteristics of reviews and compare the attitude ac-cording to the adoption time. We identified all sub topics of customer reviews and specified the topics for smart features. And we analyzed how the share of topics varied with time and analyzed diverse meta data for comparisons. The proportions of the topics for general satisfaction and satisfaction on music were increasing while the proportions of the topics for music quality, speakers and wireless speakers were decreasing over time. Though the proportions of topics for smart fea-tures were similar according to time, the share of the topics in positive reviews and importance metrics were reduced in the 2nd generation of Amazon Echo. Even though smart features were mentioned similarly in the reviews, the influential effect on satisfac-tion were reduced over time and especially in the 2nd generation of Amazon Echo.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제24권1호
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• pp.43-69
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• 2021

본 연구의 목적은 구성주의를 기반으로 한 학습자 중심수학 수업이 학생들의 학업성취도(실험처치 중 학습한 내용에 대한 재생능력과 실험처치 중 학습하지 않은 내용에 대한 생성능력) 및 추론 능력에 미치는 영향을 알아보는데 있다. 이와 같은 연구 목적을 달성하기 위해서 4학년 분수단원과 다각형 단원을 학습자 중심 수학 수업에 적합한 수업자료와 교수학습 방법을 적용하였다. 본 연구로부터 얻은 결론은 다음과 같다. 첫째, 학습자 중심 수학 수업은 학생들의 학업성취도에 긍정적인 영향을 준다. 둘째, 특히 학습자 중심 수학 수업은 학습 능력이 낮은 학생들에게 긍정적인 영향을 미친다. 셋째, 학습자 중심 수업을 거듭 할수록 학생들의 추론 능력 함양에 긍정적인 영향을 준다. 넷째, 학생들의 추론능력의 함양과 학업성취도의 향상은 서로 긍정적인 영향을 미친다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.33-42
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• 2022

기존의 지능형 지휘통제체계 연구에서는 지휘관의 전장 상황 질문에 대한 분석 결과를 지식베이스 기반 상황 데이터에서 정보를 추출하여 제공해주고 있다. 하지만, 다양한 표현의 자연어가 사용된 정·첩보를 문맥에 맞게 분석하는 것이 상황 분석에 있어 중요해지면서 인공지능을 사용한 전장 상황 분석 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 전장 상황 분석용 인공지능 개발에 필요한 데이터 셋을 제공하기 위해 전장 상황 모의 시나리오 기반 가설 데이터 셋 생성 방법을 제안한다. 가설 데이터 셋은 실제 전장 환경이 고려된 모의 시나리오에서 전장 지식요소를 식별하여 생성한다. 먼저 후보가설을 생성하면 자동으로 단위가설이 생성된다. 단위가설을 조합하여 유사 식별 가설 조합을 만들고, 연관된 후보가설을 그룹화하여 집합가설을 생성한다. 제안하는 방법으로 데이터 셋을 생성할 수 있음을 확인하기 위해 생성기 SW를 구현하였고, 생성기 SW로 가설 데이터 셋을 생성할 수 있음을 확인하였다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.35-48
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• 2017

스마트 환경에서는 센서, 디스플레이, 스마트폰 등 각종 장치들이 존재하며, 이러한 장치들을 이용하여 다양한 콘텐츠가 제공될 수 있다. 그러나 방대한 양의 콘텐츠가 다수의 사용자들에게 제공되고 있지만, 대부분의 환경에서 사용자에 대한 고려가 없거나 위치, 시간 등의 간단한 요소만을 고려하고 있어 사용자를 위한 유의미한 콘텐츠 제공에 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 사용자에게 맞춤형 콘텐츠를 제공하기 위해 사용자, 장치, 콘텐츠가 가진 상황 정보를 인지하여 콘텐츠를 추천할 수 있는 시스템인 상황인지 기반 콘텐츠 추천 시스템을 제시한다. 상황인지 기반 콘텐츠 추천 시스템은 스마트 환경의 컨텍스트를 추론하고 사용자와 콘텐츠의 정보를 이용하여 사용자의 콘텐츠별 선호도를 산출하고 사용자에게 콘텐츠를 추천한다. 이러한 시스템의 프로세스를 구축하기 위해 도메인 지식을 온톨로지 모델로 구축하고, 콘텐츠 추천 시스템을 설계 및 구현하기 위한 방법을 제시한다. 그리고 부산의 센텀시티를 도메인으로 하여 사례 연구를 진행하며 산출된 0.8730의 평균 절대값 오차를 이용하여 제시한 시스템의 콘텐츠 추천 성능의 우수성을 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권8호
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• pp.9-21
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• 2020

RDF 지식 그래프의 사용이 늘어나면서 표준화된 RDF 스키마 표현 형식의 부재가 데이터 상호 교환·운용성을 저해한다는 문제가 제기되어 왔다. 이를 위해 W3C는 RDF 그래프에 대한 구조 묘사 및 검증을 지원하는 SHACL 명세를 개발하였다. 관계형 데이터베이스(RDB)는 구조화된 지식 그래프를 얻는 주요 원천 중 하나이다. RDB로부터 RDF 그래프를 생성하는 방법은 통상 W3C에 의해 표준화된 R2RML 명세를 따른다. 그러나 R2RML 방식으로 생성한 RDF 그래프에 대한 스키마를 생성하기 위해서는 전문가에 의한 별도의 수작업이 요구된다. 본 논문에서는 R2RML 매핑에 의해 구축된 RDF 그래프에 대한 SHACL 스키마를 자동 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 특징은 R2RML 매핑 문서만으로 SHACL 스키마를 생성할 수 있다는 것이다. 본 논문은 제안하는 방법의 구현 사항들을 상세히 기술하며 구현 결과물을 W3C의 R2RML 테스트 케이스에 적용한 결과를 제시한다.

• 한국음향학회지
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• 제19권5호
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• pp.13-19
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• 2000

음성신호의 음소경계 추출방법 중 음소에 대한 사전지식 없이 음성 데이타, 혹은 특징벡터의 변화를 감지하여 음소경계를 추출해 내는 맹목 세그먼테이션은 연속음형 인식시스템이나 코퍼스 제작에 중요한 역할을 하며 많은 연구가 진행되어 왔다. 이러한 맹목 세그먼테이션 방법은 사전지식을 필요로 하지 않아 비교적 쉽게 접근할 수 있으나 음운학적인 지식, 또는 음소나 음소경계에 대한 지식과 경험 데이타 등을 이용하는 지식 기반 세그먼테이션 방법에 비해 성능이 좋지 못한 단점이 있다. 본고에서는 우리말의 연속 음성을 맹목 세그먼테이션해서 후보 경계를 추출한 다음, 음절핵의 위치정보를 이용하여 후보 경계를 후처리함으로써 세그먼테이션 효율을 높이는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 전처리과정에서는 확률적인 거리 모델을 이용한 클러스터링 방법을 이용하였으며, 후처리과정에서는 음절의 핵 사이에 위치할 수 있는 음소의 수는 제한된다는 선험적인 지식을 이용하였다. 실험결과, 제안하는 방법을 이용했을 때의 삽입오류는 맹목 세그먼테이션에 비해 약 25% 감소하였다.

• 지역연구
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• 제39권2호
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• pp.31-46
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• 2023

본 연구는 지식재산 추세에 대한 공간적 분석을 통해 지역별 지식재산의 공간적 패턴을 분석하고, 이에 영향을 미치는 요인을 분석하는데 그 목적이 있다. 전체적으로 지식재산 출원은 수도권에서 더욱 증가하고 있지만, 세부적으로 살펴보면 특허권은 서울 외곽의 특정지역을 중심으로, 상표권은 서울 중심으로 증가하는 패턴을 보여 지식재산 특성별로 증가패턴의 차이를 보였다. 또한 지식재산 출원은 전체적으로 대중교통 접근성이 좋을수록, 지식기반서비스업이 성장할수록, 대기업 수가 많을수록 증가하는 경향을 보였지만 지식재산 특성별로 약간의 차이가 있었다. 이를 통해 지리적 요인 및 산업구조가 지식창출활동의 성장과 밀접한 관련이 있음을 알 수 있었으며, 이는 지식창출 역량 증진을 위해서는 지역별로 차별화된 육성정책이 필요함을 시사한다.