• 대한수학교육학회지:학교수학
• /
• 제18권1호
• /
• pp.159-173
• /
• 2016

실제 교육 현장에서는 구체적 맥락에서 추상화하는 과정과 반대로 추상화된 개념을 먼저 가르치고 구체적인 문제 상황을 도입하는 경우도 있다. 즉, 추상적 지식을 구체화 해야 하는 경우가 있는 것이다. Freudenthal은 이런 상황을 반교수학적인 전도라고 표현하며 부정적인 견해를 나타낸 바 있지만 모든 수업상황이 구체적 상황이나 구체물에서 출발하는 추상화로 진행될 수 있는지는 의문의 여지가 있다. 본 연구에서는 구체물을 추상화하여 추상적 개념을 형성하는 과정과 추상적 개념을 구체적인 상황으로 구체화하는 과정에서 나타나는 수학적 사고의 차이점을 비교 분석하여 그 교육적 시사점을 살펴보고자 한다. 이를위해 AiC의 분석틀을 활용하여 구체물의 추상화 과정에서의 수학적 사고를 분석하였고, AiC의 분석틀을 토대로 연구자가 구안한 방식으로 추상적 개념의 구체화 과정에서의 수학적 사고를 분석하였다. 두 과정을 비교 분석한 결과 구체물의 추상화 과정만큼이나 추상적 개념의 구체화 과정에서도 유의미한 수학적 사고를 유도할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제11권4호
• /
• pp.85-94
• /
• 2010

본 논문은 사용자가 이동하려는 위치를 사전에 예측하고 예측된 정보를 이용하여 사용자 서비스를 미리 제공할 수 있도록 하는 위치예측 구조를 제안한다. 제안한 구조는 7개의 단계를 거쳐 사용자의 위치예측 및 지능화된 서비스를 제공하도록 한다. 물리적 센서와 히스토리 데이터베이스로부터 수집된 상황정보는 이질적인 데이터 형태를 갖기 때문에 이로 인한 데이터의 중요도 및 추상화 과정에 어려움이 있다. 이에 본 논문은 데이터의 유형을 동질적인 형태로 바꾸어 특징 추출을 하는 위치 예측구조를 제안한다. 추출된 값은 SOFM을 통해 군집화하고 ARIMA를 통해 미리 사용자의 위치 정보를 얻으며, 추론 엔진을 거쳐 최종 서비스를 실현한다. 제안된 위치예측 구조의 검증을 위해 테스트베드를 구축하고 시나리오에 따라 실험한다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제14권4호
• /
• pp.512-516
• /
• 2004

상황인식(context-aware)은 인간-컴퓨터 상호작용의 단점을 극복하기 위한 방범으로써 많은 주목을 받고 있다. 이 논문에서는 SoC(System-on-a-Chip)로 구현될 수 있는 상황인식 시스템 구조를 제안한다. 제안한 구조는 센서 추상화, 컨텍스트 변경에 대한 통지 메커니즘, 모듈식 개발, if-then 규칙을 이용한 쉬운 서비스 구성과 유연한 상황인식 서비스 구현을 지원한다. 이 구조는 통신 모듈, 처리 모듈, 블랙보드를 포함하는 SoC 마이크로프로세서 부분과 규칙 기반 시스템 모듈을 구현한 하드웨어로 구성된다. 규칙 기반 시스템 하드웨어는 모든 규칙의 조건부에 대해 매칭 연산을 병렬로 수행하고, 규칙의 결론부는 마이크로프로세서에 내장된 행위 모듈을 호출함으로써 작업을 수행한다. 제안한 구조의 SoC 시스템의 규칙의 매칭부분은 SystemC SoC 개발 환경에서 설계하여 구조의 타당성을 확인하였고, 마이크로프로세서에 내장될 행위모듈에 대해서는 소프트웨어적으로 타당성을 확인하였다. 제안한 SoC 기반의 상황인식 시스템 구조는 주거 환경에서 컨텍스트를 인식하여 노인을 보조하는 지능형 이동 로봇 등에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제9권1호
• /
• pp.25-32
• /
• 2020

다양한 분야에서 활용되는 상황인지 시스템은 상황정보를 획득하기 위한 추상화 과정에서 규칙 기반의 인공기능 기술이 기존에 사용되었다. 그러나 서비스에 대한 사용자의 요구사항이 다양해지고 사용되는 데이터의 증대로 규칙이 복잡해지면서 규칙 기반 모델의 유지보수와 비정형 데이터를 처리하는데 어려움이 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 많은 연구들에서는 상황인지 시스템에 기계학습 기술을 적용하였으며, 이러한 기계학습 기반의 모델을 상황인지 시스템에 사용하기 위해서는 주기적으로 학습 데이터를 제공해야 한다. 이에 기계학습 기반 상황인지 시스템에 대한 선행연구에서는 여러 개의 기계학습 모델을 적용하기 위한 학습 데이터 생성, 제공 등의 과정을 보였으나 제한된 종류의 기계학습 모델만을 적용 가능하여 확장성이 고려되어야 한다. 본 논문은 기계학습 기반의 상황인지 시스템의 확장성을 고려한 기계학습 모델의 학습 데이터 생성 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 시스템의 확장성을 고려하여 기계학습 모델의 요구사항을 반영할 수 있는 학습 데이터 생성 모델을 정의하고 학습 데이터 생성 모듈을 바탕으로 각각의 기계학습 모델의 학습 데이터를 생성하는 것이다. 시스템의 확장성의 검증을 위해 실험에서는 노인의 건강상태 알림 서비스를 위한 심박상태 분석 모델을 대상으로 한 학습데이터 생성 스키마를 기반으로 학습데이터 생성 모델을 정의하고 실환경에서 정의된 모델을 S/W에 적용하여 학습데이터를 생성한다. 또한 생성된 학습데이터의 유효성을 검증하기 위해 사용되는 기계학습 모델에 생성한 학습데이터를 학습시켜 정확도를 비교하는 과정을 보인다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅲ
• /
• pp.1483-1486
• /
• 2003

This paper describes design and implementation of the DIDL(Digital Item Declaration Language) parser and Session mobility in Digital Item Adaptation. The DIDL is a declaration language which is a uniform and flexible abstraction and interoperable schema for declaring Digital Items. Session mobility specifies a mechanism to preserve a user's current state of interaction with a Digital Item. In this paper, Session mobility is implemented through the DIDL. For session mobility, the XDI (context digital item) shall capture the configuration-state of a Content digital item, shich is defined by the state of Selection elements in DIDL.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
• /
• 한국산학기술학회 2009년도 추계학술발표논문집
• /
• pp.920-924
• /
• 2009

유비쿼터스 환경에서 끊임없이 동적으로 변하는 환경에서 수많은 상황데이터가 발생하고 상황정보로 추상화하는 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 미리 정의된 코드 값들과 측정된 센싱 값들이 연속으로 구성되기 때문에 이를 분리해내고 해석하는 과정이 매우 임의적이고, 가변적이어서 연산을 반복적으로 수행하는 것은 시스템의 오류를 발생하게 하는 문제점이 있다. 본 시스템은 raw 데이터 형식의 USN 데이터를 초기 수집 이후 여러 프로세스들이 추상화된 데이터를 다룰 수 있도록 함으로써 데이터 처리에서 발생할 수 있는 오류를 제거하고자 데이터 추상화를 위한 상황인식 프레임워크를 개발하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국지능정보시스템학회 2004년도 추계학술대회
• /
• pp.189-192
• /
• 2004

현재 인터넷의 수많은 정보들은 다수의 임의 사용자들을 대장으로 하고 있으므로 각 개안의 다양한 요구 사항을 고려할 수 없고, 이로 인하여 수많은 불필요한 정보를 검색해야 하는 단점을 안고 있다. 하지만 웹 서비스는 기존의 미디어와는 달리 사용자 별로 차별화된 맞춤형 서비스를 제공하는 대량 개별화가 가능하다. 본 논문에서는 이러한 개인화 전략을 지원하는 서비스를 구현하기 위하여 사례기반 추론 방식의 한가지 분류인 간접적인 추출기법을 사용하여 사용자의 접속 지역을 추론해내는 시스템을 제안한다.

• 정보교육학회논문지
• /
• 제24권1호
• /
• pp.59-69
• /
• 2020

본 연구에서는 Computational Thinking 기반의 인공지능(AI)교육에 대한 학습자의 내재적 사고의 변화를 살펴보기 위한 평가도구 개발의 기준과 프레임워크를 구성하여 제시하고자 하였다. 이를 위해 데이터수집을 위한 인지적 학습보조(Agency)의 단계, 수집된 데이터의 특징을 분해하여 데이터의 패턴을 인식하고 카테고리화 과정을 수행하는 추상화(Abstracting)의 단계, 추상화과정을 수행한 정제된 데이터를 토대로 알고리즘을 구성하는 모델링(Modeling)단계의 일련의 순차적 과정이 평가요소로 구성되었다. 또한 학습자의 인식, 학습, 행동, 결과에 대한 인지적영역에 대한 평가가 구성되었으며, 학습자의 문제해결의 과정과 결과에 대하여 지식, 역량, 태도의 영역에 대하여 측정을 하게 됨으로써 AI교육에 대한 학습의 내재적인 인지영역의 변화와 결과에 대한 평가를 할 수 있도록 프레임 워크가 설계되었다. 연구의 결과는 교수학습의 맥락에 따른 개별화된 평가도구 개발에 대한 프레임워크를 구성하였다는 점에서 의미가 있으며, 향후 AI교육의 다양한 영역에서 활용될 수 있는 기준으로서 활용될 수 있을 것이다.

• 한국학교수학회논문집
• /
• 제8권3호
• /
• pp.357-366
• /
• 2005

이 연구는 교육과정에 명시적으로 표기하지 않은 개념형성과정을 밝혀 구조망으로 나타내고, 여기에서 교사가 지도할 내용의 개열을 구성하는데 그 목적을 둔다. 이를 위해 연구진은 사인함수의 그래프에 대한 개념형성과정을 수업모델로 만들어 교실에서 수업을 실시하고 수업 중학생들의 모둠활동을 관찰했다. 또, 수업 후에는 인터뷰를 통해 개념형성과정에서 보인 상황 찾기(인식), 사용된 사고전략, 효과적인 자료 및 학습도구 등 학생들의 반응을 면밀히 기록했다. 이들 결과는 5인의 전문 집단에 의하여 분석되어 내용구조망(network)과 그 지도계열을 구성할 수 있었다. 이 연구는 학교현장에서 소홀이 되고 있는 개념교육에 구체적인 방법을 제시하고 있다.

• 로봇학회논문지
• /
• 제6권4호
• /
• pp.353-364
• /
• 2011

In ubiquitous computing environments, users want to receive the robot services regardless of various physical status or devices such as time, place, various sensors, and high-performance servers. Thus, the ubiquitous service robots have to provide users with automated services according to situational information that they properly recognize. Beyond these problems, robot software has to establish a foundation to support the functions with the network infrastructure that are not able to be solved by a single independent resource. On the basis of a robot middleware that is capable of minimizing dependencies among hierarchy structures, the robot software also has to provide execution environment to control the flow of robot application services. In this paper, we propose a layered architecture to provide users with automated services through ubiquitous robots. The proposed architecture is based on CAWL (Context-Aware Workflow Language) and RSEL (Robot Services Execution Language). CAWL easily represents the flow of robot services from user application service levels, and RSEL is able to support the composition and reusability of robot services through abstraction of robot device services. In our experiments, we applied the proposed architecture to an example of "booth guide robot service".