• 공학교육연구
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• 제8권4호
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• pp.52-63
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• 2005

대학의 교육경쟁력 강화가 곧 국가경쟁력 강화와 연계된다. 서울대학교는 그간 대학교육의 경쟁력 향상을 위하여 여러 방안을 시행하여 왔으며 그 중 대표적인 한 방법이 강의 질의 개선을 위한 강의평가라고 할 수 있다. 현재 대학에서 시행되고 있는 강의평가는 학생과 교수가 평가의 주체가 되지 못할 뿐 아니라 대학의 본부나 평가 위원회에서 개설된 강좌나 담당교수에 대한 평가로 사용하고 있다. 이때 잘못된 강의평가 방식을 사용할 경우 강의평가가 원 목적인 교수와 학생과의 대화증진으로 인한 강의 개선의 역할보다는 강의 평가 점수를 이용한 강좌의 서열화 및 교수의 업적 평가의 용도만 사용될 우려가 있다. 본 연구에서는 강의의 서열화나 교수의 업적 평가를 위한 강의 평가가 아닌, 교육의 효과를 높이는데 기여할 수 있는 강의 평가 방식을 연구하고자 수행되었다. 이를 위하여 서울대학교 교수들을 대상으로 현재 시행중인 강의평가방식에 대 한 의견을 조사하고, 국내 대학에서 활용하고 있는 강의평가 방식과 평가 문항을 분석하였다. 특히 서울대학교 이공계열 교양과목을 평가하기 위하여 활용하는 수강소감서 문항을 분석하고 현재 시행하고 있는 서울대학교 강의평가 방법에 대한 고찰과 함께 개선 방안을 연구하였다. 본 연구를 통하여 강의 평가를 위한 평가 방식의 문제점을 고찰함과 동시에 평가가 강의의 질 개선에 효과적으로 활용되기 위한 개선점을 모색하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제31권4호
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• pp.389-407
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• 2017

우리나라의 창의성교육과 관련하여 학생들의 종합적 사고력과 논리력을 키우기 위해 융합(STEAM)교육에 대한 연구가 활발하다. STEAM의 각 요소들은 서로 연결되어 종합적으로 문제해결 할 수 있는 능력으로서 창의적 사고를 필요로 한다. 또한 이런 활동과 경험은 교실을 벗어난 다양한 현장에서 이루어져야 한다. 초 중고등 학생들에게 다양한 수학 창의활동 교육이 강조되기는 하였으나 학교 현장에서는 교과 학습에 편중되는 경향이 있어 창의적인 융합적 사고를 키우기 어려운 실정이다. 이 연구는 초 중고등 학생들의 흥미를 극대화하고 수학을 바탕으로 창의적인 사고를 할 수 있는 STEAM의 요소들을 기반으로 학교의 장을 벗어나서 경험할 수 있는 아웃리치 교육 프로그램을 개발하는 과정과 그 효과성을 분석하는 데 그 목적이 있다. 그 결과, 흥미나 만족도가 높은 수준이었으며 STEAM 역량 전체점수 및 융합교육 인식은 초, 중, 고 모든 학생들에게 의미 있게 증가하였으며 학교급 별로 하위요인은 약간씩 다른 결과를 나타내었다. 이 연구에서 개발된 STEAM 아웃리치 프로그램은, 학생들이 수학 교과에 대한 흥미를 높임과 동시에 수학 관련 분야의 진로를 정할 때 도움이 되는 활동을 제공하고 있으며, 학교 현장에서 쉽게 접할 수 없는 다양한 활동들을 활용한 흥미있는 창의적 STEAM교육 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제21권1호
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• pp.107-124
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• 2007

최근에 우리나라 교육계에 가장 두드러지게 등장하는 것이 영재교육이다. 영재교육에 대한 많은 관심과 연구가 집중되어 지고 있지만 현재 우리나라 영재교육기관에서 영재교육을 받고 있는 학생들에 대한 추적연구나 중장기적 연구가 아직 미흡한 상태이다. 이 연구의 목적은 2005년도 서울시 지역교육청 영재 교육원과 2006년도 서울교육대학교 과학영재교육원에서 영재교육을 받고 있는 초등학생들의 영재 수학프로그램에 대한 인식을 영재 프로그램의 목표와 구성요소, 표준을 바탕으로 한 설문을 통해 분석하여 앞으로의 영재교육을 설계하는데 있어 학생들의 인식에 대한 자료도 참고가 되었으면 하는 것이다. 영재교육에 참가하는 학생들은 현재의 영재프로그램에 대해 대체로 긍정적인 반응을 보이지만 아직 초등학생이라는 발달적 단계로 놓여있는 점을 감안하여 영재프로그램에 참가하는 교사와 좀 더 친밀한 관계형성을 이루어지기를 바라고 학습에 있어서도 자기주도적인 학습이 좀 더 가능하기를 희망하고 있다. 이런 점을 감안하여 앞으로의 초등 영재 수학 프로그램이 개발되기를 바란다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.144-153
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• 2016

본 연구의 목적은 감각통합 중재 효과에 관해 체계적 고찰을 통해 최근 연구 동향을 살펴보고, 감각통합 중재가 어떤 영역에서 효과가 나타나는지 객관적인 근거를 찾고자 함이다. 연구 분석을 위해 데이터베이스 Medline과 EMBASE에 "Occupational therapy", "Sensory integration therapy", "Sensory processing", "Weighted vest", "Wilbarger protocol"를 검색하였다. 2010년부터 2015년까지의 연구 중 감각통합 중재 효과를 보고한 14개의 연구를 분석하여 PICO원리에 따라 정리하였다. 연구결과 근거수준I과 근거수준V의 연구가 각각 4개(28.6%)로 가장 많았고, 중재 효과를 측정하기 위해 사용된 평가도구를 빈도 분석한 결과 GAS와 VABS-II가 4개(11.8%)의 연구에서 사용되었다. 분석 연구들에서 자폐스펙트럼 장애 아동들이 71.4%로 주요 대상군이었으며, 감각통합 중재가 운동수행, 감각처리, 행동, 학습과 관련한 교육, 작업수행영역에서 효과가 있었다. 본 연구결과를 통해 작업치료 임상에서 감각통합을 중재 계획으로 수립하는데 유용한 자료로 활용할 수 있을 것이다. 향후 연구에서는 폭넓은 재활 분야에서 사용되고 있는 감각통합 중재 효과에 대한 연구를 포함하여 감각통합 중재의 효과성 검증에 대한 연구가 이루어져야 할 것으로 사료된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권5호
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• pp.315-324
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• 2011

인터넷 환경에서 스팸의 범람은 개인 정보의 유출, 피싱에 의한 금전적 손해, 무분별한 유해 콘텐츠의 유통 등 심각한 사회 문제를 야기하고 있다. 또한 사회적 통제를 필요로 하는 유해 정보를 무차별적으로 유통시키는 스팸의 형태와 기술이 갈수록 다양해지고 있다. Bag-of-Words 모델을 이용한 학습 기반 스팸 분류 방법은 현재까지의 연구 중에서 가장 일반적으로 사용되는 방법이다. 그러나 이 방법은 분류 모델 학습 과정에서 사용된 키워드의 출현 정보만으로 스팸 문서를 분류하기 때문에 최근 흔히 발견할 수 있는 스팸 차단 회피 방법에 대한 대처 능력이 부족하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 문서에서 등장하는 반복 단어의 특징을 이용한 스팸 문서 탐지 방법을 제안한다. 최근 대부분의 스팸 문서에서는 노출하고자 하는 스팸 문구를 반복하는 경향이 있으며, 이는 스팸 문서를 판별하는 기준으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 단어 반복의 특징을 표현할 수 있는 6개의 변수를 정의하고 이를 분류 모델 생성을 위한 속성으로 사용한다. 본 논문에서 제안하는 스팸 탐지 방법의 성능 평가를 위해 블로그 포스트 데이터와 이메일 데이터를 이용하여 기존 방법들과의 비교 실험을 진행하였고, 결과 분석을 통해 제안 방법이 우수함을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제17권1호
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• pp.53-69
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• 2011

로봇 자체 또는 로봇에 탑재된 콘텐츠와의 상호작용을 위해 일반적으로 영상 또는 음성 인식 기술이 사용된다. 그러나 영상 음성인식 기술은 아직까지 기술 및 환경 측면에서 해결해야 할 어려움이 존재하며, 실적용을 위해서는 사용자의 협조가 필요한 경우가 많다. 이로 인해 로봇과의 상호작용은 터치스크린 인터페이스를 중심으로 개발되고 있다. 향후 로봇 서비스의 확대 및 다양화를 위해서는 이들 영상 음성 중심의 기존 기술 외에 상호보완적으로 활용이 가능한 인터페이스 기술의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 로봇 인터페이스 활용을 위한 가속도 센서 기반의 제스처 인식 기술의 개발에 대해 소개한다. 본 논문에서는 비교적 어려운 문제인 26개의 영문 알파벳 인식을 기준으로 성능을 평가하고 개발된 기술이 로봇에 적용된 사례를 제시하였다. 향후 가속도 센서가 포함된 다양한 장치들이 개발되고 이들이 로봇의 인터페이스로 사용될 때 현재 터치스크린 중심으로 된 로봇의 인터페이스 및 콘텐츠가 다양한 형태로 확장이 가능할 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.1-17
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• 2012

온라인 상에서 판매되는 상품은 매우 다양하지만, 소비자에게 판매 가격을 제시하거나 소개글을 통해서 상품에 대한 구체적인 설명을 제공한다는 점은 모든 상품에 있어서 가장 기본이 되는 공통적인 특징이다. 만약, 상품의 실제 품질이나 가격과는 독립적으로 상품 소개글이 판매에 미치는 영향력을 파악할 수 있다면 어떠한 소개글이 상품의 판매를 촉진하는 측면에서 더 좋은 글인지 분별할 수 있게 된다. 이런 관점에서 본 연구는 상품 소개글과 판매 성과의 관계를 파악하기 위한 목적으로 수행되었으며, 구체적으로는 온라인 시장에서 한글로 작성된 상품 소개글에 쓰인 각각의 표현 별로 소비자가 구매를 결정하는 데에 어떤 영향을 미치는지를 분석하고자 하였다. 한글 형태소 분석기를 사용하여 국내 앱 시장에서 수집된 앱 소개글 및 판매이력 데이터로부터 상품을 설명하는 주요 속성과 그 속성에 대한 평가를 추출하였으며, 추출된 키워드를 입력 변수로 구성한 계량경제학 모형을 구축하였고, 구체적으로 특정 표현들이 판매 성과에 미치는 영향을 구축된 모형을 사용하여 계량적으로 측정하였다. 앱의 카테고리 별로 표현의 종류가 상이하게 나타남이 관찰됨에 따라, 분석은 각 카테고리 별로 수행되었다. 유료 앱과 무료 앱에 대해서 데이터 분석을 수행한 결과, 판매 성과에 영향을 미치는 '속성과 평가' 키워드를 그 영향력의 크기 별로 파악할 수 있었으며, 특히 무료 앱의 경우는 무료로 이용할 수 있음에도 불구하고 품질이 좋다는 것을 강조했을 때 판매량을 더 높일 수 있다는 것이 확인되었다. 본 연구는 모바일 앱에 대해 수행되었으나, 온라인에서 거래되는 다양한 상품에 대해서도 소개글이 판매 성과에 미치는 영향을 분석할 수 있는 모형으로 활용될 수 있다. 마지막 장에서는 기업의 마케팅 매니저가 본 연구에서 제시하는 연구 방법론과 분석 결과를 활용할 수 있는 방안을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.1-20
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• 2013

소셜 네트워크는 사용자들의 공통된 관심사, 경험, 그리고 일상 생활들을 함께 공유하기 위해 소셜 네트워크 상 사람들을 서로 연결시켜주는 거대한 커뮤니케이션 플랫폼이다. 소셜 네트워크상의 사용자들은 포스팅, 댓글, 인스턴스 메시지, 게임, 소셜 이벤트 외에도 다양한 애플리케이션을 통해 다른 사용자들과 소통하고 개인 정보 관리하는데 많은 시간을 소비한다. 소셜 네트워크 상의 풍부한 사용자 정보는 추천시스템이 추천 성능을 향상시키기 위해 필요한 큰 잠재력이 되었다. 대부분의 사용자들은 어떤 상품을 구매하기 전 가까운 관계이거나 같은 성향을 가진 사람들의 의견을 반영하여 의사 결정을 하게 된다. 그러므로 소셜 네트워크에서의 사용자 관계는 추천시스템을 위한 사용자 선호도 예측을 효율적으로 높이는데 중요한 요소라 할 수 있다. 일부 연구자들은 소셜 네트워크에서의 사용자와 다른 사용자들 사이의 상호작용 즉, 소셜 관계(social relationship)와 같은 소셜 데이터가 추천시스템에서 추천의 질에 어떠한 영향을 미치는가를 연구하고 있다. 추천시스템은 아마존, 이베이, Last.fm과 같은 큰 규모의 전자상거래 사이트 또한 채택하여 사용되는 시스템으로, 추천시스템을 위한 방법으로는 협업적 여과 방법과 내용 기반 여과 방법이 있다. 협업적 여과 방법은 사용자들의 선호도 학습에 의해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템 중 선호할 수 있는 아이템을 정확하게 제안하기 위한 추천시스템 방법 중 하나이다. 협업적 여과는 사용자들의 데이터에 초점을 맞춘 방법으로 유사한 배경과 선호도를 가지는 사용자들로부터 정보를 수집하여 사용자들의 선호도 예측을 자동으로 발생시킨다. 특히 협업적 여과는 근접한 이웃 사용자들에 의해서 목적 사용자가 선호할 수 있는 아이템을 제시하는 것으로 유사한 이웃 사용자를 찾는 것이 중요하다. 좋은 이웃 사용자 발견은 사용자와 아이템을 고려하는 방법이 일반적이다. 각 사용자는 아이템 즉, 영화, 상품, 책 등에 자신의 선호도를 나타내기 위하여 평가 값을 입력하고, 시스템은 이를 바탕으로 사용자-평가 행렬을 구축한다. 이 사용자-평가 행렬은 목적 사용자와 유사하게 아이템을 평가한 사용자 그룹을 찾기 위한 것으로, 목적 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대하여 사용자-평가 매트릭스를 통해 그 평가 값을 예측한다. 현재 이 협업적 여과 방법은 전자상거래와 정보 검색에서 적용되어 개인화 시스템에 효율적으로 사용되고 있다. 하지만 초기 사용자 문제, 데이터 희박성 문제와 확장성 그리고 예측 정확도 향상 등 해결해야 할 과제가 여전히 남아 있다. 이러한 문제들을 해소하기 위해 많은 연구자들은 하이브리드, 신뢰기반, 소셜 네트워크 기반 협업적 여과와 같은 다양한 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 전통적인 협업적 여과 방식의 예측 정확도와 추천 성능을 향상시키기 위해 소셜 네트워크에 존재하는 소셜 관계를 이용한 협업적 여과 시스템을 제안한다. 소셜 관계는 소셜 네트워크 서비스 중 하나인 페이스북 사용자들이 남긴 포스팅과 사용자의 소셜 네트워크 친구와 의견 교류 중 남긴 코멘트와 같은 사용자 행동을 기반으로 정의된다. 소셜 관계를 구축하기 위해 소셜 네트워크 사용자의 포스팅과 댓글을 추출하고, 추출된 텍스트에 불용어 및 특수 기호 제거와 스테밍 등 전처리를 수행하였다. 특징 벡터는 TF-IDF를 이용하여 전처리된 텍스트에 나타난 각 단어에 대한 특징 점수를 계산함으로써 구축된다. 본 논문에서 이웃 사용자를 결정하기 위해 사용되는 사용자 간 유사도는 특징 벡터를 이용한 사용자 행동 유사도와 사용자의 영화 평가를 기반으로 한 전통적 방법의 유사도를 결합하여 계산된다. 제안하는 시스템은 목표 사용자와 제안한 방법을 통해 결정된 이웃 사용자 집단을 기반으로 목표 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 Top-N 아이템을 선별하여 사용자에게 아이템을 추천하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법을 확인하고 평가하기 위하여 IMDB에서 제공하는 영화 정보 기반으로 영화 평가 시스템을 구축하였다. 예측 정확도를 평가하기 위해 MAE 값을 이용하여 제안하는 알고리즘이 얼마나 정확한 추천을 수행하는지에 대한 예측 정확도를 측정하였다. 그리고 정확도, 재현율 및 F1값 등을 활용하여 시스템의 성능을 평가하였으며, 시스템의 추천 품질은 커버리지를 이용하여 평가되었다. 실험 결과로부터 본 논문에서 제안한 시스템이 보다 더 정확하고 좋은 성능으로 사용자에게 아이템을 추천하는 것을 볼 수 있었다. 특히 소셜 네트워크에서 사용자 행동을 기반으로 한 소셜 관계를 이용함으로써 추천 정확도를 6% 향상시킴을 보였다. 또한 벤치마크 알고리즘과의 성능비교 실험을 통해 7% 향상된 추천 성능의 결과를 보여준다. 그러므로 사용자의 행동으로부터 관찰된 소셜 관계를 CF방법과 결합한 제안한 방법이 정확한 추천시스템을 위해 유용하며, 추천시스템의 성능과 품질을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.