본 논문에서는 온톨로지 기반의 가상세계를 구현하고, 그 구현된 가상세계의 거주자가 경험하는 정보를 이미 정의된 지식구조로 저장하여, 재사용성과 다양성을 보장한다. 시간의 흐름과 공간적 위치 관계의 표현을 위한 S-T(시공간) 그래프와 일련의 정의된 사건과 이벤트가 가상세계 거주자인 에이전트의 지식구조에 맞게 변형, 축소된 후에 저장되어 최종적으로 에이전트를 둘러싼 환경변화자체가 에이전트의 의사결정을 좌우하지 않고, 에이전트의 지식을 기반으로 에이전트 자신의 의사결정 시스템에 따라 환경에 대응하는 다양한 행동을 보여준다. 이러한 에이전트의 지식구조를 구현하기 위하여 기본적으로 온톨로지라는 가상세계 자체를 아우르는 추상화 모델이 필요하며, 이 모델을 상속하여 실세계의 Object들을 정의 해 나간다. 정의된 온톨로지를 기반으로 가상세계에 Object들을 등장 시키고, 시공간적 변화에 따른 정보들이 에이전트의 지식구조로 변형되어 저장되어 진다, 이렇게 저장된 정보들이 에이전트의 의사결정 시스템에 적용되어 에이전트의 다양한 행위를 보장 할 수 있다.
기업에서 보유한 전문 지식 정보가 급속도로 증가함에 따라 대량의 문서에 저장된 지식 정보를 효과적으로 탐색하여 기업 경영에 활용하기 위한 지식경영시스템 도입이 확산되고 있다. 이러한 지식경영시스템에서 핵심적인 구성 요소는 전문 분야의 지식 정보를 체계적으로 분류하고 효율적으로 검색하기 위한 지식 탐사 기법이다. 본 논문에서는 데이타마이닝 기법을 이용하여 문서를 자동적으로 분류하기 위한 새로운 모델을 제안하였다. 연관 규칙 탐사 알고리즘을 이용하여 학습용 문서 집합으로부터 세부 분야를 대표하는 색인어 집합을 구성하였다. 세부 분야별 색인어 집합에 대하여 전체 문서에 대한 비중에 따라 가중치 배열을 구성하여 문서를 자동으로 분류하기 위한 기준으로 삼았다. 임의의 문서를 자동적으로 분류하는 실험을 통하여 제안된 방법의 효율성을 검정하였다.
최근 멀티-세션 데이터로 장기간 페르소나와 대화 일관성을 유지하며 인터넷에서 대화와 관련된 지식을 활용하는 대화모델 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 이를 위한 한국어 멀티-세션 오픈 도메인 지식 기반 대화 데이터는 공개되지 않아 한국어 대화모델 연구에 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 한국어 멀티-세션 오픈 도메인 지식 기반 데이터의 필요성을 시사하고, 데이터 수집을 위한 툴을 제안한다. 제안하는 수집 툴은 양질의 데이터 수집을 위해 작업자들이 사용하기 편하도록 UI/UX를 구성하였으며, 대화 생성 시 텍스트뿐만 아니라 정보가 밀집된 테이블도 대화에 활용할 지식으로 참조할 수 있도록 구현하였다. 제안하는 수집 툴은 웹 랜덤채팅 시스템에 기반을 두어 작업자가 여러 다른 작업자와 같은 확률로 매칭되게 구현되었으며, 일정 확률로 기존 대화로부터 대화를 시작하도록 함으로써 멀티-세션 대화 수집이 가능하도록 하였다.
전문가 시스템에 있어서의 불확실성 정보의 표현 및 처리를 담당하는 주요 추론모델중 Bayesian모델, Certainty Factor 모델 그리고 Dempster-Shafer 모델의 기본이론을 살펴보고자 한다. 이외의 주요 추론 방법으로서 Fuzzy추론 모델이 있는데 이는 판단 지식에 대한 주관적 불확실성과 "매우", "많이" 등의 자연어가 포함하고 있는 불분명성을 체계적이고 효과적으로 다룰 수 있는 Fuzzy Set 이론에 근거한 방법으로서, 불확실성 또는 불명료성을 0에서부터 1 사이의 값을 갖는 membership degree로 표시하며 이를 "MIN"과 "MAX" 함수를 이용한 합성 추론 규칙(Composition Rule of Inference)를 적용하여 처리한다. Fuzzy 추론 모델은 자연어를 포함하는 전문가의 지식 처리에 매우 적합하여 앞으로 그 응용이 높이 기대되는 방법이다. 이외에 Bayesian 모델을 변형 응용한 PROSPECTOR의 Likelyhood Ratio 모델, 정량적 방법인 Theory of Endorsement 모델 등 여러 방법이 있다. 그러나 어느 모델이 더 일반성을 갖고 더 좋은 방법인가 하는 문제에 대하여는 아직 많은 연구가 요구된다. 따라서 이러한 모델들의 전문가 시스템 적용에 있어서는 각 모델의 장단점을 고려하여 주어진 문제 영역에 적합한 모델을 선택하는 것이 바람직하다. 현재 불확실성 처리에 있어서 각 문제에 따른 경험적인 처리에 의존하는 전력 계통 분야의 적용에 있어서도 이러한 실인간 전문가의 추론방법에 근접된 반성을 갖는 불확실성 추론 방버 도입이 요구된다.가의 추론방법에 근접된 반성을 갖는 불확실성 추론 방버 도입이 요구된다.
정보 인프라를 기반으로 지식경영의 패러다임이 전개되고 있는 시점에서 지식의 생성 및 활용에 많은 연구가 진행되어지고 있다. 그러나 지식 창출 및 활용에 대한 뚜렷한 방법론 및 효율적인 지식관리모델의 부재로 개발된 지식관리시스템이 해당 지식의 적극적인 생성 및 활용을 유도할 수 없었다. 이에 따라 본 연구에서는 인터넷 기술을 활용하여 연구분야의 연구지식관리시스템 개발의 효과적인 방법론을 제시하고 제시된 방법에 따른 시스템 개발과 2년 간의 시범운영을 통해 문제점을 발견하고 그 해결 방안을 제시하였다.
본 연구에서는 명시적-반성적 접근을 활용한 모델링 수업이 초등학생들의 메타모델링 지식 이해에 미치는 영향을 탐색했다. 연구를 위해 서울 J 초등학교 4학년 2개의 학급을 선정하여 각 학급을 실험반과 통제반으로 선정하였다. 실험반에서는 명시적-반성적인 방법으로 모델링 수업을 5차시 동안 진행하였으며, 통제반에서는 4차시 동안 암시적 방법으로 모델링 수업을 진행하였다. 수업 사전·사후에 메타모델링 지식 다섯 가지 요소인 '모델의 의미, 목적, 설계와 구성, 가변성, 다중성'에 대해 설문 및 면담을 수행하였다. 연구 결과 메타모델링 지식 요소 중 실험반에서는 '모델의 의미(모델의 예)', '모델의 목적', '모델의 가변성', '모델의 다양성' 영역에 대한 이해가 높아지는 변화가 나타났지만, 통제반에서는 여전히 모델의 의미를 파악하지 못하는 학생이 다수였으며 모델과 모델링의 본성에 대해 다양하고 폭넓은 이해가 아닌 모델링 수업과 관련된 제한된 이해에 머물렀다. 본 연구를 통해 명시적-반성적 메타모델링 지식을 강조한 모델링 수업이 초등학생들의 메타모델링 지식 변화에 긍정적인 영향을 미침을 알 수 있었다.
다양한 해외 디지털 지식정보의 통합 및 협력 네트워크를 구축하기 위해서 디지털 정보자원의 통합 개방, 참여, 기술이 핵심적인 부분이라고 할 수 있다. 해외 협력망인 WDL, IPL, TEL의 사례를 첫째 장서의 규모, 협력, 주제화범위의 내용적인 측면, 둘째 협력의 목적 등의 정책적인 측면, 셋째 표준화, 수집 및 선정, 검색, 메타데이터 관리의 기술적인 측면, 넷째 운영 조직 및 자금 수준의 운영적인 측면으로 분석하였다 분석된 내용 및 결과는 다양한 장서분석 기준과 접목하여 해외 협력을 위한 장서 분석 기준을 도출에 활용하였다. 분석된 기준은 디지털 정보자원의 핵심 부분인 디지털 정보자원에 대한 통함 체계를 지원하는 통합 모델, 협력 및 공유를 위한 자원 및 시스템 공유의 개방 모델 이용자 참여를 통한 지식정보의 창출, 지식정보자원의 공유할 수 있는 기술 모델 등 네 가지 모델로 구분하여 각 세부 평가 기준을 노출하는 데 활용하였다. 도출된 기준은 실제 장서분석 평가를 통하여 해외 협력망 구축을 위한 발전 전략 및 방향을 설정하기 위한 현재 장서에 대한 평가와 장서 관리를 위한 원칙과 모델을 제안하였다.
이 연구는 2012년 제1차 PCK 서밋에서 제안된 교사의 전문지식 및 기능 모델(합의 모델)과 2016년 제2차 PCK 서밋에서 제안된 수정된 합의 모델의 복합적 관점에 근거하여 2012년부터 2023년까지 국내 KCI 등재 학술지에 출판된 초등교사의 과학 PCK 연구 논문 11편을 심층 분석 및 재해석하여 초등교사의 과학 PCK 개념화를 위한 시론적 고찰을 수행하였다. 연구 결과, 국내 문헌에서 초등교사의 과학 PCK는 주로 Magnusson et al.(1999)의 PCK 요소에 근거하여 교사의 전문지식 기초를 분석하여 도출되었으며, 주제 수준 또는 교과 수준에서 '실행된 PCK' 또는 '개인적 PCK'로 분석된 경우가 많았다. 또한, 정서적 요인을 반영한 개인적 PCK 연구는 수정된 합의 모델의 관점에서 볼 때 '집합적 PCK'의 특성을 일부 포함하였다. 초등교사의 과학 PCK는 교사 개인의 경험에서 분석되는 실행된 PCK뿐만 아니라 전문가의 관점에서 규정된 집합적 PCK 및 개인적 PCK를 종합적으로 고려하여 개념화하는 것이 필요함을 제안하였다.
일반 상식 기반의 지식 그래프는 대규모 코퍼스에 포함되어 있는 일반 상식을 수집하고 구조화하는 지식의 표현 방법이다. 일반 상식 기반의 지식 그래프는 코퍼스 내에 포함되어 있는 다양한 일반 상식의 형태와 관계를 모델링하며, 주로 질의응답 시스템, 상식 추론 등의 자연어처리 하위 작업에 활용할 수 있다. 가장 잘 알려진 일반 상식 기반의 지식 그래프로는 ConceptNet [1], ATOMIC [2]이 있다. 하지만 한국어 기반의 일반 상식 기반의 지식 그래프에 대한 연구가 존재했지만, 자연어처리 태스크에 활용하기에는 충분하지 않다. 본 연구에서는 대규모 언어 모델과 프롬프트의 활용을 통해 한국어 일반 상식 기반의 지식 그래프를 효과적으로 구축하는 방법론을 제시한다. 또한, 제안하는 방법론으로 구축한 지식 그래프와 기존의 한국어 상식 그래프의 품질을 양적, 질적으로 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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