• 제목/요약/키워드: 점수화

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대학별고사를 위한 문항분석, 표준점수, 검사동등화

  • 성태제
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제1권1호
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    • pp.206-214
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    • 1994
  • 본 논문은 1994학년도 부터 부활된 대학별고사 실시에 따른 문항분석, 표준 점수제 그리고 검사동등화의 문제점을 지적하기 위하여 교육측정이론의 기본 개념을 소개하는데 있다. 대학별고사의 타당성과 신뢰성을 보장받기 위하여는 양질의 문항제작이 우선하여야하며, 이를 위하여 문항분석은 종전에 사용하던 고전검사이론 보다는 문항반응이론을 이용하는 것이 바람직하다. 문항반응이론에 의한 문항분석은 피험자 집단의 특성에 의하여 문항특성이 달리 분석되지 않는 특징을 지니고 있기 때문이다. 문항이 논술형일 경우 채점자간 신뢰도와 채점자 내 신뢰도를 간과하여서는 안될 것이다. 다양한 선택과목을 채택하는 대학별 고사에서 입학 사정을 위하여 원점수를 사용하거나, 표준점수 혹은 검사동등화 방법을 이용하고 있으나 이는 교육측정이론에 위배된다. 다른 과목에 대한 인가의 능력을 상대비교 할 수 없으며, 표준점수와 검사동등화는 동일 능력에 대한 상대비교를 위한 방법이다. 특히 검사동등화는 동일 특성, 공정성, 모교집단 불변성, 대칭성을 전제한다. 표준점수제에 의하여 수험생들의 다른 능력을 상대 비교하는 방법은 다른 능력이 점수로 표현되기 때문에 가능하나 그 점수가 무엇을 의미하는 가를 분석할 때는 교육평가의 기본 철학에도 위배된다.

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인자 점수를 이용한 이상치 데이터의 군집화 (Outlier Data Clustering using Factor Score)

  • 전성해;임민택;오경환
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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    • pp.77-80
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    • 2002
  • 이상치를 포함한 학습 데이터의 군집화 전략은 일반적으로 이상치를 포함하여 학습하거나, 이상치를 제거하는 두 가지 선택이 가능하다. 이상치를 제거하지 않고 학습에 반영시켜야 할 경우 한 개 또는 소수의 이상치가 독자적인 군집을 형성하거나 객관적인 군집화를 방해하는 문제가 발생할 수 있다. 이 때 주어진 학습 데이터의 군집 결과가 이상치의 영향으로부터 벗어나기 위해 원래의 학습 데이터에 대한 변환 작업을 거친 후 군집화를 수행할 수 있다. 이러한 변환 방법으로서 본 논문에서는 차원 축소의 기법으로 알려진 인자 분석의 점수를 사용하였다. 인자 점수로 변환된 학습 데이터에 대해 계층적 군집화, K-means 그리고 자기조직화 지도 등과 같은 군집화 알고리즘을 적용하면 이상치가 자신만의 군집을 별도로 형성하지 않고 다른 학습 데이터의 군집에 소속되면서 이상회의 영향으로부터 벗어남을 실험을 통하여 확인하였다.

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함수에 의한 정규화를 이용한 local alignment 알고리즘 (A Local Alignment Algorithm using Normalization by Functions)

  • 이선호;박근수
    • 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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    • 제34권5_6호
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    • pp.187-194
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    • 2007
  • Local alignment 알고리즘은 두 문자열을 비교하여 크기가 l, 유사도 점수가 s인 부분 문자열쌍을 찾는다. 크기가 충분히 크고 유사도 점수도 높은 부분 문자열 쌍을 찾기 위해 단위 길이당 유사도 점수 s/l을 최대화하는 정규화 방법이 제안되어있다. 본 논문에서는 증가함수 f, g를 도입하여 f(s)/g(l)을 최대화하는, 함수에 의한 정규화 방법을 제시한다. 여기서 함수 f, g는 DNA 서열을 비교하는 실험을 통해 정한다. 이러한 실험에서 함수에 의한 정규화 방법이 좋은 local alignment를 찾는다. 또한 유사도 점수의 기준으로 longest common subsequence를 채택한 경우, 기존의 정규화 알고리즘을 이용하면 별다른 시간 손실 없이 함수에 의해 정규화된 점수 f(s)/g(l)을 최대화 할 수 있음을 보인다.

문제중심학습에서 교수평가, 동료평가, 자기평가와 지필시험과의 관계 (Correlation between Tutor, Peer, Self-Evaluation and Paper Test in Problem-Based Learning)

  • 김수진;김성혁
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제18권7호
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    • pp.275-283
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    • 2017
  • 본 연구의 목적은 문제중심학습에서 교수, 동료, 자기평가간의 평가점수와 평가주체별 관대화와 중심화의 경향을 알아보고 평가주체별 점수와 지필시험 점수간의 관련성을 알아보기 위함이다. 이를 위해 문제중심학습으로 수업받는 간호학과 학생 중 연구에 동의한 105명을 대상으로 하였다. 교수, 동료, 자기평가는 문제중심학습 효과 도구를 가지고 실시하였고 지필시험은 문제중심학습 수업이 종료된 후 실시하였다. 수집된 자료는 SPSS WIN으로 분석하였다. 연구결과 동료평가, 자기평가, 교수평가 점수 순으로, 학생평가 점수가 교수평가 점수보다 높았다. 관대화와 중심화의 경향에서도 동료평가, 자기평가가 교수평가보다 높고 강하게 나타났다. 평가주체별 점수와 지필시험 점수간의 관계는 교수평가 점수와 지필시험 점수간에 유의한 상관이 있었으나 동료평가나 자기평가 점수는 유의한 상관이 없었다. 평가는 교육목표와 밀접한 관련을 갖기 때문에 문제중심학습이 본래의 목적을 제대로 실현하기 위해서는 문제중심학습의 목적에 맞는 평가방법이 반드시 필요하다. 이를 위해서 다양한 평가방법의 개발과 적용을 위한 논의가 필요하며 문제중심학습 평가와 관련된 실제적인 연구가 필요하다.

청렴도 조사에서 간접질문에 의한 청렴도 점수의 계산

  • 남기성
    • 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국데이터정보과학회 2006년도 PROCEEDINGS OF JOINT CONFERENCEOF KDISS AND KDAS
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    • pp.25-32
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    • 2006
  • 본 논문에서는 민감한 사항 특히 청렴도 조사에서 금품 향응제공여부 등과 같이 응답자들이 정직하게 응답하지 않을 수 있는 질문들에 대하여 응답자의 비밀을 노출시키지 않고서 양질의 보다 정확한 정보를 얻을 수 있는 확률화응답기법을 적용하여 실제 청렴도 점수를 추정하고자 한다. 본 연구는 청렴도 조사와 같은 민감한 질문에 대하여 응답자에게 심리적 안정감을 주어 거짓응답을 줄이면서 보다 진실에 가까운 청렴도 점수를 구할 수 있는 사례를 제시한다.

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대표성분점수화법의 제안과 이의 타당성 및 활용성에 관한 연구 (Representative component scoring system and its validity and applicability)

  • 이광진
    • 응용통계연구
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    • 제10권2호
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    • pp.275-291
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    • 1997
  • 직접측정이 불가능한 단일 상위목표개념을 직접측정이 가능한 관련 하위개념들을 이용하여 간접적으로 측정한 경우, 많은 연구자들이 비록 모호하나마 연구초기에 이해했던 목표개념과 관련개념들간의 관계를 자료분석의 단계에서 구체화하지 못하고, 목표개념의 점수화를 편의성에 의존한다거나 통계분석자에게 일임해 버리는 경향이 있다. 그러나 사용된 점수화 방법에 대한 객관성이 결여되면 그릇된 정보가 도출되거나 연구결과가 독자들로부터 수용되어지지 못할 수도 있다. 본 연구에서는 이러한 상황에서 측정이론에 충실하면서 목표개념의 조작적 정의를 어느정도 객관화할 수 있는 한 방법을 제안하고, 이에 바탕을 둔 대표성분점수화법의 타당성 및 활용성에 관해 연구하였다.

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관상동맥 석회화점수 감소 요인 분석 (Factor Analysis of Decreased Score on Coronary Artery Calcium Score)

  • 심재구;김연민;김진우
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제10권4호
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    • pp.285-290
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    • 2016
  • 이 연구는 관상동맥 CT 석회화점수 검사를 2회 이상 받은 자 중에서, 이전에 비하여 점수가 낮아진 원인을 후향적으로 분석하였다. 건강검자 환자 100명(남자 85명 $60.6{\pm}6.9$세, 여자 15명 $67.2{\pm}7.3$세)을 대상으로 하였다. 석회화점수 감소가 발생한 경우를 Agatston의 분류 방법에 따라 minimal (1-10), mild(11-100), moderate(101-400), severe (400< ) 4개 그룹으로 분류하였다. Mild 그룹에서 49명으로 가장 많았으며, minimal 그룹에서 감소율 변동이 가장 크게 나타났다. 석회화점수 감소 요인은 Scan location 불일치 51%, Motion artifact 26%, 장비변동 14%, 작업자의 실수 5%, 입력 miss 2%, Image loss 1%, 부정맥 1% 로 나타났다. Scan location의 불일치는 scan된 석회화의 slice 위치에 따른 부분체적 효과로 생각되며, 관상동맥 석회화 점수가 작은 100 이하 그룹에서는 높은 변화폭(19.7%)이 나타났고 100 이상의 그룹에서는 낮은 변화폭(2.2%)을 보여 석회화 점수에 따라 허용될 수 있는 변화폭이 달라진다는 것을 알 수 있었다. Motion artifact 요인은 26%로 나타났으며, 이는 높은 심박동에 의한 것으로 심박동이 높거나 검사 전 폐기능, 운동부하 등 심박동에 영향을 미치는 선행검사와 밀접한 관련이 있었다.

정규화 기법 기반의 설계VE 기능 및 비용 점수 산출 모델 (Calculation Model for Function & Cost Score based on Normalization Method in Design VE)

  • 이종식
    • 한국건설관리학회논문집
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    • 제16권4호
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    • pp.98-106
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    • 2015
  • VE는 공공건설사업의 예산절감과 기능향상, 구조적 안전, 품질 확보를 목적으로 하고 있다. 그러나 관련 내용이 설계의 경제성 검토 위주로 구성되어 있어 구조적 안전과 품질확보를 위한 검토가 미흡해 질 가능성이 문제점으로 지적되고 있고, VE를 단순한 원가절감방법으로 생각하는 인식으로 인해 VE 수행 시 비용절감에 치중된 대안이 제시되어 왔다. 이에 대한 개선방안으로 정부에서는 생애주기비용절감 가치향상 제안서를 도입하고 원안과 대안의 비용 점수와 기능 점수, 가치 변화를 명시하도록 하였다. 그러나 구체적인 방법과 기준이 제시되어 있지 않아 이론적 근거보다는 실무적 편의 위주의 방법이 사용되고 있다. 현행 방법은 원안과 대안의 비(比)를 이용하기 때문에 간단하고 사용이 편리하다. 하지만 현행 방법을 이용하여 평가 값을 점수화 하면 설계안 속성에 따라 다양한 값이 산출되어 광범위한 점수 분포를 나타낸다. 따라서 많은 양의 VE 안을 평가하여 수정 설계를 위한 최적 안을 선택하는 의사결정과정에서 평가자에게 혼란을 줄 수 있다. 이는 합리적인 의사결정을 저해하는 요소로서, VE대안의 비용과 성능 속성 정보를 이용하여 산출한 가치 점수의 신뢰성 및 객관성 검증의 어려움으로 이어진다. 본 연구는 VE 안 평가 시 의사결정의 효율성 제고를 위하여 기능 점수와 비용 점수 산출 절차와 방법을 고찰하여 문제점을 제시하고, 개선 방안으로서, 정규화 기반의 기능 및 비용 점수 산출 모델을 제시하였다.

집중관제 대상선박 선정을 위한 선박별 위험지수 개발 - 분석적 계층화 과정(AHP) 적용 -

  • 박성우;서홍용;허학선
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2011년도 춘계학술대회
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    • pp.147-149
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    • 2011
  • 본 연구는 선박사고의 발생과 선박이 지닌 특성(선종/톤수/국적)간에 연관이 있을 것으로 가정하여 관제전문가를 대상으로 하는 설문조사 및 사고통계 분석을 통해 각 특성 별 가중치를 계량화하여 기준점수표를 마련하고자 하였다. 가중치 산정은 분석적 계층화 과정(AHP: Anlaytic Hierachy Process)를 거쳤으며 이를 통해 얻은 기준점수표를 바탕으로 인천항의 1일간 입항선에 적용하여 결과를 준사고이력 보유선박군의 점수와 비교하여 양 집단 간 높은 위험지수 해당선박 존재 비율을 비교하였다.

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인자점수와 자기조직화지도를 이용한 희소한 문서데이터의 군집화 (Sparse Document Data Clustering Using Factor Score and Self Organizing Maps)

  • 전성해
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제22권2호
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    • pp.205-211
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    • 2012
  • 통계학과 기계학습의 다양한 기법을 이용하여 문서집합을 군집화하기 위해서는 우선 군집화분석에 적합한 데이터구조로 대상 문서집합을 변환해야 한다. 문서군집화를 위한 대표적인 구조가 문서-단어행렬이다. 각 문서에서 발생한 특정단어의 빈도값을 갖는 문서-단어행렬은 상당부분의 빈도값이 0인 희소성문제를 갖는다. 이 문제는 문서군집화의 성능에 직접적인 영향을 주어 군집화결과의 성능감소를 초래한다. 본 논문에서는 문서-단어행렬의 희소성문제를 해결하기 위하여 인자분석을 통한 인자점수를 이용하였다. 즉, 문서-단어행렬을 문서-인자점수행렬로 바꾸어 문서군집화의 입력데이터로 사용하였다. 대표적인 문서군집화 알고리즘인 자기조직화지도에 적용하여 문서-단어행렬과 문서-인자점수행렬에 대한 문서군집화의 결과들을 비교하였다.