• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.459-460
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• 2015

게임 산업이 발전함에 따라 다양한 종류의 게임이 등장하고 있으며, 최근 들어 기능성게임에 대한 관심이 증대되고 있다. 하지만, 기능성게임에 대한 긍정적인 측면에도 불구하고 게임에 대한 부정적인 인식으로 인해 발전에 한계를 지니고 있다. 최근 많은 기능성게임 관련 연구에서 게임에 대한 다양한 긍정적인 성과지표를 통해 기능성게임에 대한 순기능에 대해 강조하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 다양한 기능성게임 성과지표 중에서도 기능성게임을 통해 사용자의 지식성과에 영향을 끼친 연구들에 대해 살펴보고자 한다. 이를 통해 각 분야에서의 지식습득 연구에 대해 살펴보고 이를 평가하기 위한 평가방법론에 대해 살펴보고자 한다.

• Clinical and Experimental Pediatrics
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• 제65권5호
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• pp.239-249
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• 2022

Cells survive and proliferate through complex interactions among diverse molecules across multiomics layers. Conventional experimental approaches for identifying these interactions have built a firm foundation for molecular biology, but their scalability is gradually becoming inadequate compared to the rapid accumulation of multiomics data measured by high-throughput technologies. Therefore, the need for data-driven computational modeling of interactions within cells has been highlighted in recent years. The complexity of multiomics interactions is primarily due to their nonlinearity. That is, their accurate modeling requires intricate conditional dependencies, synergies, or antagonisms between considered genes or proteins, which retard experimental validations. Artificial intelligence (AI) technologies, including deep learning models, are optimal choices for handling complex nonlinear relationships between features that are scalable and produce large amounts of data. Thus, they have great potential for modeling multiomics interactions. Although there exist many AI-driven models for computational biology applications, relatively few explicitly incorporate the prior knowledge within model architectures or training procedures. Such guidance of models by domain knowledge will greatly reduce the amount of data needed to train models and constrain their vast expressive powers to focus on the biologically relevant space. Therefore, it can enhance a model's interpretability, reduce spurious interactions, and prove its validity and utility. Thus, to facilitate further development of knowledge-guided AI technologies for the modeling of multiomics interactions, here we review representative bioinformatics applications of deep learning models for multiomics interactions developed to date by categorizing them by guidance mode.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권10호
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• pp.3230-3255
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• 2022

Causality mining in NLP is a significant area of interest, which benefits in many daily life applications, including decision making, business risk management, question answering, future event prediction, scenario generation, and information retrieval. Mining those causalities was a challenging and open problem for the prior non-statistical and statistical techniques using web sources that required hand-crafted linguistics patterns for feature engineering, which were subject to domain knowledge and required much human effort. Those studies overlooked implicit, ambiguous, and heterogeneous causality and focused on explicit causality mining. In contrast to statistical and non-statistical approaches, we present Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) integrated with Multi-level Feature Networks (MFN) for causality recognition, called BERT+MFN for causality recognition in noisy and informal web datasets without human-designed features. In our model, MFN consists of a three-column knowledge-oriented network (TC-KN), bi-LSTM, and Relation Network (RN) that mine causality information at the segment level. BERT captures semantic features at the word level. We perform experiments on Alternative Lexicalization (AltLexes) datasets. The experimental outcomes show that our model outperforms baseline causality and text mining techniques.

• 수완나부미
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• 제11권1호
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• pp.41-70
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• 2019

As a response to Peter Jackson's call for a Southeast Asian Area Studies beyond Anglo-America, this paper argues that the achievement of this salient objective hinges on an understanding of the idea of positionality and what it entails. Drawing from reflections from Filipino scholars, positionality can be understood not merely as one's determination through geographic location or self-knowledge of one's condition within the politics of knowledge production; rather, it is the power and opportunity to claim a place from which one understands reality in one's own terms, and the capacity to effect influence within her intellectual domain. In redefining positionality as such, one realizes that crucial to establishing Southeast Asian Area studies beyond Anglo-America is acknowledging the importance of the vernacular in the production and circulation of knowledge, as well as the constant danger of English as the global lingua franca, established in the guise of an advocacy that resolves unevenness by providing equal opportunity for all intellectuals to gain "global prominence." This paper argues that, instead of trying to eradicate unevenness, one can acknowledge it as the condition of being located in a place and as a privileged position to think and create beyond the shadow of Anglo-American theory.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.29-35
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• 2005

숙련된 세포유전학자가 수행하는 염색체 분석과 진단 작업은 반복적이고, 시간 소비적이며, 많은 비용이 요구된다. 이러한 이유로, 전문가를 대신하여 염색체 분석에 필요한 정보를 얻을 수 있도록 웹을 이용한 염색체 지식 베이스 기반 지능형 에이전트를 개발하였다. 즉, IF-THEH 생성규칙으로 이루어진 지식 베이스에서 정상 염색체와 비정상 염색체를 하나의 지식 영역으로 구성하고, 추론을 통해 염색체를 분석하고 진단결과를 제시하였다. 연구에 사용한 데이터는 GTG 방법으로 분염된 중기 말초혈액과 양수샘플을 핵형분류하여 얻은 2,736환자 증례의 정상 염색체와 259환자 증례의 비정상 염색체들로 구성하였다. 구축된 염색체 지식 베이스 기반 인텔리전트 에이전트는 정상 염색체와 비정상 염색체의 분석을 통해 다양한 형태학적 정보를 제공하고, 사용자와 시스템간의 상호작용을 통하여 염색체 분석과 진단을 협의할 수 있는 장점들을 지닌다.

• 시스템엔지니어링학술지
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• 제13권2호
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• pp.49-56
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• 2017

Implementation of Model-based Systems Engineering(MBSE) depends on a model supporting efficient communication among engineers from various domains. And SysML is designed to create models supporting MBSE but unfortunately, SysML itself is not practical enough to be used in real-world engineering projects. SysML is designed to express generic systems and requires specialized knowledge, so a model written in SysML is less capable of supporting communication between a systems engineer and a sub-system engineer. Domain Specific Languages(DSL) can be a great solution to overcome the weakness of the standard SysML. A SysML based DSL means a customized SysML for a specific engineering domain. Unfortunately, current researches on SysML Domain Specific Language(DSL) for the plant engineering industry are still on the early stage. So as the first step, we have developed our own SysML based Piping & Instrumentation Diagram (P&ID) creation environment and P&ID itself of a specific plant system, using a widely used SysML authoring tool called MagicDraw. P&ID is one of the most critical output during the plant design phase, which contains all information required for the plant construction phase. So a SysML based P&ID has a great potential to enhance the communication among plant engineers of various disciplines.

• 한국초등수학교육학회지
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• 제16권2호
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• pp.253-267
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• 2012

본 연구는 창의성이 발현되는 인지적 과정이 무엇인지에 대한 관점을 이론적으로 고찰한 후, 이를 토대로 수학적 창의성을 계발하고 측정하는데 바람직한 과제와 수업 방향을 제시하는 것을 목적으로 한다. 먼저, 창의성에 대한 영역-특수적 관점과 영역-일반적 관점을 이론적으로 고찰하였다. 창의성 발현에 대한 이 두 관점은 이론적 논의에 그치지 않고 수학적 창의성을 계발하고 신장시키기 위해 고안된 과제와 프로그램에 영향을 미친다. 창의성에 대한 교육학적 고찰에서는 수학적 창의성을 검사하고 계발하기 위한 과제와 수업 프로그램이 구비해야할 조건을 이론적으로 탐색한 후, 이를 바탕으로 실제 수학 수업에서 활용가능한 과제와 수업 사례를 제시하였다. 이 연구의 핵심적인 결론은 창의성의 발현되는 과정에 대한 연구는 수학적 창의성 연구의 핵심이 되어야 하며, 아울러 확산적 사고는 수학적 창의성 계발을 위한 필요조건이지만 충분조건은 될 수 없으므로, 수학적 창의성을 계발하기 위해서는 일반화, 추상화 등 다양한 수학적 추론과 수학적 지식을 고려할 필요가 있다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제33권1호
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• pp.69-81
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• 2014

This study was to find out the effects of out-of-class environmental experience learning on elementary students' environmental literacy. For this study, we developed and applied environmental education program utilizing out-of-class facilities and ecological park for the 5th-grade students. The subjects of this study were the 5th grade students of an elementary school located in Si-hung city. The study was carried out for two groups, an experiment group of 29 students and control group of 29 students. The education program using out-of-class environmental experience learning was provided to the experiment group while lecture-oriented education program was provided to the control group. The questionnaire used in this study to assess the environmental literacy of the study objects consists of 41 questions under 4 domains (knowledge, emotion, skill, behavior). After observing and analyzing the effects of out-of-class environmental experience learning on students' environmental literacy, we found that the program using the out-of-class environmental experience learning posed greater impacts than lecture-oriented program. By domains, environmental literacy in 3 domains illustrated positive improvement. In particular, skill domain illustrated much more improvement in environmental literacy. But, domain of behavior didn't illustrated improvement in environmental literacy. The result of this study signified that the out-of-class environmental experience learning has positive and effective impact on the environmental literacy. And out-of-class environmental experience learning is more suitable to improve the skill domain of the environmental literacy than lecture-oriented learning. But, it is couldn't improve the domain of behavior. Therefore, in order to improve behavior domain, the program must apply with effective evaluation and home training.

• 과학교육연구지
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• 제33권1호
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• pp.31-43
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• 2009

본 연구는 창의성의 영역 특수적인 입장에서 과학적 창의성을 다룬 논문들을 내러티브 리뷰의 방법을 사용하여 탐색한 것이다. 창의성을 바라보는 2가지 입장 중에서 한 가지인 영역 특수적인 입장은 창의성에 대해 "그 아동이 얼마나 창의적인가?"라는 창의성의 일반적인 입장에서 "그 아동은 어느 영역에서 창의적인가"라는 영역 특수적인 접근방법으로 창의성을 바라보는 것이다. 이러한 관점에서 본 연구는 과학을 바라보았을 때, 과학적 창의성은 어떻게 정의될 수 있으며, 또 어떤 구성 요인들로 이루어졌는가를 탐색해 본 연구이다. 과학적 창의성 관련 논문들에 대한 리뷰를 통해 본 연구는 과학적 창의성은 과학적인 지식을 바탕으로 논리적이고 분석적인 사고를 통해 새롭고 적절한 것을 찾아내는 능력으로 정의할 수 있었으며, 과학적 창의성의 구성 요인은 정의적, 인지적, 환경적 요인으로 나눠 살펴본 결과, 영역 특수적인 관점에서 가장 두드러지게 차이를 보이는 과학적 창의성의 인지적 요인은 과학 관련 지식, 과학 탐구과정, 문제 발견력, 문제 해결력 등으로 구성되어짐을 알 수 있었다. 이러한 과학적 창의성에 대한 논의는 보다 과학적 창의성에 대한 실증적인 연구에 대한 좋은 길잡이가 될 것으로 사료된다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.37-48
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• 2009

가정용 서비스 로봇들은 사용자들에게 다양한 시간 추론 서비스들을 제공할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 영역-독립적인 인공지능 계획기를 이용하여 이러한 시간 추론 서비스를 효과적으로 구현하는 방법을 제안한다. 영역-독립적인 인공지능 계획기를 이용하여 시간 추론 서비스를 개발하기 위해서는 다양한 실세계 시간 제약들을 어떻게 하나의 계획 영역 정의 언어로 표현하느냐 하는 지식 공학적 문제뿐만 아니라, 인공지능 계획기와 서비스 소비자 사이의 인터페이스를 어떻게 구현하여야 하느냐 하는 시스템 설계 문제를 함께 해결하여야 한다. 본 논문에서는 가정용 서비스 로봇이 고려해야 하는 하나의 예제 시나리오와 전형적인 시간 제약들을 제시하고, 이들을 표준 계획 영역 정의 언어로 표현하는 방법을 제시한다. 또한 본 논문에서는 새로운 시간 추론 서비스를 효율적으로 생성하고 제공하기 위해, 인공지능 계획기를 기초로 하나의 서비스 에이전트를 구현하는 방법에 대해서도 설명한다.