초등학교 교사가 중요하다고 인식하는 영재판별의 기준은 무엇일까? 그리고 실제로 영재교육 대상자를 관찰/추천할 때 고려하는 학생의 행동특성은 무엇일까? 이러한 판별 및 추천기준은 교사의 영재교육관련 경험이나 인식수준에 따라 달라질까? 이 연구는 이러한 질문에 대한 해답을 구하고자 시도되었다. 연구를 위해 서울시 11개 교육지원청 소속 초등학교에서 3~6학년을 담당하는 511명의 교사들이 설문에 참여하였다. 분석 결과, 연구에 참여한 전체 초등학교 교사들은 영재판별 기준으로 과제집착력, 창의성, 호기심, 특수영역의 재능 순으로 중요하다고 인식한 반면, 수상실적, 전체학업성적, 리더십, 일반지능의 순으로 중요하지 않다고 인식하는 것으로 나타났다. 영재교육관련 경험이 있거나 인식수준이 높은 교사들은 그렇지 않은 교사들보다 호기심, 과제집착력 등의 동기적 특성과 창의성을 영재판별의 기준으로 더 중요하게 간주하는 것으로 나타났다. 판별기준의 중요도 인식과 실제 학생추천 시 고려도 간의 차이검증 결과, 호기심, 과제집착력 등의 동기적 특성과 특수재능, 창의성 등의 인지적 특성은 영재판별 기준으로 중요하게 인식하는 반면, 실제 추천 시 고려한 정도는 상대적으로 낮았다. 반면, 리더십, 학습능력, 학업성취도, 수상실적은 중요도보다 고려도가 더 높게 나타났다. 판별기준의 중요도-고려도 간 괴리는 영재교육관련 경험자와 무경험자 모두 유사한 패턴을 보여주었지만, 전문성이 부족한 무경험자에게서 더 크게 나타났다. 연구결과는 교사들로 하여금 영재들이 가질 수 있는 다양한 행동특성 프로파일에 대한 인식을 강화하고 상대적으로 관찰이 용이한 특성(학업성취 등)에 대한 과잉 선호를 경계하도록 할 필요성을 제기한다.
현행 건설신기술지정제도의 평가는 신규성, 진보성 및 현장적용성의 일률적인 평가기준이 적용되고 정량적 평가가 쉽지 않아, 객관성과 공정성확보에 어려움이 있다. 따라서, 본 논문에서는 건설신기술 지정제도의 실태 및 문제점을 파악하기 위해서 설문조사를 실시하였다. 설문조사 결과 건설신기술의 기술분야별 특성을 반영할 수 있는 구체적인 평가 기준 및 평가방법의 정량화가 필요함을 알 수 있었다. 또한, 신기술 평가의 정량화 방안으로 판별함수식을 이용한 평가 모델을 제시하였다. 평가기관 전문가의 브레인스토밍을 통하여 평가항목변수를 선정하고, t-검정을 실시하여 모델구축의 최종변수를 선정하였으며, 판별분석을 실시하여 판별함수를 도출하였다.
소셜 네트워크가 발전함에 따라 인맥형성과 정보공유 의 목적뿐만 아니라 마케팅, 추천 등 여러 분야에 활용됨에 따라 정보를 단시간 내에 더 많은 사용자들이 공유하기 위해 영향력이 높은 사용자를 필요로 하고 이를 위해 정확한 사용자 영향력 판별이 요구된다. 그러나 누구나 정보를 공유할 수 있고 그 양이 너무 방대하기 때문에 신뢰성 없는 정보를 공유하는 문제가 발생한다. 이에 본 논문에서는 소셜 네트워크에서 신뢰성을 고려한 사용자 영향력 판별 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 신뢰성에 의한 네트워크 간소화와 사용자의 직-간접적인 영향력을 고려하여 영향력을 판별함으로써 정확성을 향상시킨다.
자동음성인식 시스템을 이용하는 사용자 입장에서 보면 음성인식시스템을 사용하기 위하여 음성을 입력할 때마다 버튼을 눌러야 하는 Push-To-Talk (PTT) 방식은 여간 번거로운 일이 아닐 수 없다. 그리고 사용자가 원거리에서 음성을 입력하는 경우처럼 PTT 방식 자체가 용이하지 못 한 음성인식 응용분야에서는 Non-Push-To-Talk (NON-PTT) 방식의 필요성이 대두되게 된다. NON-PTT 방식의 음성 전처리를 위해서는 입력신호로부터 음성신호만을 구분해내는 음성판별기술이 필수적이다. 하지만 일상적인 잡음환경에서 음성신호만을 구분해내는 일은 매우 어려운 일이 아닐 수 없다. 본 논문에서는 일상적인 가정잡음환경에 강인한 음성판별방식을 제안한다. 여기서는 음성판별을 위해서 음성의 유성음 특성을 이용하였다. 즉, 일정구간 이상의 음성신호에는 일정구간이상의 유성음 구간이 존재하며 만약 잡음환경에서도 유성음 구간을 잘 검출할 수 있다면 이러한 음성의 특성을 이용하여 검출된 신호가 음성인지 아닌지를 판별할 수 있다. 이를 위하여 여기서는 가정잡음환경에서도 유성음을 잘 검출할 수 있도록 11 가지 유성음 특징들과 이를 이용한 음성판별방법을 제안하였다. 제안된 방법의 성능 평가를 위하여 음성의 끝점검출방법과 통합하여 음성/비음성 판별 테스트를 수행하였으며 테스트 수행결과 열악한 잡음환경에서 80%이상의 비음성을 거절하는 성능을 보였다.
본 연구는 선행 연구 분석을 통해 찾아낸 정보 영재의 특성 중 하나인 알고리즘 능력을 측정하여 정보 영재를 판별할 수 있는 도구를 교육용 프로그래밍 언어인 스크래치를 활용하여 개발하였다. 판별 도구는 크게 단일 스프라이트, 다중 스프라이트로 나누고 각각 블록추가, 블록 순서 변경, 변수 값 수정, 블록 종류 변경으로 세분화하여 문항을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 정보 영재 판별 도구는 프로그래밍 언어를 배우지 않은 학생들도 쉽게 조작할 수 있는 교육용 프로그래밍 언어 중 하나인 스크래치를 활용해 제작되었다, 그러므로 프로그래밍을 배우지 않은 일반 학생들을 대상으로 판별 도구를 이용해 알고리즘 능력을 측정하고 분석한다면 많은 학생들의 정보 영재성을 판별하는데 기여할 것으로 기대한다.
본 연구는 일반계 고등학교 학생을 대상으로 문과 이과의 판별을 위한 검사지를 제작하여 진로를 선택할 때 도움을 주고자 하는데 목적이 있다. 적성 검사 외에 문과 이과를 판별하기 위한 도구의 필요성을 설문지를 통하여 확인하고, 문과 이과를 판별하기 위해 퍼즐을 활용한 검사지를 제작하여 1차 검사를 실시하였다. 1차 검사 결과를 토대로 2차 검사지를 만들고, 문과 이과를 판별하는 알고리즘을 작성하였다. 2차 검사지와 문과 이과 판별 알고리즘으로 일반계 고등학생, 대학생, 대학원생 등 다양한 대상에게 2차 검사를 실시한 결과 만족할 만한 결과를 도출하였다.
본 논문은 교통 감시를 수행하는 고정 카메라에서, 움직이는 물체들의 궤적을 사용자가 입력한 사용자 지정 경로를 바탕으로 그 정상/비정상성을 판별하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 입력된 경로 정보를 미리 정해진 규칙에 따라 각각의 이동 물체에 대한 비정상성(abnormality)을 계산하고 이를 임계값(Threshold)과 비교하여 비정상 행위를 판별해낸다. 사용자의 경로 정보 입력 기능을 이용하기 때문에 기존의 방법들에서 사용한, 계산량과 시간 소모가 크며 학습 데이터에 의해 그 성능이 크게 영향을 받는 정상 행위 (normal behavior) 모델링 단계를 배제하여 보다 빠르고 정확한 판별 결과를 제공한다. 뿐만 아니라 단순히 지정된 규칙만을 이용하지 않고 주어진 환경에 따라 규칙을 변형 적용하여 보다 강인한 판별 결과를 제공한다. 실험 결과는 본 논문에서 제안한 방법이 각종 교통 상황에서 발생하는 불법 및 비정상 교통 행위를 강인하게 판별해 냄을 보여준다.
야구경기의 승패에 영향을 미치는 중요한 요인으로 간주되는 도루의 성공모형을 개발하기 위하여 2007년 한국프로야구 기록자료를 바탕으로 로지스틱 회귀모형들을 제안한다. 또한 한국프로야구의 도루성공과 실패에 대해 판별분석을 실시하고 분류 기준값을 결정하였으며, 판별분석 분류표를 이용해 로지스틱 회귀분석과 판별분석의 효율성을 비교한다. 전체적인 모형의 정확도는 로지스틱 회귀모형이 판별분석보다 더 좋은 것으로 나타났고, 연속형 자료를 범주형으로 변환한 자료에 대한 로지스틱 회귀모형도 유사한 효율성을 갖고있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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