• 한국안광학회지
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• 제7권2호
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• pp.13-18
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• 2002

본 연구는 연성 콘택트렌즈 구입장소에서 이루어지는 콘택트렌즈 관리교육에 대한 착용자들의 이해도와 만족도를 알아봄으로써, 연성 콘택트렌즈 판매 시 이루어지는 렌즈 관리교육의 보완점을 찾기 위하여 설문조사를 실시하였다. 따라서 본 조사는 마산 지역 내 거주자 및 지역 외 거주자 중 연성 콘택트렌즈를 착용하고 있거나, 착용 경험이 있는 10대에서 30대를 대상으로 연성 콘택트렌즈의 관리방법에 대한 교육(렌즈 관리방법 설명, 렌즈관리 용품의 설명, 렌즈착용 스케줄과 교환주기 설명, 소독방법 설명, 부작용 설명, 정기검사 설명)내용과 그 교육에 대한 콘택트렌즈 착용자의 이해도, 만족도의 실태를 구조화된 설문지를 통하여 알아보았다. 연구의 주요 결과는 다음과 같았다. 첫째, 콘택트렌즈 관리교육 이해도 점수에서 렌즈 관리방법 설명, 렌즈 관리용품의 설명, 렌즈 착용스케줄과 교환주기의 설명 이해도는 높았고, 소독방법 설명, 부작용 설명, 정기검사 설명의 이해도는 낮았다. 둘째, 렌즈 관리교육 만족도 점수에서는 렌즈 관리방법 설명, 렌즈 관리용품의 설명, 렌즈 착용스케줄과 교환주기의 설명 만족도는 높았고, 소독방법 설명, 부작용 설명, 정기검사 설명의 만족도는 낮았다. 따라서 콘택트렌즈 교육자는 렌즈관리의 교육내용 중에서도 특히 소독방법의 설명, 부착용의 설명, 정기검사의 설명을 정확하고 성실하며 이해하기 쉽게 해 주고, 설명 후 그 내용을 확인하고, 나아가 설명서를 교부해 줌으로써, 콘택트렌즈 관리교육에 대한 이해도와 만족도를 개선시키려는 노력이 필요하다.

• 대한화학회지
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• 제53권1호
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• pp.62-72
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• 2009

이 연구에서는 우리나라 대학에서 주로 채택하는 일반화학 교재를 포함한 미국에서 출판된 총 12 종의 일반화학 교재들에 있는 ‘엔트로피’의 정의와 설명방법을 분석하였다. 분석은 두 부분으로 구성된다. 하나는 같은 저자들이 저술한 교재의 판 별 변화를 살펴본 통시적 분석이며 다른 부분은 세 가지 영역 (엔 트로피 정의와 설명방법에 쓰인 무질서, 엔트로피 정의와 설명방법에 Microstates의 수 도입, 통계학적 엔 트로피와 열역학적 엔트로피를 배울 때의 오개념 가능성)으로 살펴본 내용적 분석이다. 연구 결과, 엔트로 피를 무질서의 정도라고 정의하는 것은 지양되었고, Microstates의 수를 이용한 설명 방법으로 대체 되었 다. 또한, 두 가지 다른 엔트로피가 존재한다고 믿는 오개념의 발생 가능성에 대한 주의점을 기술한 교재도 발견되었다. 엔트로피 설명방법의 이러한 변화를 새로운 교육과정에 반영하고 교사들을 재교육하는 것은 우리나라 화학교육의 발전에 중요한 일이다.

• 정보관리학회지
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• 제26권3호
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• pp.145-168
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• 2009

공공설명책임성(Public Accountability) 관계를 유지하는 기본은 국민대중이 공공기관의 정보에 접근할 수 있도록 하는 공적 권리이다. 우리나라의 공공기관은 다양한 공공설명책임성 관계 속에 견제를 받고 있으며, 설명책임을 묻기 위해 공공기관에 정보 제공을 요청하는 이해당사자들의 요구는 지속적으로 증가하고 있다. 기관이 공공설명책임성을 효과적이고 효율적으로 완수하기 위해서는 정보관리 체계를 설명책임 지향의 설정(Accountability-oriented setting)으로 정비하는 것이 요구된다. 이 연구에서는 (1) 기관이 설명책임을 완수하기 위해 이해당사자들에게 제공할 '설명책임정보'를 기관의 중요 관리대상 정보로 선별하는 절차와 방법을 제시하고, (2) 선별된 설명책임정보를 설명책임 관계에 적합하도록 관리하기 위한 기준을 수립하는 절차와 방법을 제시하고 있다. 또한, (3) 제시한 각 절차와 방법을 대학의 정보공시 맥락에 적용하여 예시를 보여주고 있다. 이 연구에서 제시된 절차와 방법은 설명책임정보의 관리체계 수립을 위한 컨설팅의 관점에서 기술되었다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제21권2호
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• pp.201-220
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• 2011

본 연구에서는 초등학교 5학년과 중학교 2학년 학생들이 측정상황과 우연상황에서 통계적 변이성을 설명하고 제어할 때 나타나는 사고 수준을 살펴본다. 연구결과, 측정상황에서 변이성을 설명할 때는, 원인 설명에 대한 이해가 부족한 수준, 원인 인식이 미흡한 수준, 물리적 원인을 제시하는 수준, 설명되지 않는 원인을 변이성의 근원으로 인식하는 수준, 설명되지 않는 원인을 의사-우연변이성으로 간주하는 수준이 확인되었다. 우연상황에서 변이성을 설명할 때는, 원인 설명에 대한 이해가 부족한 수준, 원인 인식이 미흡한 수준, 물리적 원인을 제시하는 수준, 우연변이성을 인식하는 수준, 분포의 원인을 인식하는 수준이 확인되었다. 변이성을 제어할 때는, 측정상황과 우연상황 모두에서 변이성 제어에 대한 인식이 미흡한 수준, 물리적 제어 방법을 고려하지 않으며 또한 통계적 방법 역시 부적절하게 적용하는 수준, 물리적 제어 방법은 고려하지 않지만 통계적 방법을 적절하게 적용하는 수준, 물리적 제어 방법은 제시하지만 통계적 방법을 부적절하게 적용하는 수준, 물리적 제어 방법을 고려하며 또한 통계적 방법을 적절하게 적용하는 수준이 확인되었다.

• 응용통계연구
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• 제35권5호
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• pp.657-666
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• 2022

정보적 설명 변수 공간은 일반적인 충분차원축소 방법들이 요구하는 가정들이 만족하지 않을 때 중심부분공간을 추정하기 위해 유용하다. 최근 Ko와 Yoo (2022)는 다변량 회귀에서 Li 등 (2008)이 제시한 투영-재표본 방법론을 사용하여 정보적 설명 변수 공간이 아닌 투영-재표본 정보적 설명 변수 공간을 새로이 정의하였다. 이 공간은 기존의 정보적 설명 변수 공간에 포함되지만 중심 부분 공간을 포함한다. 본 논문에서는 다변량 회귀에서 정보적 설명 변수 공간을 직접적으로 추정할 수 있는 방법을 제안하고, 이를 Ko와 Yoo (2022)가 제시한 방법과 이론적으로 그리고 모의실험을 통해 비교하고자 한다. 모의실험에 따르면 Ko-Yoo 방법론이 본 논문에서 제시한 추정 방법보다 더 정확하게 중심 부분 공간을 추정하고, 추정값들의 변동이 적다는 측면에서 보다 더 효율적임을 알 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.427-432
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• 2020

딥러닝(Deep-learning) 기반의 자연어 이해(Natural Language Understanding) 기술들은 최근에 상당한 성과를 성취했다. 하지만 딥러닝 기반의 자연어 이해 기술들은 내적인 동작들과 결정에 대한 근거를 설명하기 어렵다. 본 논문에서는 벡터를 그래프로 변환함으로써 신경망의 내적인 의미 표현들을 설명할 수 있도록 한다. 먼저 인간과 기계 모두가 이해 가능한 표현방법의 하나로 그래프를 주요 표현방법으로 선택하였다. 또한 그래프의 구성요소인 노드(Node) 및 엣지(Edge)의 결정을 위한 Element-Importance Inverse-Semantic-Importance(EI-ISI) 점수와 Element-Element-Correlation(EEC) 점수를 심층신경망의 훈련방법 중 하나인 드랍아웃(Dropout)을 통해 계산하는 방법을 제안한다. 다양한 실험들을 통해, 본 연구에서 제안한 벡터-그래프(Vector2graph) 변환 프레임워크가 성공적으로 벡터의 의미정보를 유지하면서도, 설명 가능한 그래프를 생성함을 보인다. 더불어, 그래프 기반의 새로운 시각화 방법을 소개한다.

• 경영정보학연구
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• 제24권1호
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• pp.105-123
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• 2022

신용리스크 관리에 해당하는 부도예측모형은 기업에 대한 신용평가라고도 볼 수 있으며 은행을 비롯한 금융기관의 신용평가모형의 기본 지식기반으로 새로운 인공지능 기술을 접목할 수 있는 유망한 분야로 손꼽히고 있다. 고도화된 모형의 실제 응용은 사용자의 수용도가 중요하나 부도예측모형의 경우, 금융전문가 혹은 고객에게 모형의 결과에 대한 설명이 요구되는 분야로 설명력이 없는 모형은 실제로 도입되고 사용자들에게 수용되기에는 어려움이 있다. 결국 모형의 결과에 대한 설명은 모형의 사용자에게 제공되는 것으로 사용자가 납득할 수 있는 설명을 제공하는 것이 모형에 대한 신뢰와 수용을 증진시킬 수 있다. 본 연구에서는 머신러닝 기반 모형에 설명력을 제고하는 방안으로 설명대상 인스턴스에 대하여 로컬영역에서의 설명을 제공하고자 한다. 이를 위해 설명대상의 로컬영역에 유전알고리즘(GA)을 이용하여 가상의 데이터포인트들을 생성한 후, 로컬 대리모델(surrogate model)로 연관규칙 알고리즘을 이용하여 설명대상에 대한 규칙기반 설명(rule-based explanation)을 생성한다. 해석 가능한 로컬 모델의 활용으로 설명을 제공하는 기존의 방법에서 더 나아가 본 연구는 부도예측모형에 이용된 재무변수의 특성을 반영하여 연관규칙으로 도출된 설명에 도메인 지식을 통합한다. 이를 통해 사용자에게 제공되는 규칙의 현실적 가능성(feasibility)을 확보하고 제공되는 설명의 이해와 수용을 제고하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 블랙박스 모형인 인공신경망 기반 부도예측모형을 기반으로 최신의 규칙기반 설명 방법인 Anchor와 비교하였다. 제안하는 방법은 인공신경망 뿐만 아니라 다른 머신러닝 모형에도 적용 가능한 방법(model-agonistic method)이다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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• pp.115-123
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• 1999

산업계 전반에 걸친 오랜 정보시스템 운용의 결과로 대용량의 데이타들이 축적되고 있다. 이러한 데이타로부터 유용한 지식을 추출하기 위해 여러 가지 데이타 마이닝 기법들이 연구되어왔다. 특히 데이타 웨어하우스의 등장은 이러한 데이타 마이닝에 있어 필요한 데이타 제공 환경을 제공해 주고 있다. 그러나 전문가의 적절한 판단과 해석을 거치지 않은 데이타 마이닝의 결과는 당연한 사실이거나, 사실과 다른 가짜이거나 또는 관련성이 없는(trivial, spurious and irrelevant) 내용만 무수히 쏟아낼 수 있다. 그러므로 데이타 마이닝의 결과가 비록 통계적 유의성을 가진다 하더라고 그 정당성과 유용성에 대한 검증과정과 방법론의 정립이 필요하다. 데이타 마이닝의 가장 어려운 점은 귀납적 오류를 없애기 위해 사람이 직접 그 결과를 해석하고 판단하며 아울러 새로운 탐색 방향을 제시해야 한다는 것이다. 본 논문의 목적은 이러한 데이타 마이닝에서 추출된 결과를 검증하고 아울러 새로운 지식 탐색 방향을 제시하는 방법론을 정립하는데 있다. 본 논문에서는 데이타 마이닝 기법 중 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명가능성 여부의 판단을 통해 검증하는 기법을 제안하며, 이를 통해 얻어진 검증된 지식을 토대로 일반화를 통한 새로운 가설을 생성하여 데이타 웨어하우스로부터 연관규칙을 검증하는 일련의 아키텍쳐(architecture)를 제시하고자 한다. 먼저 데이타 마이닝 결과에 대한 설명의 필요성을 제시하고, 데이타 웨어하우스와 데이타 마이닝 기법들에 대한 간략한 설명과 연관규칙탐사에 대한 정의 및 방법을 보이고, 대상 영역에 대한 데이타 웨어하우스의 스키마를 보였다. 다음으로 도메인 지식(domain knowledge)과 연관규칙탐사를 통해 얻어진 결과를 표현하기 위한 지식표현 방법으로 Relational predicate Logic을 제안하였다. 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명하기 위한 방법으로는 연관규칙탐사로 얻어진 연관규칙에 대해 Relational Predicate Logic으로 표현된 도메인 지식으로서 설명됨을 보이게 한다. 또한 이러한 설명(explanation)을 토대로 검증된 지식을 일반화하여 새로운 가설을 연역적으로 생성하고 이를 연관규칙탐사론 통해 검증한 후 새로운 지식을 얻는 반복적인 Explanation-based Data Mining Architecture를 제시하였다. 본 연구의 의의로는 데이타 마이닝을 통한 귀납적 지식생성에 있어 귀납적 오류의 발생을 고메인 지식을 통해 설명가능 함을 보임으로 검증하고 아울러 이러한 설명을 통해 연역적으로 새로운 가설지식을 생성시켜 이를 가설검증방식으로 검증함으로써 귀납적 접근과 연역적 접근의 통합 데이타 마이닝 접근을 제시하였다는데 있다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.307-332
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• 2022

부도예측모형은 여러 금융기관의 신용평가모형의 지식기반(knowledge base)로 이용되고 있으며 최근 머신러닝 기법의 발전으로 이를 도입하여 고도화하려는 다양한 시도가 진행 중이다. 그러나 실제 이러한 모형이 도입되기 위해서는 모형을 이용하는 사용자와 설명제공 대상인 고객의 이해와 수용이 전제되어야 한다. 그러나 사용자에게 제공되는 설명이 현실적 타당성(feasibility)이 결여되어 있다면 모형의 신뢰성과 수용도에 부정적인 영향을 미친다. 이에 따라 본 연구는 도메인 지식을 설명 생성 알고리즘에 통합하여 현실적으로 타당한 설명을 사용자에게 제공하고자 한다. 본 연구에서는 머신러닝 기반의 부도예측 모형에 설명력을 더하는 방법으로 반사실적 예시(counterfactual example) 기반의 로컬영역에서의 설명을 제공하는 모델을 제안한다. 제안 모델은 모형에 이용된 재무변수의 특성을 설명력 생성 알고리즘에 통합하여 설명의 현실적 가능성을 확보하고 이를 통해 사용자의 이해와 수용을 도모하고자 한다. 또한 본 연구에서는 반사실적 예시기반 설명을 위해 유전알고리즘(GA)를 이용하며 다목적함수를 목적함수로 설정하여 반사실적 예시의 주요 기준이 되는 항목을 반영하고 있다. 본 연구는 대표적인 머신러닝 기법인 인공신경망을 이용해 부도예측모형을 학습시킨 뒤, 사후적 방법(post-hoc)으로 설명을 위한 알고리즘을 도입하여 기존의 모형 설명 알고리즘인 LIME과 현실적 가능성이 결여된 반사실적 예시 기반 알고리즘과 비교하였다. 더 나아가 제안방법의 금융/회계 분야의 종사자를 대상으로 서베이를 진행하여 제안 방법의 설명의 질을 정성적으로 평가하였다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2003년도 추계학술대회
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• pp.241-248
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• 2003

CBD(Component Based Development)가 소프트웨어 개발의 새로운 패러다임으로 주목을 받으면서 최근 수년간 CBD를 적용한 소프트웨어 개발이 증가하고 있다. 국방과학연구소에서는 국방 소프트웨어 개발을 위한 표준 방법론으로 제시하고자 '국방 CBD 방법론'을 개발하고 있다. 본 논문에서는 '국방 CBD 방법론'에 대하여 소개한다. 방법론의 개발 프로세스 및 특징을 설명하고, 국방정보체계 개발에 적용되고 있는 국제 표준과의 연관성을 설명한다. 또한 방법론의 적용 사례로서 시범 개발한 상황보고 저작기를 소개한다. 웹 환경에서 컴포넌트 기반의 분산 시스템으로 구축된 상황보고 저작기의 아키텍쳐에 대해 설명하고, 웹 서비스 기술의 활용 사례를 설명한다.