• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.698-700
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• 2003

본 논문에서는 협력적 여과방식에서 고객의 특정 상품에 대한 선호도 예측의 정확도를 향상하기 위해 상품의 선호도 값에 가중치를 반영하는 전처리 방법을 제안한다. 이를 위해 고객별 상품의 선호도 값에 정보검색 분야에서 사용되고 있는 벡터 공간 모델을 이용하여 가중치를 부여하며, 이를 통하여 특정 상품을 선호하는 고객과 전체 상품을 고루 선호하는 고객간의 차별화 값을 반영하여 보다 정확한 선호도를 예측할 수 있게 된다. 전처리 과정을 수행하지 않은 기존의 협력적 여과 방식과의 실험을 통한 비교 분석을 통하여 본 논문이 제안하는 전처리 과정의 타당성과 비교우위를 검증한다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권10호
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• pp.367-376
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• 2017

본 연구는 간호 대학생을 대상으로 팀 학습 환경에서 개인의 심리적 임파워먼트가 과제성취도에 미치는 영향과 협력적 자기조절의 매개효과를 확인하기 위한 연구이다. 연구 대상자는 G광역시 4년제 대학에 재학 중인 243명의 간호대학생이었으며, 2017년 5월 23일부터 5월 30일까지 자료를 수집하였다. 자료는 SPSS 21.0을 이용하여 기술통계, t-test, ANOVA, Pearson's Correlation, Multiple regression으로 분석하였다. 연구결과 심리적 임파워먼트는 협력적 자기조절과 과제성취도, 협력적 자기조절은 과제성취도와 양의 상관관계가 있었다. 과제성취도에 영향을 미치는 요인은 협력적 자기조절, 심리적 임파워먼트, 협력과 조정 향상, 학년으로 나타났으며, 설명력은 57.2%이었다. 심리적 임파워먼트와 과제성 취도간의 관계에서 협력적 자기조절의 매개효과를 검정한 결과 부분 매개효과가 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 과제성 취도를 높이기 위한 간호교육 프로그램을 개발하는데 필요한 기초자료를 제공하였으며, 추후 과제성취도와 관련된 다양한 변수를 포함한 반복연구가 필요하다 하겠다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.69-78
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• 2014

본 연구의 목적은 웹기반 협력학습에서 참여와 상호작용 가운데 협력적 자기효능감과 성취도를 예측하는 변인이 무엇인지를 확인하는 것이다. 본 연구에서 상호작용은 둘 이상의 행위자 간의 관계에서 발생하는 의사소통을 의미하는 것으로 참여와 구분된다. 이러한 구분에 따라 보다 타당한 측정을 위한 지표로 연결중심성 지표 중 하나인 외향중심성과 내향중심성을 사용하였다. 구체적으로, 참여, 외향중심성, 내향중심성 가운데 어떠한 변인이 협력적 자기효능감과 성취도를 예측하는지 분석하였다. 이를 위해 대학생을 대상으로 2주에 걸쳐 온라인 협력학습을 실시하고, 설문, 참여도, 사회연결망분석을 통한 상호작용 및 성취도 자료를 수집한 후 다중회귀분석을 실시하였다. 그 결과 상호작용의 내향중심성이 협력적 자기효능감을 예측하였으며, 상호작용의 외향중심성이 성취도를 예측하였다. 이는 동료로부터 많은 반응과 피드백을 받을수록 협력적 자기효능감이 높아지며, 타인의 글에 대하여 자신의 생각을 정리하는 과정을 거치는 경험이 성취도 수준과 관련이 있음을 시사한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권3_4호
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• pp.239-250
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• 2003

전자 상거래 분야에서 증가하고 있는 정보들 중에 사용자가 자신의 기호에 맞는 정보 만들 만을 선택하기 위해서 각 정보를 일일이 검토하기 어려운 일이다. 이를 보완하기 위해 정보 여과 기술이 사용되는데 최근 추천 시스템은 협력적 여과 시스템의 희박성과 초기 평가 문제를 해결하기 위해서 내용 기반 여과 시스템과 협력적 적과 시스템을 병합하늘 방법을 사용한다. 본 논문에서는 혼합형 추천시스템에서의 예측의 정확도를 향상시키기 위해서 조화 평균 가중치(CBCF_harmonic_mean)를 사용자 유사도 가중치를 구할 때 사용한다. 내용 기반의 성능을 고려하여 임계치 값을 45로 설정한 후, n/45의 Significance weight을 사용자 유사도 가중치에 적용한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 기존의 협력적 여과 시스템과 내용 기반 여과 시스템을 병합한 방법과 비교 평가하였다. 그 결과 기존의 협력적 여과 시스템의 문제점을 해결하여 예측의 정확도를 높이는데 효과적임을 확인하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제33권6호
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• pp.443-450
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• 2009

본 논문은 재정돈 계획의 최적화를 위해 협력적 공진화 알고리즘을 이용하는 방법을 제안한다. 재정돈이란 컨테이너 터미널에서 적하 작업시 발생하는 지연을 줄이기 위해 선박에 적하될 컨테이너의 위치를 변경하는 작업이다. 재정돈 계획 수립을 위해서는 적하 시 작업 효율이 최대가 되고 재정돈 시간이 최소가 되도록 컨테이너가 재정돈 후 배치될 장치형태와 재정돈 시 컨테이너를 옮길 순서를 결정해야한다. 협력적 공진화 알고리즘은 주어진 문제가 세부 문제들로 분할 가능할 때 분할된 세부 문제들을 동시에 탐색하여 문제를 효율적으로 해결하는 방법이다. 이에 본 논문에서는 재정돈 계획 문제를 장치형태 결정 문제와 이동 우선순위 결정 문제로 분할하고 협력적 공진화 알고리즘을 적용하여 재정돈 계획을 최적화하였다. 실험결과 문제를 분할한 협력적 공진화 알고리즘이 문제를 분할하지 않는 접근 방법에 비해 더욱 효과적으로 재정돈하는 계획을 수립함을 확인할 수 있었다.

• 융합정보논문지
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• 제11권1호
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• pp.167-174
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• 2021

본 연구의 목적은 컴퓨팅 사고력 수업이 대학생의 학습몰입과 협력적 자기효능감에 미치는 영향을 살펴보고 이를 통해 교양교육으로써 컴퓨팅 사고력 수업 효과를 탐색하는 데 있다. 본 연구를 위해 충남의 4년제 대학 1학년 학생 177명을 대상으로 학습몰입과 협력적 자기효능감 설문을 시행하였다. 수집된 자료는 Stata IC 14를 사용하여 ��2 test와 t-test 분석을 시행하였다. 본 연구를 통해 도출된 결과는 다음과 같다. 첫째, 컴퓨팅 사고력 수업을 수강한 학생의 학습몰입은 수강하지 않은 학생과 비교해 유의(t=3.837 p<.001)하게 높게 나타났다. 둘째, 컴퓨팅 사고력 수업을 수강한 학생의 협력적 자기효능감은 수강하지 않은 학생과 비교해 유의(t=2.277 p<.01)하게 높게 나타났다. 따라서 컴퓨팅 사고력 수업은 학습몰입과 협력적 자기효능감에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이와 같은 연구 결과를 바탕으로 컴퓨팅 사고력 수업의 중요성과 효과, 논의와 시사점을 제시하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.363-366
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• 2005

Pure P2P 환경에서는 축적된 자료를 사용하지 않고 실시간 정보를 사용하여 소수의 서비스 항목만으로도 협력적 필터링을 제공할 수 있어야 한다 그러나 지역에서 수집된 소수의 서비스 항목만으로 협력적 필터링을 할 경우 추천 서비스의 질이 떨어지게 되므로, 사용자의 컨텍스트 정보를 이용하여 추천 서비스의 질을 높일 수 있는 방법이 연구되어야 한다. 하지만 사용자 컨텍스트 정보는 다량의 정보가 순간에 인식될 수 있기 때문에 확장성 문제(Scalability Problem)가 발생하고, 영역과 아이템에 따라 차별화된 서비스를 지원하기에는 한계성을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 연구에서는 SOM을 이용하여 컨텍스트 정보를 서비스 영역별로 클러스터링(Clustering)하여, 사용자별로 분류함으로 확장성 문제를 해결하였다. 또한, 분류된 자료들 중 서비스 요구자와 비슷한 분류에 있는 사용자들의 컨텍스트 정보들을 정량화하여 협력적 필터링함으로 사용자에게 적합한 서비스를 지원할 수 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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• pp.336-339
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• 2006

추천시스템에서 가장 많이 사용하고 있는 협력적 필터링 방법을 모바일 기기 등에서 사용하려면 추천 정보와 사용자들의 평가 정보가 부족하여 추천의 질이 떨어지게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 실시간으로 얻어진 컨텍스트 정보를 정량화하여 협력적 필터링에 적용함으로써 보다 나은 추천 결과를 얻을 수 있었다. 그럼에도 불구하고 평가를 하기 위한 컨텍스트 정보가 충분하지 못한 경우 부정확한 결과를 가져올 수 있다. 또한 사용자 정보 평가 과정 중 정량화 단계의 분류 과정을 단순히 하게 되면 서비스 받는 사용자가 정확한 그룹에 분류되어 정확도가 결여되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 실시간으로 얻을 수 있는 컨텍스트 정보가 부족한 경우, 내용 기반 필터링에서 많이 사용하고 있는 사용자 프로파일 정보를 실시간 컨텍스트 정보와 결합한다. 그리고 정량화 단계를 개선하여 협력적 필터링함으로써 기존의 방법보다 향상된 결과를 얻을 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권2호
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• pp.144-154
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• 2001

협력적 여과 시스템은 사용자가 검색하고 읽었던 웹문서를 기반으로 사용자 군집을 생성하여 웹문서의 정확한 추천을 가능하게 한다. 이러한 목적으로 설계된 다양한 알고리즘이 있으나 속도가 느리거나 정확도가 낮다는 등의 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 협력적 여과 시스템을 위한 효과적인 사용자 군집 알고리즘인 CUG알고리즘은 사용자 군집을 생성하기 위해 Apriori 알고리즘, Native Bayes 알고리즘을 이용한다. Apriori 알고리즘은 연관 단어 지식 베이스를 구축하고, Native Bayes 알고리즘은 구축된 연관 단어 지식 베이스에 가중치를 추가하며, 사용자가 검색하여 읽은 웹문서를 클래스별로 분류한다. CUG 알고리즘은 분류된 웹문서를 기반으로 하여 사용자 군집을 만든다. 이러한 방법으로 설계된 CUG 알고리즘은 사용자들이 사용할 문서를 미리 검색하여 저장함에 의해 정보검색의 효율성을 향상시키는데 사용될 수 있다. 본 논문에서 설계한 CUG 알고리즘의 선능을 평가하기 위하여 기존의 K-means 방법과 Gibbs샘플링 방법에 의한 군집과 비교한다.

• 원자력산업
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• 제28권11호
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• pp.14-36
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• 2008

본고는 미 일 원자력 협력의 구체적 사례 연구를 통해 일본이 미국으로부터 원자력의 신뢰성, 투명성 확보를 위해 어떠한 노력을 해왔는가를 살펴봄으로서, 한 미 원자력 협력에의 반면교사를 도출하는 것을 목적으로 하고 있다. 특히 핵무기 비보유국으로서는 유일하게 대규모 상업적 재처리시설을 가동 중인 일본이 어떠한 과정과 방법을 통해 로카쇼무라 재처리시설의 가동을 이루어 냈는가를 고찰하였다. 아울러 1990년대 이후 미국의 핵비확산 정책에 어떻게 대응하여 왔으며, 일본의 국제적 원자력 투명성 제고를 위해 어떠한 노력을 하고 있는지를 대미 원자력협력을 통해 살펴본다. 한 미 원자력협정 개정을 준비해야 하는 우리의 입장에서 일본의 경험은 매우 귀중한 연구 자료가 된다. 물론 일본의 원자력이 기반하고 있는 상황과 조건이 우리의 그것과는 상이하다 하더라도, 일본의 대미 원자력 협력의 상세, 일본이 미 일 원자력 협력을 통해 이루어 낸 성과 등은 우리에게 소중한 반면교사가 될 것은 분명하다. 이러한 관점에서 본고는 일본의 경험이 우리에게 주는 시사점을 결론적으로 도출하고 있다.