• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.47-59
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• 2017

SW교육의 목적은 컴퓨팅 사고력을 가진 창의 융합 인재양성에 있다. SW교육 내용과 방법은 다양하여 획일적인 평가로는 학생들이 배운 내용에 대한 적합한 평가가 이루어지기 어렵다. 학습 내용에 맞는 적합한 평가가 이루어지기 위해서 SW교육의 핵심적인 내용이 무엇인지 기준이 될 평가요소가 개발된다면 현장에서 SW교육 평가가 수월하게 이루어질 수 있을 것이다. 따라서 본 연구는 초 중등학교에서의 SW교육의 효과성을 측정할 수 있도록 평가요소를 개발하여, 학교 현장에서 SW교육의 평가내용 및 평가방법을 개발할 때 사용할 수 있는 체계적인 틀을 제공하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 문헌연구, FGI를 통한 현장적합성 검토, 전문가 협의, 델파이 조사를 진행하였다. 연구 결과 인지적 영역의 평가요소는 Computational Materials & Outputs(CMO), Computational Concepts(CC), Computational Practices(CP)의 세 영역, 17개의 키워드로, 정의적 영역의 평가요소는 가치, 태도, 컴퓨팅 사고력 효능감, 흥미의 네 영역, 13개 세부영역으로 개발되었다. 본 연구에서 개발한 SW교육 평가요소는 교육 현장에서 실행될 SW교육 내용에 맞는 평가내용을 개발하기 위한 준거틀로 사용되기를 기대한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권1호
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• pp.45-52
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• 2008

최근 IT 서비스 발달과 함께 고장제어, 고장의 원인분석 등의 복잡한 문제에 대하여 적합한 해결책을 제시할 수 있는 효과적인 진단시스템의 필요성이 커지고 있다. 따라서 본 논문에서는 지능형 진단 시스템분야에서의 시스템의 성능을 향상시키고, 최적의 진단을 수행하고자 사례기반추론과 인공신경망을 혼합한 지능형 진단 시스템을 제안 한다. 사례기반추론은 과거의 사례(경험)를 통해 현재의 제시된 문제를 해결하는 추론방식으로, 지식 획득이 덜 복잡하고, 정형화되기 어려운 규칙이나 문제영역이 불분명한 분야를 효율적으로 추론할 수 있다. 하지만 사례기반추론만을 이용해 추론된 사례는 증상에 대해 다수의 원인을 추론하게 된다. 이때 추론된 증상에 따른 다수의 원인은 동일한 가중치를 가져 불필요한 원인까지 진단해야 하는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하고자 인공신경망의 오류역전파 학습 알고리즘을 이용하여 증상에 대한 원인들의 쌍을 학습 시킨 후 각각의 증상에 대한 원인의 가중치를 구해 제시된 증상에 대해 가장 발생 가능성이 높은 원인을 찾아내어, 보다 명확하고 신뢰성 있는 진단을 하는 데 그 목적이 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권6호
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• pp.550-563
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• 2006

소프트웨어 재사용에 대한 활동들을 미리 계획하고 개발 프로세스의 연속적인 부분으로 이루어지도록 지원하는 방법이 소프트웨어 프로덕트 라인 공학이다. 이 방법에서 가장 중요한 것은 관련된 시스템들, 즉 도메인에서 공통성과 가변성(commonality and Variability: C&V)을 분석하는 일이다. 재사용 가능 항목들은 분석된 C&V를 명시적으로 나타냄으로써 프로덕트 라인의 핵심자산이 된다. 이러한 핵심 자산들은 소프트웨어 개발의 각기 다른 단계에서 생산되기 때문에 표현요소들의 추상화 수준이 다르며 이로 인해 각 핵심 자산이 가지고 있는 가변성 또한 각기 다른 수준에서 각기 다른 유형으로 나타나게 된다. 핵심자산의 C&V 분석에 대한 기존 연구들에서는 핵심자산의 구분 없이 일관되게 가변성을 분석하였으며, 공통성과 가변성 식별을 단지 개발자의 직관이나 도메인 전문가의 경험에 의존하고 있었다. 본 논문에서는 소프트웨어 프로덕트 라인에서 핵심자산의 가변성을 분석하기 위하여 수직적 측면과 수평적 측면으로 나누어 접근해가는 2차원적 분석방법을 제안한다. 수평적 접근 방법은 개발 프로세스의 각기 다른 단계에서 산출되는 요구사항, 아키텍처, 컴포넌트의 수준에서 가변성의 유형을 분석하는 것이고, 수직적 접근 방법은 가변성의 상세화 정도에 따라 공통성을 식별하는 수준과 가변점을 상세화하는 수준으로 나누어 분석하는 것이다. 이러한 2차원적 가변성 분석접근 방법은 핵심자산들의 가변성이 서로 연관관계를 가질 수 있도록 해주며, 핵심자산의 재사용 활동이 끊어짐 없이 이루어지도록 한다

• 과학교육연구지
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• 제45권2호
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• pp.172-186
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• 2021

본 연구에서는 초등 예비교사의 초등 4학년 물의 상태 변화 단원 속 응결 차시에 대한 과학 수업 설계를 살펴보고자 한다. 연구 대상은 A교육대학교 2학년 초등 예비교사 29명이고, 선행연구 분석과 전문가 검토를 통해 초등 예비교사의 응결 차시에 대한 과학 수업 설계 분석틀을 도출하였다. 분석틀을 활용해서 과학 수업 지도안 및 서술 문항을 살펴본 결과는 다음과 같다. 첫째, 초등 예비교사의 응결 차시에 대한 과학 수업 설계에서 수업 모형 적용 능력은 편차가 있으므로 신장할 필요가 있고, 초등 예비교사의 응결 관련 개념의 정확한 이해 부분에 대한 지도가 필요하다. 둘째, 수업 과정 하위범주 속 수업 시작, 전개, 마무리 구성에서도 초등 예비교사의 편차가 있으므로 피드백을 통해 보완해야 한다. 셋째, 수업 환경 하위범주에서는 구체적인 수업 환경에 대한 노하우에 대한 요구가 있었다. 그러므로 관련 PCK 신장을 위한 지원이 필요하다. 넷째, 수업 평가 하위범주에서는 시기 및 주체에 대한 다양한 관점을 가지고 있고, 평가 내용 구성에서 학습 목표를 일부 누락한 경우가 있는 점은 보완 지도가 필요한 것으로 나타났다. 이런 상황을 개선하기 위해서는 교원양성과정 속 과학교육 지도 방법과 편제에 대한 면밀한 논의를 통해 초등 예비교사의 과학 수업 전문성이 신장될 수 있는 여건 마련이 필요하다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.1-9
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• 2021

전통적으로 대부분의 악성코드는 도메인 전문가에 의해 추출된 특징 정보를 활용하여 분석되었다. 하지만 이러한 특징 기반의 분석방식은 분석가의 역량에 의존적이며 기존의 악성코드를 변형한 변종 악성코드를 탐지하는 데 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 도메인 전문가의 개입 없이도 변종 악성코드의 패밀리를 분류할 수 있는 ResNet-Variational AutoEncder 기반 변종 악성코드 분류 방법을 제안한다. Variational AutoEncoder 네트워크는 입력값으로 제공되는 훈련 데이터의 학습 과정에서 데이터의 특징을 잘 이해하며 정규 분포 내에서 새로운 데이터를 생성하는 특징을 가지고 있다. 본 연구에서는 Variational AutoEncoder의 학습 과정에서 잠재 변수를 추출을 통해 악성코드의 중요 특징을 추출할 수 있었다. 또한 훈련 데이터의 특징을 더욱 잘 학습하고 학습의 효율성을 높이기 위해 전이 학습을 수행했다. ImageNet Dataset으로 사전학습된 ResNet-152 모델의 학습 파라미터를 Encoder Network의 학습 파라미터로 전이했다. 전이학습을 수행한 ResNet-Variational AutoEncoder의 경우 기존 Variational AutoEncoder에 비해 높은 성능을 보였으며 학습의 효율성을 제공하였다. 한편 변종 악성코드 분류를 위한 방법으로는 앙상블 모델인 Stacking Classifier가 사용되었다. ResNet-VAE 모델의 Encoder Network로 추출한 변종 악성코드 특징 데이터를 바탕으로 Stacking Classifier를 학습한 결과 98.66%의 Accuracy와 98.68의 F1-Score를 얻을 수 있었다.

• 재활치료과학
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• 제11권3호
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• pp.51-64
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• 2022

목적 : 본 연구의 목적은 뇌성마비 섭식장애 평가의 영역을 수립함과 동시에 뇌성마비 섭식장애 평가 시 범용적으로 사용할 수 있는 평가 항목을 개발하고자 한다. 연구방법 : ICF 분류기준에 근거하여 섭식장애 중재에 포함되어야 하는 평가 및 치료 영역 등을 문헌 고찰하여 평가영역을 종합하고, 전문가의 검증을 거쳐 델파이 조사지 초안을 제작하였다. 그 후 20명의 전문가를 대상으로 1차 및 2차 델파이 연구가 진행되었다. 결과 : 뇌성마비의 섭식 영역을 6개 영역으로 범주화하고, 항목을 구성하였다. 전문가 자문을 통하여 평가 영역 및 항목들을 체계화하였으며, 전문가 자문을 거친 평가 영역과 항목들은 1차, 2차 델파이 조사를 통하여 6개 영역, 9개의 중분류, 32개의 소분류, 76개의 항목으로 최종 확인되었다. 결론 : 본 연구에서는 특정 영역을 평가하는 항목 구성으로 된 기존의 평가도구에서 벗어나 평가 영역 확장 및 평가 항목을 체계적으로 구성하였다는데 의미가 있다고 할 수 있다. 따라서 본 연구결과를 바탕으로 섭식장애를 가진 뇌성마비 아동의 치료적 중재 활동 시에 아동의 현재 섭식 기능 및 활동 수준을 확인하고자 하는 작업치료사에게 유용하게 사용될 것으로 판단된다.

• 대한예방한의학회지
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• 제19권3호
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• pp.11-19
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• 2015

Objective : This study aimed to develop and preliminary validate the Mibyeong Questionnaire (MQ) based on Deficiency-Stagnation pattern, which was report of a person's health condition that comes directly from the person. Method : The first phage of developing a MQ was to generate and exhaustive list of all MQ issue that are relevant to the domain of interest, using literature research and expert group discussions. Through those steps, we established MQ with 33 items divided into two parts: 21-item deficiency pattern and 12-item stagnation pattern. The second phage, we examined the preliminary tests of reliability and validity including the 16-item Deficiency of MQ (16D-MQ), with data (n=1,890) already collected on the Korean medicine data center in KIOM. Results : Exploratory factor analysis revealed three factors of the 16D-MQ. These factors were fatigue(Qi, 氣); psychic and physical elements(Shen, 神); and skin and hair(Jing, 精). Cronbach's coefficient alpha was 0.876 and the intraclass correlation coefficients was 0.368-0.538. In support of criteria validity, the 16D-MQ was weakly correlated with EQ-5D and physicians's opinion, but it was acceptable. Conclusion : The MQ shows that it has an appropriate level of internal consistency and validity. We think further study to reveal its reliability and validity, including stagnation pattern as well as deficiency pattern, is needed.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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• pp.137-143
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• 1999

전문가시스템은 지식베이스를 이용하여 지식을 추론하는 추론엔진과 해당분야의 전문지식이 쌓여있는 지식베이스로 구성되어진다. 전문가시스템연구에 있어서 지식베이스에 저장되는 지식획득과정의 규명이 가장 핵심적인 연구분야라고 할 수 있다. 전문지식은 일반적으로 지식공학자들이 전문가로부터 전문지식을 획득하여 구현하는 것이 가장 일반적인 방법으로서 많은 전문가시스템 개발방법 이론들은 지식획득과정에서 지식공학자들의 역할을 필수적인 것으로 이해하고 있다. 그러나 지식획득에 관한 광범위한 해결책은 여전히 제시되고 있지 못하며, 이러한 문제점은 전문가시스템의 상용화에 가장 큰 어려움으로 지적되고 있다. 최근에는 이러한 지식획득병목현상을 해결하기 위하여 상황인식론과 같은 지식에 대한 새로운 해석을 기반으로한 지식획득 방법 이론들이 소개되고 있다. Multiple Classification Ripple Down Rules이론은 1995년 소개된 이론으로서 지식의 획득과정을 지식의 유지보수라는 소프트웨어 공학적 개념에서 접근하고 있다. 지식의 획득과정에서 완전무결한 지식의 모델 찾기를 지양하고 지식이란 단계적 확장개념에서 진화한다고 이해한다. 즉 지식베이스의 구축 단계를 개발과 완료가 불가능하다는 관점에서 지식베이스는 끊임없이 유지보수가 필요한 대상으로 이해하고 이러한 유지보수를 가능하게 하는 방법론을 제시한다 MCRDR에서 가장 핵심적인 부분은 지식공학자의 역할을 최소화하고 시스템 내부에서 지식의 관리와 획득을 수행하여 전문가로 하여금 직접적인 지식 입력이 가능하도록 하는 부분이다. MCRDR이론의 경우 여러가지 연구실험을 통하여 실용성이 입증되었고 의료분야에서 상용화 시스템 개발 툴로서 사용되어져 왔다. 그러나 MCRDR이론이 적용된 전문가시스템 들의 경우 MCRDR이론을 기본으로한 개발 툴로서 개발된 시스템들이 아니고 해당분야에서 MCRDR이론을 적용한 엔진을 직접 설계 구현하여 온 것이 사실이다. KEE(Knowledge Engineer for Experts) 시스템은 최근 개발된 MCRDR기반 전문가시스템 개발 툴로서 본 논문에서는 이러한 분야별 전문가시스템 개발을 지양하고 MCRDR이론을 기반으로 한 범용성 있는 전문가시스템 개발 툴의 개발에 관한 연구를 소개한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.613-624
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• 2013

본 논문은 남북한 관광자원개발 계획특성에 대한 우선순위를 비교분석하는데 연구의 목적이 있다. 실증분석을 위한 자료수집은 남한과 북한 및 중국의 관광자원개발 전문가를 대상으로 하였다. 유효표본은 252부이었고, 남한에서 회수된 설문지는 154부, 중국에서 회수된 설문지는 98부였다. 조사기간은 2012년 5월 15일로부터 12월 5일까지 실시하였다. 분석결과를 보면 관광자원개발 계획영역별 우선순위 분석결과에서 남한은 개발내용이 우선순위 1위였고, 북한은 개발주체가 우선순위 1위로 평가되었다. 관광자원개발 평가대상별 우선순위 분석결과 개발내용 평가대상 가운데서 남한은 문화관광대상개발 북한은 자연관광대상개발, 개발목표 평가대상 가운데서는 남북한이 관광경제성, 개발형태 평가대상 가운데서 남한은 특수목적관광자원개발 북한은 관광특구(단지)개발, 그리고 개발주체 평가대상 가운데서는 남북한 모두 제3섹터형이 우선순위 1위로 평가되었다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 춘계공동학술대회-지식경영과 지식공학
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• pp.137-143
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• 1999

전문가시스템은 지식베이스를 이용하여 지식을 추론하는 추론엔진과 해당분야의 전문지식이 쌓여있는 지식베이스로 구성되어진다. 전문가시스템연구에 있어서 지식베이스에 저장되는 지식획득과 정의 규명이 가장 핵심적인 연구분야하고 할 수 있다. 전문지식은 일반적으로 지식공학자들이 전문가로부터 전문지식을 획득하여 구현하는 것이 가장 일반적인 방법으로서 많은 전문가시스템 개발방법 이론들은 지식획득과정에서 지식공학자들의 역할을 필수적인 것으로 이해하고 있다. 그러나 지식획득에 관한 광범위한 해결책은 여전히 제시되고 있지 못하며, 이러한 문제점은 전문가 시스템의 상용화에 가장 큰 어려움으로 지적되고 있다. 최근에는 이러한 지식획득병목현상을 해결하기 위하여 상황인식론과 같은 지식에 대한 새로운 해석을 기반으로한 지식획득 방법 이론들이 소개되고 있다. Multiple Classification Ripple Down Rules 이론은 1995년 소개된 이론으로서 지식의 획득과정을 지식의 유지보수라는 소프트웨어 공학적 개념에서 접근하고 있다. 지식의 획득과정에서 완전무결한 지식의 모델 찾기를 지양하고 지식이란 단계적 확장개념에서 진화한다고 이해한다. 즉 지식베이스의 구축 단계를 개발과 완료가 불가능하다는 관점에서 지식베이스 끊임없이 유지보수가 필요한 대상으로 이해하고 이러한 유지보수를 가능하게 하는 방법론을 제시한다. MCRDR에서 가장 핵심적인 부분은 지식공학자의 역할을 최소화하고 시스템 내부에서 지식의 관리와 획득을 수행하여 연구실험을 통하여 실용성이 입증되었고 의료분야에서 상용화 시스템 개발 툴로서 사용되어져 왔다. 그러나 MCRDR 이론이 적용된 전문가시스템들의 경우 MCRDR이론을 기본으로한 개발 툴로서 개발된 시스템들이 아니고 해당분야에서 MCRDR이론을 적용한 엔진을 직접 설계 구현하여 온 것이 사실이다. KEE(Knowledge Engineer for Experts) 시스템은 최근 개발된 MCRDR기반 전문가시스템 개발 툴로서 본 논문에서는 이러한 분야별 전문가시스템 개발을 지양하고 MCRDR 이론을 기반으로 한 범용성 있는 전문가시스템 개발 툴의 개발에 관한 연구를 소개한다.