본 연구에서는 멀티미디어 사례기반학습이 예비교사의 비판적 사고 성향과 수행능력에 미치는 효과를 검증하는데 그 목적이 있다. '특수아동의 이해' 수업을 수강하는 75명의 예비교사들 중 49명이 본 연구에 참가하였다. 실험집단에서는 실험 전 비판적 사고 성향 사전 검사 및 사전문제 분석을 실시하였으며, 13차시에 걸쳐 4개의 특수교육 관련 사례와 함께 현장 교사 동영상 인터뷰 등과 같은 멀티미디어 학습 자료를 제공하였다. 또한, 소그룹 및 전체 토론을 통해 각 사례에 대하여 다양한 의견을 공유하였다. 실험 후 비판적 사고 성향 사후 검사와 함께 새로운 관련 사례를 제시하여 이에 대한 분석 및 해결안을 제시하도록 하였다. 연구결과, 비판적 사고 성향에서는 집단 간 유의미한 차이가 나타나지 않는 반면, 새로운 문제 사례의 분석과 해결안을 통해 제시된 예비교사들의 수행에서는 멀티미디어 사례기반학습을 실시한 실험집단의 분석과 해결안 내용 및 완성도가 통제 집단보다 우수한 것으로 나타났다. 이를 통해 교사교육기간동안 멀티미디어 사례기반학습의 적용에 대한 시사점을 제시하였다.
한국정보시스템학회 1997년도 추계학술대회논문집 기업경쟁력 향상을 위한 정보통신 기술의 활용
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pp.149-164
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1997
사례기반형 추론(CBR)은 과거의 경험을 이용해서 문제를 해결하려는 방법으로서 규칙기반형 추론(RBR)과 달리 문제해결경험이 풍부한 도메인에 적합한 방법이다. CBR은 정적인 측면에서 사례의 표현과 구조화문제가 중요시되며, 동적인 측면에서는 사례의 검색 절차와 수정이라는 해결안 생산과정이 중요시된다. 본 논문은 정적 측면에서 효과적인 CAPP 지원을 위해 사례베이스(CB)를 계층적으로 구조화하였다. 또한 CB의 구조화시 시스 템의 문제해결 능력을 향상시켜주기 위하여 CB를 응용도메인 종속적 CB(DDCB)와 독립적 CB(DICB)로 분리하여 과거의 문제해결 경험에 관한 지식은 DDCB에 나타내었으며, 도메인 전문가가 가지는 일반적인 문제해결 지식은 DICB에 나타내었다.
침입 탐지란 컴퓨터와 네트워크 지원에 대한 유해한 침입 행동을 식별하고 대응하는 과정이다. 점차적으로 시스템에 대한 침입 유형들이 복잡해지고 전문적으로 이루어지면서 빠르고 정확한 대응을 할 수 있는 시스템이 요구되고 있다. 이에 따라, 대용량의 데이터를 지능적으로 분석하여 의미있는 정보를 추출하는 데이터 마이닝 기법을 적용함으로써 지능적이고 자동화된 탐지를 수행할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 학습 데이터를 각각 사례로 데이터베이스에 저장한 후, 실험 데이터가 입려되면 가장 가까운 거리에 있는 학습 데이터의 크래스로 분류하는 사례 기반 학습을 이용하여 빠르게 사용자의 이상 행위에 대해 판정한다. 그러나 많은 사례로 인해 기억 공간이 늘어날 경우 시스템의 성능이 저하되는 문제점을 고려하여, 빈발 에피소드 알고리즘을 수행하여 발견한 순차 패턴을 사례화하여 정상 행위 프로파이로 사용하는 순차패턴에 대한 사례 기반 학습을 제안한다. 이로써, 시스템 성능의 저하율을 낮추고 빠르며 정확하게 지능적인 침입 탐지를 수행할 수 있다.
구조설계 과정에서 설계대안을 효율적으로 생성하여 평가하면서, 특히 다목적 환경 속에서 최적구조의 위상과 부재의 치수까지 동시에 결정할 수 있는 새로운 방식을 제시하고자 한다. 설계자가 설계대안을 생성하기 위해 설계자의 경험과 노하우를 체계적으로 구축해 놓고 이를 적절한 시기에 활용할 수 있게 하는 방법으로는 인공지능 기술의 하나인 사례기반 추론 기법을 사용하였다. 이와 더불어, 설계대안들 간의 효율적인 비교와 평가를 위해서 구조물의 계층적인 면을 고려한 새로운 유전적인 표현법을 개발하였다. 여기에 기존의 유전적 표현법을 변경시켜 생긴 여분의 효과와 계층적인 특징을 가지는 Structured Genetic Algorithm(StrGA)를 변형시켜서 사례기반 추론에 의해 생성된 설계대안들을 표현하였다. 일반적인 구조설계 과정에서는 구조물을 평가하는 기준이 여러 개가 존재하므로, 모든 대안들을 동시에 최적화 하는 과정에 Multicriteria Optimization for Genetic Algorithm(MOGA)를 병합하였다. 본 논문에서는 인공지능 기술을 이용하여 구조물의 위상설계를 할 수 있는 새로운 방법을 제안하여 그 유용성을 truss 설계문제에 대해 검토하였다.
위성의 수와 복잡도가 증가함에 따라서 다양한 고장이 생기는 경우를 예측하고 고장이 발생한 경우 이를 감지하여 신속히 감지하여 처리하는 노력의 필요성이 증가하게 된다. 현재는 위성 관제소의 전문요원들이 이러한 작업을 수행하고 있지만, 많은 부분이 일상적인 작업이므로 이러한 진단 작업을 자동화할 필요성이 있다. 즉, 일상적인 작업은 전문가시스템이 수행하고, 보다 복잡하고 고차원적인 문제는 전문요원이 해결하는 방식이 바람직하다. 이 논문에서는 이러한 노력의 일환으로 인공지능의 사례기반 방식을 도입한 위성 고장진단 전문가시스템을 구축하기 위한 방법론과 이에 따른 프로토타입 시스템을 설계하고 구현하였다. 사례기반 시스템은 과거의 사례를 기억하고 있는 사례베이스를 구축하고 고장의 증상이 발생한 경우에 이러한 사례베이스로부터 가장 근사한 경우를 인덱스하여 처리하는 기능을 가지고 있다. 이 논문은 이러한 기능을 가지는 사례기반 시스템의 구조와 활용방안에 대해서 서술하고자 한다.
본 논문은 온라인보험 청약 프로세스에서 고객들이 보험설계를 마친 후에 프로세스를 종료하지 않고 실제 구매 단계인 청약신청 단계로 유인하기 위해서 개인화된 보험금 지급사례와 보험통계 정보를 제공하는 온라인보험 판매지원시스템을 설계하였다. 온라인보험 판매지원시스템은 사례기반추론의 최근접 이웃 추출법을 이용하여 입력된 고객 특성과 보험금 지급사례간의 유사도를 측정하고, 사례의 최신도를 반영하여 최종유사도가 가장 높은 보험금 지급사례를 고객에게 제시한다. 또한 최종 선정된 보험금 지급사례의 속성과 일치하는 보험통계 정보를 추가적으로 추출하여 보험금 지급사례와 동시에 집약적으로 제공한다. 이를 통해서 고객들에게 보험의 중요성과 필요성을 더욱 깊이 인식시켜 청약신청 단계로 유인시킴으로써 온라인보험의 판매를 지원하게 된다.
가중사례기반추론 알고리즘을 이용하여 Excel VBA 기반의 개략비용 예측시스템을 개발하였다. 개발 시스템의 특징은 사례학습과 신규추정시 학습사례건수와 신규추정건수 만큼의 시트를 자동생성하며, 각각의 시트는 셀수식이 자동으로 입력되어 시스템의 활용성을 고려하였으며, 또한 영향인자를 최대 10개까지 선택이 가능하도록 하여 영향인자의 조합을 자유롭게 구성할 수 있도록 하였다. 개발한 비용예측시스템을 토양경작법 정화비용예측에 이용하여 토양정화 예측모델의 적용가능성을 검토하였다. 평균단가 예측모델은 물론 최적다중회귀 예측모델보다 개선된 결과를 확인하였다. 본 연구에서는 토양경작법을 대상으로 검토 하였으나 토양정화기술과 오염물질 종류 등 다양한 시나리오가 나타나는 토양정화사업분야에 사례기반추론을 이용한 비용예측모델은 향후 사례데이터 축적과 더불어 적용가능성이 커질 것으로 기대된다
한국어는 영어와 같이 공백을 단어의 경계로 사용하지만, 그 단어의 구조는 영어와 다소 차이가 있다. 영어는 일반적으로 공백 사이에 하나의 단어가 포함되나, 한국어는 여러 개의 단어 혹은 형태소가 포함된다. 이런 차이 때문에 일반적으로 한국어에서는 공백을 경계로 이루어진 단어를 어절이라고 한다. 본 논문에서는 하나의 어절 내에 포함된 단어들을 분리하고, 분리된 각 단어의 적절한 범주를 결정하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 사례기반 기계학습 방법을 이용하고 음절 단위로 단어를 분리한다. 사례기반 학습을 위해 사용된 자질집합은 이전 음절 자신의 음절, 이후의 두 음절, 자신의 음절에 대한 받침 정보, 이전 두 범주 정보이다. 제안된 시스템을 평가하기 위해서 ETRI 말뭉치와 KAIST 말뭉치를 사용하였으며, 두 말뭉치 모두에서 단어 분리의 F 측도가 97% 이상으로 비교적 좋은 성능을 보였다.
e쇼핑몰 경영자들은 고객들의 다양한 제품 구매 욕구를 충족시키기 위한 효율적 시스템에 많은 관심을 가지고 있다. 인터넷 쇼핑몰 운영에 있어 고객들의 개인적 구매 특성 및 취향을 파악하여 고객들을 효과적으로 관리하는데 많은 어려움이 있다. 상품 추천의 과정이 기획된 소수의 특정 상품을 고객의 유형 및 특성들의 고려 없이 공급자 중심으로 이루어져 고객관리의 문제점으로 지적되고 있다. 본 연구에서는 고객위주의 추천을 위해 규칙기반추론(Rule-Based Reasoning, RBR)과 사례기반추론(Case-Based Reasoning, CBR)을 하여 고객의 취향 및 구매 특성에 따른 추천방법을 제시한다. 기존의 제품 판매정보와 고객정보를 이용해 생성한 규칙베이스와 사례베이스의 고객특성과 입력된 고객특성의 유사도를 평가해서 고객의 취향에 따라 추천하도록 한다. 생성된 규칙과 사례기반의 추론으로 기존의 정보를 효과적으로 사용하고 또한 고객 및 시장 상황의 변화를 인식하고 지속적인 학습을 수행하여 지능적 추천이 이루어진다.
본 연구는 간호대학생들에게 상담이론과 실제 교과목을 전통적인 방법의 강의식 교육과 사례기반 역할극 교육을 적용하여 공감 능력과 의사소통 능력에 미치는 효과를 파악하기 위해 단일그룹 사전-사후 실험설계를 이용하였다. 연구대상자는 G 지역의 C간호대학에 재학 중인 2학년 전체 학생 중 상담이론과 실제 교과목을 수강하고 연구의 목적을 이해하며 연구 참여에 자발적으로 동의한 학생 66명을 대상으로 하였다. 교육과정은 총 15주의 수업에서 첫 오리엔테이션, 중간고사 및 기말고사 주를 제외하고 6주간 강의식 교육, 이후 6주간 사례기반의 역할극 교육을 하였고, 교육 전, 강의식 교육이 끝난 후, 사례기반의 역할극 교육이 끝난 후 3차례 설문조사를 실시하였다. 수집된 자료는 SPSS 26.0 프로그램을 이용하여 반복측정 분산분석을 이용하여 분석하였다. 본 연구의 결과, 간호대학생 20-29세로 선정하여 성별과 시점에 따라 프로그램의 효과를 비교해 보았을 때 대상자의 공감 능력은 그룹 또는 시점에 따라 유의한 차이가 없었다. 의사소통 능력은 그룹에 따라 유의한 차이가 없었으나 시점에 따라 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다(F=4.20, p=.017). 따라서 상담이론과 실제 교과목에 사례기반 역할극을 활용한 교육의 적용은 강의식 교육보다 간호대학생의 의사소통 능력에 긍정적인 효과가 있음이 입증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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