• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제15권1호
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• pp.77-99
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• 2013

본 연구의 목적은 수업의 통합된 부분으로 실제 상황에서 의미있는 실제적인 과제로 학생들의 진정한 수학적 활동 능력을 평가하는 학교수학에서의 참평가 모형을 개발하는 것이다. 이를 위해 문헌연구를 통하여 학교수학에서의 참평가 체계로서 참평가의 정의 및 목표, 참평가 과제의 준거, 참평가 과제의 준거, 참평가 채점기준, 참평가 결과 보고에 대해 살펴보았다. 학교수학에서의 참평가 모형 개발을 위해 상황인지 수업설계 모형을 살펴보고, Guba & Lincoln의 제4세대 평가 모형, NAEP의 고차적 능력 평가 모형, Guliker, Bastiaens, & Kirschner의 참평가 모형을 비교 분석하여, 이 모형들로부터 학교수학에서의 참평가 모형 요소 추출의 근거를 모색하였다. 추출한 참평가 모형의 요소들을 실제 상황에서 수업의 통합된 부분으로 이루어지는 교수 학습 참평가 모형으로 구안하여 '학교수학에서의 참평가 모형'을 개발하였다. 개발한 학교수학에서의 참평가 모형은 전문가 검토 및 실제 교수 학습에 적용하여 모형의 타당성과 적절성을 확인하였다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제9권2호
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• pp.75-86
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• 2022

The existing image quality assessment (IQA) datasets have a small number of samples. Some methods based on transfer learning or data augmentation cannot make good use of image quality-related features. A No Reference (NR)-IQA method based on multi-task training and quality awareness is proposed. First, single or multiple distortion types and levels are imposed on the original image, and different strategies are used to augment different types of distortion datasets. With the idea of weak supervision, we use the Full Reference (FR)-IQA methods to obtain the pseudo-score label of the generated image. Then, we combine the classification information of the distortion type, level, and the information of the image quality score. The ResNet50 network is trained in the pre-train stage on the augmented dataset to obtain more quality-aware pre-training weights. Finally, the fine-tuning stage training is performed on the target IQA dataset using the quality-aware weights to predicate the final prediction score. Various experiments designed on the synthetic distortions and authentic distortions datasets (LIVE, CSIQ, TID2013, LIVEC, KonIQ-10K) prove that the proposed method can utilize the image quality-related features better than the method using only single-task training. The extracted quality-aware features improve the accuracy of the model.

• 디자인학연구
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• 제13권3호
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• pp.81-90
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• 2000

교육분야에서 웹의 활용성에 대한 인식이 크게 증대되고 있는 반면 제대로 된 인터페이스 설계가이드가 없어 개발과정에 많은 어려움이 있다. 가이드라인이 있다 하더라도 일률적이고, 단편적이어서 디자인 개발에 실질적인 도움이 되지 못하는 문제점을 않고 있는 것이 현실이다. 본 연구는 심리적 언어도출을 통한 웹사이트 평가 방법을 개발하여 이것이 설계과정에 가이드라인이 될 수 있는가를 연구하고자 하였다. 먼저 심리적 언어를 도출하여 이를 설계 원리들과의 연관성을 알아 본 후 이렇게 만들어진 분류 체계를 기반으로 평가의 모델을 구축하였다. 그 결과 심리적 언어체계를 바탕으로 한 평가 모델이 실질적인 인터페이스디자인 문제해결에 도움을 준다는 사실을 알 수 있었다. 기존의 웹 개발자를 위한 인터페이스 가이드라인은 소프트웨어 개발에 사용되어지는 용어들로 인해 디자이너가 실질적으로 활용하기에 많은 어려움이 따랐지만, 디자이너의 역할이 크게 증대되고 있는 지금 심리적 언어체계의 가이드라인은 이해하기 쉽고, 사전에 문제점을 미리 파악 할 수 있어 졸은 자료로 활용 될 수 있을 것으로 기대한다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제30권2호
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• pp.107-121
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• 2022

Coal pillar assessment is of broad importance to underground engineering structure, as the pillar failure can lead to enormous disasters. Because of the highly non-linear correlation between the pillar failure and its influential attributes, conventional forecasting techniques cannot generate accurate outcomes. To approximate the complex behavior of coal pillar, this paper elucidates a new idea to forecast the underground coal pillar stability using combined unsupervised-supervised learning. In order to build a database of the study, a total of 90 patterns of pillar cases were collected from authentic engineering structures. A state-of-the art feature depletion method, t-distribution symmetric neighbor embedding (t-SNE) has been employed to reduce significance of actual data features. Consequently, an unsupervised machine learning technique K-mean clustering was followed to reassign the t-SNE dimensionality reduced data in order to compute the relative class of coal pillar cases. Following that, the reassign dataset was divided into two parts: 70 percent for training dataset and 30 percent for testing dataset, respectively. The accuracy of the predicted data was then examined using support vector classifier (SVC) model performance measures such as precision, recall, and f₁-score. As a result, the proposed model can be employed for properly predicting the pillar failure class in a variety of underground rock engineering projects.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.97-112
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• 2013

데이터의 품질은 효율적인 데이터 활용을 위한 가장 기본적인 전제이다. 수많은 연구와 사례를 통해 오류 데이터로 인한 손실과 그로 인한 문제점들이 대두되고 있고, 국가적으로는 데이터 품질 인증제도가 시행되고 있으나 데이터를 생성하고 관리해야 하는 조직 관점의 CTQ 데이터 선정 방법에 대한 연구는 극히 미흡한 상황이다. 본 모델은 조직에서 품질관리 대상이 되는 주요 CTQ 데이터를 선정하여 체계적으로 관리할 수 있도록 업무 및 IT측면의 CTQ 데이터의 기준을 수립하고 그에 따라 데이터를 선별하여 계량화 할 수 있게 있는 전사적 규모의 CTQ 데이터 관리 방법을 구체적으로 제시하였다. 이를 위해 SPSS를 활용하여 요인분석을 수행하고, 계량화를 위해 AHP 방법론을 사용하였다. 특히, DB 품질인증제도의 본격 시행에 따라 실무 적용에 용이하도록 CTQ-DSMM 모델을 활용한 조직 내 데이터 성숙도 관리 방안의 틀도 함께 제시하였다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제24권1호
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• pp.86-101
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• 2005

In this study, a brain-basrd model for science teaching and learning was developed based on the natural processes which human acquire knowledge about a natural object or on event, the major domains of science educational objectives of the national curriculum, and the human brain's organizational patterns and functions. In the model, each educational objective domain is related to the brain regions as follows: The affective domain is related to the limbic system, especially amygdala of human brain which is involved in emotions, the psychomotor domain is related to the occipital lobes of human brain which perform visual processing, temporal lobes which perform functions of language generating and understandng, and parietal lobes which receive and process sensory information and execute motor activities of body, and the cognitive domain is related to the frontal and prefrontal lobes which are involved in think-ing, planning, judging, and problem solving. The model is a kind of procedural model which proceed fiom affective domain to psychomotor domain, and to cognitive domain of science educational objective system, and emphasize the order of each step and authentic assessment at each step. The model has both properties of circularity and network of activities. At classrooms, the model can be used as various forms according to subjects and student characteristics. STS themes can be appropriately covered by the model.

• 디지털융복합연구
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• 제11권2호
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• pp.221-228
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• 2013

시나리오 기반 학습과 관련하여 학습 관련 효과에 관한 많은 연구들이 집중되고 있다. 그렇지만, 이와 관련하여 바람직한 효과 측정 방법이 제시되지 못하고 있다. 본 연구는 시나리오 학습과 관련하여 보다 바람직한 학습 효과 측정을 위해 하나의 퍼지 논리 기반 프레임워크를 제안하는데 있다. 이러한 프레임워크의 사용은 학습 효과의 측정에 있어서 언어적인 불확실성 문제를 해결할 수 있다. 본 연구에서는 시나리오 기반 학습의 효과 측정을 위해 정확성, 이해성, 완비성의 3가지 불확실성 측도를 사용한다. 이러한 측도의 사용은 시나리오 맥락 측면에서 완전성뿐만 아니라 사용자 선택에 따른 효과 차이를 최소화시킬 수 있는 강점을 가진다. 다른 무엇보다도 시나리오 기반의 학습에 퍼지 논리의 적용은 실제 학습 상황에서 학습 목표 도달을 위한 학습 경로 진행 상황을 쉽게 관측할 수 있다.

• 공학교육연구
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• 제10권4호
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• pp.58-77
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• 2007

대학의 강의평가는 수업효과성에 대한 진단적 피드백을 제공하고 교수에 대한 의사결정에 도움을 주며 학생이 수강 시 활용할 수 있는 정보를 제공하는 등 광범위하게 사용되고 있다. 그러나 활용범위가 확대될 수록 강의평가도구의 타당성과 신뢰성이 제기되고 있으며, 강의평가 제도 자체에 대한 측정학적 연구가 요구되고 있다. 본 연구의 목적은 이공계 대학의 강의평가 결과에 대한 실증적 분석을 통하여 강의평가제도의 순기능을 극대화하기 위한 개선방안을 제안하는 것이다. 평가도구의 타당도와 신뢰도, 평가결과에 대한 문항반응 유형 등을 통계적으로 분석하기 위해 국내 대학교 이공계 개설강의 중 471개 과목의 385명 교수에 대한 총 49,127 명 학생의 강의평가 결과자료를 사용하였다. 분석 결과, 첫째, 강의평가의 유형별 차이를 줄이기 위하여 전공별 또는 수업유형별로 평가문항 군에서 문항을 선택하도록 개선할 것을 제안하고, 둘째, 평가결과점수 상하위 10% 해당하는 강의의 특성을 분석하여 결과활용의 방향을 제시하였다.