교수학습센터는 교원의 전문성 향상과 교육정보화 기반 학교 교육 혁신을 실천하기 위한 중요한 목표를 수행하고 있다. 국내에는 대학에서부터 초등학교에 이르기까지 다양한 교수학습센터가 설치 운영되고 있다. 대상은 국가차원의 초중등 교육의 교수학습을 지원하는 중앙단위의 교수학습센터이다. 본 연구에서는 교수학습센터의 성과를 효과적이고 효율적으로 평가할 수 있는 성과 분석 모형 개발에 앞서 여러 성과평가모형의 이론 및 실천적 탐색을 목적으로 하였다. 본 연구를 통해 교수학습센터의 성과평가에 관련된 이론적 관점과 실천적 관점의 모형탐색을 살펴볼 수 있을 것이며, 이를 통해 모형 개발과 성과 평가를 위한 실천 전략을 수립하는데 기여할 것이다.
웹상의 공급망 환경에서는, 의사결정을 위해 협동적 문제 해결과 사례 기반의 자동 모형화가 더욱 중요시 되고있다. 왜냐하면, 문제요구는 다양하고 이에 대응하기 위해 모든 모형을 준비한다는 것은 실제로 어려우며, 모형의 저장 및 관리 관점에서도 비효율적이기 때문이다. 따라서, 사례 기반의 모형 자동 생성에 의한 문제 해결 접근에 관한 연구 필요성이 인식되고 있다. 본 연구에서는 최적화 모형에 대한 지식이 부족한 사용자 수준의 XML 표현과 같은 문제요구 해석하여 최적화 모형 사례로부터 사례 기반의 최적화 모형을 자동 생성하는 프레임웍, 모형화 지식의 표현과 목표모형 탐색을 위한 전방향 추론 절차, 그리고 모형화 노력을 줄이기 위해서, 민감도 분석을 통해 성능이 평가된 탐색 알고리즘을 제시한다.
기존 교수 연수체제는 전이 효과가 떨어지며 교사의 업무에 지장을 초래하게 된다. 이에 선정된 컴퓨터교육내용을 원격교육체제로 전환하여 기존 교사 연수의 단점을 극복하여, 효율성을 기할 수 있다. 컴퓨터교육내용을 원격 교육체제로 구축함에 있어서 다양한 원격교육매체의 특징과 가능한 학습 활동, 컴퓨터교육 내용의 특징에 따라서 원격 컴퓨터교육의 모형을 탐색하여 보았다. 그 모형은 자기주도적 학습활동에 기반한 코스웨어 모형, 토의 학습활동에 기반한 토의학습 모형, 대체 학습모형으로 일체학습 모형, 원격 교육의 모든 매체를 활용할 수 있는 문제결학습모형으로 분류하여 제시하여 보았다.
인터넷 도구 중의 하나인 탐색엔진은 월드 와이드 웹의 보편화와 함께 중요한 매개체로 자리잡고 있다. 탐색엔진은 서비스 제공형태에 의해 크게 분류체계 제공형과 주제어 검색 제공형으로 나뉘어 지는데, 분류체계 제공형 엔진에 대한 연구는 그 이용빈도에 비해 부족한 편이다. 따라서, 인터넷 이용자의 탐색노력을 줄이는데 보다 유용한 분류체계 제공형 엔진에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 분류체계 제공에 중점을 두고 있는 국내외의 대표적인 탐색엔진 6종과 문헌 분류이론인 KDC와 DDC를 선정하여 그 분류체계를 비교ㆍ분석하여 적합한 형태의 탐색엔진 분류체계의 모형을 구축하고자 한다.
본 연구는 기존의 수요 예측 등의 시계열 분석에서 주로 사용되는 ARIMA 모형의 어려움을 극복하고자 인공신경망(Artificial Neural Network) 모형을 이용하여 한국 프로 야구 관중 수를 예측하였다. 인공신경망의 가장 기본적인 종류인 전방향 신경망(Feedforward Neural Network)의 초모수(Hyperparameter) 선정에 그리드 탐색(Grid Search)을 적용하여 최적의 모형을 찾고자 하였다. 훈련 자료로는 2015년 3월부터 8월까지의 일별 KBO 관중 수 자료를 대상으로 하였고, 예측력 검증을 위해 2015년 9월 관중 수를 예측하여 실제 관측값과 비교하였다. 그 결과, 그리드 탐색법에서 최적 모형이라고 판단한 모형의 예측력은, 평균 절대 백분율 오차(MAPE) 기준으로 평균 27.14% 였다. 또한, 앙상블 기법에서 착안하여 오차율이 낮은 모형 5개의 예측값 평균의 MAPE는 평균 28.58% 였다. 이는 다중회귀와 비교해보았을 때, 평균적으로 각각 14%, 13.6% 높은 예측력을 보이고 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권6호
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pp.1103-1112
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2013
탐색적 자료분석에서는 자료를 통계적 모형에 바로 적합시키기 보다는 자료를 있는 그대로 보려는 데 주안점을 둔다. 우리는 시계열 자료에 대한 그래픽 탐색적 자료분석방법의 하나로서 재현그림을 사용할 수 있다. 재현그림의 장점은 통계모형에 대한 가정 없이 시계열 자료의 구조적 패턴을 확인할 수 있고 이 패턴을 통하여 탐색적으로 시계열 데이터의 구조 변화점을 한 눈에 확인할 수 있다는 데 있다.
본 연구에서는 보건기관이 효율적으로 고혈압 관리 대상자를 탐색하고, 고혈압 관련 요인에 대한 지식을 효과적으로 관리할 수 있도록 하는 고혈압 고위험군 추정 모형 및 우선 사업 대상자 탐색 모형을 제안한다. 특히, 대용량 데이터 처리 및 실시간 시스템 운영, 외부 환경 변화를 고려한 자동 학습과 같은 현실적인 제약 조건을 해결하는 모형을 개발하는 것을 주 목표로 한다. 지역 보건소에서 수집된 의료 데이터를 이용하여 최적의 파라미터 값을 설정한 고혈압 고위험군 탐색 모형을 도출하였으며, 모형의 검증을 위하여 고혈압 환자정보로 구성된 평가용 데이터를 사용하여 고혈압 자연 발병률 대비 약 2배 수준으로 향상된 고혈압 환자 예측 정확도가 얻어지는 것을 확인하였다. 시스템 운영과 유비보수 측면에서 현실적으로 중요한 문제인 대용량 데이터 처리 및 외부 환경 변화에 강인한 자동학습 이슈를 해결하기 위한 방안에 대해서도 설명하였다.
본 연구는 기존의 수요 예측 등의 시계열 연구에서 주로 사용되는 ARIMA 모형의 어려움을 극복하고자 인공신경망(Artificial neural network) 모형을 이용하여 한국 프로 야구 관중 수를 예측하였다. 훈련 자료로는 2015년 3월부터 9월까지의 일별 KBO 관중 수 자료를 대상으로 하였다. 전방향 신경망(Feedforward neural network)의 모형 훈련 과정에서, 그리드 탐색(Grid search)을 적용하여 최적의 초모수(Hyperparameter)를 찾고자 하였다. 그 결과, 그리드 탐색법의 최적 모형을 이용한 평균 절대 백분율 오차(MAPE)는 평균 20.9% 였다. 앙상블 기법을 이용한 모형의 MAPE는 평균 20.0%였다. 이는 다중회귀와 비교해보았을 때, 평균적으로 각각 26.3%, 30.3% 높은 예측력을 보인다.
본 연구의 목적은 이용자 친화적인 한 일 시소러스 구축을 위한 모형을 개발하는 것이다. 이를 위해 선행연구 분석과 한국과 일본의 시소러스 구축 경험자 인터뷰를 통해 기존의 다국어 시소러스 구축방법에서 제기될 수 있는 문제점을 분석하고 현재의 정보환경에서 언어적 혹은 문화적 차이에 따른 이용자들의 어휘사용의 차이를 확인하기 위해 한국과 일본의 이용자 태그를 분석하였다. 분석결과, 인터넷 정보유통 환경에서 적합한 시소러스모형인 탐색 시소러스 모형을 확인하고, 이를 적용하여 이용자친화적인 형태의 한 일 시소러스 모형을 제안하였다.
본 연구에서는 학술정보검색에 있어 국내 대학생과 대학원생들이 외국어 탐색문을 어떻게 활용하는지, 그리고 이용자의 특성에 따라 외국어 탐색문의 활용도에 차이가 나타나는지 파악하고자 하였다. 연구 모형은 Ellis의 정보탐색 과정 모형을 바탕으로 설계되었으며, 실험, 인터뷰, 통계분석 등 양적 질적인 연구방법을 모두 활용하였다. 연구결과, 학술정보검색의 각 단계에서 국문 검색 전략과는 다른 다양한 외국어 검색 전략들이 발견되었고, 이러한 검색 전략들은 특히 이용자의 전공분야와 학력에 따라 차이를 보이는 것으로 파악되었다. 특히 인문 사회과학분야 피실험자들이 과학기술분야 피실험자들에 비해 외국어 탐색문을 선정하는 데 큰 어려움을 겪으며, 이에 따라 외국어를 활용한 검색을 선호하지 않는 점을 확인하였다. 또한 외국어 학술정보검색에서 인용정보나 발행지 정보 등 본문 이외의 정보들에 대한 의존도가 높아지는 모습을 보였다. 결과적으로 이용자의 특성에 따라 학술정보검색 과정에 외국어를 활용하는 비중이나 느끼는 어려움의 정도에 차이가 존재한다는 점을 파악할 수 있었으며, 향후 대학도서관은 이러한 이용자의 특성에 맞추어 이용자교육이나 도서관 서비스를 제공할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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