• 방송공학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.270-283
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• 2012

다채널 TV, IPTV 및 Smart TV 서비스의 등장으로 인해 수많은 방송 채널과 방대한 TV 프로그램 콘텐츠가 시청자 단말로 제공됨으로써 시청자들은 자신이 원하는 콘텐츠를 쉽게 찾고 소비하는 것이 어려운 TV 시청 환경을 맞게 되었다. 따라서 TV 사용자들에게 자신이 선호하는 콘텐츠를 자동 추천해 줌으로써 원하는 콘텐츠로의 접근성을 증대시키는 것은 미래의 지능형 TV 서비스에 있어서 주요한 이슈이다. 이에 본 논문에서는 사용자의 선호 취향과 대중의 선호취향을 모두 고려한 협업필터링 개념의 통계적 기계학습 기반 TV 프로그램 추천 모델을 제시한다. 이를 위해 시청한 TV 콘텐츠에 대한 선호 토픽을 사용자의 시청 선호도로 보고, 최근 널리 활용되고 있는 LDA(Latent Dirichlet Allocation)모델을 TV 프로그램 추천 모델에 적용하였다. LDA 기반 TV 프로그램 추천 성능을 개선하기 위해 본 논문에서는 TV시청 이용내역 데이터를 기반으로, TV 사용자들의 관심 토픽을 은닉 변수로 하고, TV 사용자들의 관심 토픽에 대한 다양성을 반영하기 위해 은닉 변수의 확률분포 특성을 비대칭 디리클레(Dirichlet) 분포로 모형화하여 실험에 적용하였다. 제안된 LDA 기반 TV 프로그램 자동 추천 방법의 성능을 검증하기 위해, 유사 시청 특성을 갖는 사용자 그룹에 대해 상위 5개의 TV 프로그램을 일주일 단위로 추천하였을 경우 평균 66.5%, 2개월 단위의 추천에 대해서는 평균 77.9%의 precision 추천 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.699-707
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• 2020

딥러닝 기술의 발전으로 STT(Speech To Text), TTS(Text To Speech), 챗봇(ChatBOT), 인공지능 비서 등 다양한 분야에 음성처리 관련 기술이 적용되고 있다. 특히, STT는 음성 기반 관련 서비스의 기반이며, 인간의 언어를 텍스트로 변환시키기 때문에 IT관련 서비스에 대한 다양한 응용을 할 수 있다. 따라서 최근 일반 사기업, 공공기관 등 여러 수요처에서 관련 기술에 대한 도입을 시도하고 있다. 하지만 정량적으로 수준을 평가할 수 있는 일반적인 IT 솔루션과는 달리 STT엔진에 대한 정확성을 평가하는 기준과 방법이 모호하며 한국어의 특성을 고려하지 않기 때문에 정량적인 평가 기준 적용이 어렵다. 따라서 본 연구에서는 한국어의 특성에 기반한 STT엔진 변환 성능 평가에 대한 가이드를 제공함으로써 엔진제작사는 한국어 특성에 기반한 STT변환을 수행 할 수 있으며, 수요처에서는 더 정확한 평가를 수행할 수 있다. 실험 데이터에서 기존 방식에 비해 35% 더 정확한 평가를 수행할 수 있다.

• 한국과학교육학회지
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• 제18권1호
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• pp.71-82
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• 1998

과학-기술-사회 (Science-Technology-Society)와 구성주의(constructivism) 학습올 근간으로 한 아이오와 치타콰 프로그램과 Iowa-Scope, Sequence and Coordination 현직교육 프로그램은 80년대와 90년대의 과학 교육 연구 결과와 사회의 변화에 기초하고 있다. 초, 중,고등학교 과학 교과과정을 마친 학생들이 아주 피상적인 과학적 소양올 갖고 있음이 많은 연구들을 통해 확인 된 것이다. 반면 학생들의 관심과 호기싱을 바탕으로 학 생들의 삶과 유관한 교육과정과 교수는 의미있는 과학학습으로 인도될 수 있다. 아이오와 치타콰 프로그램과 Iowa-Scope, Sequence and Coordination 현직교육 프로그램은 교사교육을 통해 현실과 유관한 과학교육을 수행하는데 큰 영향을 미쳤다. 인간의 삶의 맥락에서 구성주의 전략을 사용하여 과학을 가르치는 기법은 교사들에게 교수와 학습의 의미를 되새기게 했으며, 참여 교사들의 교수 전반에 영향을 주었다. 특히 모듈 개발을 통해 현장에서의 경험과 아이디어를 구체화하고 다양한 평가 방법을 통해 확인 된 연구 결과는 교사와 학생 모두에게 바랍직한 영향을 준 것으로 확인되었다. 본 현직교육 프로그햄들은 1년 혹은 3년 동안 같은 교사들을 대상으로 지속적으로 이루어져 현장 교육에 직접적인 영향을 주었다. 이 프로그램에 대한 구체적 적용을 통해 우리 나라 과학교육의 방향을 지식 암기 중심에서 학생들의 삶에 기초한 탐구와 적용 중심의 학습으로 바꿀 수 있을 것이다. 또한, 현직교육 프로그램의 개선을 통해 이론과 현장이 만나는 장을 만들 수 있을 것으로 사료된다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권1호
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• pp.57-64
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• 2017

문자 메시지는 휴대폰을 사용하는 사람들에게 중요한 의사소통의 방법 중 하나이다. 또한 친구맺기 방식이 필요 없이 사용이 가능하기 때문에 이를 악용한 불법 광고 스팸메시지가 기승을 부리고 있다. 최근 스팸 필터링을 위해 기계 학습을 이용한 시스템들이 등장 하였지만 많은 계산을 필요로 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 검색할 쿼리를 입력할 때 부정확한 쿼리를 입력하더라도 저장된 데이터베이스와 비교하여 가장 비슷한 단어를 차수 개념을 적용하여 유추하는 집합 기반 POI(Point of Interest) 검색 알고리즘을 이용하여 스팸 필터링 시스템을 구현하였다. 이 알고리즘을 적용하면 서버 컴퓨팅 없이 문자의 조합만을 이용해 쿼리를 유추할 수 있기 때문에 스팸 필터링에 적용하여 입력된 문자메시지가 교묘하게 변형되더라도 스팸이라고 필터링이 가능하다. 또한 문장 유사도 측정 기법을 활용하여 스팸 필터링 성능을 향상시켰으며, 스팸 필터링에 취약한 특정 유형도 걸러내기 위해 특정 전처리 과정을 지원함으로써 대부분의 스팸메세지를 필터링 가능하도록 하였다. 기존 집합기반 POI 검색 알고리즘과 이를 확장 시킨 문장 유사도 측정 기법, 특정 전처리 과정을 추가한 시스템으로 필터링 시스템의 성능평가를 진행하였다. 그 결과 본 논문에서 구현한 시스템이 기존 집합기반 POI 알고리즘과 비교하여 향상된 스팸 필터링 성능을 보여주는 것을 확인하였다. 또한 이동통신사 3사에서 필터링에 취약한 유형이 본 논문에서 구현한 시스템으로 높은 성능으로 필터링이 가능하다는 것을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.4961-4971
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• 2014

특성화고 졸업자들이 취업을 하는데 중요한 요소는 무엇인가? 특히 특성화고의 각종 취업지원정책과 더불어 학교에서 실시하고 있는 각종 시설 및 교과지원, 직업능력지원, 진로지도, 취업지원 등의 프로그램과 개인이 하는 진로준비행동, 직업탐색행동, 이에 따른 진로성숙도의 증가는 취업에 과연 영향을 미치는 것인가? 이를 위해 먼저 학교에서 실시되고 있는 프로그램 등의 학교지원만족도, 가정에서 실시한 진로준비행동, 취업 전의 예비적 직업탐색행동, 이에 따른 진로성숙도 등을 주요변수로 하여 구조모형을 설정하고 분석하였다. 분석결과, 학교지원만족도는 진로성숙도, 가정에서의 진로준비행동 등에 유의미한 영향관계를 보여주고 있고 직접적으로 취업에 영향을 미치거나 간접적으로 취업에 영향을 미치게 된다. 다음으로 가정에서의 진로준비행동은 직접적으로 취업에 영향을 주며 예비적 직업탐색행동과 진로성숙도를 높이게 된다. 특히, 가정에서의 진로준비행동은 예비적 직업탐색행동을 통해 취업을 높이는 중요한 요인으로 확인되었다. 다음으로 성별에 따른 변인간의 영향관계를 본 결과, 학교지원만족도는 취업을 직접적으로 높이고 여성의 경우가 더 높게 나타나, 양질의 학교지원프로그램을 강화하되 특히 여성에 맞는 취업지원프로그램도 개발, 지원할 필요가 있는 것으로 나타났다. 또한 학교지원만족도가 높으면 여성은 가정에서의 진로준비행동을 잘 하는 것으로 나타났는데 여성이 가정에서 갖는 진로에 대한 대화 등 진로준비활동은 남성과 달리 취업에 중요한 요인이 되고 있어 여성의 경우 학부모를 대상으로 하는 지원프로그램들을 마련할 필요가 있음이 제기되었다.

• 정보화정책
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• 제24권4호
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• pp.3-16
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• 2017

웹2.0시대와 더불어 소셜미디어 서비스의 발달로 전통적인 여론형성의 기능이 매스미디어에서 소셜미디어로 일부 이동되었으며, 이런 현상은 계속 확대되고 있어, 정부 정책에 대한 소셜미디어 기반의 여론이 관심을 받고 있다. 특히, 교육정책은 다양한 이해관계자들이 존재하고, 정책의제 설정과정에서도 많은 의견의 충돌이 발생되기 때문에 정책을 수립함에 있어 대중의 여론을 파악하는 것이 더욱 중요하다고 할 수 있다. 본 연구는 교육정책관련 소셜미디어 서비스를 통해 작성된 문서들을 오피니언 마이닝 기법으로 분석하여, 교육관련 정책에 대한 대중의 여론탐색을 목적으로 하였다. 이를 위하여 소셜미디어 서비스를 통해 사용자들이 생산하는 교육정책 관련 문서들을 키워드 기반으로 수집하고, 토큰화 시킨 후 감성자질을 추출하고 감성사전으로부터 해당 문서의 감정을 점수화 하여, 특정 교육정책 키워드에 대한 대중의 여론을 탐색하였다. 그 결과 디지털교과서, 이러닝 등을 키워드로 하는 스마트교육 정책에 대해서는 긍정보다 부정적인 감정이 많은 것으로 나타났으며, 코딩교육, 컴퓨터적 사고 등을 키워드로 하는 소프트웨어 교육 정책에 대해서는 긍정적인 여론의 방향으로 나타났다. 자유학기제, 창의 인성교육 등을 키워드로 하는 일반 정책에 대해서는 부정적인 여론이 많은 것으로 나타났다. 또한 전체 분석 대상 문서 중에서 감정 자질이 전혀 추출되지 않은 문서가 20%나 되어 블로그나 트위터의 내용에 저자의 의견이 반영되지 않은 내용이 아직 일정 비율로 존재함을 알 수 있었다.

• 치위생과학회지
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• 제4권2호
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• pp.61-73
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• 2004

최근 치과 병 의원이 늘어나면서 고객들의 선택폭이 넓어지고 있고 의료서비스에 대한 욕구도 복잡 다양화되었다. 이러한 상황에 맞추어 앞으로 병원이 계속 성장하고 유지, 발전하기 위해서는 계속하여 새로운 고객을 유치하고 기존고객을 잘 관리하여 유지하는 일이라 보고 잠재고객을 고객으로 만드는데 많은 노력과 투자가 필요하며 고객과의 좋은 관계를 맺고 이를 잘 가꾸어 유지해 나가는 새로운 방향의 마케팅 접근이 요구된다. 치열한 경쟁이 전개되고 있는 상황에서 등장하게 된 CRM은 체계적인 고객 데이터 관리 및 분석을 통해 고객이 원하는 치료와 서비스, 욕구사항 등을 찾아내고 이를 지속적으로 제공함으로써 고객의 충성도를 증가시켜 고객을 평생고객으로 만들어 장기적으로 지속성 있는 이익의 확보와 유지를 달성할 수 있는 잠재력을 가진 전략이라 말할 수 있다. 따라서 CRM의 핵심은 충성스런 고객을 오래 유지하는 것에 있으므로 차별화, 개인화된 서비스를 제공하여 핵심 고객층 형성을 강화하는 것이다. 최근 우리나라에서 CRM의 보건의료분야의 적용 사례는 주로 건강증진사업을 대상으로 많이 이루어지고 있으며 치과 병 의원에서는 연구가 미비한 실정이다. 특히 치과의원의 고객은 일반소비자에 비해 질병의 치유 및 예방이라는 의료서비스에 대한 욕구가 분명한 만큼 치과의원과 고객과의 개별적이고 지속적인 관계유지를 강조하는 CRM 도입이 필요하다. CRM의 도입으로 고객과의 지속적인 관계유지는 고객의 구강건강상태와 위험을 평가하여 발생 가능한 구강질환을 예방할 수 있으며 조기 예방활동을 통해 구강건강증진을 극대화할 수 있을 것이다. 치과의원에서 고객만족을 위한 CRM 실행의 전략 방향을 제시하면 첫째, 장기적인 고객관계 개선의 증진, 둘째 목표 고객군 설정과 고객세분화 셋째, 체계적인 데이터베이스(Data base) 구축, 넷째 다양화된 고객과의 대화채널이 구축되어야 한다. 또한 성공적인 CRM 실행을 위해서는 첫째, 고객접점(MOT)의 순간에 제공되어야 하는 서비스를 강화해야 하며 둘째, 병원의 학습 조직화로 인해 직원 모두가 고객중심조직으로의 변화가 필요하고 셋째, 내부고객(직원)들의 만족도를 높이기 위한 체계적인 내부 마케팅 전략을 추진하여 고객중심진료라는 직원들의 동기유발이 중요하다.

• 한국과학교육학회지
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• 제39권4호
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• pp.479-488
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• 2019

이 연구의 목적은 미래 융합형 과학기술인재가 갖추어야 할 역량을 도출하고 이러한 역량을 양성할 미래학교의 인재상, 교수 학습 방법, 평가방법, 교사들의 역량 및 양성방안을 탐색하는 데 있다. 미래학교의 모습을 도출하기 위해 현장교원, 과학기술 분야 대학생 등 관련 분야 종사자 25명이 참여하여 미래워크숍을 진행하였다. 연구결과에 따르면, 미래 융합형 과학기술인재들은 빠르게 변화하는 시대에 대처할 수 있는 유연한 사고, 기존의 방식이 아닌 새로운 방식으로 문제를 해결할 수 있는 창의적 사고를 지닌 인재가 될 것으로 기대된다. 다시 말해, 예상치 못한 상황을 받아들이고 그 상황에서 적절하게 문제를 해결해나가는 힘이 필요하다는 것이다. 따라서 이와 같은 인재를 양성하기 위해서는 미래학교의 모습 역시 유연하고 활동적으로 변화될 필요가 있다. 지식기반의 정보를 전달하는 경직된 학교에서는 유연하고 창의적인 인재를 길러낼 수 없기 때문이다. 미래학교는 학생들이 자연스럽게 여러 가지 상황에 직면하여 크고 작은 문제를 해결해나갈 수 있도록 활동 기반의 수업으로 변화해야 하며, 성취기준이 아닌 상황별로 학생들이 보인 결과를 정리하여 피드백 할 수 있는 평가시스템이 마련되어야 할 것이다. 또한, 교사 역시 다양한 경험을 가지고 지속적으로 교수역량을 개발해나가는 교사가 될 수 있도록 제도와 시스템을 개편해야 할 것이다. 연구결과를 바탕으로 미래 융합형 과학기술인재 교육 방안을 제안하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.121-129
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• 2021

본 연구에서는 데이터마이닝(Data Mining) 기법 중 하나인 연관관계분석(Association Rule Mining)을 적용하여 위험화물 선별모델을 구축함으로써 관세위험을 최소화하고자 한다. 이를 위해 관세청 수입신고서 빅데이터를 활용하여 연관관계분석 알고리즘인 어프라이어리 알고리즘(Apriori Algorithm)을 적용하고 공급망 간의 위험정도를 계산한다. 대규모의 수입신고 데이터로부터 해외공급자와 수입업체 간의 세율관련(과세가격, 품목, 중수량 등), 원산지표시 위반 등에 관련한 적발결과 관한 규칙셋(Rule Set)과 이 규칙들의 신뢰도(Confidence)을 확보하여 우범공급망 간의 거래패턴을 예측할 수 있는 선별모델을 구축한다. 총 2년 6개월 치의 수입신고 데이터를 활용하여 5-겹 교차검증(5-fold cross validation)을 수행한 결과 16.6%의 Precision과 33.8%의 Recall을 보였다. 이는 빈도기반 방법보다 Precision 기준 약 3.4배 Recall 기준 약 1.5배 높은 결과이다. 이로써 논문에서 제안하고 있는 방법이 관세위험을 줄일 수 있는 효과적인 방법임을 확인하였다.

• 대한지구과학교육학회지
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• 제13권3호
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• pp.226-237
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• 2020

본 연구의 목적은 연구제목에서 추출한 키워드를 중심으로 네트워크 분석을 활용하여 기후변화 교육 관련 연구동향을 분석하는 것이다. 이를 위하여 2015년부터 2020년 11월까지 한국연구재단(KCI) 등재(후보)지에 게재된 기후변화 교육 관련 논문의 연도별, 학습지별 동향을 파악하고, 논문에 제시된 키워드에 대한 네트워크 분석을 실시하였다. 분석절차는 분석 대상 선정, 키워드 추출과 정제, 키워드 네트워크 분석 및 시각화의 과정으로 진행되었다. 자료처리는 Textom 분석 프로그램, Ucinet 6.0, NetDraw 프로그램을 활용하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 2011년부터 2020년 사이 총 62편의 기후변화 교육 관련 논문이 게재되었으며, 학술지는 '에너지기후변화 교육'에서 가장 많은 기후변화 교육 관련 논문이 게재된 것으로 나타났다. 둘째, 키워드 '프로그램' 키워드가 가장 높은 빈도를 보였으며, 그 다음으로 '에너지', '분석', '초등학교', '초등학생', '개발', '영향' 등이 높은 빈도를 보였다. 셋째, 연결정도 중심성 분석결과 '프로그램', '초등학생', '초등학교' 지수가 가장 높게 나타났으며, 가장 큰 군집은 '교수·학습 프로그램 개발과 효과'가 형성되었다. 본 연구는 전반적인 기후변화 교육 관련 연구동향을 탐색하고, 향후 연구주제에 대한 방향성을 파악하였다는 데 의의가 있다.