본 연구에서는 인터넷을 이용한 교원 정보화 원격 연수 시스템의 로그 정보를 분석하고, 연수자의 성적을 분석하였다. 분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 연수자의 대부분이 근무 시간대에 학교에서 접속하며, 시험 주간에는 일요일의 접속 회수가 현저하게 높게 나타났다. 둘째, 동료 교사와 함께 참여한 연수자는 그렇지 않은 연수자보다 온라인 평가의 성적과 이수율이 높게 나타났다. 그러나 온라인 평가 성적에 대한 낮은 배점으로 최종 성적에는 영향을 미치지 못하였다. 셋째, 온라인 평가의 배점 비율은 $20{\sim}30%$가 적당하다. 넷째, 하위권의 연수자는 접속 회수가 높을수록 최종 성적이 높게 나타났다. 따라서 사전 평가를 통해서 그들의 능력을 미리 파악하고, 그것을 통해서 하위권 연수자에 대한 지속적인 관심과 독려가 필요하다.
노인 운전자는 기능저하로 인해 사고 위험성이 증가하지만 스스로 변화를 점검하는 자가-조절 능력 또한 발달한다. 이에 실제 노인 운전자가 운전 능력과 위험성 변화에 대응하는 특성에 대한 정보는 노인의 운전 능력 평가 현장과 연구에 의미있는 근거를 제공할 수 있다. 따라서 본 연구의 목적은 한국 노인 운전자의 운전 위험성 자각 특성을 운전 중 행동과 운전관련 기능변화의 측면에서 분석하여 노인 운전자 평가를 위한 기초 자료를 제공하는 것이다. 지역사회에 거주하는 노인 운전자 500명을 대상으로 자가-보고식 평가를 실시하고 노인 운전자의 운전 위험성 자각 징후를 분석하였다. 그 결과 다수의 노인 운전자가 시각 및 청각이 저하되거나 운전 여건 변화에 적응하는데 어려움을 느낄 때 운전 위험성을 자각하는 특성이 있음을 확인하였다. 반면, 약물 복용이나 간질, 발작, 의식손실 등 의학적 건강 상태 변화에는 둔감하게 반응하는 특성이 확인되었다. 본 연구 결과가 고령화가 가속화되는 한국의 노인 운전자 안전 관리에 기여할 수 있기를 기대한다.
우리나라 초 중등교육의 대표적인 이러닝이라 할 수 있는 사이버가정학습체제는 2005년 16개 시 도 교육청에서 실시하는 국가 단위의 학습체제이다. 따라서 매년 효과성 검증을 통하여 보다 발전적인 방향으로의 변화를 지속하고 있다. 효과성과 밀접한 관련을 갖는 수요자의 만족도는 효과성 검증에서 필수적이고 중요한 요소라고 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 사이버가정학습체제의 최종 수요자라 할 수 있는 학습자들의 사이버가정학습에 대한 만족도 평가 준거의 개발을 통해 보다 객관적이고 정량적인 형태로 학습자들의 만족도를 분석하는데 기여하고자 하였다. 따라서 학습자 만족도 평가 준거를 개발하고 문항 양호도와 특성 분석을 통해 준거의 타당화 작업을 진행하였다.
본 연구는 개인정보처리자 관점에서 개인정보보호 활동에 영향을 미치는 요인을 확인하고, 개인정보처리자 스스로 보호 활동을 강화하기 위한 방안을 모색하는데 있다. 요인 탐색을 위해 보호동기이론을 바탕으로 위협평가와 대처평가요인으로 대표되는 주요 요인을 선정하였으며, 요인별 영향분석을 위해 다항로짓모형을 활용하였다. 분석결과, 소규모 개인정보를 보유한 영세 개인정보처리자는 스스로 개인정보 보호 활동을 수행할 수 있도록 보호조치 점검도구 등 시스템 및 기술지원과 인식제고를 위한 교육지원이 필요하다. 그리고 대규모 개인정보를 보유한 개인정보처리자는 예산 및 조세지원 등 개인정보 보호 강화를 위한 투자를 장려하며, 실무 중심의 전문교육 지원이 필요한 것으로 나타났다.
실종자 수색은 많은 시간과 인력이 필요하다. 그 해결책의 일환으로 YOLO 기반 모델을 활용하여 실종자 수색 AI 시스템을 구현하였다. 객 객체 탐지 모델을 훈련하기 위해 AI-Hub에서 드론 이동체 인지 영상(도로 고정)을 수집하고 모델을 학습하였다. 또한, 훈련 데이터 세트와 상이한 환경에서의 성능을 평가하기 위해 산악 환경 데이터 세트를 추가 수집하였다. 실종자 수색 AI 시스템의 최적화를 위해 모델 크기 및 하이퍼파라미터에 따른 성능평가, 과대적합 우려에 대한 추가 성능평가를 시행하였다. 성능평가 결과 YOLOv5-L 모델이 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었으며 데이터 증강 기법을 적용함에 따라 모델의 성능이 보다 향상되었다. 이후 웹 서비스에는 데이터 증강 기법을 적용한 YOLOv5-L 모델을 적용하여 실종자 수색의 효율성을 높였다.
최근 동적인 환경에서 발생하는 다양한 문제를 스스로 해결할 수 있는 자가 적응 시스템에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 자가 적응 시스템에서 시스템이 문제를 스스로 인식하고 자가 적응할 수 있도록 요구사항을 설계하는 과정은 필수적이며, 만약 기존의 적응 전략들을 재사용하여 자가 적응 시스템을 설계한다면 소요되는 시간 및 비용을 절감할 수 있다. 따라서 이 논문은 새로운 자가 적응 시스템 개발 시 기존의 자가 적응 시스템으로부터 재사용 가능한 적응 전략을 추출하는 시스템을 제안한다. 이를 위하여 자가 적응 요소를 지식화하여 적응 전략 온톨로지 및 타깃 시스템 온톨로지를 정의하고, 이러한 온톨로지를 기반으로 재사용 가능한 적응 전략을 추출하는 기법을 기술한다. 또한, 이 논문은 제안 시스템을 구현하고 추출된 적응 전략에 대한 재사용률을 측정함으로써 제안 시스템을 비교 평가한다. 평가 결과, 제안 시스템은 추출된 적응 전략이 정확히 동작함을 보이며 제안 시스템의 추출 기법은 기존의 재사용 기법보다 높은 재사용률을 보인다.
각 급 학교에서는 학습이 끝난 후에 실시하는 총괄평가의 결과만으로 학습평가를 하고 있는데 이러한 평가 방식은 학습자의 학습능력의 형성과정을 고려하지 않는 결과위주의 학습평가로 볼 수 있다. 또 기존의 학습평가는 학습 수행능력을 판정하기 위한 진단평가와 학습능력의 향상 정도를 측정하기 위한 형성평가를 각기 개별적으로 수행하여 평가하기 때문에 학습 수행능력을 보다 명확하게 처리하기 곤란한 점이 있다. 따라서 본 논문에서는 학습자의 능력을 보다 객관적으로 평가하기 위한 방안으로 퍼지 추론을 이용하여 진단평가와 형성평가를 통합 평가할 수 있는 학습평가 방법을 제안한다.
전도성 고분자는 재료의 경제적 측면 이외에 반도체로서의 다양한 전기적 특성, 생물학적 적합성, 다양한 합성 가능성 등의 우수한 장점을 지니고있어 많은 분야에 응용되고 있다. 그러나 유기물질이라는 한계로 인하여 기존 nano/microfabrication에서 일반적으로 적용되는 패터닝 방법을 적용하는데 어려움이있다. 따라서 많은 연구자들이 독립적인 나노 크기 개체를 만든 후 이의 자가 조립, 혹은 이와 유사한 방법에 의해 소자를 형성하고자 하는 노력을 기울이고 있다.이러한 bottom-up방식에 의한 소자 구성은 나노크기의 전도성 고분자 물질을 소자화하는데에는 성공하고 있으나, 복잡한 패터닝과 다양한 크기의 나노구조체를 정확한 위치에 정렬시키는 문제에 있어서 명확한 해답을 제시하지 못하는 실정이다. 본 연구에서는 현재 보편적으로 이용되고 있는 금속의nano/microfabrication공정과 전도성 폴리머의 전해합성를 복합화하여 고정밀도 및 다양한 패턴의 나노 소자를 구현하고자하였다. 이를 위하여 전해합성 조건에 따른 polypyrrole의전기적 특성을 평가하였으며, 하부 금속전극관의 복합적층화를 통한 접촉저항의 최소화를 구현하고자 하였다. 또한 이와 같은 self-alignedelectropolymerization방법을 이용하여 구성된 nano/micro 소자의 gas sensor 및 bio sensor로서의 적용가능성에 대하여평가하였다.
오늘날 많은 기업이 고객에게 보다 좋은 서비스를 제공하기 위해 서비스 분야에 큰 관심을 두고 있다. 제품이나 서비스에 대한 다양한 경험을 고객의 관점에서 제시한 구 매자 효용지도는 구매자 관점의 경험 사이클과 6가지 효용성 수단으로 이루어져있다. 6가지 효용성 수단을 사용한 구매자 효용지도는 제품이나 서비스의 질에 대한 객관 적인 평가를 가능하게 하여 신제품 개발 또는 제품 보완에 도움을 준다. 본 연구는 이 평가를 더욱 정확하게 할 수 있도록 6가지 효용성 수단을 서비스 품 질 차원으로 변경하여 새로운 구매자 효용지도를 만듦으로써 고객들의 인지도를 향상 시킬 수 있는 방안을 제시하였다.
본 연구에서는 블랙박스로 알려진 딥러닝 모델에 설명 근거를 제공할 수 있는 설명자 모델을 적용해 보았다. 영화평 감성 분석을 위해 MLP, CNN으로 구성된 딥러닝 모델과 결정트리의 앙상블인 Gradient Boosting 모델을 이용하여 감성 분류기를 구축하였다. 설명자 모델로는 기울기(gradient)을 기반으로 하는 IG와 레이어 사이의 가중치(weight)을 기반으로 하는 CAM, 그리고 설명가능한 대리 모델을 이용하는 LIME과 입력 속성에 대한 선형모델을 추정하는 SHAP을 사용하였다. 설명자 모델의 특성을 보기 위하여 히트맵과 관련성 높은 N개의 속성을 추출해 보았다. 설명자가 제공하는 기여도에 따라 입력 속성을 제거해 가며 분류기 성능 변화를 측정하는 정량적 평가도 수행하였다. 또한, 사람의 판단 근거와의 일치도를 살펴볼 수 있는 '설명 근거 정확도'라는 새로운 평가 방법을 제안하여 적용해 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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