• 영재교육연구
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• 제25권2호
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• pp.339-358
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• 2015

본 연구에서는 영재와 평재 고등학생들이 IT 역량을 어떻게 인식하고 있는지에 대해 비교해 보고자 하였다. 이를 위해 영재학교 2개교와 IT 특성화 고등학교 1개교 그리고 공업고등학교 1개교, 총 370명을 대상으로 표집 하였으며, 이들을 대상으로 IT 기업 인재 채용 시에 중요하게 고려되는 요인, IT 역량 향상을 위해 필요한 교과목과 이를 위한 효과적인 교육방법, IT 핵심역량에 대한 생각에 대해 응답하도록 하였다. 이 중 351명을 최종 분석 대상으로 선정하여 분석한 결과, 고등학생들은 IT 기업의 신규채용 시 중요한 요인이 IT 전문역량이라고 인식하고 있었으며, IT 역량을 향상시키기 위해서는 실무중심 교육과 실습위주의 교육 등 '실습 위주 교육'이 가장 필요하다고 응답하였다. 또한, IT 핵심역량 중에서 가장 중요하다고 생각하는 하위 요인으로 영재학교와 정보과학고등학교는 '소프트웨어 기본역량'이 가장 중요하다고 인식하고 있었고, 공업고등학교는 '네트워크 및 보안 기본역량'이 가장 중요하다고 지각한 것으로 나타났다. 마지막으로, IT 역량 함양을 위해 가장 필요한 교육과정으로는 학교 유형별로 다르게 인식하고 있었는데, 영재학교 학생들은 '알고리즘'이 가장 필요하다고 인식하였고, 정보과학고등학교 학생들은 '자료구조' 및 '컴퓨터 구조'의 필요성을 가장 크게 인식하고 있었다. 공업고등학교 학생들의 경우에는 '프로그래밍 언어'가 가장 필요한 교과목이라고 응답하였다. 또한, IT 기업 채용시 중요한 요인(IT 전문역량, 학력, 기초직업능력, IT공통역량), IT 핵심역량 함양 교육방법(학교교육), IT 핵심역량 중요도(소프트웨어 기본역량, 데이터베이스 기본역량, 네트워크 및 보안 기본 역량, 통합적인 역량), IT 역량 향상을 위한 교육방법(운영체제, 하드웨어)에서 영재학생이 평재학생보다 더 중요성이나 필요성을 높게 인식하는 경향이 있는 것으로 나타났다. IT 교육을 받고 있는 영재학생, 정보과학고등학생 및 공업고등학교 학생들이 인식하는 IT 핵심역량을 비교분석한 본 연구결과가 향후 IT 인력 양성을 위한 교육과정 및 교육방법을 개선하고 보완하는데 기초자료로 활용될 수 있기를 기대한다.

• 인지과학
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• 제19권4호
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• pp.331-367
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• 2008

웹 기반 신경심리검사의 타당도를 저해할 수 있는 요인들에 대한 해결책의 일환으로 검사 툴의 인터페이스 디자인을 개선하고자 세 단계를 거쳐 연구를 진행하였다. 연구 1은 곽호완의 웹 기반 신경심리검사 중 주의력 검사 툴의 UI 디자인 문제점을 파악하기 위한 것으로, 전문가에 의한 발견적 시찰법을 실시하였다. 그 결과, 이 검사 툴의 지시 화면, 조사 양식, 과제 화면, 결과 화면 등의 디자인에서 세부적인 사용성 문제점들이 드러났다. 연구 2는 찾아낸 사용성 문제점을 해결하기 위해 웹 기반 주의력 검사에 특화된 11개 디자인 가이드라인을 도출하였다. 이를 토대로 사용자의 작업 흐름에 맞추어 화면 구성과 사이트 구조 등을 최적화하고 재미 요소를 가미하여 검사 툴을 새롭게 디자인 한 다음, JAVA를 이용하여 프로토타입을 개발하였다. 이렇게 구현한 개선 툴(그래픽 툴)이 기존 툴(텍스트 툴)에 비해 더 효과적임을 검증하기 위해, 연구 3에서 사용자들을 대상으로 수행 측정과 설문 조사를 실시하여, 실수 유형과 출현비율 및 UI 만족도를 측정하였다. 수행 측정 결과, 그래픽 툴이 텍스트 툴에 비해 UI 디자인 문제들로 인해 발생하는 사용자 실수 유형과 출현비율이 유의하게 감소하였다. 사후 설문 조사 분석 결과, 텍스트 툴에 비해 그래픽 툴은 전반적인 만족도, 화면, 용어와 시스템 정보, 학습 용이성, 시스템 성능 등의 만족도 측면에서 우수한 것으로 입증되었다.

• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.53-77
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• 2015

국내에서 출원되는 특허건수는 매년 증가하고 있으나, 이러한 특허들 중 상당수는 활용되지 못하고 사장되고 있다. 2012년 국정감사 자료에 따르면, 우리나라 대학 및 공공연구기관이 보유한 특허의 약 73%가 사회적 가치창출로 연결되지 못하는 휴면특허라고 한다. 즉, 대학/연구소 또는 사업화가 어려운 개인이 소유하고 있는 특허가, 이를 필요로 하는 수요기업에 성공적으로 기술 이전되지 못하는 것을 휴면특허 증가의 주요 문제점으로 생각할 수 있다. 본 연구는 급격히 축적되는 방대한 특허 자원들 속에서, 기업의 관심분야에 적합한 지식재산을, 보다 쉽고, 효과적으로 선별할 수 있도록 하는 소셜태깅 기반의 특허 추천플랫폼을 제안한다. 제안된 시스템은 기존 특허들로부터 핵심적인 내용 및 기술 분야를 추출하여 초기 추천을 수행하고, 이후 사용자들의 태그정보가 축적되면, 사회적 지식 (social knowledge)을 추천에 함께 반영하게 된다. 이러한 연구에는 특허청에서 운영하고 있는 KIPRIS(Korea Industrial Property Rights Information Service) 시스템에서 실제 특허자료 총 1638건을 수집한 후, 현재 특허 데이터에는 존재하지 않는 가상의 태그 정보를 추가한 반가상(semi-virtual) 데이터를 구성하여 활용하였다. 제안된 시스템은 프로그래밍 언어 JAVA를 활용하여 핵심 알고리즘을 구현하였으며, 그래픽사용자 인터페이스(Graphic User Interface)에 대한 프로토타입의 설계를 수행하였다. 또한, 시나리오테스트 방식으로 시스템의 운영타당성 및 추천 효과성을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.69-94
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• 2017

최근 빅데이터 분석 수요의 지속적 증가와 함께 관련 기법 및 도구의 비약적 발전이 이루어지고 있으며, 이에 따라 빅데이터 분석은 소수 전문가에 의한 독점이 아닌 개별 사용자의 자가 수행 형태로 변모하고 있다. 또한 전통적 방법으로는 분석이 어려웠던 비정형 데이터의 활용 방안에 대한 관심이 증가하고 있으며, 대표적으로 방대한 양의 텍스트에서 주제를 도출해내는 토픽 모델링(Topic Modeling)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 전통적인 토픽 모델링은 전체 문서에 걸친 주요 용어의 분포에 기반을 두고 수행되기 때문에, 각 문서의 토픽 식별에는 전체 문서에 대한 일괄 분석이 필요하다. 이로 인해 대용량 문서의 토픽 모델링에는 오랜 시간이 소요되며, 이 문제는 특히 분석 대상 문서가 복수의 시스템 또는 지역에 분산 저장되어 있는 경우 더욱 크게 작용한다. 따라서 이를 극복하기 위해 대량의 문서를 하위 군집으로 분할하고, 각 군집별 분석을 통해 토픽을 도출하는 방법을 생각할 수 있다. 하지만 이 경우 각 군집에서 도출한 지역 토픽은 전체 문서로부터 도출한 전역 토픽과 상이하게 나타나므로, 각 문서와 전역 토픽의 대응 관계를 식별할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 전체 문서를 하위 군집으로 분할하고, 각 하위 군집에서 대표 문서를 추출하여 축소된 전역 문서 집합을 구성하고, 대표 문서를 매개로 하위 군집에서 도출한 지역 토픽으로부터 전역 토픽의 성분을 도출하는 방안을 제시한다. 또한 뉴스 기사 24,000건에 대한 실험을 통해 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하였으며, 이와 함께 제안 방법론에 따른 분할 정복(Divide and Conquer) 방식과 전체 문서에 대한 일괄 수행 방식의 토픽 분석 결과를 비교하였다.