현재 온톨로지의 논리적 오류와 개념들 간의 포함 관계를 탐지하는 추론 엔진들이 소개되고 있다. 대부분의 서술 논리 기반 온톨로지 추론 엔진은 태블로 알고리즘을 기반으로 구축되었다. 그러나 태블로 알고리즘 기반의 온톨로지 추론은 인스턴스 추론에 있어서 한계를 보인다. 이에 본 논문에서는 Medusa 시스템을 제안한다. Medusa는 서술 논리로 표현된 온톨로지의 정형화된 의미를 기반으로 시맨틱 웹 규칙 언어(SWRL)를 지원하는 확장된 서술 논리 추론 엔진이다. 대부분의 서술 논리 기반 추론 엔진은 효과적으로 온톨로지 스키마 모델을 추론하지만 인스턴스(Assertional Knowledge) 정보를 추론하기 위한 규칙 기반 추론 기능을 제공하지는 않는다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 Medusa는 서술 논리의 추론 방식과 규칙 기반 추론 방식을 동시에 사용한다. 본 논문에서 설명하는 Medusa의 프로토타입은 $Prot{\acute{e}}g{\acute{e}}$ API[1]를 사용하여 시맨틱 웹 규칙 언어 추론 엔진과 서술 논리 추론 엔진간의 상호작용을 제어한다.
수학 학습에서 기호는 용어의 수학적 의미를 함축적으로 표현하여 용어와 관련된 학습 내용을 간결하게 나타낸다. 초등학교 수학 교과서의 기호는 기호를 처음 접하는 학생이 기호의 수학적 의미를 읽고 이해할 수 있게 제시되었다. 중학교 수학 교과서에서도 대부분의 기호는 읽고 이해할 수 있게 서술되었지만 교과서에 따라 기호 자체의 서술과 기호와 관련된 내용이 명확하지 않거나 서로 다르게 제시된 사례가 있다. 본 논문은 중학교 수학 교과서에서 기호를 읽고 이해할 수 있게 서술하는 것과 관련하여 교수 학습에 나타날 수 있는 문제점을 논의하고, 이에 대한 시사점을 제시하였다.
본 논문에서는 서술형 수학 문제 풀이 모델의 숫자 대소관계 파악을 위한 명시적 자질추출방식 Explicit Feature Extraction(EFE) Reasoner 모델을 제안한다. 서술형 수학 문제는 자연현상이나 일상에서 벌어지는 사건을 수학적으로 기술한 문제이다. 서술형 수학 문제 풀이를 위해서는 인공지능 모델이 문장에 함축된 논리를 파악하여 수식 또는 답을 도출해야 한다. 때문에 서술형 수학 문제 데이터셋은 인공지능 모델의 언어 이해 및 추론 능력을 평가하는 지표로 활용되고 있다. 기존 연구에서는 문제를 이해할 때 숫자의 대소관계를 파악하지 않고 문제에 등장하는 변수의 논리적인 관계만을 사용하여 수식을 도출한다는 한계점이 존재했다. 본 논문에서는 자연어 이해계열 모델 중 SVAMP 데이터셋에서 가장 높은 성능을 내고 있는 Deductive-Reasoner 모델에 숫자의 대소관계를 파악할 수 있는 방법론인 EFE 를 적용했을 때 RoBERTa-base 에서 1.1%, RoBERTa-large 에서 2.8%의 성능 향상을 얻었다. 이 결과를 통해 자연어 이해 모델이 숫자의 대소관계를 이해하는 것이 정답률 향상에 기여할 수 있음을 확인한다.
수학과 평가에서 주로 제기되는 문제점은 평가 내용이 단편적인 지식을 암기하는 쪽으로 치우쳐 있다는 점과 평가 문항이 객관식 문제 중심의 지필 검사에 한정되어 있다는 것이다. 교육현장에서는 이러한 문제점올 해결하기 위한 방안으로 서술형 평가를 통해 학생들의 문제해결과정을 검토하고, 이 과정에서 비롯되는 오류 유형을 분석하려는 연구가 진행되어왔다. 곧, 서술형 평가를 통해 학생들이 알고 있는 수학적 지식을 수학적 용어로 자유롭게 표현하는 과정에서 그 과정이 옳은지, 개념 이해가 정확한지를 검토하고, 만약 잘못 이해하고 있다면 무엇 때문에 이러한 오류를 범하고 있는지를 분석함으로써, 수학문제해결과정에서 비롯되는 오류에 대한 피드백을 제공할 수 있기 때문이다. 본 연구는 초등학교 4학년 학생을 연구대상으로 하며, 수와 연산 영역에서 서술형 평가 문항을 개발하여 진행된 것이다. 연구 과정은 먼저 서술형 평가에서 나타나는 오류를 문항 이해의 오류, 개념 원리의 오류, 자료 사용의 오류, 풀이 과정의 오류, 기록 단계의 오류, 풀이 과정의 생략 등 6가지 유형으로 구분하여 문항별 답안에서 나타나는 유형별 오류를 분석하였다. 이와 함께 학업성취도에 따라 오류 유형이 다르게 나타날 수 있다는 점에 착안하여, 상 중 하 성취도에 따른 오류 유형을 분석하였다. 서술형 평가를 통해 학생들의 문제해결과정을 검토하고 이 과정에서 나타나는 오류를 분석함으로써, 평가를 통한 피드백이 효과적인 수학학습지도로 연결될 수 있기를 기대한다.
시조는 우리의 삶에 역동적이고 정격화 된 치유의 활력을 제공한다. 본 연구는 시조가 명사로 끝나는 부분에서 발화하는 문학치료의 기능을 살펴보고자 하였다. 연구의 결과 시조의 종장에 사용된 명사는 서술어의 기능을 발화시키는 것이었다. 이 시조는 한 음보 단축된 11음보로 응집되면서도 12음보의 기능으로 발화되는 것이다. 이러한 시조의 기능 발화는 문학치료의 부호화에 대한 치료적 서술이다. 그래서 시조나 언어에서 서술하지 않고 명사만 언급해도 치유적인 부호화를 활성화시킬 수 있다. 그 이유는 시조의 명사가 인체에 끼어들어 주어가 되고 인체의 뉴런이 서술어가 되어 문장을 만들어내기 때문이다. 이때 뉴런의 핵이 명사로 들어온 정보를 분석하여 새로운 문장을 만들어낸 것을 인체가 인식하는 것으로 판단된다. 이러한 인식이 또한 인체에서 발화하는 치료의 기능인 부호화의 과정이다.
최근 학교 현장에서는 학생에 대한 총체적 이해와 평가의 필요성에 대두하고 다양한 과정중심의 평가방법이 강조됨에 따라 학생들의 사고력을 평가할 수 있는 대안적인 평가 방법으로 서술형 평가의 중요성이 인식되면서 이에 대한 효과적인 적용 방안이 구체적으로 논의되고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 서울시 소재 공립 초등학교 교사 197명을 대상으로 서술형 평가에 대한 인식 및 실태 파악을 위한 설문조사연구를 실시하여 서술형 평가의 현장 적용 가능성 및 효율적인 활용방안에 대한 시사점을 얻고자 하였다. 연구 결과, 대부분의 초등학교 교사들이 학기당 4-7회 이상, 단원별로 필요하다고 느끼는 시기에 단답형의 수행평가를 실시하였고, 서술형 평가는 학생들의 창의성과 사고력을 신장시키고 성취도를 정확히 측정하는 것을 목적으로 90% 이상의 교사가 실시하고 있는 것으로 나타났다. 한편 서술형 평가 실시에 있어 교사의 업무부담 경감 및 교육 여건의 개선, 교사에 대한 자율성 부여, 문항과 평가 기준의 개발 및 보급이 시급히 개선되어져야 할 문제점으로 지적되었다.
이 연구는 브랜드 네임 스펙트럼 이론을 이용하여 병원 명칭의 특성을 분석하였다. 연구대상은 수도권 지역에 위치하는 모든 병원을 대상으로 하였고, 명칭은 의미있는 단위로 분류한 후 스펙트럼 이론에 따라 분류하였다. 분석결과 임의적 명칭의 빈도가 가장 높았고, 다음으로는 암시적, 서술적, 그리고 조어적 명칭의 순이었다. 단일 스펙트럼 구성된 명칭이 가장 많았으며, 스펙트럼이 2개와 3개로 구분된 명칭의 순이었다.
이 연구는 더글라스 서크(Douglas Sirk) 감독의 <천국이 허락한 모든 것> (1955)과 이용주 감독의 <건축학 개론>(2012)에서 집에 대한 '재현' 공간을 고찰하였다. 두 멜로드라마 장르 영화는 등장인물들이 대사로 직접 표현한 수 없는 것들을 가구, 소품 등의 미장센, 특히 리모델링을 하는 집을 통해서 보여준다. 집은 욕망을 스타일과 형식을 통해 산출한다는 점에서 멜로드라마 장르의 공간을 특징짓는 서술적 사건과 모티프를 담고 있는 구체적 장소의 역할을 한다. 이러한 맥락에서 이 연구는 멜로드라마 장르에서 집과 풍경들이 어떻게 영화적 공간(cinematic space)을 구성하고 그 재현공간이 갖는 사회적인 의미를 고찰한다.
의미역은 자연어 문장의 서술어와 관련된 논항의 역할을 설명하는 것으로, 주어진 서술어에 대한 논항인식(Argument Identification) 및 분류(Argument Labeling)의 과정을 거쳐 의미역 결정(Semantic Role Labeling)이 이루어진다. 이를 위해서는 격틀 사전을 이용한 방법이나 말뭉치를 이용한 지도 학습(Supervised Learning) 방법이 주를 이루고 있다. 이때, 격틀 사전 또는 의미역 주석 정보가 부착된 말뭉치를 구축하는 것은 필수적이지만, 이러한 노력을 최소화하기 위해 본 논문에서는 비모수적 베이지안 모델(Nonparametric Bayesian Model)을 기반으로 서술어에 가능한 의미역을 추론하는 비지도 학습(Unsupervised Learning)을 수행한다.
요즘 사회에 이슈가 되는 것을 꼽으라면 사람들은 주저 없이 Ubiquitous를 말할 것이다. Ubiquitous란 사용자가 네트워크나 컴퓨터를 의식하지 않고 장소에 상관없이 자유롭게 네트워크에 접속할 수 있는 정보통신 환경을 의미한다. Sensor Network과 RFID는 Ubiquitous 환경을 구축하는데 필요한 아주 중요한 요소이다. 본 논문에서는 기존에 구현된 Sensor Network과 RFID의 기술을 이용하여 Ubiquitous Healthcare system의 일환으로 '노약자 관리 시스템 구축'에 대해 서술하고자 한다. 특별한 관리가 필요한 노약자(어린아이, 치매성 질환을 가진 노인, 정신지체 장애인 등)를 대상으로 보호자와 응급센터와의 네트워크를 구축하고 기반시설과의 연동을 통해서 보다 체계적이고 효율적인 관리 시스템에 대해서 서술한다. Sensor Network과 RFID의 기본적인 개념, 노약자 관리시스템의 필요성, 제안된 관리시스템에 관해 서술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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