선광(all-optical) OR 논리소자가 반도체 광증폭기 (SOA)의 이득포화와 파장변환 특성을 이용하여 구현되었다. 전광(all-optical) OR 논리소자는 이득의 비선형성에 의해 동작되므로 SOA의 이득포화를 충분히 얻기 위해 펌프신호는 SOA의 입력단에서 어븀 첨가 광섬유 증복기(EDFA)에 의해 증폭되었다. 전광 OR논리소자의 동작특성은 2.5 Gbit/s에서 성공적으로 측정되었다.
새로운 전광(all-optical) NOR논리소자가 반도체 광증폭기 (SOA)의 이득포화 특성을 이용하여 처음으로 제안되고 입증되었다. 전광 NOR논리소자는 이득의 비선형성에 의해 동작되므로 SOA의 이득포화를 충분히 얻기 위해 펌프신호는 SOA의 입력단에서 어븀 첨가 광섬유 증폭기에 의해 증폭되었다. 전광 NOR 논리소자의 동작특성은 10 Gbit/s에서 성공적으로 측정되었다.
본 논문은 무선 센서 네트워크의 에너지 효율적인 운영을 위해 무선 센서 네트워크 환경에 적합한 클러스터 헤드 선출 메커니즘을 제안한다. LEACH 와 같은 기존의 확률 모델 기반의 클러스터 헤드 선출 메커니즘들은 각 라운드마다 클러스터 헤드로 선출될 확률과 라운드 횟수 등을 바탕으로 클러스터 헤드를 선출한다. 그러나 이와 같은 방법은 각 노드의 상황을 고려하지 않아 네트워크의 수명을 단축시킬 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 각 센서 노드의 에너지 및 노드 분포 상황을 고려하여 클러스터 헤드를 선출해야 한다. 하지만 실제 무선 센서 네트워크 환경에서는 클러스터 헤드 선출을 위해 정확한 정보를 수집하고 이를 계산하는데 있어 큰 오버헤드가 발생하는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 정보 수집 및 계산에 있어서 오버헤드를 줄이고 네트워크의 수명을 극대화하기 위하여 퍼지 논리를 이용한 퍼지 논리 기반의 클러스터 헤드 선출 메커니즘을 제안한다. Matlab 을 통한 시뮬레이션 결과 LEACH 에 비해 퍼지 논리 기반의 클러스터 헤드 선출 메커니즘을 이용했을 경우 네트워크 수명이 약 16.3% 향상되었다.
본 논문에서는 각 대안의 속성 평가와 속성 자체의 중요도에 대한 평가에 있어 불명료한 선호정보 형태로 주어진 경우, linguistic quantifier를 통한 퍼지논리를 활용하여 그룹의사결정을 지원하는 방법을 제시하였다. 불명료한 선호정보는 의사결정 관련 문헌에서 의사결정자에게 요구되는 선호정보 명시의 부담을 줄여주고, 판단의 모호성을 받아들이고자 하는 시각으로서 다뤄져 왔다. 그러나 불명료한 유형의 선호정보를 허용할 경우 의사결정그룹이 원하는 대안의 명확한 선택이 보다 어려워진다. 따라서 추가적인 정보획득을 위한 의사결정자들과의 상호작용이 요구되지만, 이는 불명료한 선호정보를 허용하였던 초기의 취지를 반감시킬 뿐더러, 반드시 최적의 대안을 보장하는 것도 아니다. 이러한 상황을 타계하기 위하여, fuzzy majority의 의미를 반영하고 있는 linguistic quantifier를 활용함으로써 satisfying solution을 구하는 절차를 제시하였다. 이는 mathematical programming을 활용한 의사결정 기법과 다수의 객체를 집성하기 위한 개략적 해법을 결합한 접근방식이다.
본 연구는 일반 학생들과 과학영재들을 대상으로 문제해결과정에서 주로 활용하고 있는 창의적 사고의 편향을 알아보기 위한 것이다. 일반 학생 144명과 과학영재 97명을 대상으로 창의적 사고의 편향을 알아보기 위하여 R/LCT, BPI를 실시하였다. R/LCT에서 일반 학생들은 우뇌 영역의 사고를 주로 활용하였고, 과학영재들은 좌뇌 영역의 사고를 주로 활용하였다. 일반학생들은 전체적 사고의 활용을 가장 선호하였고, 언어적 사고를 가장 기피하였다. 과학영재들은 논리적 사고를 가장 선호하였고, 임의적 사고를 가장 기피하였다. 일반 학생들의 좌뇌선호집단과 우뇌선호집단 간 좌뇌 영역 사고의 성향과 우뇌 영역 사고의 성향에서 모두 유의미한 차이를 보였다. 즉, 각 집단은 특정의 사고에 편향되어 문제를 해결하려는 경향이 분명하다. 그러나 과학영재들은 좌뇌선호집단과 우뇌선호집단 간 좌뇌 영역 사고 성향은 차이가 적고 주로 우뇌 영역의 사고 성향에서 차이가 크게 나타났다. 즉 과학영재들은 두 집단 모두 논리적 사고, 상징적 사고, 직선적 사고 등 좌뇌 영역의 사고를 적극적으로 활용하고 있다. 결과적으로 과학영재는 일반학생들에 비해 문제를 해결하는 과정에서 서로 다른 방식으로 문제를 해결하려고 한다. 따라서 복잡한 문제는 다양한 사고를 통하여 해결할 수 있으므로 효과적인 과학영재교육을 위하여 영재들의 창의적 사고의 편향을 고려한 교수학습방법이 요구된다.
질의 의미 해석에 대한 대표적인 시맨틱 검색은 논리적으로 표현된 지식 베이스를 사용하여 현재의 키워드 기반 검색보다 더 정확한 결과를 제공할 수 있다. 기존의 키워드 기반 검색 시스템은 사용자 키워드의 의미가 상호 연결이 되어 있지 않아서 사용자의 질의 의미 해석을 위한 선호도 검색을 할 수가 없다. 본 논문에서는 사용자의 검색 의도에 부합하는 정확한 검색 결과를 제공할 수 있는 사용자 검색 선호도 기반으로 평가하여 랭킹하는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 온톨로지 기반으로 구축된 지식 베이스의 정형화된 구조에 의미 해석 과정이 통합된 온톨로지 지식 베이스 기반 검색 시스템이다.
반도체 광증폭기의 이득포화원리를 이용한 전광 AND논리소자가 10 Gb/s에서 처음으로 구현되었다. 먼저 첫 번째 반도체 광증폭기에 B 신호를 입력시켜 반전된 신호인 Boolean (equation omitted)이 얻어졌다. 이와 같이 반전된 신호는 두 번째 반도체 광증폭기에 A신호와 함께 동시 입력되어 AND논리소자의 특성이 얻어졌다.
반도체 광증폭기에 기반을 둔 이득포화특성을 이용하여 XOR, AND, OR 논리 게이트를 동시에 구현하는 다기능 전광 논리소자를 설계하고 구현하였다. 상용화된 프로그램인 VPI Component $Maker^{TM}$을 사용하여 시뮬레이션을 수행하였고 10 Gbit/s의 입력 신호를 사용하여 XOR, AND, OR 논리동작을 동시에 구현하는 다기능 전광 논리소자를 구현하였다.
최근의 영재의 개념은 다중지능, 다양한 재능을 포함하는 복합적인 확장된 개념으로 이해하고 있으며, 이러한 다양한 능력을 키워줄 수 있도록 함으로써 21세기에 걸맞은 인재를 양성하는데 초점을 두고 있다. 이런 측면에서 Gardner의 다중지능 이론은 영재교육에 시사하는 바가 크다. 본 연구에서는 영재의 다중지능 특성을 분석하여 강점과 약점을 파악함으로써 다양한 직업을 선호하는 그들의 능력을 균형적으로 계발해 주고 저마다의 소질과 적성을 키워줄 수 있는 데 관심을 가지려고 한 것이다. 전반적으로 초등수학영재는 개인이해 지능, 논리-수학적 지능, 대인관계 지능이 강하고, 신체-운동적 지능이 약하게 나타났다. 또 직업 선호도에서는 의료인 선택이 가장 많은 바, 수학영재에 대해 논리-수학적 지능 영역에 관한 교육과 아울러 다른 다중지능 특성과 적성에 맞는 교육도 복합적으로 할 수 있는 방안이 마련되어야 할 것이다.
이 연구의 목적은 학습자의 성격유형과 불일치 상황 제시 방법에 따라 유발된 인지갈등 정도를 비교해 보는 것이다. 학습자의 성격유형검사 도구는 MBTI를 사용하였고, 검사 결과를 이용하여 학습자의 성격유형은 선호지표별 선호 경향과 성격 기능 유형의 두 가지 측면에서 다루었다. 불일치 상황 제시는 시범실험을 통한 현상제시와 논리문을 읽게 하는 논리제시, 두 가지 방법을 사용하였으며, CCLT를 사용하여 인지갈등 정도를 측정하였다. 연구대상은 고등학생 461명이며, 개념검사 문항은 용수철저울의 양쪽 무게가 2N인 추를 매달았을 때, 저울의 눈금이 어떻게 나타날지를 묻는 문항이었다. 연구 결과, 학습자의 성격유형에 따라서 인지갈등의 정도는 차이가 있는 것으로 나타났다. 성격유형을 선호지표로 나누었을 때, 사고형(T) 판단을 하는 학습자는 감정형(F) 판단을 하는 학습자에 비해 인지갈등이 크게 일어났으며, 성격유형을 성격 기능유형으로 나누었을 때는 감각감정형(SF)인 학습자가 인지갈등이 가장 작게 일어나고, 직관사고형(NT)인 학습자가 인지갈등이 가장 크게 일어났다. 또한 불일치 상황의 제시 방법에 따른 인지갈등 정도는 학습자의 성격유형에 따라 다르게 나타날 수 있음을 확인하였다. 성격 유형에 따라 다르게 나타날 수 있음을 확인하였다. 전체적으로는 현상을 제시하여 인지갈등을 유발한 경우가 논리를 제시한 경우데 비해서 더 클 인지갈등을 유발시켰다. 하지만 J.P 선호지표가 판단형(J)인 학습자는 논리제시와 현상제시에서 인지갈등 정도가 비슷했으며나, 인식형(P)인 학습자는 현상제시를 사용했을 때가 논리제시를 사용했을 때보다 인지 갈등이 효과적으로 일어났다. 이상의 연구결과를 통해 학습자의 성격특성은 인지 갈등의 유발에 영향을 줄 수 있으며, 학습자의 성격유형에 따라서 인지갈등을 보다 효과적으로 일어나게 하는 불일치 상황 제시 방법이 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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