• 지능정보연구
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• 제27권4호
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• pp.49-71
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• 2021

문제해결을 위해 지식을 활용하는 사용자는 내용 면에서 관련된 또 다른 지식, 즉 연관지식에 대한 교차적이고 순차적인 탐색을 진행한다. 지식지도는 관리하는 지식의 현황을 보여주는 도식이자 지식저장소의 분류체계로서, 지식 간 연관성에 기반한 사용자의 지식 탐색을 지원하는 도구이다. 따라서 지식지도는 지식 간 연관성에 의한 네트워크 형식으로 표현되며, 이를 정의 및 추론하는 데에 최적화된 기술을 접목하여 구현되어야 한다. 이를 위해 본 연구는 관리하는 개체와 개체 간 관계를 표현 및 추론하는 데에 최적화된 기능성을 발휘하는 것으로 알려진 그래프DB를 이용하여 지식그래프 기반 지식지도를 개발하는 방법론을 제시한다. 제시된 방법론의 유효성을 확인하기 위하여, 선행 연구의 온톨로지 기반 지식지도 구축 사례 데이터를 그래프DB에 적용하여 지식그래프 기반 지식지도를 구현하고, 구현된 지식 네트워크의 유효성과 Class 자동 구성 능력을 선행 연구의 결과와 비교하는 성능 테스트를 진행한다. 성능 테스트 결과, 본 연구의 지식그래프 기반 지식지도는 선행 연구의 온톨로지 기반 지식지도와 동일한 수준의 성능을 나타냈으며, 지식 및 지식 간 관계 정의 및 추론을 더욱 효율적으로 진행할 수 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 연관지식에 대한 사용자의 인지과정을 반영한 지식 탐색 기능의 구현에 활용될 수 있으며, 추론에 의한 새로운 연관지식의 발견을 통해 자율적으로 확장되는 지능적 지식베이스의 개발에 응용될 수 있다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제20권4호
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• pp.445-464
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• 2017

본 연구에서는 공간도형을 학습한 고등학교 3학년 자연계열 학생들을 대상으로 Geogebra를 활용한 분석적 방법을 통해 삼각형의 내접원, 외접원 작도에서 사면체의 내접구, 외접구 작도로의 유추적 발견 과정을 분석하였다. 학생 10명을 연구 대상으로 선정하여 분석적 방법을 경험한 학생들과 그렇지 않은 학생들에 대해서 본집단과 비교집단으로 각각 5명씩 구성하여 사면체의 내접구, 외접구 작도 과정을 살펴보았다. 본집단과 비교집단 모두 삼각형의 내접원, 외접원 작도에 대한 정확한 사전지식이 학습되어 있으나 사면체의 내접구, 외접구 작도를 어려워하였다. 하지만 분석적 방법으로 Geogebra를 활용해 삼각형의 내접원, 외접원의 작도과정을 거꾸로 찾아가며 작도방법을 탐구한 본집단의 학생들은 스스로 작도방법을 유추하여 사면체의 내접구, 외접구의 작도방법을 찾아내는 유추적 발견이 가능하였다. Geogebra를 통해 시각화가 이루어짐으로써 도형의 조작과 탐구가 가능하였고 변화과정을 직접 살펴봄으로써 학습자 자신의 유추 과정을 즉각적으로 확인하고 피드백 할 수 있었다. 또한 추론 결과에 대한 정당성을 부여할 수 있었을 뿐만 아니라 기하 탐구에 대한 수학적 태도에 긍정적인 영향을 주었다.

• 한국과학교육학회지
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• 제30권5호
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• pp.557-575
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• 2010

이 연구는 현재 중 고등학교에서 적용하고 있는 교수 모형을 선택할 때 그 준거로 활용할 수 있는 교수 모형의 특성과 목적을 제시하고자 수행하였다. 교수 모형의 특성과 목적은 수업 모형과 교수 모형에 관한 문헌을 분석하고, 그 결과를 근거로 정리해 제시하였다. 이 연구에서는 지금까지 제시된 수업 모형을 교수 모형에 포함시키고, 교수 모형을 전통적 모형, 과도기적 모형, 현대적 모형으로 분류하고, 현대적 모형을 다시 그 대상에 따라 개념변화 모형과 순환학습 모형으로 구분하였다. 이 논문에서 제시한 네 가지 교수모형의 특성과 목적을 요약하면 다음과 같다. $\cdot$ 전통적 모형: 강의를 통한 과학지식의 교수, 발견법을 통한 과학지식의 습득, 탐구중심 교수-학습 과정을 통한 과학적 탐구 과정 기능의 습득 및 과학적 방법과 탐구 방법을 적용한 문제해결 $\cdot$ 과도기적 모형: 시범실험, 발견법, 탐구적 접근법 을 통한 탐구 과정 기능의 습득, 과학지식의 습득과 분화 및 발달 $\cdot$ 현대적 모형 - 개념변화 모형: 탐구중심 접근법을 통한 과학지식의 분화, 과학개념에 의한 과학 대체 개념의 교환 - 순환학습 모형: 발견 및 탐구를 통한 개념의 분화 및 대체 개념의 교환, 과학적 탐구 과정 기능의 습득 이와 같은 과학 교수 모형의 영역별 특성과 목적은 교수-학습의 목표와 주제에 적절한 교수 모형의 범주를 확인할 때 적용할 수 있다. 과학 교수-학습 현장에서 실제로 적용할 교수 모형을 선정할 때는, 교수할 주제 및 내용과 그 목표에 적절한 영역별 교수 모형의 특성과 목적을 확인한 다음, 그 영역에서 적절한 교수모형을 선정하는 것이 바람직하다. 이 논문에는 실제의 교수 모형을 선정할 때 적용할 수 있는 준거가 각 교수 모형의 특성과 목적의 형태로 기술되어 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.63-72
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• 2013

비즈니스 프로세스 인텔리전스(BPI)는 지식의 발견 및 분석 분야의 새로운 기술로서, BPM 기반 조직에 관련된 지식을 발견하고 이를 분석하기 위한 기술들을 말한다. BPI를 통해, 프로세스 기반 조직의 지식을 제어, 모니터링, 예측, 최적화할 수 있게 되는데, 본 논문에서는 특정 비즈니스 프로세스 모델에 참여하는 수행자들과 업무들간의 소속 관계를 나타내는 BPM 업무-수행자 소속성 네트워크 지식에 초점을 맞춘다. 즉, 본 논문에서는 BPM 업무-수행자 소속성 네트워크 지식을 위한 통계 분석 기법을 제안하며, 이를 업무-수행자 대응 분석 기법이라 정의한다. 제안하는 대응 분석 기법의 과정은 이분 행렬을 생성하고, 이에 대한 대응 분석 결과를 가시화하는 과정으로 구성되며, 이를 통해 비즈니스 프로세스 모델 또는 비즈니스 프로세스 패키지에 소속되는 수행자 그룹과 업무 그룹간의 연관 관계를 분석할 수 있다. 결론적으로, 제안하는 업무-수행자 대응 분석 기법을 통해 BPM 기반 조직을 위한 비즈니스 프로세스 모델 또는 비즈니스 프로세스 패키지의 계획 및 설계 과정에서, 업무와 수행자간의 연관 관계를 고려하여, 인적 자원 할당의 효과성과 효율성을 제고할 것이라 기대된다.

• 과학교육연구지
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• 제43권1호
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• pp.157-172
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• 2019

이 연구의 목적은 난이도가 다른 생명과학공통성 발견 과제를 수행하는 동안 뇌 활성 차이를 분석하는 것이다. 이 연구에는 35명의 예비 생명과학교사들이 참여하였다. 이 연구는 뇌파 기록을 위한 블록디자인으로 설계되었다. 피험자들이 공통성 발견 과제를 수행하는 동안 뇌파가 수집되었다. sLORETA 분석 방법과 상대파워스펙트럼 분석 방법은 2개의 소재로 구성된 쉬운 난이도의 과제를 수행할 때와 5개의 소재로 구성된 어려운 난이도의 과제를 수행할 때 뇌 활성 차이를 분석하는 데에 이용되었다. 그리고 공통성 발견 과제의 난이도에 따라 활성화된 대뇌 피질과 피질하 영역의 역할을 조사하였다. 연구 결과 연구결과, 세타파의 경우, 쉬운 난이도 과제와 비교하여 어려운 난이도 과제 수행 시 세파타의 활성은 전두엽에서 유의미하게 감소하였고 후두엽에서는 증가하였다. 알파파의 경우, 쉬운 난이도 수행시보다 어려운 난이도의 과제를 수행할 때 전두엽에서 알파파의 활성이 유의미하게 감소하였다. 베타파의 활성은 어려운 난이도의 과제를 수행할 때 쉬운 난이도의 과제 수행시보다 전두엽, 두정엽, 후두엽에서 유의미하게 감소하였다. 마지막으로 감마파의 경우 쉬운 난이도의 과제를 수행할 때와 비교하여 어려운 난이도의 과제를 수행할 때 감마파의 활성이 전두엽에서는 감소하였고 두정엽과 측두엽에서는 활성이 증가하였다. 공통성 발견 과제의 난이도 수준은 대상이랑(cingulate gyrus), 쐐기소엽(cuneus), 혀이랑(Lingual gyrus), 후측 대상피질(posterior cingulate), 쐐기전소엽(precuneus), 엽하영역(sub-gyral)에 영향을 준다는 것을 보여주었다. 따라서 공통성 발견 과제의 난이도는 이미지로부터 인출된 시각적 정보와 위치정보를 통합하는 과정, 대상의 속성을 비교하고 필요한 정보를 선택하는 과정, 선택한 정보의 시각적 작업 기억 과정, 이 모든 과정에서의 주의집중에 대한 인지과정에 영향을 준다고 할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회지
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• 제8권2호
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• pp.67-74
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• 2001

최근에 이용 가능한 데이터의 양이 폭발적으로 증가하고 있다 따라서 이들 데이터로부터 유용한 지식을 발견하는 자동화된 기법이 주목을 받고 있다. 데이터 마이닝이란 지식 발견의 중요한 단계로서, 데이터로부터 유용한 패턴을 발견하는 방법이다. 본 논문에서는 데이터 마이닝 기법을 조사한다 이러한 조사과정을 통하여 실세계에서 보다 효율적으로 적용 가능한 데이터 마이닝 기법을 찾아내고. 이들 기법에 대한 적절한 응용 영역과 앞으로의 연구방향을 제시한다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.201-204
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• 2002

Kansei design knowledge acquisition stage is a crucial stage in kansei designing process and kansei engineering (KE) methodology. In kansei engineering methodology, it is essential to extract design knowledge or rules on relationships between customer's kansei and product design element. We attempt to construct a more powerful melted for extracting the design rules from kansei expremental data. We constucted a kansei experiment concerning color kansei evaluation, and analyzed the sane data by both conventional quantification theory type I and rough set theory. Finally, we compared the effectiveness of both methods for extracting rules and examined the extensions of rough set theory in kansei engineering.

• 지식경영연구
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• 제10권2호
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• pp.49-63
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• 2009

In this study, sub domain of flow was investigated on literature survey, and suggested of the measuring method of web-site flow and its simulation analysis. Constructing of measuring method of flow, and using this method what-if analysis was simulated when several condition changed. Using causal map approach to extract knowledge from web-site domain experts and to derives a causal relationship of knowledge. Specially, in our study, describes method of developing and building causal map, and suggests guide line of this method on practical application. This research results show that web-site flow starts "direct searching" or "interesting of special issue(domain)", and when challenges of web-site were accorded with user's skills web-site flow grows. Further, in the web-site, information searching intention results in increase of user's duration time and experience flow to discovery new interesting issues in this process. If user's web-site of interaction is increased, awareness of environment conditions decreased, finally, user's telepresense results in increased web-site flow. This paper contained thai this method make used of measuring flow in the web-site and developing of practical strategy.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.77-84
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• 2019

Workflow management system is a system that manages the workflow model which defines the process of work in reality. We can define the workflow process by sequencing jobs which is performed by the performers. Using the workflow management system, we can also analyze the flow of the process and revise it more efficiently. Many researches are focused on how to make the workflow process model more efficiently and manage it more easily. Recently, many researches use the workflow log files which are the execution history of the workflow process model performed by the workflow management system. Ourresearch group has many interests in making useful knowledge from the workflow event logs. In this paper we use XES log files because there are many data using this format. This papersuggests what are the cardinalities of the temporal workcases and how to get them from the workflow event logs. Cardinalities of the temporal workcases are the occurrence pattern of critical elements in the workflow process. We discover instance cardinalities, activity cardinalities and organizational resource cardinalities from several XES-based workflow event logs and visualize them. The instance cardinality defines the occurrence of the workflow process instances, the activity cardinality defines the occurrence of the activities and the organizational cardinality defines the occurrence of the organizational resources. From them, we expect to get many useful knowledge such as a patterns of the control flow of the process, frequently executed events, frequently working performer and etc. In further, we even expect to predict the original process model by only using the workflow event logs.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 1997년도 추계학술대회발표논문집; 홍익대학교, 서울; 1 Nov. 1997
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• pp.181-184
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• 1997

Practical applications of learning systems usually involve complex domains exhibiting nonlinear behavior and dilution by noise. Consequently, an intelligent system must be able to adapt to nonlinear processes as well as probabilistic phenomena. An important class of application for a knowledge based systems in prediction: forecasting the future trajectory of a process as well as the consequences of any decision made by e system. This paper examines the robustness of data mining tools under varying levels of noise while predicting nonlinear processes in the form of chaotic behavior. The evaluated models include the perceptron neural network using backpropagation (BPN), the recurrent neural network (RNN) and case based reasoning (CBR). The concepts are crystallized through a case study in predicting a Henon process in the presence of various patterns of noise.