The purpose of this study is to develop collaboration scripts as an instructional means to facilitate argumentation in computer-supported collaborative learning, and to analyze their effects. To develop collaboration scripts for argumentation, researchers used activity theory as a conceptual framework and refined the design principles by design-based research. Using LAMS, collaboration scripts for argumentation were developed based on the ArgueGraph. To examine their effects, 72 participants were divided into two groups by internal scripts and randomly allocated to one of three external scripts. Applying mixed methods, researchers analyzed argumentation competence related to the cognitive aspect, examined self-efficacy related to the motivational aspect, and identified the factors influencing collaborative learning processes and outcomes. Researchers found that the internal script is a critical factor to determine the dimensions, degrees, and duration of improvement in argumentation competence. That is, learners with higher internal scripts improved highly in the quality of single arguments, while learners with lower internal scripts improved continuously in the quality of argumentation sequences. The effects of the external scripts varied with the internal script levels and supporting periods. Besides, collaboration scripts for argumentation had positive effects on learners' self-efficacy, and learners with higher internal scripts had better self-efficacy. The factors influencing collaborative learning processes and outcomes showed different results depending on the learning context. Therefore, when scripting learner's interaction in CSCL, researchers should design the scripts adaptable to a natural context of activities.
노인 복지 환경에서 혼합주도 협력(mixed-initiative collaboration)이 가능한 로봇의 지능 개발이 본 연구의 궁극적인 목표이다. 본 논문에서는 다양한 담화(discourse)으로부터 협력 과정들을 분석하여 상호 주도 협력을 위한 이슈들을 찾아내고, 이러한 주요 요소를 바탕으로 상대 인지시스템의 사용자 모델(user model)을 포함할 수 있는 상호 스크립트 모형(joint script model)을 제안하고 이를 이용한 로봇 계획법(robot planning)의 방법론과 실험에 대한 접근법을 제시한다.
영화의 스토리에 대한 분석은 영화의 설계도와 같은 스크립트를 분석하여 용이하게 이루어질 수 있다. 영화의 스크립트는 파이널 드래프트(Final Draft)의 형식화된 구조로 기술되어 있지만, 웹상에 공개된스크립트들은 대부분 형식이 파괴되어 문장 내용에 대한 분석이 없으면 형식을 복원하기 힘든 상황이다. 이를 위해 자동으로 스크립트를 파싱한 후에 사용자들이 협업적으로 결과물의 오류를 자유롭게 점검하고 수정할 수 있도록 웹기반의 스크립트 분석 소프트웨어를 개발하고 제공할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자에 의해 스크립트의 형식 오류가 수정되고 걸러지게 하여 완성도 높은 영화 데이터 축적을 가능케 하는 웹 기반의 협업적 스크립트 분석 플랫폼의 구조를 제시하고, 구현 결과에 대한 성능평가를 진행하였다. 실험을 통해 자동 파싱 성공률이 64.95%로 나타났고, 협업적 오류 수정은 5단계를 거친 후에 대부분의 오류가 수정되어 99.58%의 파싱 정확도를 보여주었다.
본 연구는 협력능력에 대한 사전훈련과 협력 스크립트의 상호작용이 협력능력과 공유정신모형 형성에 미치는 영향을 알아보았다. K대 '교육방법 및 교육공학'을 수강하는 96명에게 사전훈련과 서로 다른 협력스크립트를 제공하고, 각 집단 별로 협력학습과정에서 이루어지는 메시지와 협력학습 후 개념도를 분석하였다. 연구 결과, 첫째 사전훈련과 협력 스크립트의 상호작용에 따른 협력 능력에는 유의미한 차이가 없었으나, 협력 스크립트 유형은 협력능력에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 협력에 대한 사전 훈련과 협력 스크립트의 상호작용에 따른 공유정신모형 형성에는 유의미한 차이가 없었으나, 협력 스크립트 유형은 공유정신모형에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이 연구는 CSCL 환경에서 효과적인 협력학습활동을 위한 전략 제시라는 점에서 의의가 있다.
Advances in the technology of computational design are giving architects and engineers the opportunity to analyze buildings with complex geometries. This study explores the optimization and automation process using the parametric design method, and uses digital tools to achieve surface representation and panelization for curved shaped office buildings. In this paper, we propose parametric algorithms of dimensional and geometric constraints using the Knowledge-ware scripts embedded in Gehry Technologies' Digital Project. The knowledge-based design methods proposed in this study can be used to systemize the knowledge possessed by experts in the form of data. Such knowledge is required to promote collaboration between designers and engineers in the process of CAD/CAE/CAM. The aim of this study is to integrate the process into design, which establishes an integrated process. This integration enables two-way feedback between design and construction data by combining the methods used in designing, engineering, and construction.
영화의 다양한 정보들을 측정하고 씨네메트릭스와 관련된 기존의 연구들은 스토리 차원의 정보들을 활용하지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 스토리 차원의 씨네메트릭스 연구를 위해 영화의 설계도와 같은 스크립트에 대한 데이터 수집과 분석을 가능케 하는 협업적 스크립트 분석 플랫폼을 제안하고 개발한다. 이를 위해 자동으로 스크립트를 파싱하고 사용자들이 협업적으로 결과물의 오류를 수정하여 분석 데이터로 활용할 수 있는 소프트웨어를 개발하고 제공하고자 한다. 따라서 사용자에 의해 오류가 수정되고 걸러지게 하여 완성도 높은 영화 데이터 축적을 가능케 하는 협업적 스크립트 분석 플랫폼의 구조를 제시하고, 구현 결과에 대해 설명한다.
기존의 연구에 의하면 멀티미디어 시스템(Multimedia Systems)을 성공적으로 디자인하기 위해서는 다양한 관련분야의 전문가들 사이에 긴밀한 협력이 필요하다고 한다. 그러나, 그 전문가들은 서로 상이한 관점과 지식 체계를 가지고 있기 때문에 상호간 긴밀한 협력에 필수적인 지식을 공유하고 의견을 조율하는데 많은 어려움을 겪는다. 특히 최근 들어 멀티미디어 시스템 디자이너들이 가상의 팀(Virtual Team)을 형성하여 인터넷과 같은 컴퓨터 통신시스템을 활용함으로 해서 지식공유와 의견조율을 통한 협력은 한층 더 어렵게 되었다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하는 Designer's Cafe을 개발하는데 그 주요 목적을 두고 있다.
본 논문은 도시통합관제플랫폼에서 발생되는 다양한 복합이벤트에 대해, 해당 복합이벤트에 의해 발생되는 업무프로세스 및 Action을 도시통합관제플랫폼과 다수의 u-서비스시스템 간 분담 또는 협업하여 처리할 수 있도록 복합 이벤트에 대한 업무 프로세스 및 Action을 검색, 변환, 배포하는 시스템 및 방법을 제시하였다. 제시된 방법을 적용하면 복합이벤트 발생시 신속하고 유기적인 대응을 통해 피해 비용 및 피해 범위의 확산을 방지하는 효과가 있다. 또한 복합이벤트의 프로세스 및 Action이 추가 삭제, 보완 등과 같이 수시로 변경되는 경우에도, 도시통합관제플랫폼에서만 업무 프로세스 및 Action을 수정하여 각 u-서비스시스템에 배포하면 분담 및 협업 처리를 할 수 있게 되므로 일의 복잡도를 단순화 시키고 유연한 대응을 할 수 있을 것으로 기대된다.
웹 앱의 요구사항이 복잡해지고 빠르게 변화하고 있어, 웹 앱의 유지보수가 더욱더 중요해지고 있다. 그렇지만, 웹 앱은 문서화가 충분하게 이루어지지 않아 유지보수가 어렵다. 그래서 효과적인 웹 앱의 유지보수를 위해 웹 페이지 생성 시 일어나는 내부 행위를 추상화한 모델을 추출할 필요가 있다. 기존 연구는 상호 작용하는 웹 컴포넌트(JSP, 서블릿 등)를 식별하지만, 웹 자원(이미지, CSS 파일, 자바스크립트 파일 등)을 식별하지 못하거나, 웹 컴포넌트와 웹 자원 사이의 의존 관계를 추출하지 못한다. 본 논문은 자바 웹 앱을 동적 분석하여 이러한 의존 관계를 추출하고, 그래프 모델로 표현하는 방법을 제안한다. 그리고 오픈 소스 웹 앱을 대상으로 실험하여 제안하는 기법의 활용 가능성을 검증한다.
본 연구에서는 국내 산지지형을 대표하며, 타 댐 유역에 비해 비교적 수문(수위/유량)관측소와 자료가 많은 용담시험유역에 기상레이더 강수량 추정 값(RAR)을 적용해 산지지형 댐 유역에서 강우의 시공간적 변동성과 이에 따른 홍수량의 정확한 분석을 통해 홍수 시 댐 유입량의 정확한 산정 등에 활용할 목적으로 홍수 유출모의를 수행하였다. 모의에는 최근 5년(2014~2018년) 동안 발생한 비교적 독립적인 총 8개의 홍수사상을 적용하였으며, 모형은 HEC-GeoHMS와 ModClark 방법을 통해 분포형 강우를 적용할 수 있는 비교적 간단한 모형인 HEC-HMS를 활용하였다. 아울러 이 과정에서 레이더 강수량의 모형적용을 위해 NCL 및 Python 기반의 자료처리 스크립트 프로그램을 개발하여 활용하였다. 연구 결과로서 기상레이더 강수량 추정 값(RAR)이 관측에 비해 다소 과소 추정(R2 0.86)된 것을 알 수 있었고, 기존 지점관측 기반 유역평균 강수량을 사용한 방법과의 비교에서는 레이더 강수량을 적용한 모형이 유역의 강우-유출 도달시간 등과 관련된 매개변수 값의 큰 조정 없이도 홍수유출을 효율적으로 (8개모의 평균 ENS 0.863, R2 0.873, 그리고 PBIAS 7.49%) 잘 모의하는 것을 파악할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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