본 연구는 지적장애인 대상 성폭력 사건 수사 및 재판과정에서 전문가 의견 활용 실태를 확인하였다. 총 670건의 지적장애 성폭력 사건 하급심 판결문을 분석한 결과, 전체 사건 중 97.5%는 1개 이상의 전문가 의견서가 재판 기록에 포함되어 있었다. 대부분 사건에서 진술분석 전문가 의견서(91%)가 존재하였으며, 이외 의사 소견서(41.1%), 진술조력인 의견서(36%), 전문심리위원 의견서(9.5%) 등이 포함된 것으로 확인되었다. 진술 신빙성 판단이 쟁점이 된 180건의 사건 중 80건(44.4%)에서 법관은 진술신빙성 판단의 근거로 진술분석 전문가가 작성한 의견서 내용을 판결문에 인용한 것으로 나타났다. 특히 피해자의 연령이 13세 미만이거나, 유죄 판결 시 진술분석 의견서를 인용하는 빈도가 더 높았다. 인용된 내용을 살펴보면 준거기반내용분석(CBCA)과 관련된 내용이 가장 많았으며, 피해자의 심리상태, 진술오염 가능성, 인지적 특성에 대한 의견서의 내용이 진술의 신빙성을 판단하는 근거로 판결문에 제시되었다. 진술신빙성에 대한 진술분석 전문가와 법관의 판단은 1건의 제외한 79건에서 일치하였다. 마지막으로 본 연구는 전문가 의견 활용 방안에 대해 논의하였다.
최근 데이터의 양이 많아지고 다양해짐에 따라서 데이터를 활용하기 위한 데이터 마이닝에 관한 관심이 중대되고 있다. 데이터 분석을 위한 수집 데이터에는 수집 과정에서 분석가가 원치 않은 데이터 잡음이 발생하는 경우가 있고 그 데이터가 다른 데이터들과 같은 가중치로 데이터 마이닝에 반영되는 경우 예상과 다른 결과를 얻을 수 있다. 따라서 데이터 분석 시 데이터와 전문가 의견이 고려된 데이터 엔트로피(Entropy)를 사용하여 잡음 데이터를 다를 필요가 있다. 본 논문에서는 전문가의견을 이용한 전문가 의견 목록을 만들고 이를 데이터와 비교하여 유사한 정도에 따라 각 데이터에 가중치를 부여한다. 그리고 이 데이터를 활용한 의사결정나무(Decision Tree)를 사용하여 기존 데이터를 이용한 의사결정나무 보다 데이터 잡음의 영향을 줄이는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 학습자의 학습 활동에서 수집된 학습 행위 데이터를 사용하여 실험하였다.
본 연구에서는 과학영재들에게 ICT 핵심역량을 키워줄 수 있는 교육 방안을 수립하기 위해 과학영재들에게 필요한 ICT 핵심역량은 무엇이며, 과학영재들에게 ICT 핵심역량을 키워줄 수 있는 효과적인 교육 방법은 무엇인지 등을 확인하고자 하였다. 이를 위해 창의적인 미래인재에게 필요한 ICT 역량에 대한 기존 연구[6]를 기반 모델로 설정하여, 해당 연구에서 제시하고 있는 핵심역량 등에 대해 영재교육 전문가 그룹을 대상으로 의견조사를 실시함으로써 그 타당성을 검토하였다. 본 연구의 특성상 대규모의 영재교육 담당 전문가들을 대상으로 한 의견조사가 필요하다는 점과 이러한 전문가들이 지리적으로 전국에 걸쳐 분산되어 있다는 난점을 극복하기 위해 온라인 의견조사지를 제작하여 전문가들의 의견을 수집하였다. 수집된 자료는 주로 빈도분석에 의해 요약, 종합하는 방법으로 현장 전문가들의 의견을 확인하는데 활용되었다. 일부 ICT 역량 수준별 비교 등의 집단비교를 위해 x2검증 또는 변량분석(ANOVA)이 활용되었다. 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 대부분의 G/T 전문가들은 과학영재학생들을 위한 교육과정에 ICT 역량을 강화하기 위한 내용의 중요성과 필요성을 인식하고 있었다. 둘째, 대부분의 G/T 전문가들은 지식기술역량, 통합창의역량, 인성역량의 3대 핵심역량이 과학영재들을 위한 ICT 역량으로서 타당한 것으로 인식하였다. 셋째, 대부분의 G/T 전문가들은 각 핵심역량별로 제시된 하위교육목표들을 과학영재들을 위한 ICT 역량 강화 교육의 교육목표로서 타당한 것으로 인식하였다. 넷째, 대부분의 G/T 전문가들은 과학영재들을 위한 ICT 역량 강화 교육의 교육 형태로서 '산출물 제작 중심 교육'과 '정보기기 활용 교육'이 중요하다고 인식하였다
AHP는 원래 단일 의사결정자의 분석도구로 개발된 다속성 의사결정기법이지만 복잡한 시스템에 대해서는 여러 전문가가 참여하는 집단의사결정에 많이 쓰인다. AHP를 집단의사결정에 이용하기 위해서는 첫째, 전문가들의 의견을 종합하는 방법론의 문제와 둘째, 신속하고 정확한 의견수립의 도구문제가 해결되어야한다. 이 논문에서는 전문가들이 제시한 비교행렬들로부터 하나의 중요도(combined priority)를 구하는 베이지안 방법을 정리하고, 이를 바탕으로 웹 기반에서 AHP의사결정에 대한 설문지를 작성하여 의견을 수립하고 분석할 수 있는 의사결정 시스템을 제시한다. 개발된 시스템의 구성 및 특성을 설명하고 가상의 의사결정 문제를 통하여 시스템의 기능과 사용방법 및 화면설계 등을 예시한다.
전문가 내지 구성원의 주관적인 의견에 의존하는 방법의 하나인 델파이법(Delphi Method)은 관련자료가 불충분한 중.장기 예측, 전략결정 등에 이용되고 있다. 이 방법을 더욱 발전시킨 퍼지 델파이법(Fuzzy Delphi Method)은 델파이법에 퍼지숫자(fuzzy number)의 개념을 도입하여 정확한 예측을 하고자 하는 것이다. 또한 이러한 예측치가 삼각 퍼지 숫자(Triangular Fuzzy Number)로 주어져 불확실성에 대한 예측과 의견종합을 쉽게 하며, 전문가에 의해 추정된 삼각 퍼지 숫자의 입력을 토애 그 추정치들의 비유사도(Dissemblance Index)와 퍼지거리(fuzzy distance)를 계산하고 간단한 그래프를 다시 전문가에게 피드백(feedback)할 수 있도록 나타내어지는 과정을 code화하여 전문가들로 하여금 다양한 정보를 통하여 좀 더 정확한 추정치를 예측하고자 한다.
본 논문에서는 기능장 2차 실기검정방법에 대한 개선을 하기 위해 전문가들을 통해 사전설문조사를 하여 기준을 마련하였고, 2차 설문조사는 응시자, 예비응시자, 취득자, 전문가들을 대상으로 실시하였다. 그 결과 2차검정방법 개선에 대한 필요성은 3.65점이상으로 필요에 가까운 의견을 주었고, 면접추가에 대한 의견도 사전설문조사에서 나온 의견(3.83점)에는 3.72점이상으로 만족에 가까운 의견을 제시하였다. 사전설문조사에서 나온 결과와 같은 결과를 얻은 종목은 28 종목 중 17종목으로 61%이었다. 면접이 추가된 종목은 2종목, 다른 형태를 가진 종목은 6종목, 새로운 검정방법으로 분류된 종목은 2종목이었다.
본 연구의 목적은 정보 리터러시에 대한 수학교육 전문가들의 인식을 탐색 및 분석함으로써 이론과 현장 전문가들의 인식을 파악하고 더 나아가 수학 교과를 위한 정보 리터러시를 현장에 안착시키는 방안을 논의하는 것이다. 수정 델파이기법과 FGI를 통해 나타난 전문가들의 의견을 수집하여 지속적 비교방법을 통해 전문가들의 인식을 질적으로 분석하였고 그 결과 공통된 주제로 비교 분석할 수 있었다. 첫째, 대부분 전문가들은 정보처리 능력을 공학적 도구의 활용과 통계 영역에 국한하여 인식하고 있었고 정보처리 능력을 확장하여 수학교육에서의 정보 리터러시의 필요성을 느끼고 있었으나 그 의미 이해에 대해서는 약간의 차이가 있었다. 둘째, 현장 전문가들은 교과교육에서의 사회적 역량을 중요시하고 있었으며 정보 리터러시를 통해서도 함양할 수 있다는 의견에 동의하였다. 셋째, 수학 교과를 위한 정보 리터러시가 현장에 안착하기 위해서는 교사를 지원하는 구체적인 방안이 마련되어야 하며 역량 기반의 교육과정이 잘 이행되기 위해서는 현장 적용가능한 방안이 논의되어야 한다는 의견이 공통으로 나타났다. 따라서 본 연구는 수학교육 전문가들의 인식 분석을 통해 수학 교과를 위한 정보 리터러시의 필요성과 중요성을 확인하였으며 정보 리터러시를 학교수학에 적용하는 데에 이론 전문가와 현장 전문가의 의견 간에 약간의 차이가 있었지만 모두 고려한 방안을 마련하고자 하였다.
본 연구에서는 IMT-2000 서비스의 상용화 실시 시기를 전문가 의견을 바탕으로 하여 예측한 결과 2001년 2월경에 첫 서비스를 실시할 것으로 나타나 전문가들은 대체로 빠른 진척을 예상하고 있음을 알 수 있었다. 또한 본 연구의 가장 중요한 부분인 IMT-2000 서비스 가입 수요예측에서는 가격 경쟁력에 대한 두 가지 경우에 따라 다른 모형을 제시하였다. 본 연구에서는 신제품에 대한 수요예측에 정성적 방법인 전문가 의견법과 정량적 방법인 성장곡선 모형을 결합하여 과거자료가 없는 신제품의 수요예측의 오차를 줄이고자 하였다. 각 성장곡선 모형에 필요한 계수를 전문가들의 주관적인 의견을 근거로 하여 추정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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