• 한국과학교육학회지
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• 제44권1호
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• pp.105-117
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• 2024

본 연구는 개선된 합의 모델(RCM)의 세 가지 PCK 영역 간 지식 교환을 통해 초등교사의 모델링 pPCK(개인적 PCK)가 어떻게 변화되는지 탐색하였다. 이를 위해 초등교사 3인을 대상으로 한 전문적 학습공동체(PLC)에서 과학 모델링 수업에 관한 지식 교환이 이루어지도록 촉진한 뒤, 연구참여자가 두 차례 작성한 CoRe(내용 표상)를 분석하여 모델링 pPCK 변화 양상을 탐색하였다. 또한 PLC에서 연구참여자들이 나눈 담화, 심층 면담 자료를 근거 이론적 연구 방법을 활용하여 분석하였다. 연구 결과, 지식 교환으로 인해 초등교사의 모델링 pPCK 중 교육과정 지식에 있어서는 두드러진 변화가 없었으나 과학 교수 지향, 학생 이해에 대한 지식, 과학 수업 전략 지식 및 과학 평가에 대한 지식에 변화가 있었다. 또한 PLC 담화 및 심층 면담 분석을 통해 교사들의 이러한 모델링 pPCK 변화에는 모델링 수업 사례 성찰(ePCKR)과 교육 연구 기반 모델링 cPCK(집단적 PCK)가 영향을 미쳤음을 알 수 있었다. 연구 결과를 바탕으로 본 연구에서는 효과적인 교사의 모델링 PCK 개발을 위한 교육적 방법에 대해 논의하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.141-154
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• 2019

인터넷 기술과 소셜 미디어의 빠른 성장으로 인하여, 구조화되지 않은 문서 표현도 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있게 마이닝 기술이 발전되었다. 그 중 감성분석은 제품이나 서비스에 내재된 사용자의 감성을 탐지할 수 있는 분석방법이기 때문에 지난 몇 년 동안 많은 관심을 받아왔다. 감성분석에서는 주로 텍스트 데이터를 이용하여 사람들의 감성을 사전 정의된 긍정 및 부정의 범주를 할당하여 분석하며, 이때 사전 정의된 레이블을 이용하기 때문에 다양한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 초기의 감성분석 연구에서는 쇼핑몰 상품의 리뷰 중심으로 진행되었지만, 최근에는 블로그, 뉴스기사, 날씨 예보, 영화 리뷰, SNS, 주식시장의 동향 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 많은 선행연구들이 진행되어 왔으나 대부분 전통적인 단일 기계학습기법에 의존한 감성분류를 시도하였기에 분류 정확도 면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 전통적인 기계학습기법 대신 대용량 데이터의 처리에 우수한 성능을 보이는 딥러닝 기법과 딥러닝 중 CNN과 LSTM의 조합모델을 이용하여 감성분석의 분류 정확도를 개선하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 영화 리뷰 데이터셋인 IMDB의 리뷰 데이터 셋을 이용하여, 감성분석의 극성분석을 긍정 및 부정으로 범주를 분류하고, 딥러닝과 제안하는 조합모델을 활용하여 극성분석의 예측 정확도를 개선하는 것을 목적으로 한다. 이 과정에서 여러 매개 변수가 존재하기 때문에 그 수치와 정밀도의 관계에 대해 고찰하여 최적의 조합을 찾아 정확도 등 감성분석의 성능 개선을 시도한다. 연구 결과, 딥러닝 기반의 분류 모형이 좋은 분류성과를 보였으며, 특히 본 연구에서 제안하는 CNN-LSTM 조합모델의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제24권2호
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• pp.233-253
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• 2014

Can the stock market really be predicted? Stock market prediction has attracted much attention from many fields including business, economics, statistics, and mathematics. Early research on stock market prediction was based on random walk theory (RWT) and the efficient market hypothesis (EMH). According to the EMH, stock market are largely driven by new information rather than present and past prices. Since it is unpredictable, stock market will follow a random walk. Even though these theories, Schumaker [2010] asserted that people keep trying to predict the stock market by using artificial intelligence, statistical estimates, and mathematical models. Mathematical approaches include Percolation Methods, Log-Periodic Oscillations and Wavelet Transforms to model future prices. Examples of artificial intelligence approaches that deals with optimization and machine learning are Genetic Algorithms, Support Vector Machines (SVM) and Neural Networks. Statistical approaches typically predicts the future by using past stock market data. Recently, financial engineers have started to predict the stock prices movement pattern by using the SNS data. SNS is the place where peoples opinions and ideas are freely flow and affect others' beliefs on certain things. Through word-of-mouth in SNS, people share product usage experiences, subjective feelings, and commonly accompanying sentiment or mood with others. An increasing number of empirical analyses of sentiment and mood are based on textual collections of public user generated data on the web. The Opinion mining is one domain of the data mining fields extracting public opinions exposed in SNS by utilizing data mining. There have been many studies on the issues of opinion mining from Web sources such as product reviews, forum posts and blogs. In relation to this literatures, we are trying to understand the effects of SNS exposures of firms on stock prices in Korea. Similarly to Bollen et al. [2011], we empirically analyze the impact of SNS exposures on stock return rates. We use Social Metrics by Daum Soft, an SNS big data analysis company in Korea. Social Metrics provides trends and public opinions in Twitter and blogs by using natural language process and analysis tools. It collects the sentences circulated in the Twitter in real time, and breaks down these sentences into the word units and then extracts keywords. In this study, we classify firms' exposures in SNS into two groups: positive and negative. To test the correlation and causation relationship between SNS exposures and stock price returns, we first collect 252 firms' stock prices and KRX100 index in the Korea Stock Exchange (KRX) from May 25, 2012 to September 1, 2012. We also gather the public attitudes (positive, negative) about these firms from Social Metrics over the same period of time. We conduct regression analysis between stock prices and the number of SNS exposures. Having checked the correlation between the two variables, we perform Granger causality test to see the causation direction between the two variables. The research result is that the number of total SNS exposures is positively related with stock market returns. The number of positive mentions of has also positive relationship with stock market returns. Contrarily, the number of negative mentions has negative relationship with stock market returns, but this relationship is statistically not significant. This means that the impact of positive mentions is statistically bigger than the impact of negative mentions. We also investigate whether the impacts are moderated by industry type and firm's size. We find that the SNS exposures impacts are bigger for IT firms than for non-IT firms, and bigger for small sized firms than for large sized firms. The results of Granger causality test shows change of stock price return is caused by SNS exposures, while the causation of the other way round is not significant. Therefore the correlation relationship between SNS exposures and stock prices has uni-direction causality. The more a firm is exposed in SNS, the more is the stock price likely to increase, while stock price changes may not cause more SNS mentions.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권8호
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• pp.642-652
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• 2009

본 논문에서는 기존의 관계 추출 성능을 향상시키기 위해서 기존의 자질 기반 방법에서 추구하였던 개체 주변 문맥 다양성 정보의 추출 및 적용과 커널 기반 방법의 강점인 관계 인스턴스에 대한 구문 구조적 자질 정보의 통합 활용을 통한 확장된 혼합 커널을 제안한다. ACE RDC 코퍼스를 활용한 실험에서, 기존의 합성곱 구문 트리 커널 기반 혼합 커널을 기반으로 총 9 종류의 평면적 어휘 자질 집합을 정의하고 이를 적용함으로써 성능 향상에 기여하는 어휘 자질 유형을 파악할 수 있었으며, 적은 규모의 학습 집합으로도 현재 최고 수준의 성능에 필적하는 결과를 얻을 수 있었다. 결론적으로 관계 추출을 위한 세 가지 핵심 정보, 즉 개체 자질, 구문 구조적 자질, 주변 문맥 어휘 자질을 통합 적용하면 관계 추출의 성능을 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.792-798
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• 2007

본 논문에서는 학습기법을 사용하지 않고 패턴분류의 성능을 최대화하면서 규칙의 수를 줄일 수 있는 통계적 정보기반 계층적 퍼지-러프 분류방법을 제안한다. 제안된 방법에서 통계적 정보는 계층적 퍼지-러프 분류 시스템에서 각 계층의 입력부 퍼지집합의 분할 구간을 추출하기 위해서 사용되었고, 러프집합은 통계적 정보로부터 추출된 분할 구간들과 연관된 퍼지 if-then 규칙의 수를 최소화하기 위해서 사용되었다. 제안된 방법의 효과성을 보이기 위해 Fisher의 IRIS 데이터를 사용한 기존 패턴분류 방법의 분류 정확도와 규칙들의 수를 비교하였다. 그 결과, 제안된 방법은 기존 방법들의 분류 성능과 유사함을 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2007년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.435-439
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• 2007

문서분류 시스템은 수많은 문서들이 쏟아져 나오는 최근의 인터넷 사회에서 매우 중요한 도구이다. 이러한 이유로 문서분류 기술에 대하여 많은 연구가 있어 왔다. 문서분류 시스템의 개발을 위해서는 보통 교사학습 기법이 이용되는데 이를 위해서 필수적인 것이 테스트컬렉션이다. 영어의 경우에는 여러 가지의 문서분류 테스트 컬렉션이 있어 이 분야의 기술발전에 많은 도움을 주고 있다. 그러나 한국어의 경우에는 공식적으로 공표된 문서분류 테스트컬렉션이 존재하지 않고 있다. 이러한 상황을 개선하기 위해서 우리는 문서분류 테스트컬렉션의 구축을 진행하고 있다. 본 논문에서는 이에 대한 접근 방법 및 구축 상황을 기술하고자 한다.

• 분석과학
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• 제33권2호
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• pp.98-107
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• 2020

Methamphetamine (MA) is currently the most abused illicit drug in Korea. MA is produced by chemical synthesis, and the final target drug that is produced contains small amounts of the precursor chemicals, intermediates, and by-products. To identify and quantify these trace compounds in MA seizures, a practical and feasible approach for conducting chromatographic fingerprinting with a suite of traditional chemometric methods and recently introduced machine learning approaches was examined. This was achieved using gas chromatography (GC) coupled with a flame ionization detector (FID) and mass spectrometry (MS). Following appropriate examination of all the peaks in 71 samples, 166 impurities were selected as the characteristic components. Unsupervised (principal component analysis (PCA), hierarchical cluster analysis (HCA), and K-means clustering) and supervised (partial least squares-discriminant analysis (PLS-DA), orthogonal partial least squares-discriminant analysis (OPLS-DA), support vector machines (SVM), and deep neural network (DNN) with Keras) chemometric techniques were employed for classifying the 71 MA seizures. The results of the PCA, HCA, K-means clustering, PLS-DA, OPLS-DA, SVM, and DNN methods for quality evaluation were in good agreement. However, the tested MA seizures possessed distinct features, such as chirality, cutting agents, and boiling points. The study indicated that the established qualitative and semi-quantitative methods will be practical and useful analytical tools for characterizing trace compounds in illicit MA seizures. Moreover, they will provide a statistical basis for identifying the synthesis route, sources of supply, trafficking routes, and connections between seizures, which will support drug law enforcement agencies in their effort to eliminate organized MA crime.

• 한국습지학회지
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• 제21권4호
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• pp.267-280
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• 2019

적응관리는 불확실성이 존재하는 상황에서 자연자원을 관리하는 최적의 관리방법들 중의 하나이다. 여러 가지 한계에도 불구하고, 자연자원 관리에 대한 정책 및 계획수립에 있어 적응관리방법 활용의 필요성은 국제적으로 증가하고 있다. 그러나 우리나라의 자연자원 관리분야에서는 적응관리의 활용사례가 매우 드물다. 본 연구에서는 적응관리의 정의, 절차, 장애요인들과 적용시 고려할 점에 대한 고찰 및 적응관리방법에서 필수적인 요소인 생태모델에 대하여 리뷰하였다. 또한, 적응관리의 도입이 권장되는 바다숲, 연안습지 및 수산자원관리분야에 적응관리방법을 적용할 경우 고려해야 할 사항들에 대하여도 고찰하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권9호
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• pp.1120-1131
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• 2016

본 논문은 흡연으로 인한 화재사고 방지를 위해, 비디오 영상에서 흡연자를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 흡연자의 행동을 인식하기 위해 행동 인식 기법의 계층적 방법 중 서술 기반 접근 방법을 기반으로 제안하는 알고리즘은 배경 영역 분리, 객체 검출, 이벤트 탐지, 이벤트 판단 과정으로 구성된다. 배경 영역 분리 과정으로 학습률이 다른 두 개의 가우시안 혼합 모델을 이용하여 입력 영상으로부터 고속 움직임 전경, 저속 움직임 전경 영상을 생성하고, 저속움직임 전경 영상을 chain-rule 기반 외곽선 검출 알고리즘을 통하여 객체의 위치를 추출해낸다. 위치 정보를 기반으로 흡연자의 세 가지 특징인 얼굴, 연기, 손의 움직임을 이벤트 탐지 과정에서 검출한다. Haar-like feature를 이용하여 얼굴을 검출하며, 고속 움직임 전경에서 연기의 발생 빈도수와 방향성을 반영하여 연기를 검출한다. 움직임 추정을 통해 반복적인 손의 움직임을 검출한다. 일정 구간의 비디오 시퀀스 내 객체들에 대하여, 검출된 특징들의 서술적 관계를 반영하여 각각의 객체가 흡연자인지 판단한다. 제안하는 방법은 실시간으로 여러 다른 객체들 사이에서 강인하게 흡연자를 검출한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.372-384
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• 2019

본 연구는 이론적 견해와 현실의 불일치 속에서 점차 확대되어 가는 유아교육기관의 방과 후 특별활동에 대한 의미를 탐색해보고자 하였다. 이를 위해 방과 후 특별활동 프로그램이 시행되고 있는 세 곳의 유아교육기관의 수업현장을 관찰하였으며 강사와의 면담을 실시하여 그 의미를 탐색해 보았다. 연구 결과, 유아교육기관에서의 방과 후 특별활동은 유아들에게 '새로움과 즐거움의 공존', '학습으로서의 의미', '다양한 교수 매체 경험'과 정규수업과 다른 현실 속에서 '피할 수 없는 한계'로 분석해 볼 수 있었다. 이러한 연구 결과를 토대로 앞으로의 질 높은 방과 후 특별활동 교육이 이루어지기 위한 개선 방안으로 정규교육과정과 방과 후 특별활동 과정이 상호보완적 협의와 통합적 접근이 이루어져야하며 나아가 바람직한 방과 후 특별활동 과정을 위하여 수업환경 개선 및 강사의 지속적인 연수와 교육이 요구되어진다.