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저자정보
전응섭 (인덕대학) 장용식 (한신대학교) 권영대 (경기도 산림환경연구소) 고청심 (숭실대학교) 김용남 (엠비즈테크)
저널정보
한국지능정보시스템학회 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 한국지능정보시스템학회 2010년 추계학술대회
발행연도
2010.11
수록면
256 - 266 (11page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2014

스마트폰을 이용한 유러닝 곤충관찰학습에 있어서 유사곤충 추론검색기법의 사용자 만족도 분석
전응섭 한국컴퓨터정보학회논문지 2014.01 학술저널

2010

스마트폰 기반의 U-러닝 관찰학습을 위한 곤충종 식별 추론체계
전응섭 ,  장용식 ,  권영대 외 2명 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2010.11 학술대회자료

초록· 키워드

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환경 생태 교육에서 곤충 종에 대한 식별은 곤충에 대한 관심과 보호에 매우 중요한 관찰학습의 동인이 된다. 일반적으로 자연 생태계에서 서식하는 곤충 종에 대한 관심은 관찰 학습자 주위에 서식하는 곤충의 모습에서 인식된 모양과 개체의 특징을 기준으로 각 개인의 지식범위 안에서 곤충 종을 식별하게 되는데, 비전문가인 학생 및 일반인들은 곤충 종 식별을 위한 전문 지식의 부족과 관찰 오류로 식별의 한계에 부딪히게 된다. 이는 학습 의욕의 감소, 곤충에 대한 무관심과 몰이해로 이어져서 환경 생태계에서 차지하는 곤충 종의 중요성과 역할 그리고 생태학적 종 다양성 보존과 국가적 생물자원 활용의 극대화에 커다란 장애요소로 작용될 수 있다.
본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해, 비전문가들이 곤충 관찰 현장에서 스마트폰을 이용하여 쉽게 곤충 종을 식별할 수 있는 U-러닝 기반의 콘텐츠, 이를 효율적으로 학습할 수 있는 관찰분류 체계, 그리고 추론검색 방법을 제시하였다. 관찰분류는 목, 과, 종의 식별을 위해 29개의 관찰속성으로 구성하고, 추론을 위해 관찰정보에 의한 전방향 추론 절차와 유사도를 제안하였다. 본 연구의 추론검색 효과를 검정하기 위해, 현재 생물정보 사이트들이 제공하는 일반적인 분류 검색방법과 비교하여, 추론검색방법이 효과적이며 곤충 종에 따라 더 효율적임을 보였다.
#그린 IT #생태환경 #곤충 종 #스마트 폰 #U-러닝 #분류체계 검색 #추론검색

목차

Abstract
1. 서론
2. 문헌연구
3. 곤충 종 추론검색
4. 곤충 종의 추론체계
5. 프로토타입 시스템의 성과측정
6. 결론
Acknowledgments
참고문헌

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