이 연구에서는 비맥락적 상황과 맥락적 상황에서 예비화학교사들의 과학의 본성에 대한 인식을 비교하기 위하여 보일의 공기 펌프 실험과 이를 둘러싼 보일과 홉스의 진공에 관한 논쟁에 대한 과학사 소재를 개발하였다. 이 연구를 위하여 연구대상으로 충청북도에 있는 사범대학 재학 중인 예비화학교사 29명을 선정하였다. 이 연구에서 개발한 맥락적 상황과 관계가 있는 RFN 문항으로 '목표 및 가치', '과학적 기능', '교육적 응용 중 과학적 방법', '교육적 응용 중 사회-제도적 측면' 범주의 문항을 선정하였다. 그리고 RFN의 설문 문항을 통해 비맥락적 상황에 대한 예비교사들의 인식을 알아보았다. 그 후 예비교사들에게 보일의 진공 펌프 실험과 보일과 홉스의 진공에 관한 논쟁에 관련된 상황을 제시하였다. 그리고 RFN 문항과 관련된 맥락적 상황에서 예비교사들의 NOS 인식을 알아보았다. 자료로는 설문에 대한 응답과 보일의 법칙에 관련된 실험 결과, 조별 토론 자료, 인터뷰 자료 등을 수집하였다. 연구 결과, 비맥락적 설문의 대부분 항목에서 예비교사들은 정보에 입각한 견해를 가진 것으로 나타났으나, 맥락적 실험 상황에서는 순진한 견해나 혼재된 견해를 가진 사례들이 발견되었다. 이 연구는 NOS 관련 맥락적 상황의 교육 자료를 개발하고, 비맥락적 상황과 맥락적 상황에 대한 예비교사들의 인식을 파악함으로써 예비화학교사들을 위한 NOS 교육에 기여할 수 있다.
군사 분야에서 사용하는 기존 영상융합체계는 영상에서 미확인 개체를 식별하는 Activity-Based Intelligence(ABI) 기술과 객체들에 대한 지식정보를 관리하는 Structured Observation Management(SOM) 기술을 연동하여 다양한 관점에서 분석하고 있다. 그러나 군사적인 목적을 달성하기 위해서는 미래 정보가 중요하기 때문에 주변 맥락 정보를 통합하여 분석해야 할 필요성이 있으며 이를 위해 주변맥락 정보를 분석하는 딥러닝 모델 적용이 필요하다. 본 논문에서는 딥러닝 모델 기반 영상 판독 시스템 구축을 하기 위한 전처리 과정을 설계하였다. pyhwp 라이브러리를 이용하여 영상 정보 판독 데이터를 파싱 및 전처리를 진행하여 데이터 구축을 진행하였다.
본 연구는 일반 시민이 지녀야 할 데이터에 대한 이해와 데이터 인력 양성 정책에 필요한 기본 개념 틀을 제공하기 위해 데이터 리터러시를 재개념화했다. 이를 위해 확장된 데이터의 특성을 고찰하였고 데이터 리터러시에 관한 선행연구를 분석하여 전문가 검토를 거친 후, 재개념화된 데이터 리터러시를 제시했다. 재개념화된 데이터 리터러시에는 지식, 기술, 맥락의 세 범주와 범주별 하위 요소로 구성되어 있다. 주로 데이터를 다루는 기술 범주를 강조하였던 기존의 데이터 리터러시의 개념에 데이터의 맥락 범주를 추가하여 맥락의 범위, 시간성, 가치 지향 요소도 명시했다. 또한 지식 범주에도 요소를 구체적으로 제시했다. 재개념화된 데이터 리터러시는 정보화, 인력 양성, 행정 등의 분야에서 교육과정과 교육 프로그램 개발 등에 활용될 수 있을 것이다.
최근 전기자동차와 관련된 콘텐츠 연구에서 사운드 디자인이 새로운 연구 주제로 부각되고 있다. 이 연구는 전기자동차 실내 주행음 디자인의 주요 가치들을 사용자 경험(User Experience) 측면에서 탐색하고 검증하는 것을 목적으로 진행되었다. 근거이론에 의한 탐색적 연구를 통해 맥락정보성과 정숙성을 독립변수로 도출하여 $2{\times}2$ 요인 설계로 유용성, 감성, 만족도에 대한 주효과 및 두 변인 간 상호작용 효과를 분석하였다. 실험연구를 통해 맥락정보성과 정숙성의 조합에 따라 전기 자동차의 사용자 경험에 미치는 영향이 달라진다는 점을 밝혔다. 연구 결과에 기반하여 실내 주행 사운드 가치의 개인별 선호를 고려한 사용자 니즈 최적화를 위한 후속 연구 방향을 제시하였다.
본 연구는 최근의 국내 케이블TV에서 묘사되고 있는 폭력적 장면들을 대상으로 다양한 맥락적 차원에서의 포괄적인 내용 분석을 실시하였다. 전반적으로 폭력행위를 둘러싼 다양한 맥락적 요소들은 장르별로 상당히 차별적인 분포를 보였다. 스포츠 채널이나 어린이 채널에서는 여타 장르와는 전혀 다른 등장인물의 성별 연령별 특성이 두드러졌으며, 영화 장르에서는 고전적인 악당과 영웅의 대립구도가 보다 선명한 것으로 나타났다. 또한 폭력의 희화는 연예 오락 장르에서 가장 많이 일어났으며 어린이 프로그램에서도 상당수의 폭력이 희화된 것으로 관찰되었다. 폭력의 동기로는 개인 집단의 이익이 전반적으로 빈번한 폭력행위의 주요 동기로 분석되었으나, 드라마나 영화 장르의 경우 분노 보복으로 인한 폭력도 상당히 빈번히 묘사되었으며, 연예 오락 장르의 경우는 단순재미가 현저히 높은 폭력동기의 비중을 차지했다. 한편, 시청등급별 분석에 있어서는 장르별 분석에서처럼 분류기준별 맥락 요인의 분포 차이가 크지 않았다. 다만, 7세 시청가 프로그램들에서 다른 등급에서와 달리 주요 맥락변인에 따라 일정 수준의 분포 차이를 보였는데, 주로 청소년층의 남성 인물에 의한 폭력이 자주 묘사되었으며, 폭력행위에 대한 처벌 빈도 역시 타 장르에 비해 상대적으로 높은 수치를 보였다. 주목할 점은 전체 시청가에 해당하는 프로그램에 나타난 폭력의 맥락화 수준이 다른 상위 시청등급의 프로그램들과 크게 다르지 않다는 것이다. 이런 결과는 프로그램 시청등급제의 제도적 취지와는 달리 적어도 맥락화된 폭력의 관점에서는 등급의 의미가 크지 않다는 점을 암시하고 있다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 맥락 인지 응용들은 사용자의 상황에 맞는 서비스를 제공하기 위해 위치 정보를 활용한다. 그러나 대부분의 실내 위치 추적 시스템들은 환경이 사용자의 위치를 파악함으로 프라이버시 문제가 야기 된다 또한 더욱 지능화된 서비스를 제공하기 위해 위치 정보와 더불어 방위 정보 인식의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서 제안된 방법은 사용자나 대상물의 방위를 알기 위해서 기존의 ubiTrack의 수신기에 두개의 적외선 수신기 소자를 부착한다. 두개의 적외선 수신 소자는 각각의 위치를 측정하고 각각의 위치로 부터 사용자나 대상물의 위치와 더불어 방위, 크기를 인식한다. 또한 대상물에 부착되어 있는 수신기가 대상물의 위치를 환경에 일정한 시간을 간격으로 환경에 알려 주도록 하여 사용자의 프라이버시 침범되지 않는 상태에서 사용자와 대상물의 위치 및 방위 정보를 제공한다. 실험 결과 제안된 방법은 홈 환경 내에서 여러 대상물의 방위를 10도 안팎의 오차를 가지고 인식하였다. 따라서 제안된 방법은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 여러 맥락 인지 서비스와 연동하여 사용자의 의도를 반영한 절러 LBS에 쉽게 응용이 될 수 있다.
볼륨 렌더링에서는 기본적으로 전이함수에 의해 객체를 구분하여 표시한다. 그러나, 경우에 따라서는 전이 함수만으로는 객체를 구분할 수 없는 경우가 있다. 이 때는 객체를 다른 방법으로 미리 분할한 후 분할 정보를 바탕으로 가시화를 수행한다. 본 논문은 분할된 볼륨의 가시화에서 객체당 투명도를 부여하는 방법을 제시한다. 반투명한 렌더링은 관찰의 대상이 되는 객체에 대한 맥락정보를 효과적으로 전달되기 위해 사용된다. 객체당 투명도는 전이함수의 조절에 의해 객체를 반투명하게 조절하기 어려운 경우에 매우 효과적인 가시화 도구로 사용될 수 있다. 객체당 투명도의 의미에 대한 몇가지 해석과, 그에 따른 알고리즘의 변화를 제시하였다. 또한, 제안된 방법을 일반 그래픽스 하드웨어를 사용하여 구현함으로써, 대화식 사용이 가능한 효율적 구현이 가능함을 보였다.
최근 다양한 분야에서 자동 고객 응대 시스템을 도입하고 있으며 이에 따른 대화형 질의응답 시스템 연구의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 새로운 도메인의 대화형 질의응답 시스템 구축에 필요한 말뭉치를 자동으로 생성하는 대화형 질의-응답 생성 시스템을 소개한다. 또한 이전 대화 내용을 고려하여 문서로부터 사용자의 다음 질문 대상이 될만한 응답 후보를 추출하는 맥락 관련 응답 추출 과제와 이에 대한 성능 평가 지표인 Sequential F1 점수를 함께 제안한다. 대화형 질의응답 말뭉치인 CoQA에 대해 응답 후보 추출 실험을 진행한 결과 기존의 응답 추출 모델보다 우리의 맥락 관련 응답 추출 모델이 Sequential F1 점수에서 31.1 높은 성능을 보였다. 또한 맥락 관련 응답 추출 모듈과 기존에 연구된 대화형 질의 생성 모듈을 결합하여 개발한 대화형 질의-응답 생성 시스템을 통해 374,260 쌍의 질의-응답으로 구성된 대화형 질의응답 말뭉치를 구축하였다.
국내에서는 대규모의 개인정보 유출 사건을 통해 소비자들이 개인정보의 제3자 제공에 대한 불안감을 느끼고 있다. 사전적으로 제3자는 소비자가 직접 거래하는 당사자를 제외한 모든 경우를 의미하며, 법률적으로는 소비자가 제3자 정보제공에 동의하면 사업자는 정당하게 제3자에게 정보를 제공할 수 있도록 하고 있다. 그러나 실제로 소비자는 제3자 정보제공에 대해 맥락(context) 의존적으로 이해하고 있어, 소비자의 제3자 정보 제공에 대한 인식을 정확히 파악하고 이에 근거한 정보정책 수립의 기반을 마련해야 한다. 본 연구결과 소비자는 제3자 관련 정보를 거래계약 서비스와의 관련성 여부로 구분하여 인식하고 있으며, 맥락상 이해하기 어려운 경우에 해당하는 제3자에게 정보를 제공하는 것에 대해 부정적 인식을 가지고 있다. 이에 제3자 정보 제공 관련 동의서식은 소비자의 인식과 맥락을 반영하는 서식으로의 개선 및 업계 표준서식의 개발을 통하여 개인정보 제공 동의권의 실현을 강화할 수 있을 것으로 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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