최근 대부분의 이러닝(E-Learning)을 교육하는 사이트는 학습 콘텐츠를 검색하는 방법이 단순한 리스트의 나열과 택스트 매칭(Text matching)방법을 사용하는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 좀 더 컴퓨터가 정보 데이터의 의미를 분석하여 검색이 가능하도록 개념 네트워크인 시맨틱웹(Semantic Web)이 등장하였다. 본 논문에서는 이러한 시맨틱웹의 온톨로지(Ontology) 언어 중에 토픽맵(Topic Maps)을 사용하여 많은 양의 학습 정보 데이터를 쉽고도 정확하게 연결 지어 학습 콘텐츠에 대한 정보를 표현하고, 구조화할 수 있는 방법을 모색해 보고자 한다. 학습자의 관심분야 정보, 학습객체의 학습 권장자의 정보와 함께 학습 경험과 검색 빈도수를 분석한 협력 필터링과 학습 에이전트의 개인화 기법을 동시에 사용하여 선호도를 분석한다. 이 선호도를 가지고 학습자의 메타데이터를 생성하고, 로그 데이터를 따로 데이터베이스에 저장한다. 이러한 학습자의 정보와 학습 콘텐츠간의 정보를 상호 연결하여, 그 토픽맵을 사용하여 연관관계를 정의해 줌으로써 학업성취도를 높이고, 학습자 개개인의 성향에 가장 알맞은 학습 콘텐츠를 탐색해가는 네비게이터(Navigator)를 설계하였다.
디지털 전환은 기존 산업의 진입장벽 파괴에 따른 새로운 비즈니스 기회 확대, 자산의 디지털화에 따른 초기창업비용의 축소 등 창업 및 기업가적 활동 측면에서 중대한 환경적 변화를 초래하고 있다. 이러한 변화로 인해 기존의 기업가정신 이론으로 기업가들이 새로운 비즈니스 기회를 인식하고 기업가적 가치를 추구하는 일련의 과정을 이해하기에는 충분치 않으며, 기업가정신의 특성 및 효과에 대한 새로운 접근이 필요하다는 문제의식을 바탕으로 최근 디지털 경제 환경에서의 기업가정신을 조망하는 새로운 이론적 틀로서 '디지털 기업가정신'이라는 개념 및 관련 연구분야가 부상하고 있다. 본 연구에서는 국가 단위에서 디지털 기업가정신의 고용효과를 탐색적으로 파악하기 위하여 국제 기업가정신 관련 조사인 「글로벌 기업가정신 모니터(GEM)」 데이터를 활용한 상관 관계 분석을 실시하였다. 연구 결과, 기업가적 활동에 있어서의 디지털 기술 활용 의지, 창업 의지, 6인 이상의 고용창출 의지 등이 상호 간 긍정적인 관련성을 가지는 것으로 나타났다. 이는 디지털 기술에 기반한 창업 또는 기업가적 활동에 대한 의지가 일자리 창출과 긍정적인 관계를 가진다는 의미다. 해외 학자들을 중심으로 이루어지고 있는 디지털 기업가정신 연구는 기업가정신 및 창업 프로세스에 대한 디지털화의 영향이나 디지털 기술의 혁신 및 새로운 벤처의 탄생에 의해 창출된 기업가적 기회에 대한 논의가 주를 이루고 있는 데 반하여, 본 연구에서는 디지털 기업가정신에 의해 창출되는 성과에 대해 살펴본다는 점에서 차별성이 있다. 또한 국내에서 많이 다루지 않은 디지털 기업가정신 관련 연구를 수행하고 그 결과를 발표함으로써 동 분야에 대한 국내 학계의 관심을 촉진할 것으로 기대된다는 점에서도 학술적 의의가 있다.
컴퓨팅 사고 능력은 미래 사회 인재가 가져야 할 핵심 역량이다. 컴퓨팅 사고는 컴퓨팅의 관점에서 문제를 규정하고 그 문제의 해결방법을 탐색해 효율적인 해결절차를 강구하기 위해 추상화 단계를 거치고 추상적 개념의 자동화 수행을 위해 여러 가지 개념, 원리, 방법들을 이용하여 알고리즘화 하여 문제 해결의 가장 적합한 과정과 자원을 선택하고 조합하는 과정으로 초등학교 단계에서 적절한 교육용 콘텐츠의 적용이 필요하다. 본 연구에서는 융합적 산출물 기반의 소프트웨어 교육용 콘텐츠를 개발하고 적용함으로써 학습자의 창의적 인성 향상에 미치는 영향을 검증하였다. 연구 결과 융합적 산출물 기반의 소프트웨어 교육 콘텐츠를 이용한 교육이 학습자의 창의적 인성 향상에 긍정적인 영향을 미친 것을 확인하였고 초등 컴퓨팅 교육에 적용할 수 있는 방안을 제시하였다.
특징 선택은 패턴 인식의 성능을 향상시키기 위해 부분집합을 구성하는 중요한 문제다. 특징 선택에는 순차 탐색 알고리즘으로부터 확률 기반의 유전 알고리즘까지 다양한 접근 방법이 적용 되었다. 본 연구에서는 특징 선택을 위해 양자 비트, 상태의 중첩 등 양자 컴퓨터 개념을 기반으로 하는 양자 기반 유전 알고리즘(QGA: Quantum-inspired Genetic Algorithm)을 적용하였다. QGA 성능은 전통적인 유전 알고리즘(CGA: Conventional Genetic Algorithm)을 적용한 특징 선택 방법과 분류율 및 평균 특징 개수의 비교를 통해 이루어졌으며, UCI 데이터를 이용한 실험 결과 QGA를 적용한 특징 선택 방법이 CGA를 적용한 경우에 비해 전반적으로 좋은 성능을 보임을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 XML 뷰 트리 기반 랩퍼의 질의 처리 모델을 제시한다. 질의 처리과정은 뷰 합성, 지역 정보원에 대한 질의 변환, 그리고 결과 문서 생성으로 이루어지며, 이를 위해 XML 뷰와 XNL 질의어를 XML 뷰 트리로 표현하는 XML 뷰 트리 기반의 질의 처리 모델을 제시한다. XML 뷰 트리는 가상의 XML 문서의 구조를 그대로 반영하기 때문에 경로식의 탐색이 쉽고, XML 뷰에 대응되는 XML 스키마 생성과 질의 결과 문서 생성을 위한 템플릿으로 사용될 수 있다. 또한, XML 뷰와 XML 질의의 XML 뷰 트리를 통한 개념적 통일은 다단계 XML 뷰 정의와 합성을 쉽게 지원한다.
웹을 통한 생물 데이터 접근 방식은 많은 과학자들에게 대화식으로 서로 다른 형식의 생물 데이터베이스 내용을 검색할 뿐만 아니라, 한 데이터베이스에서 다른 분자생물 데이터베이스로의 연결을 위한 강력한 도구를 제공한다. 본 논문에서의 생물 개념 모델은 생물 데이터 제어를 위한 4가지 통합 레이어를 기반으로 각 생물 데이터 소스 간의 연관성에 따른 규칙 속성을 적용하고 데이터 소스 중에 관심 대상이 되는 개체를 표현하여 하이브리드 생물 데이터 모델을 구성하였다. 특정 사용자의 응용 서비스 요구가 발생하면 해당 생물 데이터베이스와 웹 서비스를 통한 데이터 소스로부터 정보를 획득한다. 본 논문에서는 통합 레이어를 기반으로 웹 데이터 소스 상에서 정보를 탐색하기 위해 메타 규칙을 적용한 질의어 처리 모형과 수행구조를 정형화하였다.
본 연구에서는 유비쿼터스 기술 환경 기반의 사회에서, 개개인의 평생학습을 효과적으로 지원할 수 있는 정책방안을 체계적으로 수립하기 위하여 관련 분야 전문가의 의견을 수렴하였다. 이를 위해 본 연구에서는 '유비쿼터스'와 '평생학습체제'에 대한 개념적 탐색을 기초로 질문문항을 개발하고 관련 분야 전문가들을 선별하여 면담을 실시하였다. 15명의 전문가를 대상으로 심층면담을 실시한 결과, 유비쿼터스 사회에서 평생학습을 활성화하기 위해서는 유비쿼터스 사회상에 대한 개념적 일치 확립, 인프라 구축과 다양한 서비스 개발, 수요에 근거한 풍부한 콘텐츠 확보가 선행되어야 하며, 정보격차 해소 등 유비쿼터스 사회의 역기능에 대한 법적, 제도적 대책 마련이 시급한 것으로 나타났다.
통본 연구는 미래 서지기술의 국제적 표준으로 등장한 RDA를 대상으로 하여 RDA에서 개발의 목적으로 지칭하고 있는 이용자 과업(user task)을 다룬다. RDA는 FRBR-FRAD 모델을 기반으로 하여 이용자 과업의 실현방안을 모색하고 있다. 이용자 과업이란 이용자가 정보탐색과정에서 발생하는 자원의 발견, 식별, 선정, 입수의 영역과 자원과 관련된 개체(개인, 기족, 단체, 개념 등)의 발견, 식별, 확인, 이해의 두 영역이다. 본 연구는 RDA의 개념모델인 FRBR-FRAD를 통해 RDA에서 어떻게 자원을 개체와 속성, 그리고 관계의 모델로 정의하고 있는지 분석함과 더불어 이를 근거로 RDA가 어떻게 이용자과업을 지원하고자 하는지 그 방법들을 밝혀보고자 한다.
기록물관리기관 서비스에 대한 개념 정의를 기반으로 구성개념 및 예비문항을 개발한 후, 기록물관리기관 중 공공기관을 대상으로 이용자 조사를 실시하여 척도의 요인 및 문항을 확인하였다. 개발된 척도의 타당도와 신뢰도를 검증하기 위해 탐색적 요인분석, 확인적 요인분석, 상관분석, 위계적 회귀분석, 단순회귀분석, 독립표본 t-검증, 신뢰도 검증을 하였다. 개발된 척도는 기록물관리기관의 서비스 품질을 평가할 수 있는 고유한 측정도구로서, 각 기록물관리기관이 현황을 진단하고 다른 기관과의 비교를 가능하게 함으로써 서비스 품질 향상을 위한 효과적인 운영 방안을 제시하는 역할을 할 것이다.
최근 컴퓨터 교육에서 프로그래밍에 대한 관심이 높아지고 있다. 학습에서 논리력과 창의력의 요구가 늘어나고 있는 추세에 힘입어 컴퓨터 교육 분야에서도 프로그래밍 학습을 통한 논리력과 창의력을 함양하려는 다양한 시도가 이루어지고 있다. 프로그램은 알고리즘을 컴퓨터 언어로 구현한 것이므로 문제해결의 핵심은 논리적 해결 방법의 고안 즉, 알고리즘의 고안에 있다. 알고리즘의 중요성을 인식한다면 이제 알고리즘 교육에 대한 방향 정립을 위한 체계적 연구가 필요한 시점에 와 있다고 볼 수 있다. 지금까지 주로 정렬, 탐색과 같은 특정 문제를 중심으로 한 문제 종속적이고 개별적인 알고리즘 학습을 강조해 왔다. 본 논문에서는 문제 독립적, 집단적 성질을 고려하는 문제 해결의 개념적 유형이라는 관점에서 개념적 알고리즘(conceptual algorithm)을 정의한다. 개념적 알고리즘의 유형적 특성을 바탕으로 개별적, 문제 종속적인 기존의 알고리즘 교육과 구분되는 체계적, 문제 독립적, 알고리즘적인 문제 해결력을 지향하는 알고리즘 교육의 새로운 방향을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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