• 한국학교수학회논문집
• /
• 제14권3호
• /
• pp.277-293
• /
• 2011

본 논문은 수학문제해결 과정에서 고등학교 1학년 학생들이 공통적으로 범하는 실수 즉 오류를 분석을 통하여 수학의 교수학습방법의 보완을 위한 범례를 제시하고자 한다. 교사들 에게 제공되는 학생들의 수학적 지식에 대한 이해 정도 및 쉽게 빠지는 오류, 수학문제에 접근하는 방법 및 잘못된 해결 전략 등의 정보는 대체로 학생들의 오류를 분석함으로써 얻어 질 수 있다. 실제로 많은 학생들이 고교수학을 어렵게 느끼는데 그 중 특히 '함수'문제에서 막연한 어려움과 부담감을 느끼며 함수와 관련된 문제풀이에서 많은 실패를 겪고 있다. 구체 적으로 본 연구에서는 고등학교 1학년 학생들의 함수단원 문제해결 과정에서 보이는 오류를 분석하여 함수단원 수학문제해결능력을 키우고자 충남의 ${\bigcirc}{\bigcirc}$고등학교 1학년 학생 90명을 대상으로 함수단원 8문제로 구성된 검사지를 풀게 하고 그것을 토대로 오류를 분석하였다. 그 결과 학생들의 오류에서 몇 가지 공통적인 패턴이 있음을 발견하고 이것을 7가지 오류 분류 패턴을 설정하고 이를 분석하여 이를 보완할 수 있는 방법을 탐구하였다. 본 연구에서 나타난 결과를 토대로 학교현장에 투입하여 수학교육의 개선에 도움이 되길 기대한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제17권9호
• /
• pp.650-660
• /
• 2017

본 연구는 지금까지의 서사 양식에 등장했던 캐릭터의 성격 유형론을 정리하여, 기존의 캐릭터의 성격 유형론이 갖고 있는 문제점을 정리하고 새로운 분류 가능성을 제안하기 위한 것이다. 지금까지 서사 이론에서 캐릭터 유형의 분류는 크게 서사 내에서의 역할이라는 형식적인 분류와 인간의 내적 자질에 근거한 내용적인 분류, 그리고 그 두 가지 분류 기준이 착종된 보완적 분류로 이루어져 있었다. 기존 캐릭터 분류 유형이 담고 있는 문제는 바로 인간의 내적 자질에 근거한 내용적인 분류의 유용성에 비해 실질적으로 분류가 어렵다는 점이다. 반면 서사 내 등장인물의 역할에 따른 분류는 그 분류가 형식적이기 때문에 서사론의 발전상 중요하게 다뤄져 왔지만, 그다지 실질적인 분석 방법론으로 기능하기는 어려웠다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위한 시론적인 성격으로, 샬롬 슈워츠의 인간의 가치 유형을 도입하여, 인간의 가치 유형과 인간의 역할을 상호 관련시켜 새로운 캐릭터 분석 방법의 가능성을 제안하고자 한다. 슈워츠의 가치 유형 연구는 인간의 행동의 동기를 파악하는 데 매우 효과적인 방법론으로, 등장인물의 지향성을 분석하는 데 큰 의미가 있을 것이다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제18권3호
• /
• pp.360-366
• /
• 2008

퍼지 규칙기반 분류 시스템에서 초기의 퍼지 분할은 주어진 데이터가 가진 속성들의 도메인을 고려함으로서 결정되어지고, 최적의 분류 경계면은 초기에 정의된 퍼지 분할의 파라미터들을 조정함으로서 찾을 수 있다. 본 논문에서는 학습과정들을 사용하지 않고 패턴분류의 성능을 최대화하기 위해 통계적 정보에 기반을 둔 퍼지 분할의 선택방법을 제안한다. 제안된 방법에서 통계적 정보는 주어진 수치적인 데이터로부터 각 입력 속성의 '불확실성 영역', 즉 패턴분류문제에서 분류 경계면이 결정되는 영역을 추출하기 위해 사용되었다. 또한 통계적인 정보에 의해서 생성된 퍼지 분할구간에 대응하는 후보 규칙들을 추출하기 위한 방법과 그 후보 규칙들 간의 커플링 문제를 최소화하기 위한 방법도 추가적으로 논의하였다. 실험에서는 제안된 방법의 효용성을 보이기 위해 IRIS와 New Thyroid Cancer 데이터를 사용한 기존 패턴분류 방법들과의 분류 정확성을 비교하였고, 그 결과들로부터 제안된 방법이 기존의 방법들보다 더 좋은 분류 정확성을 제공함을 확인할 수 있었다.

• 한국도서관정보학회지
• /
• 제49권4호
• /
• pp.265-294
• /
• 2018

최근 정보의 폭발적인 증가로 인해 사용자에게 적합한 정보를 제공하기 위한 정보의 필터링이 매우 중요시 되고 있다. 한국과학기술정보연구원에서 운영하고 있는 학술정보서비스인 NDSL은 방대한 자료를 보유함에도 불구하고 사용자들은 검색 외에 자료 획득이 쉽지가 않다. 본 논문은 사용자에게 적합한 정보를 제공하기 위하여 키워드 특성을 활용한 서비스인 PIN(Profiling service In NDSL)을 제안한다. PIN은 키워드만을 가지고 검색하는 것이 아닌 사용자 본인 및 유사 사용자가 등록한 관심 키워드, 동시이용 키워드, 검색 키워드로 분석된 워드 클라우드를 제공하고 이를 통하여 사용자에게 맞춤형 논문, 보고서, 특허, 동향의 콘텐츠를 추천한다. 또한 콘텐츠를 보다 쉽게 접근하기 위하여 중복분류가 가능한 학술연구분류체계 기반 분류를 제공한다. 이를 검증하기 위해 NDSL의 축적된 2016년도의 국내논문의 데이터를 기반으로 분류별로 키워드를 추출하고 이를 통해 매칭 기반의 분류 모델을 만든 후 트레이닝 및 테스트를 거쳐 결과를 도출한다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제1권1호
• /
• pp.63-72
• /
• 2000

데이터마이닝은 방대한 데이터 자료로부터 숨어있는 지식이나 유용한 정보를 추출하는 과정이다. 이러한 데이터 마이닝 알고리즘은 통계학, 전자계산학, 그리고 기계학습 분야에서의 오랜 기간동안 이루어진 연구 결과의 산물이다. 어느 특정한 상황에 적용하는 특정한 기술들의 선택은 구현되어야 하는 데이터 마이닝 임무의 성격과 가용한 데이터의 성격에 의존한다. 데이터 마이닝에는 여러 임무가 있으며, 그 중에서 가장 대표적인 임무가 분류라고 (classification) 볼 수 있다. 분류는 인간 사고의 기본적인 요소이기 때문에 여러 응용 분야에서 많은 연구가 진행되어 왔으며, 문제 분석의 첫 단계라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 학습문제에서 강건성(robust)을 갖는 유전자 알고리즘 기반의 분류시스템을 제안하고, 데이터 마이닝에서 중요한 분류기능에 관련된 문제인 nDmC에 응용해서 그 유효성을 검증한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제32권9호
• /
• pp.912-919
• /
• 2005

문서 범주화에서 이진 분류를 다중 분류에 적용할 때 일반적으로 '한 범주에 적합-다른 모든 범주에서는 부적합(One-Against-All) 판정 방법'을 사용한다. 하지만, 이러한 '한 범주에 적합-다른 모든 범주에서는 부적합 판정 방법'은 한 가지 문제점을 가지는데, 적합(positive) 집합의 문서들은 사람이 직접범주를 할당한 것이지만 부적합(negative) 집합의 문서들은 사람이 직접 범주를 할당한 것이 아니기 때문에 오류 문서들이 많이 포함될 수 있다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 슬라이딩 원도우(sliding window) 기법과 EM 알고리즘을 이진 분류 기반의 문서 범주화에 적용할 것을 제안한다. 제안된 기법은 먼저 슬라이딩 윈도우 기법을 사용하여 오류 문서들을 추출하고 이들을 EM알고리즘을 사용해서 다시 범주를 할당함으로써 이진 분류 기반의 문서 범주화 기법의 성능을 향상시킨다.

• International Journal of Contents
• /
• 제10권1호
• /
• pp.43-46
• /
• 2014

Subject classification of journals is important because it can be utilized for the improvement of scholarly information services and analysis by research area. The classification by experts in a subject area wastes a lot of time and expense. On the other hand, the simple classification with basic information, such as the journal title has limitations. To solve this problem, this paper suggests the automatic classification of Korean journals using the SCI journals information cited by Korean journals, and an analysis of the classification result. In particular, this study adopted the WoS subject categories for classification to support the base for comparison between the Korean citation database and the global citation database (KSCI vs. SCI).

• 대한한의학원전학회지
• /
• 제36권3호
• /
• pp.89-128
• /
• 2023

Objectives : This study aims to diachronically examine the classification systems of all materia medica, followed by categorization and analysis of each category to deduce each category's characteristic. This will provide foundation for further examining classifications of bencao in contemporary herbology. Methods : Classification systems from a total of 93 bencao related texts were collected and categorized. Each category's classification system was analyzed to determine its meaning. The classification systems were compared from a diachronic perspective, to further deduce each system's problem from a historical context. Results : The classification systems of materia medica could be summarized as following three standards: quality, origin, and medical application. In reality, bencao could be generally classified according to origin and medical application. The origin-based classification system provided a stable and flexible classification outline in the expansion process of bencao. The medical application-based classification strengthened the relationship between bencao and illness pattern, improving clinical applicability. Conclusions : In the history of herbology, the two classification systems created the current of herbology through mutual contribution and conflict. We hope that further discussion on the direction towards which classification system of bencao in contemporary herbology should head will proceed based on this study.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
• /
• pp.277-279
• /
• 2021

미세먼지 예측의 경우 농도에 따른 특성으로 인해 예측 모델의 학습이 잘 이루어지지 않는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 저농도와 고농도에 대한 개별 예측 모델을 구분하여 설계할 필요가 있다. 따라서 미세먼지 농도를 저농도와 고농도로 구분하기 위한 분류 모델이 필요하다. 본 논문은 미세먼지 농도 80㎍/m³을 기준으로 저농도와 고농도를 구분하기 위한 분류 모델을 제안한다. 분류 모델의 알고리즘은 DNN을 사용하였으며, 하이퍼 파라미터 탐색 후 최적의 파라미터를 적용하여 분류 모델을 설계하였다. 모델의 성능 평가 결과, 저농도 분류의 경우 97.54%, 고농도 분류의 경우 85.51%의 분류 성능을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제23권3호
• /
• pp.447-459
• /
• 2020

The Internet of Things(IoT) paradigm is flourishing strenuously for the last two decades. Researchers around the globe have their dreams to transmute every real-world object to the virtual object. Consequently, IoT devices are escalating exponentially. The abrupt evolution of these IoT devices has caused a major challenge i.e. object classification. In order to classify devices comprehensively and accurately, this paper proposes a context-aware based multi-classification model for devices, which classifies the smart devices according to people's contexts. However, the classification features of contextual data of different contexts are difficult to extract. The deep learning algorithm has the capability to solve this problem. This paper proposes a context-aware based multi-classification model of devices, which classifies the smart devices according to people's contexts.