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컴퓨터 기반 평가와 지필평가 간 학생 응답 특성 탐색 -컴퓨터 기반 국가수준 학업성취도 평가 병행 시행 결과를 중심으로- (Exploring Differences of Student Response Characteristics between Computer-Based and Paper-Based Tests: Based on the Results of Computer-Based NAEA and Paper-Based NAEA)

  • 백종호;이재봉;구자옥
    • 한국과학교육학회지
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    • 제43권1호
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    • pp.17-28
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    • 2023
  • 디지털 기반 지능 정보 사회로의 진입에 발맞추어 과학 교육과정에서는 과학과의 교과역량 함양을 강조하고 있으며, 역량 평가의 측면에서 컴퓨터 기반 평가가 관심을 받고 있다. 컴퓨터 기반 평가는 높은 실제성을 갖는 형태로 문항을 구현할 수 있고, 평가 결과를 데이터베이스로 축적하여 환류 체계를 구축함에 있어서도 이점이 있다. 다만, 평가 타당도 개선, 측정 효율성 저하, 관리 요소 증가 등의 문제를 해결할 필요가 있다. 본 연구에서는 학업성취도 평가가 지필평가에서 컴퓨터 기반 평가로 전환되는 과정에서 새로운 평가의 도입에 따른 학생들의 반응을 살펴보기 위해 2021년도에 시행된 학업성취도 평가의 지필평가와 컴퓨터 기반 평가의 병행시행 결과를 분석하였다. 특히, 동일한 문항을 평가 매체만을 변화시켰을 때 학생들의 성취에 미치는 영향, 컴퓨터 기반 평가의 장점을 살린 새로운 기능을 포함하여 문항을 구성했을 때의 변화가 학생들의 성취에 미치는 영향을 살펴보았다. 중학교 3학년 학생 7,137명이 지필평가와 2종의 컴퓨터 기반 평가 중 하나에 응시한 결과를 분석하였다. 평가 시행 후 집단별로 문항의 정답률과 변별도 평균을 산출하였으며, 학업성취도 출제 경험이 있는 과학교사 8명이 참여한 전문가 협의회를 통해 응답 특성에 대한 전문가 의견을 수렴하였다. 결과에 따르면 지필평가와 단순 모드 전환형 평가에서의 학생들의 성취 결과는 큰 차이는 없어 매체 효과가 거의 나타나지 않았다. 다만, 서답형 문항의 정답률이 컴퓨터 기반 평가에서 다소 높게 나타났음을 확인하였고, 이는 응답의 편이성과 관련되는 것으로 분석하였다. 한편, 컴퓨터 기반 평가 도입에 따라 새로운 기능들이 적용된 문항들에서 유사한 문항의 정답률과 차이가 10%p 이상인 문항들이 존재하였다. 학생들의 답지 반응을 분석한 바에 따르면, 이는 새로운 기능을 통해 마련한 혁신적인 문항들이 학생들의 이해 수준을 보다 세밀하게 파악한 결과로 볼 수 있었다. 결과를 토대로 컴퓨터 기반 평가를 도입하고 개발할 때 유의할 사항을 논의하고 시사점을 제시하였다.

확장된 사용자 유사도를 이용한 CF-기반 건강기능식품 추천 시스템 (A CF-based Health Functional Recommender System using Extended User Similarity Measure)

  • 홍세인;정의주;김재경
    • 지능정보연구
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    • 제29권3호
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    • pp.1-17
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    • 2023
  • 정보통신기술의 발전과 디지털 기기의 대중화로 인해, 온라인 시장의 규모가 커지고 있다. 그 결과 고객들은 상품을 선택하는데 많은 시간과 비용이 소요되는 정보 과부하(Information Overload) 문제에 직면하고 있다. 따라서 고객이 선호할만한 상품을 추천해 주는 추천 시스템은 필수적인 도구가 되었으며 협업 필터링(Collaborative Filtering) 기법은 가장 널리 쓰이는 추천 방법이다. 전통적인 추천 시스템은 평점과 같은 정량적인 데이터만을 사용하기 때문에 추천의 정확도는 높지 않다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 요즘에는 사용자 리뷰와 같은 정성적 데이터를 반영하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 협업 필터링의 일반적인 절차는 사용자-상품 행렬 생성, 이웃 집단 탐색, 추천 목록 생성 3단계로 구성되며 코사인 같은 사용자 유사도를 사용하여 목표 고객의 이웃을 탐색하며, 추천 상품 목록을 생성한다. 본 연구에서는 이웃 집단 탐색 및 추천 목록 생성 단계에서 사용하는 사용자 간의 유사도를 기존의 사용자 평점을 이용한 유사도에 고객의 리뷰 데이터를 사용하는 확장된 사용자 유사도를 제시한다. 리뷰를 정량화 하기 위해 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 활용한다. 즉, 리뷰 데이터에 TF-IDF, Word2Vec, 그리고 Doc2Vec 기법을 사용하여 두 사용자 간의 리뷰 유사도를 구한 후 사용자 평점을 사용한 유사도와 리뷰 유사도를 결합한 확장된 유사도를 생성하는 것이다. 이를 검증하기 위해 전자상거래 사이트인 Amazon의 'Health and Personal Care'의 사용자 평점과 리뷰 데이터를 사용하였다. 실험 결과, 사용자 간 유사도를 산출할 때 기존의 평점에 기반한 유사도만을 사용하는 것보다, 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영한 확장된 유사도를 사용하면 추천의 정확도가 높아진다는 것을 확인했다. 또한, 여러 텍스트 마이닝 기법 중에서 TF-IDF 기법을 사용한 확장된 유사도를 이웃 집단 탐색 및 추천 목록 생성단계에서 사용할 때의 성능이 가장 좋게 나타났다.

온라인 리뷰 분석을 통한 상품 평가 기준 추출: LDA 및 k-최근접 이웃 접근법을 활용하여 (Product Evaluation Criteria Extraction through Online Review Analysis: Using LDA and k-Nearest Neighbor Approach)

  • 이지현;정상형;김준호;민은주;여운영;김종우
    • 지능정보연구
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    • 제26권1호
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    • pp.97-117
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    • 2020
  • 상품 평가 기준은 상품에 대한 속성, 가치 등을 표현한 지표로써 사용자나 기업이 상품을 측정하고 파악할 수 있게 한다. 기업이 자사 제품에 대한 객관적인 평가와 비교를 수행하기 위해서는 적절한 기준을 선정하는 것이 필수적이다. 이때, 평가 기준은 소비자들이 제품을 실제로 구매 및 사용 후 평가할 때 고려하는 제품의 특징을 반영하여야 한다. 그러나 기존에 사용되던 평가 기준은 제품마다 상이한 소비자의 의견을 반영하지 못하고 있다. 기존 연구에서는 소비자 의견이 반영된 온라인 리뷰를 통해 상품의 특징, 주제를 추출하고 이를 평가기준으로 사용했다. 하지만 여전히 상품과 연관성이 낮은 평가 기준이 추출되거나 부적절한 단어가 정제되지 않는 한계가 있다. 본 연구에서는 이를 극복하기 위해 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation, LDA) 기법으로 리뷰로부터 평가 기준 후보군을 추출하고 이를 k-최근접 이웃 접근법(k-Nearest Neighbor Approach, k-NN)을 이용해 정제하는 모델을 개발하고 검증했다. 제시하는 방법은 준비 단계와 추출 단계로 이루어진다. 준비 단계에서는 워드임베딩(Word Embedding) 모델과 평가 기준 후보군을 정제하기 위한 k-NN 분류기를 생성한다. 추출 단계에서는 k-NN 분류기와 언급 비율을 이용해 평가 기준 후보군을 정제하고 최종 결과를 도출한다. 제안 모델의 성능 평가를 위해 명사 빈도 추출 모델, LDA 빈도 추출 모델, 실제 전자상거래 사이트가 제공하는 평가 기준을 세 비교 모델로 선정했다. 세 모델과의 비교를 위해 설문을 진행하고 점수화하여 결과를 검정했다. 30번의 검정 결과 26번의 결과에서 제안 모델이 우수함을 확인했다. 본 연구의 제안 모델은 전자상거래 사이트에서 리뷰 특성을 반영한 상품군 별 차원을 도출하는데 활용될 수 있고 이를 기초로 인사이트 발굴을 위한 리뷰 분석 및 활용에 크게 기여할 것이다.

수경재배 유출 배액(폐양액)의 비료 손실량 평가 연구 (A Study on the Evaluation of Fertilizer Loss in the Drainage(Waste) Water of Hydroponic Cultivation, Korea)

  • 손진관;윤성욱;권진경;신지훈;강동현;박민정;임류갑
    • 한국습지학회지
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    • 제25권1호
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    • pp.35-47
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    • 2023
  • 한국 시설원예 농업과 수경(양액)재배 방식은 증가하는 추세로 발생되는 배액(폐양액)의 관리 필요성이 확대되고 있다. 본 연구에서는 배출되는 폐양액의 비료 성분 양을 가격으로 평가하여 수처리비용 절감과 비료성분 재활용이라는 두가지 측면에서 기술개발과 활용 가능성을 알아보았다. 연구는 배출 배액의 수질환경 특성을 분석한 선행연구에서 제시한 분석결과를 바탕으로 비료성분의 유실 경제성을 평가하는 것으로 배출되는 배액의 총 배출량은 연간 259.7L·m2·-1을 적용하여 분석에 사용하였다. 토마토, 파프리카, 오이, 딸기 등 작물별 배액(폐양액)의 주요 수질 분석 결과를 바탕으로 평가하였으며, 인(P) 성분의 경우 인산(P2O5)의 양으로 환산하여 분석되었다. 질소(N)의 양은 토마토 1145.90kg·ha-1, 파프리카 920.43kg·ha-1, 오이 804.16kg·ha-1, 딸기가 405.83kg·ha-1로 평가되고 P2O5의 비료성분은 파프리카 830.65kg·ha-1, 토마토 622.32kg·ha-1, 오이 477.67kg·ha-1, 딸기 240.9·ha-1의 양만큼 배출하는 것으로 계산할 수 있다. 이 외에도 칼륨(K), 칼슘(Ca), 마그네슘(Mg)을 비롯해 철(Fe), 망간(Mn) 등 미량원소도 배출되는 것으로 분석되었다. 시중판매 비료가격을 기준으로 평균하여 계산한 항목별 kg당 가격은 질소(N) 860.7원, 인(P) 2,378.2원, 칼륨(K) 2,121.7원, 칼슘(Ca) 981.2원, 마그네슘(Mg) 1,036.3원, 철(Fe) 126,076.9원, 망간(Mn) 6,232.1원, 아연(Zn) 15,825.0원, 구리(Cu) 31,362.0원, 붕소(B) 4,238.0원, 몰리브덴(Mo) 149,041.7원으로 평가할 수 있다. 시중판매 비료가격을 기준으로 평균하여 계산한 항목별 kg당 가격과 앞서 분석한 작물별 폐양액의 농도, 수경재배의 평균적인 연간배출량 등을 종합적으로 고려하여 연간 유실되는 작물별 비료 유실액을 산출하였다. 분석결과 토마토의 경우 6,995,622.3원, 파프리카는 7,384,923.8원, 오이는 5,091,607.9원의, 딸기는 2,429,290.6원으로 평가되어 수경재배 4가지 작물 평균은 1ha 재배면적 기준 5,475,361.1원의 비료성분 유실이 확인되었다. 수경재배 배액을 하천으로 유출시켜 오염원으로 처리하는것 보다 배출 전 자체 처리 또는 타작물 활용을 통해 관리한다면 수처리 비용 절감과 더불어 가치있는 재이용 가능한 비료성분이 될 수 있다고 기대하였다.