• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.127-133
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• 2019

오늘날 데이터 처리에 있어 가장 보편적인 언어가 SQL이다. 이를 위해 SQL 교육이 대학에서 진행되고 있다. 따라서 이번 연구에서는 SQL교육의 학습효과를 극대화하기 위한 SQL의 퀴즈 자동 채점 시스템을 제안한다. 본 시스템은 SQL 퀴즈의 자동 채점을 위해 데이터베이스관리시스템을 활용한 알고리즘을 이용하였으며, 만족할 만한 결과를 도출하였다. 본 시스템을 위해 학사관리, 인사관리 데이터베이스에 대해 학사관리의 문제로 문제 은행을 구축하고, 사용자에게 매번 다른 문제를 제공할 수 있도록 하였다. 채점은 테이블에 변화가 없는 검색과 테이블이 변화하는 수정, 삽입, 삭제로 나누어 처리하였다. 검색의 경우 정답과 응답을 실행한 후 실행 결과를 비교하여 처리하였으며, 수정, 삽입, 삭제는 정답과 오답을 실행한 후 테이블을 검색하여 비교함으로써 정답을 확인하도록 하였다. 수정, 삽입, 삭제는 테이블이 변화하였으므로 트랜젝션(transaction) 제어어인 ROLLBACK 명령어를 이용하여 데이터를 원래대로 복원하였다. 본 시스템을 구현하고, 우리대학 컴퓨터정보과 2학년 88명을 대상으로 772회 시행하였다. 시행결과 1회 10문항으로 구성된 시험에 대한 평균 채점 소요시간은 0.052초로 매우 효과적인 것으로 나타났으며, 채점관의 경우 동시에 여러개의 응답을 동시에 처리할 수 없음을 고려한다면 본 시스템의 성능이 월등함을 확인하였다. 향후 정답율을 기초로 문제 난이도를 고려한 문제 시스템으로 발전시키고자 한다.

• 지식경영연구
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• 제22권3호
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• pp.253-271
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• 2021

코로나 19의 확산으로 O2O 주문·배달 앱의 활용이 보편화되고 있다. 원하는 거래 방식과 채널을 선택할 수 있었던 과거와 달리, 소비자의 선택의 폭이 점점 좁아지고 있는 뉴노멀 시대에는 주문·배달 앱의 편의성에 가려져 왔던 그림자 노동에 대한 고찰이 시급하다. 이를 위해 본 연구에서는 O2O 주문·배달 앱의 사용자가 인지하는 서비스품질 요인과 그로 인한 그림자노동 속성을 파악하고, 상대적인 중요도와 만족도에 따른 우선순위를 파악하고자 한다. 먼저 O2O 주문·배달 앱에 대한 사용자 리뷰를 수집 후, 텍스트 분석 방법인 토픽 모델링을 활용하여 키워드에 따른 주제어를 도출하였다. 11개의 주제어를 기존의 주문·배달 앱 서비스품질에 대한 선행연구 및 그림자노동 관련 선행연구의 개념과 연결하여 연구변수를 선정하였다. 유용성, 용이성, 안정성, 디자인 품질 및 개인화, 반응성, 업데이트, 실재감의 8개 변수가 선정되었고, 이에 대한 32개의 측정항목에 대해, 주문·배달 앱 이용자를 대상으로 수정된 IPA 분석을 실시하여, 지속유지, 중점개선, 점진개선, 과잉 영역의 항목들을 파악하고 이에 따른 시사점을 제시하였다.