• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.19-28
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• 2012

최근 소셜미디어의 대중화와 함께 소셜러닝에 대한 관심이 높아지고 있다. 소셜러닝의 긍정적 학습효과에 대한 기대에도 불구하고 교실수업 환경에서 소셜러닝의 구체적인 적용 방법과 그에 따른 학습 향상의 명시적 효과에 대하여서는 아직도 알려진 사례가 많지 않은 실정이다. 본 연구에서는 교실수업 환경에서 웹 기반의 과제 상호 평가를 통하여 개별 학습자들 간의 특정 주제에 대한 생각 공유가 발생하도록 하고, 그러한 상호 생각 공유가 개별 학생의 지식 구성에 어떤 영향을 주었는지를 살펴보았다. 수행된 실험결과에 따르면 학습자들은 다른 학습자들과의 생각의 공유를 통하여 지식이 결합 혹은 재조합되어 자신의 지식 구성에 영향을 주고 있음을 알 수 있었다. 이 실험 결과는 소셜러닝의 효과성에 대한 중요한 시사점을 줄 수 있을 것이다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제2권1호
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• pp.6-21
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• 2014

This paper proposes a novel knowledge extraction system, TAKES (Two-step Approach for Knowledge Extraction System), which integrates advanced techniques from Information Retrieval (IR), Information Extraction (IE), and Natural Language Processing (NLP). In particular, TAKES adopts a novel keyphrase extraction-based query expansion technique to collect promising documents. It also uses a Conditional Random Field-based machine learning technique to extract important biological entities and relations. TAKES is applied to biological knowledge extraction, particularly retrieving promising documents that contain Protein-Protein Interaction (PPI) and extracting PPI pairs. TAKES consists of two major components: DocSpotter, which is used to query and retrieve promising documents for extraction, and a Conditional Random Field (CRF)-based entity extraction component known as FCRF. The present paper investigated research problems addressing the issues with a knowledge extraction system and conducted a series of experiments to test our hypotheses. The findings from the experiments are as follows: First, the author verified, using three different test collections to measure the performance of our query expansion technique, that DocSpotter is robust and highly accurate when compared to Okapi BM25 and SLIPPER. Second, the author verified that our relation extraction algorithm, FCRF, is highly accurate in terms of F-Measure compared to four other competitive extraction algorithms: Support Vector Machine, Maximum Entropy, Single POS HMM, and Rapier.

• 한국어교육
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• 제28권2호
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• pp.209-233
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• 2017

The purpose of this study is to analyze the pragmatic functions of '-ketun(yo)' expressed in the discourse associating with the context of communication based on the actual conversations of Korean native speakers. As discourse is closely related to the context, contextual factors surrounding the discourse should be actively considered in order to reveal the function of grammar expressed in the discourse. Also, there is need to consider the grammatical functions in terms of the linguistic user which is the subject of interaction in the discourse. Based on this necessity, in this study, we analyzed the pragmatic functions of '-ketun(yo).' As a result, '-ketun(yo)-' had a great influence on the formation and expansion of the shared context in communication contexts. The shared context is expanded through generative mutual knowledge and priori mutual knowledge. As a result of the conversation analysis, '-ketun(yo)-' was used at a high frequency in the expansion of generative mutual knowledge formation. In addition, '-ketun(yo)-' appeared to have a discourse cohesion function that binds topics with other topics. In the case that '-ketun(yo)-' is formed through priori mutual knowledge, '-ketun(yo)-' could be used as a sign to lead the union of the speaker and the listener. This study has significance in that it examines the pragmatic functions of '-ketun(yo)-' in relation to the context of communication based on actual utterance.

• 시스템엔지니어링학술지
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• 제14권2호
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• pp.67-72
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• 2018

In the EPC(Engineering Procurement and Construction) project of the plant, procurement engineering has a profound effect on the profitability of the project. It is important that the procurement specifications are well written to ensure that procurement engineering works properly. In the meantime, the procurement specifications have been created by the experience of the person in charge because there was no system for helping procurement engineering. To cope with this situation, we are developing a procurement engineering management support system (PeMSS). This paper describes how to implement a knowledge-based service in the procurement engineering management support system. First, we briefly introduce the PeMSS, the knowledge base application field, and how to apply it. The parts that requires knowledge-based service are parsing the requirements in the PDF (Portable Document Format) file and management of the document provided by the supplier of the equipment.

• 국제학술발표논문집
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• The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.430-434
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• 2015

Safety education at the tertiary level prepares students to enter construction industry with adequate safety knowledge; then accidents can be prevented proactively. However, safety subject has not been paid adequate attention in universities and most institutional safety programs consider safety matters in isolation. Meanwhile, anatomical theory in the medicine field has been successfully adopted and proved potential advantageous in various scientific disciplines. With this regard, this study proposes a visualization based Building Anatomy Model (BAM) for construction safety education, which utilizes the anatomical theory in order to improve student's safety knowledge and practical skill. This BAM consists of two modules: 1) Knowledge Acquisition Module (KAM) aims to deliver safety knowledge to students through building anatomy models; 2) Practical Experience Module (PEM) where students safely perform construction activities by using the system to improve safety skill. The system trial is validated with virtual scenarios derived from real accidents cases. This study emphasizes the visualization based building anatomy model would be a powerful pedagogical method to provide effectively safety knowledge and practical skill for students, as a result, safety competence of students would be enhanced.

• 동서간호학연구지
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• 제29권2호
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• pp.141-149
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• 2023

Purpose: The purpose of this study was to verify the effects of virtual reality (VR) based anatomy education program on nursing students' learning presence, technology acceptance, learning motivation, and knowledge. Methods: A nonequivalent control group pre-test and post-test design was employed. The study participants included 113 nursing students (56 in the experimental group and 57 in the control group) from Ansan City. Data collection was conducted from June 1 through 23. Data were analyzed using χ²-test, Fisher's exact test, and t-test using SPSS 23.0 program. Results: The experimental group had a significant increase in learning presence, technology acceptance, and knowledge before and after the intervention compared to the control group. Conclusion: Virtual reality based anatomy education is an effective learner-centered educational program. From an educational perspective, VR anatomy education programs can improve anatomy knowledge by increasing students' acceptance of VR technology and increase their motivation to learn by increasing their sense of presence.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.43-61
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• 2019

최근 4차 산업혁명과 함께 인공지능 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이전의 그 어느 때보다도 기술의 발전이 빠르게 진행되고 있는 추세이다. 이러한 인공지능 환경에서 양질의 지식베이스는 인공지능 기술의 향상 및 사용자 경험을 높이기 위한 기반 기술로써 중요한 역할을 하고 있다. 특히 최근에는 인공지능 스피커를 통한 질의응답과 같은 서비스의 기반 지식으로 활용되고 있다. 하지만 지식베이스를 구축하는 것은 사람의 많은 노력을 요하며, 이로 인해 지식을 구축하는데 많은 시간과 비용이 소모된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 기계학습을 이용하여 지식베이스의 구조에 따라 학습을 수행하고, 이를 통해 자연어 문서로부터 지식을 추출하여 지식화하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이러한 방법의 적절성을 보이기 위해 DBpedia 온톨로지의 구조를 기반으로 학습을 수행하여 지식을 구축할 것이다. 즉, DBpedia의 온톨로지 구조에 따라 위키피디아 문서에 기술되어 있는 인포박스를 이용하여 학습을 수행하고 이를 바탕으로 자연어 텍스트로부터 지식을 추출하여 온톨로지화하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 학습을 바탕으로 지식을 추출하기 위한 과정은 문서 분류, 적합 문장 분류, 그리고 지식 추출 및 지식베이스 변환의 과정으로 이루어진다. 이와 같은 방법론에 따라 실제 지식 추출을 위한 플랫폼을 구축하였으며, 실험을 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론이 지식을 확장하는데 있어 유용하게 활용될 수 있음을 증명하였다. 이러한 방법을 통해 구축된 지식은 향후 지식베이스를 기반으로 한 인공지능을 위해 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2005년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.237-240
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• 2005

This paper describer a design expert system which determines the design values of shadow mask using Case-Based Reasoning. In Case-Based Reasoning, it is important to both retrieve similar cases and adapt the cases to meet the design specifications exactly. Especially, the difficulty in automating the adaptation process will prevent the designers from using the design expert systems efficiently and easily. This paper explains knowledge-based design support systems for shadow mask through neural network-based case adaptation. Specifically, we developed 1) representing design knowledge and 2) adaptive case-based reasoning method using RBFN (Radial Basis Function Network).

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.280-292
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• 2016

본 연구는 중환자실 간호사의 지정감염병인 다제내성균 6종에 대한 감염관리 지식과 이행정도를 파악하고, 다제내성균의 효율적인 감염관리를 위한 중재전략 개발의 기초자료를 제공하기 위하여 시행된 서술적 조사 연구이다. 연구대상자는 종합병원 중환자실에 근무하는 210명의 간호사를 대상으로 구조화된 설문지를 이용하였으며 자료분석은 SPSS/PC 22.0을 이용하여 Independent t-test, Own-way ANOVA, Mann Whitney U test로 분석하였으며, 사후검정은 $scheff{\acute{e}}$ 방법으로 시행하였다. 연구결과, 지식정도에서 MRSA는 10.54점, VRE 11.25점, CRGNB 9.60점이었고 감염관리 이행도는 MRSA 3.39점, VRE는 3.69점, CRGNB 3.49점이었다. 일반적 특성에 따른 MRSA 감염관리 지식정도는 연령, 임상경력, 피교육자 경험에서, 이행도는 연령에서 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 일반적 특성에 따른 VRE 감염관리 지식정도는 최종학력, 피교육자 경험, 지침서 유무에서, 이행도는 최종학력, 격리환경 조성에서 통계적으로 유의한 차이를 보였으며, CRGNB 감염관리 지식정도는 최종학력, 피교육자 경험에서, 이행도는 격리환경 조성에서 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 이상의 연구결과로 볼 때 지식을 높일 수 있는 교육프로그램과 격리환경을 갖출 수 있는 방안을 중재전략에 포함시켜야 할 것으로 사료된다.

• 정보과학회 논문지
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• 제45권2호
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• pp.113-125
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• 2018

최근 빅데이터의 시대가 도래하여 다양한 분야로부터 다량의 지식을 얻을 수 있다. 수집된 지식은 정형화된 형태의 지식으로 가공하여 표현되며, 그 중 W3C의 온톨로지 표준 언어인 OWL이 대표적인 정형화 표현 형식이다. 이렇게 표현된 대용량의 온톨로지로부터 내재된 정보를 도출하기 위해 다양한 방법의 심볼릭 추론(Symbolic Reasoning) 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 대부분의 추론 연구들은 서술논리(Description Logic)표현 기반의 제한적인 규칙표현을 지원하며 실생활 기반의 서비스를 구축하기에는 많은 제약이 따른다. 또한 잘못된 지식으로부터 도출된 결과는 규칙들 사이의 종속관계에 따라 연쇄적으로 잘못된 지식이 생산될 수 있기 때문에 이러한 잘못된 지식에 대한 처리를 위한 지식관리가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 해당 문제를 해결하기 위해 SWRL(Semantic Web Rule Language) 기반의 추론과 ATMS(Assumption-based Truth Maintenance System)간의 결합을 통해 새롭게 도출된 지식에 대한 관리를 할 수 있는 SWAT(SWRL + ATMS) 시스템을 제안한다. 또한 이 시스템은 대용량 데이터를 처리하기 위해 분산 인-메모리 프레임워크 기반의 SWRL추론과 ATMS를 병합 구축하였으며 이를 바탕으로 웹 형태의 ATMS 모니터링 시스템을 통하여 사용자가 손쉽게 잘못된 지식을 검색 및 수정할 수 있도록 한다. 본 논문에서 제안하는 방법에 대한 평가를 위해 LUBM(Lehigh University Benchmark)데이터 셋을 사용하였으며, 대용량 데이터에 대한 SWRL 추론과 잘못 추론된 정보에 대한 삭제를 통해 효율적인 추론과 관리가 가능한 결합 방법임을 증명한다.