• 과학교육연구지
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• 제47권2호
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• pp.211-224
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• 2023

본 연구의 목적은 예시 자료를 활용하여 자동문항생성을 기반으로 생성된 평가도구의 신뢰도를 산출하는 방안을 제시하는 데 있다. 이를 위해 학생들마다 다른 문항에 응답하는 설계와 평가 점수에 다중 오차요인을 반영할 수 있는 다변량일반화가능도이론을 예시 자료에 적용하여 분석하였다. G-연구분석 결과, 대부분의 설계에서 잔차 효과 다음으로 고전검사이론의 진점수에 해당하는 학생 효과가 크게 나타났다. 또한 문항 내용 영역을 고정한 설계에서 학생들의 상대적 순위는 문항 유형이나 문항에 따라 변하지 않았으며, 문항 유형을 고정한 설계에서 내용 영역에 따라 난이도는 거의 변화가 없는 것으로 나타났다. D-연구 분석 결과, 원자료는 적정수준 이상의 신뢰도를 확보하였으며, 수와 연산, 기하, 확률 및 통계 영역의 문항 수를 줄이거나 문자와 식과 함수 영역의 가중치를 높게 반영함으로써 원자료보다 높은 신뢰도를 산출할 수 있는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 효율적인 측정 조건은 예시 평가 자료에 제한되지만 본 연구에서 활용한 방법은 자동문항생성 기반의 다양한 평가 상황에서 측정학적 특성을 바탕으로 신뢰도를 산출하고, 효율적인 측정 조건을 탐색하는 데 적용 가능하다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.221-241
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• 2018

지식사회에 들어서며 새로운 형태의 자본으로서 정보의 중요성이 강조되고 있다. 그리고 기하급수적으로 생산되는 디지털 정보의 효율적 관리를 위해 정보 분류의 중요성도 증가하고 있다. 본 연구에서는 기업의 기술사업화 의사결정에 도움이 될 수 있는 맞춤형 정보를 자동으로 분류하여 제공하기 위하여, 기업의 사업 성격을 나타내는 한국표준산업분류(이하 'KSIC')를 기준으로 정보를 분류하는 방법을 제안하였다. 정보 혹은 문서의 분류 방법은 대체로 기계학습을 기반으로 연구되어 왔으나 KSIC를 기준으로 분류된 충분한 학습데이터가 없어, 본 연구에서는 문서간 유사도를 계산하는 방식을 적용하였다. 구체적으로 KSIC 각 코드별 설명문을 수집하고 벡터 공간 모델을 이용하여 분류 대상 문서와의 유사도를 계산하여 가장 적합한 KSIC 코드를 제시하는 방법과 모델을 제시하였다. 그리고 IPC 데이터를 수집한 후 KSIC를 기준으로 분류하고, 이를 특허청에서 제공하는 KSIC-IPC 연계표와 비교함으로써 본 방법론을 검증하였다. 검증 결과 TF-IDF 계산식의 일종인 LT 방식을 적용하였을 때 가장 높은 일치도를 보였는데, IPC 설명문에 대해 1순위 매칭 KSIC의 일치도는 53%, 5순위까지의 누적 일치도는 76%를 보였다. 이를 통해 보다 정량적이고 객관적으로 중소기업이 필요로 할 기술, 산업, 시장정보에 대한 KSIC 분류 작업이 가능하다는 점을 확인할 수 있었다. 또한 이종 분류체계 간 연계표를 작성함에 있어서도 본 연구에서 제공하는 방법과 결과물이 전문가의 정성적 판단에 도움이 될 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국항만경제학회지
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• 제34권3호
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• pp.17-52
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• 2018

본 논문에서는 K-Means 군집모형과 계층적 군집모형, 혼합모형으로, 아시아 38개 컨테이너항만 들의 2006년부터 2015년까지의 자료와 선석길이, 수심, 총면적, 크레인 수를 투입물, 컨테이너화물처리량을 산출물로 하여 국내대표 컨테이너항만 들(부산, 인천, 광양항)이 클러스터링 해야만 하는 항만들을 적출해 내는 측정방법을 보여 주고 비교, 분석, 검증하였다. 실증분석의 주요한 결과는 다음과 같다. 첫째, 10년간의 자료를 이용한 분석에서 클러스터링 후의 효율성 증가폭이 큰 순서대로 살펴보면 평균연결법[average linkage(AL)]은 42.04% 상승, Mixed Ward는 35.01% 상승, 경험법칙[rule of thumb(RT)]&Elbow는 30.47% 상승, Ward는23.65% 상승, Mixed AL는 23.25% 상승의 순서였다. 둘째, RT와 Elbow모형에 의한 국내항만들의 클러스터링을 살펴보면 (1)부산항은 두바이, 홍콩, 광저우, 칭타오, 포트 클랑, 싱가포르, 림찬방 (2)인천항은 하이파, 포트슐탄 카부스, 담만, 크호르 파칸, 탄중프리옥, 탄중퍼락, 동경, 나고야, 오사카, 카라치, 오아심, 마닐라, 다바오, 콜롬보, 킬롱, 방콕, (3)광양항은 아카바, 크호르 파칸, 광정우, 닝보, 칭타오, 포트 클랑, 카오슝, 림찬방 항과 클러스터링 해야만 하는 것으로 나타났다. 셋째, 최적 군집 수를 살펴보면 AL(6개), Mixed Ward(5개), RT&ELBOW (4개), Ward(5개), Mixed AL(6개)가 최적 군집 수인 것으로 나타났다. 넷째, 전문가 그룹에 의해서 선호되는 항만들과 본 실증분석결과에 의해서 도출된 국내항만들의 클러스터링 되는 항만들과의 일치성 여부는 부산항은 80%, 인천항은 17%, 광양항은 50%수준에서 일치하는 것으로 검증되었다. 본 논문이 제안하고 있는 정책적인 측면의 의미는 첫째, 항만정책입안자, 항만운영관리자들이 본 연구에서 사용한 모형들을 항만의 클러스터링에 도입하여 벤치마킹항만들을 선정해야만 한다. 둘째, 실증분석의 결과로서 도출된, 국내항만들의 참조항만, 클러스터링항만들에 대하여, 그들 항만들의 항만개발, 운영방안 등에 대한 내용을 비교 분석하고 벤치마킹이 필요한 부분은 신속하게 도입하여 실시하는 것이 필요하다는 점이다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.69-88
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• 2022

최근 코로나19 팬데믹으로 인해 전 세계 경제와 외교 상황에 급격한 변화가 일어나고 있으며, 수출 의존도가 높은 한국은 이러한 변화에 큰 영향을 받고 있다. 본 연구에서는 기업의 수출전략 수립 및 의사결정 지원을 위해 차년도 수출액 예측 모델을 구축하고, 모델의 예측 결과를 바탕으로 수출 유망국가 추천 방식을 제안한다. 본 연구에서는 모델이 다양한 정보를 학습할 수 있도록 국가별, 품목별, 거시경제 변수 등 선행 연구에서 중요하게 사용된 변수를 다방면으로 수집하였다. 수집한 데이터를 분석한 결과, 국가와 품목에 따라서 수출액의 분포가 매우 비대칭적인 것을 확인할 수 있었다. 따라서, 모델의 예측 성능을 향상시키고 설명력을 확보하기 위해서 분리학습 방식을 사용하였다. 분리학습은 전체 데이터를 동질적인 하위 그룹으로 분리하고 개별 모델을 구축하는 방식으로, 본 연구에서는 수출액을 기준으로 5개 구간으로 데이터를 분리하였다. 모델 학습 과정에서 구간별 특성을 반영하여 구간1부터 구간4까지는 LightGBM을 사용하고, 구간5는 지수이동평균을 사용하였으며 이를 통해 모델의 예측 성능을 향상시킬 수 있었다. 모델의 설명력 확보를 위해서 추가로 구간별 모델의 SHAP-value를 계산하고 중요도가 높은 변수를 제시했다. 또한, 본 연구에서는 예측 모델을 기반으로 2단계 수출 유망국가 추천 방식을 제안했다. 효율적인 수출 전략 수립을 위해서 BCG 매트릭스와 국가별 점수 산출 방식을 사용하였고, 품목별 유망 국가 순위와 수출 관련 주요 정보들을 제공하였다. 본 연구는 다양한 정보를 학습한 머신러닝 모델로 여러 국가와 품목에 대한 예측을 실시하고, 이 과정에서 분리학습 방식으로 예측 성능을 향상시켰다는 점에서 의의가 있다. 또한, 현재 무역 관련 서비스들이 과거 데이터에 기반한 정보를 제공하고 있음을 고려할 때, 본 연구에서 제안한 예측 모델과 유망국가 추천 방식은 기업들의 미래 수출 전략 수립 및 동향 파악에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.73-92
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• 2014

기존 협업 필터링 기법은 사용자들의 아이템에 대한 선호도를 기반으로 유사 아이템 집합 또는 유사 사용자 집합을 구성하고, 이를 이용해 예측된 사용자의 특정 아이템에 대한 선호도를 기반으로 추천을 수행한다. 이로 인해, 사용자 선호도 정보가 부족하게 되면, 유사 아이템 사용자 집합의 신뢰도가 낮아지고, 추천 서비스의 신뢰도 또한 따라서 낮아진다. 또한, 서비스의 규모가 커질수록, 유사 아이템, 사용자 집합의 생성에 걸리는 시간은 기하급수적으로 증가하고 추천서비스의 응답시간 또한 그에 따라 증가하게 된다. 위와 같은 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 적응형 군집화 기법을 제안하고 이를 적용한 협업 필터링 기법을 제안하고 있다. 이 기법은 크게 네 가지 방법으로 이루어진다. 첫째, 사용자와 아이템의 특성 벡터를 기반으로 사용자와 아이템 각각을 군집화 하여, 기존 협업 필터링 기법에서 유사 아이템, 사용자 집합을 생성하는데 소요되는 시간을 절약하며, 사용자 선호도 정보만을 이용한 부분 집합 생성보다 추천의 신뢰도를 높이고, 초기 평가 문제와 초기 이용자 문제를 일부 해소한다. 둘째, 미리 구성된 사용자와 아이템의 군집을 기반으로 군집간의 선호도를 이용해 추천을 수행한다. 사용자가 속한 군집의 선호도가 높은 순서대로 아이템 군집을 조회하여 사용자에게 제공할 아이템 목록을 구성하여, 추천 시스템의 부하 대부분을 모델 생성 단계에서 부담하고 실제 수행 시 부하를 최소화한다. 셋째, 누락된 사용자 선호도 정보를 사용자와 아이템 군집을 이용하여 예측함으로써 협업 필터링 추천 기법의 사용자 선호도 정보 희박성으로 인한 문제를 해소한다. 넷째, 사용자와 아이템의 특성 벡터를 사용자의 피드백에 따라 학습시켜 아이템과 사용자의 정성적 특성 정량화의 어려움을 해결한다. 본 연구의 검증은 기존에 제안되었던 하이브리드 필터링 기법들과의 성능 비교를 통해 이루어졌으며, 평가 방법으로는 평균 절대 오차와 응답 시간을 이용하였다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.127-141
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• 2017

인터넷과 모바일 관련 기술의 발전과 기기의 보급은 물리적 공간의 제약을 극복하게 하고, 다양한 상품과 서비스를 소비자에게 제공함으로써, 소비자에게 선택의 폭을 넓히는 기회를 제공하는 반면, 많은 시간과 노력을 기울이고도 소비자가 자신의 기호에 적합한 품목을 선택하기 힘들어지는 부작용을 낳았다. 이에 따라, 기업은 추천 시스템을 활용하여 소비자가 원하는 품목을 더 쉽게 찾는 수단을 제공하고 있다. 상품 간의 연관성을 통계적으로 분석하는 연관 규칙 마이닝 기법은 직관적인 형태의 척도를 규칙과 함께 제공함으로써, 이로부터 도출된 규칙에 포함된 품목 간의 관계를 이해하고, 이를 추천에 적용하기 쉽다는 강점을 갖는다. 그러나, 서로 다른 규칙의 척도가 일관되게 어느 한 쪽의 규칙이 더 우위에 있음을 알려주지 못한다면, 수많은 품목 중 추천에 적합한 품목을 적절히 선별해내기 힘든 상황이 발생한다. 본 연구에서는 추천 상품의 순위를 결정할 수 있도록 연관 규칙 마이닝 기법에 회귀분석모형을 보완적으로 적용하는 방안을 제시하고자 수행되었다. 연관 규칙 마이닝에서 보편적으로 사용되고 있는 지지도, 신뢰도, 향상도를 활용하여 모형을 구현함으로써, 직관적으로 이해하기 쉬울 뿐만 아니라, 실무에서도 활용하기 쉬운 방안을 제시하고자 하였다. 국내 최대규모의 온라인 쇼핑몰의 주문 데이터를 활용한 실험을 통해, 제안된 모형으로부터 얻어진 추천 점수를 기반으로 추천상품을 결정하고, 이를 추천에 적용함으로써 추천 적중률을 향상시킬 수 있음을 보였다. 특히, 최근 모바일 상거래가 빠르게 확산됨에 따라, 제한된 화면에 한정된 수의 추천 품목을 제시해야 하는 상황에서 적합한 추천 기법임을 확인할 수 있었다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제39권4호
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• pp.526-534
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• 2010

어린이 먹거리 안전관리를 위한 목적으로 경기지역 6개 도시 12개소의 어린이집을 대상으로 여름철과 겨울철에 각각 5일간 현지 출장하였으며, 실측량 기록법으로 단체급식에 제공되는 식품의 섭취량을 조사하였고 총 601건의 시료를 수거하여 식품 중 나트륨 섭취량을 조사 연구하였다. 조사결과 어린이집의 한 끼니 당 평균 나트륨 섭취량은 582.2 mg으로 세계보건기구와 세계농업기구(WHO/FAO)의 성인 섭취 권장량의 2,000 mg/1일의 29.1%를 차지하고 있었으며, 본 연구의 조사대상이 어린이임을 고려하면 매우 높은 양이다. 어린이집의 나트륨 섭취에 가장 영향을 미치는 식품군은 국 및 탕류로 어린이집 나트륨 섭취량의 35.7%를 차지하는 것으로 나타났다. 따라서 국에서 나트륨 섭취를 줄이는 방법이 어린이집에서 효율적인 나트륨 섭취 저감화가 될 것으로 사료된다. 여름철과 겨울철의 나트륨 섭취량은 각각 572.3 mg, 592.3 mg으로 나타나 겨울철의 나트륨 섭취량이 높은 것으로 나타났으나 유의적 차이는 없었으며, 지역 특성에 따른 나트륨 섭취량은 공단지역이 가장 높은 696.4 mg으로 나타났고, 가장 섭취량이 적은 지역은 아파트단지로서 514.3 mg이었다. 영양사의 배치에 따른 나트륨 섭취량은 영양사가 배치되지 않은 어린이집이 545.1 mg으로 영양사가 배치된 어린이집 619.4 mg보다 유의적으로 낮게 나타났으며 나트륨 섭취량(mg)/한 끼 섭취량(g) 비를 조사한 결과 유의적 차이는 식품의 나트륨 함량과 식품의 섭취량에 기인한 것으로 나타났다. 본 연구 조사결과 어린이집에서 나트륨 섭취량 저감화를 위해서는 어린이집 단체급식의 종사자에 대한 나트륨 교육 및 실질적인 나트륨 측정방법 교육 등을 제공하는 것이 필요하다고 사료된다. 본 연구 조사는 어린이 먹거리 안전관리 중 나트륨 저감화 정책의 중요한 기초자료로 활용될 수 있으며 향후 나트륨 저감화 사업을 위해서는 어린이집 단체급식 종사자에 대한 실질적인 교육이 필요할 것이라 사료된다.

• 한국철학논집
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• 제58호
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• pp.161-199
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• 2018

한국 서원의 교육 내용과 방식은 주자가 제시한 교육 내용 및 방식과 대부분 유사하지만, 학파에 따라 다소 다른 방식으로 운영되었다. 돈암서원의 초기 원장으로 재임한 이들은 모두 김장생의 문인이었던 김집 송준길 송시열 등이다. 돈암서원은 같은 노론계 서원이었던 화양서원 석실서원이 기호 지역의 중심 서원으로 성장하면서 서원의 위상과 강학 활동도 약화되었을 것이라고 추정된다. 돈암서원 설립 초기의 학규는 전하지 않는다. 돈암서원의 운영 방식은 돈암서원 운영 전반에 관하여 17세기 후반 원장으로 재임하던 송준길에게 문의한 윤증의 서신을 통해 짐작할 수 있다. 이 서신을 통해 볼 때, 돈암서원의 학규는 이이의 <은병정사학규>와 유사하였다고 추정된다. 18세기 이후 돈암서원의 역대 원장은 노론의 낙론계 학자들로서 권상하 계열보다 김창협 계열의 원장이 많았다. 돈암서원 원장은 화양서원, 석실서원의 원장이 겸임하거나 전후로 재임했을 가능성이 많다. 돈암서원에서 행한 강학 활동은 서원 설립 초기에는 김장생-송시열의 교학체계에 따라 소학${\rightarrow}$가례${\rightarrow}$심경${\rightarrow}$근사록 등 성리서를 우선하고 다음에 사서 오경을 가르쳤다. 점차 노론계 낙론 서원인 석실서원 출신의 학자들이 원장으로 부임하면서 소학${\rightarrow}$사서${\rightarrow}$오경을 먼저 가르치고 다음에 성리서를 가르치는 이이의 교학체계를 시행하였으리라 추정된다. 이러한 강학 순서는 김창협 계열의 학자들이 설립하고 운영했던 석실서원의 강학 내용과 순서이다. 돈암서원의 입학 자격은 신분은 중시하지 않았으며, 학문과 인품을 중시했다. 서원에서 과거 공부는 허용되지 않았다. 원생들은 서원에서 거재(居齋)하면서 강학에 참여하는 것이 원칙이었으나, 점차 서원의 재정이나 운영이 어려워지면서 자기 집에 거가(居家)하면서 삭망에 행하는 강회에 참여하는 형태로 변화되었다.

• 유기물자원화
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• 제29권4호
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• pp.67-76
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• 2021

바이오가스화는 유기성폐기물을 안정적으로 분해하여 처리하는 과정에서 발생하는 메탄(CH₄)가스를 이용해 환경친화적인 연료를 생산하는 기술이다. 바이오가스화는 수분함량이 높은 유기성폐기물의 에너지화에 가장 많이 활용되는 방법이며, 직매립(2005) 및 해양투기(2013) 등의 금지에 따른 유기성폐기물 처리에 유용한 공법이다. 최근 국내에서 발병한 아프리카돼지열병(ASF, African Swine Fever)으로 습식사료화 재활용이 금지되고, 건조 사료화 및 퇴비화 등의 생산제품 수요처가 부정적으로 인식되면서 음식물류폐기물의 처리에 어려움을 겪고 있다. 이에, 음식물류폐기물의 처리 및 자원화를 위해 바이오가스화가 더욱 주목받고 있다. 우리나라 에너지소비 규모는 268.41 10⁶toe에 이르며 세계 9위 수준이다. 하지만 공급에너지의 약 95.8 %를 해외수입에 의존하고 있는 에너지 빈곤 국가이다. 따라서 국내에서는 신·재생에너지 공급의무화제도(RPS, Renewable energy portfolio standard)를 도입하고 있다. 국내의 RPS 제도는 다른 신재생에너지와 비교하여 폐기물에너지의 신·재생에너지 공급인증서(REC, Renewable energy certificate)의 가중치를 낮게 설정하고 있다. 따라서 폐자원에너지의 활성화를 위한 추가적 인센티브 제도가 요구된다. 본 연구에서는 음식물류폐기물, 음폐수 및 다양한 유기성폐기물이 처리되는 혐기소화조의 운영방식을 알아보고, 일정 기간의 정밀모니터링을 통해 폐자원에너지 인센티브제도를 마련하는 기초자료로써 활용하고자 하였다. 유기성 폐기물로 바이오가스를 생산하여 발전과 중질가스로 활용하는 4개소를 대상시설로 선정하였고, 현장조사 및 시료채취를 실시하였다. 채취된 유기성폐기물의 유입물 시료와 처리공정에 따른 유출물 시료의 기초 성상분석을 수행하였다. 성상분석 결과, 소화조 유입물의 총 고형물은 평 균 12.11 %이며, 총 고형물 중 휘발성 고형물은 85.86 %로 확인되었다. BOD와 CODcr 제거율은 소화조의 유입·유출 대비 각각 60.8 %와 64.8 %로 나타났으며, 유입물의 휘발성지방산은 평균 55,716 mg/L로 나타났으며, 혐기소화 후 감소율이 평균 92.3 %로 대부분 분해되어 제거된 것을 확인할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.175-196
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• 2022

우리나라의 주력 산업 중 하나였던 정보통신 및 가전 산업은 점차 수출 비중이 낮아지는 등 수출 경쟁력이 약화되고 있다. 본 연구는 이런 정보통신 및 가전 산업의 수출 제고를 돕기 위해서 객관적으로 수출경쟁력을 분석하고 수출 유망국가를 제시하고자 했다. 본 연구는 수출경쟁력 평가를 위해서 네트워크 분석 중 구조적 특징, 중심성 그리고 구조적 공백 분석을 수행했다. 유망 수출 국가를 선정하기 위해서는 기존에 경제적 요인 외에도 이미 형성된 글로벌 무역 네트워크(ITN) 즉 글로벌 밸류체인(GVC)의 특성을 고려할 수 있는 새로운 변수를 제안했다. 국가간 무역 네트워크 분석에서 Exponential Random Graph Model(ERGM)을 통해 도출된 개별적인 링크에 대한 조건부 로짓값(log-odds)을 수출가능성을 나타낼 수 있는 대리변수로 가정했다. 이런 ERGM의 링크 연결 가능성까지 고려해 수출 유망국가를 추천하는 데는 모수적 접근 방법과 비모수적 접근 방법을 각각 활용했다. 모수적 방법에서는 ERGM에서 도출된 네트워크의 링크별 특성값을 기존의 경제적 요인에 추가 고려하여 우리나라 정보통신 및 가전 산업 수출액을 예측하는 회귀분석 모형을 개발했다. 또한 비모수적 접근 방법에서는 클러스터링 방법을 바탕으로 한 Abnormality detection 알고리즘을 활용했는데, 2개 Peer(동배)에서 벗어난 이상값을 찾는 방법으로 수출 유망국가를 제안했다. 연구 결과에 따르면, 해당 산업 수출 네트워크의 구조적 특징은 이전성이 높은 연결망이었으며, 중심성 분석결과에 따르면 우리나라는 수출에 규모에 비해서 영향력이 약한 것으로 나타났고, 구조적 공백 분석결과에서 수출 효율성이 약한 것으로 나타났다. 본 연구가 제안한 추천모델에 따르면 모수 분석에서는 이란, 아일랜드, 북마케도니아, 앙골라, 파키스탄이 유망 수출 국가로 나타났으며, 비모수 분석에서는 카타르, 룩셈부르크, 아일랜드, 북마케도니아, 파키스탄이 유망 국가로 분석되었으며, 분석방법에 따라 추천된 국가에서는 일부 차이가 나타났다. 본 연구결과는 GVC에서 우리나라 정보통신과 가전 산업의 수출경쟁력이 수출 규모에 비해서 높지 않음을 밝혔고, 따라서 수출이 더욱 감소될 수 있음을 보였다. 또한 본 연구는 이렇게 약화된 수출경쟁력을 높일 수 있는 방안으로 다른 국가들과의 GVC 네트워크까지 고려해 수출유망 국가를 찾는 방법을 제안했다는데 의의가 있다.