• 정보교육학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.307-317
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• 2011

영재교육에 있어서 가장 중요한 문제 중의 하나는 영재성에 대한 정의와 영재를 정확하게 판별하는 것이다. 영재의 판별은 영재성의 정의에 근거해야 하는데, 영재성의 정의는 사회의 가치관에 따라 다르며, 영재성은 개념적인 용어이므로 직접적으로 측정하기 어렵기 때문에 영재를 판별하는 것도 명확한 기준에 따른 객관적이고 절대적인 도구는 존재하지 않는다. 최근 영재교육이 상위학교 진학에 도움이 된다고 하여 많은 학부모들이 영재교육을 특목고와 명문대 진학을 위한 발판이나 수단으로 생각하고 있다. 본 연구는 미래사회가 요구하는 영재를 판별할 방안을 개발하기 위하여 영재선발에 대한 기초적인 이해를 바탕으로, 현행 영재 선발 방법의 문제점을 분석하고 시사점을 도출한 다음, 이를 활용한 판별 전략과 선발 절차 및 방법 등을 제안하고 있다. 본 논문에서는 미래사회에 성공할 가능성이 많은 영재를 선발하기 위해서는 인지적인 요소 외에 정의적인 요소에 대한 평가가 이루어져야 하며, 영재성을 가진 모든 영재들에게 영재교육의 기회를 확대하고, 영재 프로그램 배치 후에도 영재성에 대한 평가가 지속적으로 이루어져야 함을 밝히고 있다.

• 한국식품과학회지
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• 제49권5호
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• pp.469-473
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• 2017

본 연구는 햅쌀과 묵은쌀 및 이의 혼합곡 판별을 위하여 전자 눈 분석을 이용한 쌀 신곡과 구곡 판별법 개발 연구를 수행하였다. 국내에서 수집된 신구곡을 대상으로 GOP 시약처리를 통해 효소 활성에 따른 정색 반응을 확인한 후 전자눈 장비를 이용하여 신곡과 구곡의 판별에 적합한 색깔 코드의 선별과 이를 이용한 쌀 신곡과 구곡의 판별법을 개발하였다. 미지시료를 이용하여 판별 정확도를 분석한 결과 신곡과 구곡인 단일곡은 100%의 정확도로 판별이 되었으나 혼합곡의 경우 혼합된 비율에 따라 판별 정확도가 달라졌다. 혼합곡은 신곡과 구곡의 혼합 비율에서 구곡이 비율이 높아질수록 판별 정확도가 높아지는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 통해 전자눈 분석을 통하여 햅쌀과 묵은쌀을 판별할 수 있는 실용적인 판별 체계를 구축하였으므로 본 연구를 통해 개발된 판별식은 쌀 신구곡 판별을 위한 과학적인 근거자료로서 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 영재교육연구
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• 제15권1호
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• pp.67-84
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• 2005

과학영재 판별의 대안적 도구로서의 가능성을 찾아보기 위하여 영재 집단과 일반 집단의 뇌파검사를 실시하였다. 뇌파의 주성분 공간분석법인 PCA분석 자료의 집단별 차이점을 이용하여 과학영재 판별지수(Gifted Index: G-Index)를 개발하고 과학영재 판별의 가능성을 탐색하여 보았더니 76% 수준에서의 판별 효과를 얻을 수 있었다. 또 과학영재 판별이 가능한 기타 판별도구 성취도들 간의 상관관계를 바탕으로 하여 회귀분석을 시도한 결과는로 나타났다. 이를 근거로 한 영재 판별 확률식을 제안하면 $$P=\frac 1{1+e^{-[-0.018(TTCT)+0.057(IQ)+1.916(FASP)+0.682(V.T)+0.088(Exp.)+0.034(G-Index)-57.510]}}$$와 같고 이 회귀분석식을 적용한 결과 영재 집단 내에서의 판별 가능성이 95% 수준에서 매우 우수하였다. 따라서 과학영재 판별의 대안적 도구로서의 뇌파검사와 G-Index의 유용성을 확인할 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제30권6호
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• pp.867-876
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• 2017

오늘날 관찰값의 개수에 비해 변수의 개수가 큰 희박한 데이터셋은 다양한 분야에서 쉽게 찾아볼 수 있고, 통계학에서 그러한 데이터셋에 대한 분석은 하나의 도전이 되어 왔다. 그러한 희박한 데이터에 대한 분류를 위해 판별분석모형들이 최근에 개발되었다. 그러한 판별분석모형들 중 하나의 접근법은 그룹들을 잘 구분해주는 차원들을 찾기를 시도하는데, 그러한 차원들은 데이터의 변수의 개수보다 훨씬 적다. 그러한 모형에서 차원의 수는 예측과 자료의 시각화를 위해 중요한 역할을 하고 일반적으로 K-묶음 교차타당성 방법에 의해 결정된다. 하지만, 희박한 데이터의 경우 K-묶음 교차타당성 방법 적용시 각 묶음에 대한 관찰값의 개수가 매우 적을 수 있기 때문에 교차타당성에 의한 차원 수 결정은 신뢰성이 떨어질 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 그러한 희박판별분석모형에 의해 찾아진 차원들에서 각 그룹들의 평균 간의 표준화된 거리에 근거한 측도를 사용하여 최적의 차원 수를 결정하는 방법을 제안하고, 제안된 방법은 모의실험을 통해 검증된다.

• 기술혁신학회지
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• 제10권2호
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• pp.183-205
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• 2007

본 연구는 기술력평가에 근거해서 중소기업 부실예측 가능성을 사전에 예측할 수 있는 최적 판별 모형을 개발 제안하였다. 판별모형에 포함될 설명변수는 요인분석과 판별모형의 단계별 선택방법에 의하여 선정되었다. 분석결과 선형판별모형이 로지스틱판별모형보다 임계확률 관점에서 적절한 것으로 나타났다. 최적 선형판별모형의 분류 정분류율은 70.4%, 분류 예측력은 67.5%로 나타났다. 최적 선형판별모형의 활용도를 높이기 위해서 확실 범주와 유보범주를 구분할 수 있는 경계값을 설정하였다. 분석결과를 활용하면 기술금융 취급기관은 부실위험 평가와 더불어 기술금융 신청기업의 순위를 부여할 때 유용하게 사용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.89-93
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• 2014

제품 리뷰들은 잠재적인 고객의 구매 선택에 매우 중요하다. 제품 리뷰들은 또한 제조사들로 하여금 자신들의 제품의 문제점을 찾고 경쟁자들의 비즈니스 정보를 수집하는 데 사용된다. 그러나 어떤 사람들은 가짜 리뷰를 쓰고, 잠재적인 고객들과 제조사들로 하여금 잘못된 선택을 하게 만든다. 따라서 가짜 리뷰 판별은 전자 상거래 사이트에서 주된 문제들 중 하나이다. 서포트 벡터 머신즈(SVM)는 좋은 성능을 보이는 중요한 텍스트 분류 알고리즘이다. 본 논문에서는 온라인 리뷰 스팸을 판별하기 위해 가중치, Karush-Kuhn-Tucker(KKT) 조건의 확장, 그리고 컨벡스 헐(Convex Hull)에 근거한 점증적 알고리즘을 제시한다. 최종적으로 우리는 제시된 알고리즘의 성능을 이론적으로 분석한다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2009년도 춘계학술대회 미래 IT융합기술 및 전략
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• pp.120-125
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• 2009

본 논문에서는 통계적 분류방법을 이용하여 문화재 자료의 분석을 수행하였다. 분류방법으로는 선형판별분석, 로지스틱회귀분석, 의사결정나무분석, 신경망분석, SVM분석을 사용하였다. 각각의 분류방법에 대한 개념 및 이론에 대해 간략히 소개하고, 실제자료 분석에서는 "지역별 문화재 통계분석 및 모형개발 연구 1차(2008)"에 사용된 자료 중 익산시 자료를 근거로 매장문화재에 대한 분류방법별 적합모형을 구축하였다. 구축된 모형과 모의실험의 결과를 통해 각각의 적합모형에 대한 비교를 수행하여 모형의 성능을 비교하였다. 분석에 사용된 도구로는 최근 가장 관심을 갖는 R-project를 사용하였다.

• 영재교육연구
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• 제9권2호
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• pp.131-152
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• 1999

일반적으로 영재교육을 실시함에 있어서 가장 먼저 선행되어야 할 것은 영재아 판별기준을 정해 학생선발과정을 운영하는 것과 실제 가르칠 교육내용을 구체적으로 정의하여 교재를 개발하는 것이다. 특히, 최근에 각광받고 있는 정보과학 분야의 영재교육에 대한 연구는 이제 시작단계에 불과하여 서로 다른 이론적 근거와 주관적인 기준에 따라 전국의 과학연재교육센터들을 중심으로 다양한 논의가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 아주대학교 과학영재교육센터에서 초등학교 4학년부터 중학교 3학년까지의 학생들을 대상으로 운영되고 있는 정보과학 영재교육 프로그램을 자세히 소개함으로써, 앞으로 정보과학 분야의 영재교육을 위한 구체적인 영재판별기준과 학생선발절차는 물론 체계적인 교육과정 및 교과목의 개발을 위한 하나의 실례로써 소개하고자 한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 춘계학술발표논문집
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• pp.204-207
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• 2001

뇌 MR 영상에서 질환을 자동적으로 진단하고 판별하는 작업은 정상인의 뇌 영상과의 비교를 통해서 가능하다. 정상인과의 뇌 영상 비교를 통하여 보다 정확하게 질병에 대한 근거를 제시할 수가 있기 때문에 이러한 접근 방법들이 여러 의료영상 연구 분야에서 시도되고 있다. 정상인의 뇌 영상과의 비교를 위해서는 우선적으로 해결되어야 하는 것이 현재의 대상 영상이 정상인 뇌의 어느 위치의 영상과 일치하는 지를 판별하는 문제이다. 따라서 본 연구는 이러한 뇌 매핑에 사용될 수 있는 특징들을 추출하기 위한 것으로, 뇌 매핑에 사용되는 특징들을 추출하기 위해서 뇌 MR 영상으로부터 대리영역, 뇌영역, 뇌척수액영역 그리고 눈영역을 분할한 후 이들의 윤곽선, 최소사각형과 각 영역들의 픽셀 정보들을 찾아낸다. 이는 추후 연구할 뇌 매핑을 위한 대분류에 사용될 수 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권3호
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• pp.471-480
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• 2010

군집방법은 탐색적 통계기법에서 매우 유용한 방법이나 최종 의사결정을 지지할 검정 통계량이 없는 것이 단점이다. 자료구조에서 살펴보면 군의 성격을 파악하는 변수가 있느냐 없느냐가 군집분석과 판별분석의 차이이다. 군집분석이 가장 이상적으로 이루어졌다면 그 프로파일의 분석결과가 판별분석과 같을 것이다. 이 점에 근거하여 비계층 분석의 대표적인 K-평균법 방법과 자기 조직화지도 군집분석의 유효성을 2009년 여자프로골프 선수들의 프로파일 분석을 통하여 비교 연구하였다.