본 연구는 자유탐구 활동에서 나타난 과학고등학교 학생들의 인식적 목표와 인식적 이해가 추론 복잡성과 어떠한 관련이 있는지 알아보고, 자유탐구가 참과학 탐구의 성격을 띠게 하는 맥락을 탐색하였다. 1명의 교사와 12명의 2학년 학생이 연구에 참여하였으며, 연구에 참여한 6팀 중 인식적 측면과 추론의 복잡성이 뚜렷하게 구분되는 2팀을 초점 집단으로 선정하여 사례연구를 실시하였다. 학생의 활동과 면담을 녹화, 녹음한 후 전사한 자료, 참여관찰 자료, 학생이 작성한 인공물 등을 분석하여 다음과 같은 연구 결과를 얻었다. 첫째, 학생들의 인식적 목표와 이해는 인식 대상의 특성과 맥락에 따라 차이가 있었다. '현상 이해에 대한 가치 공유, 연구 가치에 대한 성찰 기회, 협업과 합의를 요구한 과제 특성, 팀원 간의 충분한 소통 기회'와 같은 맥락은 학생들의 인식적 목표와 이해의 향상을 촉진했다. 반면, '연구 관련 문헌에 대한 비판적 검토 기회의 부재, 환경적 제약'과 같은 맥락은 학생들의 인식적 목표와 이해의 하락을 촉진했다. 둘째, 학생들의 인식적 목표와 이해는 추론의 복잡성에 영향을 미쳤다. '과학적 의미 형성'의 목표는 학생이 생성한 의문을 바탕으로 검증 가능한 가설을 설정하는 높은 수준의 추론에 영향을 미쳤다. 정당화에 대한 높은 이해는 대조군 설정에 의도적으로 주목하고 독창적인 실험 노하우를 개발하는 높은 수준의 추론으로 이어졌다. 청중에 대한 높은 이해는 논변을 들어 자신들의 연구를 방어하고, 후속 연구를 제안하는 높은 수준의 추론으로 이어졌다. 반면, '정답 찾기'의 목표와 정당화에 대한 낮은 이해는 자료의 의미를 해석하지 않고, 실험의 한계점을 조절하지 않는 낮은 수준의 추론으로 이어졌다. 청중에 대한 낮은 이해는 연구를 적극적으로 방어하지 않고, 후속 연구를 고려하지 않는 낮은 수준의 추론으로 이어졌다. 본 연구는 자유탐구 지도와 관련하여 활동의 가치를 공유하고, 학생의 인식적 권위를 확인할 수 있는 소통 기회와 비판적 검토 기회를 제공할 것을 시사한다.
현재의 스마트 조명은 센서를 통해 사용자의 행위와 위치를 판별한 후 현재 상황에 적합한 조명 환경이 서비스되도록 구성되어 있다. 이러한 센서 기반의 상황인식 기술은 현재까지 단일 사용자만을 고려할 뿐 여러 사용자들의 다양한 상황 발생과 충돌을 해석하기 위한 연구는 미흡하다. 기존 연구에서는 상황충돌을 해결하기 위한 방법론으로 퍼지이론 및 ReBa 등의 알고리즘을 사용해 왔다. 이는 사용자들이 위치한 공간을 여러 영역으로 구분한 후 각 구역별로 서비스를 제공함으로써 발생 가능한 상황충돌의 기회를 회피할 뿐 개인 선호도 기반의 상황충돌 해석이 가능한 맞춤형 서비스 유형으로 볼 수 없다. 본 논문에서는 여러 사용자에게 다양한 상황이 동시 발생되어 서비스 충돌에 직면할 때, 상황의 유형에 따라 부여된 우선순위를 기준으로 서비스를 결정하는 우선순위 기반 다중 상황충돌 해석이 가능한 LED 조명제어시스템을 제안한다. 본 연구에서는 주거환경을 'Living Room', 'Bed Room', 'Study Room', 'Kitchen', 'Bath Room'의 5개 구역으로 구분하고 여러 명의 사용자를 대상으로 각 구역 내에서 발생 가능한 상황들을 'exercising', 'doing makeup', 'reading', 'dining', 'entering' 등 총 20가지로 정의한다. 시스템은 온톨로지 기반 모델을 이용하여 사용자의 다양한 상황을 정의하고 규칙기반의 룰 및 추론엔진을 통해 사용자 중심의 조명환경을 서비스한다. 또한 동일 공간 및 동일 시점에 사용자들 간의 다양한 상황충돌 이슈를 해결하기 위해 사용자 집중력이 요구되는 상황을 최우선으로 정하고, 동일한 우선순위를 가진 상황일 경우 시각적 편안함을 차선으로 순위를 부여하여 충돌 발생 시 서비스 선택의 기준으로 활용한다.
본 논문은 멀티센서를 장착한 스마트의류에서 수집된 데이터를 기반으로 사용자 상황 및 행동을 추론하는 기법을 제안하고 이를 스마트폰 앱으로 구현하였다 제안된 스마트 의류는 자이로, 온도, 가속도 센서로 착용자의 건강상태와 활동 수준을 모니터링 할 수 있다. 스마트의류에 생체신호는 블루투스로 스마트폰에 전달된다. 이를 통해, 사용자는 스마트 앱에서 사용자의 상태와 활동수준에 대한 실시간 정보를 확보할 수 있다. 멀티 센서로 사용자 상황 및 행동 추론은 매우 어려우며, 외 내부 환경, 온도, 진동 등에 따라 센서의 측정값이 달라지는 잡음환경에서, 잡음을 줄이면서도 사용자 행동을 판단할 수 있는 디지털 필터와 추론 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 멀티블록필터를 적용하고, 행동인지를 위한 3축 값을 하나의 대표 값으로 처리하는 SVM을 사용하였다.
Students' protocols obtained from think-aloud interviews were analyzed in the aspects of the success at first two problem-solving stages (understanding and planning), the time to complete a problem, the time at each problem-solving stage, the number of transition, and the transition rate. These were compared in the aspects of the context of problem, the success in solving problem, students' logical reasoning ability, spatial ability, and learning approach. The results were as follows:1. Students tended to spend more time in everyday contexts than in scientific contexts, especially at the stages of understanding and reviewing. The transition rate during solving a problem in everyday contexts was greater than that in scientific contexts. 2. Unsuccessful students spent more time at the stage of understanding, but successful students spent more time at the stage of planning. 3. Students' logical reasoning ability, as measured with the Group Assessment of Logical Thinking, was significantly correlated with the success in solving problem. Concrete-operational students spent more time in completing a problem, especially understanding the problem. 4. Students' spatial ability, as measured with the Purdue Visualization of Rotations Test and the Find A Shape Puzzle, was significantly correlated with their abilities to understand a problem and to plan for its solution. 5. Students' learning approach, as measured with the Questionnaire on Approaches to Learning and Studying, was not significantly correlated with the success in solving problem. However, the students in deep approach had more transitions and greater transition rates than the students in surface approach.
본 연구는 조기대수(Early Algebra)의 연구 동향을 살펴보고, 대수와 관련된 교과의 본질에 대한 탐구를 통하여 조기대수지도에 접근할 수 있는 여러 가지 방법을 논의하였다. 산술과 대수는 형태상 유사하고 대수를 산술의 연장선이라고 보는 관점이 우세하나, 산술과 대수의 근본적인 목적과 기호와 문자의 역할에 있어서 차이가 있다는 인식 또한 제기된다. 또한, 역사적으로 기하가 대수의 출발점이었다는 인식을 할 수 있었다. 본 연구자는 이에 따라 조기대수에 접근할 수 있는 가능성 있는 여러 가지 방향을 도출해 내었다. 조기대수 지도를 위하여 (1) 아동들의 비형식적인 전략을 고려하기 (2) 대수적 관계를 고려한 산술추론하기 (3) 기하적 문제 상황에서 대수추론을 시작하기 (4) 문자와 식의 도구를 제공하기 등을 통하여 조기대수 교육에 접근할 수 있다.
u-공장이나 u-물류와 같은 유비쿼터스 지능공간에서의 서비스 선택 및 제공을 위해서는 자연스러운 인터페이스가 중요하다. 자연스러운 인터페이스의 실현을 위한 유력한 방법으로 증강현실 기술이 주목받고 있다. 증강현실은 가상현실과 다르게 실제 환경 위에 가상객체를 증강시켜 제공해주는 기술이다. 증강현실을 이용하면 사용자에게 정보를 직관적이고 협력적으로 제공해 줄 수 있는 이점이 있다. 하지만 현재 유비쿼터스 지능공간에서 구동될 전자상거래 도메인에서 활용되는 증강현실 기술은 거의 존재하지 않으며, 있더라도 등록된 마커에 해당하는 사전 정의된 정보와 서비스를 정적으로 제공하는 한계점을 가지고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 사용자의 동적 상황을 고려한 증강현실형 전자상거래 방법론을 제안하는 것이다. 이를 실현하기 위해 인지심리학 모형인 Rescorla-Wagner Model과 Galton 자유연상 실험을 기반으로 한 연상 알고리즘을 개발하였으며 개인의 상황에 따라 연상된 서비스와 이미지가 증강현실을 통해 동적으로 제공되도록 하였다.
본 논문에서는 모바일 교육 증강현실 게임 환경에서 게임 학습 참여자의 학습 필요와 요구에 부응하는 어휘를 자동으로 제공해주는 지능형 어휘 추천 에이전트를 제안한다. 제안된 에이전트는 모바일 기술의 특성과 증강 현실 기술의 특성을 최대한 반영하여 설계하도록 하고 상황 어휘 추론 모듈, 싱글 게임 어휘 추천 모듈, 배틀 게임 어휘 추천 모듈, 학습 어휘 목록 모듈, 유의어 모듈로 구성한다. 연구 결과, 게임 학습 참여자들은 대체적으로 만족함을 알 수 있다. 상황 어휘 추론과 유의어의 정확도는 각각 4.01점, 4.11점으로 게임 학습 참여자가 처한 상황과 관련이 깊은 어휘가 추출되는 것을 보여준다. 하지만 만족도의 경우에는 배틀 게임 어휘(3.86)는 개인별 학습자의 추천 어휘 중에서 공동으로 사용할 수 있는 어휘를 추천하기 때문에 싱글 게임 어휘(3.94)보다는 상대적으로 낮은 결과가 나타났다.
시맨틱 웹 서비스 기술은 상황 인지의 실현을 위한 기반 기술로 다양한 자원들을 동적이고 유연하게 상호 융합하여 새로운 서비스를 생성한다. 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 현실화됨에 따라 웹 서비스를 구현하려는 연구가 활발하지만, 대부분이 웹 서비스 설계자의 최초 명세에 국한된 획일화된 서비스 결과만을 초래한다. 본 논문에서는 사용자 요구와 감지한 상황의 월드 모델을 분석하여 계획 시스템에 목표와 초기 상태로 입력하고 초기 상태로부터 목표를 달성하기 위한 일련의 작업들을 계획하는 동적 서비스 제공을 위한 모델링 방법을 제안한다. 제안한 방법론은 실세계로부터 감지한 월드모델을 OWL 도메인 온톨로지를 이용하여 서술논리 기반 온톨로지 추론을 통해 상황정보(context)를 추론한다. 상황정보는 서비스 도메인을 결정하며, 이에 해당하는 OWL-S 서비스 온톨로지를 계획 시스템에서 탐색할 서비스 명세로 활용한다. 계획 시스템은 초기 상태에서 목표 상태를 만족하는 하나 이상의 서비스를 탐색하고 실행 순서를 계획한다. 이 시스템은 STRIPS 형의 역방향 탐색 시스템으로 OWL-S 서비스를 AI 전통 계획 방법론에 근거하여 합성하여, 방대한 웹 서비스의 탐색 범위를 축소한다. 또한 패턴 매칭에 의해 실행 가능한 서비스를 찾지 못한 경우, DL기반의 시맨틱 매칭을 통해 대안이 되는 서비스를 찾는다. 제안한 방법은 비교연구인 OWLS-XPlan과 동일한 시나리오로 실험하여 기존 연구의 문제점을 해결하고, 동적 서비스 실현을 위한 모델링 방법으로써 가능성을 검증한다.
USN 미들웨어에 대한 몇몇 연구가 이미 존재하지만 아직까지 미들웨어 표준이 정의되지는 않은 상태이므로 어떠한 미들웨어가 가장 효과적일지는 알 수 없다. 특별히 본 논문에서는 미들웨어의 많은 기능들 가운데 센서 네트워크 환경에서 지능형 서비스를 제공하는 것을 목표로 한다. 센서를 기반으로 하는 많은 응용들은 단순히 센서의 값을 취하거나 모니터링 하기 위해서센서를 사용하기보다는이를기반으로 상황을인지하고 지능형서비스를 제공하기를 원한다. 그러나 현재 센서 네트워크 미들웨어 수준에서 지능형 서비스를 지원하기 위한 필요성은 인식하고 있으나, 구체적으로 어떻게 지능형 서비스를 제공할 것 인지에 대한 연구는 찾아보기 힘들다. 그러므로 본 논문에서는 범용의 USN 미들웨어에서 지능형 서비스를 지원하기 위한 컴포넌트를 설계하고 구체적인 서비스지원 방법을 제안한다. 이러한 목적을 위하여 본 논문에서는USN 미들웨어 응용에서 제공하는 서비스와 센서 네트워크를 정의하고 두 개념들을 연계하기 위해서 센서-서비스 온톨로지를 제안한다. 센서-서비스 온톨로지는 저수준의 정보로부터 고수준의 정보를 추론하기 위하여 사용된다. 또한 응용의 상황 정보를 추론에 반영하기 위하여 규칙을 이용한 추론방법을 제안한다. 논문은 제안한 지능형 서비스 미들웨어는 프로토타입을 구현하고 성능평가를 통하여 다양한 응용을 위해서 사용될 수 있음을 보인다.
미래 유비쿼터스 컴퓨팅은 언제 어디서나 지능형 모바일 단말들이 자율적으로 서비스를 제공받을 수 있는 유비쿼터스 지능 공간을 필요로 한다. 이러한 지능 공간의 자율적 구성을 위해 지능 공간에 속한 각 모바일 단말들은 다양한 소스로부터 컨텍스트(Conte박 상황) 정보를 수집하고 컨텍스트 정보로부터 유용한 정보를 추론할 수 있어야 한다. 특히 다양한 유비쿼터스 지능 공간으로부터 수집하고 컨텍스트 정보의 모호성을 극복하고 보다 정확한 상황 인지를 통한 지능형 서비스를 제공하기 위해서는 컨텍스트에 대한 표준 분류 기법(taxonomy) 및 분류된 컨텍스트 정보를 기반으로 하는 추론 기술이 요구된다. 이를 위해 기존의 유비쿼터스 지능 공간에 관련된 대부분의 기존의 연구들에서는 상황 인지 서비스 제공을 위해 CLIPS나 JESS와 같은 규칙 기반 추론 엔진이 주로 사용되고 있다. 그러나 기존의 추론 엔진들은 리소스가 제한된 모바일 단말에서 사용되기에는 한계를 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 모바일 단말을 위한 자율적인 상황인지 서비스를 제공하기 위한 경량 추론 엔진을 설계하고 구현하는 것을 목적으로 한다. 개발된 추론 엔진은 휴대폰이나 PMP, 네비게이션 둥과 같은 개인형 모바일 단말에서 자율적인 상황인지 기반 서비스를 제공하기 위해 사용될 수 있다. 또한, 계층적 분류체계(taxonomy) 정보를 활용함으로써 일반적인 룰(general rule) 또는 구체적인 룰(specific rule)의 선택적인 구성을 통해 다양한 수준의 컨텍스트가 실시간으로 수집되는 상황인지 컴퓨팅에서의 효율적인 상황인지 서비스의 구현을 지원한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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