Citizen participation in local redevelopment has recently been regarded as essential, since progress in democracy and diversified public interests have contributed to more importance being placed on citizen participation in the implementation of public policies. While the importance of resident participation has been increasingly emphasized in principle, in reality more effort is still required in its application. We need to develop practical strategies of collecting community opinion in order to reflect it in public policy, if we are to achieve a resident and citizen-centered society. The purpose of this study is to develop an image map construction tool that can be applied to the "Maul-Mandulgi" projects as a visualized method to facilitate the exchange of opinions and work toward agreements. The tool is intended to assist public discussion by visualizing policies and plans and reducing the possibility of misunderstanding, so that residents can properly respond to the plans. Second, this study will verify the effectiveness of the tool in the application to local community workshops. The main research method is participant observation method and field study. Major findings are as follows, First, every resident who had participated in previous workshops gathered together, used the tool and represented their opinions unusually more than once. Each resident tried to make sure that other participants appropriately understood his or her opinion. The workshop finished when all participants agreed and produced a consensus. The workshop took much less time, which is in stark contrast to previous workshops in which it took significantly more time to collect opinions. Second, it proved that residents in the redevelopment area can strike a broad agreement by themselves on a method and direction for residential improvement. In previous workshops, conflicts between residents developed over the choice between the two methods, of local improvement and total demolition prior to multi-housing construction. In this study, opinions of residents were not limited to the two methods by finding a winwin solution. Third, the use of the tool kit for image map became efficient for inactive residents to develop their own opinions in regard to the direction and orientations of the residential improvement process. In addition, for those who have either no or a slight understanding of the residential improvement projects, the tool can provide access to information and knowledge. This study concludes that the developed tool for imaging of the redevelopment projection like a design game, rather than using forms of text and speech, can be a useful tool in collecting opinions and forming an agreed opinion for forthcoming residential improvement plans.
본 연구는 2년간 대학원 실험 연구실에서 이루어진 나의 과학 연구 경험을 들뢰즈의 '배치'와 '되기'의 관점에 기반하여 해석한 것이다. 연구는 자서전적 내러티브 탐구 방법에 따라 수행되었다. 연구 텍스트는 나의 과학 연구 경험에 관해 이야기하고, 이를 들뢰즈의 관점에서 다시 이야기하는 형식으로 작성되었다. 들뢰즈의 시선에서 과학연구는 끊임없이 유동하는 배치이다. 연구 배치는 여러 실험 도구-기계와 연구자-기계 등의 기계적 배치와 프로토콜, 생명과학, 실험실 규칙과 같은 언표행위의 집합적 배치로 이루어져 있으며 이러한 배치 곳곳에서 사건이 발생하면서 배치가 유동한다. 물질적 차원에서 일어나는 변화로서 데이터는 하나의 사건이며 문제를 제기하는 기호이다. 데이터는 연구자와의 관계 속에서 배치를 변화시킬 수 있는 행위능력을 발휘하며 그 과정에서 의미가 형성되었다. 배치의 변화는 내가 과학적 실행을 하도록 강제하였다. 나는 차이를 머금고 반복되는 과학적 실행을 통과하면서 다른 기계와 끊임없이 접속하였고, 몸이 정동하면서 배치를 이루는 몸의 역량이 증대되었다. 이와 더불어, 데이터와 함께 기존의 과학 연구 배치에서 탈영토화되고, 새로운 과학연구 배치에 재영토화되면서 이전과는 다른 나로 차이생성되면서 과학연구자-되기가 이루어질 수 있었다. 본 연구는 나의 과학 연구 경험을 기반으로 과학연구자-되기 과정을 탐색함으로써 과학적 실행 기반의 과학교육에 시사점을 제공한다.
본 연구의 목적은 의사소통장애인을 위한 태블릿 PC기반 한국형 하이테크 보완대체의사소통(AAC) 소프트웨어의 사용성을 평가하는 것이다. 우리나라의 언어 및 문화적 상황과 의사소통장애인의 요구에 적합한 AAC 기기를 개발하기 위해서, 본 연구에서는 과제분석을 통해 선정된 시나리오 평가를 통해 한국형 하이테크 AAC 소프트웨어의 기능들(중도 지적장애인을 위한 의사소통판, 존대, 시제, 부정, 주부와 술부 연동, 자동문장생성)의 필요성과 용이성을 평가하였고, 반구조화된 질문들과 개방형 질문들을 통하여 전반적인 기능 및 사용자 인터페이스(UI)에 대한 잠재적인 사용자의 선호도, 만족도를 평가하고 추가 요구사항을 조사하였다. 본 사용성 평가에는 특수교사 9명, 언어치료사 6명, 의사소통장애를 가진 아동의 학부모 6명으로 구성된 총 21명의 잠재적인 AAC사용자가 참여하였다. 태블릿 PC기반의 한국형 하이테크 AAC의 사용성 평가 결과, 대부분으 응답들이 5점 척도에서 4이상의 긍정적인 반응을 나타냈으나, 시제와 부정 기능의 필요성과 실행 용이성은 상대적으로 낮게 나타났는데 이는 시제/부정 기능과 존대 기능간의 비일관적인 작동방식과 관련된 것으로 보인다. 각 기능들의 UI 측면에서는 시각적인 피드백 강화, 기능키들의 작동방식의 일관화, 자연스러운 어휘 연동, 상징 내 텍스트의 띄어쓰기 등과 같은 요구가 나타났다. 본 연구의 사용성 평가 결과 및 잠재적 사용자의 피드백은 기존 AAC의 기능 및 UI의 개선과 보완을 위한 지침이 될 것이다.
본 연구는 문삼석의 동시(童詩)에 등장하는 매개항이 탈구축한 공간의 시적의미를 연구하여 동시 (童詩) 교육 및 지도방법론에 도움을 주고자 한다. 연구방법은 기호학적 공간이미지 읽기를 전제로 한다. 즉 <상 중 하> <좌 중 우>로 구축된 대극(對極)공간이 매개항인 '바람'의 개입에 의해 일탈(逸脫), 융합으로 탈구축화 되는 시적공간의 시적의미를 도출하고자 한다. 연구텍스트는 문삼석의 연작시 중에서 "바람과 다람쥐", "바람과 난로", "바람과 빈 병", "바람과 염전", "바람과 바위" 5편이다. 연구결과 첫째, 바람은 물질의 유/무로 차별된 공간을 '상생의 공간'으로 탈구축화 하였다. 이러한 시적공간은 구별은 하되 차별하지 않는 전체성 속에서 상생하는 이상적인 삶의 공간으로 시적의미를 상징화한다. 둘째, 바람은 소외 고통 고독의 간극을 없애버렸다. 즉, 바람이 탈구축한 시적공간은 존재의 본질에 대한 동질성을 전제로 한 '소통의 공간'으로 시적의미를 도출시켰다. 결론적으로 문삼석의 시적 언술(Poetic discourse)은 매개항을 등장시켜 시적공간의 이산성을 일탈과 융합으로 탈구축화함으로써 '소통'과 '상생'의 공간으로 시적의미를 표출하고자 하였음을 알 수 있다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권10호
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pp.17-24
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2022
The article proves that the main goal of informatization of higher education institutions in the EU countries is to improve the quality of education of future specialists by introducing digital educational resources into the education process. The main tasks of informatization of education are defined. Digital educational resources are interpreted as a set of data in digital form that is applicable for use in the learning process; it is an information source containing graphic, text, digital, speech, music, video, photo and other information aimed at implementing the goals and objectives of modern education; educational resources on the Internet, electronic textbooks, educational programs, electronic libraries, etc. The creation of digital educational resources is defined as one of the main directions of informatization of all forms and levels of Education. Types of digital educational resources by educational functions are considered. The factors that determine the effectiveness of using digital educational resources in the educational process are identified. The use of digital educational resources in the training of future specialists in the EU countries is considered in detail. European countries note that digital educational resources in professional use allow you to implement a fundamentally new approach to teaching and education, which is based on broad communication, free exchange of opinions, ideas, information of participants in a joint project, on a completely natural desire to learn new things, expand their horizons; is based on real research methods (scientific or creative laboratories), allowing you to learn the laws of nature, the basics of techniques, technology, social phenomena in their dynamics, in the process of solving vital problems, features of various types of creativity in the process of joint activities of a group of participants; promotes the acquisition by teachers of various related skills that can be very useful in their professional activities, including the skills of using computer equipment and various digital technologies.
패러프레이즈는 같은 의미를 다른 단어를 사용하여 표현한 것을 말한다. 패러프레이즈는 일상적인 언어생활에서도 흔히 관측되며 자연어처리 분야에서 다양하게 활용할 수 있다. 특히 최근에는 통계적 기계 번역 분야에서 데이터 부족 문제를 보완하여 번역 성능을 향상시키기 위해 패러프레이즈를 활용한 연구가 많다. 이중 언어 병렬 말뭉치를 이용하는 패러프레이즈 추출 과정에서는 일반적으로 다른 언어를 피봇으로 사용하기 때문에 단어 정렬 및 구 정렬 과정을 두 번 거친다. 따라서 단어 정렬의 오류가 패러프레이즈로 전파될 수 있다. 특히 한국어와 영어와 같이 언어의 구조적인 차이가 큰 경우에는 단어 정렬 오류가 더 심각하기 때문에 피봇 프레이즈부터 잘못 추출되는 경우가 많아진다. 이러한 문제를 보완하기 위해 본 논문에서는 패러프레이즈 추출 과정에서 피봇 프레이즈를 차별화하는 방안으로서 어휘, 품사 정보를 이용해 올바른 피봇 프레이즈에 더 높은 가중치를 부여하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 피봇 가중치 부여 방법을 기존의 패러프레이즈 추출 방법에 추가했을 때 패러프레이즈 추출 정확률과 재현율이 모두 향상됨을 확인할 수 있었다. 또한, 제안하는 방법을 통해 추출한 패러프레이즈를 한영 기계 번역 시스템에서 활용하였을 때 번역률이 향상됨을 확인할 수 있었다.
본 논문은 특허 출원 문서를 기초로 하여 생성형 AI 기술의 동향을 분석한다. 이를 위해 2003년부터 2023년까지 한국, 미국, 유럽에서 출원된 생성형 AI 관련 특허 5,433건을 선별하고, 국가별, 기술 분야별, 연도별, 출원인별 데이터를 분석하고 시각적으로 제시함으로써 시사점을 찾고 기술 흐름을 확인하고자 한다. 분석 결과, 이미지 분야의 특허가 36.9%로 가장 많고 지속적으로 출원 건수가 상승하고 있지만, 문장/문서나 음악/음성 분야는 2019년 이후로 출원이 감소하거나 유지되고 있다. 가장 많은 특허를 출원한 기업은 한국 기업이지만 상위 5개 출원인 중 4개가 미국 기업이며 모든 기업이 미국에 가장 많은 특허를 출원하고 있어 생성형 AI는 미국 시장을 중심으로 성장하고 경쟁하고 있음을 확인하였다. 논문의 분석 결과는 향후 생성형 AI 연구 개발과 지식 재산 확보 전략을 수립하는 데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
빅데이터 시대에 접어들며 데이터에 대한 관심이 폭발적으로 늘어나고 있다. 특히, 인터넷 및 소셜미디어의 발전은 새로운 데이터들의 생성으로 연결되어 빅데이터와 인공지능 시대의 실현과 융합 기술의 새로운 장을 열 수 있게 되었으며, 과거에는 프로그램으로 다루지 못하던 데이터에 대한 분석 요구가 많이 발생하고 있다. 본 논문에서는 빅데이터 시대에서 많이 요구되는 비정형 데이터에 대한 분류를 위하여 분석 모델을 설계하고 이를 검증하였다. 데이터는 디비피아의 논문 요약과 주제어, 그리고 부주제 어를 크롤링하였으며, 코엔엘피의 데이터 사전을 이용해 데이터베이스를 생성하고, 형태소 분석을 통하여 단어의 토큰화 과정을 수행하였다. 또한, 카이스트의 9 품사 분류 체계를 이용해 명사를 추출하고, TF-IDF 값을 생성하였으며, 학습 데이터와 Y 값을 결합하여 분석 데이터 셋을 생성하였다. 이와 같이 생성된 분석 데이터 셋에 랜덤 포레스트와 서포트 벡터 머신 그리고 의사결정트리, 이렇게 세 가지 분석 알고리즘을 적용하여 분류의 적정성을 측정하였다. 본 논문에서 제안한 분류 모델 기법은 논문 분류 외에도 민원 분류 분석 및 텍스트 관련 분석 등 다양한 분야에 유용하게 사용될 수 있다.
빅데이터 및 오피니언 마이닝 분야가 대두됨에 따라 정보 검색/추출, 특히 비정형 데이터에서의 정보 검색/추출 기술의 중요성이 나날이 부각되어지고 있다. 또한 정보 검색 분야에서는 이용자의 의도에 맞는 결과를 제공할 수 있는 검색엔진의 성능향상을 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 이러한 정보 검색/추출 분야에서 자연어처리 기술은 비정형 데이터 분석/처리 분야에서 중요한 기술이고, 자연어처리에 있어서 하나의 단어가 여러개의 모호한 의미를 가질 수 있는 단어 중의성 문제는 자연어처리의 성능을 향상시키기 위해 우선적으로 해결해야하는 문제점들의 하나이다. 본 연구는 단어 중의성 해소 방법에 사용될 수 있는 말뭉치를 많은 시간과 노력이 요구되는 수동적인 방법이 아닌, 사전들의 예제를 활용하여 자동적으로 생성할 수 있는 방법을 소개한다. 즉, 기존의 수동적인 방법으로 의미 태깅된 세종말뭉치에 표준국어대사전의 예제를 자동적으로 태깅하여 결합한 말뭉치를 사용한 단어 중의성 해소 방법을 소개한다. 표준국어대사전에서 단어 중의성 해소의 주요 대상인 전체 명사 (265,655개) 중에 중의성 해소의 대상이 되는 중의어 (29,868개)의 각 센스 (93,522개)와 연관된 속담, 용례 문장 (56,914개)들을 결합 말뭉치에 추가하였다. 품사 및 센스가 같이 태깅된 세종말뭉치의 약 79만개의 문장과 표준국어대사전의 약 5.7만개의 문장을 각각 또는 병합하여 교차검증을 사용하여 실험을 진행하였다. 실험 결과는 결합 말뭉치를 사용하였을 때 정확도와 재현율에 있어서 향상된 결과가 발견되었다. 본 연구의 결과는 인터넷 검색엔진 등의 검색결과의 성능향상과 오피니언 마이닝, 텍스트 마이닝과 관련한 자연어 분석/처리에 있어서 문장의 내용을 보다 명확히 파악하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대되어진다.
최근 각 기업의 AI 면접시스템 도입이 증가하고 있으며, AI 면접에 대한 실효성 논란 또한 많은 상황이다. 본 논문에서는 AI 면접 과정에서 지원자를 평가하는 방식을 시각, 음성, 자연어처리 3영역에서 구현함으로써, 면접 지원자를 다방면으로 분석 방법론의 적절성에 대해 평가하고자 한다. 첫째, 시각적 측면에서, 면접 지원자의 감정을 인식하기 위해, 합성곱 신경망(CNN) 기법을 활용해, 지원자 얼굴에서 6가지 감정을 인식했으며, 지원자가 카메라를 응시하고 있는지를 시계열로 도출하였다. 이를 통해 지원자가 면접에 임하는 태도와 특히 얼굴에서 드러나는 감정을 분석하는 데 주력했다. 둘째, 시각적 효과만으로 면접자의 태도를 파악하는 데 한계가 있기 때문에, 지원자 음성을 주파수로 환산해 특성을 추출하고, Bidirectional LSTM을 활용해 훈련해 지원자 음성에 따른 6가지 감정을 추출했다. 셋째, 지원자의 발언 내용과 관련해 맥락적 의미를 파악해 지원자의 상태를 파악하기 위해, 음성을 STT(Speech-to-Text) 기법을 이용하여 텍스트로 변환하고, 사용 단어의 빈도를 분석하여 지원자의 언어 습관을 파악했다. 이와 함께, 지원자의 발언 내용에 대한 감정 분석을 위해 KoBERT 모델을 적용했으며, 지원자의 성격, 태도, 직무에 대한 이해도를 파악하기 위해 객관적인 평가지표를 제작하여 적용했다. 논문의 분석 결과 AI 면접의 다면적 평가시스템의 적절성과 관련해, 시각화 부분에서는 상당 부분 정확도가 객관적으로 입증되었다고 판단된다. 음성에서 감정분석 분야는 면접자가 제한된 시간에 모든 유형의 감정을 드러내지 않고, 또 유사한 톤의 말이 진행되다 보니 특정 감정을 나타내는 주파수가 다소 집중되는 현상이 나타났다. 마지막으로 자연어처리 영역은 면접자의 발언에서 나오는 말투, 특정 단어의 빈도수를 넘어, 전체적인 맥락과 느낌을 이해할 수 있는 자연어처리 분석모델의 필요성이 더욱 커졌음을 판단했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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