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.
목적 : 본 연구의 목적은 호주에서 개발된 수행기반의 관찰평가도구인 Melbourne Low-Vision ADL Index(MLVAI)를 한국 문화에 적합하게 구성하여 신뢰도와 타당도를 검증하는 것이었다. 연구방법 : 연구대상자는 지역사회에 거주하고 있는 만 20세 이상의 저시력인 26명, 정안인 42명으로 총 68명이었다. 한국판 MLVAI는 번역 검증 및 도구 구성에 대한 전문가 검증을 통해 완성하였다. 한국판 MLVAI의 타당도는 내용타당도, 판별타당도, 수렴타당도 검증을 통해 수립하였고, 신뢰도는 항목에 대한 내적일치도, 검사-재검사 신뢰도, 검사자간 신뢰도를 분석하였다. 결과 : 내용타당도 수립을 위해 저시력 관련 분야의 전문가들이 시행한 문항적합도 검증에서는 .78이상으로 타당성이 수립되었다. 판별타당도 검증은 저시력 집단의 평균점수가 통계적으로 낮았다(p<.05). 수렴타당도는 Low Vision Quality of Life Questionnaire(LVQOL)을 이용하여 한국판 MLVAL 총점과의 상관계수 .751을 산출하였고 통계적으로 유의하였다(p<.05). 전체 항목에 대한 Cronbach's ${\alpha}$값은 .983으로 높았으며 검사-재검사 신뢰도는 .976(p<.05), 검사자간 신뢰도는 급간 내 상관계수(ICC2,1) .91로 모두 양호하였다(p<.05). 결론 : 본 연구 결과 국내 실정에 맞게 수정한 한국판 MLVAI는 신뢰도와 타당도를 모두 갖춘 일상생활 평가도구로 작업치료 중재 시 저시력인의 일상생활활동의 평가를 위해 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
본 연구는 청소년의 돌봄역량을 개념화하고 이에 근거하여 청소년의 돌봄역량을 측정할 수 있는 타당한 측정도구를 개발하여 가정과교육에서 돌봄역량 교육에 대한 명확한 의사소통의 기반을 마련하는데 목적이 있다. 연구목적을 달성하기 위하여 본 연구에서는 문헌과 선행연구 고찰, 전문가를 통한 내용타당도 검증, 탐색적 요인분석, 확인적 요인분석, 준거관련 타당도 검증을 실시하였다. 먼저 '돌봄', '역량교육'과 관련한 문헌과 선행연구 고찰을 통해 돌봄의 개념, 역량의 개념을 파악하였다. 돌봄의 대상은 자기, 타인, 공동체로 도출하였으며 역량은 인지적, 정의적, 행동적 영역의 특징을 모두 갖춘 총체성의 특징을 갖는 실천으로 구조화하였다. 이를 토대로 하여 청소년의 돌봄역량 측정도구를 개발하였다. 측정도구 개발은 문항개발, 측정모형수립, 측정모형검증, 모형확정의 4단계로 진행되었다. 청소년 돌봄역량의 측정모형은 가정교과 현장 전문가의 내용타당도 검증과 추출된 문항에 대한 청소년의 응답 자료를 탐색적 요인분석을 함으로써 수립되었다. 청소년의 돌봄역량 측정모형의 신뢰도는 각 요인의 신뢰도 계수 분석, 모형의 전체 신뢰도 분석을 통해 검증되었고, 확인적 요인분석, 공인타당도 분석을 통해 청소년 돌봄역량의 측정모형의 타당도를 검증하였다. 청소년의 돌봄역량 구성요인과 문항은 '타인돌봄 사고' 4문항, '타인돌봄 정서' 7문항, '타인돌봄 행동' 7문항, '자기돌봄' 7문항, '공동체돌봄' 10문항으로 총 5개 요인의 34문항으로 구성된다.
스마트폰에서 위치 기반 서비스를 제공하는 증강현실 애플리케이션은 사용자에 대한 고려와 새로운 사용성 평가 방법을 요구하고 있다. 본 연구는 이러한 증강현실 애플리케이션 개발과 사용성 평가를 위한 사용성 원칙을 개발하고 이에 대한 전문가 평가를 목적으로 한다. 기존 연구와 스마트폰의 증강현실 애플리케이션의 특징 분석을 바탕으로 사용성 원칙을 개발하였다. 개발된 사용성 원칙을 이용하여 현재 대표적으로 사용되고 있는 세 개의 애플리케이션에 대해 전문가 평가를 수행한 결과 도출된 문제 리스트 중 세 가지 애플리케이션에 공통적으로 해당되면서 심각한 문제로 지적된 여섯 가지 문제 리스트와 개선을 위한 디자인 가이드라인이 도출되었다. 이 가이드라인을 통해 개선된 프로토타입을 제작하고 사용자 테스트를 진행하여 본 연구의 사용성 원칙과 전문가 평가의 효과성을 검증하였다. 본 연구의 결과는 스마트폰의 증강현실 애플리케이션에 대한 사용성 원칙 제시와 새로운 기술에 대한 사용성 원칙 개발을 통해 디자인 방향을 설계하고 사용성 평가를 진행할 수 있는 방안 제시에 의의가 있다.
정보시스템 구축 프로젝트는 전문가의 지식과 경험을 공유하면서 진행되는 업무특성을 가지며, 커뮤니케이션의 문제가 실패의 근본 원인일 가능성이 있다. 본 연구에서는 휴대형 정보통신 기기 혹은 PC의 상시접속에 의해 언제나 어디서나 응답이 가능한 온라인 소셜네트워킹(On-line Social Networking)을 프로젝트 현장에서 커뮤니케이션 시스템으로 활용할 경우 프로젝트 구성원의 업무성과에 어떠한 영향을 미치는지 연구하고자 한다. 연구를 위한 구성으로 업무성과는 교류기억체계에 의해 영향을 받고, 교류기억체계는 온라인 소셜네트워킹의 특성에 의해 영향을 받는 구조방정식 모형을 수립하였다. 온라인 소셜네트워킹의 특성으로는 선행연구를 통해 시스템 특성, 지식 특성, 사회적 특성으로 분류하였다. 교류기억체계는 전문가의 위치, 전문가 인식에 기초한 신뢰, 그리고 전문가의 지식과 신뢰에 의한 업무-지식 조정의 과정을 통한 매개효과를 분석하였다. 구성원의 성과는 정보시스템 구축프로젝트에서 수행시간의 단축과 용이한 업무처리를 분석하였다. 가설의 검증 결과, 온라인 소셜네트워킹의 프로젝트에서의 활용은 구성원의 업무성과를 향상시키는 것으로 나타났다. 본 연구는 프로젝트 현장을 중심으로 연구를 진행한 것에 의의가 있으며, 프로젝트 관리자보다는 구성원에게 초점을 맞춘 특징이 있다.
디지털 전환이 시행된 지 2년이 지났지만 시청자의 절반 이상은 아직도 디지털 전환의 혜택을 보지 못하고 있다. 이로 인해 셋톱박스와 같이 양방향 서비스와 보안 기능이 갖추어지지 않더라도 디지털 전환의 혜택을 대다수의 시청자가 누릴 수 있도록 8VSB 송출방식이 정부에 의해 제안되었다. 그러나 8VSB가 방송시장에 미치는 부정적 영향에 대한 우려도 나오고 있어 실질적인 영향 평가를 시도할 필요가 있다. 이에 본 연구는 8VSB 도입이 방송시장에 미치는 영향을 검증하고, 이후 피해를 최소화하는 방안을 검토하기 위해 관련 전문가들을 대상으로 심층 인터뷰를 실시했다. 전문가 인터뷰 결과, 콘텐츠 및 플랫폼, 네트워크 시장에 미치는 부정적인 영향이 실제 시장에서 실현될 가능성이 낮은 것으로 나타났다. 그리고 대다수의 전문가가 정책적으로 8VSB 송출제한이 부적절한 규제이며, 소비자 선택의 폭을 넓히기 위해 관련 정책이 개선되어야 한다는 입장을 밝힌 것으로 나타났다.
본 논문은 주제분야 전문지식이 적합성 판단에 미치는 영향을 온라인 실험을 통해 살펴보고 주제분야 전문지식이 적합성개념의 기반이 될 수 있는 지를 검증해 보려고 하였다. 문헌정보학 전문가 6명, 문헌정보학 석사과정 학생 9명, 비전문가 12명이 실험에 참여해 문헌정보학 분야에 대한 14개 논문초록과 문헌정보학 영역 이외 14개 논문초록의 적합성을 판정을 실시하였다. 적합성 판단의 일관성은 공동 확률 일치성(Joint-Probability Agreement, PA)과 IBM SPSS의 클래스간 상관관계 계수(Interclass Correlation Coefficient, ICC)를 통해 산출되었다. PA를 사용한 경우, 비전문가는 과제나 그룹 구분에 상관없이 높은 일관성이 보였다. ICC 계산에 따르면, 문헌정보학 전문가들과 비교하였을 때, 문헌정보학 석사과정학생들은 비전문가들보다 높은 수준의 일관성을 가지고 있다는 것으로 나타났다. 2개 그룹(석사 및 박사를 통합으로 하는 전문가그룹과 비전문가)으로 구분하였을 때는 문헌정보학분야 과제에서 예상대로 전문가들이 더 높은 수준의 일관성을 보이는 경향을 볼 수 있었다.
본 논문에서는 신생아집중치료실에 입원한 미숙아와 가족 대상의 증강현실(Augmented Reality [AR])기반 맞춤형지지 케어 프로그램 개발에 필요한 관련 전문가 합의를 도출한 델파이 조사 연구이다. 3D 콘텐츠를 적용한 프로그램 개발에 필요한 핵심 구성요소 혹은 교육 콘텐츠를 발굴하여 개발의 방향성을 제안하기 위한 델파이 분석에, 미숙아 및 전문가 집단 14명(1차)과 113명(2차)이 본 연구에 참여하였다. 각 델파이 집단에서 수집된 반응들의 분석 결과, 4개의 하위영역(AR 프로그램의 필요성 및 가치(장점), AR 기반 프로그램 도입과 적용 시 고려할 점, AR 기반 전인적 e케어 프로그램 도입 시 요구와 전략적 방안, 입원 초기부터 퇴원 전 단계별 지지케어 위한 3D 콘텐츠 개발 우선순위)이 분류되었으며, 총 57문항이 도출되었다. 입원 초기부터 퇴원 전 단계별 지지케어 위한 3D 콘텐츠 개발 요구도와 우선순위에 있어서는, 부모 경우 신생아 케어의 반복적 체험 훈련 통한 부모 교육, 아기 본연의 독특하고 고유한 캐릭터나 습관 및 특성 관련 정보 공유, 발달을 돕는 양육 또는 놀이 교육, 가족 요구 기반 특수 간호 기술 훈련 등의 항목의 우선순위가 높았다. 한편, 전문가의 경우 건강한 부모역할로의 이행을 돕기 위한 심리사회적지지, 부모-아기 간 단절 최소화, 미숙아 발달 관련 정보 및 양육 또는 놀이 정보 공유, 부모-아기 상호작용 기회 제공 등으로 요구도의 우선순위가 높았다. 본 연구에서 개발된 델파이 평가문항의 내적일관성 신뢰도를 분석한 결과, Cronbach's α .89~.94로 높았고, 타당도와 문항 구성이 적절한 것으로 나타났다. 본 연구의 결과들을 바탕으로, 미숙아와 가족을 위한 AR 기반 맞춤형지지 케어 프로그램 개발의 적합성이 검증되었고, 프로그램의 임상적, 기술적, 사용적 가치에 있어서 고려할 사항과 교수매체로서 부모와 전문가 집단이 요구하는 3D 콘텐츠 우선순위를 바탕으로 효과적인 기획 및 설계의 근거를 확보했다는 점에서 의의가 있다.
산업계 전반에 걸친 오랜 정보시스템 운용의 결과로 대용량의 데이터들이 축적되고 있다. 이러한 데이터로부터 유용한 지식을 추출하기 위해 여러 가지 데이터 마이닝 기법들이 연구되어왔다. 특히 데이터 웨어하우스의 등장은 이러한 데이터 마이닝에 있어 필요한 데이터 제공 환경을 제공해 주고 있다. 그러나 전문가의 적절한 판단과 해석을 거치지 않은 데이터 마이닝의 결과는 당연한 사실이거나, 사실과 다른 가짜이거나 또는 관련성 없는(trivial, spurious and irrelevant)내용만 무수히 쏟아낼 수 있다. 그러므로 데이터 마이닝의 결과가 비록 통계적 유의성을 가진다 하더라도 그 정당성과 유용성에 대한 검증과정과 방법론의 정립이 필요하다. 데이터 마이닝의 가장 어려운 점은 귀납적 오류를 없애기 위해 사람이 직접 그 결과를 해석하고 판단하며 아울러 새로운 탐색 방향을 제시해야 한다는 것이다. 본 논문에서는 데이터 마이닝 기법 중 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명가능성 여부의 판단을 통해 검증하는 기법을 제안하며, 이를 통해 얻어진 검증된 지식을 토대로 일반화를 통한 새로운 가설을 생성하여 데이터 웨어하우스로부터 연관규칙을 검증하는 일련의 아텍쳐(architecture)를 제시하고다 한다. 먼저 데이터 마이닝 결과에 대한 설명의 필요성을 제시하고, 데이터 웨어하우스와 데이터 마이닝 기법들에 대한 간략한 설명과 연관규칙탐사에 대한 정의 및 방법을 보이고, 대상 영역에 대한 데이터 웨어하우스으 스키마를 보였다. 다음으로 도메인 지식(domain knowledge)과 연관규칙탐사를 통해 얻어진 결과를 표현하기위한 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 연관규칙탐사를 통해 검증한 후 새로운 지식을 얻는 반복적인 Explanation-based Data Mining Architecture를 제시하였다. 본 연구의 의의로는 데이터 마이닝을 통한 귀납적 지식생성에 있어 귀납적 오류의 발생을 도메인 지식을 통해 설명가능 함을 보임으로 검증하고 아울러 이러한 설명을 통해 연역적으로 새로운 가설지식을 생성시켜 이를 가설검증방식으로 검증함으로써 귀납적 접근과 연역적 접근의 통합 데이터 마이닝 접근을 제시하였다는데 있다.
본 연구에서는 유아의 과학적 탐구기술 이해정도를 측정할 수 있는 검사도구를 개발하고자 하였다. 이를 위해 유아의 과학적 탐구기술에 대한 관련문헌과 검사도구를 분석하고 유아교육전문가 및 과학교육전문가들의 의견을 수렴하여 유아가 습득해야 할 과학적 탐구기술 이해의 5개 범주를 선정하였다. 이를 기초로 유아의 과학적 탐구기술 이해를 측정하는 문항을 개발하여 유아검사와 전문가 조사를 통해 문항구성의 적합도와 내용타당도를 검증하고 문항을 수정 보완하였다. 이를 통해 관찰하기 이해 3문항, 분류하기 이해 4문항, 예측하기 이해 4문항, 측정하기 이해 5문항, 토의하기 이해 3문항, 총 19문항이 개발되었다. 최종 개발된 19문항의 양호도를 검증한 결과, 문항난이도, 문항변별도, 문항 내적합치도는 적절한 수준이었으며 공인타당도와 검사-재검사 신뢰도도 유의미하게 나타났다. 개발된 검사도구를 만3, 4, 5세 유아 300명에게 적용한 결과, 과학적 탐구기술에 대한 이해 정도가 만5세, 4세, 3세 순으로 유의미하게 높았으며 남녀 유아 간에는 유의미한 차이가 없었다. 결론적으로 본 연구에서 개발한 유아의 과학적 탐구기술 이해 검사는 문항양호도, 신뢰도와 타당도가 확보된 도구임이 검증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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