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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
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초록
본 연구에서는 웹 환경에서의 학습 방법이 학생들의 정보검색 및 정보종합 능력에 어떠한 영향을 미치는가를 규명하고자 하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 과제 중심형 학습 집단이 기법 중심형 학습 집단보다 정보검색 능력 중 정보성취도 검사점수가 높게 나타났으며, 통계적으로 유의미한 차이를 보였다 (t=3.59, p〈.05). 둘째, 네이버 국내 웹 1차 검색 (재현율 t=1.81, 정확율 t=.61)에서 과제 중심형 학습 집단과 기법 중심형 학습 집단간에 재현율과 정확율 모두 유의미한 차이가 없었다 (p〉.05). 그러나 2차 검색 (재현율 t=2.93, 정확율 t=2.45)과 3차 검색 (재현율 t=3.48, 정확율 t=2.50)에서는 과제중심형 학습 집단이 기법 중심형 학습 집단보다 재현율과 정확율이 높게 나타났으며, 통계적으로 유의미한 차이를 보였다 (p〈.05). 셋째, 과제 중심형 학습 집단과 기법 중심형 학습 집단은 정보종합 능력의 검사 점수 차이가 통계적으로 유의미하지 않았다 (t=1.95, p〉.05). 위 실험 결과를 종합해 보면, 인터넷에서 정보를 검색하는 경우에 과제에 대한 분석과 그에 알맞는 정보검색 기법을 적용하는 것이 중요하다. 기법에 의존하기보다는 과제를 분석하고 그에 알맞는 검색을 수행해야 한다. 또 정보 이용 교육이 정보검색 수준에서 머무르는 것이 아니라, 정보검색과 정보종합에 관한 교육이 정보 문제 해결의 맥락에서 이루어져야 할 것이다.
Abstract
The purpose of this study is to investigate the effects of learning methods on students'''' information retrieval and information synthesis capability in web. This is an experimental study comparing the two different learning methods as task-based learning and technic-based learning. The findings of this study were as follows: 1. The task-based learning was more effective than the technic-based learning in information achievements as information retrieval capability (t= 3.59, p〈.05). 2. In the 1st retrieval (recall ratio t=1.81 precision ratio t=.61) of Naver Korean Web Retrieval, there was no significant difference (p〉.05). In the 2nd retrieval (recall ratio t=2.93 precision ratio t=2.45) and 3rd retrieval (recall ratio t=3.48 precision ratio t= 2.50), the task-based group was more effective than the technic-based group (p〈.05). 3. There was no significant difference in students'''' information synthesis capability between the task-based learning and technic-based learning (t= 1.95, p〉.05). The findings of this study suggest that the task-based learning approach is more effective to improve students'''' information literacy, and that professionals should consider better instructional principles for the improvement of instructional quality.
초록
본 연구는 대학생들이 학습에서 선호하는 정보활용매체를 평가하였다. 즉, 강의를 위한 효율적인 학습방법이 무엇인가를 분석한 것이다. 연구목적을 달성하기 위하여 정보매체와 관련된 이론적 검토와 관련 선행연구를 하였다. 다양한 정보매체를 이용하는 강의를 기준으로 학생들에게 가장 이해도가 높은 학습방법을 분석하였다. 자료수집은 부산시내의 대학생 82명을 대상으로 하였고, 수집된 자료분석을 위하여 명목척도와 등간척도를 이용하였다. 본 연구결과, 첫째, “PPT”를 학습방법을 선호하는 학생들이 IT 및 컴퓨터 활용능력수준에 대한 이해도가 높았다. 둘째, “PPT”학습방법을 “WRT”보다 더 선호하는 것으로 나타났다. 셋째, “PPT”집단이 “WRT”집단에 비해 보다 학습효과에서 효과적인 것으로 나타났다. 마지막으로 두집단 모두 전체평균값은 3.08과 2.95로 수업집중도에는 큰 차이는 보이지 않았다. 그러나 본 연구는 면담에 의한 자료수집이 갖는 한계를 안고 있다. 향후 각 매체에 의한 학습효율성 연구와 정보매체에 의한 다양한 집단간 비교연구가 필요할 것이다.
Abstract
This research evaluated Information Application Mechanism based on university student's preference. In other words, the research content is analyzing what is the most effective learning method for lectures. To obtain this research objective I've done some research in theoretical research and pervious research related to informational mechanism. I also analyzed the degree of understanding in learning-efficiency with students based on lectures using various information mechanisms. For the data gathering I've surveyed 82 students living in Busan, and used the survey sheets to gather data, I made the survey sheet with nominal and interval parts to make the analyzement of data easier. The research result is down below. First, It shows that the students with higher understanding in IT preferred lectures with “PPT”s. Second, The “PPT” preference group thought that the “PPT” teaching method is more effective than other methods. Third, The “WRT” preference group thought that the “WRT” teaching method is more effective than other methods. Forth, Both groups gave each method a 3.08 and 2.95 as a total mean value out on a 1-5 scale showing not much difference. However this research has a research limitation like other researches. In other words, there can be some distortion of information when using the interview method to gather data. The researches from now on will need to organize groups by information mechanisms and research the learning-efficiency with each mechanism.
초록
로치오 알고리즘에 기초한 통제어휘 자동색인 또는 텍스트 범주화에서 적용되어 온 여러 성능 요인들을 재검토하였고, 성능 향상을 위한 기본적인 방법을 찾아보았다. 또한, 동등한 조건에서 통제어휘 자동색인을 위한 로치오 알고리즘 기반 방법의 성능을 다른 학습기반 방법들의 성능과 비교하였다. 결과에 따르면, 통제어휘 자동색인을 위한 로치오 기반의 프로파일 방법은 구현의 용이성과 컴퓨터 처리시간 측면의 경제성이라는 기존의 장점을 그대로 유지하면서도, 다른 학습기반 방법들(SVM, VPT, NB)과 거의 동등하거나 더 나은 성능을 보여주었다. 특히, 색인전문가의 색인작업을 지원하는 반-자동 색인의 목적으로는 비교적 높은 수준의 재현율을 유지하면서 학습 데이터의 증가에 따라 정확률이 크게 향상되는 로치오 알고리즘을 이용한 방법을 우선적으로 고려할 수 있을 것이다.
Abstract
Several performance factors which have applied to the automatic indexing with controlled vocabulary and text categorization based on Rocchio algorithm were examined, and the simple method for performance improvement of them were tried. Also, results of the methods using Rocchio algorithm were compared with those of other learning based methods on the same conditions. As a result, keeping with the strong points which are implementational easiness and computational efficiency, the methods based Rocchio algorithms showed equivalent or better results than other learning based methods(SVM, VPT, NB). Especially, for the semi-automatic indexing(computer-aided indexing), the methods using Rocchio algorithm with a high recall level could be used preferentially.
초록
동일한 인명을 갖는 서로 다른 실세계 사람들이 존재하는 현실은 인터넷 세계에서 인명으로 표현된 개체의 신원을 식별해야 하는 문제를 발생시킨다. 상기의 문제가 학술정보 내의 저자명 개체로 제한된 경우를 저자식별이라 부른다. 저자식별은 식별 대상이 되는 저자명 개체 사이의 유사도 즉 저자유사도를 계산하는 단계와 이후 저자명 개체들을 군집화하는 단계로 이루어진다. 저자유사도는 공저자, 논문제목, 게재지정보 등의 저자식별자질들의 자질유사도로부터 계산되는데, 이를 위해 기존에 교사방법과 비교사방법들이 사용되었다. 저자식별된 학습샘플을 사용하는 교사방법은 비교사방법에 비해 다양한 저자식별자질들을 결합하는 최적의 저자유사도함수를 자동학습할 수 있다는 장점이 있다. 그러나, 기존 교사방법 연구에서는 SVM, MEM 등의 일부 기계학습기법만이 시도되었다. 이 논문은 다양한 기계학습기법들이 저자식별에 미치는 성능, 오류, 효율성을 비교하고, 공저자와 논문제목 자질에 대해 자질값 추출 및 자질 유사도 계산을 위한 여러 기법들의 비교분석을 제공한다.
Abstract
In bibliographic data, the use of personal names to indicate authors makes it difficult to specify a particular author since there are numerous authors whose personal names are the same. Resolving same-name author instances into different individuals is called author resolution, which consists of two steps: calculating author similarities and then clustering same-name author instances into different person groups. Author similarities are computed from similarities of author-related bibliographic features such as coauthors, titles of papers, publication information, using supervised or unsupervised methods. Supervised approaches employ machine learning techniques to automatically learn the author similarity function from author-resolved training samples. So far, however, a few machine learning methods have been investigated for author resolution. This paper provides a comparative evaluation of a variety of recent high-performing machine learning techniques on author disambiguation, and compares several methods of processing author disambiguation features such as coauthors and titles of papers.
초록
본 연구는 정보이용이 학습에 영향을 미치는 과정을 탐구하였다. 특히 정보이용 괴정 중에 활용된 학습자들의 인지기술 분석을 통한 그들의 의미 있는 학습 과정에 초점을 맞추어, 성공적인 정보이용이란 단순한 사실과 개념의 검색이라는 일반적 가정을 넘어서 학습자에게 개인적으로 의미 있는 학습이라 정의한다. 구성주의적 패라다임에 근본을 둔 질적 연구 방법론을 이용한 본 연구는 앤더슨과 크래스울(Anderson and Krathwohl, 2001)이 제시한 개정된 블룸의 택사노미라는 개념적 틀에 기초하여 실제정보이용 환경에서는 어떠한 인지기술이 활용되고 결과물에 반영되는지를 탐구하였다. "설득력 있는 화법(Persuasive Speech)"이라는 영어과 교과 중 하나의 과목의 우등반 학생 21명의 참여로 두 가지 방법론의 혼합적 활용이 - 개념도와 개별 인터뷰 - 제안되어 학습자들의 자연스런 정보 환경 속에서 시도되었다. 연구 결과는 학생들이 정보이용 과정 중에 네 가지 패턴의 변환을 거치면서 개정된 블룸의 택사노미에 제시된 모든 단계의 학습에 필요한 인지기술의 활용이 발견이 되었고 특히 풍부한 정보 환경에서는 고급 학습단계의 인지기술의 활용이 중요하다는 것이 밝혀졌다.
Abstract
The purpose of this study is to investigate how information use contributes to learning. Conducted as part of a larger study. this study focuses on learning by analyzing students' use of cognitive skills during the process of using information. Within the broad methodological framework of qualitative research in constructivist paradigm (Guba and Lincoln. 1998), the study applied the revised Bloom's taxonomy (Anderson and Krathwohl, 2000) as a particular framework to understand the phenomenon. Participants included 21 high school juniors in an honors' class of persuasive speech. The study's combinational use of two techniques concept mapping and individual interview - in a naturalistic setting proved to be the unique methods for researching the reflection of information use in learning products. The results revealed that changes in students' understanding occured in four types - simple, analytic, organizational, and holistic changes. The analysis using the revised Bloom's taxonomy showed that a variety of cognitive skills were used during the whole process of information use and that the use of higher levels of cognitive skills is particularly crucial. [ 더 많은 내용 보기 ]
초록
본 연구에서는 웹, IPTV 등의 콘텐츠 유통망에서의 개인화 추천서비스를 위하여 이용자의 콘텐츠 이용행위와 콘텐츠의 위치정보를 활용한 추천방법을 제안하고 있다. 추천방법의 성능향상을 위하여 이용자 및 콘텐츠 프로파일 생성방법과 함께, 이용자의 콘텐츠 이용행위를 암묵적 이용자 피드백으로서 학습과정에 적용하여 이용자 선호도를 분석하였다. 학습과정에서의 이용자 선호도 분석을 위하여 협업여과추천방법 및 내용기반추천방법을 적용하였다. 또한 보다 정확한 추천을 위한 최종 콘텐츠 추천을 위하여 웹사이트 상의 콘텐츠에 대한 위치정보를 활용한 추천방법을 제안하고 있다. 이를 통하여 보다 효율적이고 정확한 추천 서비스의 제공이 가능할 수 있다.
Abstract
In this paper, we propose user contents using behavior and location information on contents on various channels, such as web, IPTV, for contents distribution. With methods to build user and contents profiles, contents using behavior as an implicit user feedback was applied into machine learning procedure for updating user profiles and contents preference. In machine learning procedure, contents-based and collaborative filtering methods were used to analyze user's contents preference. This study proposes contents location information on web sites for final recommendation contents as well. Finally, we refer to a generalized recommender system for personalization. With those methods, more effective and accurate recommendation service can be possible.
초록
텍스트 범주화에 있어서 일반적인 문제는 문헌을 표현하는 핵심적인 용어라도 학습문헌 집합에 나타나지 않으면 이 용어는 분류자질로 선정되지 않는다는 것과 형태가 다른 동의어들은 서로 다른 자질로 사용된다는 점이다. 이 연구에서는 위키피디아를 활용하여 문헌에 나타나는 동의어들을 하나의 분류자질로 변환하고, 학습문헌 집합에 출현하지 않은 입력문헌의 용어를 가장 유사한 학습문헌의 용어로 대체함으로써 범주화 성능을 향상시키고자 하였다. 분류자질 선정 실험에서는 (1) 비학습용어 추출 시 범주 정보의 사용여부, (2) 용어의 유사도 측정 방법(위키피디아 문서의 제목과 본문, 카테고리 정보, 링크 정보), (3) 유사도 척도(단순 공기빈도, 정규화된 공기빈도) 등 세 가지 조건을 결합하여 실험을 수행하였다. 비학습용어를 유사도 임계치 이상의 최고 유사도를 갖는 학습용어로 대체하여 kNN 분류기로 분류할 경우 모든 조건 결합에서 범주화 성능이 0.35%~1.85% 향상되었다. 실험 결과 범주화 성능이 크게 향상되지는 못하였지만 위키피디아를 활용하여 분류자질을 선정하는 방법이 효과적인 것으로 확인되었다.
Abstract
In text categorization, core terms of an input document are hardly selected as classification features if they do not occur in a training document set. Besides, synonymous terms with the same concept are usually treated as different features. This study aims to improve text categorization performance by integrating synonyms into a single feature and by replacing input terms not in the training document set with the most similar term occurring in training documents using Wikipedia. For the selection of classification features, experiments were performed in various settings composed of three different conditions: the use of category information of non-training terms, the part of Wikipedia used for measuring term-term similarity, and the type of similarity measures. The categorization performance of a kNN classifier was improved by 0.35~1.85% in F1 value in all the experimental settings when non-learning terms were replaced by the learning term with the highest similarity above the threshold value. Although the improvement ratio is not as high as expected, several semantic as well as structural devices of Wikipedia could be used for selecting more effective classification features.
초록
이 연구의 목적은 사건을 연구대상으로 하는 사건트래킹 기법이 과연 최신 사건 정보를 검색함에 있어 기존의 정보필터링 기법보다 성능이 우수한가를 살펴보는 데 있다. 따라서 이 연구에서는 특정 사건에 관한 최신 기사를 보다 효과적으로 검색하여 제공하는 기법을 찾아내기 위하여 kNN(k-Nearest Neighbors) 분류기를 응용한 사건트래킹 기법과 질의기반 정보필터링 기법을 사용하여 사건검색 실험을 수행한 후 두 기법의 검색 성능을 비교하였다. 사건트래킹 실험은 초기의 고정 학습문서 집합을 사용한 사건트래킹과 트래킹 과정에서 변화하는 동적 학습문서 집합을 사용한 사건트래킹의 두 가지 방법으로 수행되었다. 정보필터링 실험도 초기질의를 사용한 정보필터링과 필터링 과정에서 계속 수정되는 질의를 사용한 정보필터링의 두 가지 방법으로 수행되었다. 실험 결과 사건트래킹 기법에서는 고정 학습문서 집합을 사용한 경우가 동적 학습문서 집합을 사용한 경우보다 더 우수한 성능을 보였으며, 정보필터링 기법에서는 초기질의를 사용한 경우가 수정질의를 사용한 경우보다 더 좋은 성능을 보였다. 또한 고정 학습문서 집합을 사용한 사건트래킹과 초기질의를 사용한 정보필터링을 비교한 결과 정보필터링 기법이 사건트래킹 기법에 비해 더 좋은 사건검색 성능을 보이는 것으로 나타났다.
Abstract
The purpose of this study is to ascertain whether event tracking is more effective in event retrieval than information filtering. This study examined the two techniques for event retrieval to suggest the more effective one. The event-retrieval performances of the event tracking technique based on a kNN classifier and the query-based information filtering technique were compared. Two event tracking experiments, one with the static training set and the other with the dynamic training set, were carried out. Two information filtering experiments, one with initial queries and the other with refined queries, were also carried out to evaluate the event-retrieval effectiveness. We found that the event tracking technique with the static training set performed better than one with the dynamic training set. It was also found that the information filtering technique using intial queries performed better than one using the refined queries. In conclusion, the comparison of the best cases of event tracking and information filtering revealed that the information filtering technique outperformed the event tracking technique in event retrieval.
초록
외국어 교육 분야에서 학습자는 교육의 한 축을 이루는 중요한 부분이지만 한국어교육의 경우 교육 내용, 교수 방법, 교재 등에 비해 학습자 연구는 미진한 면이 있었다. 이에 학습자 연구, 그중에서도 학습전략 연구가 어떻게 이루어져 왔는지를 분석하고 더 나은 교육을 위해 연구가 필요한 부분을 도출해 보는 것은 의미가 있다. 본 연구에서는 한국어교육 분야에서 학습전략 연구의 현황을 분석하기 위해 학술지와 학위논문의 제목에 대해 동시출현단어 분석을 진행하였다. 연구 결과, 한국어 학습자의 학습전략 관련 가장 많은 연구가 이루어진 분야는 ‘읽기’이고, 대상은 ‘중국인 유학생’과 ‘결혼이민자’였다. 또한, 연구 주제에 대한 서브그룹 분석 결과를 보면 주요 서브그룹이 네 개가 나타나는데 ‘학문 목적 읽기’ 관련 그룹, ‘요청, 거절, 대화 등 화행’ 관련 그룹, ‘쓰기’ 관련 그룹, ‘어휘, 듣기’ 관련 그룹이다. 이를 통해 한국어 학습자의 학습전략과 관련해 연구자들의 주요 관심 분야가 ‘읽기, 화행’ 등임을 알 수 있으며, 연구 대상과 연구 분야가 부분적으로 편중되어 있는 상황이므로 다양한 분야와 대상으로 연구를 확대할 필요가 있음을 알 수 있다.
Abstract
In the foreign language education, learners are an important part of education, however in the Korean language education, the study of learners was insufficient compared to the contents of education, teaching methods and textbooks. Therefore, it is meaningful to analyze how learner research, especially learning strategy research, has been conducted and derive areas that need research for better education. In this study, co-word analysis was conducted on the titles of academic journals and dissertations in order to analyze the learning strategy research in Korean language education. I found it is about “reading” that the most studies related to Korean language learners’ learning strategies were conducted and those studies’ subjects mostly were ‘Chinese international students’ and ‘marriage-immigrants’. In addition, the results of the subgroup analysis on the research topic show four major subgroups: a group related to ‘reading for academic purposes’, a group related to ‘request, rejection, conversation, etc.’, a group related to ‘writing’, and a group related to ‘vocabulary, listening’. This shows that the researchers’ major interests in studying Korean learner’s strategies are “reading” and “speaking” and their studies have been concentrated in the specific areas. Therefore, it is necessary for researchers to study various functions and subjects in Korean language learner’s learning strategies.
초록
국내 학술회의 논문으로 구성된 문헌집합을 대상으로 기계학습에 기초한 자동분류의 성능에 영향을 미치는 요소들을 검토하였다. 특히 구현이 쉽고 컴퓨터 처리 속도가 빠른 로치오 알고리즘을 사용하여 『한국정보관리학회 학술대회 논문집』의 논문에 주제 범주를 자동 할당하는 분류 성능 측면에서 분류기 생성 방법, 학습집합 규모, 가중치부여 기법, 범주 할당 방법 등 주요 요소들의 특성을 다각적인 실험을 통해 살펴보았다. 결과적으로 분류 환경 및 문헌집합의 특성에 따라 파라미터(β, λ)와 학습집합의 크기(5년 이상)를 적절하게 적용하는 것이 효과적이며, 동등한 성능 수준이라면 보다 단순한 단일 가중치부여 기법을 사용하여 분류의 효율성을 높일 수 있음을 발견하였다. 또한 국내 학술회의 논문의 분류는 특정 논문에 하나 이상의 범주가 부여되는 복수-범주 분류(multi-label classification)가 실제 환경에 부합한다고 할 수 있으므로, 이러한 환경을 고려하여 주요 성능 요소들의 특성에 기초한 최적의 분류 모델을 개발할 필요가 있다.
Abstract
This study examined the factors affecting the performance of automatic classification for the domestic conference papers based on machine learning techniques. In particular, In view of the classification performance that assigning automatically the class labels to the papers in Proceedings of the Conference of Korean Society for Information Management using Rocchio algorithm, I investigated the characteristics of the key factors (classifier formation methods, training set size, weighting schemes, label assigning methods) through the diversified experiments. Consequently, It is more effective that apply proper parameters (β, λ) and training set size (more than 5 years) according to the classification environments and properties of the document set. and If the performance is equivalent, I discovered that the use of the more simple methods (single weighting schemes) is very efficient. Also, because the classification of domestic papers is corresponding with multi-label classification which assigning more than one label to an article, it is necessary to develop the optimum classification model based on the characteristics of the key factors in consideration of this environment.