본 연구의 목적은 문제 해결 과정 중 문제 이해나 계획 단계에서 학생들이 구성하는 유사성 탐구이다. 사례연구를 통하여 학생들이 수학 문장제를 해결하는 과정에서 구성하는 유사성들과 그러한 유사성들이 어떻게 구성되는지를 고찰하였다. 연구 결과, 학생들은 처음에 문맥적인 정보를 근거로 표면적 유사성을 구성하였으며, 그것은 문제 해법을 구하는 과정에 영향을 미쳤다. 특히, 스스로 구성한 다이어그램을 사용하여 문제를 이해하고, 문제들 간의 유사점과 차이점을 생각한 학생은 이전에 경험했던 식을 주어진 문제에 적합하게 변형하였다. 그러나 표면적 유사성만을 바탕으로 총체적으로 문제를 이해하는 학생은 이전에 적용하였던 식을 주어진 문제 해결에 적용할 수 있도록 변형하지 못했다.
오늘날 페이스북을 통해 접하는 여행정보는 블로그 유형의 SNS 여행정보와는 달리 정보의 출처, 정보 제공자의 정보가 불분명하여 이용자는 해당 정보를 수용하기 위해 보다 심층적인 판단이 요구되고 있으나 이에 대한 연구는 충분치 않은 상황이다. 따라서 본 연구에서는 이용자의 페이스북 여행정보 수용에 영향을 미치는 요인이 무엇인지 파악하고자 하였다. 먼저 선행연구 분석을 통해, 제공되는 정보의 내용적 특성(최신성, 풍부성, 정확성)과 정보제공자 특성(인기, 전문성), 정보수용(신뢰성, 유용성)을 중요한 요인으로 도출하였다. 이를 바탕으로 분석한 결과, 정보의 내용적 특성과 정보 제공자 특성 모두 페이스북 여행정보 수용에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 한편 세부적으로는 정보 내용적 특성 중 정확성이 신뢰성과 유용성에 가장 큰 영향을 미치고 있었다. 그리고 정보 제공자 특성 중에서는 전문성이 신뢰성에, 인기가 유용성에 더 많은 영향을 미치는 것으로 나타나 블로그 유형의 SNS 여행정보 수용에 대한 연구 결과와 전반적으로 유사한 결과를 보였다.
문서 저작권에 대한 관심과 중요성이 높아짐에 따라 문서 복제나 표절의 검출에 대한 필요성이 증대되고 있다. 이와 같은 이유로 많은 연구가 이루어지고 있으나 자연어 처리기술의 한계가 있어 문서의 심층적 표절 검출에 어려움이 있다. 본 논문은 자연어 분석의 기술을 적용한 유사문서 판별기를 설계, 구현한다. 이 시스템은 형태소 분석의 기술과 함께 구문의미 분석의 기술, 저빈도 및 관용표현 가중치을 이용하여 유사문서를 판별한다. 본 시스템의 성능을 실험하기 위하여 휴먼 판별과 기존 시스템, 그리고 휴먼 판별과 제안한 시스템의 판별과의 상관계수를 분석하였다. 실험결과, 구문의미 분석을 활용한 시스템의 개선점을 발견할 수 있었다. 앞으로 문서 유형을 정의하고 각 유형에 맞는 판별 기법을 개발할 필요가 있다.
본고는 위치기반게임 <패러랠 킹덤>을 분석 대상으로 삼아 게임 텍스트에서 플레이어의 움직임, 즉 이동성을 반영하는 고유한 기표 배열 구조를 은유와 환유의 문채 특성으로 고찰한다. 이는 지금까지 공학적 기술을 중심으로 이해되어 온 모바일 게임의 이동성을 수사학적 기법으로 접근할 수 있는 새로운 경로를 제공하기 위한 시도이다. 시각 기호를 기반으로 계열적 장면 배열을 통해 통합적 의미를 생성하는 게임 텍스트의 구조를 고려하여, 게임과 유사한 속성을 지닌 영화 텍스트의 문채를 유형 분석한 크리스티앙 메츠의 이론을 적용했다. 분석 결과, <패러랠 킹덤>는 실제 현실과 가상, 심층적 가상 세계를 총 5개의 복층 공간 텍스트로 구조화하고 있으며, 이러한 공간 특성이 문채작용의 구조적 토대로 기능함을 확인하였다. 특히 플레이어의 게임 외적 이동을 게임 내부로 반영하는 문채작용은 위치 기표 간의 대조와 유사에 의한 은유를 통해 이루어진다. 반면, 캐릭터의 게임 내부적 이동에 의한 증여적 이동성은 공간 기표의 인접성을 기준으로 성립되는 환유적 문채작용을 통해 발생한다.
예제에 의한 학습은 프로그래밍 언어를 포함한 다양한 주제들을 숙지하는데 효과적인 방법으로 밝혀져 왔다. 그러나 어떤 예제를 어떻게 제공하는 것이 바람직한가에 대한 보다 심층적인 연구는 많지 않다. 본 연구는 예제가 제시되는 방식과 제시되는 예제의 형태가 예제에 의한 프로그래밍 언어의 학습 성과에 영향을 미치는 두 가지 중요한 차원이라는 가설을 세웠다. 이 가설들을 자바 프로그래밍 언어의 학습 과정을 통하여 검증하기 위하여 컴퓨터 상에서 실험을 실시하였다. 예제의 제시 방식에서는 두 종류의 예제들을 부가적 설명 없이 제공하는 것이 부가적 설명과 함께 하나의 예제를 제공하는 것보다 더 효과적이라는 결과를 얻었다. 예제의 형태에서는 두 종류의 예제를 제공받았더라고 두 예제가 주어진 과제와 기능적으로 유사한 경우가 기능적으로 상이한 경우보다 더 나은 수행 결과를 나타냈다. 이와 같은 수행 결과의 차이에 대한 이유를 밝히기 위해 개별 피험자들의 프로그래밍 행동의 유형을 시간과 빈도의 관점에서 분석하였으며 또한 피험자들의 행위에 대한 보다 체계적인 설명을 위하여 GOMS 모델을 제시하였다. 결론적으로, 본 연구의 결과들은 프로그래밍 언어를 효과적으로 지도할 수 있는 교육 시스템 개발에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
우리나라에서 물관리체계를 개편하려는 노력은 오랜 역사를 가지고 있다. 물관리기본법의 추진은 1990년대 후반기의 입법부(1997년), 2000년 전반기의 시민사회(2000년~2004년), 2000년대 후반기의 행정부(2005년~2008년) 주도로 국회에 상정하였으나 실패하였다. 그러나 2009년 정치권인 입법부에서 3명의 국회의원이 물관리기본법안을 각각 대표발의를 하였다. 국회에 발의된 3개의 물관리기본법안은 기존 물관리체계의 행정적, 업무적 비효율을 개선한다는 점에서 동일한 시각에서 접근하였다. 또한 기후변화에 대한 능동적인 대응과 지속가능한 발전, 그리고 삶의 질 향상과 같은 다양한 요구를 수용하고자 하는 노력을 확인할 수 있다. 본 연구의 목적은 18대 국회에 발의된 3가지 물관리기본법안에 대한 심층적인 비교검토를 통하여 논리적인 장단점을 분석하는 것이다. 이를 위하여 3가지 법안별로 유사점과 차이점을 분석하고 통합물관리의 이론에 입각한 방향성을 파악하였다. 물관리체계의 개편은 단순히 행정조직의 구조개편이 아닌 통합물관리라는 큰 틀(big picture) 속에서 재구성되어야 한다. 본 연구에서 파악한 3가지 물관리기본법안에 대한 비교검토는 우리나라에서 미래지향적이고 효율적인 물관리구조를 조기에 정착시키는데 큰 기여를 할 것이다.
본 논문에서는 단백질 간 상호작용 자동 추출을 위해서 기존에 연구되어 높은 성능을 나타낸 구문 트리 커널을 확장한 시맨틱 구문 트리 커널을 제안한다. 기존 구문 트리 커널의 문제점은 구문 트리의 단말 노드를 구성하는 개별 어휘에 대한 단순 외형적 비교로 인해, 실제 의미적으로는 유사한 두 구문 트리의 커널 값이 상대적으로 낮아지는 현상이며 결국 상호작용 자동 추출의 전체 성능에 악영향을 줄 수 있다는 점이다. 본 논문에서는 두 구문 트리의 구문적 유사도(syntactic similarity)와 어휘 의미적 유사도(lexical semantic similarity)를 동시에 효과적으로 계산하여 이를 결합하는 새로운 커널을 고안하였다. 어휘 의미적 유사도 계산을 위해서 문맥 및 워드넷 기반의 어휘 중의성 해소 시스템과 이 시스템의 출력으로 도출되는 어휘 개념(WordNet synset)의 추상화를 통한 기존 커널의 확장을 시도하였다. 실험에서는 단백질 간 상호작용 추출(PPII, PPIC) 성능의 심층적 최적화를 위해서 기존의 SVM에서 지원되던 정규화 매개변수 외에 구문 트리 커널의 소멸인자와 시맨틱 구문 트리 커널의 어휘 추상화 인자를 새롭게 도입하였다. 이를 통해 구문 트리 커널을 적용함에 있어서 소멸인자 역할의 중요성을 확인할 수 있었고, 시맨틱 구문 트리 커널이 기존 시스템의 성능향상에 도움을 줄 수 있음을 실험적으로 보여주었다. 특히 단백질 간 상호작용식별 문제보다도 비교적 난이도가 높은 상호작용 분류에 더욱 효과적임을 알 수 있었다.
본 실험은 해수 미세 조류인 Chlorella capsuiata로부터 신경세포에 대한 활성을 증가시키는 기능성물질을 분리하여 해수자원의 생체 조절자원으로서의 가능성을 제시하고자 실시하였다. 선별된 해수 Chlorella를 이용하여 활성물질을 분리한 뒤, 그 물질의 신경활성을 탐색하였다. C. capsulata의 물 추출물로부터 분리된 분획물(CCE)의 분자량은 약 45KDa(data not shown)으로 기존에 연구된 60~100 KDa보다 더 낮은 범위에서 물질이 분리되었으며, 이는 현재 발표된 많은 연구결과에서 주장하는 물질들과는 다른 종류의 물질임을 제시하고 있어 이에 보다 심층적인 연구가 수행되어져야 한다고 생각된다. 실험 결과를 통해 볼 때 활성을나타낸 주된 물질은 C. capsulata의 수용성 성분으로 생각되어지며, 260 nm에서 최대 흡광도를 나타내는 물질로 C. capsulate에 존재하는 단백질이 열 변성에 의해 탄수화물과 결합한 glycoprotein의 형태로 존재하는 것으로 추측되지만 일부의 연구결과에서 280nm에 최대 흡광도를 보이는 활성물질이 glycoprotein이라고 주장하고 있어 이 분획물(CCE)에 대한 좀더 심도 깊은 연구가 수행되어져야 한다고 생각된다. 이는 최근에 발표된 Chiorella의 기능성과 관련한 논문들에서 언급한 내용들과 유사한 결과를 나타내지만 대부분이 담수조류에 대한 활성 탐색의 결과임을 감안한다면 본 실험을 통해 해수 미세조류로부터 분리된 물질의 새로운 활성물질로서의 가능성을 제시한 것이라 하겠다. 또한, 다른 유기용매를 통해 활성물질을 분리하는 것과 달리 순수한 물을 통해 Chlorella의 수용성 성분을 추출하는 것이 좀더 신경세포의 활성을 증가시킨다는 것을 확인하였다. 앞으로 이 수용성 물질에 대찬 면역활성과 in vivo 실험을 통해 좀더 깊은 연구가 수행되어지고, 나아가 대량배양기술, 분리정제 기술이 뒷받침된다면, 고비용의 동물세포를 이용한 신경활성물질을 대체할 새로운 신경 활성물질 개발은 물론 다방면에 걸친 생체 조절기능을 가진 기능성 소재로서 활용 범위가 점차 확되지 않을까 생각한다.
대규모 언어 모델 (Large Language Model, LLM)을 인간의 선호도 관점에서 평가하는 것은 기존의 벤치마크 평가와는 다른 도전적인 과제이다. 이를 위해, 기존 연구들은 강력한 LLM을 평가자로 사용하여 접근하였지만, 높은 비용 문제가 부각되었다. 또한, 평가자로서 LLM이 사용하는 주관적인 점수 기준은 모호하여 평가 결과의 신뢰성을 저해하며, 단일 모델에 의한 평가 결과는 편향될 가능성이 있다. 본 논문에서는 엄격한 기준을 활용하여 편향되지 않은 평가를 수행할 수 있는 평가 프레임워크 및 평가자 모델 'FubaoLM'을 제안한다. 우리의 평가 프레임워크는 심층적인 평가 기준을 통해 다수의 강력한 한국어 LLM을 활용하여 연쇄적 사고(Chain-of-Thought) 기반 평가를 수행한다. 이러한 평가 결과를 다수결로 통합하여 편향되지 않은 평가 결과를 도출하며, 지시 조정 (instruction tuning)을 통해 FubaoLM은 다수의 LLM으로 부터 평가 지식을 증류받는다. 더 나아가 본 논문에서는 전문가 기반 평가 데이터셋을 구축하여 FubaoLM 효과성을 입증한다. 우리의 실험에서 앙상블된 FubaoLM은 GPT-3.5 대비 16% 에서 23% 향상된 절대 평가 성능을 가지며, 이항 평가에서 인간과 유사한 선호도 평가 결과를 도출한다. 이를 통해 FubaoLM은 비교적 적은 비용으로도 높은 신뢰성을 유지하며, 편향되지 않은 평가를 수행할 수 있음을 보인다.
람사르 습지 지역인 무제치늪의 식물다양성을 파악하기 위해 4개의 늪을 중심으로 2009년 5월부터 2010년 6월에 걸쳐 식물상을 조사하였다. 그 결과 무제치늪 일대의 관속식물은 55과 105속 128종 1아종 16변종 4품종 등 총 149분류군으로 분류되었다. 희귀식물은 자주땅귀개, 작은황새풀, 끈끈이주걱, 땅귀개, 이삭귀개, 꽃창포, 좀바늘사초 등 7분류군이 관찰되었고, 한국특산식물 1분류군, 식물구계학적 특정식물 19분류군, 귀화식물 3분류군이 관찰되었다. 특히, 작은황새풀은 식물지리학적, 진화적으로 중요한 식물로서, 보전하기 위해 심층적인 연구가 요구된다. 무제치늪과 가장 유사한 습생(수생)식물을 가지고 있는 산지습지는 신불산고산습지로 나타났다. 선행연구와 비교결과, 무제치늪 식물상이 조금씩 변화하고 있어서, 지속적인 관심과 적절한 대책이 마련되어야 할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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