기존의 협력적 필터링 기술을 이용한 사용자 선호도 예측 방법에서는 아이템에 대한 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법(Nearest-Neighborhood Method)을 사용하고, 피어슨 상관 계수에 의해 사용자의 유사도를 구하므로 아이템에 대한 내용을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 문제를 해결하지 못하였다. 본 논문에서는 기존의 사용자 선호도 예측 방법의 문제점을 보완하기 위하여 연관 사용자 군집과 베이지안 분류를 이음한 사용자 선호도 예측 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 협력적 필터링 시스템에서의 희박성(Sparsity)문제를 해결하기 위하여 ARHP 알고리즘을 사용하여 사용자를 장르별로 군집하며 새로운 사용자는 Naive Bayes 분류자에 의해 이들 장르 중 하나로 분류된다. 또한, 분류된 장르 내에 속한 사용자들과 새로운 사용자의 유사도출 구하기 위해 Naive Bayes 학습을 통해 사용자가 평가한 아이템에 추정치를 달리 부여한다. 추정치가 부여된 선호도를 기존의 피어슨 상관 관계에 적용할 경우 결측치(Missing Value)로 인한 예측의 오류를 적게 하여 예측의 정확도를 높일 수 있다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 기존의 협력적 필터링 기술과 비교 평가하였다.
본 연구는 메타인지 교수학습프로그램이 간호대학생의 셀프리더십, 협력적 성향 및 문제해결능력에 미치는 효과를 알아보고자 시도하였다. 연구방법은 비동등성 대조군 전후설계의 유사 실험연구이며, 자료수집 기간은 2018년 3월 5일에서 5월 30일까지이다. 연구대상자는 D시 소재의 D대학 간호학과 2학년 재학생이며, 연구 참여를 희망하고 동의한 실험군 36명과 대조군 38명으로 총 74명이다. 메타인지 교수학습프로그램은 메타인지 하위전략을 활용하여 총 10회기로 구성되어 개별 및 소집단 학습법이 병행되어 진행되었다. 자료 분석 방법은 SPSS/WIN 21.0 program을 이용하여 기술통계, t-test, ${\chi}^2$ test와 paired t-test로 분석하였다. 연구결과는 메타인지 교수학습프로그램 적용 전후 두 집단 간 차이를 분석한 결과, 셀프리더십(t=4.79, p<.001)은 통계적으로 유의한 차이가 있었으며, 협력적 성향(t=5.07, p<.001)도 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 또한 문제해결능력(t=6.48, p<.001)도 통계적으로 유의미한 차이가 있었다. 따라서 본 연구에서 적용한 메타인지 교수학습프로그램은 간호대학생의 셀프리더십과 협력적 성향 및 문제해결능력을 향상시키는데 효과적임을 알 수 있었다. 본 연구결과를 토대로 간호대학생들의 셀프리더십과 협력적 성향을 증진하고 문제해결능력을 향상하기 위한 기초자료로 활용되기를 기대한다.
이 연구는 과학 읽기 자료를 이용한 협력적 문제해결 중심 과학 수업이 초등학교 학생들의 과학 읽기 능력에 미치는 영향을 알아보는 것을 목적으로 하였다. 연구 대상은 초등학교 5학년으로 실험집단은 과학 읽기 자료를 이용한 협력적 문제해결 중심 과학 수업을 실시하였고 비교집단은 교과서에 바탕을 둔 과학 수업을 실시하였으며 과학 읽기 능력 검사지, 모둠별 논의과정 녹음본과 수업 녹화본을 수집하여 분석하였다. 연구 결과, 과학 읽기 자료를 이용한 협력적 문제해결 중심 과학 수업은 초등학교 학생들의 과학 읽기 능력의 향상에 효과가 있었다. 과학 읽기 능력 검사 결과, 총점 및 3개 하위 요소 모두에서 실험집단은 비교집단보다 통계적으로 유의미하게 높게 나타났으며, 특히 높은 수준의 인지 과정에 속하는 '성찰 및 평가'와 '통합 및 해석'이 큰 비율로 증가하였다. 학생들은 이 수업에서 교사가 제시한 자료를 읽고 읽은 내용을 바탕으로 논의에 참여하며, 읽은 내용과 읽기 과정에 대한 반성을 하게 된다. 이러한 과정에서 학생들의 과학 읽기 능력이 향상된 것으로 보인다.
본 연구는 전문대학 공학계열 학생들의 수학 기초학습능력과 문제해결능력 신장을 위한 공학수학 수업모형의 설계원리를 도출하고 개발하는 데 목적이 있다. 본 연구를 위해서 첫째, D 대학 디지털전자과의 교수 학습환경 분석과 함께 산업체 및 졸업생을 대상으로 한 요구분석을 실시하였고, 둘째, 요구분석 결과와 관련 선행연구를 바탕으로 공학수학 수강생들의 기초수학학습능력과 문제해결능력 신장을 위한 수업모형의 기반 설계이론을 도출하였다. 연구 결과, 수업모형의 기반 설계이론으로는 (1) 수학 기본개념과 반복훈련을 통해서 수학 기초학습능력을 높이고, (2) 동료 학습자간 협력적 문제해결활동을 통해서 문제해결능력을 신장하고, (3) 학습자의 성찰을 촉진하고 학습자의 수업활동에 대한 교수자의 체계적인 점검과 즉각적인 피드백을 제공하고, (4) 최근 온라인과 모바일 환경에 익숙한 학습자들이 자기주도적으로 학습할 수 있는 환경을 제공하는 것이다.
전자상거래에서 사용되고 있는 추천시스템은 사용자들의 프로파일과 이들의 정보를 바탕으로 사용자가 선호할 만한 아이템을 추천한다. 추천시스템에서 널리 사용되고 있는 협력적 필터링 방식은 사용자들 사이의 선호도 평가치를 비교하여 유사 사용자를 선택하고, 아이템에 대한 유사 사용자의 선호도 평가치를 기반으로 하여 추천하고자 하는 아이템에 대한 사용자의 선호도를 예측하는 것이다. 하지만 사용자의 선호도가 적은 데이터로 인한 희소성 문제는 추천시스템의 성능을 저해하는 요인으로 작용하고 있다. 이러한 희소성의 문제는 선호도 평가 자료에 나타난 아이템들의 총수에 비하여 사용자가 선호한 아이템의 수가 아주 적기 때문에 발생하며, 새로운 사용자의 경우에는 아이템에 대한 선호도 평가치가 없어 유사 사용자를 선택할 수가 없어 나타나며 심한 경우에는 아이템을 전혀 추천할 수 없게 된다. 이리할 추천 시스템의 희소성문제를 해결차기 위한 방법은 희소성이 높은 데이터들에 대한 희소성을 감소시키는 것이다. 따라서 본 논문에서는 아이템에 대한 희소성을 조사하여 협력적 필터링에서 희소성 아이템이 MAE에 미치는 영향을 분석하였다. 그리고 희소성 문제를 완화하여 예측 정확도를 높이기 위한 방법으로 선호도가 적은 아이템에 대해 희소성을 최소화하는 연구와 이에 따라 희소성과 MAE의 값을 개선하는 방법을 제안한다.
협력적 추천은 데이터의 범위성, 초기 사용자, 희소성, 회색양의 문제를 안고 있다. 이를 해결하기 위해 기존 연구는 내용기반 추천이나 인구통계학적 추천을 협력적 추천과 통합하려는 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 추천 시스템의 성능 향상을 위해 이질적인 데이터의 통합에 효과적인 신경망을 사용하여 다양한 종류의 정보 융합을 제안한다 신경망을 사용한 추천 모델은 사용자들 또는 항목들 간의 선호관계를 학습할 수 있고, 이질적인 데이터의 통합이 용이한 신경망의 장점을 이용하면 항목들에 대한 내용과 사용자들의 인구통계학적인 정보, 그리고 그 외적인 관련정보를 쉽게 융합할 수 있다. 또한, 데이터 융합을 통하여 희소 데이터 문제와 초기 사용자 문제를 해결할 수 있다.
본 논문에서는 재난안전관련 근무자의 업무연속성 향상을 저해하는 부분들을 파악하고 해결의 방향성을 제시하고자 한다. 공공단체의 재난안전분야 인사제도의 특성을 살펴본 결과, 현행 순환보직 제도와 새롭고 다양한 유형의 재난위험에 대응할 전문화된 근무자의 부족이 재난안전업무에 미치는 영향을 확인하였다. 현재 문제점으로 지적되는 것은 기간이 짧은 순환 근무형태와 임기만료가 임박하여 전보 사실을 공지하는 문제, 그리고 비전문성 등이 나타났다. 이러한 문제를 해결하기 위해 부서 당 평균 재직 기간을 최소 5년 이상으로 연장하고, 정책의 지속성 및 업무 연속성을 위하여 2인 1업무제 도입을 고려할 필요가 있다. 그리고 충분한 시간을 두고 전보를 준비할 수 있도록 해야 할 것으로 보인다. 비전문성에 대한 해결 방향으로는 최근 재난의 예방과 대비를 중시하는 추세를 반영하여 공공기관과 민간부문 등 다양한 전문가들의 참여를 통한 해결방식이 필요하다. 미국, 독일, 일본 등에서 민간부문과의 협력적 재난안전관리가 성공적으로 이루어지고 있듯이 국내에서도 의사결정체계를 민간부문과의 협력적 거버넌스체계로 전환해야한다.
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.
협력적 컴퓨팅 기술이 발전되어감에 따라. 동시 사용자들의 상호 작용이 매우 중요시되어 가고 있다. 따라서, 최근의 CSCW 시스템은 충돌 해결 방식들을 요구하게 되었다. 그러나 현존하는 공동 저작 도구들이나 CSCW시스템들은 충돌 해결 기법에 제한을 갖고 있다. 일반적으로 공동 저작 도구는 특정 사용자의 관점을 기준으로 충돌을 해결하는 해결책을 제시하고 있다. 이러한 방식은 충돌 해결에 가장 빠른 해결책을 제시할 수 있으나, 다른 저작자의 관점은 충분히 반영되지 못한다는 문제가 존재한다. 이 논문에서는 협력적 충돌 해결 방식을 이용한 공동 저작 모델을 제안한다. 제안하는 방식은 저작자들이 자신의 관점을 충분히 반영시킬 수 있으며, 이러한 방식을 통하여 시스템에서는 사용자의 요구에 적합한 컨텐츠를 제공할 수 있다. 제안하는 모델은 XML 등의 구조적 문서의 형태로 표현되는 코스웨어 저작이나 EDI 시스템에 널리 활용될 수 있다.
2015 개정 교육과정에선 소프트웨어 교육이 강화되고, 정보문화소양, 컴퓨팅 사고력, 협력적 문제해결력을 교과 역량으로 제시하고 있다. 이에 본 연구에선 창의적 인제양성을 위한 효율적인 소프트웨어 교육을 위해, 하브루타를 접목한 알고리즘과 프로그래밍 수업모형을 제안하고자 한다. 여러 교과의 선행연구에서, 학습능력과 창의력 향상에 대한 하브루타 교육방식의 긍정적 효과를 입증하고 있다. 이에 질문, 토론 중심의 유대인의 교육방식인 하브루타를 소프트웨어 교육에 접목하여 협력적 문제해결을 통한 컴퓨팅 사고력의 신장을 기대해본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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