• 대한화학회지
• /
• 제57권1호
• /
• pp.147-158
• /
• 2013

본 연구는 화학교육의 동기전략에 영향을 끼치는 학습관련 변인들의 인과관계에 대한 최적 모형을 찾고자 한다. 이를 위하여 광주광역시 소재 G와 I 고등학교에서 화학교육에 참여한 487명을 대상으로 하였다. 동기전략에 영향을 주는 학습관련 변인들의 경로모형을 탐색하기 위해, '자기효능감, 성취욕구, 지능신념'이 목표지향성을 매개로 하여 동기전략인 자기핸디캡경향과 학습전략으로 가는 모형을 Model I로 설정했다. 그리고 목표지향성을 근본 동기변인으로 하고 '자기효능감, 성취욕구, 지능신념'을 매개로 하여 '자기핸디캡경향과 학습전략'에 이르는 모형을 Model II로 설정했다. 이들 기본모형들을 기반으로 하여, 목표지향성(숙달목표, 수행접근목표 및 수행회피목표), 자기효능감, 성취욕구, 지능신념, 자기핸디캡경향 및 학습전략 간에 경로모형을 알기위해 통계분석을 통해 단계적으로 살펴보았다. 그 결과 Model I과 Model II 중에서 Model II가 선택되었고, 이 모형의 주요한 통계적 적합도 지수들을 확인하고 분석하면서 경로의 추가 및 삭제를 했고, 5차 수정한 결과, Model II-5의 경로모형이 본 연구의 최적 모형으로 채택되었다. 이 최적 모형을 분석한 결과, ${\chi}^2$의 p값도 0.267를 보임으로써 Model II-5가 측정자료와 아주 잘 일치한 모형임을 알 수 있었다. 본 연구에서는 15개의 경로들이 통계적으로 p <.05에서 유의미하게 학습전략에 영향을 주고 있음을 알 수 있다.

• 대한산업공학회지
• /
• 제33권2호
• /
• pp.183-190
• /
• 2007

We present a new decision tree classification algorithm using rough set theory that can induce classification rules, the construction of which is based on core attributes and relationship between objects. Although decision trees have been widely used in machine learning and artificial intelligence, little research has focused on improving classification quality. We propose a new decision tree construction algorithm that can be simplified and provides an improved classification quality. We also compare the new algorithm with the ID3 algorithm in terms of the number of rules.

• 지능정보연구
• /
• 제27권1호
• /
• pp.177-190
• /
• 2021

4차 산업혁명 기술의 발전으로 사람이 처리하지 못하는 부분을 기계학습 등 인공지능 기법을 활용하여 개선해 보려는 노력이 확대되고 있다. 주문형 생산 기업에서도 주문에 대한 총생산시간을 예측하여 납기 지연 등의 기업 리스크를 줄이고자 하나 주문마다 총생산시간이 모두 달라 이를 예측하는데, 어려움을 겪고 있다. 주문 처리량 증대, 주문 총비용 절감을 위해 효율성이 가장 낮은 영역을 찾아 그 영역을 강화하는 TOC(Theory of constraints) 이론이 개발되었으나 총생산시간 예측은 제시하지 못하였다. 주문생산은 고객의 다양한 요구로 인해 주문마다 그 특성이 모두 다르므로 개별적인 주문의 총생산시간을 사후에 측정할 수는 있으나 사전 예측을 하기는 어렵다. 기존 주문의 이미 측정된 총생산시간도 모두 달라 표준 시간으로 활용할 수 없는 한계성이 있다. 이에 따라 경험이 많은 관리자는 시스템의 이용보다는 감에 의존하고 있고, 경험이 부족한 관리자는 간단한 관리지표(예, 원재료가 파이프이면 총생산시간 60일, 철판이면 총생산시간 90일 등)를 사용하고 있다. 불완전한 감이나 지표를 기초로 하여 작업 지시를 너무 빨리하면 정체가 발생하여 생산성이 저하되고, 너무 늦게 하면 긴급 처리로 인해 생산비용이 증가하거나 납기를 지키지 못하는 경우가 발생한다. 납기를 지키지 못하면 지체상금을 배상해야 하거나 영업, 수금 등의 부문에 악영향을 미친다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 주문생산시스템을 운영하는 기업의 신규 주문 총생산시간을 추정하는 기계학습 모델을 찾고자 한다. 기계학습에 활용된 자료는 수주, 생산, 공정 실적을 사용한다. 그리고 총생산시간의 추정에 가장 적합한 알고리즘으로 OLS, GLM Gamma, Extra Trees, Random Forest 알고리즘 등을 비교 분석하고 그 결과를 제시하고자 한다.