본 논문은 치아의 모양, 크기 및 턱의 모양 등과 같은 치아의 기하학적인 특징들을 사용하여 치아의 성 변별시스템에 PCA기법과 LDA기법을 각각 적용하고 두 기법을 비교분석한다. PCA기법과 LDA기법은 생체인식을 위한 주요 매핑기법으로 알려져 있다. PCA분석 기법을 적용하여 성변별의 결과 76%의 인식률이 획득되었으며, LDA분석기법은 66%의 인식률이 획득되었다. 본 연구의 결과로부터 PCA기법은 치아의 성변별에 있어 LDA기법보다 우수한 성능을 제공함을 확인할 수 있었다.
문제은행 시스템은 피험자의 조건에 따라 데이터베이스에서 문항을 추출하여 가상공간에서 평가를 수행한다. 가상 공간에서의 평가는 피험자에게 적용하는 경우 출제 빈도에 따라 운항의 난이도 및 변별력에 영향을 주게 된다 출제 빈도에 따라 난이도나 변별력이 낮아지는 문항은 출제를 제한하는 기준이 필요하다. 본 논문에서는 문항 사후 난이도와 문항 변별도를 기반으로 하여, 문항 차분 난이도를 주기적으로 측정하고 난이도 차이가 일정 수준 이상이 되는 문항에 대해 출제를 제한하는 방안과 전체 피험자에 대한 운항의 변별력을 측정하러 변별력이 떨어지는 문항을 출제자에게 문항을 수정하게 하거나 삭제하도록 하는 방안들 제안한다.
본 연구에서는 변동계수를 이용하여 DEA 모형의 변별력 평가에 적용할 수 있는 새로운 평가기준을 제시하였다. 변별력 평가를 위해 기존 연구에서 제시한 중요도와 본 연구에서 제안한 변동계수를 이용하여 변별력을 분석하였다. 다양한 DEA 모형들 중 변별력 평가를 위해 CCR-DEA, BCC-DEA, entropy, bootstrap, super efficiency, cross efficiency DEA 모형을 선정하고 실증분석을 실시하였다. 모형들의 순위상관관계를 파악하기 위해서 CCR 모형과 BCC 모형의 효율성 값과 entropy, bootstrap, super efficiency, cross efficiency 모형의 효율성 값들 간에 순위상관분석을 실시하였다. 본 연구를 통해 도출된 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 중요도와 변동계수를 이용한 모형들의 변별력 순위가 동일한 것으로 분석되어 변동계수를 DEA 모형의 변별력 평가기준으로 이용할 수 있다는 것이다. 둘째, 본 연구의 실증분석 결과에 따르면 4개 모형 중 super efficiency 모형이 변별력이 가장 높은 것으로 분석되었다. 셋째, CCR 모형과 순위상관관계가 가장 높은 모형은 super efficiency 모형으로 나타났고, BCC 모형과 순위상관관계가 가장 높은 모형도 super efficiency 모형으로 분석되었다.
본 연구의 목적은 Tanaka와 Shimojo의 제안처럼 회귀억제와 회귀촉진이 각각 두정엽 및 측두엽 경로의 정보처리와 관련성이 있는지를 검증하고 동시에 회귀억제와 회귀촉진 현상이 정보처리의 어느 단계에서 발생하는지 사건관련전위 기법을 이용하여 규명하는 것이었다. 이전 시행과 현재 시행에서 표적이 제시되는 위치의 일치성 여부에 따라서 일치조건과 불일치조건을 구별하고 탐지과제, 위치 변별과제, 색 변별과제, 방위 변별과제 수행시의 피험자의 반응시간과 사건관련전위를 측정하였다. 탐지과제와 위치 변별과제 수행 시 일치조건과 불일치조건 사이의 유의미한 반응시간 차이를 발견하지는 못하였다. 하지만, 색 변별과제와 방위 변별과제 수행 시 회귀촉진 현상을 발견하였다. 위치 변별과제 수행 시 Pz영역에서 일치조건과 불일치조건 사이의 유의미한 사건관련전위 차이를 발견하였으며 색 변별과제 과제 수행 시 T8 영역에서 두 조건 사이의 유의미한 사건관련 전위 차이를 발견하였고, 방위 변별과제 수행 시 T7/T8 영역에서 두 조건 사이의 유의미한 경향성을 발견하였다. 사건관련 전위의 차이는 특히 반응시간 전 단계에서 발견되었다. 이와 같은 실험결과는 제한적이기는 하지만 회귀억제와 회귀촉진이 정보처리 후기 단계인 반응 전 단계에서 각각 두정엽과 측두엽에서 발생할 가능성을 시사한다.
본 연구에서는 토익 시험의 정답률과 변별도에 영향을 미치는 구조적인 요인이 무엇인지 분석하기 위하여 문항 분석에서 도출된 각 파트별 코퍼스 지표들을 분석하였다. 이를 위하여 모의 토익 시험의 정답률과 변별도에 대한 코퍼스 요인들의 회귀 분석을 실시하였고, 분석 결과는 다음과 같다. 정답률에 대해서는 기초산출치중에서 word_length, no_word_sentence1, sentence_length, 정합성 지표들 중에서는 LSA_overlap_adjacent_sentences, 어휘 다양성 지표들 중에서는 MTLD_VOCD, 접속사 지표들 중에서는 All_logical_causal_connectives_incidence, 상황모형 지표들 중에서는 casual_particles_causal_verbs_Ratio, 통사적복잡성 지표들 중에서는 Minimal_Edit_Distance1, Left_embeddedness, 통사적 패턴밀도 지표들 중에서는 Infinitive_density, Preposition_phrase_density 등이 음의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 코퍼스 요인들은 토익의 정답률을 낮추는 효과가 있기 때문에 하위 레벨의 학습자들이 단기적인 학습효과를 향상시킬 수 있는 중요한 정보들을 제공해 줄 수 있을 것이다. 변별도에 대해서는 어휘 다양성 지표들 중에서 MTLD_VOCD, 접속사 지표들 중에서는 All_logical_causal_connectives_incidence, Additive_connectives_incidence, 통사적 패턴밀도 지표들 중에서는 Infinitive_density, 어휘정보 지표들 중에서는 person1_2_pronoun_incidence 등이 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 코퍼스 요인들은 변별도 증가에 영향을 주기 때문에 영어 능력 하위 그룹에 필요한 학습 프로그램을 개발하는 데 있어서 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 그릿과 열정 구인이 변별되는지를 검증하고 동, 서양 문화 간 두 구인의 관계성에 차이가 존재하는지를 알아보고자 하였다. 이를 위해 한국 대학생 208명과 미국 대학생 251명을 대상으로 다집단 요인분석을 실시하였다. 분석 결과, 형태동일성과 부분측정단위동일성이 성립하여 한국과 미국 모두에서 그릿의 두 요인인 흥미의 지속성 및 노력의 꾸준함과 열정의 두 유형인 조화열정 및 강박열정 각각이 서로 잘 구별되는 것으로 밝혀졌다. 단, 미국 대학생 집단에서는 흥미의 지속성이 적응적인 조화열정과는 정적인 상관을, 부적응적인 강박열정과는 부적인 상관을 보인 반면에, 한국 대학생 집단에서는 노력의 꾸준함 뿐만 아니라 흥미의 지속성도 조화 및 강박열정 모두와 상관이 유의미하지 않았다. 이는 그릿의 개념적 정의와는 달리 한국의 대학생 집단에서는 그릿이 열정과 관련이 높지 않음을 시사한다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구는 그동안 개념적으로 유사함에도 불구하고 이론적으로만 설명되어 왔던 그릿과 열정 간의 변별성을 경험적으로 밝히고, 서구에서 주로 논의되어 온 그릿과 열정이 문화적 토양에 따라 가질 수 있는 차이를 확인하였다.
기존의 음성인식기들은 일반적으로 간단하면서도 성능이 우수한 계층별 학습에 의해서 설계된다. 계층별 학습은 통계적 패턴인식에서의 ML 추정기법처럼 모델간의 독립성이 보장되고 무한한 양의 학습데이타가 주어진다는 가정에 기초하고 있다. 그러나, 대상어휘집합에 음운학적으로 유사한 어휘가 많이 포함되어 있는 인식문제에 있어서는 모델간의 독립성이 보장되지 못하고, 실제 주어지는 grktmqepdlk의 양도 제한되므로 기존의 합습알고리즘에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 그러한 가정상의 문제점으로 생기는 인식기의 성능저하를 개선할 수 있는 변별력 있는 학습알고리즘들을 검토하고 그의 일반적인 접근방법들에 대해서 논의한다.
본 연구에서는 대한의학학술지편집인협의회가 1997년부터 1999년 사이에 평가한 76종의 국내 의학학술지가 받은 총 33개 평가항목의 각 항목별 평가점수와 총평점의 분포, 그리고 이들의 상관관계를 분석하여 각 평가지표의 변별력을 측정하였다. 한국 의학학술지의 대표적인(변별력이 높은) 평가지표는 투고논문의 상호심사와 관련된 평가항목과, 학술지가 일정한 형식으로 일관성 있게 잘 만들어지고 있는지를 평가하는 항목으로 판명되었다. 논문상호심사제도(peer review system)가 학술지의 질관리에 있어서 매우 중요하다는 것은 주지의 사실이다. 학술지의 철저한 편집(quality of editorial work)과 출판품질 관리(production quality)가 학술지 평가의 좋은 척도가 될 수 있다는 것은 학술지 평가사업의 경제성과 효율성의 측면에서 매우 고무적인 일이다. 편집인 교체빈도나 연간 발행회수 등은 변별력이 거의 없는 평가지표로 나타났다. 평가대상 학술지가 우리나라 의학도서관에 비치되어 있는 정도나 권말색인 작성여부 등 변별력이 낮은 평가항목의 변별력을 높이기 위해서는 평가방법의 개선이 필요하며, 자체학술지 인용비율, SCI 인용빈도나 영향력지표 등의 평가항목은 평가배점 구간의 조정이 필요한 것으로 나타났다. SCI에서의 인용과 국제 데이터베이스 등재여부만이 아니라, 국내 학술지가 인용하는 빈도나 영향력지표, 국내에서 구축되고 있는 의학관련 데이터베이스 등재 여부, 레코드 입력율 등의 새로운 평가지표 개발이 필요하다.
본 논문에서는 데이터 마이닝에 필요한 클러스터링과정에서 불필요한 정보를 감축하기 위하여 베이지언 사후확률의 신뢰도를 이용한 새로운 척도를 제안한다. 데이터 감축을 위한 속성의 중요도가 클러스터링의 결과에 지배적이기 때문에 많은 속성의 변별력을 향상시키기 위하여 사후확률의 신뢰도에 정보 엔트로피를 적용하였다. 제안된 사후확률을 기반으로 한 러프 엔트로피 척도에 의한 속성의 신뢰도의 중복성은 엔트로피의 자연로그에 의하여 상당히 줄어든다. 따라서 제안된 척도에 의하여 생성된 군집화 알고리즘은 속성값의 변별력을 향상시켜 기존의 리덕트를 최소화하였고, 이는 분할의 효율성을 향상시킬 수 있었다. 제안된 알고리즘의 검증을 위해 패턴분류 문제에 적용되는 ACME 데이터에 대하여 속성간의 변별력, 분할결과에 따른 분할의 순정도를 기존의 알고리즘과 비교 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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