nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
최근 4차 산업으로의 산업 패러다임의 변화가 이미 시작되었으며, 이러한 4차 산업 시대에 무형 지식재산인 특허의 중요성은 날로 증대되고 있다. 특허의 기술가치평가는 전문가의 의견에 따라서 산정되기 때문에 많은 비용과 시간이 소모되므로 비전문가들의 주관적인 의견에 기인하여 특허의 질적 수준을 판단하게 된다. 따라서 특허의 질적 수준에 대한 객관적이고 합리적인 평가 체계 개발이 필요하다. 본 논문에서는 특허의 가치평가를 기술성, 권리성, 활용성으로 구분하고 베이지안 구조방정식을 사용하여 특허의 정량화되고 객관적인 평가 모델링에 대해 고려하였다. 특히, 한국발명진흥회에서 수집한 자료를 토대로, 직접적으로 측정되기 어려운 질적 성과들을 모형화하고 평가하는데 탁월한 구조방정식과 사전 정보를 활용함으로써 작은 표본 하에서도 안정적인 모형화가 가능한 베이지안 접근법을 함께 적용하여 특허 평가 모형을 개발하였다.

Recently, the industrial paradigm shift to the fourth industry has already begun, and the importance of patents as intangible intellectual property in the fourth industry era is increasing day by day. Since the technical valuation of a patent is calculated according to the opinion of experts, it is costly and time consuming, and hence, the quality of the patent is judged based on subjective opinions of non-experts. Therefore, it is necessary to develop an objective and rational evaluation system for the qualitative level of patents. In this paper, we classify the valuation of patents into technicality, rights, and usability, and consider the quantitative and objective evaluation modeling of patents using Bayesian structural equation model. In particular, based on the data collected by the Korea Invention Promotion Association, we apply the Bayesian approach, which is capable of stable modeling even under small samples by using prior information, and the structural equation model, which is excellent for modeling and evaluating qualitative performance that is difficult to measure directly, to develop a patent evaluation model.

(게재일: 2017.12.31)
최근 워너크라이라는 이름의 랜섬웨어가 전 세계적으로 큰 화두에 오르면서, 악성 소프트웨어로 인한 피해를 줄이기 위한 방법들이 재조명 되고 있다. 새로운 악성 소프트웨어가 발생했을 때 피해를 최소화하기 위해서는 해당 소프트웨어가 어떤 공격 유형을 가진 악성 소프트웨어인지 빠르게 분류할 필요가 있다. 본 연구 목적은 다양한 통계적 기법을 이용하여 악성 소프트웨어를 효과적으로 분류할 수 있는 모형을 구축하는 데 있다. 모형 적합 시 다항 로지스틱, 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅, 서포트 벡터 기계 등의 기법들을 이용하였으며, 본 연구를 통해 악성 소프트웨어를 분류하는 데에 있어 중요한 역할을 하는 변수들이 존재한다는 사실을 발견하였다.

Ransomware such as WannaCry is a global issue and methods to defend against malware attacks are important. We have to be able to classify the malware types efficiently in order to minimize the damage from malwares. This study makes models to classify malware properly with various statistical techniques. Several classification techniques such as logistic regression, random forest, gradient boosting, and support vector machine are used to construct models. This study also helps us understand key variables to classify the type of malicious software.

(게재일: 2017.12.31)
본 연구에서는 태양광 발전량 예측에 필요한 일사량을 예측하기 위해 다양한 기상변수를 활용한 다중회귀, ARIMA, ARIMAX 모형을 사용하여 각 모형의 예측 성능을 비교하고자 한다. 예측에 사용된 변수와 시계열 모형에 대해 소개하고, 실제 일사량 예측에 적용하여 일사량을 예측한 결과 운량, 기온, 습도, 대기권 밖 일사량을 활용한 ARIMAX 모형의 성능이 가장 우수하였다.

In this paper, we investigate the performances of time series models to forecast irradiance that consider weather variables such as temperature, humidity, cloud cover and Global Horizontal Irradiance. We first introduce the time series models and show that regression ARIMAX has the best performance with other models such as ARIMA and multiple regression models.

(게재일: 2017.12.31)
본 논문은 고빈도 시계열 자료 분석을 위한 최신 함수-변동성 functional ARCH : fARCH(1) 모형을 독자들에게 소개하고 국내 자료 적합을 예시하고 있다. fARCH(1) 모형을 KOSPI/현대차 1분 단위 고빈도 수익률 자료에 적합하여 기존의 ARCH 모형에서는 할 수 없었던 다이나믹한 일중(intraday) 변동성을 추정할 수 있음을 보여주고 있다.

High frequency time series are now prevalent in financial data. However, models need to be further developed to suit high frequency time series that account for intraday volatilities since traditional volatility models such as ARCH and GARCH are concerned only with daily volatilities. Due to et al. (2013), functional ARCH abbreviated as fARCH is proposed to analyze intraday volatilities based on high frequency time series. This article introduces fARCH to readers that illustrate intraday volatility configuration on the KOSPI and the Hyundai motor company based on the data with one minute high frequency.

(게재일: 2017.12.31)
독립성분분석은 혼합된 신호에서 원신호들을 분리하기 위해서 사용되는 다변량 분석방법으로서, 블라인드 음원 분리 중 가장 널리 사용되는 방법이다. 독립성분분석은 주성분분석이나 요인분석과 같이 선형변환을 사용하지만, 원신호들의 통계적 독립과 비정규성 가정을 필요로 한다는 점에서 다르다. 설명되는 분산의 누적비율이 클수록 더 중요한 성분을 의미하게 되는 주성분분석과 달리, 독립성분분석에서는 독립성분들의 중요순서를 결정하는데 적절한 유일한 기준이 정해지지 않는다. 군집분석이나 차원축소된 그래프 작성 등과 같은 후속 연구를 진행하기 위해서는 일부의 주요 독립성분을 사용하게 되므로, 성분의 순서를 정하는 것은 의미가 있다. 본 연구에서는 성분의 순서를 결정하기 위한 몇 가지 기준의 성능을 비교하였다. 첨도와 첨도의 절댓값, 음의 엔트로피, 콜모고로프-스미르노프 통계량, 계수제곱합을 이용한 방법이 고려되었다. 이들은 알려진 그룹을 분류하는 능력을 기준으로 평가되었다. 두 가지 형태의 자료를 이용한 분석결과를 제시하였다.

Independent component analysis is a multivariate approach to separate mixed signals into original signals. It is the most widely used method of blind source separation technique. ICA uses linear transformations such as principal component analysis and factor analysis, but differs in that ICA requires statistical independence and non-Gaussian assumptions of original signals. PCA have a natural ordering based on cumulative proportion of explained variance; howerver, ICA algorithms cannot identify the unique optimal ordering of the components. It is meaningful to set order because major components can be used for further analysis such as clustering and low-dimensional graphs. In this paper, we compare the performance of several criteria to determine the order of the components. Kurtosis, absolute value of kurtosis, negentropy, Kolmogorov-Smirnov statistic and sum of squared coefficients are considered. The criteria are evaluated by their ability to classify known groups. Two types of data are analyzed for illustration.

(게재일: 2017.12.31)
오디션, 육아, 버라이어티 등 다양한 예능 프로그램들의 수가 점점 증가하고 있다. 특히 종합편성채널이 개국한 이후에 예능 시장 경쟁이 심화되고 있다. 그에 따라 시청률과 회차에 대한 연구의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구의 목적은 예능 프로그램 시청률과 회차의 예측모형을 제시하고 주요요인을 살펴보는 데 있다. 모형 적합 시 선형회귀모형, 로지스틱 회귀모형, LASSO 회귀모형, 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅, 서포트 벡터 머신 등과 같은 다양한 분석 방법을 고려하였다. 예능 시청률 예측 모형에서는 첫 회가 방영되기 전과 방영된 후 두 가지 모형을 적합하였고, 회차 예측 모형에서는 예능 시청률 예측 모형의 예측치를 추가 변수로 생성하여 모형을 적합하였다. 그 결과 첫 회 방영 전 예능 시청률 예측에서는 방송사, 이전 시즌 시청률, 시작 연도, 기사 수가 큰 영향을 주는 것으로 나타났다. 첫 회 방영 후 예능 시청률 예측에서는 첫 회 시청률, 방송사, 예능 유형이 중요한 변수로 나타났으며, 두 모형 모두 랜덤 포레스트 모형에서 가장 좋은 결과를 보였다. 예능 회차 예측에서는 평균 시청률 예측치, 시작 연도, 예능유형, 방송국 등이 중요한 변수로 나타났다.

The number of TV entertainment shows is increasing. Competition among programs in the entertainment market is intensifying since cable channels air many entertainment TV shows. There is now a need for research on program ratings and the number of episodes. This study presents predictive models for entertainment TV show ratings and number of episodes. We use various data mining techniques such as linear regression, logistic regression, LASSO, random forests, gradient boosting, and support vector machine. The analysis results show that the average program ratings before the first broadcast is affected by broadcasting company, average ratings of the previous season, starting year and number of articles. The average program ratings after the first broadcast is influenced by the rating of the first broadcast, broadcasting company and program type. We also found that the predicted average ratings, starting year, type and broadcasting company are important variables in predicting of the number of episodes.

(게재일: 2017.12.31)
일원배치모형에서 세 개 이상의 처리 간에 차이 유무를 검정하여 귀무가설이 기각됐다면, 어떤 것이 통계적으로 유의한 결과인지 확인하기 위해서는 다중비교 방법이 필요하다. 대표적인 모수적 검정법으로는 Tukey (1953), 비모수적 검정법으로는 Kruskal-Wallis (1952)의 검정에 기초한 방법이 있다. 이 방법은 전체 자료에 대한 혼합표본에 순위를 부여한 후 세 개 이상의 각 처리별 평균 순위를 이용한 검정방법이다. 본 논문에서는 Chung과 Kim (2007)이 제안한 결합위치 검정법을 확장하여 일원배치모형에서 새로운 비모수적 다중비교 방법을 제안하였다. 또한 모의실험(Monte Carlo simulation)을 통해 기존의 검정방법들과 제안한 방법의 family wise error rate (FWE)와 검정력을 비교하였다.

Multiple comparisons are required to confirm whether or not something is significant if the null hypothesis to test whether the difference between more than three treatments is rejected in a one-way layout. There are both parametric multiple comparison method Tukey (1953) and Nonparametric multiple comparison method based on Kruskal-Wallis (1952).This procedure is applied to a mixed sample of all data and then an average ranking is used for each of three or more treatments. In this paper, a new nonparametric multiple comparison procedure based on joint placements for a one-way layout as extension of the joint placements described in Chung and Kim (2007) was proposed. Monte Carlo simulation is also adapted to compare the family wise error rate (FWE) and the power of the proposed method with previous methods.

(게재일: 2017.12.31)
시계열 자료의 주기를 파악하기 위해 스펙트럴 분석이 널리 이용되고 있다. 전력 스펙트럼이나 피리오도그램을 통해서 주파수를 추정하고 그로부터 순환 주기를 계산한다. 한편에서는 통계학의 한 축인 베이지안 기법을 활용한 주파수 추정법이 연구되어 사용되고 있다. 그런데 베이지안 주파수 추정량이 수학 공식을 통해 분석적으로 표현이 가능하지 않음으로 인해 신뢰구간 추정 같은 심도 깊은 통계학적 분석이 용이하지 않은 상화에서 컴퓨터를 이용한 수치해석적인 방법으로 신뢰구간을 추정하였다. 본 논문에서는 베이지안 주파수에 대한 보다 심도 있는 분석을 위해 모수를 재표본하는 Markov chain Monte Carlo (MCMC)을 이용한 추정과 데이터를 재표본하는 시계열 재표본을 통한 추정을 시도해 보았다. 예제로서 부동산 매매/전세 가격 지수 데이터을 사용하였고 매매와 전세 가격 지수간에 3.7개월 정도의 주기 차이가 존재하나 통계학적으로는 유의미한 차이라고 할 수 없음을 알았다.

Spectral analysis is used to determine the frequency of time series data. We first determine the frequency of the series through the power spectrum or the periodogram and then calculate the period of a cycle that may exist in a time series. Estimating the frequency using a Bayesian technique has been developed and proven to be useful; however, the Bayesian estimator for the frequency cannot be analytically solved through mathematical equations and may be handled numerically or computationally. In this paper, we make an inference on the Bayesian frequency through both resampling a parameter by Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods and resampling data by bootstrap methods for a time series. We take the Korean real estate price index as an example for Bayesian frequency estimation. We have found a difference in the periods between the sale price index and the long term rental price index, but the difference is not statistically significant.

(게재일: 2017.12.31)
전화를 이용한 19대 대선 선거예측조사에서 ARS 조사비율과 무선전화 조사비율을 달리함에 따라 조사결과가 어떻게 달라지는가를 보았다. 조사방법이 조사결과에 미치는 효과를 추정하는 인과연구를 시도하였으며, 이를 위해 변수들 사이의 인과관계를 가정하는 인과 그래프를 그린 다음 모형에 포함시켜야 할 변수와 포함시키면 안 되는 변수를 판단하였다. 조사를 실시한 조사기관은 중첩변수로서 모형에 포함시켜야 하는 변수이며 응답률은 모형에 포함시키면 안 되는 변수임을 설명하였다. ARS 조사비율의 효과는 자료 한계 때문에 추정할 수 없었으며, 무선전화 조사비율이 약 90%를 넘지 않으면 효과에 별 차이가 없으나 전체 조사를 무선전화로만 실시하면 문재인후보지지율이 높아진다.

We investigate and estimate the causal effect of the survey methods in telephone surveys for the 19th presidential election. For this causal study, we draw a causal graph that represents the causal relationship between variables. Then we decide which variables should be included in the model and which variables should not be. We explain why the research agency is a should-be variable and the response rate is a shouldnot-be variable. The effect of ARS can not be estimated due to data limitations. We have found that there is no significant difference in the effect of the proportion of cell phone survey if it is less than about 90 percent. But the support rate for Moon Jae-in gets higher if the survey is performed only by cell phones.

(게재일: 2017.12.31)
반복이 있는 랜덤화 블록 계획법(randomized block design with replications)에서의 대표적인 검정법은 Mack이 제안한 방법과 Mack과 Skillings이 제안한 방법이 있다. 이 방법은 각 블록의 처리에서 반복된 각 관측값 대신에 반복된 관측값들의 평균을 이용하여 순위를 매기기 때문에 정보의 손실이 발생할 가능성이 있다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 Chung과 Kim (2007)이 제안한 결합위치(joint placement) 방법에 점수함수(score function)를 적용한 선형위치통계량(linear placement statistics)을 이용한 검정방법을 제안하였다. 또한 Monte Carlo simulation study를 통해 기존의 방법들과 검정력을 비교하였다.

Typical Nonparametric methods for randomized block design with replications are two methods proposed by Mack (1981) and Mack and Skillings (1980). This method is likely to cause information loss because it uses the average of repeated observations instead of each repeated observation in the processing of each block. In order to compensate for this, we proposed a test method using linear placement statistics, which is a score function applied to the joint placement method proposed by Chung and Kim (2007). Monte Carlo simulation study is adapted to compare the power with previous methods.

(게재일: 2017.12.31)
베이지안개인화순위(Bayesian personalized ranking) 방법은 내재적 피드백 자료를 분석하는 최첨단 추천시스템 통계기법 중 하나이다. 하지만, 기존의 베이지안개인화순위 방법은 내재적 피드백 자료를 변환한 이진 자료만을 고려하기 때문에 정보의 손실이 있을 수 있다는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 내재적 피드백 자료의 수치적 크기에 기반한 확실함의 정도(level of confidence)를 고려하는 변형베이지안개인화순위 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존 방법처럼 상품간의 개인선호도에 관한 직관적인 확률모형 구조를 여전히 지니면서 내재적 피드백의 수치적 크기를 확실함의 정도로 반영할 수 있다는 점에서 유용하다. 또한 제안한 변형 베이지안개인화순위 방법을 수치적으로 구현하기 위해 확률그라디언트하강(stochastic gradient descent) 기법에 기반한 계산 알고리즘을 제시한다. 마지막으로, 스팀 비디오 게임 실제 데이터 분석을 통하여 기존방법에 비해 우수한 성능을 입증한다.

Bayesian personalized ranking (BPR) is a state-of-the-art recommendation system techniques for implicit feedback data. Unfortunately, there might be a loss of information because the BPR model considers only the binary transformation of implicit feedback that is non-binary data in most cases. We propose a modified BPR method using a level of confidence based on the size or strength of implicit feedback to overcome this limitation. The proposed method is useful because it still has a structure of interpretable models for underlying personalized ranking i.e., personal pairwise preferences as in the BPR and that it is capable to reflect a numerical size or the strength of implicit feedback. We propose a computation algorithm based on stochastic gradient descent for the numerical implementation of our proposal. Furthermore, we also show the usefulness of our proposed method compared to ordinary BPR via an analysis of steam video games data.

(게재일: 2017.12.31)
오늘날 관찰값의 개수에 비해 변수의 개수가 큰 희박한 데이터셋은 다양한 분야에서 쉽게 찾아볼 수 있고, 통계학에서 그러한 데이터셋에 대한 분석은 하나의 도전이 되어 왔다. 그러한 희박한 데이터에 대한 분류를 위해 판별분석모형들이 최근에 개발되었다. 그러한 판별분석모형들 중 하나의 접근법은 그룹들을 잘 구분해주는 차원들을 찾기를 시도하는데, 그러한 차원들은 데이터의 변수의 개수보다 훨씬 적다. 그러한 모형에서 차원의 수는 예측과 자료의 시각화를 위해 중요한 역할을 하고 일반적으로 K-묶음 교차타당성 방법에 의해 결정된다. 하지만, 희박한 데이터의 경우 K-묶음 교차타당성 방법 적용시 각 묶음에 대한 관찰값의 개수가 매우 적을 수 있기 때문에 교차타당성에 의한 차원 수 결정은 신뢰성이 떨어질 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 그러한 희박판별분석모형에 의해 찾아진 차원들에서 각 그룹들의 평균 간의 표준화된 거리에 근거한 측도를 사용하여 최적의 차원 수를 결정하는 방법을 제안하고, 제안된 방법은 모의실험을 통해 검증된다.

Datasets with small n and large p are often found in various fields and the analysis of the datasets is still a challenge in statistics. Discriminant analysis models for such datasets were recently developed in classification problems. One approach of those models tries to detect dimensions that distinguish between groups well and the number of the detected dimensions is typically smaller than p. In such models, the number of dimensions is important because the prediction and visualization of data and can be usually determined by the K-fold cross-validation (CV). However, in sparse data scenarios, the CV is not reliable for determining the optimal number of dimensions since there can be only a few observations for each fold. Thus, we propose a method to determine the number of dimensions using a measure based on the standardized distance between the mean values of each group in the reduced dimensions. The proposed method is verified through simulations.

(게재일: 2017.12.31)
이중나선형 RNA (dsRNA)를 이용한 유전자 발현 억제기술이 다양한 생명체에서 기능 유전체학을 연구하는 데 이용되고 있다. 이 기술의 원리는 전사후 단계에서 유전자 발현을 조절하는 RNA 간섭에 기인된다. dsRNA를 이용하여 특정 유전자의 발현 억제는 심각한 치사효과를 줄 수 있다. 이러한 분자기작을 해충 방제에 적용하여 특정 dsRNA를 이용한 새로운 살충제를 개발하고 있다. 본 종설은 dsRNA를 이용한 RNA간섭 원리를 설명하고 이를 이용한 해충 방제를 구현한 여러 예를 살펴본다. 그리고 해충방제를 실현시키기 위해 현재 이 기술이 담고 있는 한계를 고찰하고 이에 대한 대응 방안을 본 종설에서 제공하고자 한다.

Gene silencing using double-stranded RNA (dsRNA) has been widely used in functional genomics in biological organisms. Its principle stems from RNA interference (RNAi), a post-transcriptional control of gene expression. Suppression of specific gene expression using dsRNA may give significant lethal effect. Insect pest control exploits this molecular process to develop novel insecticides using specific dsRNAs. This review explains core principles of RNAi using dsRNA. Then it illustrates various examples to control insect pests using dsRNAs. It also discusses limitations to control insect pests using dsRNAs. Finally, it provides several breakthroughs to develop dsRNA insecticides.

(게재일: 2017.06.01)
북미지역에서 저장곡물해충으로 잘 알려진 거저리과의 북미쌀거저리[Cynaeus angustus (LeConte)]가 국내 여러 정미소에 발생하고 있음을 새롭게 보고하며, 이 미기록종에 대한 성충과 유충 사진 및 진단형질과 저장산물을 검역하는 과정에서 검출되는 거저리과 해충 17종에 대하여 도해 검색자료를 제공하였다.

The larger black flour beetle, Cynaeus angustus (LeConte) (Diaperinae: Tenebrionidae) is reported for the first time in Korea. C. angustus is economically important as an insect pest in stored products in the Nearctic region, and has been identified in several rice mills in Korea. Taxonomic diagnosis and photographs presenting the morphology of adults and larvae are provided, along with a pictorial identification key to 17 tenebrionid pests detected during quarantine in stored products in Korea.

(게재일: 2017.06.01)
외래생물인 아메리카동애등에는 뛰어난 유기물분해능으로 주목받아왔다. 이에 우리는 한국내 분포상과 유전적 다양성을 알아보기 위해 전국적으로 채집하여 미토콘드리아의 사이토크롬 C 산화효소 1 (CO1) 유전자를 이용해 집단유전학분석을 실시하였다. 그 결과 이 곤충은 한국에 성공적으로 정착한 것으로 보이며 10개의 미토콘드리아 유전자형이 있었고 개체군 간 분화가 뚜렷했다. 이 결과는 국내정착한 아메리카동애등에가 특정 유전자형의 모계만이 도입된 후 지역 간 분산이 제한적임을 나타내는 것으로, 이는 이들의 단거리 비행 경향에 기인한 것으로 추정된다.

The exotic black soldier fly, Hermetia illucens, has been paid much attention as an excellent organic matter decomposer. We conducted the nationwide survey and the population genetic study using a mitochondrial cytochrome C oxidase 1 gene to understand its genetic diversity and distribution pattern in Korea. The results show that it has successfully settled down in South Korea and there are only 10 haplotypes and the populations of the insect are highly differentiated. The results may indicate that their dispersal was restrained probably due to their short distance flying tendency since their introduction and settlement of only few maternal lineages with certain genotypes in Korea.

(게재일: 2017.12.29)
본 연구에서는 산림치유인자인 경관과 청각요소를 활용한 산림의 간접적 영향이 기분개선에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 실험은 신체건강한 대학생 30명( 세)을 대상으로, 2016년 10월 5일부터 11월 30일 까지 약 2달간 실시되었다. 산림과 도시공간의 경관과 소리를 이용하여 3가지 요소(이미지 요소, 소리 요소 그리고 이미지+소리 요소)를 만들었으며, 대상자들이 실내에서 이 3가지 요소들을 감상하였다. 그리고 3가지 요소들이 기분개선에 미치는 영향들을 SPSS 18.0프로그램을 이용하여 비교분석하였다. 기분개선을 측정하기 위한 심리검사로써 기분상태검사(POMS)와 의미분별법(SD)이 사용되었다. 그 결과 간접적인 산림의 자극은 긴장, 피로, 분노, 혼란, 우울감을 억제하고 활력감을 증진시키는 효과를 나타내었고 산림의 자극 간 비교에서는 차이를 보지 않았으나 도시의 자극에 비해 산림의 자극이 쾌적감과 자연감 그리고 진정감을 높이는 효과를 가지는 것으로 나타났다.

The purpose of this study was to investigate the indirect effects of forest using the forest healing factors such as landscape and hearing factors on mood improvement. The experiment was conducted for about 2 months from October 5, 2016 to November 30, 2016 targeting 30 healthy college students ( years old). After making 3 factors(image factor, sound factor and image+sound factor) using scenery and sound of both forest and urban space, participants undergone the test in a room. And the effects of these 3 factors on the mood improvement were compared and analyzed using SPSS 18.0 program. Profile of Mood State test (POMS) and Semantic Differential method (SD) were used to measure mood improvement as a psychological test. As a result, indirect forest stimulation showed effects of suppressing tension, fatigue, anger, confusion, depression, and enhancement of vitality. No significant difference was observed in the comparison between forest stimuli. However, Compared with the urban stimuli, the stimulation of the forests has the effect of enhancing pleasant, natural feeling and calmness.

(게재일: 2017.08.31)
SW교육이 활성화되어 많은 SW교육용 교구들과 교안들이 출시되고 있다. 본 연구에서는 기존 SW교구들이 가지는 특성들을 STEAM 교육 요소에 근거하여 필요 요소들을 분석한다. 이를 통해 피지컬 컴퓨팅을 활용한 SW교육용 교구가 가져야할 기능을 제시하고, SW 교육 현장에 있어서 STEAM형 SW교구 선정에 활용할 수 있도록 한다.


(게재일: 2017.08.09)
IT의 급속한 발달은 교육에 대한 인식과 체계를 변화시키고 있다. 각국은 불확실한 사회 변화에 대처하기 위해 정보교육을 강화하고 있는 것도 IT의 발전이 국가의 경쟁력으로 반영되기 때문이다. 본 연구는 미국의 고등정보 교육과정 표준인 CS2013에 근거하여, 층화표집과 무선추출로 선정된 한국의 7개 대학 정보교육과정 현황을 분석하였다. 분석 결과, 하나의 대학을 제외한 모든 대학은 소프트웨어 개발 기초(SDF)와 프로그래밍 언어(PL)과 관련된 과목개설 비중이 15%이상 29.2%이하로 높은 비중을 차지하였다. 플랫폼 기반 개발과 병렬 및 분산 컴퓨팅 지식영역을 세 곳의 대학만 포함하고 있었으며, 정보 보호와 보안영역은 네 곳의 대학만 포함하고 있었다. 본 연구는 국가수준의 고등정보 표준교육과정이 부재한 상황에서 교육과정 구성을 위한 단초 및 고등교육의 시사점을 제공하기 위한 목적이 있다.


(게재일: 2017.08.09)
오늘날의 교육은 단순히 지식을 많이 습득하는 것보다 문제를 인식하고 지식 및 정보를 통합하여 창의적으로 문제를 해결할 수 있는 역량 중심의 교육을 강화하고 있다. 이러한 역량을 배양하고 함양하기 위해 학생들의 발달 수준을 알아보고 분석하기 위해 국제 수준의 학업 성취도 평가 연구가 국제기구를 중심으로 활발히 이루어지고 있다. 학습자들의 역량을 효과적으로 평가하기 위해 최근에 컴퓨터 기반 평가가 도입되고 있다. 본 연구에서는 국제 수준의 학업 성취도 평가에서 컴퓨터 기반 평가가 이루어지는 현황을 파악하고 PISA와 ICILS의 공개 문항의 특징을 비교하여 시사점을 제시하였다.


(게재일: 2017.08.09)
2015 개정 교육과정에 따른 정보과 교사 역량 개선 연구의 필요성이 제기되었다. 본 연구에서는 정보과 관련 교사자격증 표시과목 제구조화 방안과 함께 개선된 재구조화 방안에 따른 현직교사의 교육 요구도를 산출하고 이를 바탕으로 구체적인 교원 연수 방안을 제안하였다. 또한 정보과 관련 표시과목 재구조화 방안에 따른 관련 법령 개정의 필요성을 제시하였다.


(게재일: 2017.08.09)
본 연구의 목적은 수해양 전공학생과 일반고 학생의 스마트교육미디어 활용 유형의 차이를 탐색해 보고자 하였다. 이를 위해 스마트교육미디어 중 많이 활용되는 사회연결망서비스(SNS)의 활용 유형 차이를 살펴보았다. 수해양 관련 전공을 하고 있는 고등학생과 일반고 학생 총 2,714명을 연구대상으로 설정하였다. 연구결과 SNS 활용에서 수해양 전공 및 일반고 학생들은 정보획득 공유, 재미, 시간때우기, 사람과의 교류 목적 등의 순으로 활용하고 있었다. 상위 다섯 가지 활용 유형 중 재미있어서, 시간때우기, 사람들과의 교류, 습관적으로 항목에서 집단 간 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다.


(게재일: 2017.08.09)
본 연구의 목적은 스마트 교육을 위한 수해양 전공학생과 일반고 학생의 스마트폰 활용 행태를 비교하고 그 차이를 살펴보았다. 이를 위해 일반고 학생과 수해양 관련 전공 계열의 학생 총 2,725명을 연구대상으로 선정하였다. 연구결과 스마트폰 활용 행태에서 수해양 전공 학생들은 음악듣기, 동영상 감상, 시간보기, SNS, 학습 이외 정보검색 등의 순으로 나타났다. 일반고 학생들은 음악듣기, 동영상감상, 학습 이외 정보검색, 시간보기, SNS 등의 순으로 나타났다. 스마트폰 활용 행태 차이의 상위 세 항목은 게임, 19세 이상사이트 이용, 웹툰에서 비교적 큰 평균차이가 나타났다.


(게재일: 2017.08.09)
기계학습은 인공지능(AI, Artificial Intelligence)의 일종으로 다른 인공지능 알고리즘이 정해진 규칙을 기반으로 주어진 임무(Task)를 해결하는 것과는 달리, 기계학습은 수집된 Data를 기반으로 최적의 솔루션을 학습한 후 미래의 값들을 예측하거나 해석하는 방법을 사용하고 있다. 더욱이 인터넷을 통한 연결성의 확대와 컴퓨터의 연산능력 발전으로 가능하게 된 Big-Data를 기반으로 하고 있어 이전의 인공지능 알고리즘에 비해 월등한 성능을 보여주고 있다. 그러나 기계학습 알고리즘이 Data를 학습할 때 학습 결과를 사람이 해석하기에 너무 복잡하여 사람이 그 내부 구조를 이해하는 것은 사실상 불가능하고, 이에 따라 학습된 기계학습 모델의 단점 또는 한계 등을 알지 못하는 문제가 있다. 본 연구에서는 이러한 블랙박스화된 기계학습 알고리즘의 특성을 이해하기 위해, 기계학습 알고리즘이 특정 입력에 대한 결과를 예측할 때 어떤 입력들로 부터 영향을 많이 받는지 그리고 어떤 입력으로부터 영향을 적게 받는지를 알아보는 방법을 소개하고 기존 연구의 단점을 개선하기 위한 방법을 제시한다.


(게재일: 2017.08.09)
2015 개정교육과정에서는 초등학교 실과교과에서 17시간의 정보 수업을 필수로 진행하도록 하고, 교수-학습방법으로 언플러그드를 권장하고 있다. 언플러그드를 활용하기 위해서는 교사의 정보교과 교수내용지식 수준이 높아야 할 것이다. 본 연구는 초등학교 교사들의 정보교과 교수내용지식에 대한 인식과 교수 가능성과의 관계를 밝히기 위한 목적으로 진행되었다. 목적 달성을 위해 초등교사 172명을 대상으로 설문을 진행하였다. 연구 결과, 첫째, 현직 초등학교 교사들은 정보교과 교수내용지식 수준이 낮은 것을 확인하였다. 둘째, 교수내용지식과 교수 가능성과의 상관이 높은 것을 확인하였다. 본 연구는 초등교사들의 정보교과 교수내용지식 수준을 높이기 위한 방안을 제시하였다는 것에 의의가 있다.

Software education of 17 hours is essential in the elementary school in the 2015 revised curriculum. Unplugged is recommended as a teaching-learning method. Teachers should have a high level of PCK about Informatics Subject in order to utilize Unplugged. The purpose of this study was to clarify the relationship between PCK and possibility of teaching about Informatics Subject of elementary school teachers. For this purpose, 172 elementary school teachers were surveyed. The results of this study are as follows. First, elementary school teachers confirmed that the PCK level of informatics subject is low. Second, it was confirmed that there is a high correlation between PCK and possible of teaching. This study is meaningful that it suggested a method to increase the level of PCK about informatics subject of elementary school teachers.

(게재일: 2017.01.30)