이 연구에서는 과학 영재 선발 도구로 사용된 지필검사(기초 지식 및 탐구 능력 검사, 창의성 검사) 문항의 질적 특성과 양적 특성을 살펴봄으로써 타당하고 신뢰로운 영재 선발 도구로서 지필검사의 적합성을 탐색하는데 필요한 기초자료를 얻고자 하였다. 문항의 질적 특성을 분석하기 위해 내적 및 외적 문항 분석틀을 구안하여 적용하였으며, 문항의 양적 특성과 질적 특성의 연관성을 분석하였다. 연구 결과, 다수의 문항이 중학교 교육 과정을 벗어난 속진 맥락으로 출제되어 내용 타당도에 문제가 있는 것으로 분석되었다. 또한 출제되는 내용이나 맥락에서 교과별 및 연도별로 상당한 차이가 있어 검사 도구의 안정성에도 문제가 있는 것으로 나타났다. 기초 지식 및 탐구 능력 검사의 경우는 지식이 차지하는 비율이 가장 높으며, 탐구 과정 중에서는 자료 해석 및 분석에 치중됨으로써 고른 탐구 능력을 측정하고 있지 못한 것으로 드러났다. 창의성 검사에서는 대다수의 문항이 발산적 사고나 연관적 사고보다는 수렴적 사고를 주로 측정하고 있는 것으로 나타났다. 한편, 분석된 대부분의 문항이 그래프보다는 그림이나 표를 이용하여 표현되는 것으로 나타났으며, 문항 유형에서는 서술형보다는 선다형이나 단답형의 비율이 훨씬 높았다. 문항의 변별도는 두 검사 모두 양호하였으나, 문항별 난이도 편차는 매우 큰 것으로 나타났다. 교과 간 및 검사도구 간 상관은 매우 낮았으며, 신뢰도 또한 낮은 것으로 나타났다. 또한 난이도는 낮아 쉬운 문제였지만 변별도가 양호한 유형의 문항이 가장 많았으며, 속진 맥락의 문항이 심화 맥락에 비해 변별도가 더 양호한 것으로 나타났다. 이와 같은 분석 결과들은 영재 교육 기관에서 학생 선발에 적합한 지필 검사 도구를 개발하는 데 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.
매매시점결정은 금융시장에서 초과수익을 얻기 위해 사용되는 투자전략이다. 일반적으로, 매매시점 결정은 거래를 통한 초과수익을 얻기 위해 언제 매매할 것인지를 결정하는 것을 의미한다. 몇몇 연구자들은 러프집합분석이 매매시점결정에 적합한 도구라고 주장하였는데, 그 이유는 이 분석방법이 통제함수를 이용하여 시장의 패턴이 불확실할 때에는 거래를 위한 신호를 생성하지 않는다는 점 때문이었다. 러프집합은 분석을 위해 범주형 데이터만을 이용하므로, 분석에 사용되는 데이터는 연속형의 수치값을 이산화하여야 한다. 이산화란 연속형 수치값의 범주화 구간을 결정하기 위한 적절한 "경계값"을 찾는 것이다. 각각의 구간 내에서의 모든 값은 같은 값으로 변환된다. 일반적으로, 러프집합 분석에서의 데이터 이산화 방법은 등분위 이산화, 전문가 지식에 의한 이산화, 최소 엔트로피 기준 이산화, Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 등의 네 가지로 구분된다. 등분위 이산화는 구간의 수를 고정하고 각 변수의 히스토그램을 확인한 후, 각각의 구간에 같은 숫자의 표본이 배정되도록 경계값을 결정한다. 전문가 지식에 의한 이산화는 전문가와의 인터뷰 또는 선행연구 조사를 통해 얻어진 해당 분야 전문가의 지식에 따라 경계값을 정한다. 최소 엔트로피 기준 이산화는 각 범주의 엔트로피 측정값이 최적화 되도록 각 변수의 값을 재귀분할 하는 방식으로 알고리즘을 진행한다. Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화는 Na$\ddot{i}$ve scaling 후에 그로 인해 분할된 범주값을 Boolean reasoning 방법으로 종속변수 값에 대해 최적화된 이산화 경계값을 구하는 방법이다. 비록 러프집합분석이 매매시점결정에 유망할 것으로 판단되지만, 러프집합분석을 이용한 거래를 통한 성과에 미치는 여러 이산화 방법의 효과에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 러프집합분석을 이용한 주식시장 매매시점결정 모형을 구성함에 있어서 다양한 이산화 방법론을 비교할 것이다. 연구에 사용된 데이터는 1996년 5월부터 1998년 10월까지의 KOSPI 200데이터이다. KOSPI 200은 한국 주식시장에서 최초의 파생상품인 KOSPI 200 선물의 기저 지수이다. KOSPI 200은 제조업, 건설업, 통신업, 전기와 가스업, 유통과 서비스업, 금융업 등에서 유동성과 해당 산업 내의 위상 등을 기준으로 선택된 200개 주식으로 구성된 시장가치 가중지수이다. 표본의 총 개수는 660거래일이다. 또한, 본 연구에서는 유명한 기술적 지표를 독립변수로 사용한다. 실험 결과, 학습용 표본에서는 Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 방법이 가장 수익성이 높았으나, 검증용 표본에서는 전문가 지식에 의한 이산화가 가장 수익성이 높은 방법이었다. 또한, 전문가 지식에 의한 이산화가 학습용과 검증용 데이터 모두에서 안정적인 성과를 나타내었다. 본 연구에서는 러프집합분석과 의사결정 나무분석의 비교도 수행하였으며, 의사결정나무분석은 C4.5를 이용하였다. 실험결과, 전문가 지식에 의한 이산화를 이용한 러프집합분석이 C4.5보다 수익성이 높은 매매규칙을 생성하는 것으로 나타났다.
효과적인 재활 시스템을 구상하는데 있어서 훈련 데이터의 정교한 분석은 다음 단계 훈련을 위한 피드백 자료로서 매우 중요하다. 현재 다양한 생체 역학적 실험을 통해 인간의 운동 능력을 평가하고 이로부터 생성된 데이터의 분석을 위한 객관적이고 신뢰성 있는 연구결과들이 발표되고 있다. 그러나 대부분의 기존 연구들은 기초 통계적인 방법에 근거한 정량분석만을 수행함으로써, 획득된 정보를 임상에 적용 하는데 있어서는 충분한 신뢰성을 보장할 수 없다. 데이터마이닝은 대용량 데이터에 들어있는 숨겨진 규칙과 패턴을 탐사함으로써 임상 데이터에 숨어있는 의미 있는 정보추출에 성공적으로 사용되고 있으며, 특히 임상 연구 분야에서는 훌륭한 의사 결정 지원 시스템으로서 점점 그 사용이 증가되고 있다. 본 연구에서는 신뢰성 있는 자세 제어 능력(Postural control ability) 평가를 위해서 측정된 훈련 데이터에 가중연관규칙 탐사를 적용하여 자세 훈련 유형에 따른 근육 활성 패턴과의 연관성을 분석, 효율적인 재활 훈련 규칙을 탐사하였다. 탐사된 규칙은 재활 및 임상 전문가의 의사결정에 더욱 정성적이고 유용한 선험적 지식으로 사용 될 수 있으며, 이를 근거로 환자 맞춤형 최적의 재활 훈련 모델을 구상하기 위한 지표로서 사용될 수 있다.
홍채 인식을 위해서는 먼저 홍채 영역을 추출해야 하는데 이를 위해서는 홍채의 안쪽 경계인 동공 경계와 바깥쪽 경계인 홍채 경계를 검출해야 한다. 경계를 검출하는데는 Daugman이 제안한 원형경계 검출기가 가장 일반적이고 효과적인 방법으로 알려져 있다. 이 방법은 전역적인 탐색에 의존하기 때문에 정확하지만 계산 시간이 많이 걸리는 단점이 있다. 계산 시간을 줄이기 위해 경험적 방법들이 사용되기도 하지만 정확성이 떨어지는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 정확성을 떨어뜨리지 않으면서 계산 속도를 줄이는 홍채 영역 추출 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 동공 경계와 홍채 경계가 가지는 문제에 대한 지식(problem knowledge)을 사용하여 제한조건을 부가하여 탐색한다. 경계 검출을 위한 탐색 영역은 동공을 포함하는 최대 원과 최소 원을 이용하여 제한하여 탐색 시간을 줄인다 동공 경계의 경우 이진화된 동공 영상에서 최대 원과 최소 원을 구하고, 홍채 경계의 경우 영상의 분산을 이용하여 얻은 경계점으로부터 최대 원과 최소 원을 구한다. 제안된 방법을 Daugman방법, 히스토그램 분석법, 가중치를 이용한 허프변환 방법 둥과 실험을 통해 비교하였다. 그 결과 제안된 방법은 Daugman방법과 동일한 정확도를 보이며, Daugman방법이나 가중치를 이용한 허프변환 방법보다 빠르다는 것을 알 수 있었다.
본 연구의 목적은 임용시험에서 공업교과교육학 문항의 출제 경향과 문제점을 파악하고 구체적인 개선방안을 도출하는 데 있다. 이를 위하여 2002학년도부터 2011학년도까지 공업계열(건설, 기계 금속, 전기 전자 통신, 화공 섬유) 임용시험 전공영역평가 중 교과교육학 문항을 대상으로 문항 분석을 실시하였으며, 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 공업교과교육학 출제 문항수와 배점 비율을 살펴 본 결과, 2002-2004학년도, 2005-2008학년도, 2009-2011학년도를 분기로 공업교과교육학의 비중이 증가하였으며, 최근 2010학년과 2011학년에는 출제 문항수와 배점이 모든 공업교과에서 통일된 것으로 나타났다. 둘째, 2002-2011학년도까지 공업교과교육학 하위영역별 문항의 배점 비율을 분기별로 분석한 결과, 분기별로 교과교육학 관련 문항 수가 증가함에 따라 다양한 공업교과교육학 하위영역의 문항들이 출제되었고, 최근에는 하위 영역들 중 2개 이상의 영역이 포함된 '복합' 영역 문항의 출제 비율이 높아졌다. 셋째, 교수내용지식의 관점에서 2009-2011학년도까지 과학교과군(공통과학, 물리, 화학, 생물, 지구과학)의 교과교육학 문항과 공업교과교육학 문항의 내용을 분석한 결과, 교수내용지식의 반영 비율이 공업교과군의 경우에 해마다 증가하고는 있으나, 과학교과군에 비해 낮은 것으로 나타났다.
자동차, 항공기, 선박과 같은 대형 복합 기계시스템 설계는 다분야 설계최적화의 영역이다. 다양한 영역의 전문지식과 경험을 동시에 요구하기 때문이다. 최근 급격한 기술발전과 더불어 인간의 편의 증진을 위한 요구로 이들 시스템의 복합도와 복잡도가 점증되고 있다. 이런 복합 시스템의 설계를 위해서는 도메인별 지식뿐만 아니라 다양한 분야의 지식, 경험 그리고 관점을 융합할 수 있는 통합 시스템 설계, 즉 다분야 설계최적화가 필요하다. 과거 다분야 설계최적화는 주로 설계자의 직관과 경험에 의존함으로써 해의 정확도나 시간 효율면에서 효용성이 크게 높지 않았다. 최근 다분야 설계최적화는 정보통신기술(IT)의 발전에 힘입어 프로세스통합 및 설계최적화(PIDO) 프레임워크에 의해 주로 구현된다. 본 논문은 오픈소스 PIDO 프레임워크인 RCE를 이용하여 합리적 수준의 노력과 시간 투입으로 효율적인 다분야 설계최적화를 구현하는 프로세스와 방법론을 찾고자 한다. 벤치마킹 예제로 벌크선 개념설계 모델에 본 논문이 제안한 다분야설계최적화 프로세스와 방법론을 적용해 보았다. 최적설계 결과에 대한 시각적 분석을 통해 제안된 방법론의 타당성을 확인하였다.
The purpose of this study was to apply the instructional strategies for conceptual change prescribed by Posner et al(1982) to the astronomic content domain taught in the elementary and middle school and to analyze the characteristics of students' knowledge revealed in the test before, during and after the instruction. Also, it was to investigate the intercorrelation of cognitive levels, spatial ability and science achievement. The major findings of this study are as follows: 1. Students had a great variety of misconceptions related to the motion of the moon before the instruction, that is, the phases, the names of phases and the cause of changing phases by the moon's orbit about the earth, the moon's appearance and location at the given time, the relative positions of earth, moon and sun during a lunar eclipse, the cause that a full moon is not at the line of node once a month. In the analysis of students' responses concerning the cause of changing phases of the moon and a lunar eclipse, the results indicate that the great majority of students had rote learning rather than meaningful learning in the middle school. 2. Students' reponses during the instruction concerning the changing phases of the moon and the predictive knowledge about the motions of the earth and the moon were analyzed. 1) According to the results of the test given before and after experiment, after discussion, achievement score of the whole of subjects and groups in both preformal and formal cognitive levels appeared to increase linearly. 2) There was no statistically significant differences of achievement scores before and after experiment, after discussion between preformal group and formal group in cognitive levels. 3. Distribution of achievement scores according to the whole of subjects and groups in preformal and formal cognitive levels shows that there was a statistically significant difference between pretest and posttest. 4. Types of conceptual changes concerning the cause of changing phases of the moon that occurred from pretest to posttest were classified as accommodation, incomplete accommodation, assimilation, no change and no model. Six of the seven students starting instruction with alternative frameworks didn't sustain those alternative models throughout instruction. Five of these six students accommodated completely and the last one partially. Seventy-nine percentage of students taking instruction with fragmental models assimilated correct propositions at the end of the instruction. These results suggest that conceptual change model prescribed by Posner et al(1982) has promised the meaningful learning to students taking with fragmental models, especially in cases where students with misconception enter instruction. 5. High correlation between achievement score of simple-recall items and that of written items in pretest and posttest indicates that the higher students got the score in simple-recall items the better they also performed in written items. However, there was no statistically significant differences among cognitive levels, spatial ability and science achievement in the whole of subjects and groups according to the cognitive levels.
육군전술지휘정보체계(ATCIS)에서는 군단급 이하의 전술제대들로부터 입력받은 전장정보를 부대 지휘관과 참모들에게 제공하며, 이를 바탕으로 지휘관은 자신의 야전 경험과 군사 전문성을 활용하여 지휘 결심을 하게 된다. 만약 급격하게 변화하는 전장 상황에서 ATCIS가 입력 받은 적 또는 전장 상황에 대한 정보의 의미를 자동으로 이해하여 지휘 결심에 도움을 줄 수 있는 새로운 지식을 제공할 수 있다면, 지휘관은 좀 더 빠르고 정확한 의사결정을 할 수 있게 될 것이다. 따라서 본 연구에서는 국방온톨로지를 활용한 지능형 ATCIS를 제안하고자 한다. 이를 위해, 전자 교범과 ATCIS 데이터베이스 정보를 분석하여 국방온톨로지를 구축하였고, 부대 참모들의 인터뷰를 통하여 지휘 결심에 필요한 군사지식을 규칙 형태로 정의하였다. 또한 구축된 국방온톨로지와 규칙이 지휘관의 의사결정지원에 활용되는 것을 보이기 위해 시맨틱 웹 기술을 활용하여 적의 도발 가능성을 예측하는 서비스를 구현하였다.
본 연구의 목적은 여러 학문에서 다루는 개념과 다양한 현상을 포괄하여 설명할 수 있는 원리가 되는 Big idea를 중심으로 교육과정에 기반을 둔 통합과학 교육과정(standard based integrated science curriculum) 틀을 설계하는 것이다. Big idea에 대한 학습을 통하여 학생들은 개별적인 사실 및 이론을 통합할 수 있을 뿐 아니라 영역 특정적인 지식들에 대한 총체적인 이해를 도모할 수 있다. 이를 위하여 2009 개정 과학과 교육과정에 제시된 초 중등학교 과학의 내용 영역을 분석하여 필수학습요소를 추출하였다. 필수학습요소들을 분석하고 범주화하는 과정을 거쳐 통합의 중심이 되는 네 개의 Big idea인 '다양성', '구조', '상호작용', '변화'를 선정하였다. 지식 피라미드를 이용하여 각각의 Big idea에 속하는 내용지식과 이들을 포괄할 수 있는 학문 내 개념, 간학문적 개념들을 위계적으로 나타내었다. 또한 Big idea를 중심으로 교육과정을 설계할 때 방향을 제시할 수 있는 본질적 질문들을 각각의 Big idea마다 제시하였다. 개발한 통합과학 교육과정 틀을 이용하여 교육 현장에 적용할 수 있는 방법을 구체화한 예시 모듈을 개발하였다.
한 도메인 내에서 다양한 데이터베이스의 데이터를 공유하고 표준화하기 위해 MDR(Metadata Registry)을 이용하여 정보를 통합할 수 있다. 그러나 MDR을 구축하는 조직간 데이터요소 표현의 불일치 때문에 MDR간 광역적인 정보를 통합하는데 어려움이 있다. 또한 웹과 같은 다양한 데이터베이스가 존재하는 환경에서 통합된 정보를 검색하고자 하는 사용자는 각각의 데이터베이스 스키마 정보를 확보하기엔 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 MDR과 온톨로지(Ontology)를 결합한 3계층 정보 통합 시스템을 제안한다. MDR간 데이터요소의 관계를 사상시키고 표현의 불일치를 해결하기 위해 MDR의 표준성기능과 온톨로지의 개념과 관계기능을 결합한 정보 통합 모델을 정의하고 에이전트 기술을 적용한 계층적이고 독립적인 정보 통합 아키텍처를 제안한다. 온톨로지는 사용자의 질의에서 개념을 추출하기 위한 의미망(semantic network)의 역할과 MDR간의 데이터요소 관계를 설정하기 위한 기능으로 적용되었다. MDR과 지식베이스(Knowledge Base)는 데이터요소간 표현 불일치를 해결하기 위해 적용하였다. 이러한 핵심요소를 고려하여 제안된 아키텍처를 사용하여 MDR과 온톨로지를 결합한 3계층 정보 통합 시스템을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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