• Educational Technology International
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• 제12권2호
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• pp.71-94
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• 2011

How can an automated essay scoring (AES) program, which provides feedback for essays, be a formative tool for improving ESL writing? In spite of the increasing demands for English writing proficiency, English writing instruction has not been effective for teaching and learning because of a lack of timely and accurate feedback. In this context, AES as a possible solution has been gaining the attention of educators and scholars in ESL/EFL writing education because it can provide consistent and prompt feedback for student writers. This experimental study examined the impact of different types of feedback for a college ESL writing program using the Criterion AES system. The results reveal the positive impact of AES in a college-level ESL course and differences between the teacher's feedback and the AES feedback. The findings suggest that AES can be effectively integrated into ESL writing instruction as a formative assessment tool.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.1192-1197
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• 2007

This study proposes an automated pegboard utilizing the RFID system with multiple reader antennas for the rehabilitation services and the occupational therapy. The system automates the scoring by detecting the plugging correctness as well as the plugging status. It also aims to increase the patient's interest and the functional intelligence. The system was prototyped and the RFID read rate (over 99.998%) was confirmed. The system was also tested for the automatic capability of the scoring the session. The proposed system will be served as the typical example for the ubiquitous rehabilitation devices.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.573-579
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• 2019

Alberta Stroke Program Early Computed Tomographic Scoring (ASPECTS) is a 10-point CT-scan score designed to quantify early ischemic changes in patients with acute ischemic stroke. However, an assessment of ASPECTS remains a challenge for neuroradiologists in stroke centers. The purpose of this study is to develop an automated ASPECTS scoring system that provides decision-making support by utilizing binary classification with three-dimensional convolutional neural network to analyze CT images. The proposed method consists of three main steps: slice filtering, contrast enhancement and image classification. The experiments show that the obtained results are very promising.

• 인지과학
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• 제26권2호
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• pp.147-165
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• 2015

서답형 문항은 학생들의 종합적인 사고력을 평가할 수 있다는 장점이 있으나, 채점 비용이 많이 들고 채점자의 주관이 개입될 수 있다는 단점이 있다. 이런 단점을 개선하기 위해 영어권에서는 자동채점 시스템을 개발하여 사용하고 있으나, 한국어의 경우에는 아직 여전히 연구 단계에 있다. 본 논문에서는 준지도학습 방법을 이용한 한국어 서답형 문항의 채점 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 모범답안을 초기 모델로 학생답안의 일부를 채점하고 그 결과를 이용해서 점진적으로 학생답안의 채점을 늘려가는 준지도학습 방법을 이용한다. 제안된 시스템을 평가하기 위해서 2013학년도 학업성취도 평가의 국어 및 사회 과목의 서답형 문항을 사용했다. 채점 시간과 일관성에 관해서 매우 좋은 결과를 얻었다. 그 결과 채점 시간을 크게 단출할 수 있었으며 다양한 채점 방법을 적용하여 객관성을 확보한다면 현장에서 바로 적용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Child Health Nursing Research
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• 제25권1호
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• pp.56-64
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• 2019

Purpose: This study was conducted to obtain data for the development of an effective fall risk assessment tool for pediatric inpatients through a systematic review and meta-analysis of the diagnostic test accuracy of existing scales. Methods: A literature search using Medline, Science Direct, CINAHL, EMBASE, and the Cochrane Library was performed between March 1 and 31, 2018. Of 890 identified papers, 10 were selected for review. Nine were used in the meta-analysis. Stata version 14.0 was used to create forest plots of sensitivity and specificity. A summary receiver operating characteristic curve was used to compare all diagnostic test accuracies. Results: Four studies used the Humpty Dumpty Falls Scale. The most common items included the patient's diagnoses, use of sedative medications, and mobility. The pooled sensitivity and specificity of the nine studies were .79 and .36, respectively. Conclusion: Considering the low specificity of the pediatric fall risk assessment scales currently available, there is a need to subdivide scoring categories and to minimize items that are evaluated using nurses' subjective judgment alone. Fall risk assessment scales should be incorporated into the electronic medical record system and an automated scoring system should be developed.

• 대한기계학회논문집
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• 제14권3호
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• pp.594-602
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• 1990

본 연구에서는 동력전달용 인벌류우트 원통치차(스퍼어 및 헬리컬 기어)의 강 도 및 각종 영향인자를 충분히 고려하면서 크기를 최소로 하는 치차장치의 설계법을 개발하고, 이 설계법을 기본으로 하여 퍼스널 컴퓨터 상에서 누구나 손쉽게 설계에 이 용할 수 있는 설계 시스템을 개발하여 그 평가를 수행한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권1호
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• pp.45-56
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• 2015

본 연구에서는 문맥 정보를 함께 고려해야만 인식할 수 있는 단어 오류에 대하여 오류 인식 방법과 수정 후보 생성 방법을 제안한다. 이 문제는 기존의 영어권에서 이미 많이 다룬 연구 주제이다. 본 연구에서는 영어 자동채점 시스템에서 사용하도록 특화된 방법을 제안한다. 문맥 정보를 고려한 단어 오류 검사에서는 자주 혼동되어 사용되는 단어집합(confusion set)을 활용한다. 비영어권 사용자의 작문 특성을 반영하기 위해 기존의 영어권에서 구축한 혼동집합 이외에 자동으로 혼동집합을 구축하여 실험해 보았다. 또한 품사 중의성으로 인해 기존의 구문오류 검사기가 다루지 못하는 오류를 정의하고 오류 인식과 오류수정 후보를 생성하는 방법을 제안한다. 실제 한국어가 모국어이면서 초/중급 작문 수준의 수험생들이 작성한 영어 문장에 대해 평가해 본 결과, 약 70.48%의 f1 값을 얻어 기존의 영어권 결과에 비해 뒤지지 않는 성능을 보였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권9호
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• pp.1124-1132
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• 2015

일반적으로, 교사 학습 알고리즘이 적절히 학습되기 위해서는 레이블의 편향이 없는 충분한 양의 학습데이터가 필요하다. 그러나 영작문 자동채점 시스템 개발을 위한 충분하고 편향되지 않은 학습데이터를 수집하는 것은 어려운 일이다. 또한 영어 작문 평가의 경우, 전체적인 답안 수준에 대한 다면적인 평가가 이루어진다. 적고 편향되기 쉬운 학습데이터와 이를 이용한 여러 평가영역에 대한 학습모델을 생성해야하기 때문에, 이를 위한 적절한 기계학습 알고리즘을 결정하기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제를 앙상블학습을 통해 완화할 수 있음을 실험에 통해 보이고자 한다. 실제 중, 고등학교 학생들을 대상으로 시행된 단문형 영작문 채점 결과를 학습데이터 개수와 편향성을 조절하여 실험하였다. 학습데이터의 개수 변화와 편향성 변화의 실험 결과, 에이다부스트 알고리즘을 적용한 결과를 투표로 결합한 앙상블 기법이 다른 알고리즘들 보다 전반적으로 더 나은 성능을 나타냄을 실험을 통해 나타내었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.287-298
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• 2013

본 연구는 전산화된 임상 데이터를 이용하여 환자 중증도를 분별하는 기법을 고안하고 간호사가 작성한 분류 점수와 비교 분석하여 타당성을 검증하기 위하여 일개 종합병원의 7개 병동 재원환자 348명에게 하루동안 간호사가 수행한 행위를 근거로 환자분류(KPCS-1: Korean patient classification system for nurses) 점수를 간호사가 작성하고, 병원정보시스템에 저장되어 있는 임상 데이터를 이용하여 산정, 수집한 점수와 비교하였다. 간호사가 작성한 점수와 임상 데이터를 이용한 환자 중증도 점수 모두 진료과 및 환자유형에 따라 점수 분포를 비교한 결과 유의한 차이가 있는 것으로 나타나 환자분류의 타당성이 동일하게 검증되었으며, 두 방법 간 에는 상관계수 0.96(p<.001)의 높은 상관성이 있었다. 임상 데이터 기법이 다소 높은 점수를 보였으나 일부 영역의 보완을 거친다면 간호사가 환자분류를 작성하지 않고, 병원정보시스템에 저장된 임상 데이터에 연동하여 자동으로 환자 중증도를 분별하는 시스템 개발이 가능하고 이를 간호인력의 성과관리 및 수급계획 등에 활용 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한세포병리학회지
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• 제9권2호
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• pp.139-146
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• 1998

The AutoPap 300 QC System is an automated device for the analysis and classification of conventional cervical cytology slides for quality control purpose. These studies evaluated the sensitivity of the AutoPap 300 QC System, and estimated morphologic features other than epithelial abnormality to identify a high quality control(QC) score with the AutoPap 300 QC System. The sensitivity of the AutoPap 300 QC System at 10% review rate for 210 cases of cervicovaginal cytology with low grade squamous intraepithelial lesion(LSIL) and higher grade lesion was assessed, and compared with a 10% random rescreening. The morphologic features, such as presence of endocervical component, dirty background, atrophy, abnormal ceil size, and celluiarity of single atypical cells were estimated in 45 cases of no review and 30 cases of QC review cases. The AutoPap 300 QC System identified 119(56.7%) out of 210 cases with LSIL and higher grade lesion at 10% review rate. It was more sensitive to squamous cell lesions$(50{\sim}62%)$ than to glandular lesions(10%). The dirty background and the scanty cellularity of single atypical cells were significantly related to low QC score. Conclusively, AutoPap 300 QC System is superior to human random rescreen for the identification of false negative smears. The upgrading of this device is required to enhance the defection of glandular lesion and certain Inadequate conditions of the slides.