본 논문에서는 교육용 컨텐츠 추천시스템의 정확도를 향상시키고자 사용자 모델 정보를 활용하여 기존의 협업여과 방법의 유사도 재산을 보완함으로써 추천의 정확도를 향상시키는 방법을 제안하고자 한다. 협업여과방법은 사용자의 평가와 비슷한 선호도를 가지고 다른 사용자의 평가를 기반으로 제품이나 항목을 예측하고 이를 사용자에게 추천한다. 그러나 협업여과방법은 일정 수 이상의 상품이나 항목에 대한 평가가 이루어져야 하며, 사용자의 평가가 적은 경우 희소성으로 인한 평가의 정확도가 낮아지는 단점을 기지고 있다. 본 논문에서는 인구 통계 정보를 이용한 가상 평가 점수를 반영하여 유사도 계산시 희소성을 낮춰 예측의 정확도를 향상시키고자 한다.
본 논문은 신재생에너지와 전기자동차의 보급이 활발한 제주시에서 태양광 발전량과 기후변화 기록들을 활용할 수 있는 데이터처리 프레임워크를 구축하고 인공신경망으로 태양광 발전량 예측모델을 구축한다. 이 인공신경망 모델은 일조시간, 일사량, 전운량 등을 입력 노드로 설정하고 일별 생산량을 출력 노드로 설정한다. 가장 상관관계가 높은 발전기 3개에서 학습 패턴을 추출하였으며, 모든 대상 발전기에 대해 최대 평균 오류율은 평균 36.7 %를 보이고 있다.
미세먼지로 인한 대기오염 및 인체 영향에 대한 많은 발표로 인해 미세먼지 예보는 많은 대중의 관심을 받고 있다. 이로 인해 통계 모델링 기법과 함께 기계학습 기법을 사용하여 미세먼지 예보 정확도를 올리기 위한 다양한 노력이 수행되고 있다. 본 논문에서는 미세먼지 예측을 위해 다층 퍼셉트론 신경망을 활용한 미세먼지 AQI 지수 예측을 수행한다. 이를 위해 다수의 연구에서 공통적으로 사용된 기상 인자와 미세먼지 농도값을 이용하여 예측 모델을 설계하고 4단계의 미세먼지 AQI 예측 정확도를 비교한다.
농촌생활 전반에 대한 생활수준 진단과 농촌주민들의 의식과 욕구를 정확하게 파악하여 미래 농촌생활의 모습을 예측하는데 있어서 종합적인 지표 및 표준화된 실태에 관한 통계자료는 필수적이라 할 수 있다 그러나 우리 나라에서 생산되고 있는 공식통계 중 농촌생활을 종합적으로 다루고 있는 자료는 미흡한 실정이다. 이러한 필요성에 의해 농촌생활연구소에서는 1994년 농촌생활지표를 인구 및 사회, 식생활, 건강생활, 주거 및 환경, 가정경제, 교육 및 교양, 여가생활, 가족생활 등 8개 부문을 기본틀로 하여 1994년, 1999년 두 차례에 걸쳐 $\boxDr$농촌생활지표$\boxUl$ 집을 발간한 바 있고, 2000년부터는 이들 지표 중 기존 통계자료 이용이 불가능한 82종의 지표항목에 대해 3년 주기로 직접조사를 통해서 자료를 생산하게 되었다. 여기서는 2002년에 조사한 주거 및 환경. 가정경제, 교육 및 교양부문 중, 교육 및 교양부문의 조사결과를 제시 하고자 한다.
가족소득은 어머니의 교육수준과 밀접하게 관련되어 있다는 이전의 많은 연구들에 근거하여, 세대간 교육수준 순환의 가정하에 두 문제점들이 제기되었다 : (a) 어머니의 교육수준이 학령기 아동의 학업성적을 예측할 수 있는가? (b) 만약 예측되어진다면, 교육수준의 역순환은 부모의 경제적 수준상태에 의하여 이러한 영향을 상쇄시킬 수 있는가? 아동발달에 대한 보다 나은 이해를 추구하고자 종단적 데이타를 사용하였다. 즉, 아동이 2살일 때 부모의 경제적 수준상태가 측정되어졌으며, 아동들이 초등학교 1학년이 되었을 때 다시 담임선생에 의한 아동의 학업성적이 측정되어졌다. 이러한 데이타는 Structure equation modelling analyses 통계분석법을 이용하여, 본 연구는 어머니의 교육수준이 아동의 초등학교 1학년 때의 학업성적을 예측한다는 것을 검증하였으며, 이러한 관계는 부모의 경제적 수준상태에 의하여 상쇄될 수 있다는 것이 밝혀졌다. 그러므로, 이 연구는 어머니의 저교육수준에 따른 아동의 열등한 학업성적 순환고리는 부모의 경제적 수준의 영향에 의해 깨어질 수 있다는 가능성을 밝혀주었으며, 아동기 발달의 한 경로를 분명히 제시하였다.
대학이 산업수요 맞춤형 인재양성 교육체계를 갖추어 나가기 위해서는 수요자의 입장에서 교육과정을 분석하고 개선해 나갈 필요가 있다. 이러한 취지에서 본 논문은 화재위험성 예측평가분야 교육과정의 전공 적합도를 평가하기 위해 소방관련 산업체 종사자를 대상으로 수요조사를 하였으며 그 결과를 토대로 기술통계분석, 요인분석, 군집분석 그리고 일원분산분석을 실시하였다. 분석 결과, 소방관련 산업체 종사자들은 화재위험성 예측평가 분야의 교육과정이 전공에 적합하다고 평가하였다. 그리고 화재위험성 예측평가분야의 교과목 중 전공기초과목과 전공공통과목의 필요성을 크게 인식하고 있었다. 이러한 분석결과는 향후 지속적으로 교육과정을 개선해 나가는데 기초자료로 활용할 계획이다.
최근 관심을 받고 있는 피지컬 컴퓨팅 교육은 하드웨어와 소프트웨어 요소를 통합하여 의미 있고 창의적인 산출물을 개발함으로써, 과학적 탐구 태도를 함양시키는 데 효과적인 교육의 형태이다. 이에 본 연구는 피지컬 컴퓨팅 교육에서 주요 학습성과 변인으로 거론되는 과학적 탐구 태도를 교육성과 변인으로 상정하고, 이를 예측하는 요인을 규명하고자 과학경험, 교육지원, 학습몰입을 예측변인으로 상정하여 이들 변인의 예측력을 확인하였다. 이를 위해 초등학교 4학년에서 6학년인 영재교육프로그램 참가자 64명을 대상으로 피지컬 컴퓨팅 교육을 실시하여 자료를 수집하였다. 수집된 자료는 기술통계, 상관분석, 다중회귀분석 및 매개분석을 통해 분석되었다. 연구 결과, 과학경험과 학습몰입은 교육성과인 과학적 탐구 태도를 유의하게 예측하는 것으로 나타났다. 또한 학습몰입은 과학경험과 과학적 탐구 태도, 교육지원과 과학적 탐구 태도 사이를 매개하는 것으로 나타났다. 이를 기반으로 피지컬 컴퓨팅 교육에서 과학적 탐구 태도 향상을 위해 과학경험 기회의 제공, 긍정적 교육지원의 필요, 학습몰입 촉진을 위한 전략이 필요함을 제안하였다.
본 연구에서는 초보운전자의 교통사고 위험성을 줄이고 초보운전자 교육프로그램 개발의 기초자료를 제공하기 위하여 초보운전자에 대한 심리적 특성 및 운전행동에 관한 분석을 실시하였다. 이때 초보운전자의 심리적 부분은 위험인식정도 및 교통상황 이해도를 확인하는 설문조사를 실시하였으며 주 내용은 위험예측 및 예측불허행동에 관한 특성별 범주로 분류하여 파악하였다. 그리고 차량시뮬레이터를 활용하여 초보 및 일반운전자와의 운전행동 특성을 비교 분석하고 통계결과를 토대로 초보운전자의 실제 운전행동에 있어서의 안전진단과 교통안전교육 기초연구의 방향성을 제시 하였다. 본 연구 분석결과, 운전자의 위험예측, 과속, 위반, 정보제공생략, 갑작스러운 변화, 사고건수 모든 부분에서 초보운전자가 일반운전자에 비해 높은 평균값이 나타났다. 또한 초보운전자가 일반운전자에 비해 통계적으로 유의한 위험수준을 보여주었는데 확인된 대상은 위험예측능력, 위반, 갑작스러운 변화, 교통사고건수이었고 그 이외의 과속 수준과 정보제공생략 수준은 초보운전자와 일반운전자 모두 유사한 결과를 보여주었다. 그리고 차량시뮬레이터 실험 결과는 초보운전자가 일반운전자들에 비해 전반적으로 운전 수행능력이 저조한 것으로 나타났다. 특히 충돌횟수에서의 확연한 차이를 보여주었는데 이는 초보운전자들이 일반운전자들에 비해 복잡한 도로교통 상황에서 운전경험과 학습능력이 부족하기 때문인 것으로 판단된다. 한편 초보운전자들은 일반운전자들에 비해 속도조절 능력, 위험예측 능력, 도로교통상황에 대한 인식 및 대처능력 등 전반적인 운전기술의 부족으로 인해 주행안정성이 낮은 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 초보운전자들이 일반운전자에 비해 안전운전교육 학습기회의 결여와 운전경험 미숙 등에 따른 것으로 판단되며 운전 상황에 대한 위험예측능력이 낮은 것으로 해석할 수 있다. 결론적으로 이러한 분석결과는 실제 운전상황에서 초보운전자 자신뿐만 아니라 타인에게도 위험 요소로서 작용할 가능성이 높으므로 적절한 안전대책이 필요한 것으로 판단된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권3호
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pp.503-511
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2010
본 연구의 목적은 연령진급률 혹은 학년진급률을 추정하기 위한 방법으로 비례법을 사용한 이동평균법에 의한 알고리즘을 제시하는데 있다. 학년진급률에 따른 학생 수 추계방법으로, 이동평균법과 비례이동평균법에 의한 추정방법을 제시하고, 2027년까지의 서울시의 고3학생 수를 추정하여, 한국교육개발원의 2005년, 2006년, 2007년의 로지스틱함수 추정에 의한 고3학생 수 예측결과와 비교 분석하였다. 본 연구의 결과 출생아수의 분포와 비교하여 볼 때, 본 연구에서 제시된 비례이동평균법과 이동평균법의 예측결과가 한국교육개발원의 2005년, 2006년, 2007년의 고3학생 수의 예측결과보다 더 신뢰성이 있는 것으로 나타난다.
이 연구는 유아교육기관의 어플리케이션 사용에 대해 학부모 관점에서 만족도와 활용도를 분석하였다. 연구 대상은 경기도 소재 5개 사립유치원에 자녀를 둔 학부모로 최종 443부 자료를 분석하였다. 인구 통계적 기술통계, t검정, F검정 통계분석방법으로 이용에 따른 만족도, 활용도 차이를 확인하였고, 각 만족도 하위요인과 활용도 변수 간 영향 관계의 검증은 중다회귀분석을 통해 분석하고 시사점을 제시하였다. 분석결과 첫째, 학부모의 직업 유무에 따른 만족도와 활용도 차이 t검정 결과, 전체 만족도에서 이용편리성, 전체 활용도에서 의사소통, 자녀관계가 통계적으로 유의한 차이가 확인되었다. 둘째, 만족도와 활용도 차이에 F검정 결과, 만족도에서 학력은 모든 변수, 이용 동기는 교육 활용 변수에서 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 활용도에서 학부모 학력은 기본생활과 전체 활용도, 자녀연령은 의사소통과 자녀관계, 이용동기는 기본생활에서 유의한 차이가 있음을 확인하였다. 셋째, 중다회귀분석 결과, 이용편리성, 의사소통, 교육활동만족도 등 모든 예측변수는 활용도 준거 변수에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었고, 상대적 기여도는 의사소통 만족이 가장 높은 것으로 나타났다. 따라서 기관용 어플리케이션을 활용하여 학부모와 활발한 의사소통 및 교육 활동에 적용 가능성을 확인하고 다양한 교육 컨텐츠 어플리케이션으로 유아기 학부모와 적극적인 의사소통과 교육활동에 활용하여 교육 효과를 극대화할 수 있음을 검증한 것에 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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