가추법은 문화연구의 방법론으로서 어떤 의미를 지니는가? 이 논문은 문화연구의 방법론 논의가 연구방법이 아닌 인식론적 맥락에서 이루어져야 함을 주장하고, 이를 위해 가추법의 의미를 문화연구의 방법론의 측면에서 재해석한다. 논리학자이자 기호학자인 찰스 샌더스 퍼스는 연역법이나 귀납법으로는 불가능한 새로운 명제나 지식을 발견하기 위해 가추법을 제안한다. 근대의 과학적 실증주의가 객관성과 확실성의 논리에 기대고 있다면, 가추법은 경험된 현상으로부터 새로운 전제를 찾아내는 발견의 논리로서 의미를 지닌다. 이 논문에서는 학문과 지식의 생산 구조와 역사적 맥락을 살펴보고, 그 과정에서 형성된 과학적 연구방법의 신화를 비판한다. 그리고 사회와 문화를 연구하는 방법론적 대안으로서 가추법이 갖는 의의를 살펴보고, 가추법이 문화연구의 방법론에 던져주는 시사점은 무엇인지 논의한다. 이를 통해 문화연구가 방법론으로서 갖추어야 할 세 가지 요소, 즉 '직관'과 '공감'과 '지적 협업'의 중요성과 의미를 탐색한다. 결국 문화연구는 관찰할 수 있는 현재로부터 알 수 없는 실재를 찾아내는 발견의 논리가 되어야 함을 주장한다.
인과 추론은 심리학에서는 물론 최근 베이스 접근법을 취하는 인지과학자들에 의해서도 활발히 연구되고 있다. 본 연구는 인과추론에 대한 대표적 심리학 이론인 힘-확률대비이론(a power probabilistic contrast theory of causality)을 중심으로 인과 추론의 최근 동향을 개관하고자 한다. 힘-확률대비이론에서는, 원인은 결과를 일으키거나 억제하는 힘(power)인데, 이 힘은 특정한 조건하에서 통계적 상관을 통해 파악될 수 있다고 가정한다. 본 논문에서는 이 이론에 대한 초기의 경험적 지지 증거를 먼저 살펴본 다음, 베이스 접근에 기반을 둔 이론과의 쟁점을 명확히 하고, 원인은 맥락에 무관하게 동일하게 작동한다는 인과적 불변성 가정(causal invariance hypothesis)을 중심으로 한 보다 최근의 연구 결과를 소개하고자 한다. 이 연구들은 종래의 통계적 접근법으로는 잘 설명되지 않는 결과를 제시함으로써, 철학, 통계학, 그리고 인공 지능 등과 같은 인접 분야에 인과성에 대한 힘 이론을 진지하게 고려할 것을 촉구하고 있다.
지식 그래프 기반의 질문 응답 문제는 자연어 질문들에 대한 깊은 이해뿐만 아니라, 대규모 지식 그래프 상에서 올바른 답변을 찾기 위한 효과적인 추론 능력을 필요로 한다. 본 논문에서는 다중 홉 추론을 요구하는 복잡한 자연어 질문에 대해 연관 지식 그래프 위에서 답변 추론을 효과적으로 수행할 수 있는 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 지식 그래프 상의 각 개체 노드와 이웃 노드 간의 양방향 특징 전파를 허용할뿐만 아니라, 두 이웃 노드 쌍 간의 맥락 정보까지 활용할 수 있는, 표현력이 뛰어난 쌍 선형 그래프 신경망(BGNN)을 이용한다. 본 논문에서는 오픈 도메인의 지식 베이스인 Freebase, 자연어 질문 응답을 위한 벤치마크 데이터 집합들인 WebQuestionsSP와 MetaQA를 이용한 실험들을 통해, 제안 모델의 효과와 우수성을 확인하였다.
유비쿼터스 가정환경의 다양한 서비스들을 사용자에게 제공하기 위해서는, 사용자의 의도를 정확히 파악하여 적절한 서비스를 수행하는 지능형 에이전트가 필요하다. 기존에 서비스 선택을 위해 사용되던 명령어 기반 사용자 인터페이스와는 달리, 대화 시스템은 인간과 시스템 사이의 유연하고 풍부한 의사소통에 유용하지만 기존의 사용자나 시스템 주도 대화 시스템은 사용자의 배경지식이나 대화의 문맥에 기인한 다양한 표현을 다루기 어렵다. 본 논문에서는 '상호주도형' 의사소통을 위한 계층적 베이지안 네트워크를 이용하여 사용자와 에이전트 사이에 발생하는 대화의 모호성을 해결한다. 서비스 추론 시 정보가 부족할 경우에는 계층적 베이지안 네트워크를 이용하여 추가로 필요한 정보를 분석하고 사용자로부터 수집한다. 제안하는 방법을 유비쿼터스 가정환경에 적용하고 시뮬레이션 환경을 구축하여 그 유용성을 확인하였다.
본 연구의 목적은 과학 문제 해결을 위한 귀추적 사고 과정에서 모델의 역할을 이론 연구와 경험 연구를 통해 조사하는 것이었다. 이 연구는 지구과학 탐구 학습 프로그램을 개발하기 위한 설계 기반 연구의 맥락에서 이루어졌으며, 본 논문에서는 그 중 지질학 분야의 귀추적 탐구 활동을 재설계하는 과정을 중점적으로 다루었다. 이론 연구에서는 지구과학에 특징적인 연구 방법으로서 귀추와 모델링을 관련지어 연구한 대표적인 연구자들의 저작들을 집중적으로 고찰하였다. 그 결과로, 증거, 자원 모델, 설명 모델의 관계를 나타낸 모델링 중심의 귀추적 추론에 대한 잠정적인 도식을 제안하였다. 이 도식을 지질학 문제를 해결하는 전문가들의 사고 과정을 분석한 경험 연구를 통해 정교화 하였다. 새로운 도식에는 결정적 증거, 결정적 자원 모델, 과학적으로 타당한 설명 모델의 역할이 포함되었다. 이와 더불어 모델링 중심의 귀추적 탐구 수업에서 학생들의 사고 과정을 지원할 수 있는 교수법적인 시사점을 도출하였다.
유비쿼터스 시대의 도래와 함께, 사용자 중심 서비스를 위해 HCI 요소를 최대한 활용하는 HCI 미들웨어에 대한 중요성이 점점 증가하고 있다. 이에 따라 사용자 중심 서비스를 제공하기 위한 HCI 미들웨어에 대한 여러 연구가 진행되었다. 하지만 기존의 연구들은 사용자 중심 서비스 제공에 반드시 필요한 HCI 기능들에 대한 종합적 지원이 부족하다. 본 논문에서는 사용자 중심 서비스 지원을 위한 에이전트 기반 지능형 HCI 미들웨어인 AIM(Agent-based Intelligent Middleware)을 제안한다. 먼저 기존의 여러 HCI 미들웨어들을 분석하여 HCI 미들웨어의 요구조건을 도출하고, 상황 정보 관리, 사용자 행동 패턴 추론, 동적 에이전트 생성 등을 통해 여러 HCI 기능들을 종합적으로 제공할 수 있는 AIM을 설계한다. 또한 스마트 공간에서 사용자 모달리티 기반 서비스 시나리오를 소개하고, 프로토타입 구현을 통해 소개한 미들웨어의 이점을 보인다.
본 연구는 연구문헌의 지식구조를 반영하는 의미기반 지식조직체계의 실험적 모형을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 한국연구재단의 기초학문자료센터에 대한 사례분석을 하였다. 기초학문자료센터 연구성과물 DB와 학술용어 DR의 개념클래스 및 인스턴스를 대상으로 연구문헌의 지식구조를 파악하였으며, 기초학문자료센터 시스템의 학술적 이해형성 기능을 분석하였다. 또한 연구문헌의 지식구조와 색인어의 관계를 분석하였다. 이러한 분석을 통해 지식구조와 색인어의 관계구조, 26개의 연구문헌 지식구조 공리 및 11개의 의미관계 추론규칙으로 구성되는 온톨로지 모형, 즉 연구문헌의 지식구조와 그 의미관계에 의한 실험적 지식조직체계 모형을 제시하였다.
The purpose of this study is to summarize PWIM (Picture Words Inductive Model) which is one of learner-centered vocabulary teaching-learning models, and suggest ways to implement them in Korean language education. The pictures that are used in the Korean language education field help visualize the specific shape, color, and texture of the vocabulary that is the learning target; thus, helping beginner learners to recognize the meaning of the sound. Visual material stimulates the intrinsic schema of the learner and not only becomes a 'bridge' connecting the mother tongue and the Korean language, but also reduces difficulty in learning a foreign language because of the ambiguity between meaning and sound in Korean and all languages. PWIM shows commonality with existing learning methods in that it uses visual materials. However, in the past, the teacher-centered learning method has only imitated the teacher because the teacher showed a piece-wise, out-of-life photograph and taught the word. PWIM is a learner-centered learning method that stimulates learners to find vocabulary on their own by presenting visual information reflecting the context. In this paper, PWIM is more suitable for beginner learners who are learning specific concrete vocabulary such as personal identity (mainly objects), residence and environment, daily life, shopping, health, climate, and traffic. The purpose of this study was to develop a method of using PWIM suitable for Korean language learners and teaching procedures. The researchers rearranged the previous research into three steps: brainstorming and word organization, generalization of semantic and morphological rules of extracted words, and application of words. In the case of PWIM, you can go through all three steps at once. Otherwise, it is possible to divide the three steps of PWIM and teach at different times. It is expected that teachers and learners using the PWIM teaching-learning method, which uses realistic visual materials, will enable making an effective class together.
USS(Ubiquitous Smart Space)는 공간내에서 벌어지는 다양한 상황을 인지하고, 사물이나 서비스들이 자율적으로 협업함으로써 사용자의 목표에 맞는 서비스를 제공한다. U-Safety는 USS 상에서 다중센서를 통해 좀더 정확한 상황을 인지하고 이에 대처하여 조처를 취하는 시스템이다. U-Safety 에서 사용되는 다양한 센서들이 수집한 데이터 중에 영상데이터는 사람이 객관적으로 상황을 추론하기에 가장 이상적이다. 센터는 다양한 곳에 설치된 영상입력 장치로 부터 많은 양의 영상 데이터를 수집하여 이를 바탕으로 다중의 상황인지 및 추론을 수행하게 된다. 이에 센터는 방대한 양의 데이터를 처리하기 위해 매우 많은 자원을 소비하게 된다. 본 논문에서는 제안하는 계층적 영상 처리 방법은 영상입력 장치에서 1차 상황인지를 하고 전체 영상중 상황인지의 가능성이 높은 부분만을 블럭화하여 센터로 전송하는 방법을 제안한다. 이는 센터가 영상처리를 위해 소비하는 자원을 줄여 원활한 상황인지의 효율을 높이고 U-Safety 망에 영상데이터가 차지하는 비율을 줄인다.
The need of Clinical Decision Support System (CDSS) in healthcare setup is increasing day by day. EHR Meaningful Use advocates CDSS as an important component of EHR/EMR systems. CDSS can be ranged from a simple to a very sophisticated system. The more complex CDSS systems need more attention to develop because of many reasons including its Knowledge Base (KB) structure/maintenance/evolution, inference capabilities and usability. Above all the KB maintenance and evolution is very crucial and important from the perspective of useful decision capabilities. Also the richness of the KB is important to cover the decision gaps handling a particular situation in the course of patient care. It cannot be expected from the clinicians to remember everything in regard to patient diagnosis and treatment. Similarly, it is also crucial for clinicians to keep themselves updated with the new research in the area. That is the reason they frequently require accessing to the online knowledge resources. Literature proved that online knowledge resources are capable providing answers to questions that might not be answered rely only on clinician wisdom and experience. This paper provides the theme of meaningful utilization of online knowledge resources in the context of diagnosis and treatment process for cancer patients more specifically Head and Neck cancer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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