본 연구의 목적은 학생들의 문제해결전략 유형과 비례추론의 한 요소인 비례상황의 인지와의 관계를 탐구하기 위한 것이다. 학생들의 문제해결전략 유형은 비와 비례 과제를 실시한 결과를 근거로 가법적 유형, 승법적 유형 그리고 형식적 유형으로 나누었으며 세 차례의 면담 중 첫 번째와 세 번째에 비례상황인 것과 아닌 것을 구분하는 문제를 제시하였을 때 어떻게 분류하며 시간에 따라 어떻게 발달하는지 분석하였다. 그 결과 각 유형의 학생들은 초기에 비례상황과 그렇지 않은 상황을 구분하지 못하였으나 점차 구분할 수 있게 되었다. 그러나 정비례상황과 반비례상황을 구분하지 못하는 보습을 발견할 수 있었다. 또한 문제를 해결하는 과정에서 승법적 유형의 학생들이 더 우수하였으나 비례상황과 아닌 것을 분류하는 문제에서는 비례식 알고리즘이라는 분명 한 기준을 가지고 있는 형식적 유형의 학생들이 더 우수하였다. 본 연구는 비와 비례 관계를 해결하는 것과 비례상황의 인지가 비례추론의 서로 다른 측면임을 제기하며 비례추론을 위해서는 승법적 전략과 함께 형식적 전략도 함께 이해할 필요가 있음을 보여주고 있다.
유비쿼터스 컴퓨팅에서의 플랫폼 기술은 상황인지(context-awareness) 기술과 재구성형 네트워킹(reconfiguration networking) 기술이 융합되어 가면서 병행하여 발전되고 있으며 최근에는 이종간의 다른 리소스를 가지고 있는 모바일 플랫폼간의 자율적인 공유를 통한 보다 큰 개념의 유비쿼토스 서비스가 제공 되고 있다. 본 논문은 사용자의 선호도를 고려한 서비스 기술과 서비스 추론 기술을 제안한다. 특히 본 논문에서는 데이터마이닝 기법을 이용하여 사용자 선호도에 기반한 서비스를 제공한다. 본 논문은 상황인지 시스템에서 온톨로지를 활용한 고도화된 서비스 추론 엔진과 함께 데이터마이닝기법을 이용하여 사용자의 과거 이력 분석을 통해 최적의 서비스등 다른 분야의 방법들을 함께 결합시킴으로서 상황 인지 시스템에서의 새로운 사용자 선호도 기반 서비스 패러다임을 제공하는 것을 목적으로한다.
오늘날 모든 물체에 컴퓨터가 내장되어 언제 어디서나 사용자에게 적절한 서비스를 제공하는 유비쿼터스 컴퓨팅 개념이 대두되고 있다. 그래서 유비쿼터스 컴퓨팅 환경은 사용자 중심의 환경이나 주변 상황으로부터 획득한 컨텍스트를 분석하기 위해서 상황 인식(Context-awareness) 시스템이 필요하다. 이 시스템은 센서로부터 취득한 컨텍스트, 즉 하위 레벨의 컨텍스트로 부터 통합, 추론, 그리고 학습을 통해서 상위 레벨의 컨텍스트를 생성해야 한다. 그러나 기존의 상황 인식 시스템은 다양한 타입의 처리할 수 없고 사용자의 선호도나 흥미도를 고려하지 않은 제한점이 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 미들웨어를 위한 다양한 센서들로부터 다양한 타입의 컨텍스트를 처리할 수 있는 생성할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 변화하는 주변 환경에 따라 사용자에게 다양한 서비스를 제공할 수 있도록 센서된, 통합된, 추론된, 그리고 학습된 컨텍스트를 생성할 수 있도록 설계하였다.
온톨로지는 뛰어난 확장성과 다양한 표현력 등 많은 장점을 갖고 있기 때문에 이를 이용한 유비쿼터스 환경 구축이 최근 제기되고 있고 이러한 유비쿼터스 환경에서의 다양한 정보(컨텍스트)들을 수집하고 분석하기 위해서 상황인식 시스템의 필요성이 제기되고 있다. 이러한 이유로 몇몇 프로젝트에서 온톨로지를 이용하여 상황인식 미들웨어를 제작하였지만 이러한 기존 미들웨어의 온톨로지 모델은 추론과 학습 서비스에 대한 고려가 부족하였고 또한 W3C에서 최근 제안한 SWRL(Semantic Web Rule Language)[1]이 고려되지 않았다. 그러므로 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서의 상황인식 프레임워크의 학습 및 추론서비스 향상을 위해 컨텍스트의 타입을 정의하였고 또한 SWRL을 이용하여 규칙을 표현할 수 있도록 온톨로지를 모델링 하였다.
본 논문에서는 진단시스템의 추론성능을 향상시키기 위한 방법으로서, 사례 기반 추론을 통해서 규칙 기반 추론의 단점을 보완하여 성능을 향상시키는 혼합형 추론 모델을 제안한다. 본 모델의 특징은 규칙 기반 추론의 확장성 문제와 규칙화 할 수 없는 예외적인 상황에 대한 문제점을 사례 기반 추론에서 사례로 저장하여 규칙 기반 추론의 단점을 보완하는데 있다. 이런 두 모델의 문제점을 해결하는 과정은 첫째로, 문제에 따라 규칙기반추론 모듈의 베이스를 통해서 적절한 규칙을 적용 후 추론을 적용하여 근접한 해를 얻어낸다. 두 번째로, 규칙베이스에 저장되어 있지 않은 문제에 대해서는 사례 라이브러리를 검색하고 유사성 검사를 통해서 저장된 사례를 찾아 입력된 사례에 적용하여 문제를 해결한다. 셋째로, 해결된 문제에 대해서 수정작업을 통해 사례 라이브러리를 확장한다. 이와 같이 세 과정을 통해 본 논문에서 제안하는 방법론의 성과를 측정하기 위하여 정비 메뉴얼을 규칙화하여 규칙베이스를 구축하였고 전문가들의 경험적인 지식에 대해서는 사례라이브러리로 구축하였다. 또한 지식베이스를 통해서 진단을 수행하고 해결된 문제에 대해서 정확도 검사를 통해 진단의 정확성을 측정하여 혼합형추론엔진의 성능을 검증하였다.
본 연구에서는 퍼지 추론을 이용하여 여러 가지 상황 변화에 따른 링크 속도를 예측, 이를 경로 탐색 시 고려하는 알고리즘을 구현하였다. 도로 상황의 변화에 영향을 미치는 요소들로는 시간대, 강수 정보, 차로 통제 정보의 세가지를 고려하였으며, 이에 따라 달라지는 통행링크 속도를 해당 링크의 통행비용으로 전환하여, 최단경로를 탐색하는 알고리즘을 구현하였다. 본 연구는 크게 세 부분으로 구성되어 있다. 첫째, 퍼지 변수를 설정하고, 퍼지이론을 이용하여 시간과 도로 상황에 따라 변화하는 링크속도를 예측한다. 이를 위해 각각의 퍼지 변수들에 대한 퍼지 멤버십 함수를 구축하고, 이를 링크 속도와 연결하기 위한 퍼지 추론 관계들을 설정한다. 둘째. 되추적(backtracking) 기법을 이용하여 위의 퍼지추론에 의해 변화되는 통행 속도를 반영한 최단 경로 탐색을 한다. 셋째, 본 연구의 알고리즘을 가상 네트워크에 적용하여 최단 경로를 도출한다. 결과로서 본 연구의 알고리즘을 이용한 통행경로는 변수의 변화에 따라 적절하게 우회경로를 선택하는 것으로 나타났다.
현재 스마트폰의 급격한 보급과 IoT을 대상으로 활성화로 인해 소셜네트워크 서비스를 이용하여 악성코드를 유포하거나 지능화된 APT와 랜섬웨어 등과 같은 지능적인 침입이 진행되고 있고 이로 인한 피해도 이전의 침입보다는 많이 심각해지고 커지고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 이런 지능적인 악성 코드로 이루어지는 침입행위를 탐지하기 위하여 지능적인 침입 상황 인식 추론 시스템을 제안하고, 제안한 시스템을 이용하여 지능적으로 진행되는 다양한 침입 행위를 조기에 탐지하고 대응하게 하였다. 제안 시스템은 이벤트 모니터와 이벤트 관리기, 상황 관리기, 대응 관리기, 데이터베이스로 구성되어 있으며 각 구성 요소들 사이에 긴밀한 상호 작용을 통해 기존에 인식하고 있는 침입 행위를 탐지하게 하고 새로운 침입 행위에 대해서는 학습을 통해 추론 엔진의 성능을 개선하는 기능을 통하여 탐지하게 하였다. 또한, 지능적인 침입 유형인 랜섬웨어를 탐지하는 시나리오 통하여 제안 시스템이 지능적인 침입을 탐지하고 대응함을 알 수 있었다.
본 연구의 목적은 초등수학영재들과 일반학생들 사이의 서술형 평가에서 나타나는 수학적 추론 능력과 오류 유형을 비교분석 함으로써 초등수학영재의 인지적 특성을 이해하며, 초등수학영재의 교육에 도움을 주는 것이다. 연구 대상은 광역시 소재의 5개 초등학교 수학영재학급 학생 63명과 4개 초등학교 일반학생 63명이다. 연구 결과 첫째, 초등수학영재가 일반학생보다 서술형 평가에서 수학적 추론 능력이 높은 것으로 나타났다. 즉 p<.05 수준에서 두 집단 간 유의미한 차이를 보이는 것으로 나타났다. 이러한 결과가 나타난 이유는 다음과 같다. 먼저, 귀납적 추론에 있어서 초등수학영재는 문제의 해결에 필요한 적절한 자료를 수집하는 능력과 수집한 자료를 분석하여 규칙을 찾고 문제를 해결하는 능력이 모두 일반학생보다 높았기 때문이다. 또 유비적 추론에 있어서도 초등수학영재는 두 상황의 구조적 유사성을 인식하고 기저 상황의 핵심을 더 잘 파악하였으며, 적용에 있어서도 타당한 대응을 통해 표적 상황을 유연성 있게 해결하였기 때문이다. 연역적 추론에 있어서는 초등수학영재와 일반학생 모두 완벽한 추론을 이끌어내는 데에 어려움을 겪는 것으로 나타났으나, 초등수학영재는 일반학생에 비해 문제 해결을 위한 타당성과 일반성을 가진 근거를 수집하였고, 논리적인 추론 단계에서 생략된 부분이 적었기 때문이다. 둘째, 초등수학영재가 일반학생에 비하여 오류를 적게 범하는 것으로 나타났다. 가장 많이 범하는 오류의 유형은 초등수학영재와 일반학생이 모두 풀이 과정의 생략으로 같았으나, 일반 학생들은 개념 원리의 오류나 문항 이해의 오류가 상대적으로 많은 편이었고, 초등수학영재들은 기록 단계의 오류가 높은 것으로 나타났다.
상황인식은 사용자에 적응된 컴퓨팅 환경 및 서비스를 가능하게 한다. 상황인식이 추가된 홈 환경은 인간의 주거생활의 편리성을 향상시킨다. 상황인식을 지원하는 스마트 홈 환경은 상황데이터의 수집, 가공, 처리, 저장등의 기본적인 요구 뿐만 아니라 보안. 상황추론, 능동결정 등 복잡한 요구사항을 가진다. 그러므로, 홈 환경이 이러한 요구사항들을 지원하기 위해서는 특별한 미들웨어 구조가 필요하다. 본 논문에서는 스마트 홈 환경에서 상황인식 서비스를 지원하기 위한 능동 미들웨어 구조를 제안한다. 그리고 제안된 미들웨어를 적용한 시나리오를 설명한다.
인터넷의 대중화로 인하여 인터넷상에 많은 음악 정보가 존재하게 되었다. 이에 따라서 사용자에게 음악 정보를 손쉽게 접근할 수 있게 해주는 서비스뿐만 아니라, 사용자에게 적절한 음악을 추천해주는 서비스의 중요성도 증가하고 있다. 본 논문에서는 사용자의 상황을 인식하고 사용자와의 대화를 통해서 적절한 음악을 추천해주는 인공 DJ를 제안한다 인공 DJ는 센서로부터 실내 온도, 습도, 조도, 소음을 입력받고, 인터넷을 통하여 날씨 정보를 입력받고, 사용자의 감정추론을 위하여 사용자가 입력하는 문장을 분석하여 Activation-Evaluation Space상에서 사용자의 감정을 표시함으로써 사용자의 주변 상황을 인식하고, 사용자의 성향을 파악하여 IF-THEN 규칙을 만들어 대수학적 연산자(algebraic operator)를 통한 퍼지 추론 방법을 이용하여 적절한 음악을 추천한다. 피험자 10명을 대상으로 실시한 설문조사 결과 제안하는 방법이 유용함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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