본 논문은 다차원 문항반응이론 모델에 기반하여 시뮬레이션을 위한 피험자들의 문항 응답 데이터를 생성하는 알고리즘을 개발하는 것이 목적으로 하였다. 본 알고리즘은 시험지를 구성하고 있는 문항들의 모수를 읽고, 각각의 차원에 대해 피험자들의 능력 수준을 나타내는 정규 분포 확률 변수를 생성한다. 본 알고리즘은 다차원 문항반응이론 모델에 기반하여 피험자들이 각 문항에 대해 정답으로 응답할 확률을 계산한다. 피험자들의 문항 응답을 결정하는 균일 분포 난수와 비교한다. 만약 확률이 난수보다 크면 피험자는 올바른 답을 한 것으로 보고 그렇지 않을 경우 틀리게 답할 것으로 한다. 본 프로그램은 피험자 수, 문항 수를 조절할 수 있다. 본 알고리즘을 통해 교육 측정 분야에서 다차원 문항반응 이론을 이용하여 학습자들의 문항 응답 데이터를 이용한 시뮬레이션 연구에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
CTC(Connected Target Coverage)문제는 주어진 전체 타겟을 관측하고 관측한 데이터를 싱크노드까지 전송하는데 관여하는 센서집합의 개수를 최대화하여 네트워크 수명을 최대화하는 문제이다. 본 논문은 센서가 타겟을 관측할 확률이 타겟과의 거리에 영향을 받는다고 가정하는 확률 커버리지 모델을 기반으로 CTC문제에 접근한다. CTC문제를 해결하기 위해 휴리스틱 알고리즘인 CWGC-PM 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션을 통해 알고리즘이 CTC문제를 해결하기에 적합함을 보인다.
본 연구는 사용자의 신체 맞춤형 3D 가상모델에 VR을 이용한 패션 코디네이션이 가능하도록 설계한 시스템을 제안한다. 특별히 사용자의 신체 각 부위의 정보에 따라 3D모델을 조정할 수 있으며 의상데이터는 3D asset Database에서 최적의 조건으로 선별되어 VR 환경에서 코디네이션이 가능하도록 설계되었다. 따라서 사용자에게 가장 적합한 의상 정보를 현실감 있게 제공하여 만족도를 높일 것으로 기대한다. 본 시스템은 온오프라인에서 모두 활용 가능하며 가상 패션쇼, 가상 디자인, 패션 교육 등에 연계 가능하다.
엔터프라이즈 환경의 표준화 경쟁은 백엔드의 데이터 티어로 시작하여 대표적인 엔터프라이즈 미들 티어가 스프링 프레임워크로 받아들여짐으로써 표준화로 안정화되고 있는 실정이다. 또한 점차 빠른 주기로 새로운 디바이스의 출현으로 웹과 모바일 서비스에 대한 호환성 확보가 웹 서비스 기업들의 중요한 경쟁력이 되고 있다. 그러나 국내 기업들은 이러한 정보화 시대의 격변한 환경 변화에 적절한 역량있는 기술 인력을 확보하지 못하고 있으며, 교육중심 대학들의 교육과정에서도 새로운 역량중심의 교육과정의 요구를 반영하지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 엔터프라이즈 시스템 플랫폼 환경에서 필요한 역량중심의 기술을 습득과 교육과정을 개발하기 위하여 스프링 프레임워크 환경에서 스프링 데이터 JPA를 활용한 시스템을 분석 및 설계 단계별로 문서화 작성을 통하여 구현하였다. 향후 엔터프라이즈 환경에서의 바로 적용할 수 있는 풀 스택 역량중심의 교육과정 및 캡스톤 디자인 교육과정의 참조 모델을 제공하고자 한다.
본 논문은 응급의료 환경에서 음성인식 성능을 향상시키기 위하여 실제 환경에서 데이터 수집 방법을 정의하고 정의된 환경에서 수집된 데이터를 전사하는 방법을 제안한다. 그리고 제안된 방법으로 수집되고 전사된 데이터를 이용하여 기본 음성인식 실험을 진행함으로써 제안한 수집 및 전사 방법을 평가하고 향후 연구 방향을 제시하고자 한다. 모든 음성은 기본적으로 16비트 해상도와 16 kHz 샘플링으로 저장되었다. 수집된 데이터는 총 166건의 대화로서 8시간 35분의 분량이다. 수집된 데이터는 Praat를 이용하여 철자 전사, 음소 전사, 방언 전사, 잡음 전사, 그리고 의료 코드 전사를 수행하여 다양한 정보를 포함한 텍스트 데이터를 구축하였다. 이와 같이 수집된 데이터를 이용하여 기본 베이스라인 실험을 통하여 응급의료 영역에서의 음성인식 문제를 실제로 확인할 수 있었다. 본 논문에서 제시한 데이터는 응급의료 영역의 1단계 데이터로서 향후 의료 영역에서의 음성인식 모델의 학습 데이터로 활용되고, 나아가 이 분야의 음성기반 시스템 개발에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 대학생의 대학몰입에 영향을 미치는 개인 및 대학 교육 변인을 탐색하는 것이다. 이를 위해 한국교육개발원의 '한국교육종단연구(KELS: Korea Educational Longitudinal Survey) 2005'에서 수집된 11차(2018) 데이터를 위계적 회귀분석(Hierarchical regression)을 활용하여 분석한다. 본 연구의 종속 변수는 Tinto 모델을 기준으로 학업몰입, 사회적 몰입, 이를 통합한 대학몰입으로 구성하였다. 대학생의 대학몰입에 영향을 미치는 개인 및 대학 수준 변인을 확인한 결과, 대학생활 변인인 학습 과정, 학업 태만, 대학풍토, 교수와의 교류, 친구와의 교류가 유의미한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 학생의 개인배경 중 성별이 학업몰입과 대학몰입에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 대학생활 변인을 추가한 모델에서는 영향을 미치지 않았지만, 개인배경과 대학배경을 투입한 모델에서는 모두 여학생이 학업몰입과 대학몰입에 낮은 것으로 나타났다. 개인배경 중 사회적 몰입에 영향을 미치는 요인으로 전공계열이 유의미한 것으로 분석되었는데 의약 계열의 사회적 몰입이 높은 것으로 분석되었다. 이러한 분석 결과를 토대로 정책적 시사점이 논의되었다.
'증거기반 교육'은 개인적 경험이나 성공 사례, 그리고 전통적인 속설보다는 과학적 연구결과와 근거가 중심이 되는 교육이다. 증거기반 창업 교육은 기존 속설과 믿음, 단편적 성공 사례로 인해 고착된 인지 편향을 완화시켜 중립적인 시각을 견지할 수 있으며, 직관과 경험을 넘어 데이터와 연구 결과에 의해 의사결정을 하는 분석적 자질을 연마하는데 기여한다. 본 논문은 현재 국내의 증기기반 창업교육의 현주소를 명확히 파악하기 위하여 1999년부터 2021년 출판된 49권의 창업교육 대학 교재를 분석하였다. 구체적으로 모든 도서의 내용을 1)창업기초, 2)비즈니스모델, 3)마케팅계획, 4)재무계획, 5)운영계획, 6)창업유형, 7)절차 및 제도의 각 7가지 기준으로 구분하고, 각각 사례, 단순통계, 변인 통계, 선행 연구의 비중을 분석하였다. 분석결과 증거의 핵심인 선행연구의 비중은 전체 교재의 총 분량 중 11.25%를 차지하는 것으로 나타났다. 이는 Charlier(2011)의 MBA 교과목 대상으로 조사한 결과와 유사한 값이다.
본 연구는 문화유산 교육에서 창의적이고 새로운 생각을 통한 이미지화 방법과 교육의 중요성에 대해서 가장 효과적인 교육 모델을 알아보고자 한다. 연구방법은 문헌고찰, 인터넷 탐색, 선행연구의 방법으로 구성 하였다. 한국 문화유산의 차별화된 교육의 필요성을 깨닫고 우리의 정체성을 담기 위한 노력을 기대한다. 이러한 과정의 일환으로 정보의 전달 측면에서의 흐름 변화라고 할 수 있고, 시각화는 복잡하고 많은 양의 데이터를 거시적인 모습으로 파악할 수 있고, 흥미 있는 데이터만을 보다 심화되게 탐색할 수 있다. 정보의 시각화 과정에서 구조분석, 특징분석, 그리고 패턴과 트렌드 분석, 이형분석의 상관관계 파악에 중심을 두고, 특징을 고려하여 제작되어져야 한다. 교육 모델의 정보 시각화를 위해서 다양한 미디어를 사용하게 되는데, 문자, 그래픽, 사운드, 애니메이션, 조명 그리고 네이게이션은 정보 시각화의 표현 요소로써 많이 사용되어진다. 문화유산 교육에 학습자의 이해를 돕고 쉽도록 하기 위해서는 정확한 정보전달 가능한 시각자료 제시와 그 해답으로 적용될 인포그래픽의 활용 등 적절한 멀티미디어 시각자료 개발이 필요하다. 이러한 작업들은 단순히 연구의 차원에 그치는 것이 아니라, 실제 문화유산 교육 콘텐츠의 개발에 도움을 주고자 하는 목적으로 추진이 되어야 한다.
자동 쓰기 평가 연구는 쓰기 답안지를 채점하는데 드는 시간과 비용을 절감할 수 있어, 교육 분야에서 큰 관심을 가지고 있다. 본 연구의 목적은 쓰기 답안지의 문서 구조를 효과적으로 학습하여 평가하고, 문장단위의 피드백을 제공하는데 있다. 그 방법으로는 문장 레벨에서 한국어 Sentence-BERT 모델을 활용하여 각 문장을 임베딩하고, LSTM 어텐션 모델을 활용하여 문서 레벨에서 임베딩 문장을 모델링한다. '한국어 쓰기 텍스트-점수 구간 데이터'를 활용하여 해당 모델의 성능 평가를 진행하였으며, 다양한 KoBERT 기반 모델과 비교 평가를 통해 제안하는 모델의 방법론이 효과적임을 입증하였다.
비대면 교육의 중요성 및 필요에 따른 수요가 증가함에 따라 국내외 온라인 교육 오픈 플랫폼이 활성화되고 있다. 본 플랫폼은 대학 등 교육 전문기관과 달리 학습자의 자율성이 높은 특징을 가지며 이에 따라 개인화된 학습 도구를 지원하기 위한 학습 행동 데이터의 분석 연구가 중요시 되고 있다. 실제적인 학습 행동을 이해하고 패턴을 도출하기 위하여 프로세스 마이닝이 다수 활용되었지만 온라인 교육 플랫폼과 같이 자기 관리형(Self-regulated) 환경에서의 학습 로그를 기반한 사례는 부족하다. 또한, 대부분 프로세스 모델 도출 등의 모델 관점에서의 접근이며 분석 결과의 실제적인 적용을 위한 개별 패턴 및 인스턴스 관점에서의 방법 제시는 미흡하다. 본 연구에서는 온라인 교육 오픈 플랫폼 내 학습 패턴을 파악하기 위하여 프로세스 마이닝을 활용한 분석 방법을 제시한다. 학습 패턴을 다각도로 분석하기 위하여 모델, 패턴, 인스턴스 관점에서의 분석 방법을 제시하며, 프로세스 모델 발견, 적합도 검사, 군집화 기법, 예측 알고리즘 등 다양한 기법을 활용한다. 본 방법은 국내 오픈 교육 플랫폼 내 기계학습 관련 강좌의 학습 로그를 추출하여 분석하였다. 분석 결과 온라인 강의의 특성에 맞게 비구조화된 프로세스 모델을 도출할 수 있었으며 구체적으로 한 개의 표준 학습 패턴과 세 개의 이상 학습 패턴으로 세분화할 수 있었다. 또한, 인스턴스별 패턴 분류 예측 모델을 도출한 결과 전체 흐름 중 초기 30%의 흐름을 바탕으로 예측하였을 때 0.86의 분류 정확도를 보였다. 본 연구는 프로세스 마이닝을 활용하여 학습자의 패턴을 체계적으로 분석한다는 점에서 기여점을 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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