딥 러닝 모델은 블랙 박스 (Black Box) 모델로 예측에 대한 근거를 제시하지 못해 신뢰성이 떨어지는 단점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 딥 러닝 모델에 설명력을 부여하는 설명 가능한 인공지능 (XAI) 분야 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 모델 예측을 프로토타입을 통해 설명하는 딥 러닝 모델을 제시한다. 즉, "주어진 이미지는 티셔츠인데, 그 이유는 티셔츠를 대표하는 모양의 프로토타입과 닮았기 때문이다."의 형태로 딥 러닝 모델을 설명한다. 해당 모델은 Encoder, Prototype Layer, Classifier로 구성되어 있다. Encoder는 Feature를 추출하는 데 활용하고 Classifier를 통해 분류 작업을 수행한다. 모델이 제시하는 분류 결과를 설명하기 위해 Prototype Layer에서 가장 유사한 프로토타입을 찾아 설명을 제시한다. 실험 결과 프로토타입 생성 기반 설명 모델은 기존 이미지 분류 모델과 유사한 예측 정확도를 보였고, 예측에 대한 설명력까지 확보하였다.
본 연구는 연성 콘택트렌즈 구입장소에서 이루어지는 콘택트렌즈 관리교육에 대한 착용자들의 이해도와 만족도를 알아봄으로써, 연성 콘택트렌즈 판매 시 이루어지는 렌즈 관리교육의 보완점을 찾기 위하여 설문조사를 실시하였다. 따라서 본 조사는 마산 지역 내 거주자 및 지역 외 거주자 중 연성 콘택트렌즈를 착용하고 있거나, 착용 경험이 있는 10대에서 30대를 대상으로 연성 콘택트렌즈의 관리방법에 대한 교육(렌즈 관리방법 설명, 렌즈관리 용품의 설명, 렌즈착용 스케줄과 교환주기 설명, 소독방법 설명, 부작용 설명, 정기검사 설명)내용과 그 교육에 대한 콘택트렌즈 착용자의 이해도, 만족도의 실태를 구조화된 설문지를 통하여 알아보았다. 연구의 주요 결과는 다음과 같았다. 첫째, 콘택트렌즈 관리교육 이해도 점수에서 렌즈 관리방법 설명, 렌즈 관리용품의 설명, 렌즈 착용스케줄과 교환주기의 설명 이해도는 높았고, 소독방법 설명, 부작용 설명, 정기검사 설명의 이해도는 낮았다. 둘째, 렌즈 관리교육 만족도 점수에서는 렌즈 관리방법 설명, 렌즈 관리용품의 설명, 렌즈 착용스케줄과 교환주기의 설명 만족도는 높았고, 소독방법 설명, 부작용 설명, 정기검사 설명의 만족도는 낮았다. 따라서 콘택트렌즈 교육자는 렌즈관리의 교육내용 중에서도 특히 소독방법의 설명, 부착용의 설명, 정기검사의 설명을 정확하고 성실하며 이해하기 쉽게 해 주고, 설명 후 그 내용을 확인하고, 나아가 설명서를 교부해 줌으로써, 콘택트렌즈 관리교육에 대한 이해도와 만족도를 개선시키려는 노력이 필요하다.
문제: 본원의 외래 상황은 진료의가 짧은 시간 내에 많은 환자를 진료해야 하고, 진료 환자 모두에게 충분히 만족하도록 설명해주는 것은 매우 어려운 실정이었다. 2007년의 의료기관 본 평가에 앞서 병원 자체 평가 결과 외래환자의 설명 만족도는 57점으로 저조하였다. 목적: "이해하기 쉽게 설명하는 서울대학교 병원" 이라는 슬로건 하에 설명간호사 제도를 운영하기 시작하여, 설명간호사실 운영 활성화를 통한 외래 환자 만족도를 향상시키고자 한다. 의료기관: 서울시 종로구에 소재한 대학병원 질 향상 활동: 설명간호사실 방문율 증가 및 one-stop service care을 실현할 수 있는 방안을 모색하였고, 검사 시행 이유, 귀가 후 주의사항 검사 결과, 검사일정 외래 진료 안내 브로셔 및 표준화된 교육 자료를 개발하였다. 또한 설명간호사의 역할 및 업무의 확립을 위한 업무기술서를 개발 및 설명간호사실 환경을 개선하였다. 개선효과: 설명간호사실의 방문율이 내과는 2배, 신경과는 3배 정도 증가하였다. 표준화된 교육 자료 개발로 설명 요구도를 충족시켰고, '환자의 알 권리'와 '설명을 들을 권리'를 보장하였다. 업무기술서 개발로 설명간호사의 업무 및 역할을 확립하였으며 설명간호사실의 환경 개선으로 개인 신상 비밀을 보호받을 권리를 보장하였다. 외래 설명만족도가 2007년 57점에서 2008년 74점으로 향상되었다. 설명간호사실 자체 설문조사에서도 97%가 만족한다고 답하였고, 100% 모두 재방문 의사를 보였다. one-stop service care를 제공함으로써 외래가 복잡하다는 부정적인 이미지를 긍정적인 이미지로 변화시켰다.
과학적 설명은 과학자의 과학적 실행에서 추구하는 주요한 목표이며 과학교육 과정 문서에서도 학생의 과학적 설명 구성 능력을 주요한 목표로 포함하고 있다. 따라서 그 의미를 명료화하는 것은 과학교육 공동체에서 중요한 문제이다. 이 논문에서는 주제 범위 문헌 고찰 방법을 사용하여 '과학적 설명'에 대한 3가지 관점을 추출하고 각각에 대해 고찰하였다(연역-법칙적 설명 모델, 확률론적 설명 모델, 실용적 설명 모델). 그리고 문헌 고찰 내용을 바탕으로 과학적 설명이 과학교육에서 사용하는 다른 개념들, 즉 '기술', '예상', '추론', '가설', '논증'과 어떤 점에서 유사하고 어떤 점에서 구분되는지 논의하면서 이러한 용어들의 의미를 구분하여 사용하는 것이 과학교육 연구와 실행에서 중요하다는 점을 주장하였다. 또 산물로서의 '과학적 설명'과 의사소통으로서 '과학적으로 설명하기'가 차이가 있음을 지적하고, 과학 교육과정의 성취기준 진술 방안, 학생의 과학적 설명 구성을 돕는 방안, 학생의 과학적 설명하기를 돕는 방안을 몇 가지 제안하였다. 예를 들어, 세 가지 과학적 설명 모델에 따라 각각 중요하게 고려해야 할 요인들을 구분하여 정리하고, 그러한 요인을 고려한 과학적 설명을 위한 과학 학습활동 사례를 제시하였다. 본 연구에서의 논의가 과학적 설명과 관련된 과학 학습에서 좀 더 분명하게 학습 목표를 설명하고 그에 따라 보다 적절한 학습활동을 설계하는 데 도움이 되기를 기대한다.
과학적 설명 구성은 과학의 본질적 실행임에도 불구하고 교사들은 과학적 설명의 형식적 구조에 익숙하지 않으며 좋은 과학적 설명을 평가하는 기준 역시 지니고 있지 못한 경우가 많다. 그에 따라 본 연구는 과학적 설명의 개념을 명료히 하고 과학적 설명 구성을 안내할 수 있는 과학적 설명 구성 도구를 제안하고 이 도구가 예비교사들의 응결 현상에 대한 설명 수준 변화에 미치는 영향을 탐색하였다. 연구 결과 총 네 단계의 설명 구성 수준 중 상당수의 예비교사는 사전에 기술(description) 수준에 머물렀으나 이 도구의 활용을 통해 연관적(associative) 수준 이상의 설명을 구성하는 것으로 나타났다. 또한 이 도구는 예비교사들이 현상을 설명하기 위한 개념적 틀을 정립하고 논리적 설명과 미시적 해석을 이끄는 어포던스를 지니는 것으로 분석되었다. 이 연구는 예비교사들이 과학적 설명에 대한 형식과 준거를 이해하고 이를 자신의 설명 구성에 적용할 수 있음을 보여주었다는 점에서 의의를 지닌다. 앞으로 다양한 주제와 분과 영역에서 예비교사들의 과학적 설명 수준 향상을 위한 노력이 수반되어야 할 것이며, 나아가 예비교사들에게 실제적인 환경 속에서 학생들이 과학적 설명을 구성할 수 있도록 장려하는 수업 경험을 제공할 필요가 있다.
본 논문은 Grosz et al(1995)의 중심화이론(centering theory)을 바탕으로 목적어의 생략의 동기를 설명할 수 있는가를 검증하였다. 한국의 민담에 나타난 431개의 절과 신문사설 249개의 절을 분석한 결과 공목적어(zero object)의 17%만이 중심유지변이(continue transition)에 사용되었으며, 이는 중심화이론의 기존 세 가지 제약만으로는 공목적어의 분포를 설명할 수 없음을 보여주는 것이다. 본 연구에서는 중심화이론 내에서 공목적어의 분포를 설명하기 위하여 Kameyama(1998)의 평행선호조건(Parallelism Preference Condition)을 도입할 것을 제안하였다. 평행선호조건의 도입은 세 가지 측면에서 지지된다. 첫째, 중심변이 개념만으로 설명이 불충분한 공목적어의 분포를 중심화이론 내에서 설명할 수 있다. 둘째, 순조로운 중심이동변이(smooth-shift transition)에 나타나는 공주어의 분포를 설명할 수 있다. 셋째, 평행선호조건은 공명대명사의 해석뿐만 아니라 시제의 생략이나 동사의 생략을 설명하기 위해서 독립적으로 지지되는 조건이다.
자기설명이 학습을 촉진시키려면 무엇을 설명해야 하는지 판단해야 하고, 그에 대해 적절한 설명을 산출해내어야 한다. 본 연구에서는 촉진자극(propmpt)를 제공해서 무엇을 설명해야 하는지에 대해 도움을 주면 자기설명 효과가 얻어지는지 알아보았다. 또한 자기설명과 촉진 자극의 효과가 학습자의 인지욕구(need for cognition)와 상호작용하는지 알아보기 위해 인지욕구 수준을 상하로 나누어 3 요인 실험을 실시하였다. 촉진자극과 자기설명의 효과는 과제와 학습자의 인지욕구 수준에 따라 다르게 나타났다. 기억검사에서는 인지욕구가 낮은 학습자에게서만, 자기설명의 효과와 촉진자극의 효과가 관찰되었다. 반면에 이해검사에서는 인지욕구의주효과가 유의하였고, 3 요인상호작용 효과가 경향을 보였다. 즉 촉진 자극을 제공하는 것은 인지욕구가 높은 학습자에게서만 학습을 향상시켰다. 이 결과는 인지부하가 학습에 영향을 미치는 것으로 해석되었다.
촉진질문을 제공해서 무엇을 설명해야 하는지 알려주거나 자기설명을 하게 지시하면 기억과 이해가 향상되는지, 그리고 자기설명 지시와 촉진질문 제공의 효과가 학습자의 인지욕구와 상호작용하는지 알아보기 위해 3요인 실험을 실시하였다. 촉진질문과 자기설명 지시의 효과는 과제와 학습자의 인지욕구 수준에 따라 다르게 나타났다. 기억검사에서는 인지욕구가 낮은 학습자에게서 자기설명 지시와 질문 제공이 기억 수행을 향상시켰다. 인지욕구가 높은 학습자에게는 촉진질문이나 자기 설명지시는 기억에 별 도움이 되지 않았다. 오히려 촉진질문에서 언급하지 않았던 항목에 대한 기억은 저하시키는 경향을 보여주었다. 그러나 이해검사에서는 인지욕구가 높은 학습자의 이해 수행이 좋았다. 특히 인지욕구가 높은 학습자에게 촉진질문을 제공하고 자기설명을 하게 지시한 경우에는 이해 수행이 좋았으나, 인지욕구가 높은 학습자에게 촉진질문을 제공하지 않고 자기설명을 하게 한 경우에는 이해 수행이 나빴다. 이 연구의 결과는 자기설명 지시와 촉진문의 효과는 학습자의 인지욕구 수준에 따라 다를 수 있고, 인지욕구 수준이 낮은 경우 자기설명 지시와 촉진질문의 효과는 가산적일 수 있으며, 설명이 필요한 부분을 정확하게 찾아내는 것이 자기설명의 효과를 결정하는 중요한 요인일 수 있다는 것을 시사하는 것으로 해석되었다.
본 연구에서는 해부학 실습에 사용되었던 사체와 인체 모형을 활용하여 해부설명회를 개최하였고, 의학전문대학원생들이 간호학과, 응급구조학과, 스포츠 과학부 등 3개 학과 학부생들을 대상으로 사체 내부의 구조와 기능을 설명하고, 상호 질의응답과 토론을 진행한 후, 설문조사와 소감문을 통하여 학습 효과를 분석하였다. 해부학 설명자 요인, 설명 및 설명회 전체 만족도, 학습도움정도에 있어서 참가자가 설명자보다 유의하게 높은 수치를 보였다. 기반시설이나 교육여건이 아니라 설명 자체의 만족도가 설명회 전체 만족도를 결정하였으며, 학습에 도움을 주는 가장 중요한 요인은 해부학 설명자 요인으로 태도, 방법, 설명 내용 등이 포함되었다. 참가자들은 낯선 수업방식에도 불구하고 이론수업을 통해 얻은 해부학 지식을 체계화하는데 도움을 받았고, 설명자는 참가자를 위해 적절한 용어, 설명속도, 질의응답 등 의사소통의 중요성과 필요성을 깨닫게 되었다. 결론적으로 건강-보건-의료 분야의 학생들을 대상으로 해부설명회를 개최하여 해부학 실습에 대한 학생들의 능동적인 참여를 유도하였고, 의사소통을 통한 정보 전달과정에서 학습내용을 체계화하였을 뿐만 아니라 학문 간의 연계성, 타 전공자와의 상호교류를 통한 학문적 이해의 폭이 확대되었음을 확인하였다. 최근 건강-의료 분야의 학과 신설 및 전공자가 급격하게 늘어남에 따라 해부학 교육의 질적 향성 및 학습자의 학습효과 증진을 도모하기 위해서는 새로운 강의방식의 도입이 필요하다. 따라서 본 연구는 해부학 과목이 전공필수로 포함되어 있는 강원대학교 2개 학과(간호학과, 스포츠과학부) 전공자들을 대상으로 해부학 강의를 위하여 강원대학교 e-러닝 센터와 함께 가상강의 컨텐츠를 개발 과정에 있어 담당교수의 역할을 분석하고, 정규교육과정에서 적용한 후, 학생들의 설문 조사와 가상강의실 운영 성과를 평가하였다.
본 논문에서는 안드로이드 앱 설명이 애플리케이션 품질 측정에 충분한 권한 사용을 제공하는 지에 대해 연구하였다. 안드로이드 애플리케이션 설명은 품질측정, 기능추천(functionality recommendation), 말웨어감지와 같은 다양한 목적으로 분석된다. 그러나 많은 앱들이 설명에서 실수 혹은 고의로 권한 사용을 공개하지 않는다. 이전 연구에서는 가장 중요한 것은 애플리케이션 설명에서 권한 사용에 대한 내용이 없거나 부족하면 애플리케이션 설명을 정확하게 분석할 수 없었다. 권한과 앱 설명 간의 일관성을 평가하기 위해 29,270개의 애플리케이션 설명에 대한 안드로이드 권한을 예측하는 방법을 구현했다. 결과로 앱 설명의 25%는 권한에 대한 의미를 포함하지 않았으며 앱 설명의 57%는 권한 사용에 대한 내용을 정확하게 반영 할 수 없다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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