본 논문에서는 영재와 정보과학영재에 대해서 여러 학자들의 의견을 바탕으로 그 개념을 정의하고 수학, 과학 영재아의 특징, 판별사례 및 판별절차를 살펴보고 이것을 일반화하여 초등 정보과학영재의 영재판별 원칙, 판별요소, 판별절차를 제안하였다. 제안한 판별절차에 따라 초등학생을 대상으로 직접 적용했으며, 적용에 의해 선발된 영재집단과 수학 과학성적이 우수한 일반집단과의 비교를 통한 검증도 해 보았다.
퍼지값을 크기 순서에 의해 나열하는 연구는 많이 이루어져 왔다. 그러나 기존의 방법들은 퍼지값을 제안된 기준에 의해 독자적으로 해석하여, 비교결과를 산출하는 것이 대부분이다. 본 논문에서는 사용자의 의견 또는 선호도를 반영한 학습데이터를 신경망을 이용하여 학습하는 방법을 제안한다. 이 학습이 끝난 후 얻어지는 신경망은 주어진 학습데이터를 이용하여 사용자의 퍼지값에 대한 모델을 생성하게된다.
웹 Annotation은 개인 노트의 수단이며, 동료들 사이에서 의견 교환과 협업할 수 있도록 도와준다[l]. 또한, Annotation들은 데이터베이스, 문서, 그리고 분산된 환경에서 중요한 일이나 사건을 기록하는데 바람직하다[2]. 이런 Annotation들은 통신수단의 발달과 함께 증가한 인터넷 사용자들의 활발한 의견교환을 통해 빠르게 증가하고 있다. 때문에 사용자들은 많은 Annotation들 중 적절한 Annotation을 선택하기가 쉽지 않다. 현재, 웹 상에서의 Annotation에 관련된 연구들이 활발히 진행 중에 있다. 그러나 한 문서 또는 한 Anchor에 존재하는 많은 Annotation들을 효과적으로 제공하는 방법에 관한 연구는 미비한 실정이다. 기존의 대부분의 Annotation System들은 다수의 Annotation들을 관련성이나, 사용자 특성을 고려하지 않고, 입력된 무의미한 순서로 제공하며 생성된 anchor와 Annotation들을 모두 보여준다. 이로 인해, 한 문서에 너무 많은 Annotation이 생성되어 문서의 레이아웃을 손상시킬 수 있으며[3], anchor와 문서의 이해 시간을 가중시킨다[4]. 따라서 본 논문에서는 웹 문서에 생성된 다수의 Anchor들과 Annotation들을 좀 더 효율적으로 제공하기 위해 협업 환경에서 효과적인 Social Filtering[5]을 적용하여 적절한 Anchor와 Annotation만을 제공하는 사용자 관심사에 의한 Annotation 처리 기법을 제안한다. 더불어 한 Anchor에 생성된 Annotation들에 순위를 부여하여 보다 적절한 Annotation을 먼저 접근할 수 있는 Anchor에 대한 적절한 Annotation내에서의 순위부여 기법을 제안한다.
최근 여러 대학기관에서는 신입생 및 재학생을 대상으로 인성, 학업, 진로에 관한 다양한 프로그램을 기획하여 실시하고 있다[1,2,3] 그 중 멘토링(mentoring) 프로그램은 대학교육 체제를 강화할 수 있는 방안으로 대두되었다[4,5]. 하지만 대부분의 멘토링 교육은 오프라인으로 진행됨으로 시간과 공간의 제약이 발생한다. 이 점을 해결하고자 e-mentoring이 제안되었다[6,7]. 그러나 기존의 e-mentoring에서는 멘토 와 멘티 와의 능동적인 의견 수렴에는 효과적이나 멘토링에서 요구되는 강좌의 지원 어렵다. 대안으로 LMS(Learning Management Solution)를 이용한 강좌 지원이 제안되기도 하였으나 학습관리 및 평가에 초점이 맞추어진 기존의 LMS와 멘토링교육은 그 성격부터가 차이가 있다. 따라서 본 논문은 다양한 멘토링 강좌를 지원하며, 멘토와 멘티사이의 능동적인 의견 수령이 가능한 독립형 e-mentoring시스템의 설계와 구축을 통한 그 기능과 장점을 확인하며, 실제 멘토링프로그램에 적용하여 평가하였다.
최근들어 청원 시스템은 사람들의 다양한 의견을 반영하고 대응하기 위한 중요한 수단으로 부상하고 있다. 그러나 많은 양의 청원 글들을 수작업으로 분류하는 것은 매우 시간이 많이 소요되며, 인적 오류가 발생할 수 있는 문제점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 자연어처리(NLP) 기술을 활용한 청원 분류 시스템을 개발하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)[1]를 기반으로 한 텍스트 필터링 시스템을 제안한다. BERT 는 최근 자연어 분류 분야에서 상위 성능을 보이는 모델로, 이를 활용하여 청원 글을 분류하고 분류된 결과를 이용해 해당 글의 노출여부를 결정한다. 본 논문에서는 BERT 모델의 이론적 배경과 구조, 그리고 미세 조정 학습 방법을 소개하고, 이를 활용하여 청원 분류 시스템을 구현하는 방법을 제시한다. 우리가 제안하는 BERT 기반의 텍스트 필터링 시스템은 청원 글 분류를 자동화하고, 이에 따른 대응 속도와 정확도를 향상시킬 것으로 기대된다. 또한, 이 시스템은 다양한 분야에서 응용 가능하며, 대용량 데이터 처리에도 적합하다. 이를 통해 대학 청원 시스템에서 혐오성 발언 등 부적절한 내용을 사전에 방지하고 학생들의 의견을 효율적으로 수집할 수 있는 기능을 제공할 수 있다는 장점을 가지고 있다.
건설산업 선진화를 위한 건설생산체계 개선 공청회가 지난 6월 30일 국토연구원 강당에서 개최되었다. 국토연구원이 주최하고 대한건설협회, 대한설비건설협회, 대한전문건설협회가 후원한 이번 공청회는 향후 건설산업기본법의 개정(안)과 건설산업관련 제도개선에 활용 방안을 도출하기 위하여 마련된 것으로 김재영 국토연구원 선임연구위원이 주제발표를, 김수삼 한양대학교 대외협력부총장이 토론회 진행을 했으며, 최기원 삼건설비(주) 대표이사를 비롯하여 손태락 건설교통부 건설경제팀장, 김명수 가톨릭대학교 경제학과 교수, 유주현 (주)신한건설 대표, 이교선 한국건설기술연구원 수석연구위원, 이상호 한국건설산업연구원 건설정책연구실장, 천길주 현대건설(주) 상무, 황한석 (주)삼중엔지니어링 대표 등이 토론자로 참석하여 열띤 토론을 벌였다. 이날 토론회에서 대한설비건설협회 측 토론자로 나선 삼건설비(주) 최기원 대표는“겸업제한 폐지 등 기존 건설산업기본법의 틀을 근본적으로 바꾸는 것보다 현행법 내에서 제도개선 방안을 강구하는 것이 바람직하나, 정부방침에 의거 겸업제한제도를 폐지할 경우 상대적으로 약자인 설비건설업계를 위한 발주제도를 개선하는 방안 강구가 필요하다”고 강조했다. 최기원 대표는 또“기계설비공사의 경우 상호 실적을 인정해서는 안될 것이며, 실적인정과 관련한 혼선을 최소화하고 문제점 발생시 보완 및 조정을 위한 한시적 조정위원회 설치”를 제안했다. 이와 함께 건설공사 발주방식의 다양성 확보에 대한 의견으로 발주할 때 일반건설업자로 제한해서는 안되며, 다양한 공종과 업종의 건설공사는 통상적으로 전문분야 또는 업종에 따라서 분리발주를 의무화해야 한다고 강조했다. 이날 공청회에서 대한설비건설협회는 플로어 발언을 통해‘설비공사 분리발주를 원칙으로 하고 분리발주가 안될 경우 설비∙전문간의 공동도급으로 원도급시장 참여를 법적으로 보장할 것과 시공관리형 CM업을 신설하여 줄 것’을 건의했다. 건설교통부는 이날 공청회에서 논의된 방안을 중심으로 의견수렴을 거쳐 오는 12월 정기국회서 건설산업기본법을 개정하고 2007년 3월 시행령 등 정비안을 마련할 계획이다. 건교부는 또한 정비안을 바탕으로 다시 업계의 의견을 듣고 내년 상반기중 시행령 및 규칙 등을 개정한 뒤 5~6개월 유예기간을 거쳐 이르면 2008년부터 생산체계 개선방안을 시행한다는 방침이다. 본지는 이날 발표된 건설생산체계 개선방안과 대한설비건설협회의 의견을 게재한다.
트랜스코딩이란 기존 유선 환경에서 제공되는 웹 컨텐츠를 특정 환경에 적합한 형태로 변환 하는 것을 의미한다. 그러나 이와 관련된 기존 연구에서는 사용자가 요구하는 사항만을 변환 하거나 서비스 제공자가 일방적으로 변환하여 웹 컨텐츠를 제공하고 있다. 따라서 이슈변화에 따른 사용자의 대처능력이 떨어지기 때문에 사용자의 사용성이 저하되며, 사용자에게 무의미한 정보 제공의 가능성이 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 본 논문에서는 사용자 프로파일에 의한 요구사항과 서비스 제공자의 의견을 함께 제공 할 수 있는 변환 기법을 제안 하고, 특히 멀티미디어 뉴스 제작을 위한 표준인 NewsML을 대상으로 적용하였다. 사용자 프로파일에 의한 요구 사항은 XML 문서의 구조정보를 이용하여 자동으로 추출하고, 서비스 제공자의 의견은 문서의 레이아웃(Layout) 정보를 가지고, 어노테이션(Annotation) 기법을 활용하여 수동으로 추출한다. 그 결과, 사용자 관점에 부합하는 변환이 이루어지고, 다양한 이슈변화에 대한 대처능력이 향상되어 사용자의 사용성이 증대 되었다
지식검색은 방대한 지식정보 데이터를 바탕으로 사용자의 질문에 대한 답변을 검색하는 시스템이다. 이러한 사용자 참여로 구축된 지식정보는 잘못된 답변으로 인한 신뢰성 부족과 중복 답변 등의 문제점이 있어, 원하는 답변을 찾기 위해서는 지식검색에서 다수의 답변을 읽고 그 답변의 진위여부를 판단해야만 한다. 만일 정답에 포함되는 단어나 어구가 답변들에서 나타내는 통계적 특성을 활용하여 사용자가 원하는 답변을 제시할 수 있다면, 지식검색의 효용성과 신뢰성이 크게 향상될 수 있다. 본 논문에서는 지식정보 데이터 분석을 통해 사용자의 질문의 유형을 단어, 목록, 도표, 글의 4가지 유형으로 분류하고, 각 분류에 대한 사용자 질의어의 답변을 요약하는 방식을 제안한다. 단어, 목록, 글 유형은 TF와 IDF, 어휘 간의 거리 정보를 통해서 중요 단어를 추출하여 각 유형에 적합한 형식의 답변을 사용자에게 제시한다. 도표형은 답변들에서 사용자의 의견 정보를 추출하여 의견 통계를 도표로서 제시한다.
우리나라는 B2C서비스 관련 기업이 매우 많음에도 불구하고 고객의견의 수집 및 분석 기술이 미흡하다. 따라서 고객의 의견을 실시간으로 모니터링하고 문제가 발생하였을 때 이를 알리고 적절한 대안을 지원하는 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 고객의 피드백을 정량적으로 평가할 수 있는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 서비스 품질요인별로 측정요인을 설정하고 이를 통한 체계적인 설문 조사가 가능하도록 구성되어 있다. 특히, 스코어링 시스템을 도입하여 서비스 및 단위서비스에 대한 품질 수준을 정량적으로 평가하고, 이들 평가결과를 기업의 성과지표에 미치는 영향도 분석을 통해 우선순위에 따라 서비스 수준을 향상 시킬 수 있어 서비스 수준을 높이고 직접적으로 성과로 이어질 수 있도록 정보를 제공한다.
본 연구에서는 협력적 충돌 제어 방식을 도입하여, 공동 저작 도구를 설계한다. 제안된 시스템은 실시간 알림 기능 및 비 실시간 메시지 전송 방식으로 저작자들 간의 의견 교환을 원활히 제공하여, 공동 저작 시에 발생할 수 있는 작업자들간의 충돌 가능성을 최소화한다. 실시간 공동 작업과 비 실시간 공동작업을 위한 방법을 제공하여 저작자들 사이의 공동 작업의 효율성 증대할 수 있으며, 다수 저작자들의 관점에 따라 다중 문서를 생성하는 방법을 도입하여 저작 단계에서 발생할 수 있는 충돌을 배제할 수 있다. 또한, 저작물을 학습하는 학습자가 다수 저작자들의 의견이 수렴된 저작물을 HTML브라우저를 통하여 학습할 수 있으므로 학습자의 다양한 욕구에 부합하는 저작물을 생성할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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