출처기억은 사물에 대한 일화기억 경험의 맥락을 표상하는 중요 인지기제이다. 출처기억에 대한 그 동안의 연구는 일상의 일화기억과 밀접한 뇌신경, 행동학적 중요 연구들의 기초가 되어 왔고, 특히 집행기능이나 연합기제와 같은 인지기제를 강조하여 왔다. 본 연구에서는 계량서지학적 방법론을 통해 1989년에서 2020년 사이 출간된 출처기억 연구논문들을 분석하였고 핵심어 공동출현 연결네트워크와 저자 인용 연결망을 기반으로 출처기억 연구의 발전 흐름에 대한 깊이 있는 개관을 제시한다. 계량서지학적 분석을 통해 출처기억 연구의 추세를 확인한 결과, 2010년을 기준으로 이전 연구들에서는 출처기억의 인지적 기제와 관련한 개별 특성을 살핀 반면, 최근의 연구들은 뇌신경영역 간 연결성 특징 분석을 통한 임상적 특징연구를 비롯해 사회신경과학적 주제에 이르는 영향을 탐색하였다. 핵심어 연결성 분석을 통해 노화, 집행기능이 주요 핵심 주제어로서 연구되었음을 확인하였고, 최근 아동발달심리학과 메타기억 등의 관점에서 연구되는 추세로 나아가고 있음을 보았다. 관련된 출처기억의 이론과 연구모델을 기반으로 심리과학분야 내외에서 인지적 향상의 발달과 관련된 연구가 지속될 가능성을 제안하였다.
부호화된 사건의 시간적 정보를 기반으로 한 인출은 일화기억의 중요한 통제기제 중 하나이다. 기억인출과 관련한 수많은 신경영상 연구들이 진행되었음에도 아직 시간적으로 구성된 일화기억의 인출에 관여하는 뇌신경연결망 패턴에 대해서는 알려진 바가 많지 않다. 본 연구에서는 두가지 다른 순차적 인출 뇌신경 기제를 구분하기 위하여 과제기반 기능적 연결성 다변량 패턴분석 방법을 사용하였다. 참가자들은 시간적 일화기억과제를 수행하였고, 순서대로 부호화된 기억자극을 순방향 혹은 역방향으로 인출하도록 지시를 받았다. 부분적으로 분류된 국소적 신경네트워크 패턴은 두 인출기제를 잘 구분하지 못한 반면, 기억과 관련된 인지통제 영역과 목표-지향적 인지기제처리에 관련된 것으로 알려진 여러 피질-피질하 노드들을 아우르는 전뇌신경네트워크 패턴은 시간적 일화기억 인출기제를 잘 구분하였다. 이 영역들은 측면/내측 전전두엽 영역, 하부 두정엽, 중간 측두회, 선조체 영역 등을 포함하며 기계학습을 이용한 분류에서 높은 분류 예측률을 보였다. 본 연구의 결과는 일화기억의 시간적 인출기제에 관여하는 피질-피질하 여러 영역의 관여를 확인하였고, 대역적 네트워크 패턴의 기능적 연결성이 질적으로 다른 인출기제에 관여함을 확인하였다는데에 중요성을 갖는다.
모바일 장비에서 수집되는 정보는 개인의 기억을 보조하기 위한 수단으로 활용될 수 있지만, 그 양이 너무 많아 사용자가 효과적으로 검색하기에는 어려움이 있다. 데이터를 사람의 기억과 유사한 에피소드 방식으로 저장하기 위해 중요 이벤트인 랜드마크를 탐지하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 사용자에게 새로운 서비스를 제공하기 위해서 다양한 컨텍스트 로그 정보로부터 자동으로 랜드마크를 찾아내는 속성별 베이지안 랜드마크 예측 모델을 제안한다. 랜드마크 예측 정확도를 높이기 위해 요일별, 주간별로 데이터를 나누고 다시 수집된 경로에 따른 속성으로 분류하여 학습을 통해 베이지안 네트워크를 생성하였다. 노키아의 로그데이터로 실험한 결과, 베이지안 네트워크를 사용한 방법이 SVM을 사용한 방법보다 예측성능이 높았으며, 주간별 및 요일별로 설계한 베이지안 네트워크에 비해 제안한 방법인 속성별 베이지안 네트워크의 성능이 가장 우수하였다.
가상 팀은 구성원들이 지리적으로 떨어져 있고 기술로 매개된 환경하에서 주로 협업하기 때문에 대면접촉을 위주로 하는 전통적인 팀에 비하여 팀의 교류활성기억 시스템 (Transactive Memory System:TMS) 구축이 더욱 중요한 것으로 간주되고 있다. 본 연구의 목적은 TMS 이론을 중심으로 이론적 고찰 및 선행 변수를 탐색함으로써, 가상 팀의 효과적인운영을 위한 학문적 실무적 시사점을 제공하는 것이다. 이를 위하여 문헌조사를 통하여 가상 팀의 성과를 예측하는 이론적 모형을 개발하였다. 먼저 TMS를 구성하는 세가지 요인, 즉 (1) 전문성 파악, (2) 업무조정, (3) 인지기반 신뢰를 도출하였다. 그리고 TMS의 선행변인으로는 (1) 지각된 매체 풍부성, (2) 네트워크 연결강도, (3) 공유된 규범, (4) 지리적 거리등을 도출하였다. 제시된 이론적 모형을 검증하기 위하여 179개의 가상 팀을 대상으로 경로분석을 실시하였다. 분석결과, 가상 팀의 TMS를 구성하는 세가지 요인, 전문성 파악, 업무조정, 인지기반 신뢰는 가상 팀의 성과를 예측하는 결정적인 요인인 것으로 나타났다. 또한 TMS의 선행변인으로 제시된 지각된 매체 풍부성은 인지기반 신뢰에 유의한 정의 영향을 미치며, 네트워크 연결강도는 업무조정과 인지기반 신뢰에 유의한 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면, 공유된 규범은 가상 팀의 교류활성기억시스템 구성 요인 세 가지 모두에 유의한 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 예상과 달리, 구성원들 간의 지리적 거리는 TMS 세 가지 구성 요소 모두에 유의한 영향을 미치지 않았다.
음성처리(Voice Processing) 시장은 원격통신 산업에서 지속적으로 가장 빠르게 성장하고 있는 분야중 하나로, 지금까지는 전화망에 기초한 통신 관련 음성응용 기술이었다. 그러나 이제는 데이타 네트워크와 PC터미날까지를 포함한 기술로 그 범위가 확대되고 있으며 그 정의도 재정립되어야 한다. 음성프로세싱 기술은 음성 메시지와 자동전화 프로세싱, 디지탈음성 데이타의 기억장치와 검색을 위해 기본 기술을 사용하는 정보엑세스 응용프로그램, 인지와 통합, 전화화된 신호체계, 컴퓨터와 전화의 통합(CTI)등을 포함한다.
조직 구성원들은 자신의 가치와 조직의 성과를 높이기 위해 인적자본의 향상을 위한 노력뿐만 아니라 사회적 자본의 확충을 위해서 많은 노력을 하고 있는 추세이다. 이에 따라 본 연구의 목적은 조직 구성원 개인의 사적인 인맥으로 구성된 개인적 친밀네트워크가 성과에 어떠한 영향을 미치는 가에 대하여 검증하는 것이다. 본 연구에서 독립변수로 개인의 친밀 네트워크 특성을, 결과변수로 직무성과와 네트워크에의 협력의도로 설정하여 검증하였다. 본 연구에서 개인적 친밀네트워크가 개인성과에 미치는 영향을 분석한 결과 사회적 네트워크의 특성 중 크기, 강도, 지위가 협력행동에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며 직무성과에는 크기와 강도만 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
질의응답 문제를 인공지능 모델을 통해 해결하는 연구는 메모리 네트워크의 등장으로 인해 방법론의 변화를 맞이하고 있으며, 그 중 동적 메모리 네트워크(DMN)는 인간 기억 체계에 착안하여 신경망 기반의 주의 기제를 적용하면서, 질의응답에서 일어나는 각 인지 과정들을 모듈화 했다는 특징들을 갖는다. 본 연구에서는 부족한 학습 데이터를 확장 시키고, DMN이 내포하고 있는 시간 인식의 한계를 개선해 정답률을 높이고자 한다. 실험 결과, 개선된 DMN은 1K-bAbI 문제의 테스트 데이터에서 89.21%의 정답률과, 95%를 질의응답 통과의 기준의 정답률으로 가정할 때 12개의 과제를 통과하는 성능을 보여 정확도 면에서 기존의 DMN에 비해 13.5%p 만큼 더 높고, 4개의 과제를 추가로 통과하는 성능 향상을 보여주었다. 또한 뒤이은 실험을 통해, 데이터 내에서 비슷한 의미 구조를 가지는 단어들은 벡터 공간상에서 강한 군집을 이룬다는 점과, 일화 기억 모듈 통과 횟수와 근거 사실 수의 성능에 큰 영향을 미치는 직접적인 연관성을 발견하였다.
일화기억은 핵심 이벤트와 그에 연합된 맥락으로 구성된다. 해마와 해마 주변 영역이 일화기억의 부호화에서 맥락을 표상하는 역할에 관해 연구되어왔지만, 시공간적 맥락 외에 다양한 맥락-특이적 정보들에 대한 표상에 관한 연구는 많지 않다. 본 연구에서는 고해상도 자기기능공명기법을 이용하여 여러 맥락정보(예, 육하원칙 - 누가, 왜, 무엇을 언제, 어디서, 어떻게)의 부호화에 관여하는 내측두엽 및 대뇌피질 신경연결성의 특징을 탐색하였다. 참가자들은 두 명의 얼굴과 하나의 사물로 구성된 실험 이벤트를 보면서 여섯가지 맥락 부호화 과제를 수행하였다. 휴지기 기능적 자기공명영상 정보를 활용해 내측두엽의 세부 영역을 기능적으로 구분하였고 맥락 기억 과제별 기능적 신경연결성 네트워크를 탐색하였다. 일반선형화 모델 분석을 통해 시공간적 맥락정보를 처리할 때보다 사회적, 행동적, 의도 맥락을 연합할 때 내측두엽의 세부영역, 전전두엽, 하부두정엽 영역이 유의미하게 증가한 활성화를 보이며 관여함을 확인하였다. 나아가 이 영역들과 내측두엽 영역이 맥락조건간 차이에 관여하는 기능적 연결성 특징을 탐색하기 위하여 맥락부호화 과제를 수행하는 동안의 해마세부영역들과 전전두엽, 하부두정엽 등 간의 과제기반 기능적 연결성 정보들을 다변량 패턴분석의 주요입력변수로 선정하였고, 기계학습을 통해 맥락 조건 간 연결성 패턴분류를 시도하였다. 네트워크 패턴분류에서도 시공간 맥락 조건과 각 사회적, 행동적, 의도 맥락처리 조건 간에는 기능적 연결성의 차이가 두드러졌다. 본 연구결과를 통해 일화기억에서 특정 맥락을 처리하는 신경학적 기제의 특성과 맥락 조건 간 차이를 제시하였다.
미래인터넷 연구가 우리나라에서 본격적으로 시작된 지 8년차에 접어들고 있다. 초기에 미래인터넷의 실체에 대한 다양한 의견들과 clean-slate로 갈 것인지 evolution을 할 것인지에 대한 논란이 계속된 것으로 기억된다. 현 시점에서 그 때 상황을 되돌아 보면 어떤 생각들이 그나마 유사하게 맞는 것이었는지 알 수 있어 흥미롭기까지 하다. 본고에서는 이런 미래인터넷이 태동해서 논의되었던 필요성들을 사물인터넷 혹은 만물인터넷 중심의 초연결사회의 관점에서 조망해 본 후에, 실제적으로 이런 사회를 대비하여 점차 가시화되고 있는 중요한 인프라요소 및 구축 방향을 모색한다. 이를 ICT 인프라 차원에서 다시 바라보면 최근 구축과 운용의 중심이 하드웨어에서 소프트웨어 중심으로 급속하게 전환되는 큰 변화가 본격화하고 있다. 즉 미래 사회가 요구하는 초연결에 기반한 서비스 실증을 개발/운영 병행체제 (DevOps: Developers & Operators)를 통해 신속하고 실질적으로 가능케하고 산업발전을 지원하는 인프라를 통한 개방형 혁신이 가시화되고 있다. 정리하면 본고에서는 미래인터넷으로 시작된 네트워크 인프라의 변화와 현재 현황을 살펴보고 어떤 방법론과 체계에 의하여 빠르게 발전하는 초연결사회의 요구사항을 수용하면서 서로 협업할 수 있고 경제발전을 견인하는 인프라로서의 기능과 역할을 담당할 수 있는지에 대하여 논하고자 한다.
이 연구는 대학부설 과학영재교육원의 교육프로그램에 제시된 학습목표를 Bloom의 신교육목표분류체계와 언어네트워크분석 방법을 통해 분석하고 결과를 비교함으로써 학습목표를 분석할 때 언어네트워크분석 방법의 적용 가능성을 알아보기 위한 것이다. 이를 위하여 27개 대학부설과학영재교육원의 교육프로그램 중 과학 분야 169개 주제에 제시된 702개의 학습목표를 분석대상으로 선정하여 Bloom의 신교육목표 분류체계에 따라 분류하고 코딩한 후 각 학습목표 사이의 구조적 특성을 알아보기 위해 언어네트워크분석을 사용하였다. 분석 결과로 나타난 주요 특성은 다음과 같다. 첫째, 주제 별로 사용된 학습목표의 특성을 살펴본 결과 초등은 약 3개, 중등은 약 6개의 서로 다른 범주의 학습목표가 사용되고 있었다. 둘째, 연구방법과 학교 급에 관계없이 지식차원의 사실적 지식, 개념적 지식과 인지과정 차원의 '기억하다', '이해하다', '창안하다'의 비중이 높게 나타났다. 셋째, 단순 통계 분석 결과로는 확인할 수 없지만 언어네트워크분석 방법을 통한 가중치에 근거하여 살펴본 결과 초등 단계는 과학적 사실에 대한 학습을 통해 실제실험과정에 적용해 보는 활동을 강조한 반면, 중등 단계는 이보다는 과학적 사실, 개념 자체를 이해하는 것을 더욱 강조하고 있었다. 이와 같은 결과로 볼 때 기존 단순 통계적 연구를 통해 분석한 것에 비해 보다 다양한 학습목표의 특성을 해석할 수 있는 것으로 보아 언어네트워크분석방법이 학습목표를 분석하는데 적용 가능성이 높은 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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