• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2004년도 동계학술대회
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• pp.413-421
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• 2004

지식 정보화 시대의 새로운 교육 패러다임의 변화에 따라 웹을 통하여 정보와 아이디어를 서로 공유할 수 있는 사회적 상호작용이 요구되고 있다. 이러한 사회적 상호작용을 증진시키기 위해서는 다양한 사회적 상호작용 도구를 제공할 수 있는 웹 기반협동학습 시스템이 필요하다. 따라서 이 논문에서는 사회적 상호작용을 증진시키기 위해서 웹 기반 협동학습 환경을 쉽게 구성할 수 있도록 재사용 가능한 협동학습객체 모형을 SCORM을 기반으로 설계하였다. 협동학습객체 모형을 필드와 메소드, 속성으로 구성하였다. 필드는 상호작용을 통해 발생된 상호작용 결과를 저장하기 위해 데이터 모델로 구현하였으며, 메소드는 상호작용 결과를 LMS에 전달하는 방법을 제공하기 위해 API 함수로 구현하였다. 또한 협동학습객체의 속성은 접근성, 다형성, 포장성, 제어성으로 구분하여 각각 베타데이터, 계열화, 패키지, 런치를 통해 구현하였다. 이러한 협동학습객체는 학습 내용과 결합하여 하나의 협동학습 활동을 구성하게 되고, 이렇게 구성된 협동학습 활동을 계열화함으로써 교수 학습 설계가 이루어진다.

• 대한교통학회지
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• 제22권6호
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• pp.67-77
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• 2004

본 연구는 구간검지체계의 GPS 프로브 원시데이터의 1차 기공을 위한 평균화과정에 있어 발생할 수 있는 문제점으로 이상치 문제에 대해 검토하고 있다. 이상치의 미 제거는 구간검지의 수집 및 가공 신뢰도를 저하시킬 수 있으므로 이상치에 대한 부문을 수집 주기별로 판단하여 제거해 주어야 한다. 연구에서는 이상치 제거 알고리즘으로 ARIMA 모형을 적용시켜 실시간적 신뢰구간 추정과정들을 검토해 보았다. 이러한 ARIMA 모형의 적용하기 위해 서울시 10개의 도로구간의 GPS 프로브 기반의 교통데이터에 대하여 모수 추정 기간 등을 변화시키면서 이상치 제거 개수들을 확인하였다. 모든 링크는 IMA(1,1)모형으로 모형이 식별이 되었으며, 모수 추정의 경우 추정기간이 짧아질수록 이상치 제거율이 낮아지는 즉 교통흐름에 보다 민감한 경향을 보이는 결과를 가져왔다. 이상치로 제거된 각 개별 원시 데이터의 확인이 불가하여 모형의 신뢰도 평가는 불가하여 모형의 우수성은 입증되지 못 하였으나 본 연구의 결과 수집 데이터 측면에서의이상치 제거의 모형으로서 시계열 모형이 적절하게 이용 가능할 것으로 판단된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.956-959
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• 2020

본 연구에서는 아파트를 대표할 수 있는 내·외적 데이터를 수집하고 인공지능 기술들을 활용하여 아파트 가격을 예측하는 시스템을 구축하고자 한다. 구체적으로 웹크롤링 기법을 통해 수집한 아파트 내·외적 데이터의 변수들에 대한 특성 선택(Feature Selection)을 수행하였고, 다양한 인공지능 기법을 활용하여 부동산 가격 예측 모형을 개발하였다. 아파트 가격 예측 모형 생성을 위해 Linear Regression, Ridge, Xgboost, Lightgbm, Catboost 등의 기계학습 알고리즘을 사용하였고, RMSE를 사용하여 각 예측 모형 간의 성능 비교를 수행하였다. 가장 성능이 좋은 예측 모형은 Xgboost기반 예측 모형이였으며, RMSE값이 약 0.0366으로 가장 낮았으며 테스트 데이터에 대한 정확도는 약 95.1%였다.

• 한국기록관리학회지
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• 제21권1호
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• pp.211-230
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• 2021

이 연구는 민중가요가 장기·영구적으로 보존되고 이용될 수 있도록 OAIS 참조모형에 기반한 민중가요 메타데이터 설계를 하는 것이다, 이를 위해 문헌과 관련 기술표준 등을 조사하여 민중가요의 일반적 성격을 파악하고 민중가요 창작자와 연구자의 의견을 받아 기록물의 유형, 기록물의 장기보존 방법 및 표준, OAIS 참조모형과 각 패키지에 구성되는 메타데이터 요소를 확인하였다. 연구결과 1) 민중가요는 사회적 변혁을 위한 목적으로 창작되었고 비상업적 특성으로 상업성을 목적으로 하는 대중가요와의 차이점을 지니는 문화유산이다. 2) 민중가요 기록물의 유형을 확인하고 그 기록물의 유형에 부합하는 장기보 존체계는 OAIS 참조모형을 토대로 하였다. 3) 민중가요 기록물의 특성과 맥락성, 원질서를 존중하는 방안으로 메타데이터를 편집하여 OAIS 참조모형을 적용하였다. 4) 민중가요 기록물에 부합하는 정보패키지 메타데이터 요소를 도출하고, 이 요소들을 한국의 대표적인 민중가요인 '임을 위한 행진곡'에 적용하였다.

• 경영정보학연구
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• 제24권1호
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• pp.105-123
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• 2022

신용리스크 관리에 해당하는 부도예측모형은 기업에 대한 신용평가라고도 볼 수 있으며 은행을 비롯한 금융기관의 신용평가모형의 기본 지식기반으로 새로운 인공지능 기술을 접목할 수 있는 유망한 분야로 손꼽히고 있다. 고도화된 모형의 실제 응용은 사용자의 수용도가 중요하나 부도예측모형의 경우, 금융전문가 혹은 고객에게 모형의 결과에 대한 설명이 요구되는 분야로 설명력이 없는 모형은 실제로 도입되고 사용자들에게 수용되기에는 어려움이 있다. 결국 모형의 결과에 대한 설명은 모형의 사용자에게 제공되는 것으로 사용자가 납득할 수 있는 설명을 제공하는 것이 모형에 대한 신뢰와 수용을 증진시킬 수 있다. 본 연구에서는 머신러닝 기반 모형에 설명력을 제고하는 방안으로 설명대상 인스턴스에 대하여 로컬영역에서의 설명을 제공하고자 한다. 이를 위해 설명대상의 로컬영역에 유전알고리즘(GA)을 이용하여 가상의 데이터포인트들을 생성한 후, 로컬 대리모델(surrogate model)로 연관규칙 알고리즘을 이용하여 설명대상에 대한 규칙기반 설명(rule-based explanation)을 생성한다. 해석 가능한 로컬 모델의 활용으로 설명을 제공하는 기존의 방법에서 더 나아가 본 연구는 부도예측모형에 이용된 재무변수의 특성을 반영하여 연관규칙으로 도출된 설명에 도메인 지식을 통합한다. 이를 통해 사용자에게 제공되는 규칙의 현실적 가능성(feasibility)을 확보하고 제공되는 설명의 이해와 수용을 제고하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 블랙박스 모형인 인공신경망 기반 부도예측모형을 기반으로 최신의 규칙기반 설명 방법인 Anchor와 비교하였다. 제안하는 방법은 인공신경망 뿐만 아니라 다른 머신러닝 모형에도 적용 가능한 방법(model-agonistic method)이다.

• 한국조사연구학회:학술대회논문집
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• 한국조사연구학회 2001년도 춘계학술논문발표대회 발표논문집
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• pp.45-56
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• 2001

복합표본조사 데이터 분석에서 회귀모형 접근법은 크게 표본설계 기반 접근법(design-based approach)과 일반화 추정 방정식 접근법(generalized estimating equations approach)으로 구분된다. 본 논문은 이들 접근법과 모형기반 접근법을 비교하여 설명하고, 각 접근법에서 표본설계가 모수 추정에 미치는 영향을 설계 효과와 가중치 효과 분석을 통해서 살펴보았다.

• 한국과학교육학회지
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• 제40권6호
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• pp.657-670
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• 2020

지식정보화 사회가 되면서 기존과는 다른 유형의 사회 문제들이 발생하고, 이를 파악하고 해결하는데 필수적인 역량으로 지식정보처리역량을 꼽을 수 있다. 지식정보처리역량은 정보의 수집과 분석, 활용을 할 수 있는 역량으로 학문 분야에 따라 그 적용이 달라질 수 있으므로 일반 소양적인 측면과 교과 맥락적인 측면으로 나누어 교육할 수 있다. 과학에서의 지식정보처리역량 함양 교육은 이제까지는 일반 소양적인 측면에서 주로 실행됐으므로, 과학 탐구 활동을 통해 교과 맥락적인 측면에서의 교육이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 학교 현장에서 일반적으로 적용 가능한 지식정보처리함양을 위한 데이터 기반 과학탐구 모형과 수업전략을 개발하였다. 모형과 수업전략은 설계·개발 연구방법론에 따라 문헌연구를 바탕으로 모형과 수업전략을 1차 개발하고 전문가의 조언을 듣는 내적 타당화 과정과 실제 현장에 적용하는 외적 타당화 과정을 통해 수정, 개선하여 완성하였다. 자원기반학습 이론을 바탕으로 과학탐구 모형, 데이터 과학의 특징, 통계적 문제 해결력 모형에 대한 문헌 연구를 실시하였고, 전문가 5인의 자문을 받아 CVI, IRA 값을 구하고 면담을 통해 모형과 전략을 개선하였으며 두 번의 외적 타당화 과정을 거치며 현장 적용성 높은 모형과 전략을 완성하였다. 본 연구에서 개발한 모형은 탐색적 과학 데이터 분석 탐구모형(Exploratory Scientific Data Analysis Inquiry Model, 이하 ESDA 탐구모형)으로 학교의 상황에서 실행가능한 도구를 먼저 선택하고 데이터를 수집하며, 그 후 분석 과정에서 질문을 찾고, 이를 새로운 가설로 설정하여 또 다른 탐구를 진행하는 형태를 갖는다. 수업 전략은 최종 7가지 원리로 세분화 되었는데, 도구 탐색의 원리, 실생활 데이터 수집의 원리, 데이터 변형의 원리, 데이터 해석의 원리, 문제 구체화의 원리, 문제 해결의 원리, 표현과 공유의 원리이다. 각 원리는 탐구 모형과 연계되어 있으며, 교수 전략 뿐 아니라 탐구를 수행할 수 있는 환경 구성의 조건을 포함하고 있어 현장 적용성을 높이고자 하였다. 본 연구는 일반적인 대규모의 학생을 대상으로 양적 연구를 실시하지 못했다는 한계가 있으나 지식정보처리 역량을 과학탐구의 관점에서 접근하여 실제적 모형과 전략을 개발했다는 점에서 의의가 있다.

• 한국정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국정보시스템학회 2005년도 추계학술대회 발표 논문집
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• pp.119-129
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• 2005

현재의 이동통신시장은 시장의 포화상태로 인해 신규 고객의 확보보다는 기존 고객의 유지에 마케팅 활동을 강화하고 있다. 본 연구에서는 이탈고객관리(churn management)를 위한 방안으로 데이터마이닝 기법에 기반하여 고객을 등급별로 세분화하였다. 이동통신 고객데이터를 활용하여 로짓모형, 인공신경망, SVM 등을 이탈고객 예측모형을 개발하였고, 각 모형별 성과를 통계적으로 비교하였다. 이탈고객 예측모형을 통해 고객의 이탈가능성을 등급화하여 등급별 이탈확률과 점유율, 적중률을 산출하였다. 제안된 고객등급화 방법을 통해 이동통신사들은 고객의 이탈확률에 따른 차별화된 마케팅 전락을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2011년도 동계학술대회
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• pp.211-217
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• 2011

소셜 네트워크 서비스의 부각과 다매체 환경에서의 사용자 참여 확대와 같은 최근 IT 기술 환경의 변화로 이러닝 시스템 역시 다양한 환경에서 변화하고 있다. 메타데이터는 시스템 간의 상호운용성을 위한 데이터의 규약이며, 이러닝 메타데이터는 국내외 기판에 의해 표준화가 이루어지고 있으나, 주변 환경의 다양한 변화를 고려하는 메타데이터 요소의 제안이 요구되는 상황이다. 본 논문에서는 지능형 학습 시스템을 위한 메타데이터 모형을 분석 및 설계하는 방법을 연구 제안하고, 표준 메타데이터인 KEM 3.0을 기반으로 향후 필요할 것으로 예상되는 메타데이터 요소의 요구사항을 도출하였다. 도출된 요구사항을 바탕으로 요구사항을 중요도에 따라 분류할 수 있는 카노 모형에 따라 3-Layer 모델로 설계하였다. 향후 본 논문의 모형 설계를 기반으로 이러닝 기술 환경의 변화를 반영한 지능형 학습 시스템을 개발하여 국제적 표준화로 발전되기를 기대한다.

• 한국조사연구학회:학술대회논문집
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• 한국조사연구학회 2001년도 춘계학술대회
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• pp.73-86
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• 2001

본 논문은 복합표본조사 분석에서 회귀모형 접근법으로 사용되는 모형 기반 접근법, 설계 기반접근법과 일반화 추정 방정식 접근법을 설명하고, 이들을 실증적으로 비교한 것이다. 또한 설계 기반 접근법과 일반화 추정 방정식 접근법에 대해서 설계효과와 가중치 효과 분석을 통해서 표본 설계가 모수 추정에 미치는 영향을 살펴보았다.