최근 Web 2.0 발달과 더불어 블로그나 온라인 카페 등 웹 상의 네트워크화 된 정보 공간에 사용자가 자신의 개인적인 정보를 자유롭게 게재할 수 있도록 하는 서비스가 증가하면서, 이 사용자들 간의 관계에 초점을 맞춘 소셜 네트워크 분야의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이와 같은 사용자들은 단순히 사회적인 측면뿐만 아니라 교육, 정치, 경제 등의 다양한 분야의 가상의 커뮤니티를 형성함으로서 현대 사회의 주요한 한 부분으로 자리매김하고 있다. 하지만 많은 소셜 네트워크 서비스가 정보자원을 컴퓨터가 처리할 수 있는 의미적인 정보로 표현하고 있지 않기 때문에 서로 다른 도메인 간에 공유와 재사용이 제대로 이루어지지 않고 있다. 또한 사회적 개체들 간의 관계가 명확하게 정의되어 있지 않아 알려져 있지 않은 의미적 관계를 발견해내는 소셜 네트워크 분석에 어려움이 있다. 본 논문에서는 가상 커뮤니티의 사용자들이 업로드 한 사진 데이터를 이용하여 사진 속의 개체나 소유자들 간의 사회적 관계를 분석하기 위해 시맨틱 웹 기반의 소셜 네트워크 분석 시스템을 제안한다. 온톨로지를 기반으로 사진에서 추출된 얼굴 개체간의 관계와 이미 인맥 관계를 형성하고 있는 사람들의 정보적 연결성을 명확하게 정의하고 도메인 규칙을 활용하여 의미 있는 사회적 연결 관계를 추론한다. 최종적으로 이를 그래프로 시각화하여 사용자에게 제공함으로써 온라인 상에서 형성된 커뮤니티 내에서 효율적인 소셜 네트워크 분석(Social Network Analysis)을 도모하고 이를 기반으로 다양한 응용 분야에 활용하는 방법을 모색한다.
본 논문은 제 1차 교육과정을 근거로 하여 개발된 중학교 수학교과서를 오늘날의 국내 외의 수학과 교육과정에서 강조하고 있는 내용을 기반으로 분석한 것이며, 이 과정에서 한국의 현행 교과서 및 미국에서 최근 사용되고 있는 수학교과서인 MiC 교과서와 비교했다. 제 1차 교육과정에 따른 중학교 수학교과서는 모든 단원에서 실생활의 다양한 상황을 토대로 문제가 구성되어 있으며, 일련의 문제들을 통하여 수학개념을 도입하는 형식으로 전개되고 있다. 또한 수학적 개념을 연결하여 제시하고 있고, 표, 그래프, 식 등의 수학적 표현을 상호 연계하여 사용하게 하는 활동이 포함되어 있으며, 문제해결 과정에서 학생들 간의 토의를 적극적으로 권장하고 있다. 이와 같은 우리나라의 제 1차 교육과정 및 수학교과서에 대한 현대적인 재조명을 바탕으로 차기 교육과정 및 교과용 도서 개발을 위한 기초적인 자료 및 시사점을 제공하고자 한다.
본 논문에서는 대표적인 3차원 일인칭 액션 게임인 Unreal Tournament 게임과 이것에 기초한 지능형 에이전트 연구용 테스트베드인 Gamebots 시스템을 소개한다. 그리고 이들이 제공하는 3차원 가상환경에서 동작하는 지능형 NPC인 KGBot의 설계와 구현에 대해 설명한다. KGBot는 Gamebots 시스템 내의 하나의 보트 클라이언트이다. KGBot는 3차원 가상환경 안에 숨겨진 목표점들을 찾아 효과적으로 점령하는 임무를 수행한다. KGBot는 범용의 BDI 에이전트 구조인 UM-PRS를 제어엔진으로 채용하고 있으며, 복잡한 행위들을 여러 계층으로 표현한 계층화된 지식베이스를 가지고 있다. 본 논문에서는 미지의 월드를 효과적으로 탐색함으로써 숨겨진 목표점들의 위치를 빨리 파악하고, 흩어져 있는 이동점들과 경로들을 찾아내어 경로 그래프를 작성하며, 이것에 기초하여 특정 목적지까지 지적의 이동 경로를 계획하는 KGBot의 지능 행위들에 대해 자세히 설명한다. 그리고 끝으로 다양한 3차원 지도를 이용한 실험을 통해 KGBot의 월드 탐색 전략과 제어엔진의 성능을 분석해본다.
구성주의는 인지심리학의 중요한 한 갈래로 현재 교육학 분야와 심리학 분야에 모두 커다란 영향을 미치고 있다. 본 연구는 CiteSpace 시각화 소프트웨어를 분석 도구로 사용하여 최근 35년간 교육분야에서 구성주의에 관한 연구문헌에 대한 지식지도 분석을 하였다. 이를 위하여 'WOS(web of science)' 데이터베이스를 기초로 국외문헌분석을 위하여 'WOS 핵심 데이터베이스'의 문헌들을 사용하였고, 국내문헌분석을 위하여 'KCI(Korean Journal Database)데이터베이스'의 문헌들을 분석하였다. 분석 방향은 발표연도, 연구가 이루어진 국가(지역), 연구자, 기관 또는 대학별 협력관계 분석, 주제어 분석이었다. 연구를 통해 얻은 결론은 세 가지이다. 첫째, 구성주의라는 주제에 관한 연구는 1986년부터 지금까지 이어지고 있으며 현재는 안정적인 발전단계이다. 둘째, 구성주의라는 주제로 연구가 많이 이루어진 국가는 미국, 캐나다, 영국, 호주, 네덜란드 순이다. 연구의 주요 기관과 연구자도 주로 이들 국가에 분포돼 있다. 셋째, 현재 구성주의 연구들의 주제어는 'instructional strategies(교수전략)' 집합에 집중되어 있으며, 과학기술의 발전이 개인 학습에 영향을 미치고 있다. 향후 교수전략은 구성주의 연구의 중점내용이 될 것이며, 교수공학의 발달로 새로운 교수모델 개발과 관련된 연구가 이루어질 필요가 있다.
여러 가지 실세계 문제들은 마르코프 결정 문제(Markov decision problem) 들로 형식화하여 풀 수 있으나, 풀이 과정의 높은 계산 복잡도 때문에 실세계 문제들을 직접적으로 다루는 데 많은 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 많은 시간적 추상화(Temporal abstraction) 방법들이 제안되어 왔고 이를 자동화하기 위한 여러 방법들 또한 연구되어 왔으나, 이들 방법들은 명시적인 효율성 척도를 갖고 있지 않아 이론적인 성능 보장을 하지 못하는 문제가 있었다. 본 연구에서는 문제의 크기가 커지더라도 좋은 성능이 보장되는 자동적인 시간적 추상화 구현 방법에 대해 제안한다. 이를 위하여 네트워크 척도(Network measurements)를 이용하여 마르코프 결정 문제의 풀이 효율과 상태 궤적 그래프(State trajectory graph)의 위상 특성간의 관계를 분석하고, 네트워크 척도들 중 평균 측지 거리(Mean geodesic distance)가 마르코프 결정 문제의 풀이 성능과 밀접한 관계가 있다는 사실을 알아내었다. 이 사실을 기반으로 하여, 낮은 평균 측지 거리를 보장하는 복잡계망 모델(Complex network model)을 사용하여 시간적 추상화를 만들어 나가는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 사실적인 3차원 게임 환경을 비롯한 여러 문제에 대해 테스트되었고, 문제 크기의 증가에도 불구하고 효율적인 풀이 성능을 보여 주었다.
본 논문은 기존의 다양한 언어자원들을 이용하여 온톨로지를 구축하고, 이를 단어의미 중의성 해소에 활용하는 방법을 제시하고 있다. 온톨로지를 실용적으로 구축하기 위해서는 가도카와 시소러스의 개념 체계에 격 관계와 기타 의미관계와 같은 다른 의미관계를 추가하여 확장하는 방법을 선택하였다. 구축된 온톨로지를 단어 의미 중의성 해소에 활용하기 위해서는, 결합가 정보를 포함하고 있는 전자사전을 먼저 이용하여 단어의 의미를 결정하고, 결정하지 못한 단어의 의미는 온톨로지를 이용하여 결정하는 절차를 거친다. 이를 위해 온톨로지 내 개념들간의 상호정보가 말뭉치의 통계 정보에 근거하여 계산되는데, 이를 가중치로 간주하면 온톨로지는 가중치 그래프로 생각할 수 있으므로 개념간 경로를 통하여 개념간 연관도를 알아 볼 수 있다. 실제 기계번역 시스템에서 본 방법은 온톨로지를 사용하지 않은 방법보다 9%의 성능 향상을 가져오는 결과를 얻을 수 있었다.
Park, Seo-Hyoung;Kim, Tae-Hwan;Cho, Chul-Koo;Lee, Yeon-Hee
Journal of Microbiology and Biotechnology
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제11권3호
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pp.524-528
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2001
The measurement of radiation response using simple and informative techniques would be of great value in studying the genetic risk following occupational, therapeutic, or accidental exposure to radiation. When patients receive radiation therapy, many suffer from side effects. Since each patient receives a different dose due to different physical conditions, it is important to measure the exact dose of radiation received by each patient to lessen the side effects. Even though several biological dosimetric systems have already been developed, there is no ideal system that can satisfy all the criteria for an idean dosimetric system, especially for low-dose radiation as used in radiation therapy. In this study, an SOS Chromotest of E. coli PQ37 was evaluated as a novel dosimeter for low-dose gamma-rays. E. coli PQ37 was originally developed to screen chemical mutagens using the SOS Chromotest-a colorimtric assay, based on the induction of ${\beta}$-galactosidase ue to DNA damage. The survival fraction of E. coli PQ37 decreased dose-dependently with an increasing dose of cobalt-60 gamma-rays. Also, a good linear correlation was found between the biological damage revealed by the ${\beta}$-galactosidase expression and the doses of gamma-rays. The expression of ${\beta}$-galactosidase activity that responded to low-dose radiation under 1 Gy was $Y=0.404+(0.089{\pm}0.3)D+(-0.018{\pm}0.16)D^2$ (Y, absorbance at 420 nm; D, Dose of irradiation) as calculated using Graph Pad In Plot and Excel. When a rabbit was fed with capsules containing an agar block embdded with E. coli PQ37 showed a linear response to the radiation doses. Accordingly, the results confirm that E. coli PQ37 can be used as a sensitive biological dosimeter fro cobalt-60 gamma-rays. To the best of our knowledge, this is the first time that a bacterium has been used as a biological dosimeter, especially for low-dose radiation.
한국생물정보시스템생물학회 2000년도 International Symposium on Bioinformatics
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pp.56-58
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2000
Post-genomics may be defined in different ways depending on how one views the challenges after the genome. A popular view is to follow the concept of the central dogma in molecular biology, namely from genome to transcriptome to proteome. Projects are going on to analyze gene expression profiles both at the mRNA and protein levels and to catalog protein 3D structure families, which will no doubt help the understanding of information in the genome. However complete, such catalogs of genes, RNAs, and proteins only tell us about the building blocks of life. They do not tell us much about the wiring (interaction) of building blocks, which is essential for uncovering systemic functional behaviors of the cell or the organism. Thus, an alternative view of post-genomics is to go up from the molecular level to the cellular level, and to understand, what I call, the "interactome"or a complete picture of molecular interactions in the cell. KEGG (http://www.genome.ad.jp/kegg/) is our attempt to computerize current knowledge on various cellular processes as a collection of "generalized"protein-protein interaction networks, to develop new graph-based algorithms for predicting such networks from the genome information, and to actually reconstruct the interactomes for all the completely sequenced genomes and some partial genomes. During the reconstruction process, it becomes readily apparent that certain pathways and molecular complexes are present or absent in each organism, indicating modular structures of the interactome. In addition, the reconstruction uncovers missing components in an otherwise complete pathway or complex, which may result from misannotation of the genome or misrepresentation of the KEGG pathway. When combined with additional experimental data on protein-protein interactions, such as by yeast two-hybrid systems, the reconstruction possibly uncovers unknown partners for a particular pathway or complex. Thus, the reconstruction is tightly coupled with the annotation of individual genes, which is maintained in the GENES database in KEGG. We are also trying to expand our literature surrey to include in the GENES database most up-to-date information about gene functions.
본 연구는 대학에서 연구와 교육을 통하여 축적된 수학교육에 대한 노하우를 상대적으로 소외된 도서지역 고등학생들에게 제공함으로써 고급지식 및 이론의 확산에 힘쓰고자 한다. 연구는 삶의 지혜를 얻기 위한 수학, 실용능력을 배양하기 위한 실용수학, 자신의 품격을 높이기 위한 교양 수학으로 나누어 진행하며 수학 공부를 해야 하는 이유, 수학문제 해결력을 증진시키는 방안, 수학 기기를 이용한 수학학습, 암호이론 및 게임이론 소개, GSP를 이용한 도형학습, 수학과 스포츠, 수학과 예술 등을 포함하여 교재를 개발하고 개발된 교재를 통하여 대학원생을 훈련하고 수업계획안에 따라 수업을 하게 하는 도서지역 고등학생을 위한 흥미롭고 효과적인 수학지도 방안을 연구한다.
본 연구는 도해력의 의미를 점검하고 도해력의 발달수준을 판단할 수 있는 기준에 대해 검토한 후, 2005${\sim}$2007년까지 의 학업성취도 문항중 그래픽 자료를 활용한 문항을 중심으로 학교급별로 기대되는 도해력의 수준과 실제 숙달 수준을 분석하는 데 그 목적이 있다. 그 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 학교급이 올라갈수록 그래픽 자료를 읽는 데 명시적 정보추출능력보다는 함축적 정보추출능력과 개념적 정보추출능력이 많이 요구된다. 둘째, 전체 문항 중 숙달 수준에 해당하는 문항의 비율은 학교급이 올라갈수록 낮아진다. 셋째, 학교급별 숙달 수준은 초등학교의 경우 단순한 지도에 명시된 정보나 등고선, 단순한 지도, 기본적인 선 그래프 등에 함축된 정보를 읽을 수 있는 수준이고, 중학교의 경우 제시된 자료를 활용해 지도와 그래프에 나타난 지리적 현상의 직접적인 인과관계를 추론할 수 있는 수준이며, 고등학교의 경우 일상생활의 경험을 통해 습득한 지식을 적용해 그래픽 자료를 읽을 수 있는 수준이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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