• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.29-45
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• 2015

고객반응 예측모형은 마케팅 프로모션을 제공할 목표고객을 효과적으로 선정할 수 있도록 하여 프로모션의 효과를 극대화 할 수 있도록 해준다. 오늘날과 같은 빅데이터 환경에서는 데이터 마이닝 기법을 적용하여 고객반응 예측모형을 구축하고 있으며 본 연구에서는 사례기반추론 기반의 고객반응 예측모형을 제시하였다. 일반적으로 사례기반추론 기반의 예측모형은 타 인공지능기법에 비해 성과가 낮다고 알려져 있으나 입력변수의 중요도에 따라 가중치를 상이하게 적용함으로써 예측성과를 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 프로모션에 대한 고객의 반응여부에 영향을 미치는 중요도에 따라 입력변수의 가중치를 산출하여 적용하였으며 동일한 가중치를 적용한 예측모형과의 성과를 비교하였다. 목욕세제 판매데이터를 사용하여 고객반응 예측모형을 개발하고 로짓모형의 계수를 적용하여 입력변수의 중요도에 따라 가중치를 산출하였다. 실증분석 결과 각 변수의 중요도에 기반하여 가중치를 적용한 예측모형이 동일한 가중치를 적용한 예측모형보다 높은 예측성과를 보여주었다. 또한 고객 반응예측 모형과 같이 실생활의 분류문제에서는 두 범주에 속하는 데이터의 수가 현격한 차이를 보이는 불균형 데이터가 대부분이다. 이러한 데이터의 불균형 문제는 기계학습 알고리즘의 성능을 저하시키는 요인으로 작용하며 본 연구에서 제안한 Weighted CBR이 불균형 환경에서도 안정적으로 적용할 수 있는지 검증하였다. 전체데이터에서 100개의 데이터를 무작위로 추출한 불균형 환경에서 100번 반복하여 예측성과를 비교해 본 결과 본 연구에서 제안한 Weighted CBR은 불균형 환경에서도 일관된 우수한 성과를 보여주었다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제42권4호
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• pp.560-576
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• 2023

이 연구에서는 교원양성 과정에서 예비 교사들이 수행하는 과학과 탐구 기반 모의 수업 실연에 대한 개선 방안을 도출하고, 예비 교사들이 개선 방안이 반영된 모의 수업을 실연하면서, 모의 수업 전과 후 과학적 자기 효능감에 따른 과학 내재 동기 차이를 분석하고자 하였다. 연구 대상으로는 현직 초등과 중등 교사 5인이 탐구 기반 모의 수업 실연 개선 방안 도출에, 교육대학교 3학년에 재학 중인 예비 교사를 대상으로 과학 내재 동기 차이 분석을 실시하였다. 탐구 기반 모의 수업 실연 개선 방안 도출에는 전문가 협의회에 계층분석과정(AHP)을 적용하였으며, 모의 수업 실연 전과 후 과학적 자기 효능감에 다른 과학 내재 동기 차이 분석에는 이원분산분석과 MANOVA 명령문을 통한 사후 분석을 실시하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 탐구 기반 모의 수업 실연 개선에는 디지털·생태 소양과 민주 시민 의식 함양을 위한 활동과 과학과 핵심역량 함양을 위한 과학 탐구·학생 활동 중심의 수업·소집단 활동이 포함될 필요성을 제안하였다. 그리고 개선 사항을 반영하여 예비 교사들이 초등학교 과학의 '지구와 우주' 영역에서 7차시에 걸쳐 교수-학습 과정안을 작성하고 모의 수업을 실연하였다. 과학 내재 동기의 경우 모의 수업 전과 후, 과학적 자기 효능감의 모든 수준에서 유의미한 차이가 나타났으며, 모의 수업 실연 여부와 과학적 자기 효능감과의 상호작용 효과에도 유의미한 차이가 나타났다. 특히, 과학적 자기 효능감이 낮은 집단에서 모의 수업 실연에 따른 과학 내재 동기에 차이가 크게 나타난 것을 도출할 수 있었다. 학교 현장의 학생들의 과학 성취와 정의적 영역 향상을 위해서는 교사의 과학적 자기 효능감과 내재 동기 함양이 필요하다. 이를 위해서는 예비 교사 교육과정에서부터 학교 현장성을 반영한 탐구 기반 모의 수업 실연을 실시할 필요성이 있음을 제안한다.