현재 대부분의 대학도서관에서는 Web 2.0을 기반으로 한 인터넷 검색엔진의 기능을 온라인목록에 적용시킨 OPAC 2.0 서비스를 제공하고 있다. 새로운 서비스 제공은 이용자들의 편의를 위해 필요한 것이며 그렇기 때문에 중요한 것은 각 서비스에 대한 이용자들의 의견을 고려하는 것이다. 이에 본 연구에서는 대학도서관 OPAC 2.0 이용자인 대학생들을 대상으로 OPAC 2.0 서비스(주요 기능)에 대한 중요도 인식과 이와 관련된 도서검색시 이용하게 되는 이용원 및 그 이유에 대하여 조사 및 분석하였다. 조사 및 분석결과 OPAC 2.0 서비스에 대하여 이용자들은 '정확하고 만족스러운 검색결과'를 원하고 있었으며 단순히 '화면이 익숙하고 열람 및 대출이 편리하다.'는 이유로 '소속 대학도서관 온라인목록'을 도서검색 정보원으로 이용하고 있었다. 이용자들의 의견이 고려된 OPAC 2.0 서비스의 개선이 필요하다.
본 연구에서는 패턴 분류문제를 위하여 가중치 개념을 갖는 퍼지 최대 최소 신경망 모델을 제안한다. 제안된 모델은 기존의 FMM 신경망 모델에 대하여 학습데이타에 포함되는 특징값의 빈도요소를 효과적으로 반영할 수 있도록 수정한 구조를 갖는다. 본 논문에서는 제안된 모델에 대하여 하이퍼박스 소속함수로 정의되는 새로운 활성화 특성과 학습알고리즘을 정의한다. 학습알고리즘은 하이퍼박스 생성 및 확장, 중첩 테스트, 하이퍼박스 축소의 3 단계 과정으로 이루어지며, 각 과정에서 특정값의 빈도요소를 고려하여 가중치값을 갱신하는 규칙이 새롭게 정의된다. 본 연구에서는 또한 제안된 모텔의 응용으로서 특정분석 기법을 제안한다. 이를 위하여 특정값, 특정유형, 하이퍼박스, 패턴클래스 상호간 연관도 요소를 4 가지 유형의 척도로 정의하여, 주어진 패턴분류 문제에서 각 특정의 상대적 중요도를 평가할 수 있도록 한다. 아이리스 데이타와 클리블랜드 의료데이타에 대한 분류문제에 적용한 실험결과를 통하여 제안된 방법의 타당성을 고찰하였다.
본 연구는 전문대학 교수의 역량을 도출하고 교수의 경력별 교육요구도를 살펴보기 위해 실시되었으며, 경기도에 소재한 한 전문대학에 소속된 전임교수 110명을 대상으로 2018년 11월 27일부터 12월 7일까지 진행되었다. 연구 결과, 전문대학 교수의 역량은 교육역량 10가지와 일반역량 7가지로 나타났으며, 대부분의 역량에서 중요도와 실행도의 차이가 나타나, 역량 향상을 위한 교육이 필요한 것으로 나타났다. 또한, t-검정과 Borich 요구도 분석에 의하여 경력에 따른 교수의 교육요구도에 차이가 있는지를 살펴본 결과, 경력 5년 이하 집단과 6년에서 10년의 경력을 보유한 집단, 경력 11년 이상 집단에서 서로 다른 교육요구도가 존재하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 전문대학 교수의 역량 향상을 위한 체계적인 교육 훈련의 필요성을 제시하였으며, 구체적인 로드맵과 훈련 매뉴얼이 필요함을 제안하였다.
본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions, NEWFM)기반의 자동 특징 추출기법을 사용하여 1일 후의 주식 예측을 하는 방안을 제안하고 있다. 비중복면적 분산측정 법에 의해 중요도가 가장 낮은 특징입력을 자동적으로 하나씩 제거하면서 최소의 특징입력을 선택하였다. 특징입력으로써 CPP$_{n,m}$(Current Price Position of the day n)과 최근 32일간의 CPP$_{n,m}$을 웨이블릿 변환한 38개의 계수들 중 비중복면적 분산측정법에 의해서 자동적으로 추출된 2개의 계수가 사용되었다 제안된 방법으로 1989년부터 1998년까지의 실험군을 사용한 결과로써 60.93%의 예측율을 나타내었다.
학부 수준의 의학교육 체제가 변화됨에 따라 최근 많은 의과대학은 의과대학 소속으로 의예과 교육과정을 운영하거나 개발하여 운영하고 있다. 의예과 교육과정은 의학과 교육과정에 맞추어 시기와 수준에 따라 설계되어야 하겠지만, 기초과학 관련 교과목에 대한 기준이나 근거에 대한 논의가 없었다. 이에 본 연구는 대학수학능력시험 과학탐구의 교과목인 물리I, 물리II, 생명과학I, 생명과학II, 화학I, 화학II를 검토하여 키워드를 분석하여 의과대학 학생을 대상으로 요구조사를 실시하였다. 요구조사는 기억정도와 중요도의 평균, 평균차이, Borich 요구도, LF를 활용하였으며, 그 결과 76개의 키워드로 수렴되었다. 본 연구결과는 의예과 교육과정에서 기초과학 관련 교과목 개발에 기초자료로 활용될 것으로 기대한다.
컴퓨터 바이러스는 정보화 시대에 사용자들이 가장 흔하게 경험하는 정보보안 문제 중 하나이다. 본 연구에서는 컴퓨터 바이러스를 대상으로 대기업과 중소기업간 보안요소에 대한 사용자의 인지도 차이를 분석하였다. 설문지를 이용하여 수집된 자료에 대하여 t-test를 이용하여 기업규모별 인지차이를 분석한 결과 보안위협과 위험을 인지하는데 별다른 차이가 없는 것으로 나타났으며, 컴퓨터 바이러스에 대한 위협과 피해를 심각하게 고려하는 것으로 확인되었다. 또한, 사용자들은 전반적으로 소속된 조직의 보안정책 수준에 대해 만족하고 있으나 보안정책을 인지하는데 차이가 있으며 기업규모별 보안정책 집행의 효과에 차이가 있음을 확인하였다. 또한 바이러스에 대한 정보자산, 보안취약성, 보안효과를 인지하는데 차이가 있는 것으로 나타나 기업규모별 자산의 중요도와 위협의 노출정도, 바이러스 감염방지 노력의 결과가 상이한 것으로 분석되었다.
군수품은 품질 보증을 위해 개발과 양산단계에서 위험 식별을 수행해야 한다. 위험 식별은 부품, 구성품, 계통 등에 대한 고장 요소를 분석하는 것으로, 다양한 신뢰성 기법 중에서 고장 모드 영향 분석(FMEA)을 이용하고 있다. FMEA는 위험 식별 중 고장 요인에 대하여 분석하는 방법으로, 위험도(RPN)를 통해 관리할 수 있다. FMEA는 심각도, 발생도, 검출도가 같은 중요도로 평가되기 때문에 단점을 가진다. 퍼지 FMEA는 FMEA의 단점을 보완하기 위해 퍼지이론을 이용한 것이다. 퍼지 이론은 현상의 불확실한 상태를 표현해주는 방법으로, 정량적인 값을 제공한다. 본 논문에서, 퍼지 FMEA는 회전익 항공기 착륙장치의 고장 모드에 대한 객관적인 평가를 위해 적용되었다. 착륙장치에 대한 위험도 분석을 위해, 퍼지 규칙과 소속 함수를 구성하였다. 퍼지화 모델은 심각도, 발생도, 검출도의 크리스프(crisp) 값을 이용하였고, 위험도를 도출하였다. 착륙장치에 대한 퍼지 FMEA 결과는 위험도와 우선순위를 분석할 수 있다. 퍼지 FMEA는 회전익 항공기의 품질 보증 활동에서 기초자료로 활용할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 포털 사이트와 RISS에서 소셜 데이터와 학술 연구 데이터를 수집하고 TF-IDF, N-Gram, 의미 연결망 분석, CONCOR 분석을 실시하였다. 이를 통해 사회적 인식 양상과 현 상황을 파악하고, 시사점과 방향성을 제시하고자 하였다. 소셜 데이터에서 '인공지능 리터러시'보다 '인공지능 융합 교육'의 수집량이 2배 이상 많아 '인공지능 리터러시'에 관한 인식이 상대적으로 적은 것으로 나타났다. '인공지능 리터러시'에 소셜 데이터에서 '인간' 키워드는 소속된 군집이 없는 것으로 나타나 인문학 및 인공지능과 인간의 대한 철학적인 관심과 인식이 부족한 것으로 나타났다. 또한 '교육부' 키워드가 '인공지능 융합 교육'의 소셜 데이터에서만 빈도, 중요도, 연결 중심성이 모두 높게 나타나 '인공지능 융합 교육'이 정부의 정책과 관련 깊은 것이 확인되었다.
전자 학술 정보 유통의 확대에 따라 날로 증가되는 학술 콘텐츠 서비스 수요에 부응하기 위하여 보다 효과적인 학술 콘텐츠 추천 시스템 개발이 요구된다. 학술 콘텐츠 추천 시스템은 정보 소비자의 과거 이용 내역을 기반으로 각 소비자 선호(preference)에 맞는 학술 콘텐츠를 제공함으로써 콘텐츠 이용성을 보다 효과적으로 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 특정 기관에 소속된 사용자의 선호에 더욱 부합하는 학술 콘텐츠를 제공하기 위하여 기관의 전자 저널 구독 정보 및 웹 이용 로그를 활용한 저널 추천 기법을 제안한다. 제안하는 추천 기법에서는 기관 사용자의 저널 선호도를 효과적으로 예측하기 위하여 기관 유사도(Institution similarity), 그리고 참고문헌의 인용 관계 데이터를 기반으로 저널 유사도(Journal similarity) 및 저널 중요도(Journal importance)를 산출하여 최종적으로 기관 맞춤형 저널 추천 항목을 구성하게 된다. 또한, 제안하는 추천기법이 적용된 기관 맞춤형 저널 추천 시스템 프로토타입을 개발한다. 개발된 저널 추천 시스템은 각 기관의 저널 선호도 예측을 위하여 활용되는 웹 이용로그를 효과적으로 수집하고 이를 추천 기법에 활용하기 용이한 데이터로 가공 처리 하여 별도의 데이터베이스에 저장하여 추천 기법의 저널 선호도 예측을 위한 기반 데이터로 활용한다. 마지막으로 우리는 기존 추천 기법들과의 비교 성능 평가를 통해 제안 기법의 차별성과 우수성을 보인다.
식품오염물질에 관련한 연구가 많이 진행되었지만 대부분 단기적 과제이었기에 식품오염물질 관리를 위한 종합적이고 체계적인 연구가 필요하다. 본 연구에서는 식품오염물질 향후 연구방향을 제안하기 위하여 델파이 조사를 실시하였으며, 중요도 및 시급성을 고려하여 우선순위를 설정하였다. 학계, 연구기관, 정부기관, 기업 등 다양한 소속에 있는 50명의 전문가를 대상으로 식품안전과 관련한 개방형 질문을 하였으며, 161개의 필요연구항목을 도출하였다. 이를 분류하여 5개 분야, 42개 항목으로 구성된 설문지를 작성하였다. 5개 분야는 '식품오염물질 통합관리 시스템', '환경유래 식품오염물질 안전관리', '식품 중 오염된 자연독소 안전관리', '조리가공 중 생성된 식품유해물질 안전관리', '국내외 식품오염물질 안전관리 협력체계 구축 및 교육 홍보 방안' 이었다. 전문가들이 답한 설문지(30/50 응답)를 분석하여 필요연구의 우선순위를 설정하였으며, 전문가들의 합의단계를 거쳐(24/30 응답) 이를 확정하였다. 본 설문조사 결과는 식품오염물질 안전관리를 위한 연구방향을 설정하기 위한 기초자료로 사용할 수 있을 것이라 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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