최근의 전자업계의 동향을 살펴보면, 휴대 가능한 제품의 요구가 증대되고, 고 집적화 됨에 따라 제품의 크기와 동작속도 뿐만 아니라, 소모하는 전력의 양이 큰 문제로 대두되었다. 더욱이 휴대 장비에서는 전지의 양이 제한되어 있기 때문에, 소모 전력을 줄이는 것은 중요한 문제이다. 휴대 장비가 아니라고 해도, 높은 전력소모를 보이는 제품은 안정된 동작을 위해 값비싼 냉각장치 등을 필요로 한다. 이와 같이 전력소모를 줄이거나 예측할 수 있는 CAD tool에 대한 개발이 시급한 상황이다. 이제까지의 업계의 경향은 물리적 단계의 소모전력을 분석하는 tool의 개발 쪽에 한정되어 있었다. 하지만 이러한 하위 단계에서의 tool은 제품 생산 직전의 단계에서 이루어짐으로, 제품이 원하는 규격에 맞지 않을 경우, 재생산의 비용과 시간의 손실이 크다. 따라서 보다 상위 단계에서의 소모전력 예측 tool의 필요가 증가하고 있다. 본 논문에서는 이러한 기대에 발맞춰 gate 단계에서 소모전력을 예측할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 입력 신호와의 의존성을 줄이기 위해 확률을 이용한 방법을 기초로 하였으며, 알고리즘의 정확성을 입증하기 위해 시스템을 설계, HSPICE를 이용한 시뮬레이션 결과와 비교하였다. 본 논문에서 제한한 알고리즘을 이용하여, 널리 알려진 시스템(ISCAS 85, ISCAS 89)의 소모전력을 예측한 결과, 시뮬레이션을 통해 얻은 결과와 비교해 봤을 때, 10% 이내의 오차 한도를 가진 것으로 분석되었다.
질의를 이용한 정보 검색 기술에서 단어 의미의 모호성에 의해 사용자가 검색 하고자 하는 주제 이외의 문서 까지 검색되고 있다. 이러한 문제는 모바일기기의 검색 환경에서 두드러진다. 모바일에서의 검색은 문서의 로딩속도가 느리며 작은 화면에 의해 스크롤이 잦다. 그러므로 원하는 검색 결과가 검색 첫 페이지 이외에 위치하거나, 또는 페이지 하단에 위치할 경우 검색 결과를 확인하는 대에 많은 시간과 노력이 필요하다. 이러한 문제를 해결하기위해선 단어 의미의 모호성을 해결하고 사용자가 검색하고자하는 주제의 검색결과를 검색 상위에 위치시킬 수 있는 방법을 필요로 한다. 이 연구에서는 연관 단어 추출과 TF*IDF를 이용하여, 검색결과를 re-ranking하는 방법을 제시한다.
역할-기반 접근 제어 정책의 경우 조직의 보안 정책을 보다 효율적이고 일관성 있게 관리할 수 있지만 각 역할의 계층에 의하여 권한의 상속이 결정된다. 이 경우, 하위 개념의 역할은 상위 개념의 역할이 가지는 권한을 수행 하여야 하는 경우에 적절히 대처할 수 없고 하위 개념의 역할에 필요한 새로운 권한을 추가해야만 하고 추가되는 권한은 관리자의 권한 제거 작업 이전까지 하위 역할에 귀속되는 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 역할이 가지는 권한의 일시적인 위임을 통하여 이를 해결하고자 한다. 이를 위하여 권한의 위임을 수행하기 위한 정책과 새로운 역할-권한 관계의 정의, 권한 위임을 위한 새로운 프로토콜을 제시하였다.
연구의 목적은 고등학생들의 문제발견 능력과 화학 문제해결 능력 사이에 어떠한 관계가 있는지를 알아보는 것이다. 이를 위해 낮게 구조화된 과학 관련 문제 상황에서 문제발견 활동 결과와 대학수학능력시험 화학I의 모의평가 결과 간의 상관관계를 분석하였다. 분석 결과, 문제발견 능력은 화학I 모의평가 점수와 상관(r=.346)이 있었으며, 평가 요소 중 ‘적용 능력'과 약간의 상관관계(r=.390)가 있는 것으로 나타났다. 특히 상위 집단의 유창성이 적용 능력과 높은 상관관계(r=.446)가 있는 것으로 나타났다. 이는 화학I의 성취도가 높은 학생들의 개념 적용 능력은 다양한 문제를 발견하는 능력과 밀접한 관련성이 있음을 의미한다. 또한 화학I 모의평가에서 높은 점수를 받은 학생들과 낮은 점수를 받은 학생들의 문제발견 능력은 차이가 거의 없는 것으로 나타났다(t=.830, p=.411).
본 논문은 파이썬 프로그래밍 교육에서 단원별 연습문제의 타당성을 분석하였다. 단원별로 제시되는 연습문제는 온라인 학습 시스템을 통해 제시되고 학생 각자가 답안 코드를 업로드하여 자동으로 채점된다. 한학기 동안 진행되는 파이썬 교육을 통해, 학생들의 중간시험점수, 기말시험 점수 그리고 각 단원별 연습문제 점수 등 데이터가 수집된다. 수집된 데이터들을 통해, 자동채점 연습문제들의 타당도를 분석하여 단원별 연습문제들을 개선할 수 있다. 본 논문에서는 자동 채점 연습문제들의 타당도를 분석하기 위해, Orange 머신러닝 도구를 사용하였다. 파이썬 과목에서 수집된 데이터를 전체, 상위권 그리고 하위권 그룹별로 4가지 분석을 실시하고 종합적으로 비교한다. 파이썬 단원별 연습문제 점수들로부터 학생의 최종 성적을 예측하는 머신러닝 모델의 예측 정확도로부터 단원별 자동채점 연습문제의 출제 타당도를 분석하였다.
본 연구에서는 사범대학 과학교육과에 재학 중인 예비 과학 교사들을 대상으로 고등학교 교육과정에 해당하는 화학 개념의 이해도와 문제 해결 능력을 관련 문항을 이용하여 조사하였다. 연구 결과, 오답을 선택하며 문제 해결에 필요한 정확한 개념을 가지지 못하는 예비 과학 교사들이 모든 문항에서 발견되었다. 이 결과의 원인을 찾기 위한 심층 질문을 통해 일부 예비 과학 교사에게서 나타난 몇 가지 사실을 확인할 수 있었다. 첫째, 예비 과학 교사들은 고등학생들에 비해 상대적으로 정확한 개념을 가지고 있었지만 몇몇 개념들에 대해서 고등학생들과 동일한 오개념을 가지고 있었다. 둘째, 과학개념의 일반적 정의나 의미는 알고 있었지만 교육과정 상 강조하는 내용을 정확히 이해하지 못하였으며, 시각적으로 인지된 정보로 문제를 해결하려는 경향이 있었다. 셋째, 문제 해결과 관련된 일반적 개념의 필요성은 인식하는 반면 탐구와 관련하여 문제 해결에 필수적인 능력을 간과하거나 문제 해결에 도움이 되지 않는 상위 교육과정의 필요성을 제안하는 경향이 있었다.
본 연구의 목적은 과학 내용을 묻는 문제가 어떤 형태로 제시되면 자학영재 선발을 위해 대상자의 수학능력 외에도 창의성까지 볼 수 있는지를 알아보는 것이다. 연구의 1단계에서는 과학적 재능 검사에 자주 사용되는 토랜스 도형 창의력, 과학적 태도, 과학 탐구력, 논리적 사고력, 과학 창의적 문제해결력 검사 사이의 상관관계를 분석하기 위해 7, 8학년 383명을 대상으로 검사를 실시하였다. 2단계에서는 학력이 상위 5% 안에 드는 6학년 학생 583명을 대상으로, 과학 내용을 소재로 한 5가지 다른 유형의 문제를 풀게 하는 동시에 트랜스 도형 창의력과 과학 탐구력 검사를 실시하여 어떤 형태의 내용 문제가 창의력, 탐구력 검사 점수와 상관관계가 높은지 알아보았다. 과학자 이름 나열하기, 과학자 업적에 대한 글쓰기, 상상력, 이론의 이해와 적용, 법칙의 이해와 응용으로 나눌 수 있는 5가지 유형의 문제는 모두 탐구력 검사와 유의미한 상관관계를 나타내었지만, 트랜스 도형 창의력 검사는 주어진 주제에 대한 자신의 의견이나 문제 해결을 위한 아이디어를 글쓰기로 나타내는 문제와 상관 관계가 높았다.
본 연구는 인터넷 뉴스 사이트에 실린 청소년 문제를 탐색하고 그 동향을 파악하는데 목적이 있다. 국내 인터넷 뉴스 사이트 중 2018년 기준으로 상위 3위의 '조선일보', '동아일보', '중앙일보' 뉴스 사이트를 대상으로, 1993년부터 2018년 상반기까지 총 8,110건의 청소년 문제 관련 기사가 분석에 활용되었다. 연구 결과 최근 26년간의 인터넷 뉴스 사이트에서 청소년 문제가 어떤 주제로 기사화되어 왔는지 파악하였으며, 기사 추이가 청소년 문제와 관련된 시대별 환경, 정책, 문화 등을 고려하여 변화되어 왔음을 파악할 수 있었다. 본 연구는 기존 청소년 문제의 사회적 동향을 살펴보기 위한 방법에서 시작하여 청소년 문제나 청소년 상담의 범위를 확장하고 다양성을 고려하는데 정량적인 분석 방법을 사용하고 새로운 정보를 제공하는 것에 의의가 있다.
완전자본시장에서는 주가에 영향을 비치는 모든 정보가 신속하고 정확하게 주가에 반영될 것이므로 특정 주가나 지수가 다른 주가나 지수를 선행하는 일은 없을 것이다. 그러나 시장이 불완전한 경우 여러 가지 이유에 의해 주가나 지수의 선행성현상이 발생할 수 있다. 기존의 연구에서는 대부분 이러한 선행성의 문제를 기술적인 문제로 취급하고 있으나 Atchison, Butler 와 Simond(1987)가 지적하듯 이러한 선행성현상을 모두 기술적인 이유로 돌리기에는 어려운 점이 많다. 본 연구에서는 이러한 주가나 지수의 선행성문제를 거래비용이라는 경제적 이유로 설명하고자 한다. 대기업의 주식은 거래량이 많고 이에 따라 유동성비용이 낮은 반면 소기업의 주식은 거래량이 적고 유동성비용이 크다. 정보를 가진 투자자에게 유동성의 문제는 큰 의미를 갖는데 그 이유는 정보의 가치는 시간이 지남에 따라 급격히 감소하기 때문이다. 따라서 정보를 가진 투자자는 유동성이 큰 주식을 선호하며 이에 따라 유동성이 큰 대기업 주식에 정보가 더 빨리 반영되어 유동성이 큰 대기업 주식이 유동성이 작은 소기업 주식의 가격을 선행할 것이다. 본 연구에서는 이러한 가설을 토대로 자본금의 크기순으로 상위 15%정도의 기업의 대기업으로, 하위 15% 정도의 기업을 소기업으로 간주하여 주가수익률의 선행성검증을 실시한 결과 대기업의 주가수익률이 소기업의 주가수익률을 선행하는 것으로 나타났는데 이러한 현상은 산업별로도 거의 일관적으로 나타났다. 주가수익률의 선행성이 비거래효과에 의해 나타날 수도 있으므로 이리한 효과를 제거하고 검증해 보았는데 그 결과 역시 비거래효과를 제거하기 전과 큰 차이가 없었다.
단어 중의성 해소 방법은 지식 정보를 활용하여 문제를 해결하는 지식 기반 방법과 각종 기계학습 모델을 이용하여 문제를 해결하는 지도학습 방법이 있다. 지도학습 방법은 높은 성능을 보이지만 대량의 정제된 학습 데이터가 필요하다. 반대로 지식 기반 방법은 대량의 정제된 학습데이터는 필요없지만 높은 성능을 기대할수 없다. 최근에는 이러한 문제를 보완하기 위해 지식내에 있는 정보와 정제된 학습데이터를 기계학습 모델에 학습하여 단어 중의성 해소 방법을 해결하고 있다. 가장 많이 활용하고 있는 지식 정보는 상위어(Hypernym)와 하위어(Hyponym), 동의어(Synonym)가 가지는 의미설명(Gloss)정보이다. 이 정보의 표상을 기존의 문장의 표상과 같이 활용하여 중의성 단어가 가지는 의미를 파악한다. 하지만 정확한 문장의 표상을 얻기 위해서는 단어의 표상을 잘 만들어줘야 하는데 기존의 방법론들은 모두 문장내의 문맥정보만을 파악하여 표현하였기 때문에 정확한 의미를 반영하는데 한계가 있었다. 본 논문에서는 의미정보와 문맥정보를 담은 단어의 표상정보를 만들기 위해 구문정보, 의미관계 그래프정보를 GCN(Graph Convolutional Network)를 활용하여 임베딩을 표현하였고, 기존의 모델에 반영하여 문맥정보만을 활용한 단어 표상보다 높은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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