• 한국과학교육학회지
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• 제37권3호
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• pp.465-481
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• 2017

본 연구는 최근 20년간 국내외에서 수행된 야외 지질 답사 교육이 지질학 참 탐구의 특성을 어떻게 반영하고 있는지 분석한 문헌 분석 연구다. 이를 위해 먼저 야외 지질학자의 실제 연구 방법 및 과학 교육학적 중요성을 고려하여 야외 지질학 탐구 요소 다섯 가지(관찰, 표상, 귀추적 추론, 공간적 사고, 통시적 사고)를 도출하고, 이를 바탕으로 탐구 하위 요소를 추가하여 지질 답사 교육 분석 기준을 개발했다. 분석 대상 사례는 총 53건이었고, 분석은 야외 지질학 탐구 요소별 하위 요소 및 탐구 요소 전반이 나타나는 경향에 대해 수행되었다. 분석 결과, 관찰과 표상은 대부분의 사례에 포함되어 있었으며, 귀추적 추론, 공간적 사고, 통시적 사고 순으로 포함된 빈도수가 적었다. 관찰은 목적적 관찰 및 자유 관찰의 비율이 높았고, 표상에서는 시각화 언어화 유형과 자유 양식의 표상이 많이 나타났으며, 귀추적 추론에서는 가설 생성 단계가 포함되는 경우가 많고 가설 내용은 지질형성 과정과 관련된 경우가 많았다. 공간적 사고에서는 자기 위치화 및 공간 배치 형태 인식 유형이 높은 비율로 나타나고, 통시적 사고에서는 층서 유형의 사고가 가장 많이 나타났다. 3가지 이상의 야외 지질학 탐구 요소를 포함하는 경우는 전체 사례의 87%였다. 이 연구의 결과를 바탕으로 향후 참 과학 탐구로서 야외 지질 답사 교육의 활용과 관련한 시사점을 제시했다.

• 한국과학교육학회지
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• 제19권2호
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• pp.256-265
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• 1999

본 연구의 목적은 실험 평가를 이용하여 탐구과정 기능을 측정하고, 인지 수준과 탐구과정 기능의 성취도와의 관계를 알아보는 것이다. 연구 대상은 인지 수준과 지역을 유층으로 하여 중학교 2학년 162명을 표집하였다. 실험 평가는 SISS에서 사용한 실험 과정기능검사 문항을 수정 보완한 산 염기, 밀도, 염화코발트의 성질에 관한 3가지 과제를 이용하여 순환 실험 형식으로 수행하였다. 탐구과정 기능은 D(계획), P(수행), R(추론) 등의 하위 기능을 포함한다. 실험 평가의 채점은 학생용 보고서를 이용하였으며, 5명의 평가자가 채점한 결과의 평균값으로 분석을 하였다. 연구의 결과 인지 수준이 발달함에 따라 탐구과정 기능의 전체 점수와 하위 기능인 D(계획), P(수행), R(추론)의 성취도가 모두 통계적으로 유의미하게 높아지는 것으로 나타났다. 그리고 인지 수준을 통제하고 탐구과정 기능의 성취도를 비교한 결과 지역간에 탐구과정 기능의 성취도 차이와 남녀간에 탐구과정 기능의 성취도 차이는 나타나지 않았다. 이러한 결과를 통해, 실험 평가를 통한 탐구과정 기능의 성취도는 인지 수준에 크게 영향을 받으므로 탐구과정 기능을 향상시키기 위해서는 학습자의 인지 수준을 고려하는 것이 매우 중요한 일임을 알 수 있다.

• 한국과학교육학회지
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• 제27권9호
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• pp.818-831
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• 2007

지구과학 탐구에서 귀추적 탐구의 중요성을 인식하고, 이를 모델로 한 지구과학 수업에 대한 이론적인 접근이 진행되어 왔다. 또한, 구체적인 지구과학 탐구의 장으로서 야외 지질 학습 현장에 대한 귀추적 탐구의 연구 사례는 매우 중요하다. 이 연구에서는 귀추적 학습 모형을 바탕으로 구성된 야외 지질 학습 프로그램을 중학교 과학 영재 학생들에게 적용하여 학생들의 귀추적 추론 사례와 그 과정에 사용된 사고 전략 및 교사의 교수법적 중재가 학생들의 귀추적 추론에 미치는 영향을 알아보았다. 연구 결과, 학생들은 야외 지질 학습을 진행하는 동안 암석의 구별,함께 나타나는 서로 다른 암석의 생성 과정 설명,변성암의 절리 형성 과정 설명,답사 지역 지형의 형성 과정 설명 등의 사례를 귀추적으로 추론하였다. 또한,학생들은 노두에서 관찰한 사실들을 설명할 수 있는 적절한 규칙을 찾아내는데 다양한 사고 전략들을 사용하였다. 이를 통해 야외 지질 학습 과정에서 학생들에게 과학자들이 수행하는것과 유사한 탐구 및 추론 과정을 경험하게 함으로써 학생들의 귀추적 추론 능력을 함양시킬 수 있음을 보여주었다. 한편, 야외 지질 학습 과정에서 교사의 교수법적 중재는 학생들의 귀추적 추론 과정을 지원하였으며, 특정한 사고 전략을 유도하기도 했지만, 추론의 내용까지 보장해 주지는 못하였다. 학생들은 관찰한 사실들을 설명하기 위한 규직을 추리할 때,그들이 기존에 가지고 있던 잘못된 배경 지식에 근거하고 있었다. 따라서 학생들이 야외 지질 학습 과정에서 올바른 가설을 수립하여 답사 지역의 지질을 해석하고,설득력 있는 귀추적 추론을 위한 규칙을 추리하도록 하기 위해서 교사는 학생들의 귀추적 추론 능력을 길러 주는 것뿐만 아니라,학생들에게 정확한 배경 지식과 정보를 제공해 줄 수 있어야 한다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제27권3호
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• pp.63-80
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• 2018

Purpose The purpose of this study is to build a machine learning-based customer classification model to promote customer expansion effect of the free sample promotion. Specifically, the proposed model classifies potential target customers who are expected to purchase the products included in the free sample promotion after receiving the free samples. Design/methodology/approach This study proposes to build a customer classification model for determining customers suitable for providing free samples by using various machine learning techniques such as logistic regression, multiple discriminant analysis, case-based reasoning, decision tree, artificial neural network, and support vector machine. To validate the usefulness of the proposed model, we apply it to a real-world free sample-based target marketing case of a Korean major cosmetic retail company. Findings Experimental results show that a machine learning-based customer classification model presents satisfactory accuracy ranging from 70% to 75%. In particular, support vector machine is found to be the most effective machine learning technique for free sample-based target marketing model. Our study sheds a light on customer relationship management strategies using free sample promotions.

• 한국과학교육학회지
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• 제32권5호
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• pp.805-822
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• 2012

이 연구의 목적은 소집단 상호작용에 따른 심장 내 혈액 흐름에 대한 모델 발달 유형과 추론 과정을 탐색해보는 것이다. 서울 소재의 지역 구청 영재원 8학년 학생들 14명이 3명이나 4명으로 한 소집단을 이루어 함께 탐구 활동을 하였다. 이들은 비유 모델 활동을 하면서 석유 펌프 내에서의 한 방향 물의 흐름에 대한 공동 모델을 구성하고, 돼지 심장을 직접 해부하여 실제 심장 내에서의 혈액의 흐름에 대한 공동 모델을 구성하였다. 소집단 상호작용은 학생들이 공동 모델을 구성하는 데에 중요한 요인이 되었으며, 모델의 비판적 검토, 모델의 제시자, 리더의 유형이 상호작용에 영향을 미쳤으며, 모델 발달 유형은 정체형, 첨가형, 정교형이 나왔다. 정교형 모델 발달에서는 모델 제시자 뿐만 아니라 다른 학생들도 모델을 비판적으로 검토하였으며, 여러 학생들이 모델을 제시하고, 설득적이거나 포용적인 리더가 존재하여 다양한 학생들이 모델링에 참여함으로써 모델이 정교화 되거나 목표모델에 가까워지게 되었다. 소집단 모델링에서의 추론 과정을 분석한 결과 1단계 모델링에서 높은 수준의 논변이 나타났다. 탐구 활동의 속성상 비유 모델인 석유 펌프는 심장 구조보다 단순하고, 구조와 물의 흐름이 관찰 가능하여 학생들이 직접 경험에 의한 자발적 추론을 할 수 있어서 논변 활동이 활발하게 나타났다. 또한, 높은 수준의 추론 과정에서 내부 갈등 상황이 나타났는데, 이것으로 인해 학생들은 자신의 주장을 정교화 하였으며, 초기 설명 모델이 목표 모델에 가깝게 되면서 모델의 질이 향상되었다. 그러므로 석유 펌프와 같은 비유 모델 활동은 협력적인 모델링이 나타나게 해주는 좋은 학습 도구이므로 교수 학습 과정에서 적극적으로 활용해야 한다. 또한 공동으로 모델을 구성하는 과정에서 학생들의 생각이 정교화 되고, 설명 모델이 과학적으로 가까워지는 계기가 되므로 적절한 소집단 모델링 프로그램을 개발하고 현장에 적용해 보는 것이 필요할 것이다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제26권1호
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• pp.48-54
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• 2002

A part definition must not only provide shape information of a nominal part but also contain non-shape information such as tolerances, surface roughness and material specifications. Although machining features are useful for suitable shape information fur process reasoning in CAPP, they need to be integrated with tolerance information for effective process planning. We develop a tolerance modeler that efficiently integrates the machining features with the tolerance information fur feature-based CAPP. It is based on the association of machining features, tolerance features, and tolerances. The tolerance features in this study, where tolerances are assigned, are classified into two types; one type is a face that is a topological entity on a solid model and the other type is a functional geometry that is not referenced to topological entities. The (unctional geometry is represented by using machining features. All the data fur representing the tolerance information are stored completely and unambiguously in an independent tolerance data structure. The developed tolerance modeler is implemented as a module of a comprehensive feature-based CAPP system.

• 융합보안논문지
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• 제14권7호
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• pp.75-84
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• 2014

예방 의료에서 유비쿼터스 헬스케어는 노인 환자들의 수명연장에 대한 연구로 발전되고 있다. 이와 같은 연구들은 수명 연장 및 불의의 사고를 예방하기 위하여 모바일과 무선센서 기술을 사용하여 삶의 질을 향상 시켜 수명을 연장시키고 있다. 그러나 인터넷을 통해 유비쿼터스 헬스케어 응용프로그램이 모바일화 및 보급이 용이해짐에 따라 u-헬스정보 보호와 보안에 대한 위협이 증가하고 관심을 받고 있다. 따라서 본 논문에서는 보안 헬스 정보 교환 기술을 적용한 온톨로지를 이용하는 유헬스 케어 어플리케이션의 지식기반 상황인식 서비스 프레임워크를 제안한다. 본 연구에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 영역의 보안 헬스 정보 교환 기술을 적용한 온톨로지를 위한 보편적인 어플리케이션 영역에서 상황 추론, 상황 모델링, 지식 기반 지원을 적용하는 것이다. 본 논문에서는 예방 서비스 질 변화를 위한 모바일 웹서비스, 상황 기술, 지식베이스에 대하여 논의한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제28권3호
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• pp.279-300
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• 2001

지식탐사 프로세스의 핵심적인 역할을 담당하는 데이터마이닝 단계에서는 여러 가지 목적에 따라 알고리즘을 선택하여 사용한다. 최근 통계, 비즈니스, 전자 상거래, 의학, 생물학 등의 분야에서 데이터마이닝 기술아 적극적으로 활용되고 있으며, 이를 위해 다양한 알고리즘들이 계속해서 연구.개발되고 있다. 그러나 시간이 지나면 이들 중 각 분야 별로 우수한 응용성을 보이는 알고리즘이나 방대한 양의 데이터를 다루는데 있어 좋은 성능을 보이는 몇몇 알고리즘만이 남게 될 것이며 또한 앞으로는 이러한 알고리즘들만을 선별하여 집중 연구할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 데이터마이닝에 널리 사용되고 활발한 연구가 진행중인 알고리즘들 중에서 연관규칙(association rule), 클러스터링(clustering), 신경망(neural network), 결정트리(decision tree), 유전자 알고리즘(genetic algorithm), 베이지안 네트워크(bayesian network), 메모리 기반 추론(memory-based reasoning)등 7가지 카테고리에 속하는 알고리즘들을 선정하여 분류.분석하였다. 우선 각 알고리즘의 계통과 특성들을 분석하였고 이를 토대로 비교.분석을 위한 14가지의 분류 기준을 제시하였다. 이러한 분류 기준에 근거하여 세부 알고리즘들을 분석해 보고 비교 가능한 일부 알고리즘은 여러 특징과 성능을 중심으로 각각 최상의 알고리즘을 도출해 보았다. 본 연구 결과는 데이터마이닝 분야의 흔재된 알고리즘들을 분류.분석함으로써 마이닝 기술 적용시 사용자에게 알고리즘 선택의 지표를 제시할 수 있을 것이다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.185-192
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• 2005

There are many data mining techniques such as association rule, decision tree, neural network analysis, clustering, genetic algorithm, bayesian network, memory-based reasoning, etc. We analyze 2003 Gyeongnam social indicator survey data using k-means clustering technique for environmental information. Clustering is the process of grouping the data into clusters so that objects within a cluster have high similarity in comparison to one another. In this paper, we used k-means clustering of several clustering techniques. The k-means clustering is classified as a partitional clustering method. We can apply k-means clustering outputs to environmental preservation and environmental improvement.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2004년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회 논문집
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• pp.341-346
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• 2004

본 연구에서는 사례기반추론(case-based reasoning)을 기본으로 하여 실무자의 분류 기법 또는 분류 구조 결정을 돕는 의사 결정 지원 시스템의 모델을 제시한다. 주요한 네 가지 고려 항목은 자료종류(dataset), 위치(location), 기후(climate), 그리고 분류항목(class)이며 사용자는 이들 네 항목에 대해 적합한 값을 선택하게 된다. 본 시스템은 색인화(indexing) 규칙에 따라 관계형 데이터베이스에 저장된 사례들을 추출하여 제시하며 사용자는 그 중 가장 높은 일치도를 보인 사례들을 참고할 수 있다. 본 연구에서는 위계구조를 통해 다양한 분류 조건을 스크린 상에서 선택할 수 있게 함으로써 사용자가 이에 내재된 논리를 분류 구조의 설계에 반영할 수 있게 한다. 또한 Statistics 기능을 통해 여러 사례의 항목당 분포를 사용자가 검토할 수 있게 함으로써 가장 적합한 사례를 의사결정 지원 시스템과의 피드백을 통해 찾아낼 수 있게 해준다. 이밖에 분류 조건을 변화 시켜가면서 상황의 변화를 참고할 수 있도록 Navigation 기능을 고안하였다.