최근 여러 분야에서 활용되고 있는 지식지도는 대량의 정보 속에 숨겨진 특징을 찾아서 그 의미를 파악할 수 있도록 가시적인 형태의 결과를 보여주는 것을 말한다. 본 논문에서는 2000년부터 2010년까지 컴퓨터 공학 분야의 국내 학술지에 게재된 논문들의 데이터베이스를 활용하여 연구동향 분석을 위한 키워드 연관 네트워크 기반의 지식지도를 제안하였다. 그 지식지도를 통해 키워드 연관 네트워크에서 개별 키워드가 속한 연결 요소의 크기 변화를 살펴봄으로써 관련 연구 주제의 영향력 변화를 추론할 수 있었다. 또한, 랜덤 네트워크와의 비교를 통해 키워드 연관 네트워크에서 최대 연결 요소의 크기가 상대적으로 매우 작으며, 상호 관련성이 높은 키워드 쌍들의 그룹이 밀집되어 있음을 보였다. 이는 최대 연결 요소에 대응하는 연구 분야가 크지 않으며 여러 소규모의 연구 주제들이 느슨한 형태로 연결되어 있음을 암시한다. 이러한 분석 결과들은 단순히 개별 키워드의 사용 빈도수 등을 분석하는 전통적인 방식으로는 얻기 어렵다는 점에서 본 논문에서 제안한 지식지도가 연구동향 분석의 방법이 될 수 있다.
본 연구는 재가장기요양기관 방문간호사의 간호 경험의 의미와 본질을 탐구하기 위해 van Manen의 해석학적 현상학 연구방법론을 적용하였다. 연구 참여자는 방문간호 경력 1년 이상인 10명의 방문간호사들로 목적적 표집과 편의 표집, 눈덩이식 표집 방법을 통해 선정하였다. 자료 수집은 2017년 1월 7일부터 2018년 10월 12일까지 진행되었으며, 연구 참여자와의 면담은 총 23회에 걸쳐 이루어졌다. 자료 분석은 van Manen이 제시한 해석학적 현상학 방법론에 근거를 두고 전체론적(holistic) 방법과, 선택적(selective) 방법, 그리고 세분법(detailed)을 사용하였다. 연구 결과, 재가장기요양기관 방문간호사의 간호 경험은 6개 본질적 주제와 20개 하위주제로 도출되었다. 본질적 주제는 '대상자 및 보호자와 친밀한 관계를 형성함', '주도적 간호수행으로 방문간호의 기반을 다져감', '지원체계 미비로 원하는 만큼의 간호를 제공하기 어려운 현실에 직면함', '간호의 진정성이 전달되지 않을 때 속상함', '내 환자라는 책임감을 가지고 돌봄의 소명을 다함', '방문간호사로서 보람과 의미를 느끼며 오래도록 일하고자 함'이다. 본 연구는 재가장기요양기관 방문간호사들의 간호 경험을 탐색함으로써 지역사회 내에서 노인장기요양보험 방문간호사의 역할과 중요성을 이해하였다는데 의미가 있다.
2007년에 수학적 모델링에 관한 주제로 국내 학회지에 실린 총 11편의 선행 연구 및 22편의 석사학위논문을 대상으로 수학적 모델링에 관한 이해를 탐색하였는데(황혜정, 2007), 이와 동일한 취지와 목적으로 2007년 이후 수학적 모델링에 관하여 전반적인 사항을 검토해 보는 것은 의미 있는 일일 것이다. 2007년부터 2017년까지 10년간 국내에서 수학적 모델링을 주제를 다루는 논문은 총 24편으로, 여기에는 한국수학교육학회의 '수학교육'과 '수학교육 논문집', 대한수학교육학외의 '수학교육학연구'와 '학교수학', 그리고 한국학교수학회의 '한국학교수학회논문집' 논문이 해당된다. 결과적으로, 본 연구에서는 총 24편의 논문을 중심으로, 수학적 모델링의 의미, 수학적 모델링의 문제의 특징과 유형, 수학적 모델링에서의 모델의 의미 등에 대하여 분석하여 재정리해 보고자 한다. 다만, 2007년 연구에서는 22편의 석사학위논문을 부가적으로 참조하여 연구를 수행하고 학회지의 것과 상이하게 다른 점을 비교하였는데, 금 번에는 학회지 논문만도 총 24편에 달하므로 이에 초점을 두어 연구를 수행하고자 한다. 아울러, 이러한 선행 연구자들 간의 다소 다른 견해나 강조점들에 관한 의견을 종합하여 정리하는 과정에서 수학적 모델링과 관련된 몇몇 국외 문헌들을 참조하고자 한다.
본 연구는 융의 분석심리학을 연구하여 거기에서 도출된 상담이론을 토대로 상담과정과 상담기법을 연구하고자 한다. 융은 분석심리학을 기반으로 상담과정을 4단계로 나누고 있다. 1단계는 고백(confession)인데, 분석치료의 원형은 고백이다. 치료과정의 첫 단계는 비밀을 공유하고 억제된 정서를 드러내는 것이다. 2단계는 해명(elucidation)단계인데, 해명은 전이에 의해 유도된 내용을 조명하면서 명료화하는 과정이다. 3단계는 교육(education)단계이다. 해명은 내담자들을 지적으로 만들지만 여전히 무능력한 아이의 상태로 남겨둔다. 이 단계에서 치료는 통찰을 넘어 책임성 있는 의뢰인으로 훈련시키는 것이다. 4단계는 변혁(transformation)이다. 내담자들과의 변혁단계에서는 내담자들뿐만 아니라, 치료사도 '분석 속'에 있다. 융의 상담기법은 꿈의 분석, 상징의 사용, 단어연상검사, 증상분석, 사례사, MBTI 등 여섯 가지를 사용한다. 결론적으로 분석심리상담은 첫째, 인간의 정신, 특히 무의식 세계에 대한 보다 심층적인 접근과 이해를 가능하게 했다. 둘째, 분석심리상담은 무의식과 원형이라는 개념을 통해서 모든 인간이 공통적 심상 구조를 지닌 인류 공동체임을 인식하게 해주었다. 셋째, 분석심리상담은 인생의 의미와 목적을 새로운 관점에서 바라볼 수 있도록 해주었다. 따라서 융은 환자에 대해 병적인 문제를 지닌 존재가 아니라, 스스로 전체성을 실현하고자 하는 전인적인 인간으로 볼 것을 강조하였다.
본 연구는 퇴계 이황(退溪 李滉, 1501~1570)의 물격설(物格說)인 이도설(理到說)에 대한 한주 이진상(寒洲 李震相, 1818~1886)의 견해를 바탕으로 한주의 '리(理)' 개념의 특징을 파악하고, 이를 통해 퇴계 이도설에서 포착되는 퇴계 성리학 체계에서의 '리' 개념이 후대에 전개 심화되는 양상을 확인하는 데 그 목적이 있다. 무위의 본체인 '리'를 살아 움직이는 것으로 간주한다는 비판에 직면하였던 이도설에 대해 영남지역의 퇴계 후학들은 대체적으로 자구(字句) 해석의 정합성을 확보하는 것으로 논리적 정합성을 확보하려 하였다. 한주 역시 '격물(格物)' '물격(物格)'에서의 '격(格)'을 '구(究)'의 의미로 풀이한 것에 기반하여 이도(理到)의 서술어인 '도(到)'를 '진(盡)'의 의미로 풀이하였다. 그러나 한편으로 그는 퇴계가 '리(理)의 자도(自到)'를 승인하면서 체인하였던 '리'의 '체용(體用)'과 '활물'적 특성을 퇴계 성리학의 종지(宗旨)로 보았으며, 이는 그의 인식방법론으로 대표되는 삼간법(三看法)을 설명하는 곳에서 나타난다. 한주 이전의 학자들은 자구의 의미를 수정하는 데에서 더 이상의 논의가 진행되지 않고 있어 이도설 해석을 통해서 학문적 특성을 파악하기에는 부족하였다. 한주는 리(理)에 대한 활간(活看)이 부족할 경우 '심(心)'과 '리(理)'의 관계를 곡해할 수 있다는 문제의식 하에서 리일분수(理一分殊)의 관점에 기반하여 퇴계 이도설을 평가하였다. 그 결과 물리(物理)를 본구한 '심'의 주류변화(周流變化)와 '리'의 작용성을 등치시켜 '리'의 '분수' 적 측면을 아우르면서 '심'이 만물의 '리'를 통섭한다는 '리일'의 측면을 강조하였다.
형태소는 더 이상 분리하면 본래의 의미를 잃어버리는 말의 최소 단위이다. 한국어에서 문장은 공백으로 구분되는 어절(단어)의 조합이다. 형태소 분석은 어절 단위의 문장을 입력 받아서 문맥 정보를 활용하여 형태소 단위로 나누고 각 형태소에 적절한 품사 기호를 부착한 결과를 생성하는 것이다. 한국어 자연어 처리에서 형태소 분석은 가장 핵심적인 태스크다. 형태소 분석의 성능 향상은 한국어 자연어 처리 태스크의 성능 향상에 직결된다. 최근 형태소 분석은 주로 기계 번역 관점에서 연구가 진행되고 있다. 기계 번역은 신경망 모델 등으로 어느 한 도메인의 시퀀스(문장)를 다른 도메인의 시퀀스(문장)로 바꾸는 것이다. 형태소 분석을 기계 번역 관점에서 보면 어절 도메인에 속하는 입력 시퀀스를 형태소 도메인 시퀀스로 변환하는 것이다. 본 논문은 한국어 형태소 분석을 위한 딥러닝 모델을 제안한다. 본 연구에서 사용하는 모델은 기계 번역에서 높은 성능을 기록한 BERT-fused 모델을 기반으로 한다. BERT-fused 모델은 기계 번역에서 대표적인 Transformer 모델과 자연어 처리 분야에 획기적인 성능 향상을 이룬 언어모델인 BERT를 활용한다. 실험 결과 형태소 단위 F1-Score 98.24의 성능을 얻을 수 있었다.
인공지능 스피커로 대표되는 대화형 에이전트는 사람-컴퓨터 간 대화형이기 때문에 대화 상황에서 오류가 발생하는 경우가 잦다. 에이전트 사용자의 발화 기록에서 인식오류는 사용자의 발화를 제대로 인식하지 못하는 미인식오류 유형과 발화를 인식하여 서비스를 제공하였으나 사용자가 의도한 바와 다르게 인식된 오인식오류 유형으로 나뉜다. 이 중 오인식오류의 경우, 서비스가 제공된 것으로 기록되기 때문에 이에 대한 오류 탐지가 별도로 필요하다. 본 연구에서는 텍스트 마이닝 기법 중에서도 단어와 문서를 벡터로 바꿔주는 단어 임베딩과 문서 임베딩을 이용하여 단순 사용된 단어 기반의 유사도 산출이 아닌 단어의 분리 방식을 다양하게 적용함으로써 연속 발화 쌍의 유사도를 기반으로 새로운 오인식오류 및 신조어 탐지 방법을 탐구하였다. 연구 방법으로는 실제 사용자 발화 기록을 활용하여 오인식오류의 패턴을 모델 학습 및 생성 시 적용하여 탐지 모델을 구현하였다. 그 결과, 오인식오류의 가장 큰 원인인 등록되지 않은 신조어 사용을 탐지할 수 있는 패턴 방식으로 다양한 단어 분리 방식 중 초성 추출 방식이 가장 좋은 결과를 보임을 확인하였다. 본 연구는 크게 두 개의 함의를 가진다. 첫째, 인식오류로 기록되지 않아 탐지가 어려운 오인식오류에 대하여 다양한 방식 별 비교를 통해 최적의 방식을 찾았다. 둘째, 이를 실제 신조어 탐지 적용이 필요한 대화형 에이전트나 음성 인식 서비스에 적용한다면 음성 인식 단계에서부터 발생하는 오류의 패턴도 구체화할 수 있으며, 오류로 분류되지 않더라도 사용자가 원하는 결과에 맞는 서비스가 제공될 수 있음을 보였다.
다양한 스마트 기기 및 관련 서비스의 증가에 따라 텍스트 데이터가 폭발적으로 증가하고 있으며, 이로 인해 방대한 문서로부터 필요한 정보만을 추려내는 작업은 더욱 어려워졌다. 따라서 텍스트 데이터로부터 핵심 내용을 자동으로 요약하여 제공할 수 있는 텍스트 자동 요약 기술이 최근 더욱 주목을 받고 있다. 텍스트 요약 기술은 뉴스 요약 서비스, 개인정보 약관 요약 서비스 등을 통해 현업에서도 이미 활발하게 적용되고 있으며, 학계에서도 문서의 주요 요소를 선별하여 제공하는 추출(Extraction) 접근법과 문서의 요소를 발췌한 뒤 이를 조합하여 새로운 문장을 구성하는 생성(Abstraction) 접근법에 따라 많은 연구가 이루어지고 있다. 하지만 문서의 자동 요약 기술에 비해, 자동으로 요약된 문서의 품질을 평가하는 기술은 상대적으로 많은 진전을 이루지 못하였다. 요약문의 품질 평가를 다룬 기존의 대부분의 연구들은 사람이 수작업으로 요약문을 작성하여 이를 기준 문서(Reference Document)로 삼고, 자동 요약문과 기준 문서와의 유사도를 측정하는 방식으로 수행되었다. 하지만 이러한 방식은 기준 문서의 작성 과정에 막대한 시간과 비용이 소요될 뿐 아니라 요약자의 주관에 의해 평가 결과가 다르게 나타날 수 있다는 한계를 갖는다. 한편 이러한 한계를 극복하기 위한 연구도 일부 수행되었는데, 대표적으로 전문에 대해 차원 축소를 수행하고 이렇게 축소된 전문과 자동 요약문의 유사도를 측정하는 기법이 최근 고안된 바 있다. 이 방식은 원문에서 출현 빈도가 높은 어휘가 요약문에 많이 나타날수록 해당 요약문의 품질이 우수한 것으로 평가하게 된다. 하지만 요약이란 본질적으로 많은 내용을 줄여서 표현하면서도 내용의 누락을 최소화하는 것을 의미하므로, 단순히 빈도수에 기반한 "좋은 요약"이 항상 본질적 의미에서의 "좋은 요약"을 의미한다고 보는 것은 무리가 있다. 요약문 품질 평가의 이러한 기존 연구의 한계를 극복하기 위해, 본 연구에서는 요약의 본질에 기반한 자동 품질 평가 방안을 제안한다. 구체적으로 요약문의 문장 중 서로 중복되는 내용이 얼마나 적은지를 나타내는 요소로 간결성(Succinctness) 개념을 정의하고, 원문의 내용 중 요약문에 포함되지 않은 내용이 얼마나 적은지를 나타내는 요소로 완전성(Completeness)을 정의한다. 본 연구에서는 간결성과 완전성의 개념을 적용한 요약문 품질 자동 평가 방법론을 제안하고, 이를 TripAdvisor 사이트 호텔 리뷰의 요약 및 평가에 적용한 실험 결과를 소개한다.
본 연구는 탈 콜버그주의 논쟁이 도덕적 정체성 이론에 미친 영향을 분석하여 도덕적 추론을 통합한 도덕적 정체성 이론의 의의와 한계를 밝히고, 간 학문적 연구들에 기반 한 도덕 심리학적 연구 수행과 이에 근거한 도덕교육의 필요성을 규명하고자 하였다. 2008년 Journal of moral education 특집호에 실린 탈 콜버그주의 논문에 대해 튜리엘과 깁스는 문화상대주의를 극복하고 도덕 판단의 규범성을 확립하기 위해서 도덕의 작용에서 도덕적 추론은 반드시 요청된다고 주장하였다. 이러한 비판은 도덕적 정체성 이론의 전개에 상당한 영향을 주었다. 도덕적 정체성이론은 인지발달이론의 도덕적 동기화 문제를 해결하는 대안 패러다임으로 탈 콜버그주의 특징을 보였다. 하지만 특집호 이후에 블라시는 관습이후 수준의 도덕추론 능력을, 탈 콜버그주의를 주도하던 나바에즈는 직관과 추론의 동등모델에 근거한 도덕 전문가를 성숙한 도덕인의 특징으로서 설명하였다. 본 연구는 도덕적 추론을 통합한 도덕적 정체성 모델의 의의와 한계를 분석하여 도덕철학과 도덕 심리학의 관계에 대해 후행적으로 상보적일 수 있음을 인정하였다. 이는 도덕의 작용에 대한 뇌 과학, 생물학, 문화 인류학 등 간 학문적 연구의 가능성을 인정하지만 도덕 심리학의 규범성을 확보하기 위해서는 도덕철학적 분석과 이론화가 필요하다는 입장이다. 도덕의 작용은 합리적 의식적 추론과정은 물론 자동적 무의식적 암묵적 과정에 근거한다. 도덕적 추론만큼이나 직관도 도덕의 작용에서 중요하기 때문에 간 학문적 연구가 필요하며 도덕교육의 연구에 학제적 연구결과를 적극적으로 활용해야 한다.
Hybrid rockets have lately attracted attention as a strong candidate of small, low cost, safe and reliable launch vehicles. A significant topic is that the first commercially sponsored space ship, SpaceShipOne vehicle chose a hybrid rocket. The main factors for the choice were safety of operation, system cost, quick turnaround, and thrust termination. In Japan, five universities including Hokkaido University and three private companies organized "Hybrid Rocket Research Group" from 1998 to 2002. Their main purpose was to downsize the cost and scale of rocket experiments. In 2002, UNISEC (University Space Engineering Consortium) and HASTIC (Hokkaido Aerospace Science and Technology Incubation Center) took over the educational and R&D rocket activities respectively and the research group dissolved. In 2008, JAXA/ISAS and eleven universities formed "Hybrid Rocket Research Working Group" as a subcommittee of the Steering Committee for Space Engineering in ISAS. Their goal is to demonstrate technical feasibility of lowcost and high frequency launches of nano/micro satellites into sun-synchronous orbits. Hybrid rockets use a combination of solid and liquid propellants. Usually the fuel is in a solid phase. A serious problem of hybrid rockets is the low regression rate of the solid fuel. In single port hybrids the low regression rate below 1 mm/s causes large L/D exceeding a hundred and small fuel loading ratio falling below 0.3. Multi-port hybrids are a typical solution to solve this problem. However, this solution is not the mainstream in Japan. Another approach is to use high regression rate fuels. For example, a fuel regression rate of 4 mm/s decreases L/D to around 10 and increases the loading ratio to around 0.75. Liquefying fuels such as paraffins are strong candidates for high regression fuels and subject of active research in Japan too. Nakagawa et al. in Tokai University employed EVA (Ethylene Vinyl Acetate) to modify viscosity of paraffin based fuels and investigated the effect of viscosity on regression rates. Wada et al. in Akita University employed LTP (Low melting ThermoPlastic) as another candidate of liquefying fuels and demonstrated high regression rates comparable to paraffin fuels. Hori et al. in JAXA/ISAS employed glycidylazide-poly(ethylene glycol) (GAP-PEG) copolymers as high regression rate fuels and modified the combustion characteristics by changing the PEG mixing ratio. Regression rate improvement by changing internal ballistics is another stream of research. The author proposed a new fuel configuration named "CAMUI" in 1998. CAMUI comes from an abbreviation of "cascaded multistage impinging-jet" meaning the distinctive flow field. A CAMUI type fuel grain consists of several cylindrical fuel blocks with two ports in axial direction. The port alignment shifts 90 degrees with each other to make jets out of ports impinge on the upstream end face of the downstream fuel block, resulting in intense heat transfer to the fuel. Yuasa et al. in Tokyo Metropolitan University employed swirling injection method and improved regression rates more than three times higher. However, regression rate distribution along the axis is not uniform due to the decay of the swirl strength. Aso et al. in Kyushu University employed multi-swirl injection to solve this problem. Combinations of swirling injection and paraffin based fuel have been tried and some results show very high regression rates exceeding ten times of conventional one. High fuel regression rates by new fuel, new internal ballistics, or combination of them require faster fuel-oxidizer mixing to maintain combustion efficiency. Nakagawa et al. succeeded to improve combustion efficiency of a paraffin-based fuel from 77% to 96% by a baffle plate. Another effective approach some researchers are trying is to use an aft-chamber to increase residence time. Better understanding of the new flow fields is necessary to reveal basic mechanisms of regression enhancement. Yuasa et al. visualized the combustion field in a swirling injection type motor. Nakagawa et al. observed boundary layer combustion of wax-based fuels. To understand detailed flow structures in swirling flow type hybrids, Sawada et al. (Tohoku Univ.), Teramoto et al. (Univ. of Tokyo), Shimada et al. (ISAS), and Tsuboi et al. (Kyushu Inst. Tech.) are trying to simulate the flow field numerically. Main challenges are turbulent reaction, stiffness due to low Mach number flow, fuel regression model, and other non-steady phenomena. Oshima et al. in Hokkaido University simulated CAMUI type flow fields and discussed correspondence relation between regression distribution of a burning surface and the vortex structure over the surface.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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