• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2003년도 춘계공동학술대회
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• pp.580-585
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• 2003

정보화 수준을 검정하는 다양한 영역 중 실기시험은 채점 강의 문제로 많은 비용과 시간이 소요되고 있다. 본 연구에서는 컴퓨터활용능력을 검정하는 Excel 실기시험을 자동으로 채점하는 웹 기반 채점엔진을 개발하고자 한다. 출제자의 출제의도를 반영한 채점항목 및 채점기준을 유연하게 등록할 수 있게 하고, 틀리거나 감점된 문항에 대해 오답의 이유를 정확하게 제공하는 데에 개발의 초점을 맞추었다. 엑셀 자동채점 엔진을 활용하면 Excel 실기시험의 출제방향에 크게 위배되지 않으면서 사람이 채점타는 경우보다 객관성, 정확성 비용 소요시간의 면에서 기대효과를 꾀할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제52차 하계학술대회논문집 23권2호
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• pp.147-148
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• 2015

대학의 컴퓨터 관련 학과에서 데이터베이스에 대한 SQL(DML)을 학생들에게 숙지시키기 위한 시험(정기 시험, 퀴즈)은 필수이며, 이에 대한 채점을 수작업을 하고 있어 교수들에게 채점의 부담으로 작용하고 있다. 본 논문은 이런 부담을 덜기 위한 SQL 채점 자동화 시스템을 개발함으로써 학생들에게 채점의 부담 없이 시험을 통해 충분한 시험을 실시하도록 하는 시스템을 개발하였다. 대학에서 SQL은 SELECT, UPDATE, INSERT, DELETE 4개의 데이터 조작어로 구분되며, 기본적인 구문의 시험이 대부분이다, 이에 대한 채점 구문분석을 위한 파싱트리(parsing tree)을 만들어 자동 채점 시스템을 구현하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2012년도 제24회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.121-122
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• 2012

컴퓨터를 사용한 서술형 답안의 자동채점은 채점의 편의성과 객관성을 제고하기 위하여 많은 연구자들이 연구해 왔으며 자동채점의 성능을 향상시키기 위해 여러 가지 방법들이 제안되었다. 본 논문은 서술어 정규화를 통하여 서술형 답안의 자동채점 정확도를 높이고자 하였다. 기존의 다른 채점 방법들과 비교했을때 서술어 정규화 기법을 적용한 채점 방식은 기존의 방법들보다 유사도 계산 정확도가 향상되어 정답 판별 정확도가 향상되는 것을 확인할 수 있었다. 서술어 정규화는 기존의 모든 서술형 답안 채점 방법에 추가적으로 적용할 수 있는 범용성을 가지고 있다. 따라서 서술어 정규화는 기존 방법들의 자동채점 정확도를 향상시켜 보다 정확하게 서술형 답안을 채점할 수 있다.

• 현장과학교육
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• 제13권3호
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• pp.271-282
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• 2019

본 연구는 인공지능을 활용한 서술형 평가 문항 자동채점 프로그램 WA3I을 개발하였으며, 이 프로그램이 학습 지원 도구로서 활용되기 위한 방안에 대하여 논하였다. 먼저 컴퓨터를 활용한 서술형 평가 자동채점에 대한 기존 연구들을 정리하고, 본 연구에서 개발한 서술형 평가 자동채점 프로그램 WA3I의 개발 과정을 소개하였다. 본 연구에서는 31개의 서술형 평가 문항을 개발하고 이에 대한 학생의 응답을 수집하였으며, 이 중 컴퓨터와 전문가 채점간의 일치도가 높은 19개의 문항에 대한 자동채점 모델을 개발하였다. 이 자동채점 모델로 채점 가능한 유사 문항 11개를 더 개발하여 총 30개의 문항을 웹상에서 WA3I ver.1 으로 구현하였다. 효과적인 교수·학습을 위해 본 연구에서 개발된 서술형 자동채점 프로그램 WA3I ver.1의 개선 과제 및 추후 연구 방향에 대해 논하였다. 이러한 내용은 현장과학교사들의 평가 계획 및 실행에 영향을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2012년도 제24회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.138-141
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• 2012

한국어 서답형 문항의 자동채점 프로그램을 개발하기 위해서는 모범답안, 오답, 부분점수 부여를 위한 세부적인 내용을 채점 기준표로 기술해야 한다. 자동채점에 필요한 구체적인 사항들을 기술하기 위하여 XML 형식으로 정답 템플릿을 정의하였다. 채점에 필요한 내용을 단위 개념으로 정의하고 이를 컴퓨터가 엑세스 가능한 형태의 정답 템플릿을 설계하였다. 정답 템플릿 형식에 맞게 편리하게 템플릿을 작성할 수 있는 작성 도구를 이용하여 학업 성취도평가 각 문항에 대한 채점 기준표를 정답 템플릿으로 작성하여 채점기준표를 작성하는 실험을 수행하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제49차 동계학술대회논문집 22권1호
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• pp.117-118
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• 2014

정보통신기술, 멀티미디어 기술 및 관련 소프트웨어 등을 이용하여 형성된 가상의 공간(Cyber-Space)에서 교수자와 학습자 간의 수업이 이뤄지는 사이버대학에서 학생들의 성적관리를 위한 원격시험 주관식 시험문제 자동채점 시스템을 연구하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권5호
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• pp.218-224
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• 2016

본 논문은 컴퓨터 기반의 자동 채점 시스템을 실용적으로 활용할 수 있도록 자연어 처리 기술을 이용하여 채점 기준표 작성 과정을 쉽게 하고 수작업 채점 비용의 절감 및 채점 기간을 단축시키는 방법을 제안한다. 자동 채점의 기준이 되는 정답 템플릿은 학생들이 작성한 답안들로부터 쉽고 편리하게 작성할 수 있도록 하였으며, 채점 정확도를 향상시키고 채점 오류를 최소화하여 신뢰도를 높이고자 하였다. 수작업 채점 대신에 자동채점 시스템을 도입하였을 때 그 효용성을 검증하기 위하여 2014년도 국가수준 학업성취도 평가의 사회과목 답안에 대해 자동 채점을 수행하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2013년도 제25회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.110-112
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• 2013

대학수학능력시험이나 학업성취도평가와 같은 중요한 시험은 다단계의 복잡한 과정을 거쳐 채점되며, 대규모의 인적 물적 자원이 투입된다. 컴퓨터 시스템을 활용하여 채점 과정에 소모되는 자원을 절감하고 정확성을 향상시키는 등 채점 효율의 향상을 목표로 하는 연구가 진행 중에 있다. 하지만 채점하려는 문항에 대한 정보 없이 시스템이 자동으로 정 오답을 판단하는 것은 불가능하며, 채점자가 문항에 대한 정보를 일정한 형식으로 가공하여 시스템에 제공하여야 한다. 본 논문은 채점하려는 학생 답안을 정보로 이용하여 시스템이 인지할 수 있는 정답 템플릿 형식으로 구축하는 방법을 소개한다. 또한 소개한 방법으로 작성된 정답 템플릿을 이용하여 자동 채점을 수행하였을 때의 채점 결과 및 통계 자료를 수록하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2012년도 제24회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.69-72
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• 2012

본 논문은 한국어 서답형(단어, 구 수준) 문항 유형을 분석하고 실제 채점자가 채점 기준표를 보고 채점하는 방법을 컴퓨터가 인식할 수 있도록 정답 템플릿을 설계 및 개념 정의를 하여 한국어 서답형에 특화된 자동채점 시스템 방법을 제시한다. 본 시스템을 사용하여 1000개의 학생 답안지에 대한 유형 가지수 500개 이하의 2011년도 학업성취도 평가 과학 6개 문항에 대하여 채점 기준표 내용을 정답 템플릿으로 작성한 뒤 250개 학생 답안을 학습데이터로, 정답 템플릿을 업데이트로 사용, 750개 학생 답안에 대하여 자동채점한 결과, 평균 카파계수 0.84라는 수치로서 실제 사람 채점 결과와 거의 완벽히 일치라는 결과를 얻었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.17-25
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• 2013

본 논문에서는 투표기법을 이용하여 서술형 주관식 문제에 대한 학습자 답안을 자동으로 채점하는 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 모델 구축 비용을 줄이기 위해서, 문제 유형별로 세분화하여 서술형 주관식 답안 자동 채점 모델을 따로 구축하지 않는다. 제안하는 방법은 서술형 주관식 답안 자동 채점에 유용한 자질을 추출하기 위해서, 모범 답안과 학습자 답안을 비교한 결과를 바탕으로 다양한 자질을 추출한다. 제안하는 방법은 답안 채점 결과의 신뢰성을 높이기 위해서, 각 학습자 답안을 여러 기계학습 기반 분류기를 이용하여 채점하고, 각 채점 결과를 투표하여 만장일치로 선택한 채점 결과를 최종 채점 결과로 결정한다. 실험결과 기계학습 기반 분류기 C4.5만 사용한 채점 결과는 정확률이 83.00%인데 반해, 기계학습 기반 분류기 C4.5, ME, SVM에서 만장일치로 선택한 채점 결과는 정확률이 90.57%까지 개선되었다.