정보기술의 급격한 발전은 기업용 S/W 판매자들에게 새로운 판매 전량을 요구하고 있다. 즉, 기업용 S/W의 유형에 다양화 되고 고객의 니즈가 매우 정교화되고 있는바 이러한 요구사항을 충분히 고려하지 못할 경우 성공적인 판매전량을 수립할 수 없다. 그러나 이러한 기업용 S/W 판매전략에 있어서 고려해야 하는 다양한 요소들은 기업용 S/W의 유형에 따라 매우 다르고, 체계적으로 관리하기 어려운 암묵지인 관계로 지금까지 충분히 논의되지 못하였다. 이에 본 연구에서는 인지지도를 이용하여 다양한 기업용 S/W 판매사례에 대하여 기업용 S/W 선정에 영향을 미치는 요인간의 관계를 도출하였다. 이를 통하여 유사한 사례별로 인지지도를 군집화 하여 그 특성을 도출하고 이를 이용하여 기업용 S/W 판매전략에 실질적으로 도움이 될 수 있도록 하였다.
이 연구는 하이퍼미디어 사용자의 정보처리 유형과 하이퍼미디어 정보탐색 패턴과의 관련성을 밝히기 위한 연구이다. 정보처리 유형은 Human Information Processing Styles(HIPS)로 측정되었다. 정보탐색 패턴의 세 가지 유형은(a) 정보탐색 폭에 관한 패턴(b) 정보탐색 경로에 대한 패턴, 그리고(c) 정보탐색 방법에 관한 패턴이다. 조사대상은 102명의 대학생들로 구성되었다. HIPS 결과에 따라 각각 34명의 학생들이 좌놔우위, 우뇌우위, 통합적뇌 정보터리자 집단에 선정되었다. 선정된 학생들은 하이퍼미디어를 활용한 정보탐색과제를 완성하기 위해 A.g.i.l.e Trainer$^{TM}$ 프로그램과 60분 정도 상호작용 하였다. 연구결과 하이퍼미디어 사용자의 정보처리 유형이 정보탐색 패턴에 커다란 영향을 주는 것으로 나타났다.
목적: 성격유형에 따라 죽음을 받아들이는 태도가 다름을 알아보고 이를 통해 차별화된 호스피스 프로그램의 필요성을 강조하고자 본 연구를 수행하였다. 방법: 성격유형은 한국판 MBTI 성격유형검사 Form G를 사용하였고, 죽음에 대한 태도를 평가하기 위해 5점 척도를 이용한 26개 문항의 설문지 조사를 통해 자료를 모았다. 결과: 조사 대상자 100명 중에서 ESFP 성격유형이 제일 많았고(20%), 성격유형에 따른 죽음에 대한 준비과정이 의미있게 차이가 있었다. 4가지 성격유형 선호경향 지표에 따른 죽음에 대한 태도는 외향형(E), 사고형(T), 판단형(J) 경향이 높을수록 적극적이었고, SN지표에 따른 차이는 보이지 않았다. 결론: 성격유형에 따라 죽음인지에 대한 태도가 의미 있게 차이가 있었다. 따라서, 성격유형에 따른 호스피스 프로그램의 다양화가 요구된다.
인지갈등 과정모형에 근거하면 불안요인은 개념변화 학습을 위한 갈등상황에서 학생들의 반응 행동에 이중적(긍정적 부정적) 영향을 미칠 수 있다. 그러나 인지갈등 해소를 위하여 단계적 실험을 수행할 때, 어떤 불안유형이 긍정적인 또는 부정적인 유형인지 보고한 연구는 거의 없는 실정이다. 이 연구에서는 작용과 반작용 개념과 관련된 단계적 실험을 수행한 학생들이 불안유형에 따라 설명가설을 제안하는 특성이 어떻게 나타나는 가를 알아보았다. 연구결과, 논리적 오개념 확신형, 변안추가 시도형, 합리적 수정형의 학생들은 단계적 실험 이후 물리적 본성에 가까운 가설을 제안 할 수 있었다. 반면 다섯 가지 유형 (예측결과 양립형, 타인 의존형, 과거경험 융합형, 자신감 부족형, 과거경험 충돌형 등)의 학생들은 임시적 보조가설이나 학생의 직관과 실험 관찰에 근거한 단편적 설명가설을 제안하는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 통해 불일치 상황을 이용하는 개념변화 학습에서 단계적 실험을 이용할 경우, 이들 다섯 가지 유형의 학생들은 불안유형에 근거한 교사와의 적극적인 상호작용이 필요함을 제안하고, 인지갈등 해소를 위하여 단계적 실험을 사용할 때 교사가 보다 주의해야 할 학생들의 반응 특성을 제시하였다.
본 논문에서는 한국천문연구원에서 2000년부터 운영중인 홈페이지 질문상자의 질문 및 조회 수를 통계적으로 분석하고, 그 질문 내용에 나타난 인지적 측면에서 과학탐구 유형을 분석하였다. 이를 위해 홈페이지 질문상자에 올라온 질문 및 조회 수를 월별/연도별로 통계를 작성하였으며, 질문문항이 과학탐구의 어떠한 인지적 측면이 부각되어 있는가를 분석하기 위하여 과학탐구 분석틀을 개발하였다. 질문유형 분석은 인지적 측면에서 과학지식과 과학탐구로 분류하였다. 과학적 지식의 하위유형으로 내용지식, 방법지식, 지식본성 이해로 분류하였다. 과학탐구의 하위 요소는 과학탐구 수행능력으로 분류하고 각 세부 요소를 고려하였다. 질문유형 분석틀에 따른 과학탐구 유형의 분석은 분석틀을 통해, 2004년 7월부터 12월까지 6개월간 질문상자에 질문한 703개 질문 항목에 대해 질문들의 세부 사항 및 속성들을 세부적으로 살펴서 질문유형 분석틀에 따라 분석을 시행하였다. 이 분석을 통하여 질문상자의 질문에 대한 이해와 잦은 질문들에 대한 응답을 마련하는 등, 앞으로 질문상자의 운영 방안에 대한 방향을 설정할 수 있었다. 이 분석을 통해 질문수의 증가와 함께, 질문의 내용도 일상생활 과학 지식수준을 넘어 해마다 난해해 지고 전문화 되어가고 있음을 알 수 있었다. 앞으로 질문상자의 이용자 수가 계속 증가될 것으로 예상되고, 지적 요구의 증대와 함께, 질문의 내용도 더욱 난해해 질 것으로 예상됨으로 심도 있는 콘텐츠의 개발이 필요하다.
언어 작업기억과 시공간 작업기억이 아동의 글 이해에 미치는 영향을 알아보기 위해 정상 아동과 읽기 지진아동들에게 두 개의 연구를 실시하였다. 연구 1에서는 글의 유형(설명글과 묘사글)별로 글 이해 정도와 언어작업기억과 시공간 잡기장 용량을 측정하여, 정상아동과 읽기 지진 아동 간에 차이가 있는지 알아보았다. 연구 2에서는 글 유형과 2차 기억과제와의 간섭효과를 측정하여 보다 직접적으로 글 유형에 따라 관여하는 작업기억의 종류가 다를 수 있는지를 알아보았다. 두 연구에서 읽기지진 아동은 묘사글을 읽을 때 시공간 작업기억을 사용하는 것을 밝혀내었다.
이 논문은 국어 간투사 '아'와 '어'의 운율 유형을 살펴보고, 그 운율 유형이 담화상의 기능과 어떤 연관을 갖는지 살펴보는 것을 목적으로 하였다. 간투사의 지속 시간은 후행 발화의 존재 여부에 따라 달라지면 '아'의 경우 '어'보다 뒤에 강세구가 더 많이 형성되는 양상을 보였다. '아'는 강세구 성조 LLa, LHa, 또는 경계 성조 L+L%, L+HL%로 나타났으며, '어'의 경우 경계 성조만 L+L%, L+HL%, HH%으로 나타났다. 두 간투사 모두 발화 상황이나 현재 상황에 대한 의외성이 클수록 발화 지속 시간이 짧고, 구 성조나 경계성조가 고조로 나타난다. 반대로 화자가 발화를 이해하는 정도가 깊고 이미 알고 있는 것을 다시 상기한다거나 오해를 해결했을 경우, 발화 지속 시간이 길어지고, 운율은 저조에서 수평조로 형성된다.
본 논문에서는 한국어 고유명사 약어 사전을 자동으로 구축하기 위한 방법론을 제안한다. 본 논문은 원어로부터 약어가 생성되는 방식을 네 가지 유형으로 분류 한 후 각 유형에 따라 가능한 약어의 후보들을 생성하여 원어, 약어 후보 쌍을 수집하고, 수집 된 각 쌍에 대하여 확률적모형에 근거, 실제 사용되는 원어, 약어 쌍을 선별하여 사전에 등재함으로써 자동으로 사전을 구축 할 수 있도록 한다.
언어학적 성과를 효과적으로 반영하고 운용할 수 있는 체계적인 전자 사전 구축을 위해선, 어휘들에 대한 총체적이고 체계적인 언어 정보 제공과 함께 효율적인 처리 방식이 무엇보다도 필요하다. 따라서 이번 전자 사전 구축 작업은 내용 면에서는 형태 정보를 중심으로 다양하고 상세한 어휘 특성들을 체계적으로 제시하였고, 기술 방식에 있어서는 모든 입력 정보를 코드화 시킴으로써 효율성을 추구했다. 또한 연구 과정에서 나타난 문제 유형에 대한 인식과 검토는 앞으로 사전 개발의 원칙 및 방향을 설정하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다. 특히 단어 형성 정보에 있어서 접사 정보가 부착된 파생어 사전은 어휘 확장과 중의성 해결을 하는데 활용될 수 있을 것이다. 본고에서는 3음절 명사 사전 작업의 전반적인 파전, 분류 유형, 어휘 정보, 기술 방법 및 앞으로 논의될 문제 유형들을 담고 있다.
본 논문에서는 한국어 질의응답시스템에서 개체인식에 기반하여 대답을 추출하는 방법을 제안한다. 질의에 대한 문서검색을 통해 검색된 상위 문서를 대상으로 하여 대답이 들어 있을 가능성이 높은 단락을 추출한다. 질의 유형 분석을 통해 대답 유형을 파악한다. 단락에 나타나는 어휘들에 대해서 대답유형에 속하는지에 대한 개체인식을 통해서 대답을 추출한다. 질의응답 시스템의 평가를 위한 테스트컬렉션을 이용한 성능평가에서는 순위 5위까지의 대답추출에서 역순위 평균값이 개체추출에 대해서는 0.322, 50바이트 대답추출에서는 0.449, 250바이트 대답추출에서는 0.559이다. 상위 5이내에 정답을 포함할 비율은 개체추출에서는 48.90%, 50바이트 대답추출에서는 62.20%, 250바이트 대답추출에서는 68.90%을 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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