• 한국지구과학회지
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• 제26권6호
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• pp.511-523
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• 2005

본 연구에서는 한국 지구과학 올림피아드 문항의 질 향상 방안을 모색하고자 1회와 2회 예선 및 본선 문항을 다양한 측면에서 분석하였다. 문항 분석을 위해 내적 및 외적 문항 분류틀을 구안하여 적용하였다. 고전 검사이론을 적용하여 문항의 난이도와 변별도, 상관계수, 그리고 신뢰도를, 일반화가능도 이론을 적용하여 일반화가능 도를 각각 추정하였다. 문항 분류틀 적용 결과는 다음과 같다: (1) 내용 차원에서는 지질 영역과 천문 영역에, 지식 및 탐구과정 차원에서는 자료 분석 및 해석에 집중되는 경향을 보였다. 또한 맥락 차원에서는 거의 대부분의 문항이 교과서적인 상황을 토대로 한 것이었다. (2) 요구 사고 수준에서 예선과 본선간의 차이를 발견할 수 없었다. (3) 문항 표현 범주에서는 그림의 사용 비율이 가장 높았고, 문항 유형 범주에서는 예선은 선다형과 단답형의 비율이, 본선은 서술형의 비율이 높았다. 또한 문항 형식 범주에서는 중학부와 예선은 단독형의 비율이 높고, 고교부와 본선은 복합형의 비율이 높았다. 문항을 분석한 결과는 다음과 같다: (1) 중학부는 대체로 난이도가 낮고, 변별도는 적절하였다. 그러나 고교부는 일반고와 과학고간에 상당한 차이가 있었다. (2) 중학부는 대기 영역과 총점과의 상관이, 고교부는 천문 영역과 총점과의 상관이 가장 높았다. (3) 양호한 문항이 가장 많은 일반고부의 문항 내적 일관성신뢰도와 일반화가능도가 가장 높았다. (4) 일반 고는 출제된 문항 수로 적정 수준의 일반화가능 도에 도달되나, 중학부나 과학고는 출제된 문항보다 2배 이상 많은 문항수가 필요한 것으로 나타났다.

• 한국지리정보학회지
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• 제5권3호
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• pp.77-86
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• 2002

최근 지리정보시스템은 국가단위의 대규모 응용 애플리케이션 개발 뿐만 아니라 시설물관리시스템과 같은 소규모 시스템에 이르기까지 그 규모가 다양하다. 또한 그 활용 분야도 경영정보시스템에서부터 카네비게이션시스템에 이르기까지 우리의 일상 생활에 다양한 모습으로 다가오고 있다. 이런 시점에서 짧은 시간 내에 효과적이고 유용하게 지리정보시스템을 개발하기 위해서는 GIS 컴포넌트의 개발방법론 뿐만 아니라, 이미 개발되어 사용되어지고 있는 GIS 컴포넌트의 관리측면에 대한 고려가 매우 절실한 실정이다. 현재 많은 GIS 컴포넌트가 그 상호운용성 및 질적면에서 탁월한 결과를 가지고 있지만, 저장소 내에서 검색의 비효율성으로 인해 재사용성의 많은 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 각 GIS 컴포넌트가 저장소 내에 위치하기 전에 이들의 기능적 및 비기능적 요소를 반영하여 컴포넌트를 분류하고자 하였다. 특히 비기능적 요소를 정의함에 있어서 컴포넌트의 메타데이터를 이용하여 'GIS content-dependent metadata'와 'GIS content-independent metadata'를 식별하였다. 그리고 이들 정보를 바탕으로 웹기반 GIS 컴포넌트의 등록 및 검색시스템을 설계하였다. 향후 GIS 애플리케이션 개발자는 웹기반 GIS 컴포넌트 저장소 내에 등록된 컴포넌트와 그 정보를 바탕으로 자신의 목적에 부합하는 새로운 컴포넌트를 쉽게 재구성하고 수정할 수 있으리라 사료된다. 결국 GIS 컴포넌트의 재사용성과 상호운용성을 높여 새로운 지리정보시스템 개발에 소요되는 인력 및 시간, 예산 절감의 효과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권7호
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• pp.299-306
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• 2022

최근 로봇이나 설비, 회로 등에 센서 내장이 보편화 되고, 측정된 센서 데이터를 학습하여 기기의 고장을 진단하기 위한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 이러한 고장 진단 연구는 고장 상황이나 종류를 예측하기 위한 분류(Classification) 모델 개발과 정량적으로 고장 상황을 예측하기 위한 회귀(Regression) 모델 개발로 구분된다. 분류 모델의 경우, 단순히 고장이나 결함의 유무(Class)를 확인하는 반면, 회귀 모델은 무수히 많은 수치 중에 하나의 값(Value)을 예측해야 하므로 학습 난이도가 더 높다. 즉, 입력과 출력을 대응시켜 고장을 예측을 할 때, 유사한 입력값이 동일한 출력을 낸다고 결정하기 어려운 불규칙한 상황이 다수 존재하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 주기성을 지닌 입출력 데이터에 초점을 맞추어, 입출력 관계를 분석하고, 슬라이딩 윈도우 기반으로 입력 데이터를 패턴화 하여 입출력 데이터 간의 규칙성을 확보하도록 한다. 제안하는 방법을 적용하기 위해, 본 연구에서는 MMC(Modular Multilevel Converter) 회로 시스템으로부터 주기성을 지닌 전류, 온도 데이터를 수집하여 ANN을 이용하여 학습을 진행하였다. 실험 결과, 한 주기의 2% 이상의 윈도우를 적용하였을 때, 적합도 97% 이상의 성능이 확보될 수 있음을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.129-142
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• 2016

전자상거래에서 소비자들의 구매 의사결정에 판매 제품을 이미 구매하여 사용한 고객의 리뷰가 중요한 영향을 미치고 있다. 전자상거래 업체들은 고객들이 제품 리뷰를 남기도록 유도하고 있으며, 구매고객들도 적극적으로 자신의 경험을 공유하고 있다. 한 제품에 대한 고객 리뷰가 너무 많아져서 구매하려는 제품의 모든 리뷰를 읽고 제품의 장단점을 파악하는 것은 무척 힘든 일이 되었다. 전자상거래 업체들과 연구자들은 텍스트 마이닝을 활용하여 리뷰들 중에서 유용한 리뷰들의 속성을 파악하거나 유용한 리뷰와 유용하지 않은 리뷰를 미리 분류하는 노력을 수행하고 있다. 고객들에게 유용한 리뷰를 필터링하여 전달하는 방안이다. 본 연구에서는 문서-단어 매트릭스에서 단어의 제거 기준으로 온라인 고객 리뷰가 유용한 지, 그렇지 않은지를 구분하는 문제에서 단어들이 유용 리뷰 집합과 유용하지 않은 리뷰집합에 중복하여 등장하는 정도를 측정한 중립도를 제시한다. 제시한 중립도를 희소성과 함께 분석에 활용하여 제거할 단어를 선정한 후에 각 분류 알고리즘의 성과를 비교하였다. 최적의 성과를 보이는 중립도를 찾았으며, 희소성과 중립도에 따라 단어를 선택적으로 제거하였다. 실험은 Amazon.com의 'Cellphones & Accessories', 'Movies & TV program', 'Automotive', 'CDs & Vinyl', 'Clothing, Shoes & Jewelry' 제품 분야 고객 리뷰와 사용자들의 리뷰에 대한 평가를 활용하였다. 전체 득표의 수가 4개 이상인 리뷰 중에서 제품 카테고리 별로 유용하다고 판단되는 1,500개의 리뷰와 유용하지 않다고 판단되는 1,500개의 리뷰를 무작위로 추출하여 연구에 사용하였다. 데이터 집합에 따라 정확도 개선 정도가 상이하며, F-measure 기준으로는 두 알고리즘에서 모두 희소성과 중립도에 기반하여 단어를 제거하는 방안이 더 성과가 높았다. 하지만 Information Gain 알고리즘에서는 Recall 기준으로는 5개 제품 카테고리 데이터에서 언제나 희소성만을 기준으로 단어를 제거하는 방안의 성과가 높았으며, SVM에서는 전체 단어를 활용하는 방안이 Precision 기준으로 성과가 더 높았다. 따라서, 활용하는 알고리즘과 분석 목적에 따라서 단어 제거 방안을 고려하는 것이 필요하다.

• Journal of Dental Anesthesia and Pain Medicine
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• 제20권5호
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• pp.293-301
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• 2020

Background: The success rate of intubation under direct laryngoscopy is greatly influenced by laryngoscopic grade using the Cormack-Lehane classification. However, it is not known whether grade under direct laryngoscopy can also affects the success rate of nasotracheal intubation using a fiberoptic bronchoscpe, so this study investigated the same. In addition, we investigated other factors that influence the success rate of fiberoptic nasotracheal intubation (FNI). Methods: FNI was performed by 18 anesthesiology residents under general anesthesia in patients over 15 years of age who underwent elective oral and maxillofacial operations. In all patients, the Mallampati grade was measured. Laryngeal view grade under direct laryngoscopy, and the degree of secretion and bleeding in the oral cavity was measured and divided into 3 grades. The time required for successful FNI was measured. If the intubation time was > 5 minutes, it was evaluated as a failure and the airway was managed by another method. The failure rate was evaluated using appropriate statistical method. Receiver operating characteristic (ROC) curves and area under the curve (AUC) were also measured. Results: A total of 650 patients were included in the study, and the failure rate of FNI was 4.5%. The patient's sex, age, height, weight, Mallampati, and laryngoscopic view grade did not affect the success rate of FNI (P > 0.05). BMI, the number of FNI performed by residents (P = 0.03), secretion (P < 0.001), and bleeding (P < 0.001) grades influenced the success rate. The AUCs of bleeding and secretion were 0.864 and 0.798, respectively, but the AUC of BMI, the number of FNI performed by residents, Mallampati, and laryngoscopic view grade were 0.527, 0.616, 0.614, and 0.544, respectively. Conclusion: Unlike in intubation under direct laryngoscopy, in the case of FNI, oral secretion and nasal bleeding had a significant effect on FNI difficulty than Mallampati grade or Laryngeal view grade.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.29-45
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• 2012

회사채 신용등급은 투자자의 입장에서는 수익률 결정의 중요한 요소이며 기업의 입장에서는 자본비용 및 기업 가치와 관련된 중요한 재무의사결정사항으로 정교한 신용등급 예측 모형의 개발은 재무 및 회계 분야에서 오랫동안 전통적인 연구 주제가 되어왔다. 그러나, 회사채 신용등급 예측 모형의 성과와 관련된 가장 중요한 문제는 등급별 데이터의 불균형 문제이다. 예측 문제에 있어서 데이터 불균형(Data imbalance) 은 사용되는 표본이 특정 범주에 편중되었을 때 나타난다. 데이터 불균형이 심화됨에 따라 범주 사이의 분류경계영역이 왜곡되므로 분류자의 학습성과가 저하되게 된다. 본 연구에서는 데이터 불균형 문제가 존재하는 다분류 문제를 효과적으로 해결하기 위한 다분류 기하평균 부스팅 기법 (Multiclass Geometric Mean-based Boosting MGM-Boost)을 제안하고자 한다. MGM-Boost 알고리즘은 부스팅 알고리즘에 기하평균 개념을 도입한 것으로 오분류된 표본에 대한 학습을 강화할 수 있으며 불균형 분포를 보이는 각 범주의 예측정확도를 동시에 고려한 학습이 가능하다는 장점이 있다. 회사채 신용등급 예측문제를 활용하여 MGM-Boost의 성과를 검증한 결과 SVM 및 AdaBoost 기법과 비교하여 통계적으로 유의적인 성과개선 효과를 보여주었으며 데이터 불균형 하에서도 벤치마킹 모형과 비교하여 견고한 학습성과를 나타냈다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제26권3호
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• pp.371-386
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• 1993

This study was carried out to evaluate diagnostic criteria of noise-induced hearing loss (NIHL) among-workers in an iron foundry. Of 1,093 workers under the observation of noise-specific health examination, 184 workers were selected by way of first and second screening audiometric examination. A questionnaire survey, otological examinations, Rinne test and audiometric test were performed and the results were as follows ; The degree of hearing impairment in the left ear was more severe than in the right ear (p<0.05). The difference between hearing threshold of the first and the second hearing test at 1,000 Hz was about 5 dB with a narrow range of deviations while the difference at 4,000 Hz was about -7 dB with a wide range. Of the total study workers, 84.8% were tested within 15 hours away from noise exposure, and the rest after 16 hours. This study has identified that mean hearing loss at 4,000 Hz showed a significant statistical difference among the two study groups while mean hearing loss by 4-divided classification did not. The same phenomena were observed between the group with and without tinnitus and between the group with and without difficulty in hearing (p<0.05). Among 184 workers, 10 workers (5.4%) diagnosed as NIHL by old diagnostic criteria in contrast to 150 workers diagnosed as NIHL by the new diagnostic criteria. There was a significant difference between the two groups in the average hearing loss at 4,000 Hz and 4-divided classification (p<0.01), but there were no significant differences in age, the duration of employment, blood pressure and the duration wearing the personal hearing protector (p>0.05). If we apply Early Loss Index (ELI) method, some workers in younger age group diagnosed as NIHL by the new diagnostic criteria were fallen into within the normal range. In the mean time older age group show reverse results in contrast to the above finding. It is too early to confirm the value of the usage of the new diagnostic criteria in hearing examination. Further study is called for to verify the value of this criteria.

• 한국도서관정보학회지
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• 제50권4호
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• pp.539-559
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• 2019

도서관의 기본적인 서비스 중 하나는 이용자에게 자료에 대한 효율적이고 쉬운 검색을 제공하는 것이다. 국내·외적으로 관종별, 이용자별, 장서별 자료의 접근성 향상을 위한 다양한 논의들이 있었고, 그 중심에 분류와 목록 시스템의 개선에 관한 이슈가 존재한다. 하지만 국내 학교도서관 자료 접근의 중심도구가 되는 DLS 목록의 자료 접근성을 다루는 이 분야 연구는 많지 않다. 본 연구는 학교도서관 현장에서 제기되어온 이용자들의 도서 검색, 특히 문학 분야 도서 검색과 접근에 대한 어려움에서 시작하였다. 본 연구는 이러한 어려움의 원인을 다양한 측면에서 고찰해 보고자한 탐색적 연구이다. 이를 위해 학교도서관 장서 현황, 학교도서관 지원시스템 DLS의 자료 등록과 이를 통해 생산된 목록레코드의 주제 접근가능성, 학교도서관 사서교사 및 사서의 의견을 조사·분석하였다. 연구 결과, 학교도서관 장서는 문학 분야에 상당히 집중되어 있었고, 이들 장서 검색에 효율적인 접근을 제공할 수 있는 목록레코드 작성은 충분하지 않은 것으로 나타났다. 또한 이를 보완할 수 있는 DLS 검색 기능 역시 다소 부족한 것으로 나타났다. 학교도서관 사서교사 및 사서들의 설문조사에서도 이런 문제점은 인식되었고 학교도서관 목록의 자료 접근성을 향상시킬 수 있는 방법으로 풍부한 주제 색인과 검색키워드 부여가 다수의 의견으로 도출되었다. 이 주제에 대한 계속적인 논의로서 학교도서관 자료의 접근성 향상을 위한 방안은 향후 이용자 연구나, 서가 분류에 대한 새로운 도전 등을 통해 더욱 구체화 될 수 있을 것이다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.1440-1447
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• 2019

현재 아이들의 자폐스펙트럼장애 유병률이 한층 더 높게 보고되고 있으며 다양한 형태의 장애 징후를 보이고 있다. 특히 이들은 사회적 의사소통 영역에서 의사소통장애로 인한 대화에 어려움을 겪고 있으며 이를 훈련을 통해 개선 시킬 필요가 대두된다. 이를 위해 본 연구에서는 사전 연구를 통해 설계된 로봇에 장착된 마이크를 통해 음성 정보를 취득하고 이러한 정보를 이용하여 지능적인 동작을 만드는 방식을 제안한다. 음성 정보를 로봇 동작으로 분류하기 위해 인공신경망을 이용하였으며 여러 신경망 기법중 합성곱 방식을 기본으로 한 순환신경망을 결합하여 정확도를 향상시키려고 하였다. 입력 음성 데이터의 전처리는 MFCC를 이용하여 분석하였으며 여러 데이터 정규화 및 인공신경망 최적화 기법을 활용하여 로봇의 동작을 추정하였다. 아울러 설계된 인공신경망은 기존에 사용한 구조 및 사람이 개입하여 분석하는 방법과의 정확도 비교 실험을 진행하여 분석 결과가 높은 정확도를 나타냈다. 향후 보다 높은 정확도를 가질 수 있는 로봇 동작을 설계하여 실제의 자폐아 치료 및 교육 환경에서 적용할 수 있기 위하여 다양한 형태의 데이터를 수집하고 효율적으로 전처리하는 방식에 대한 연구가 요구된다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제55권1호
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• pp.40-47
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• 2017

가연성 분진이 제조 취급되는 공정에서의 분진폭발 위험성은 항상 존재한다. 그러나 산업현장에서 취급되는 분진에 대한 분진폭발 특성 정보는 아주 미흡한 실정으로 사업장에서는 화학사고 예방대책 수립에 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 입도분포가 다른 두 종류의 다중벽 탄소나노튜브(MWCNT)에 대한 분진폭발 특성을 실험적으로 조사하였으며, NFPA 499 Code를 적용하여 MWCNT 제조 취급 공정의 분진폭발 위험장소 구분을 검토하였다. 그 결과 평균입도가 $124.2{\mu}m$인 MWCNT 1의 $P_{max}$, $K_{st}$, LEL, MIE, 및 MIT는 각각 6.3 bar, $56bar{\cdot}m/s$, $125g/m^3$, 1000 mJ 초과 및 $650^{\circ}C$ 초과로 나타났다. 평균입도가 $293.5{\mu}m$인 MWCNT 2의 $P_{max}$, $K_{st}$, LEL, MIE, MIT는 각각 6.2 bar, $42bar{\cdot}m/s$, $100g/m^3$, 1000 mJ 초과 및 $650^{\circ}C$ 초과로 나타났다. NFPA 499 Code에 따른 MWCNT 1, 2의 폭발강도와 점화감도는 각각 0.35와 0.01 미만으로 나타났기 때문에 MWCNT는 NFPA 499 Code에서 제시된 분진폭발 위험장소로 구분하여야 하는 가연성 분진으로 분류되지 않았다.