본 연구에서는 글자와 숫자를 기반으로 한 프로그래밍 자동 평가 시스템에서 그래프를 평가할 수 있는 그래프 평가 모듈을 설계 및 구현하였다. 그래프 평가 모듈의 평가 방법은 학습자가 제출한 코드와 모범 코드로 작성한 그래프, 평가 준거를 제시하는 자기 평가와 각각의 그래프 이미지를 배열로 변환하여 정답을 판정하고 오답일 경우 피드백을 제공하는 자동 평가이다. 그래프를 작성하는데 사용되는 데이터는 직접 입력하거나 외부 데이터를 불러올 수 있으며 평가할 수 있는 그래프 작성 방법은 matplotlib의 MATLAB 스타일이며 수학과 교육과정에서 제시된 그래프를 평가할 수 있다. 전문가 검토를 통해 평가 모듈의 내용 요소와 학습 가능성, 학습자의 요구에서 타당도를 갖춘 것으로 확인하였다. 본 연구에서 개발한 그래프 평가 모듈은 프로그래밍 자동 평가시스템 평가 영역을 확장하였고 학생들이 데이터 시각화를 익히는데 도움이 될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 산업공학의 전통적인 전공 교과목을 강의할 때 현 시점 산업계 및 학계에서 가장 활용도가 높은 프로그래밍 언어인 파이썬 언어를 분석 도구로 활용하는 것을 제안한다. 사례 연구로서 공학 프로젝트의 경제성을 분석할 수 있는 역량을 길러주는 전공 교과목인 경제성공학을 채택하였으며, 파이썬에서 다양한 재무함수를 구현한 라이브러리인 numpy-financial를 포함하여 간단한 연산 및 수치 해석을 위한 numpy와 scipy, 시각화를 위한 matplotlib 라이브러리를 주로 활용하였다. 익명의 수강생들을 대상으로 강의의 만족도를 조사한 결과 본 논문에서 제안하는 교육 방식이 교육 만족도와 강의 전달력 측면에서 우수한 성과를 보였고, 경제성공학 뿐 아니라 다른 전통적인 산업공학 과목에 대해서도 전공 학생들의 추가적인 수요가 있음을 확인할 수 있었다.
야구는 데이터 스포츠라 불릴 만큼 경기마다 많은 데이터가 생성되며, 이를 바탕으로 경기를 진행한다. 본 연구는 한국 프로야구 구단인 한화 이글스의 승률 및 타자의 성적과 날씨 사이의 상관관계를 분석하였다. 이를 위하여 한화 이글스의 승률과 타자의 성적을 한국프로야구(KBO) 공식 홈페이지 및 야구 기록 통계사이트 스탯티즈(statiz)에서 수집하였으며, 날씨 데이터는 온도와 습도를 고려한 불쾌지수 데이터를 기상청으로 부터 수집하였다. 파이선의 pandas 라이브러리를 사용하여 데이터 전처리를 실행하였다. 이후 파이선의 matplotlib 라이브러리를 이용하여 데이터 분석 및 시각화를 진행하였다. 본 연구의 분석 결과로는 불쾌지수가 보통일 때 승률이 가장 크고 높음일 때 가장 낮음을 확인할 수 있었다. 또한, 타자들의 평균 성적을 분석한 결과 보통과 매우 높음은 전체적인 타격 지수가 비슷하나 높음일 때 부진한 것으로 나왔다.
OncoPrint, the plot to visualize an overview of genetic variants in sequencing data, has been widely used in the field of cancer genomics. However, still, there have been no Python libraries capable to generate OncoPrint yet, a big hassle to plot OncoPrints within Python-based genetic variants analysis pipelines. This paper introduces a new Python package PyOncoPrint, which can be easily used to plot OncoPrints in Python. The package is based on the existing widely used scientific plotting library Matplotlib, the resulting plots are easy to be adjusted for various needs.
본 연구는 자유선택놀이 활동에서 유아의 또래관계 탐색을 위한 위치데이터의 활용 방안을 탐색하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 충남 소재 유아교육기관 1개 학급, 14명을 대상으로 웨어러블 디바이스를 활용하여 위치데이터를 수집했다. 수집한 위치데이터의 전처리를 위해 스무딩 기법을 적용하여 수집 과정에서 발생한 결측치를 복구하고 파이썬의 Matplotlib를 활용해 데이터를 시각화했다. 이후 수식을 활용하여 위치데이터에서 이동거리, 유아 간 거리, 유아의 상호작용 유형을 추출했다. 연구결과 시간의 흐름에 따른 1) 이동거리의 변화와 누적값 및 평균값, 2) 유아간 거리 변화와 평균 거리값 3) 상호작용 유형의 변화와 경향성을 도출할 수 있었다. 정보통신기술의 발달은 교육현장에 많은 변화를 야기하고 있으며 특히 최근 교육 현장에서는 학습자의 특성, 요구를 중심으로 다양한 교수-학습적 처방을 통한 맞춤형 교육에 대한 수요가 높아지고 있다. 이러한 연구결과는 교사가 모든 유아를 세밀하게 관찰하기 어려운 상황에서 유아들의 또래집단 형성 과정에 대한 정보를 제공할 수 있으며 이에 따른 교육 프로그램의 설계 및 운영에 유의미한 정보로 활용될 수 있다.
최근 방대한 양의 텍스트 데이터에 대한 분석을 통해 유용한 지식을 창출하는 시도가 꾸준히 증가하고 있으며, 특히 토픽 모델링(Topic Modeling)을 통해 다양한 분야의 여러 이슈를 발견하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 초기의 토픽 모델링은 토픽의 발견 자체에 초점을 두었지만, 점차 시기의 변화에 따른 토픽의 변화를 고찰하는 방향으로 연구의 흐름이 진화하고 있다. 특히 토픽 자체의 내용, 즉 토픽을 구성하는 키워드의 변화를 수용한 다이내믹 토픽 모델링(Dynamic Topic Modeling)에 대한 관심이 높아지고 있지만, 다이내믹 토픽 모델링은 분석 결과의 직관적인 이해가 어렵고 키워드의 변화가 토픽의 의미에 미치는 영향을 나타내지 못한다는 한계를 갖는다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 다이내믹 토픽 모델링과 워드 임베딩(Word Embedding)을 활용하여 토픽의 변화 및 토픽 간 관계를 직관적으로 해석할 수 있는 방안을 제시한다. 구체적으로 본 연구에서는 다이내믹 토픽 모델링 결과로부터 각 시기별 토픽의 상위 키워드와 해당 키워드의 토픽 가중치를 도출하여 정규화하고, 사전 학습된 워드 임베딩 모델을 활용하여 각 토픽 키워드의 벡터를 추출한 후 각 토픽에 대해 키워드 벡터의 가중합을 산출하여 각 토픽의 의미를 벡터로 나타낸다. 또한 이렇게 도출된 각 토픽의 의미 벡터를 2차원 평면에 시각화하여 토픽의 변화 양상 및 토픽 간 관계를 표현하고 해석한다. 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하기 위해 DBpia에 2016년부터 2021년까지 공개된 논문 중 '인공지능' 관련 논문 1,847건에 대한 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안 방법론을 통해 다양한 토픽이 시간의 흐름에 따라 변화하는 양상을 직관적으로 파악할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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