• Journal of The Korean Association For Science Education
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• v.42 no.2
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• pp.177-184
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• 2022

This article aims to explain the concept and characteristics of the 'Intelligent Science Lab', which is being promoted nationwide in Korea since 2021. The Korean Ministry of Education creates a master plan containing a vision for science education every five years. The most recently announced '4th Master plan for science education (2020-2024)' emphasizes the policy of setting up an 'intelligent science lab' in all elementary and secondary schools as an online and offline space for scientific inquiry using advanced technologies, such as Internet of Things and Augmented and Virtual Reality. The 'Intelligent Science Lab' project is being pursued in two main directions: (1) developing an online platform named 'Intelligent Science Lab-ON' that supports science inquiry classes, and (2) building a science lab space in schools that encourages active student participation while utilizing the online platform. This article presents the key features of the 'Intelligent Science Lab-ON' and the characteristics of intelligent science lab spaces newly built in schools. Furthermore, it introduces inquiry-based science learning programs developed for intelligent science labs. These programs include scientific inquiry activities in which students generate and collect data ('data generation' type), utilize datasets provided by the online platform ('data utilization' type), or utilize open and public data sources ('open data source' type). The Intelligent Science Lab project is expected to not only encourage students to engage in scientific inquiry that solves individual and social problems based on real data, but also contribute to presenting a model of online and offline linked scientific inquiry lessons required in the post-COVID-19 era.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.391-392
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• 2011

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10a
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• pp.213-214
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• 2007

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10a
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• pp.211-212
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• 2007

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.267-269
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• 2012

본 논문에서는 대화에서 그래프 기반 키워드를 추출하는 방법을 제안한다. 대화의 특성상 길이가 짧고, 생략이 많아 키워드 간의 연결 정도를 판단하기 힘들다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 과거의 개인 대화 정보를 활용한다. 과거 대화 정보는 시간의 흐름이 반영된 현재 대화가 이뤄지기 전 말하고 듣는 것을 지칭하며, 이를 활용함으로써 개인화된 키워드를 발견할 수 있게 도와준다. 키워드 추출에 있어 현재 대화에서만을 고려하는 기존 연구와 달리, 제안한 방법은 앞서 구축된 과거 정보를 활용하여 그래프를 확장한 후 키워드를 추출한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 베이스라인보다 현재 문장을 잘 반영할 수 있는 키워드를 추출함을 보인다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.279-280
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• 2012

본 연구에서는 기존의 플래시 구연동화에서 더 나아가 동작 인식 시스템을 이용한 유아 대상의 체감형 구연동화 콘텐츠를 개발하였다. Kinect 카메라를 이용하여 유아 자신이 직접 컨트롤러가 되어 콘텐츠를 자유롭게 즐길 수 있기 때문에 Wii처럼 컨트롤러를 사용하는 콘텐츠보다 부상의 위험도 줄일 수 있다. 또한, 수동적으로 구연동화를 듣는 대신에 유아가 직접 참여하게 됨으로써 즐거움뿐만 아니라 다양한 동작을 통하여 운동효과도 얻을 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.50-52
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• 2009

Ontology maintenance is a time consuming and costly process which requires special skill and knowledge. It requires joint effort of both ontology engineer and domain specialist to properly maintain ontology and update knowledge in it. This is specially true for medical domain which is highly specialized domain. This paper proposes a novel approach for maintenance and update of existing ontologies in a medical domain. The proposed approach is based on modified Ontology Maturing Process which was originally developed for web domain. The proposed approach provides way to populate medical ontology with new knowledge obtained from medical documents. This is achieved through use of natural language processing techniques and highly specialized medical knowledge bases such as Unified Medical Language System.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.482-487
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• 2007

실내의 완벽 주행이 주요 목적인 청소로봇은 자기 위치를 인식 할 수 있어야한다. 자기 위치를 제대로 인식하지 못하게 된다면 청소할 방을 모두 돌지 못하고 방 청소를 마치게 된다. 청소로봇이 상용화 되기 위해서는 저렴한 가격의 보드를 선호한다. 이것은 현재 나온 복잡한 계산을 요구하는 알고리즘을 사용하지 못하거나 사용하여도 속도가 느린 문제를 가진다. 영상 프레임 처리 속도가 느릴 경우 처리되는 동안 로봇이 움직이지 못하여 부드러운 움직임을 불가능하게 한다. 본 논문은 저사양의 하드웨어에서 자기 인식을 할 수 있는 시스템을 제안한다. 자기 인식을 하기 위해 처리 되어야 하는 전처리 과정과 전처리를 거친 데이터를 이용하여 자기 위치를 인식하도록 이동거리와 회전각을 계산하는 방법을 제안한다. 마지막으로 제안된 방법들을 이용하여 실제 이동 값과 비교, 분석한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.602-609
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• 2007

Combining collaborative filtering with some other technique is most common in hybrid recommender systems. As many recommended items from collaborative filtering seem to be similar with respect to content, the collaborative-content hybrid system suffers in terms of quality recommendation and recommending new items as well. To alleviate such problem, we have developed a novel method that uses a diversity metric to select the dissimilar items among the recommended items from collaborative filtering, which together with the input when fed into content space let us improve and include new items in the recommendation. We present experimental results on movielens dataset that shows how our approach performs better than simple content-based system and naive hybrid system

• Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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• 2009.10a
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• pp.167-168
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• 2009