• 지능정보연구
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• 제12권4호
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• pp.1-14
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• 2006

본 연구는 상품추천을 위해 필요한 고객 선호도 추정모형(Customer Preference Estimation Model)을 제안하고, 이러한 선호도 추정결과에 따른 선호도 정보를 이용하여 궁극적으로 상품추천의 성과를 제고시키기 위한 방법을 제시하였다. 즉, 제품에 대한 고객 선호 영향요인들과 고객 선호도와의 관계를 모형화 함으로써 고객 선호도를 보다 더 정확히 추정할 수 있는 새로운 선호도 추정모형을 제안하였다. 이 제안모형은 선호도 영향요인들의 상대적인 가중치를 선호도 최적화 학습을 통해 도출함으로써, 보다 정확한 선호도 측정을 가능하게 해 준다. 한편, 이 모형의 타당성을 검증하기 위해서 본 연구에서는 가상서점 고객들을 대상으로 고객 선호도 정보를 수집한 후, 본 제안모형을 적용했을 때의 협업 필터링의 추천성과와 사전가중치 부여방식인 기존 선호도 계산식을 이용했을 경우의 추천성과를 비교 분석하였다. 이에 대한 실증분석 결과는 본 연구에서 제안한 선호도 추정모형을 적용했을 때의 협업 필터링의 성과가 기존 선호도 계산방식을 적용했을 때의 협업 필터링의 성과보다 더 우수한 것으로 나타났다.

• 비교교육연구
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• 제28권2호
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• pp.77-95
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• 2018

본 연구는 수업관찰을 위한 양적 측정도구로서 CLASS (Classroom Assessment Scoring System)를 소개하고 그 특성을 이해하는데 목적이 있다. CLASS는 수업의 질을 평가하기 위해 개발되었고 미국 전역에서 활용되고 있다. CLASS는 수업에서 교사와 학생의 상호 작용을 측정하고 주제 영역 및 학생연령 별로 상호 작용을 확인하는 도구로서 세 가지 질적 영역, 즉, 정서적 지원, 학급 조직, 교육지원 등으로 구성된다. CLASS는 학생들의 학습을 위한 핵심으로 교사와 학생들 간의 상호 작용 패턴에 중점을 둔다. 관찰자가 교사와 학생을 10분~15분 동안 3~4번 관찰하며, 관찰은 행동과 반응의 유형에 따라 1에서 7사이의 연속된 등급척도로 평가된다. CLASS의 활용 가능성을 확인하기 위해, 경력이 많은 전문가 교사의 학급과 초임교사의 학급에 적용하여 분석해 보았다. 전문가 교사는 학생들이 주도적으로 수업을 이끌어가는 데 집중을 하였고, 초임 교사는 교과의 내용을 다루는 데 집중을 하였다. 초임교사는 학급 분위기를 긍정적으로 만들고, 학생들에게 피드백 해주는 데 비교적 많은 노력을 기울였다. 전문가 교사는 학생의 의견, 질문, 미세한 감정 등을 파악하고 드러내는 데 보다 많은 노력을 기울였다. CLASS는 교실에서 어떤 유형의 행동과 상호 작용이 발생하는지를 기록하고 이를 분석하는 관찰도구로서 활용이 가능할 것이다.

• 대한간호학회지
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• 제49권5호
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• pp.526-537
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• 2019

Purpose: The aim of this study was to evaluate the validity and reliability of the Korean version of the Clinical Teaching Behavior Inventory (CTBI). Methods: The English CTBI-23 was translated into Korean with forward and backward translation. Survey data were collected from 280 nurses' preceptors at five acute-care hospitals in Korea. Content validity, construct validity, and criterion-related validity were evaluated. Cronbach's ${\alpha}$ was used to assess reliability. SPSS 24.0 and AMOS 22.0 software was used for data analysis. Results: The CTBI Korean version consists of 22 items in six domains, including being committed to teaching, building a learning atmosphere, using appropriate teaching strategies, guiding inter-professional communication, providing feedback and evaluation, and showing concern and support. One of the items in the CTBI was excluded with a standardized factor loading of less than .05. The confirmatory factor analysis supported good fit and reliable scores for the Korean version of the CTBI model. A six-factor structure was validated ($x^2=366.30$, p<.001, CMIN/df=2.0, RMSEA=.06, RMR=.03, SRMR=.05, GFI=.90, IFI=.94, TLI=.92, CFI=.94). The criterion validity of the core competency evaluation tool for preceptors was .77 (p<.001). The Cronbach's ${\alpha}$ for the overall scale was .93, and the six subscales ranged from .72 to .85. Conclusion: The Korean version CTBI-22 is a valid and reliable instrument for identifying the clinical teaching behaviors of preceptors in Korea. The CTBI-22 also could be used as a guide for the effective teaching behavior of preceptors, which can help new nurses adapt to the practicalities of nursing.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.321-331
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• 2021

본 연구는 우리나라 고등학생의 건강증진행위 실천 경험을 이해하고 그 의미를 밝히는 것이다. 연구대상자는 자신의 경험을 충분히 표현할 수 있는 고등학생 12명을 편의표집 하였다. Strauss와 Corbin(1998)의 근거이론방법을 적용한 질적 연구이며, 참여자 진술로부터 312개의 의미 있는 문장을 도출하여 22개의 주제로 구분하여 13개로 범주화하였다. 연구결과, 중심현상은 '건강증진이 배제된 라이프스타일'이었으며, 이를 조율해 나가는 중재조건은 '부모님의 생활습관 지도', '건강행위를 함께 할 수 있는 친구', '운동시설 접근의 제약'이었으며 이를 대처하도록 고안된 작용/상호작용전략은 '건강증진 실천과 유지를 위한 의지 다지기', '멋진 몸매를 가진 친구를 모방하기', '부모님의 건강행동 배우기'로 나타났다. 이상의 결과들은 청소년의 건강증진행위 과정에 대한 본질을 이해하는데 도움이 될 것이며, 이를 통해 고등학생의 건강증진행위 실천을 위한 건강증진 프로그램 개발의 기초자료가 되길 기대한다.

• 한국보육지원학회지
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• 제17권3호
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• pp.65-87
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• 2021

Objective: This study aimed to examine the effects of maternal monitoring, shared activities with children, maternal education-oriented behavior, and allowing children to own smart-phones on smart media usage patterns based on smart-phone usage time and purposes among elementary school children. Methods: The participants were 1,315 second-grade elementary school children from the 9th wave of PSKC. Latent profile analysis and the three-step estimation approach were used to examine the determinants of the latent profile and the effects of maternal parenting on the profile. Results: Four latent profiles were identified: 'High-level usage & Entertaining oriented,' 'Moderate-level usage & Social/entertaining oriented,' 'Moderate-level usage & Learning oriented,' and 'Low-level usage.' Additionally, results showed that each profile can be predicted by maternal monitoring, education-oriented behavior, and permitting children to own smart-phones. Conclusion/Implications: Our outcomes suggested that it would be necessary to understand the smart media usage patterns of elementary school children, considering both the amount of time spent with smart media and purposes of uses. Further, it is helpful for mothers to monitor children's daily activities, support their educational activities, and take the role of gatekeeper for smart media as a way of appropriate guidance for their children's use of smart media.

• 디지털융복합연구
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• 제19권1호
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• pp.361-371
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• 2021

지금까지 교육커뮤니케이션 연구는 주로 교수자에 초점을 두어왔다. 학습효과의 극대화를 위해서는 교수자 뿐아니라 학습자의 특성에 대한 고려도 필요하다. 이 연구는 학생들을 성격요인과 커뮤니케이션 특성에 따라 각기 상이한 특징을 갖는 유형으로 구분하고, 각 유형에 따라 교수자의 특성이 교수자 평가 및 수업 평가에 미치는 차별적 영향에 대해 탐색하였다. 연구문제에 답하기 위해 대학생들을 상대로 설문조사를 실시하였으며, 수집된 자료는 군집분석과 회귀분석을 통해 분석되었다. 군집분석 결과 학생들의 성격요인중 개방성을 제외한 4개요인과 커뮤니케이션 특성을 기준으로 2개의 집단으로 구분되었다. 집단은 각각 안정-과묵형, 불안-다변형으로 명명하였다. 유형별로 교수자의 특징이 미치는 영향의 차이를 알아보기 위한 회귀분석 결과, 집단별 회귀분석에서 독립변인의 효과가 상이하게 나타나는 것을 확인하였다. 논문의 분석 결과는 학생의 성격 요인과 커뮤니케이션 특성 요인에 따라 유형 구분이 가능하며, 각 유형별로 상이한 소통방식과 강의전략이 필요함을 시사한다. 논문은 교육자 중심의 교육커뮤니케이션 연구에 새로운 방향과 접근방식을 제시하였다는 의의를 갖는다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권6호
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• pp.1957-1980
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• 2021

The significant aim of this research has always been to evaluate the mechanism for efficient and inherently aware usage of vitality in-home devices, thus improving the information of smart metering systems with regard to the usage of selected homes and the time of use. Advances in information processing are commonly used to quantify gigantic building activity data steps to boost the activity efficiency of the building energy systems. Here, some smart data mining models are offered to measure, and predict the time series for energy in order to expose different ephemeral principles for using energy. Such considerations illustrate the use of machines in relation to time, such as day hour, time of day, week, month and year relationships within a family unit, which are key components in gathering and separating the effect of consumers behaviors in the use of energy and their pattern of energy prediction. It is necessary to determine the multiple relations through the usage of different appliances from simultaneous information flows. In comparison, specific relations among interval-based instances where multiple appliances use continue for certain duration are difficult to determine. In order to resolve these difficulties, an unsupervised energy time-series data clustering and a frequent pattern mining study as well as a deep learning technique for estimating energy use were presented. A broad test using true data sets that are rich in smart meter data were conducted. The exact results of the appliance designs that were recognized by the proposed model were filled out by Deep Convolutional Neural Networks (CNN) and Recurrent Neural Networks (LSTM and GRU) at each stage, with consolidated accuracy of 94.79%, 97.99%, 99.61%, for 25%, 50%, and 75%, respectively.

• 대한감각통합치료학회지
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• 제19권3호
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• pp.44-60
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• 2021

목적 : 이 연구는 초등 지적장애 학생의 수업 참여도 중재에 대한 단일대상연구의 특성을 확인하는 것이다. 연구방법 : 총 5편의 논문을 선정하여 일반적 특성과 단일대상연구의 질적 수준을 알아보았다. 결과 : 연구 대상자는 12명이었으며, 중재는 모두 교실에서 진행되었다. 연구 설계는 모두 중다 간헐 기초선 설계를 사용하였다. 독립변인은 긍정적 행동지원, 장점강화활동, 자기결정교수학습모델, 자기점검법 등이었고, 종속변인은 수업참여 행동만을 측정(4편)하거나 수업참여 행동과 수업방해 행동을 함께 측정(1편)하였다. 분석 논문의 질적 수준은 모두 높은 수준으로 확인되었다. 결론 : 초등 지적장애 학생의 수업 참여도 중재 연구들은 효과적인 중재를 제공하고 질적 수준이 높아 근거 기반중재로 유용함을 확인할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권12호
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• pp.3836-3854
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• 2022

The student group division is benefit for universities to do the student management based on the group profile. With the widespread use of student smart cards on campus, especially where students living in campus residence halls, students' daily activities on campus are recorded with information such as smart card swiping time and location. Therefore, it is feasible to depict the students with the daily activity data and accordingly group students based on objective measuring from their campus behavior with some regular student attributions collected in the management system. However, it is challenge in feature representation due to diverse forms of the student data. To effectively and comprehensively represent students' behaviors for further student group division, we proposed to adopt activity data from student smart cards and student attributes as input data with taking account of activity and attribution relationship types from different perspective. Specially, we propose a novel student group division method based on a multi-view student attribute heterogeneous information network (MSA-HIN). The network nodes in our proposed MSA-HIN represent students with their multi-dimensional attribute information. Meanwhile, the edges are constructed to characterize student different relationships, such as co-major, co-occurrence, and co-borrowing books. Based on the MSA-HIN, embedded representations of students are learned and a deep graph cluster algorithm is applied to divide students into groups. Comparative experiments have been done on a real-life campus dataset collected from a university. The experimental results demonstrate that our method can effectively reveal the variability of student attributes and relationships and accordingly achieves the best clustering results for group division.

• 디지털정책학회지
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• 1권1호
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• pp.15-20
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• 2022

최근 헬스케어 분야는 다양한 산업 분야의 요구사항을 반영하여 서비스 품질을 향상시킬 수 있는 모델을 개발하려고 노력하고 있다. 본 논문에서는 헬스케어 서비스 향상을 위해서 5G 환경에서 사용자의 헬스케어 정보를 실시간으로 처리할 수 있는 행동인터넷(IoB, Internet of Behavior) 환경 모델을 제안한다. 제안 모델은 사용자의 헬스케어 정보를 딥러닝을 통해 분석한 후 건강 상태를 실시간으로 확인할 수 있도록 하는 것이 목적이다. 이때, 사용자의 생체 정보는 휴대용 의료 장비에 부착된 통신 장비를 통해 전달되며, 사용자 인증은 부착된 IoB 장치에 사전 입력된 정보를 통해 수행된다. 기존 IoT 헬스케어 서비스와의 차별점은 사용자의 습관 및 행동 패턴을 분석해서 디지털 데이터화 하는 점과 수집된 데이터를 기반으로 사용자의 헬스케어 서비스 향상을 위한 사용자 특정 행동을 유도할 수 있다는 점이다.