맥락 정보와 맥락 인식 시스템에 대한 연구는 지난 10 여 년 동안 유비쿼터스 컴퓨팅 분야에서 중요한 이슈로 다루어졌다. 대부분의 맥락 인식 시스템은 위치 정보와 같이 단일 형태의 맥락 정보를 위해서 설계되었거나 연구실 수준의 크기로 제한되었다. 그러나 많은 종류의 센서와 actuator 를 포함하고 다수의 관리 도메인으로 확장 가능한 스케일이 큰 시스템에 대한 개발 및 평가는 여전히 미흡한 수준이다. 특히, 맥락 퓨전과 추론 구조를 가지는 Large-scale 의 맥락 인식 시스템에 대한 평가 방법이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 휴리스틱 평가를 이용한 Large-scale 맥락 인식 시스템의 평가 방법에 대하여 제안한다. 그리고 우리는 동적인 맥락 인식 시스템을 지원하고 맥락 퓨전 및 추론을 위한 메커니즘을 포함하는 기본 구조에 대해서 자세히 설명한다. 맥락 인식 시스템 평가를 위해서 제안된 접근법은 사용자 인터페이스 도메인에서 잘 알려진 전문가에 의한 평가 방법으로 Large-scale 맥락 인식 시스템에 적합하도록 특별히 선택된 heuristics 집합을 이용하는 휴리스틱 평가(Heuristic Evaluation)이다.
본 논문에서는 스마트 공간에서 모바일 사용자의 맥락 정보에 따라 개인화된 콘텐츠를 증강시키는 맥락 인식 모바일 증강 현실 시스템인 CAMAR Companion을 소개한다. 이는 모바일 기기에 부착된 카메라를 이용하여 스마트 공간의 오브젝트를 인식하고 인식된 오브젝트의 움직임을 추적한다. 그리고 여러 가지 센서들로부터 획득된 정보를 통합하여 모바일 사용자의 변화하는 맥락 정보를 실시간으로 인식한다. 또한 모바일 사용자의 맥락 정보 히스토리를 기반으로 해당 맥락에 대한 사용자의 프로파일, 특히 사용자가 선호하는 콘텐츠 혹은 맥락에 용이한 콘텐츠에 대한 정보를 추론한다. 그리고 모바일 기기를 통해 제공되는 콘텐츠를 사용자의 맥락에 적절한 형태로 디스플레이하거나 물리적 오브젝트에 증강시킴으로써 사용자에게 용이한 형태의 콘텐츠를 제공한다. 더 나아가 제안한 시스템을 기반으로 스마트 홈 환경에서의 사용자 맥락 정보에 따라 개인화된 콘텐츠를 증강 시켜주는 맥락 인식 모바일 증강 현실 정보 도우미를 구현하였다. 이는 사용자의 변화하는 맥락 정보를 실시간으로 인식하고 해당 맥락에 대한 사용자의 프로파일을 동적으로 추론하여 사용자로 하여금 개인화된 증강 콘텐츠를 경험할 수 있도록 하였다. 궁극적으로 이를 통하여 모바일 기기에서 개인화된 사용자 인터페이스를 개발하는 데 있어 제안한 맥락 인식 모바일 증강 현실 시스템의 응용 가능성을 확인하고자 한다.
본 논문에서는 맥락 인식 (context-aware) 애플리케이션 개발에 있어서 사용자의 맥락 정보를 보다 효과적으로 처리할 수 있는 사용자 중심의 맥락 모델을 제안한다. 유비쿼터스 컴퓨팅 개념의 확산과 함께 맥락 인식 애플리케이션들에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 하지만, 맥락에 대한 정의는 여전히 모호하며, 애플리케이션들 마다 서로 다른 형태의 맥락을 활용하고 있기 때문에, 맥락에 대한 보다 구체적인 정의와 다양한 애플리케이션에 활용 가능한 형태의 맥락 모델이 필요하다. 제안된 사용자 중심의 맥락 모델에서는 사용자가 애플리케이션과 상호작용할 때 사용자의 직접적인 명령을 제외한 사용자와 관련된 정보를 맥락으로 정의한다. 또한, 제안된 사용자 중심의 맥락은 5W1H 형태로 구조화한 맥락요소 (ContextElement), 맥락 요소들을 편리하게 처리할 수 있는 연산자들을 포함하는 맥락 (Context), 그리고 단편적인 맥락 정보뿐만 아니라 기존의 맥락 정보까지도 활용할 수 있는 맥락메모리 (ContextMemory)로 구성된다. 특히, 다양한 센서들로부터 획득된 정보를 맥락 모델의 인터페이스를 통해서 맥락 인식 애플리케이션에서 활용할 수 있기 때문에, 서로 다른 맥락 인식 애플리케이션들을 개발함에 있어서도 동일한 맥락 모델을 사용할 수 있는 장점이 있다. 제안된 맥락 모델의 유용함을 보이기 위해서, 센서로부터 획득된 맥락 정보를 처리하는데 소요되는 시간을 측정하는 실험을 하였다. 따라서 제안된 사용자 중심의 맥락 모델은 사용자와 맥락 인식 애플리케이션간 자연스러운 상호작용을 지원할 것으로 기대된다.) kcal/mol의 생성활성화 에너지 감을 나타내었고, TGA로부터의 분해활성화 에너지는 각각 31.94, 30.84, 24.16 kcal/mol의 값을 나타내었다.로 감소되었다(35.2% vs. 77.4%; p<0.01). 실험 2에서 다양한 정자 농도에 의한 정자 침투율과 정상 수정률을 바탕으로 판단했을 때 $4.6{\times}10^6/ml$의 정자 농도가 다른 정자 농도에 비해 난구 세포부착 난자의 체외 수정에 적합한 것으로 나타났다. 체외 수정과정에서 난구 세포 부착된 상태로 수정된 난자는 나화 난자에 비해 유의적으로(p<0.05) 높은 분할률(48.8% vs. 58.9%), 배반포 형성률(11.0% vs. 22.8%)과 배반포 세포수$(22{\pm}2\;vs.\;29{\pm}2)$를 나타내었다. 본 연구의 결과로부터 돼지의 체외 수정과정에서 난구 세포의 존재는 정자 침투를 저해하지만 분할률, 배반포 형성률 및 배반포의 세포수를 증가시키는 것으로 사료된다.수의 유출입 지점에 온도센서를 부착하여 냉각수의 온도를 측정하고 냉각수의 공급량과 대기의 온도 등을 측정하여 대사열의 발생을 추정할 수 있었다. 동시에 이를 이용하여 유가배양시 기질을 공급하는 공정변수로 사용하였다 [8]. 생물학적인 폐수처리장치인 활성 슬러지법에서 미생물의 활성을 측정하는 방법은 아직 그다지 개발되어있지 않다. 본 연구에서는 슬러지의 주 구성원이 미생물인 점에 착안하여 침전시 슬러지층과 상등액의 온도차를 측정하여 대사열량의 발생량을 측정하고 슬러지의 활성을 측정할 수 있는 방법을 개발하였다.enin과
본 논문에서는 지능형 정보 공간에서의 모바일 증강 현실 기반 환경 제어, u-콘텐츠의 개인화, 선택적 공유 및 협업의 개념을 포함하는 맥락 인식 모바일 증강 현실 (Context-aware Mobile AR) 시스템을 제안한다. 유비쿼터스 컴퓨팅 인프라의 발전으로 눈에 보이지 않는 컴퓨팅 리소스들로부터 획득되는 환경 및 개인의 맥락정보와 u-콘텐츠 활용의 용이성이 증가하고 있다. 하지만 사용자들이 눈에 보이지 않는 수많은 스마트 오브젝트들을 인지하기가 어려우며, 인터페이스의 복잡성으로 인하여 스마트 오브젝트들을 제어하는 것 역시 쉽지 않다. 또한, 다양한 u-콘텐츠의 획일적인 증강은 사용자에게 혼란만을 가중시키는 문제를 유발한다. 따라서, 제안된 시스템은 맥락 인지 기술과 모바일 증강 현실 기술을 접목하여 개인화된 스마트 오브젝트 컨트롤과 개인화된 u-콘텐츠의 증강 및 선택적인 공유를 가능하게 하고자 한다.
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.
본 연구에서는 과학 논변 활동에 참여하는 학생들이 비생산적, 생산적 논변 실행에서 각각 어떠한 인식론적 자원들을 활성화시키는지 탐색하고, 논변 실행 변화에 어떤 맥락이 기여하는지를 알아보고자 하였다. 이를 위해 과학 논변 활동에 참여한 소집단 학생들의 수업 실행과 면담을 녹화 및 녹음하여 전사했으며, 학생 활동지와 연구자의 필드노트를 수집하여 본 연구의 분석 자료로 활용하였다. 분석 결과, 초점 집단은 비생산적 실행에서 전파, 신뢰, 축적 자원을 활성화시키다가 생산적 실행에서 구성, 이해, 축적, 형성, 반박 자원을 활성화시키는 것으로 나타났다. 이러한 인식론적 자원 변화에 따른 실행 변화에 기여한 맥락은 친숙하지 않은 형태의 논변 과제가 제공된 것과 더불어 소집단 내 인식적 권위자의 정서적, 인식적, 개념적 지원이 작용한 것으로 분석되었다. 본 연구는 학습자의 맥락 의존적인 인식론에 따른 실행 변화를 분석하는 연구들에 추가적인 사례 연구로 제공될 수 있으며, 추후 학생들의 진정한 과학 참여를 위해 생산적인 인식론의 형성 및 안정화에 대한 논의에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구의 목적은 게임 활용 학습에서 맥락이 갖는 의미를 고찰해 보는 것이다. 사회적 상호작용활동이 활발하게 이루어지는 게임에서 맥락이 어떠한 의미를 담고 있는지, 교육적 함의를 탐색해 봄으로써 게임의 교육적 활용과 개발에서 염두 해야 할 중요한 요소로서 인식시키고자 한다. 맥락은 학습자가 게임 활동과정에서 효율적으로 게임 상황을 파악하고 학습 문제를 인식하며, 문제해결과정에서 자기 주도적 학습을 촉진하여 게임에 내재되어있는 교육목표를 효과적으로 달성할 수 있는 촉매제 역할을 한다. 맥락은 상황에 따라서 가변적이고, 유동적이다. 또한 게임 속에서 펼쳐지는 다양한 환경에서 플레이어 마다 인식하는 범위가 다르다. 게임을 학습에 활용하는 측면에서 지식구성환경으로서 역할을 수행하기 위해서는 맥락이 고려된 설계와 개발이 선행 되어야 한다.
이 연구는 예비교사들을 대상으로 1) 실생활 문장제의 해결 과정에서 현실맥락을 예민하게 고려하는지, 2) 교사 입장에서 문제의 현실맥락을 예민하게 고려한/고려하지 않은 학생 응답을 어떻게 평가하는지를 조사하였다. 예비교사들 역시 학생들과 마찬가지로 일부 실생활 문장제에 대하여 현실맥락을 예민하게 고려하지 않았으며, 현실맥락을 예민하게 생각하지 않은 채 전형적인 풀이를 적용한 학생 응답을 현실맥락에 예민하게 반응한 답보다 높이 평가하였다. 예비교사 자신이 문제 해결 과정에서 현실맥락을 예민하게 고려했던 경우와 아니었던 경우 모두 학생의 현실맥락 고려를 문제 의도에 부합하지 않는다는 점에서 혹은 문제 오류의 증거로 긍정적으로 수용하지 않았다. 예비교사들의 학생 응답에 대한 평가의견에 내포된 전제로부터 예비교사들이 수용했으며 실생활 문장제의 교수 학습 상황과 학생들에게 기대한 암묵적인 교수학적 계약을 구체적으로 관찰할 수 있었다. 실생활 문장제에 대한 예비교사들의 인식을 탐색한 본 연구의 결과는 예비교사들이 실생활 문장제에 대해 가지고 있는 통상 교수학에 도전하고 수정할 수 있는 교사 교육 프로그램의 개발에 기여할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 사용자 중심의 커뮤니티를 정의하고, 사용자의 맥락 정보를 이용한 커뮤니티 구성 방법과 맥락정보 변화에 따른 동적 커뮤니티 재구성 방법을 제안한다. 최근 유비쿼터스 스마트 공간에서 협업 서비스를 제공하기 위한 방법으로 커뮤니티 컴퓨팅에 대한 관심이 증대되고 있다. 하지만 기존 커뮤니티 컴퓨팅 관련 연구에서는 정적인 커뮤니티 구성으로 인해 사용자의 행동 변화에 따른 커뮤니티의 동적 구성이 어렵다. 따라서 커뮤니티를 사용자의 행동에 따라 구성하기 위해서는 사용자 맥락 정보를 이용하는 것이 필요하다. 제안된 방법은 사용자 중심의 정형화된 맥락 모델을 이용하여 사용자의 관심사를 추론하고 커뮤니티의 목적을 설정한다. 그리고 주기적인 사용자의 맥락 정보 감시를 통해 사용자의 행동 변화에 따라 동적으로 커뮤니티 재구성이 가능하게 한다. 커뮤니티 관리 모듈은 사용자의 맥락 정보를 이용하여 구성원들 사이의 관계성을 분석하고, 분석된 관계를 바탕으로 커뮤니티의 특성을 결정한다. 제안된 기법의 유용성을 검증하기 위해서, 맥락인식 기반의 증강현실 경험 공유 시스템을 이용하였고, 사용자의 맥락 정보의 변화에 따른 동적 커뮤니티 구성과 커뮤니티 구성원들간의 콘텐츠에 대한 선택적 공유를 실험하였다. 제안된 방법을 활용하면 선택적 공유를 위한 동적 커뮤니티 구성이 가능하게 될 것으로 기대된다.
증강 현실 응용 분야에서 널리 쓰이고 있는 마커는 단순히 마커를 구분하기 위한 ID에 대한 정보만을 가지고 있기 때문에 마커의 크기를 미리 알고 있어야 하며, 한 종류의 마커만을 사용할 수 있는 제약이 있었다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 맥락정보를 포함하는 마커 디자인 및 해석 방법을 제안한다. 제안된 마커 디자인은 마커의 ID 정보 외에, 마커의 종류, 크기 및 회전 정보를 마커 내부에 2차원 바코드의 형태로 포함한다. 이와 같은 마커의 맥락 정보를 마커의 패턴에 저장함으로써 여러 종류의 마커를 사용할 수 있다. 그 외에도 마커의 크기 정보를 바탕으로 서로 다른 크기를 갖는 마커들 사이에 일관성을 유지하면서 동일한 비율로 콘텐츠를 증강하는 것이 가능하며, 가로/세로 비율이 알려져 있지 않은 직사각형의 마커들도 인식이 가능하다. 마커에 담긴 맥락 정보를 바탕으로 마커를 인식함으로써, 제안된 마커 디자인은 불특정 다수의 마커들이 존재하는 모바일 증강현실에 유용하게 쓰일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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