• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.1-16
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• 2015

교통사고의 원인을 규명하고 미래의 사고를 방지하기 위한 노력의 일환으로 데이터 마이닝 기법을 이용한 교통 데이터 분석의 연구가 이루어지고 있다. 하지만 기존의 교통 데이터를 이용한 마이닝 연구들은 학습된 결과를 사람이 이해하기 어려워 분석에 많은 노력이 필요하다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 많은 속성들로 표현된 교통사고 데이터로부터 유용한 패턴을 발견하기 위해 규칙 학습 기반의 데이터 마이닝 기법인 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하였다. 연관규칙 학습기법은 비지도 학습 기법의 하나로 데이터 내에서 동시에 많이 등장하는 아이템(item)들을 찾아 규칙의 형태로 가공해 주며, 서브그룹 발견기법은 사용자가 지정한 대상 속성이 결론부에 나타나는 규칙을 학습하는 지도학습 기반 기법으로 일반성과 흥미도가 높은 규칙을 학습한다. 규칙 학습 시 사용자의 의도를 반영하기 위해서는 하나 이상의 관심 속성들을 조합한 합성 속성을 만들어 규칙을 학습할 수 있다. 규칙이 도출되고 나면 후처리 과정을 통해 중복된 규칙을 제거하고 유사한 규칙을 일반화하여 규칙들을 더 단순하고 이해하기 쉬운 형태로 가공한다. 교통사고 데이터를 대상으로 두 기법을 적용한 결과 대상 속성을 지정하지 않고 연관규칙 학습기법을 적용하는 경우 사용자가 쉽게 알기 어려운 속성 사이의 숨겨진 관계를 발견할 수 있었으며, 대상 속성을 지정하여 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하는 경우 파라미터 조정에 많은 노력을 기울여야 하는 연관규칙 학습기법에 비해 서브그룹 발견기법이 흥미로운 규칙들을 더 쉽게 찾을 수 있음을 확인하였다.

• 의학교육논단
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• 제26권1호
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• pp.70-76
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• 2024

This study investigates whether personality characteristics and learning behaviors can predict medical students' academic achievement in Korea, specifically in terms of successfully completing medical school without delays or achieving a high grade point average (GPA) in their final year. In May 2018, 316 medical students took the Multi-Dimensional Learning Strategy Test, 2nd edition, which provided data on their personality and learning behavioral characteristics. Their final year's GPA and any delays in completing medical school were ascertained by reviewing all electronic academic records of each semester they had been enrolled. The combination of personality and learning behavioral characteristics was significantly associated with completing medical school without delays, even after adjusting for sex and admission path. A multiple logistic regression analysis showed that the adjusted odds ratios and 95% confidence intervals for completing medical school without delays were 1.52 (95% confidence interval [CI], 0.83-2.78) and 3.64 (95% CI, 1.70-7.82) for "others" and "both high" categories, respectively, when compared with the "both low" category. For 235 students who completed medical school without delays, their learning behavioral characteristics (scores) were significantly associated with their final year's GPA even after adjusting for sex, admission path, and personality characteristics (scores) as determined by the multiple linear regression analysis. This study suggests that individual personality and learning behavior characteristics are predictors of medical students' academic achievement. Therefore, interventions such as personalized counseling programs should be provided in consideration of such student characteristics.

• 정보관리학회지
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• 제33권4호
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• pp.125-157
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• 2016

해외에 진출한 국내기업의 소송 사례가 증가하면서 기업들의 전자증거개시제도의 대응에 대한 요구가 증가하고 있다. 영미법에서 유래된 제도인 전자증거개시제도는 절차 진행과정에서 여러 곳에 산재해 있는 전자적 정보들을 중 제한된 시간 내에 소송과 관련된 전자적 정보들을 찾아 증거자료로 검토하여 제출하는 제도이다. 이는 하루에도 수많은 전자기록이 생산되는 국내기업들의 기록관리가 잘 이루어지지 않고 있는 현실에서 제한된 시간 이내에 증거자료를 추리고 검토하여 제출하는 것은 쉽지 않은 일이다. 검토대상을 줄이고 검토과정을 효율적으로 진행하는 것은 소송에서 승소를 위한 가장 중요한 과제 중 하나이다. Predictive Coding은 전자증거개시 검토 과정에서 사용되는 도구로써 기계학습을 이용하여 기업들이 보유하고 있는 전자적 정보들의 검토를 도와주는 도구이다. Predictive Coding이 기존의 검색도구보다 효율성이 높고 잠재적으로 소송과 관련된 전자적 정보를 추려내는데 강점이 있다고 판단된다. 기업의 효율적인 검색도구의 선택과 지속적인 기록관리를 통해 검토비용의 시간적, 비용적 절감을 꾀할 수 있을 것으로 예상된다. 따라서 기업은 전자증거개시 제도에 대응하기 위해서 시간과 비용적 측면을 고려한 전문적인 Predictive Coding 솔루션의 도입과 기업 기록관리를 통해 가장 효과적인 방법을 모색해야 할 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.124-131
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• 2016

본 연구는 방사선(학)과 대학생들의 대학입학유형, 학업성취도, 대학생활만족도의 상관관계를 파악하여 학업성취도를 향상시키기 위한 대학교육 기초자료로 활용하고자 수행하였고, 학업성취도에 영향을 줄 수 있는 학습자 변인인 학습태도를 함께 고려하였다. 연구 대상은 경기도, 충청북도, 경상북도에 소재한 2개 4년제 대학과 2개 전문대학에 재학 중인 학생을 대상으로 하였고, 자료 수집을 위한 설문 조사는 2016년 5월 중순에서 6월 중순까지 실시하여 총 371부의 설문지를 수거하여, 그 중 363부를 연구에 포함시켰다. 연구 결과 방사선(학)과 학생들의 대학입학유형에 따른 학업성취도는 차이가 없는 것으로 나타났다. 이는 방사선(학)과가 선호하는 학과이기 때문에 어느 정도 학업 성적이 높은 학생들이 지원하고 편차가 크지 않기 때문으로 해석할 수 있을 것이다. 학업성취도 관련 상관관계 분석에서는 대학입학유형 보다는 학습태도가 통계적으로 유효한 요인으로 나타났다. 학습태도는 개인 역량과 함께 노출된 환경에 의해 변화할 수 있으므로 학생들의 학습태도 향상을 위한 다양한 프로그램 개발이 필요할 것이다. 또한 방사선(학)과의 학업성취도는 이후 면허 취득과 연결되는 만큼 추후 학습태도를 향상시키기 위한 학습법 개발과 결정 요인에 대한 연구도 함께 이루어져야 할 것이다.

• 한국기록관리학회지
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• 제19권4호
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• pp.221-230
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• 2019

본고는 표준기록관리시스템과는 차별화하여, 전자결재시스템과 기록관리시스템을 하나의 시스템으로 운영하고, 기록관리 보조도구로 인공지능, 챗봇 등의 지능형서비스를 접목한 한국중부발전의 기록관리시스템 구축을 위한 준비과정을 소개함을 목적으로 한다. 기록관리 전 생애주기를 관리하는 것은 물론이고, 현용기록의 활용성을 높이기 위한 실시간 이관 및 기능분류체계 활용에 대해 심도있게 검토하여 설계하였으며, 폭증하는 전자기록물의 효율적 관리를 위하여 인공지능 등 신기술을 도입하였다. 기록관리행위의 첫 단추이자 가장 중요한 시작인 분류의 정확성을 높이고자, 기계학습을 통한 기록물분류를 추천하여 처리과에서의 무분별한 오분류를 사전에 차단했으며, 업무관련 규정 및 기록의 활용을 위하여 챗봇을 도입하는 등 기록관리 분야에서 신기술을 적극 도입하였다. 또한 시스템 간 이관에 따라 생기는 열람권한 문제를 전자결재시스템 및 기록관리시스템의 열람권한을 모두 확인하여 권한을 부여하는 등 기록물의 적극적 활용을 위해 많은 노력을 하였다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제4권4호
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• pp.70-74
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• 2016

Electronic commerce (E-commerce) using virtual reality (VR) has the advantage of being able to purchase products without restrictions of time and location by overcoming the limitations of existing offline transactions. It is still a rudimentary but fast growing technology, and the use of E-commerce in VR is expanding. The barriers that consumers might face in utilizing E-commerce in VR is the relevance to Information and Communications Technologies (ICT) technology. Fundamentally, it requires Internet access and use through PCs or mobile devices such as smart phones. Because unlike off-line markets, it is difficult to determine the purchase patterns of customers, customer purchasing behavior analysis must be done using computer access records. In order to expand and develop E-commerce in VR in the future, learning ability should be improved through combining with artificial neural network by deep learning that is recently in the spotlight, and the ability to overcome errors need to be improved to enable use in various fields.

• 한국의학물리학회:학술대회논문집
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• 한국의학물리학회 2002년도 Proceedings
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• pp.126-128
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• 2002

A learning system was built into an on-line, multi-institutional radiotherapy database, where the treatment history records and the results in each institution were integrated, each radiotherapy planning was supported, and it led to the improvement in treatment results.

• 스마트미디어저널
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• 제11권11호
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• pp.63-74
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• 2022

Nowadays, lithium-ion battery has become more popular around the world. Knowing when batteries reach their end of life (EOL) is crucial. Accurately predicting the remaining useful life (RUL) of lithium-ion batteries is needed for battery health management systems and to avoid unexpected accidents. It gives information about the battery status and when we should replace the battery. With the rapid growth of machine learning and deep learning, data-driven approaches are proposed to address this problem. Extracting aging information from battery charge/discharge records, including voltage, current, and temperature, can determine the battery state and predict battery RUL. In this work, we first outlined the charging and discharging processes of lithium-ion batteries. We then summarize the proposed techniques and achievements in all published data-driven RUL prediction studies. From that, we give a discussion about the accomplishments and remaining works with the corresponding challenges in order to provide a direction for further research in this area.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제15권2호
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• pp.261-267
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• 2023

A common approach to the problem of predicting student test scores is based on the student's previous educational history. In this study, high school transcripts of about two thousand candidates, who took the High-school Student Assessment (HSA) were collected. The data were estimated through building a regression model - Random Forest and optimizing the model's parameters based on Genetic Algorithm (GA) to predict the HSA scores. The RMSE (Root Mean Square Error) measure of the predictive models was used to evaluate the model's performance.

• 한국조경학회지
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• 제29권6호
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• pp.50-61
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• 2002

As recognition and polices for plans to preserve natural resources and to develop environment-friendly space in school education is developed, not only organization of curriculums related to these is required but also facilities for the education are indispensable. Therefore, this study tries to suggest several standards on matters including kinds and scale of facilities and the introduction of species by facilities required for outdoor teaming spaces for environmental education in the elementary school system. The methods of this study include researching various records related to environmental education in elementary school, researching the present condition of outdoor learning space installed and operating in the existing schools by making an on-the-spot survey, and analyzing appearance frequencies of plants and animals displayed in the text. In addition, the actual conditions of the facility use and management were investigate through a questionnaire, We chose and diagrammed a model of the installed facilities by putting the results together. For analyses the investigated eight schools, were categorized as ‘facilities-arranged type’or ‘connection type with ecological park’. The first type distributed and arranged facilities, including meteorological observatory, rocky park, experience-learning area, ecological pond, animal-breeding farm and field-leaning area into appropriate locations according to the site conditions of the school while the second type created a natural learning place by integrating several facilities and arranging areas such as an animal-breeding farm and experience-learning area into appropriate sites. In this study, essential facilities for outdoor learning are classified into ecological park, experience-loaming area, field loaming area, and for natural learning, meteorological observatory, animal-breeding farm, and greenhouse.