• 한국IT서비스학회지
• /
• 제13권1호
• /
• pp.71-86
• /
• 2014

This study investigated knowledge browsing behavior as the factor affecting the increase of knowledge sharing intention. To conduct this study in the specific context of knowledge seeking and sharing behavior of virtual community members, literature on knowledge seeking behavior, meta-knowledge, and knowledge sharing intention was reviewed. Structural Equation Modeling was conducted to analyze survey data to test the research model of this study. The result showed that knowledge browsing have positive effects on creating of virtual community members' subject knowledge and meta-knowledge, which, in turn, affected positively their knowledge sharing intention. One of the main contributions of this study is that knowledge seeking behavior influence one's knowledge sharing intention in a virtual community. Organization managers should consider knowledge seeking behavior as not only a self-interested, consuming activity, but also a productive one through its function of constructing subject knowledge and meta-knowledge.

• 대한화학회지
• /
• 제67권1호
• /
• pp.42-53
• /
• 2023

본 연구는 화학교과 내용 맥락 하에서 모델링 실천을 통해 드러난 메타모델링 지식 구성요소별 인식수준을 진단함으로써 메타모델링 지식과 통합된 모델링 실천 프로그램 구성을 위한 기초자료를 얻고자 하였다. A 과학 영재학교 2학년 재학생 16명을 대상으로 화학 교사가 변칙현상이 포함된 탐구기반 모델링을 진행하였으며, 모델의 가변성, 모델의 다중성, 모델링 과정 등 메타모델링 지식 구성요소별 인식수준을 분석하기 위하여 학생이 기록한 탐구노트와 연구자가 기록한 관찰노트를 분석에 활용하였다. 인식수준은 0단계부터 3단계까지 분류하였다. 분석 결과, 메타모델링 지식의 구성요소 중 모델링 과정에 대한 인식수준이 가장 높았으며 모델의 다중성 다음으로 모델의 가변성에 대한 인식수준이 가장 낮은 것으로 나타났다. 모델 가변성에 대한 낮은 인식수준의 원인은 학생들이 개념모델을 객관적 사실로 인식하는 것과 관련이 깊고, 모델 다중성에 대한 낮은 인식수준의 원인은 주어진 현상에 대해 오직 하나의 올바른 모델이 존재한다는 신념과 관련이 있다. 학생들은 개념모델을 화학기호와 같은 상징적 모델을 이용하여 정교화하였으나 모델링 전 과정에 영향을 주는 자료해석의 중요성에 대한 인식이 부족하였다. 모델의 본성을 명시적으로 안내할 수 있는 사전활동의 도입하고, 자료해석의 중요성을 구체적 예시를 통해 안내할 필요가 있다. 다른 관점에서 제안된 모델의 수용 가능성을 고려하고 검증하는 훈련이 모델링 실천 프로그램을 통해 이루어져야 한다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
• /
• 제42권3호
• /
• pp.434-454
• /
• 2023

본 연구는 초등교육 현장에서 이루어진 모델링 수업 사례와 모델링 수업에 관한 초등교사의 인식이 나타난 연구를 통해 초등과학 모델링 수업의 구성과 속성 및 교사의 역량 요인을 탐색하고자 하였다. 이를 위해 모델링 수업 사례와 초등교사의 인식이 드러난 질적 연구물을 종합적으로 분석하는 질적 메타분석을 수행하였다. 분석 결과, 초등과학 모델링 수업의 구성은 모델을 생성하고 평가한 뒤 수정하는 과정을 거치며, 이러한 과정은 소집단 상호작용 안에서 이루어짐을 알 수 있었다. 초등과학 모델링 수업의 속성은 모델링 수업에 영향을 미치는 요인과 모델링 수업에 참여하는 학생에게 요구되는 역량 요인으로 나뉠 수 있는데, 모델링 수업에 영향을 미치는 요인에는 '소집단 상호작용'과 '수업 시간'이 도출되었다. 모델링 수업에 참여하는 학생들에게 요구되는 역량 요인으로는 '과학 지식', '메타모델링 지식', '감정 조절 능력'이 도출되었다. 초등과학 모델링 수업에 필요한 교사의 역량 요인은 교사가 알아야 할 지식, 갖추어야 할 기능, 태도 측면에서 분석되었다. 분석 결과, 교사는 '메타모델링 지식', '모델링 평가지식'을 알고 있어야 하며, '학생에 대한 감정적 지원' 능력을 갖추고, '모델링의 가치에 대해 인식'하는 것이 필요함을 알 수 있었다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 본 연구에서는 효과적인 모델링 수업을 위한 교육적 방법에 대해 논의하였다.

• 한국CDE학회논문집
• /
• 제11권4호
• /
• pp.273-288
• /
• 2006

Information integration of heterogeneous digital parts libraries or electronic pars catalogs is one of issues in B2B procurements. We need to provide an integrated view for multiple information sources. Utilization of ontologies as the metadata descriptions of the information sources can provide an integrated view. However, in order to integrate independently developed ontologies, the mismatches among them should be resolved. In this paper, we propose an ontology of meta-concepts, i.e. meta-ontology. The meta-concepts play the role of vocabulary to describe the parts library ontologies and provide well-established ontological semantics that helps the ontology modelers to consistently identify parts library concepts and systematically structure them. Consequently, the meta-ontology reduces the differences in the way the parts knowledge is interpreted and ensures the mismatches are confined to manageable mis matches, so that a software program can merge automatically. Modeling ontologies of mold and die parts libraries for B2B e-commerce is taken as an example to show how to use the meta-ontology. We also discuss how a parts library mediation system can automatically merge the well-structured parts library ontologies.

• 한국과학교육학회지
• /
• 제39권3호
• /
• pp.457-464
• /
• 2019

이 연구에서는 모델링을 통해 드러난 학생의 과학 메타모델링 지식 발달 단계를 탐구하는데 목적이 있다. 이를 위해 5명의 영재학생들에게 양초연소와 관련된 모델링을 요구하였으며, 모델링의 모든 과정은 관찰되어지고 이후 개별 면담이 진행되었다. 연구결과, 2명의 학생이 1단계로 분류되었으며, 3명의 학생은 2단계로 분류되었다. 1단계 학생들은 모델의 생성, 모델을 이용한 예측 활동이 전혀 수행되지 않았으며, 그들에게는 관찰이 가장 의미가 있는 활동이었으며 이러한 관찰을 통해 모델을 생성하였다. 반면, 2단계의 학생들은 모델의 생성, 모델을 이용한 예측, 실험 수행 및 관찰, 예측과 자료의 비교를 모두 수행하였다. 하지만 모델의 생성과 이를 이용한 예측에서 상대적으로 강한 수행을 보였다. 그들은 실험에서 얻는 자료를 절대적인 모델을 확인하는 용도로만 인식하였다. 3, 4단계에 해당하는 학생은 관찰되지 않았다. 이러한 연구결과는 현재 영재학생들이 모델을 객관적 실체로 인식하는 단계에 머물러 있으며, 이들을 진정한 과학자로 양성하기 위해서는 영재학생들이 모델의 주관성을 인식할 수 있도록 돕는 교육이 필요함을 보여준다.

• 한국과학교육학회지
• /
• 제36권1호
• /
• pp.15-28
• /
• 2016

본 연구의 목적은 과학적 모델의 사회적 구성 수업을 통한 학생들의 모델링 능력 변화를 '모델과 모델링에 관한 인식'과 '모델링 실행'의 두 측면으로 살펴보는 것이다. 이를 위해, 중학교 2학년 학생 41명을 대상으로 천문학 내용과 관련하여 과학적 모델의 사회적 구성 수업을 실시하고, 수업 전과 후에 각각 모델링 능력 검사를 실시하였다. 검사 결과 학생들의 '모델과 모델링에 관한 인식'은 과학적 모델의 사회적 구성 수업을 통해 더 진보된 관점으로 변화하였다. 학생들은 사회적 구성 활동을 통해 모델을 이용하여 자신의 생각을 표현할 수 있다는 것과, 하나의 현상을 설명할 수 있는 복수의 과학적 모델이 존재하며, 과학적 모델이 변화할 수 있음을 인식하게 되었다. 학생들의 '모델링 실행'의 변화는 사전과 사후의 수준 변화에 따라 4 가지 유형(모델링 수준 상승 유형, 모델링 수준 하강 유형, 높은 수준 유지 유형, 낮은 수준 유지 유형)으로 나누어졌다. 과학적 모델의 사회적 구성 수업을 통해 대부분의 학생들의 '모델링 실행' 수준이 상승하였다. 이러한 변화는 학생들로 하여금 자신의 모델을 다른 모델과 비교하고 경쟁할 수 있는 기회를 제공한 사회적 구성 활동에 영향을 받은 것으로 나타났다. 한편, 일부의 학생들은 오히려 '모델링 실행' 수준이 내려가거나 변화가 없었다. 이 학생들의 학교 과학 성적은 비교적 우수했으며, 정확한 정답을 찾아 시험에서 좋은 성적을 얻는 것을 학습의 목표로 여기고 있었다. 이것은 전통적인 수업방식에 길들여진 학생들이 증거를 기반으로 지식을 구성해가는 과정을 중시하는 과학적 모델의 사회적 구성 수업 방식에 더 큰 어려움을 겪을 수 있다는 것을 말해준다.

• 대한화학회지
• /
• 제64권2호
• /
• pp.111-118
• /
• 2020

이 연구는 과학영재 학생들의 MMK 발달 및 MMK 발달 수준과 실제 수행과의 관계에 대한 탐색을 목적으로 한다. 먼저, Rasch 모델을 이용하여 51명 학생의 MMK 발달 단계를 1년 간격으로 2번 측정하였다. 이후 교차검증을 통해 MMK 발달에 유의미한 변화가 있는지를 판단하였다. 교차검증 결과 영재학생들의 MMK 발달은 통계적으로 유미한 변화가 없었다(p>.05). 두번째로, 7명의 영재 학생을 대상으로 MMK 발달 단계와 수행과의 관계를 분석하였다. 분석결과 학생이 수행에서 보이는 반응은 MMK 발달 단계를 능가할 수 없음을 확인할 수 있었으며, MMK 발달 단계가 높은 학생이 실제 수행에서는 낮은 수준의 반응을 보인 경우도 있었다. 이 두 연구결과는 MMK 발달을 높일 수 있도록 현재 영재 학생들에게 제공되는 교육 프로그램에 대한 제고가 필요하며, 이와 더불어 지식과 수행을 연결할 수 있는 영재교육이 필요함을 보여준다.

• 경영과정보연구
• /
• 제1권
• /
• pp.229-268
• /
• 1997

Recently, object-oriented concepts and technology are on the leading edge of programming language and database systems research, and their usefulness in those contexts has been successfully demonstrated. The adoption of object-oriented concept to the design of model bases has several benefits. From the perspectives of object-oriented approach, models in a model base are viewed as object which encapsulate their states and behaviors. This paper focuses on the design of an object-oriented model base that handles various resources of DSS(data, knowledge, models, solvers) in a unified fashion. For the design of a model base, we adopted Object Modeling Techniques(OMT). An object model of OMT can be used for the conceptual design of an overall model base schema. The object model of OMT provides several advantages over the conventional approaches in model base design. The main advantage are model reuse, hierarchical model construction, model sharing, meta-modeling, and unified model object management.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
• /
• 한국경영과학회/대한산업공학회 2003년도 춘계공동학술대회
• /
• pp.1136-1141
• /
• 2003

Due to the lack of digitally usable standards, it has been known to be difficult to handle the biological data. For example, the name of genes and proteins changes over time or has several synonyms indicating different entities. To cope with these problems, several communities, including the Gene Ontology Consortium and PubGene are making their efforts to move science toward the semantic web vision. Although some progress has been made, its expressivity is not sufficient for full-fledged ontological modeling and reasoning. This paper suggests a methodology for representing and extracting biological knowledge by using Web Ontology Language (OWL) as an extension of Resource Description Framework Schema (RDFS). Some benefits of our approach are: (1) to ensure extended sharing of biological meta data on the Web, and (2) to enrich additional expressivity and the semantics of RDFS+OWL.

• 지능정보연구
• /
• 제26권1호
• /
• pp.23-45
• /
• 2020

기업의 경쟁력 확보를 위해 판별 알고리즘을 활용한 의사결정 역량제고가 필요하다. 하지만 대부분 특정 문제영역에는 적합한 판별 알고리즘이 어떤 것인지에 대한 지식은 많지 않아 대부분 시행착오 형식으로 최적 알고리즘을 탐색한다. 즉, 데이터셋의 특성에 따라 어떠한 분류알고리즘을 채택하는 것이 적합한지를 판단하는 것은 전문성과 노력이 소요되는 과업이었다. 이는 메타특징(Meta-Feature)으로 불리는 데이터셋의 특성과 판별 알고리즘 성능과의 연관성에 대한 연구가 아직 충분히 이루어지지 않았기 때문이며, 더구나 다중 클래스(Multi-Class)의 특성을 반영하는 메타특징에 대한 연구 또한 거의 이루어진 바 없다. 이에 본 연구의 목적은 다중 클래스 데이터셋의 메타특징이 판별 알고리즘의 성능에 유의한 영향을 미치는지에 대한 실증 분석을 하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 다중 클래스 데이터셋의 메타특징을 데이터셋의 구조와 데이터셋의 복잡도라는 두 요인으로 분류하고, 그 안에서 총 7가지 대표 메타특징을 선택하였다. 또한, 본 연구에서는 기존 연구에서 사용하던 IR(Imbalanced Ratio) 대신 시장집중도 측정 지표인 허핀달-허쉬만 지수(Herfindahl-Hirschman Index, HHI)를 메타특징에 포함하였으며, 역ReLU 실루엣 점수(Reverse ReLU Silhouette Score)도 새롭게 제안하였다. UCI Machine Learning Repository에서 제공하는 복수의 벤치마크 데이터셋으로 다양한 변환 데이터셋을 생성한 후에 대표적인 여러 판별 알고리즘에 적용하여 성능 비교 및 가설 검증을 수행하였다. 그 결과 대부분의 메타특징과 판별 성능 사이의 유의한 관련성이 확인되었으며, 일부 예외적인 부분에 대한 고찰을 하였다. 본 연구의 실험 결과는 향후 메타특징에 따른 분류알고리즘 추천 시스템에 활용할 것이다.