• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.679-681
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• 2004

본 논문에서는 산업 기사 시험을 대비하는 학생들을 위한 웹 기반 학습 시스템을 설계함에 있어 기사 시험에 맞는 새로운 문제 출제 방식을 제시하고, 학습 결과에 따라 각 문제에 대한 새로운 자동 난이도 조정 방법을 제시한다. 이를 위해 문제 출제에 있어 단원과 난이도에 따라 골고루 문제를 출제할 수 있는 알고리즘을 제시하고, 각 문제의 난이도를 조정함에 있어 학습자 개인 또는 단체의 학습 능력을 고려한 새로운 자동 난이도 조정 방법을 제시한다. 또한 제시된 시스템은 학습자가 기사 시험을 준비함에 있어 스스로 학습, 평가할 수 있으며, 평가 결과를 즉시 확인하고 재학습을 할 수 있다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.11-24
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• 2022

LMS 기반의 온라인 평가를 위해 출제되는 문제들은 교수자가 직접 출제하거나 또는 카테고리별로 나뉘어진 문제은행에서 난이도에 따른 자동 출제 방식을 주로 이용한다. 이중에서 난이도에 따른 자동출제 방식은 평가자들에게 출제되는 문제가 서로 다를수 있기 때문에 무엇보다 객관적이고 효율적인 방법으로 문제의 난이도를 관리하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 문제의 정답률뿐만 아니라 해당 문제를 해결하는데 사용된 소요시간을 같이 고려한 난이도 재조정 알고리즘을 제시한다. 이를 위해 머신러닝의 로지스틱 회귀 분류 알고리즘을 이용하였으며, 학습모델의 예측 확률값을 기반으로 기준 임계값을 설정하여 각 문항별 난이도 재조정에 활용하였다. 그 결과 정답률에만 의존한 문항별 난이도에 많은 변화가 일어남을 확인할 수 있었다. 또한 조정된 난이도의 문제를 이용하여 그룹별 평가를 수행한 결과, 정답률 기반의 난이도 문제에 비해서 대부분의 그룹에서 평균 점수가 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.225-234
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• 2019

비트코인은 탈중앙화와 분산원장을 특징으로 하는 암호화폐로서 "작업증명"이라는 채굴시스템을 통해 유지된다. 채굴 시스템에서는 블록 생성시간을 일정하게 유지하기 위해 채굴 난이도를 조정하게 되는데, 기존의 채굴 난이도 변경 방식은 미래의 해시파워를 반영할 수 없다는 문제가 있다. 따라서 실제시간과 예정시간 사이에 발생하는 오차로 인해 블록생성과 실세계 시간의 불일치를 가중시키게 되고, 결국 거래 기한을 맞추지 못하거나 코인 호핑 공격에 취약점을 노출시키게 된다. 블록 생성시간을 일정하게 유지시키기 위한 기존 연구도 여전히 오차 문제를 갖는다. 본 연구에서는 이러한 오차를 줄이기 위한 기계학습 기반 채굴 난이도 예측 방안을 제시한다. 이전 해시파워를 학습하여 미래의 해시파워를 예측하고 예측한 값을 이용하여 채굴 난이도를 조정한다. 우리의 실험 결과는 이와 같은 경우 기존 채굴 난이도 조정방식보다 오차율을 약 36% 더 줄일 수 있음을 보여준다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.600-602
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• 2023

사전 학습된 언어 모델은 최근 다양한 도메인 및 응용태스크에 활용되고 있다. 하지만 언어 모델을 활용한 문장 난이도 측정 태스크에 대해서는 연구가 수행된 바 없다. 이에 본 논문에서는 교과서 데이터를 활용해 문장 난이도 데이터 셋을 구축하고, 일반 말뭉치로 훈련된 BERT 모델과 교과서 텍스트를 활용해 적응 학습한 BERT 모델을 문장 난이도 측정 태스크에 대해 미세 조정하여 성능을 비교했다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.43-54
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• 2024

최근 언어모델을 활용하기 위한 연구가 활발히 이루어지며, 큰 규모의 언어모델이 다양한 과제에서 혁신적인 성과를 달성하고 있다. 하지만 실제 현장은 거대 언어모델 활용에 필요한 자원과 비용이 한정적이라는 한계를 접하면서, 최근에는 주어진 자원 내에서 모델을 효과적으로 활용할 수 있는 방법에 주목하고 있다. 대표적으로 학습 데이터를 난이도에 따라 구분한 뒤 순차적으로 학습하는 방법론인 커리큘럼 러닝이 주목받고 있지만, 난이도를 측정하는 방법이 복잡하거나 범용적이지 않다는 한계를 지닌다. 따라서, 본 연구에서는 신뢰할 수 있는 사전 정보를 통해 데이터의 학습 난이도를 측정하고, 이를 다양한 과제에 쉽게 활용할 수 있는 데이터 이질성 기반 커리큘럼 러닝 방법론을 제안한다. 제안방법론의 성능 평가를 위해 국가 R&D 과제 전문 문서 중 정보통신 분야 전문 문서 5,000건, 보건의료전문 문서 데이터 4,917건을 적용하여 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 LoRA 미세조정과 전체 미세조정 모두에서 전통적인 미세조정에 비해 분류 정확도 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인했다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 지능정보 및 응용 학술대회
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• pp.160-164
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• 2008

이러닝 문제은행 기반의 출제 시스템에서 평가를 위해 출제되는 문제들은 주로 난이도에 따른 자동 출제 방식을 이용하고 있다. 이러한 방식은 출제 시점의 문제 난이도가 문제 출제에 핵심이기 때문에 무엇보다 객관적이고 효율적인 방법으로 문제의 난이도에 대한 지속적인 관리가 필요하다. 본 논문에서는 웹 기반의 학습 시스템에서 보다 효율적인 문제 출제를 위해, 평가 결과를 바탕으로 해당 문제들의 난이도를 동적으로 재조정하는 보다 향상된 알고리즘을 제시한다. 제시된 알고리즘을 구축된 웹기반 학습 시스템에서 기존 알고리즘과 비교 분석해 본 결과 보다 효율적임을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.2232-2238
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• 2008

이러닝 문제은행 기반의 출제 시스템에서 평가를 위해 출제되는 문제들은 주로 난이도에 따른 자동 출제 방식을 이용하고 있다. 이러한 방식은 출제 시점의 문제 난이도가 문제 출제에 핵심이기 때문에 무엇보다 객관적이고 효율적인 방법으로 문제의 난이도에 대한 지속적인 관리가 필요하다. 본 논문에서는 웹 기반의 학습 시스템에서 보다 효율적인 문제 출제를 위해, 평가 결과를 바탕으로 해당 문제들의 난이도를 동적으로 재조정하는 보다 향상된 알고리즘을 제시한다. 제시된 알고리즘을 구축된 웹기반 학습 시스템에서 기존 알고리즘과 비교 분석해 본 결과 보다 효율적임을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권3호
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• pp.471-480
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• 2005

웹 기반의 원격 교육에서 평가를 위해 출제되는 문제들은 주로 고정 출제나 무작위 출제 방식 또는 난이도에 따른 자동 출제 방식을 이용하고 있다. 이중에서 난이도에 따른 자동 출제 방식은 해당 문제의 초기 난이도 부여에 대한 객관성과 주어진 난이도를 이용한 보다 효율적인 문제의 출제 그리고 출제된 문제들에 대한 학습자들의 평가 결과로서 해당 문제들의 난이도를 재조정하는 것이 문제의 핵심이라 할 수 있다. 본 논문에서는 웹 기반의 학습 시스템에서 평가를 위한 자동 출제 방식을 이용함에 있어서 첫째, 난이도뿐만 아니라 학습 범위를 함께 고려한 새로운 난이도별-영역별 문제 출제 알고리즘을 제시하고 둘째, 평가 결과를 바탕으로 해당 문제들의 난이도를 다시 조정하는데 있어서는 학습자들의 학습 능력을 고려한 새로운 난이도 재조정 알고리즘을 제시한다. 제시된 알고리즘을 구축된 웹기반 학습 시스템에서 기존 알고리즘과 비교 분석해 본 결과 보다 효율적임을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.1404-1407
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• 2007

본 논문에서는 객관식 문항을 난이도에 따라 자동으로 생성하는 방법을 고안하여, 학습자 수준에 적합하도록 다양하고 동적인 형태로 문항 제시를 할 수 있는 시스템을 제안하였다. 이를 위해서는 주어진 문장에서 형태소 분석을 통해 키워드를 추출하고, 각 키워드에 대하여 워드넷의 계층적 특성에 따라 의미가 유사한 후보 단어를 제시한다. 의미 유사 후보 단어를 제시할 때, 워드넷에서의 어휘간 유사도 측정 방법을 사용함으로써 생성된 문항의 난이도를 사용자가 원하는 수준으로 조정할 수 있도록 하였다. 단어의 의미 유사도는 동의어를 의미하는 수준 0에서 거의 유사도를 찾을 수 없는 수준 9 까지 다양하게 제시할 수 있으며, 이를 조절함으로써 문항의 전체 난이도를 조절할 수 있다. 후보 어휘들의 의미 유사도 측정을 위해서, 본 논문에서는 두 가지 방법을 사용하여 구현하였다. 첫째는 단순히 두 어휘의 워드넷 상에서의 거리만을 고려한 것이고 둘째는 두 어휘가 워드넷에서 차지하는 비중까지 추가적으로 고려한 것이다. 이러한 방법을 통하여 실제 출제자가 기존에 출제된 문제를 토대로 보다 다양한 내용과 난이도를 가진 문제 또는 문항을 보다 쉽게 출제하게 함으로써 출제에 소요되는 비용을 줄일 수 있었다.

• 한국품질경영학회:학술대회논문집
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• 한국품질경영학회 1998년도 The 12th Asia Quality Management Symposium* Total Quality Management for Restoring Competitiveness
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• pp.113-122
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• 1998

1999년 대학입학 수학능력고사(이하 수능)부터 새롭게 선택과목제와 표준점수제가 도입된다. 선택과목제는 수리탐구II 영역에서 공통과목외 한 개의 과목을 수험생 개인이 선택해서 보는 것을 의미하고, 표준점수제는 영역별 난이도를 조정하기 위해 각 영역의 원점수를 평균 50, 표준편차 10인 점수로 표준화시키는 것을 뜻한다. 선택과목이 있는 영역의 경우는 난이도차뿐만 아니라 각 선택과목 집단별로 일반적인 학업능력의 차이가 존재할 수 있다. 따라서 점수를 표준화시킬 때 과목별 난이도뿐만 아니라 그룹별 학업능력의 차이도 고려해야 한다. 지금까지 발표된 등화방법은 대표적으로 모수적 방법인 선형등화와 비모수적 방법인 백분위수등화가 있는데 이 두 가지 방법은 모두 각 그룹의 학업능력이 동일하다는 가정 하에 전개되어왔다. 따라서 본 논문에서는 우리 나라 입시상황에 적절한 그룹별 능력차이를 보정한 선형등화와 분위수 등화 방법을 비교해 보았다.