• 한국건설관리학회논문집
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• 제12권1호
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• pp.62-72
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• 2011

최근 건설 환경의 급변화로 인해 건설 프로젝트의 실패 가능성이 높아지고 있다. 이러한 이유로 건설 산업에서는 합리적인 프로젝트 관리전략을 수립하기 위하여 프로젝트의 성과에 영향을 미치는 성공요인에 대한 다각적인 연구가 제시되고 있다. 하지만 프로젝트 성과에 영향을 미치는 요인들의 개선 여부에 따른 혼재로 합리적인 성과관리가 힘든 상황이며, 특히 개선 불가능한 요인인 프로젝트 특성은 성과에 영향을 미치는 독립변수로 성과 도출의 난이도를 결정하게 됨에도 불구하고 이에 대한 연구는 미비한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 성과지표와 특성지표체계를 이용하여 성과와 특성간의 영향관계를 밝혀내고 그 결과를 퍼지이론으로 정량화하여 성과 난이도 지수를 산정하며 특성간의 중요도를 고려하여 최종적으로 성과 난이도를 예측하는 연구과정을 수행하였다. 또한 성과 난이도 예측에 있어서 시간과 노력을 절감하여 효율적인 프로젝트 관리 전략을 수립하기 위해서 시공자가 서로 다른 프로젝트의 특성을 입력함에 따라 프로젝트의 각 성과영역에 어떠한 난이도를 갖는지 미리 예측하고 정량적으로 평가할 수 있는 프로젝트 성과 난이도 예측 시스템을 개발하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.1039-1042
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• 2005

가상학습 시스템에서의 효율적인 평가를 위해 문제 출제 방법 및 문제의 난이도 재조정에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 온라인상에서의 학습은 학습자 스스로 자신의 학업 성취도에 대한 올바른 진단을 함으로써 다음의 학습 진도 및 방향을 스스로 판단해야 하기 때문에 평가 방법 및 평가 문제가 무엇보다 중요하다고 할 수 있다. 따라서 문제 은행에 문제를 등록하는 시점에서 출제자의 주관적인 판단에 의해 부여되는 문제 난이도의 객관성 입증과 학습자의 학업 성취도를 출제 문제에 반영하는 방법으로서 평가 결과에 따른 문제의 난이도 재조정으로 인한 출제 문제의 신뢰성이 아주 중요한 문제라고 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 초기 문제 난이도에 대한 객관성을 최대한 높임과 동시에 보다 실질적인 평가를 위한 문제 출제 방법과 보다 신뢰할 수 있는 학업 성취도를 출제 문제에 반영하는 난이도 재조정 방법을 적용함으로써 보다 효율적이고 객관적으로 문제은행의 문제를 관리할 수 있는 방법을 제시한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 춘계학술발표논문집
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• pp.403-406
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• 2001

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.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.912-922
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• 2007

원격교육 시스템의 평가 시스템에서 평가의 공정성을 위하여 매 평가 시 평가지의 난이도를 일정하게 유지할 수 있는 방법이 요구된다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘 기반의 평가지 생성 알고리즘을 제안한다. 평가지의 각 문항에 대한 난이도가 제출자에 의해서 지정되는 기존의 방법과는 달리 제안한 알고리즘에서는 각 문항의 난이도가 학생들의 평가 결과에 따라 적응적으로 조절되고, 평가지의 평균 난이도를 일정한 수준으로 유지할 수 있다. 제안한 알고리즘에서는 평가지에 동일한 문항이 중복으로 포함되는 것을 배제하고, 이전 평가의 결과를 반영하여 적응적으로 난이도가 조절될 수 있는 새로운 형태의 유전 연산자를 설계하고 구현한다. 그리고 모의실험을 통해 기존의 임의선택 방법과 모의 담금질 방법에 비해 균일한 난이도를 갖는 평가지가 생성될 수 있음을 보인다.

• 과학교육연구지
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• 제43권1호
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• pp.157-172
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• 2019

이 연구의 목적은 난이도가 다른 생명과학공통성 발견 과제를 수행하는 동안 뇌 활성 차이를 분석하는 것이다. 이 연구에는 35명의 예비 생명과학교사들이 참여하였다. 이 연구는 뇌파 기록을 위한 블록디자인으로 설계되었다. 피험자들이 공통성 발견 과제를 수행하는 동안 뇌파가 수집되었다. sLORETA 분석 방법과 상대파워스펙트럼 분석 방법은 2개의 소재로 구성된 쉬운 난이도의 과제를 수행할 때와 5개의 소재로 구성된 어려운 난이도의 과제를 수행할 때 뇌 활성 차이를 분석하는 데에 이용되었다. 그리고 공통성 발견 과제의 난이도에 따라 활성화된 대뇌 피질과 피질하 영역의 역할을 조사하였다. 연구 결과 연구결과, 세타파의 경우, 쉬운 난이도 과제와 비교하여 어려운 난이도 과제 수행 시 세파타의 활성은 전두엽에서 유의미하게 감소하였고 후두엽에서는 증가하였다. 알파파의 경우, 쉬운 난이도 수행시보다 어려운 난이도의 과제를 수행할 때 전두엽에서 알파파의 활성이 유의미하게 감소하였다. 베타파의 활성은 어려운 난이도의 과제를 수행할 때 쉬운 난이도의 과제 수행시보다 전두엽, 두정엽, 후두엽에서 유의미하게 감소하였다. 마지막으로 감마파의 경우 쉬운 난이도의 과제를 수행할 때와 비교하여 어려운 난이도의 과제를 수행할 때 감마파의 활성이 전두엽에서는 감소하였고 두정엽과 측두엽에서는 활성이 증가하였다. 공통성 발견 과제의 난이도 수준은 대상이랑(cingulate gyrus), 쐐기소엽(cuneus), 혀이랑(Lingual gyrus), 후측 대상피질(posterior cingulate), 쐐기전소엽(precuneus), 엽하영역(sub-gyral)에 영향을 준다는 것을 보여주었다. 따라서 공통성 발견 과제의 난이도는 이미지로부터 인출된 시각적 정보와 위치정보를 통합하는 과정, 대상의 속성을 비교하고 필요한 정보를 선택하는 과정, 선택한 정보의 시각적 작업 기억 과정, 이 모든 과정에서의 주의집중에 대한 인지과정에 영향을 준다고 할 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권6호
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• pp.141-150
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• 2015

본 연구에서는 소비자의 지각된 해석난이도를 매개변수로 사용하여 애매 모호성광고에 대한 태도가 부정적일 수 있음을 주장하였다. 또한 애매 모호성 광고에 대한 소비자의 지각된 난이도는 소비자의 사고방식에 따라 조절될 수 있음을 살펴보고자 하였다. 실증분석결과 첫째, 광고의 애매 모호성이 낮은 경우보다 높은 경우에 지각된 해석난이도는 더 높게 나타났다. 둘째, 애매 모호성이 소비자의 지각된 해석난이도에 미치는 영향은 소비자의 사고방식에 따라 조절되었다. 즉 애매 모호성이 낮은 광고에서는 종합적 사고자가 분석적 사고자에 비해 해석난이도를 높게 지각했고, 애매 모호성이 높은 광고에서는 종합적 사고자와 분석적 사고자 간에 지각된 해석난이도의 차이는 없는 것으로 나타났다. 마지막으로 지각된 해석난이도가 낮은 경우보다 높은 경우에 광고에 대한 태도는 비호의적으로 나타났다. 본 연구결과는 디지털 융 복합 매체를 활용한 애매 모호성광고가 성공적이기 위해서는 반드시 광고에 대한 긍정적인 태도로 연결되어야 하며, 오늘날과 같은 글로벌 경영환경 하에서 글로벌 광고 전략을 수립하기 위한 중요고려 요인으로 소비자 간의 사고방식 차원의 문화적 차이를 고려해야 한다는 점을 시사해준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.244-246
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• 2006

웹 기반 교육 시스템에서 문제 집합 구성은 주로 고정 출제 방식, 무작위 출제 방식, 난이도에 따른 출제 방식으로 이루어진다. 문제 집합의 구성 시 문제 은행에서 문제 난이도에 대한 객관성을 유지하는 것이 무엇보다 중요하다. 따라서 본 논문에서는 난이도를 재조정하는데 학습자들의 문제 풀이 결과를 반영하는 새로운 난이도 재조정 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제안하는 학습자 피드백 기반 문제 수준 조절 방법은 개인 시험 결과, 그룹 시험 결과 그리고 개인의 특정 섹션 시험 결과를 함께 고려하여 난이도를 조절한다. 기존 알고리즘과 비교 분석한 결과 문제 난이도의 변화율 측면에서 보다 현실적인 문제 난이도 변화를 확인할 수 있었다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2011년도 추계학술논문집 1부
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• pp.163-165
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• 2011

본 연구에서는 해부학강의에 있어 혼합강의의 적용가능성을 평가하였다. 2007~2009년 매 1학기동안 강원대학교 의과대학 간호학과 학생(n=143)을 대상으로 해부학강의를 가상강의 9회, 면대면 강의 3회, 사체해부실습 2회로 구성된 혼합강의로 실시한 후 설문을 통해 자기평가요인(만족도, 난이도, 흥미도, 유용성, 평가의 적절성, 학업성취도, 운영의 적절성, 이론실습연계성), 학업성취별 자기평가요인, 자기평가요인간의 상관관계를 분석하였다. 자기평가요인의 난이도는 평균$2.96{\pm}0.63$점으로 전반적인 강의수준은 적절했던 것으로 나타났고 나머지 모든 요소들은 평균 3.82~4.21점 사이로 평가되어 간호학과에서 해부학강의를 위한 혼합강의의 적용이 매우 긍정적인 것으로 나타났다. 학기종료 후 화보한 최종성적을 기준으로 세 그룹(상위, 중위, 하위)으로 나누어 자기평가요인과의 관계를 분석한 결과, 모든 요소에서 통계적으로 유의하지 않았다(p>0.05). 자기평가요인 간의 상관관계는 난이도와 전공연계성의 유용성(r=0.300, p<0.0003),혼합강의의 유용성(r=0.210, p<0.0137), 평가의 적절성(r=0.323, p<0.0001), 이론실습연계성(r=0.216 0.0097)이 높을수록 상관성을 보였다, 만족도, 전공연계성의 유용성, 혼합강의의 유용성, 이론실습연계성에서는 학업성취도를 제외한 모든 요소에서, 흥미도는 난이도와 학업성취도를 제외한 모든 요소에서 유의성 있게 높은 상관성을 보였다. 하지만 학업성취도에서는 평가의 적절성을 제외한 다른 요소에서는 연관성을 보이지 않아 성적과 관련해 영향을 미치는 요소가 없다는 것으로 판단되어지며 본 연구를 위해 도입된 강의구성이 해부학의 균형 있는 학업성취를 유도할 수 있는 수업방식이라 판단되었다. 결론적으로 본 연구를 통해 해부학강의에 있어 혼합강의의 우수한 교육효과를 알 수 있었고, 간호학과만이 아닌 최근 급증하고 있는 의료-보건계열의 다양한 전공자를 위한 적용, 확대로 해부학지식의 질적 향상과 강의수요에 비해 부족한 해부학 전공 교수진들의 교육 부담을 경감할 수 있는 효과적인 교수법으로 활용가치가 있다고 사료된다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2007년도 추계학술대회 및 제23회 정기총회
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• pp.81-83
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• 2007

항만이나 항로에서의 심층적인 선박운항 안전성 평가를 위한 목적으로 주로 선박운항 시뮬레이션 시스템이 사용되고 있다. 하지만, 실제해상에서 선박이 조우할 수 있는 환경 조건은 매우 다양한 반면, 비용이나 시간적인 제약으로 인하여 실시간 선박운항 시뮬레이션은 극히 한정 된 경우에 대해서만 수행되는 것이 일반적이다. 본 논문에서는, 이러한 실시간 시뮬레이션 실험 조건을 효과적이고 체계적으로 도출하기 위한 통계적 기법에 대하여 제안하고, 이 기법을 실제 선박 운항 안전성 평가를 위한 시뮬레이션 연구에 적용한 실증 분석 결과를 사례 연구로 기술하였다. 실증 분석에는 주성분을 이용한 종합 운항 난이도 산정 방법과 누적 확률분포 개념을 이용하여 선박 운항 난이도가 높은 실험 조건을 실시간 시뮬레이션 실험 조건으로 선택하는 기법을 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.29-30
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• 2022

Curriculum learning은 딥러닝의 성능을 향상시키기 위해 사람의 학습 과정과 유사하게 일종의 'curriculum'을 도입해 모델을 학습시키는 방법이다. 대부분의 연구는 학습 데이터 중 개별 샘플의 난이도를 기반으로 점진적으로 모델을 학습시키는 방안에 중점을 두고 있다. 그러나, coarse-to-fine 메카니즘은 데이터의 난이도보다 학습에 사용되는 class의 유사도가 더욱 중요하다고 주장하며, 여러 난이도의 auxiliary task를 차례로 학습하는 방법을 제안했다. 그러나, 이 방법은 혼동행렬 기반으로 class의 유사성을 판단해 auxiliary task를 생성함으로 다중 레이블 분류에는 적용하기 어렵다는 한계점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 multi-label 환경에서 multi-class와 binary task를 생성하는 방법을 제안해 coarse-to-fine 메카니즘 적용을 위한 방안을 제시하고, 그 결과를 분석한다.