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3년간(1996~1998) 초등학생의 A군 연쇄구균 보균율과 혈청학적 분류에 관한 연구 (Serial Survey on Group A beta-Hemolytic Streptococcal Carrier Rate and Serotyping in Elementary School Children in 1996~1998)

  • 김지현;김주예;강현호;차성호;이영희
    • Pediatric Infection and Vaccine
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    • 제7권1호
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    • pp.143-151
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    • 2000
  • 목 적 : A군 연쇄상구균은 소아영역에서 상기도 감염의 중요한 원인이며, 부적절한 치료시 류마티열 및 급성 신사구체염을 유발시키는 중요한 세균이다. A군 연쇄상구균의 세포벽을 구성하고 있는 T단백질의 항원성 분류는 연쇄구균감염의 역학적 상황을 이해하는데 유용하다고 알려져 있다. 이에 저자들은, 지난 3년동안 우리나라 초등학생 연쇄구균 보균자에게서 분리된 A군 연쇄상구균의 T단백 분류를 통해 그 역학적 동태를 알고자 하였다. 방 법 : 1996년 3월부터 5월까지 울진, 서울, 오산, 군산의 정상 초등학생 1,192명을 대상으로 하였다. 울진에서는 1996년, 1997년, 1998년 3년동안 배양검사를 시행하였으며, 1996년 오산에서는 같은 초등학교에서 3회에 걸쳐 배양검사를 시행하였다. 대상 아동으로부터 소독된 면봉으로 편도와 인두를 세게 문질러 검체를 획득하여, 면양혈액한천배지에 접종 후 희석하여 37.2도에서 하룻밤 배양 후 얻은 베타용혈균을 Streptex를 이용하여 grouping하였으며, 분리된 A군 연쇄상구균의 T혈청형 분류를 시행하였다. 결 과 : 1996년 울진, 서울, 오산, 군산의 1,192명의 초등학생 중 15.0%인 179명에서 A군 연쇄상구균이 배양되었으며, 지역별 보균율은 울진 18.6%, 서울 2.7%, 오산 26.0%, 군산 12.3%였다. 1996년 보균자 179명중 T혈청형 분리율은 52.2%였으며, 지역별로는 울진 68.7%, 서울 83.3%, 오산 24.7%, 군산 83.8%였다. 1996년 지역별로 흔하게 분리된 T혈청형은, 울진에서는 NT, T1, T3순이었고, 서울은 T12, T25, 오산은 NT, T6, T28, 군산은 T25, T4, NT, T5순이었다. 울진의 연도별 보균율은 1996년 16.0%, 1997년 7.1%, 1998년 13.0%였으며, 분리된 T혈청형은 1996년에는 NT, T1, T3, T25순이었고, 1997년 NT, T1, T12, T25 순이었으며, 1998년에는 T12, NT, T4순이었다. 1996년 오산 지역에서 3회에 걸쳐 시행한 배양검사에서, 분리된 T혈청형은 1차에서는 NT가 대부분을 차지하였으나, 2차에서는 T6, T1, T4 순이었고, 2차에서와 같은 대상을 2주간격을 두고 시행한 3차에서는 T8/25, T12, T1순이었다. 같은 학생을 대상으로 2주간격으로 시행한 배양검사에서 1차에서 23명의 소아에서 양성이 나왔으며, 2차에서는 27명에서 양성이 나왔으며, 이중 1, 2차에서 모두 양성이 나온 사람은 16명이었다. 이 16명중 T혈청형이 1, 2차에서 동일하게 나온 사람은 4명(25.0%)이었다. 결 론 : 배양된 균의 세포막 단백질의 분석을 통해 연쇄구균의 혈청학적 타입을 분석 및 이 균과 관련된 역학을 파악하는 것이 궁극적으로 질병을 예방하고 치료할 수 있는 근본이 될 것으로 사료되며, 향후 주기적으로 병원균에 대한 역학적 검사가 시행되어야 할 것이다.

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빅데이터를 활용한 공원 이용행태의 시계열분석 - 올림픽공원을 대상으로 - (Time Series Analysis of Park Use Behavior Utilizing Big Data - Targeting Olympic Park -)

  • 우경숙;서주환
    • 한국조경학회지
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    • 제46권2호
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    • pp.27-36
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    • 2018
  • 본 연구는 공원 이용자의 욕구를 파악하여 이용자에 적합한 공원 환경으로 변화되어야 할 필요성에 주목하고, 이용자의 욕구를 파악하기 위하여 행태분석의 필요성을 제기하였다. 이에 온라인 데이터(블로그)를 연구의 기초자료로 선정하고, 5년 단위로 구분하여 데이터를 수집한 후 텍스트 마이닝을 활용해 시계열적 행태의 특성을 도출하고, 사회연결망 분석을 통해 온라인 데이터의 유의성을 검증하였다. 텍스트 마이닝 분석 결과, 첫째, '길을 걷다'(산책), '사진을 찍다', '자전거(인라인, 킥보드 등)를 타다', '먹다', '공연을 관람하다'는 올림픽공원에서 행해지는 공통적인 행태로 나타났다. 둘째, 수집된 데이터의 초기에는 운동 등 적극적인 신체활동을 행태가 주를 이루었지만, 최근에는 핸드폰, 게임, 음식을 먹고 커피를 마시는 등의 소극적인 비활동적 행태도 공원에서 나타나는 새로운 행태적 특징으로 나타났다. 셋째, 공원 이용자의 행태에 영향을 미치는 요인은 인터넷 발달, 자신의 개성과 스타일을 표현하는 문화 등 사회의 여러 가지 여건의 변화로 나타났다. 넷째, 올림픽공원에서 나타나는 특별한 행태는 공연 관람 등 문화적인 활동과 역사수업 등 교육적인 활동으로 도출되었다. 결론적으로 공원 계획 설계 시 의도하였던 목적보다는 여러 가지 시대적 변화로 사람들의 라이프 스타일이 변화하고, 공원의 행태에까지 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이에 올림픽공원의 주요 행태와 영향을 미치는 요인을 고려하여 이용자에게 적합한 환경으로 변화되어야 할 필요성이 있다. 분석방법으로 활용한 텍스트 마이닝은 과거의 데이터도 수집이 가능하다는 장점이 있어 행태 분석 시 장기적인 관점에서 분석이 가능하고, 도출된 키워드로 새로운 행태 및 가치 측정이 가능하여 이후 행태분석 연구의 영역의 확대가 가능한 것으로 판단된다. 또한, 사회연결망 분석을 통해 온라인 데이터의 타당성을 검증하여 연구결과의 신뢰를 높일 수 있었다. 추후 수집하는 데이터의 종류를 다양하게 하여 더 포괄적인 행태분석에 대한 연구가 수행되어야 하며, 대용량 데이터의 정확성, 신뢰성을 검증할 수 있는 다양한 방법에 대한 연구가 필요할 것이다.

유체포유물의 생성시 온도-압력 조건과 유체포유물의 물리화학적 특성연구에 있어서의 컴퓨터 프로그램이용 (The Application of Computer Program for Determination of Fluid Properties and P-T Condition from Microthermometric Data on Fluid Inclusions)

  • 오창환;최상훈
    • 자원환경지질
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    • 제26권1호
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    • pp.21-27
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    • 1993
  • 유체포유물은 광상의 기원과 물리화학적인 환경 연구에 널리 사용되어져 왔다. 하지만 측정치의 오차와 유체포유물의 밀도와 isochore 등의 계산에 있어 그 과정의 복잡성 때문에 유체포유물에 내포한 물리화학적인 정보를 정확히 알아내는 것은 매우 힘들다. HALWAT, $CO_2$ 그리고 CHNACL 등의 컴퓨터 프로그램들은 (Nicholl and Crowford, 1985) 유체포유물의 밀도와 isochore 등을 복잡한 공식을 이용하여 계산함으로서 유체포유물로 계산될 수 있는 물리화학적인 정보의 정확도를 개선하였다. 본 논문에서는 이들 프로그램을 백악기에 형성된 금학 광산에 대한 최상훈과 소칠섭 (1992)의 유체포유물 측정치와 쥬라기에 형성된 삼황학 광산에 대한 윤성택 (1990)의 유체포유물 측정치에 적용하여 보았다. 컴퓨터 프로그램을 이용하여 결정된 금학광산의 온도-압력조건은 $230^{\circ}{\sim}290^{\circ}C$, 500~800 bar로서 최상훈과 소철섭 (1992)에 의하여 추정된 온도-압력조건인 $280{\sim}360^{\circ}C$, 500~800 bar와 유사하다. 하지만 본 연구에서 결정된 삼황학 광산에 대한 온도-압력 조건은 대략 4~7 kb, $328{\pm}500^{\circ}{\sim}55^{\circ}C$ 이며 이는 윤성택 (1990)에 의하여 추정된 온도-압력 조건인 1.2~1.9kb, $25^{\circ}{\sim}294^{\circ}C$와 차이를 보여준다. 삼황학 광산에서의 온도-압력 추정에 있어서의 차이는 광상의 온도-압력조건 추정에 있어 균일화 온도와 유체포유물의 포획온도를 동일시하고 적당치 못한 isochore의 사용함에 기인한다. 금학광상의 경우는 낮은 압력조건 (<1~2kb)에서 균일화 온도와 유체포유물의 포획온도가 비슷하기 때문에 큰 차이를 보여 주지 않았다. 따라서 1~2kb보다 높은 압력조건에서 형성된 광상에서는 광상의 온도-압력조건 추정에 있어 균일화 온도의 잘못된 적용과 적당치 못한 isochore의 사용을 피하여야 하며 이를 위하여 본 연구에서 소개된 컴퓨터 프로그램 이용을 추천한다.

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계절 변화의 원인에 관한 초등학생의 멘탈 모델 변화 과정 분석 (Analysis of Changes in Elementary Students' Mental Models about the Causes of the Seasonal Change)

  • 김순미;양일호;임성만
    • 한국과학교육학회지
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    • 제33권5호
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    • pp.893-910
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    • 2013
  • 이 연구의 목적은 계절 변화의 원인에 대한 초등학생의 멘탈 모델의 변화 과정을 파악하는 것이다. 미시 발생적 연구 방법을 사용하여 총 8회기 동안 초등학교 6학년생 8명에게 계절 변화의 원인을 그림과 글, 사고 발성을 통해 설명하게 함으로써 멘탈 모델의 변화를 파악하였다. 연구 진행 시 연구 참여자의 언어적, 행동적 요소 및 면담 내용을 모두 비디오 녹화하였으며, 연구자의 현장 관찰 기록지와 학생이 작성한 멘탈 모델 기록지 등 다각적 자료를 함께 수집하였다. 수집한 결과를 통합하여 프로토콜을 작성하고, 이를 반복적으로 읽으며 귀납적으로 범주화하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 계절 변화의 원인에 대한 학습자의 멘탈 모델은 회기 내 및 회기 간에 걸쳐 개인마다 다양한 경로로 변화하였으며, 다양한 변화를 일으킨 학습자의 멘탈 모델이 과학적 모델에 더 근접하였다. 또한 자전이나 공전처럼, 계절의 변화와 관련된 선행 지식이 바르게 정착된 학생들은 새로운 정보에 기초하여 과학적 개념과 일치하는 멘탈 모델을 형성하였다. 반면에, 선행 지식이 바르게 정착되지 않은 경우에는 변형된 멘탈 모델에서 벗어나지 못하였다. 둘째, 멘탈 모델이 변화하는 데에는 학습자의 선행지식과 경험 및 정보, 선행 지식의 정확성, 새로운 지식과 기존 멘탈 모델 사이의 불일치 해결, 모형 조작을 통한 멘탈 모델 활성화, 그림으로 그려보기와 같은 요인들이 영향을 미쳤다. 교사는 학습자의 과학적 개념 형성을 위하여 그들에게 다양한 멘탈 모델을 구성할 수 있는 경험을 충분히 제공하고, 기존 멘탈 모델과 불일치하는 새로운 수업자료 제시를 통해 학습자가 의문을 느끼게 하고, 이를 해결하도록 할 필요가 있다.

빅데이터 기반의 정성 정보를 활용한 부도 예측 모형 구축 (Bankruptcy Prediction Modeling Using Qualitative Information Based on Big Data Analytics)

  • 조남옥;신경식
    • 지능정보연구
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    • 제22권2호
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    • pp.33-56
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    • 2016
  • 대부분의 부도 예측에 관한 연구는 재무 변수를 중심으로 통계적 방법 또는 인공지능 기법을 적용하여 부도 예측 모형을 구축하였다. 그러나 재무비율과 같은 회계 정보를 이용한 부도 예측 모형은 재무 제표 결산 시점과 신용평가 시점 간 시차를 고려하지 않을 뿐만 아니라 해당 산업의 경제적 상황과 같은 외부 환경적인 요소를 반영하기 어렵다는 한계점이 존재하였다. 기업의 부도 여부를 예측하기 위해 정량 정보인 재무 변수만을 이용하는 것에 한계가 있음에도 불구하고 정성 정보를 부도 예측 모형에 반영한 연구는 아직 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 재무 변수를 이용하는 기존 부도 예측 모형의 성과를 개선하기 위해 빅데이터 기반의 정성 정보를 추가적인 입력 변수로 활용하는 부도 예측 모형을 제안하였다. 제안 모형의 성과 향상은 정성 정보를 예측 모형에 통합시키기에 적합한 형태로 정보의 유형을 변환시킬 수 있는가에 따라 달려있다. 이에 본 연구에서는 정성 정보 처리를 위한 방법으로 빅데이터 분석 기법 중 하나인 텍스트 마이닝(Text Mining)을 활용하였다. 해당 산업과 관련된 경제 뉴스 데이터로부터 경제 상황에 대한 감성 정보를 추출하기 위해 도메인 중심의 감성 어휘 사전을 구축하고, 구축된 어휘 사전을 기반으로 감성 분석(Sentiment Analysis)을 수행하였다. 형태소 분석 등을 포함한 텍스트 전처리 과정을 거쳐 감성 어휘를 추출하고, 각 어휘에 대한 극성 및 감성 점수를 부여하였다. 분석 결과, 전통적 부도 예측 모형에 경제 뉴스 데이터에서 도출한 정성 정보를 반영하는 것은 모형의 성과를 개선하는 것으로 나타났다. 특히, 경제 상황에 대한 부정적 감정이 기업의 부도 여부를 예측하는 데 더욱 효과적임을 알 수 있었다.

Multi-Regime에 의한 돌발상황 시 교통류 분석 (A Study of Traffic Incident Flow Characteristics on Korean Highway Using Multi-Regime)

  • 이선하;강희찬
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제4권1호
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    • pp.43-56
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    • 2005
  • 본 연구는 점유율, 교통량, 속도 등의 실시간 교통자료의 시계열 분석, 교통기초도 상 실측자료의 통계적 모형화와 교통류의 다영역 구분에 의한 교통정체의 전개 양상을 규명하였다. 천안-논산고속도로의 교통사고와 행사로 인한 교통정체 시의 검지기 자료를 바탕으로 시계열 분석을 수행한 결과 교통사고와 같이 급격히 도로 콩량이 감소하는 경우 사고 직후 점유율의 변화로부터 용이하게 추정할 수 있었다. 행사와 같은 교통량 증가로 인한 교통정체의 경우 점유율과 평균속도의 변화 폭이 완만하며, 충격파의 형태가 다양하여 단순한 교통지표들의 시계열적 분석에 의한 검지의 신속성과 정확성에는 어려움이 있는 것으로 나타났다. 실측자료의 통계적 모형화에 있어서 안정교통류일 경우 점유율과 교통량 관계는 1차 선형식으로 매우 높은 신뢰도로 설명되었다. 그러나 속도와 점유율간의 관계에 있어서는 운전자들의 희망속도에 대한 넓은 폭원으로 인하여 나타나는 군집형태가 통계적 모형으로 표현되기에는 어려운 것으로 나타났다 그러나 이 경우 점유율 6-8$\%$대를 중심으로 속도가 급격히 떨어지는 현상이 발생하였다. 불안정 교통류 상황의 경우 교통정체의 형성과 해소과정이 각기 하나의 영역 내에서 분석됨에 따라 전반적으로 통계적 모형의 적용이 어려운 것으로 나타났다. 안정과 불안정 2영역 구분에 의한 교통정체 형성과 해소과정의 해석이 어려운 점을 감안하여 다영역 구분에 의한 교통류를 시계열에 의하여 분석한 결과 사고시의 교통류는 바로 정지단계(stopped flow)로 전이되며 점유율이 급격히 증가하였으며, 교통류가 stooped flow에서 free flow로 회복될 때 급격히 증가된 점유율이 점진적으로 감소하면서 교통량이 증가하는 추세를 나타냈다. 교통혼잡시의 교통류는 "impeded free flow" 상황에서 "congested flow" 상황을 거쳐 "jammed flow" 상황으로 전개되는 등 사고에 의한 정체 형성 및 해소과정보다 매우 복잡하며, 동일한 점유율에 대하여 교통상태별로 교통량의 차이가 큰 현상이 명확하게 발생하였다. 본 연구는 교통류 분석 시 다영역 구분의 필요성을 제시하였으며, 향후 개별 교통영역에 대한 정량적 구분 및 모형화가 이루어져야 할 것을 제기하였다.

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GMS-5 Split Window 자료를 이용한 가강수량 산출 (Estimation of Precipitable Water from the GMS-5 Split Window Data)

  • 손승희;정효상;김금란;이정환
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제14권1호
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    • pp.53-68
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    • 1998
  • 대기중에 존재하는 수증기의 관측은 일기와 기후의 이해에 있어서 매우 중요한데, 기존의 관측체계로는 지구상의 극히 제한된 지역의 수증기 분포만을 관측할 수 있다. 이 연구에서는 일본 정지기상위성인 GMS-5의 적외 split window 채널 관측자료로부터 대기중에 함유되어 있는 수증기 총량 즉 가강수량(precipitable water)을 산출하였다. 가강수량 산출에는 라디오존데 관측 가강수량과 split window 관측자료 사이의 회귀분석에 기초한 Chesters et al.(1983)의 알고리즘을 사용하였 다. 가강수량 산출을 위하여 센서의 필터 함수와 관련된 수증기 흡수 파라미터는 우리 나라 고층 관측소인 오산, 광주,포항,제주에서 관측한 '76년 8월부터 11월가지의 4개월간 관측한 라디오존데 자료와 위성 관측자료의 회귀분석을 통하여 산출하였다. 한편 기상청 전구 스펙트랄 모델의 700 hPa온도를 1층 복사 모델의 대기 평균 온도로 사용하였다. 1996년 7월부터 12월까지의 기간에 대하여 산출한 GMS-5 가강수량 자료를 같은 기간 관측된 라디오존데 관측자료와 비교한 결과 0.46의 상관계수와 0.65 g/$cm^2$~1.09 g/$cm^2$의 RMS 오차를 나타내었다. GMS-5로부터 산출된 월평균 가강수량 분포는 계절에 따른 전지구 규모의 수증기 분포변화를 잘 나타내었다. 이번 연구에서 산출된 위성 가강수량은 0.5$^{\circ}$격자 간격으로 6시간마다 기상청에서 정규적으로 산출된다. 이 자료는 수치예보의 객관분석 초기 자료로 이용되어, 특히 청천 조건하에서의 습도 분석의 정확도 향상에 기여하며 기후 연구에 있어서도 현존하는 자료 세트에 대한 유용한 보완 자료가 될 것이다. 그러나 연구 결과의 실용화를 위하여는 좀더 높은 상관계수와 산출절차 등의 개선이 필요하다.용성을 고찰하였다.산마와 재배와 점질다당류가 각각 219~332$^{\circ}C$, 229~341$^{\circ}C$ 범위였다.TEX> 범위였다. 사면의 풍화와 침식에 대한 대책연구도 수행되어야 한다. 15ng/$\textrm{cm}^2$로서 90분간 조사로 27ng/$\textrm{cm}^2$량이 생성되었다. 7-DHC은 당초의 123ng/$\textrm{cm}^2$으로부터 계속 감소되어 150분간 조사시 53ng/$\textrm{cm}^2$량까지 내려갔다.하였으며, 그 외의 항목간에는 대동소이하였다.ckarti 와 E. serrulatus가 스파르가눔의 중간숙주가 될 수 있음을 확인하였다. 충란의 배양에서부터 종숙주의 충란 배출까지 약 2개월 정도의 기간이 소요되었고, 우리 나라 자연환경에서는 5일에서 7월에 주로 이 충체의 유충이 발육되고 전파되는 것으로 추측되었다.러 가지 방법들을 적극 적용하여 금후 검토해볼 필요가 있을 것이다.잡은 전혀 삭과가 형성되지 않았다. 이 결과는 종간 교잡종을 자방친으로 하고 그 자방친의 화분친을 사용할 때만 교잡이 이루어지고 있음을 나타내고 있다. 따라서 여교잡을 통한 종간잡종 품종육성 활용방안을 금후 적극 확대 검토해야 할 것이다하였다.함을 보이고 있다.X> , ZnCl$_{3}$$^{-}$같은 이온과 MgCl$^{+}$, MgCl$_{2}$같은 이온종을 형성하기 때문인것 같다. 한편 어떠한 용리액에서던지 NH$_{4}$$^{+}$의 경우 Dv값이 제일 작았다. 바. 본 연구의 목적중의 하나인 인체유해 중금속이온인 Hg(II), Cd(II)등이 NaCl같은 염화물이 함유된 시료용액에

피부선량 측정을 위한 Lead-Monoxide 기반의 Silicon Passive layer PbO 선량계 개발 및 평가 (Development and Evaluation of Silicon Passive Layer Dosimeter Based Lead-Monoxide for Measuring Skin Dose)

  • 양승우;한무재;정재훈;배상일;문영민;박성광;김진영
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제15권6호
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    • pp.781-788
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    • 2021
  • 피부는 방사선에 대한 민감도가 높기 때문에 방사선치료 시에 피부에 조사되는 선량을 정확하게 측정하여 과도한 피폭을 방지할 필요가 있다. 임상에서는 film, OSLD, TLD, glass 선량계등과 같은 선량계를 사용하여 피부선량을 측정하고 있지만, 이러한 선량계들은 피부곡면에서의 정확한 선량측정이 힘든 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 인체 굴곡에 따라서 부착이 가능한 피부선량계를 개발하고 그 반응 특성을 평가하였다. 선량계 제작에는 높은 원자번호(ZPb: 82, ZO: 8)와 밀도(9.53 g/cm3)로 방사선검출 측점에서 우수한 특성을 가지고 있는 Lead oxide(PbO)와 인체 굴곡에 따라 휘어질 수 있는 silicon 바인더를 사용하여 재조하였다. 한편 PbO 물질로 제작된 선량계의 경우 산화로 인한 성능 저하가 존재하기 때문에 parylene 등을 사용하여 성능저하를 방지해오고 있었지만, 기존에 사용된 parylene은 bending에 대한 영향을 받기 때문에 silicon을 이용한 새로운 형태의 passive layer를 제작하여 피부선량계에 적용하였다. 피부선량계의 특성평가는 SEM, 재현성, 선형성을 분석하여 평가하였다. SEM 분석을 통하여 bending에 영향을 받는지 평가하였으며, 6 MeV 에너지에서의 재현성, 선형성을 평가하여 피부선량계로 적용이 가능한지 평가하였다. SEM 분석을 통하여 선량계 표면을 관찰한 결과, parylene으로 passive layer가 올라간 parylene passive layer PbO 선량계는 구부러 졌을때, 표면에 crack이 발생하였다. 그에 반해 silicon passive layer가 올라간 silicon passive layer PbO 선량계에서는 crack 이 관찰되지 않았다. 재현성 측정 결과에서 silicon passive layer PbO 선량계의 RSD는 1.47%로 평가기준 RSD 1.5%를 만족하였으며, 선형성 평가 결과에서는 R2값이 0.9998로 나타나 평가기준 R2 0.9990을 만족하였다. silicon passive layer PbO 선량계는 bending에 따른 crack이 발생하지 않으며, 재현성, 선형성에서 높은 신호안정성과 정밀성, 정확성을 보여주어 피부선량계로의 적용이 가능한 것으로 평가되었다.

과학과 자기보고식 정의적 영역 평가의 정확성에 영향을 주는 요소 탐색 (Exploring the Factors Influencing on the Accuracy of Self-Reported Responses in Affective Assessment of Science)

  • 정수임;신동희
    • 한국과학교육학회지
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    • 제39권3호
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    • pp.363-377
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    • 2019
  • 이 연구는 자기보고식 검사를 통해 과학 관련 정의적 영역을 평가하려할 때 검사 결과에서 나타나는 주관성의 양상을 과학 특이적 측면에서 밝혔다. 과학 관련 개념이나 인식을 측정하려할 때 학생이 지닌 과학 특성, 본성에 대한 인식이 원인이 되어 나타나는 반응을 과학 특이적 반응으로 정의했다. 그 중에서 과학 특이적 반응이 특별히 측정 구인을 방해하거나 정확한 자기 보고를 벗어나게 하는 경우에 대해 탐색했다. 고등학교 1, 2학년 649명의 정의적 특성 및 심리적 특성을 검사한 양적 자료와 학생 44명을 면담한 질적 자료로부터 과학 특이적 요소로 인한 오차 결과를 도출했다. 학생이 일상과 과학 학습 경험으로부터 내면화한 과학에 대한 관점과 과학 특성은 검사 도구를 이루는 문항들과 상호작용한다. 그 결과 과학의 특성, 개인의 과학 경험, 검사 도구 속 과학이라는 세 측면에서 정확한 자기 보고를 방해하는 요소가 발견되었다. 과학 본질적 측면과 관련 있는 과학의 특성은 학생들이 과학을 보는 관점과 주관적으로 인식한 과학의 특성이 측정하려는 구인에 관계없이 문항에 반응하도록 한다. 학습자 측면에서 개인의 과학 경험은 학생이 지닌 과학 동기, 과학 경험과의 상호작용, 과학과 삶에 대한 인식으로 구성된다. 마지막으로 도구적 측면에서 검사 도구 속 과학은 과학 개념의 불명확성으로 인한 용어 혼동으로 연결되며 정확한 자기보고를 방해할 수 있다. 본 연구 결과에 의한 시사점으로 검사 문항에서 과학 특이적 요소의 포함 여부 검토, 측정 개념을 명확히 하기 위한 주의점, 개발 단계에서의 과학 특이성 요소 검토, 일상 과학과 학교 과학의 괴리를 줄이려는 노력 필요 등을 제안했다.

지식베이스 구축을 위한 한국어 위키피디아의 학습 기반 지식추출 방법론 및 플랫폼 연구 (Knowledge Extraction Methodology and Framework from Wikipedia Articles for Construction of Knowledge-Base)

  • 김재헌;이명진
    • 지능정보연구
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    • 제25권1호
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    • pp.43-61
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    • 2019
  • 최근 4차 산업혁명과 함께 인공지능 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이전의 그 어느 때보다도 기술의 발전이 빠르게 진행되고 있는 추세이다. 이러한 인공지능 환경에서 양질의 지식베이스는 인공지능 기술의 향상 및 사용자 경험을 높이기 위한 기반 기술로써 중요한 역할을 하고 있다. 특히 최근에는 인공지능 스피커를 통한 질의응답과 같은 서비스의 기반 지식으로 활용되고 있다. 하지만 지식베이스를 구축하는 것은 사람의 많은 노력을 요하며, 이로 인해 지식을 구축하는데 많은 시간과 비용이 소모된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 기계학습을 이용하여 지식베이스의 구조에 따라 학습을 수행하고, 이를 통해 자연어 문서로부터 지식을 추출하여 지식화하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이러한 방법의 적절성을 보이기 위해 DBpedia 온톨로지의 구조를 기반으로 학습을 수행하여 지식을 구축할 것이다. 즉, DBpedia의 온톨로지 구조에 따라 위키피디아 문서에 기술되어 있는 인포박스를 이용하여 학습을 수행하고 이를 바탕으로 자연어 텍스트로부터 지식을 추출하여 온톨로지화하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 학습을 바탕으로 지식을 추출하기 위한 과정은 문서 분류, 적합 문장 분류, 그리고 지식 추출 및 지식베이스 변환의 과정으로 이루어진다. 이와 같은 방법론에 따라 실제 지식 추출을 위한 플랫폼을 구축하였으며, 실험을 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론이 지식을 확장하는데 있어 유용하게 활용될 수 있음을 증명하였다. 이러한 방법을 통해 구축된 지식은 향후 지식베이스를 기반으로 한 인공지능을 위해 활용될 수 있을 것으로 판단된다.