Adaptation Model Construction Technique Based on Partial Behaviour Model Fusion

보안공학연구지원센터(IJHIT) 보안공학연구지원센터 2015 International Journal of Hybrid Information Techno Vol.8 No.3

Nowadays, traditional model construction techniques are often used in the self-adaptive software development environment. However, due to its adaptation problems, such as low reusability and high complexity, it is difficult to meet the incremental requirements of users. In order to achieve the combination of models and the results verified, this paper regards improving the reusability of adaptation models as a starting point, introducing the formal method of partial behaviour model to the description of adaptation behaviour. With the help of three-valued logic model description language KMTS, we research the consistent judgment algorithm of related models, and propose a fusion method of consistent models for supporting online fusion of adaptation models. Finally we use a model instance and its application to analyze and verify the correctness and effectiveness of the fusion result.

국가수준 학업성취도 평가 결과 분석에 적합한 인지진단모형 탐색: Fusion 모형과 DINA 모형의 비교

김희경,박찬호 한국교육과정평가원 2013 교육과정평가연구 Vol.16 No.2

본 연구에서는 인지진단모형을 활용하여 국가수준 학업성취도 평가 결과를 분석하고, 학생들에게 프로파일 형태의 상세한 피드백을 줄 수 있는 방안을 마련하고자 자료 특성에 가장 적합한 모형을 탐색하였다. 선행연구를 통해 대규모 평가 분석에 자주 활용되는 것으로 파악된 인지진단모형인 Fusion Model과 DINA Model 중에서 학업성취도 평가 자료에 더 적합한 모형을 탐색하고자 하였다. 연구 결과, 약 60만명의 대단위 학생 자료를 포함하고 있는 학업성취도 평가 자료에 인지진단모형 분석을 위한 프로그램을 적용하여 개별 학생의 세부 인지요소 숙달 수준에 대한 프로파일 정보를 산출할 수 있는 가능성을 확인하였다. 또한, Fusion Model과 DINA Model을 비교한 결과 인지요소 숙달수준을 숙달/미숙달의 2단계가 아닌 상/중/하의 3단계로 분류하는 경우, DINA Model은 ‘상’이 0% 또는 ‘하’가 0%에 가깝게 나타나는 등 인지요소 숙달 수준이 편중되는 경향을 보였다. 따라서, 국가수준 학업성취도 평가 자료를 인지진단모형을 통해 2단계 이상의 숙달수준으로 분류하는 경우 Fusion Model이 더 적합한 것으로 나타났다. This study sought the way of providing assessment results as the type of elaborate profile by applying cognitive diagnostic model to NAEA(National Assessment of Educational Assessment). Because any cognitive diagnostic study applied to census data is unprecedented in Korea and abroad so far, it is aimed to find cognitive diagnostic model that is available for processing census data of a large-scale assessment whose size of data is more than 600,000 people. Prior studies identified that Fusion model and DINA model were often used for analyzing a large-scale assessment and there needs to search for more appropriate model for NAEA data among two models. As a result of comparing Fusion model and DINA model, if mastery probability of cognitive attribute is classified into three levels of high, middle and low, not two levels of mastery and non-mastery, DINA model showed that mastery probability of cognitive attribute tended to be unequally distributed such that ‘high’ or ‘low’ is close to 0%. Therefore, if NAEA data is analyzed through cognitive diagnostic model and mastery probability of cognitive attributes is classified into the mastery levels more than two, Fusion model is revealed as more appropriate.

정형외과 연구의 동물모델: 척추유합술모델

이재협(Jae Hyup Lee),남윤진(Yunjin Nam),이지호(Ji-Ho Lee) 대한정형외과학회 2017 대한정형외과학회지 Vol.52 No.4

퇴행성 척추질환이나 외상 등의 증가로 인해 척추유합술이 증가하고 있으며, 다양한 내고정장치나 골이식재의 개발도 이에 동반해서 증가하고 있다. 척추유합술 동물모델은 새로운 척추 고정기기나 골이식재의 효능을 평가하는 데 매우 유용한 술식이다. 척추유합술 동물모델은 크게 후외방 유합술모델, 후방 유합술모델, 전방 유합술모델이 있으며 주로 이용되는 동물에는 마우스, 랫드, 가토와 같은 소동물부터 개, 돼지, 염소, 양 및 영장류 등 중, 대동물도 있다. 소동물모델은 자가골이나 골이식재를 이식한 후 내고정 없이 유합을 평가하는 것이 일반적이다. 그러나 중동물이나 대동물은 척추경 나사못을 이용한 내고정술을 추가로 이용할 수 있으며 케이지를 이용한 추체간 유합술을 시행할 수도 있다. 소동물모델은 크기가 작아 다루기 쉽지만 인체와 해부학적이나 생역학적인 반응이 다르다. 중동물이나 대동물모델은 인체와 유사한 특성을 갖고 있지만 다루기 힘들거나 윤리적 문제가 있다. 척추유합술에 대한 유합결과 평가는 도수 촉진이나 인스트론 등의 기계를 이용한 기계적 측정, 컴퓨터 단층촬영이나 마이크로 컴퓨터 단층촬영 등을 이용한 영상평가, 그리고 비탈석회화 조직슬라이드를 이용한 조직학적 평가가 있다. 골유합률이나 골유합에 소요되는 기간은 종이나 해부학적 위치에 따라 다르며 대부분의 척추유합술 동물모델에서 골이식재를 삽입하지 않을 경우 유합을 기대할 수 없다. 이에 본 종설에서는 대표적으로 이용되고 있는 척추유합술 동물모델의 특징과 차이점에 대해 기술하고자 한다. The incidence of spinal fusion surgery has increased due to an increase in the incidence of degenerative spinal disease or trauma. Moreover, the development of various kinds of implants and bone graft substitutes has also increased. The animal models of spinal fusion are useful methods in evaluating the effectiveness of the newly developed spinal implants or bone graft substitutes. The most widely used animal models of spinal fusion are posterolateral fusion model, posterior fusion model, and anterior interbody fusion model. Mice, rats, rabbits, dogs, pigs, goats, sheep, and primates are frequently used in animal models of spinal fusion. Small animals are implanted with a bone graft substitute without internal fixation; however middle- or large-sized animals are implanted with a bone graft substitute using pedicle screws or cages. Small animals are easy to handle due to their size, but have different anatomical or biomechanical reactions with the human body. Middle- or large-sized animals have characteristics like the human body, but they are difficult to handle or there is an ethical problem. The fusion status is evaluated by manual palpation, mechanical testing using Instron, and radiologic techniques such as computed tomography, micro-computed tomography or undecalcified histology. The fusion rate and duration required for successful fusion differ according to the species and anatomical site. We have identified and reviewed several typical animal models of spinal fusion.

이분점수와 다분점수에 대한 인지진단모형 적용 결과 비교

김희경(HeeKyoung Kim) 한국교육평가학회 2013 교육평가연구 Vol.26 No.2

본 연구에서는 인지진단모형을 도입하여 학업성취도 평가 결과 활용을 극대화 할 수 있는 방안을 찾고자 자료 특성에 가장 적합한 모형을 탐색하였다. 선행연구를 통해 대규모 평가 자료 분석을 위해 자주 활용된 Fusion Model을 중심으로 학업성취도 평가는 선다형과 서답형 문항을 모두 포함한 혼합형 검사라는 점을 감안하여 Fusion Model 적용 시서답형 문항의 처리 방식을 비교하였다. 연구 결과, 학교급별로 40∼60만명 정도의 학생자료를 포함하고 있는 대단위 평가인 학업성취도 평가 자료에 Fusion Model을 적용하여 개별 학생의 세부 인지요소 숙달 수준에 대한 프로파일 정보를 산출할 수 있는 가능성을 확인하였다. 또한 선다형과 서답형이 포함된 혼합형 검사의 결과를 분석하기 위한 인지 진단모형은 서답형 문항의 점수를 다분점수로 취급할 수 있어야한다는 점을 확인하였다. This study searched for the most appropriate model for NAEA to find the plan that maximizes the utilization of NAEA results by applying cognitive diagnostic model. NAEA consists of multiple-choice and constructed-response items, thus the ways of analyzing constructed-response items were reviewed. The cognitive diagnostic model whose analytic program for processing polytomously-scored items is currently rare, so there is an implication of utilizing various cognitive diagnostic models developed for analyzing dichotomous items if goodness of fit is fine enough to convert polytomous score into dichotomous score of 0 or 1 and analyze it. Also, any case study applying cognitive diagnostic model to census data is unprecedented in Korea and abroad so far, it is aimed to find cognitive diagnostic model that is available for processing census data of a large-scale achievement assessment whose size of data is more than 600,000 people. In case of Fusion model, it is expanded recently so that polytomous scores can be processed, so there is comparison between applying 'polytomous score as it' is and applying it after 'converting it into dichotomous score of 0 or 1'. The case of processing polytomous score as it is showed more satisfactory goodness of fit.

Fusion 모형을 활용한 초등학교 6학년의 읽기이해 능력 진단을 위한 Q 행렬 타당화 연구

이재호(Jae ho Lee),김동일(Don gil Kim) 한국교육평가학회 2016 교육평가연구 Vol.29 No.2

본 연구에서는 인지진단이론을 적용하여 초등학교 6학년 학생들의 읽기이해 능력 진단을 위한 Q 행렬을 타당화하는 과정을 제시하였다. 2011년과 2012년에 실시된 국가수준학업성취도 평가의 초등학교 6학년 국어 검사에서 24개의 읽기이해 문항을 선별하여 재구성한 검사를 실시하고 Fusion 모형을 적용하여 문항 모수 및 학생 모수를 추정하였다. 특히, 다차원성 검증을 위하여 DIMPACK(v 1.0)의 DIMTEST와 BILOG-MG 프로그램을 활용해 양호도를 검증 하였다. 또한 Fusion 모형의 중요한 요소 중의 하나인 Q 행렬을 구성하고 타당화하는 과정을 자카드 계수 분석을 통하여 사실적 이해의 인지요소를 수정하였고, 비보상모형인 Fusion 모형을 R package CDM를 사용하여 모수 추정치를 통하여 7개의 인지요소를 가진 Q-행렬을 확정하였다. 이러한 연구의 과정과 타당화 결과에 대한 논의 및 시사점, 그리고 후속연구에 대한 제언을 제시하였다. This study examined the validation of Q-matrix for analyzing students’ reading comprehension skills via Fusion Model. In school setting, the skills of reading comprehension becomes important as the school grade rises because the reading skills are basics of diverse subjects, and new knowledge can be learned based on the reading competence and the accumulated learning outcomes determine one’s academic achievement. The participants of this study were 1,000 students in the 6th grade. The students were used to examine reading comprehension questions since October to November in 2015. The fusion model of cognitive diagnostic model was used to analyze the data with R project CDM packages. Especially according to Harber(1970), reading comprehension is assumed to be categorized into literal comprehension, inferential comprehension and evaluative comprehension. The Q-matrix was developed by agreement of subject professionals and statistical methods and had validity through parameter estimates based on cognitive diagnostic model. Finally, the Q-matrix of seven reading comprehension attributes is more appropriate model. So, we proposed the educational implication and suggestions with alternative assessments.

기초학력 진단평가 결과보고에 인지진단 모델 적용 가능성 탐색

김명화 ( Myoung Hwa Kim ) 안암교육학회 2012 한국교육학연구 Vol.18 No.3

본 연구의 목적은 기초학력 진단평가에서 학생들의 보정학습에 도움이 될 수 있는 필수 학습요소별 진단정보 제공 가능성을 탐색하는 것이다. 좀 더 정확하고, 이론적 근거에 의한 기초학력 진단 정보를 산출하기 위하여 2006년 초등학교 3학년 기초학력 진단평가 기초수학 자료에 인지진단 모델을 적용하였다. 인지진단 모델은 학생들의 문항 반응과 인지요소의 관계를 토대로 인지요소의 숙달 여부에 대한 상세 정보 프로파일을 제공하므로 더 과학적이고, 체계적인 진단 정보를 제공할 수 있다. 기초수학 영역의 9개의 필수 학습요소를 인지속성으로 하여 문항과 인지속성의 q-행렬을 작성하고, 여러 인지진단 모델 중에서 가장 실용적인 Fusion Model을 사용하여 q-행렬의 적절성을 검증하고, 학생 개인별 학습요소 숙달 정도와 프로파일을 분석하고, 성별, 성취수준별로 학습요소 숙달 패턴을 분석하였다. 초3진단평가 결과에 인지진단 모델을 이용하여 분석한 결과 현재의 도달 미도달 여부 이외에 각 학생의 학습요소별 프로파일을 제공할 수 있음을 확인하였다. 또한 기초학력 도달 학생의 경우도 미숙달 학습요소가 있어서 단순히 기준점수에 의한 도달 미도달로 보정학습을 할 것이 아니라 학생의 숙달 요소별 보정학습이 필요함을 확인하였다. 특히 기준선에 있는 학생들은 보정학습 대상에서 제외되었지만 실제로는 보정학습이 필요한 학생들임을 알 수 있었다. The purpose of this study is to explore the possibility that provide detailed diagnostic information for remedial education in The Grade 3 National Diagnostic Assessment of Basic Competency(NDABC) by using the Cognitive Diagnostic Model. DABC was designed to diagnose the basic competency of third graders on a national-level according to a common standard. The subjects of assessment were Reading, Writing, and Arithmetic. The results of the test were reported above basic or below basic each subject and sub area. To product more accurate and theory-based diagnostic information this study analysed the results of Arithmetic 2006 NDABC applying Fusion Model of cognitive diagnostic theory. Cognitive diagnostic model has many benefits to provide detailed profiles of student`s cognitive attributes based on relation between item response pattern and cognitive attributes. This study used 9 learning requisites of basic mathematics as attributes and made q-matrix item by learning requisites. The Fusion Model was used among several cognitive diagnostic models because it is highly practical and effective. The results of this study showed that analysis of cognitive diagnostic model provides information about student`s profile of learning requisites besides achievement level. Also this study found that some students above cut-score who were not for remedial education did not master some leaning requisites. This study suggests NDABC should report learning requisites profiles in addition to report above basic or below basic to achieve fundamental purpose of NDABC. The information wether mastering the learning requisites or not can be used for improvement of learning.

종단형 음성인식에서의 인식 유닛에 따른 언어모델 연구

전형배,강병옥,정훈,오유리,이윤경,강점자,박전규 한국정보과학회 2021 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.27 No.6

In this paper, we investigate a recognition unit to learn an end-to-end speech recognition model. In end-to-end speech recognition, we can model the output unit as characters (or syllable in Korean), part-of-speech (POS), and words. We compare the character unit and wordpiece model (WPM) that can be trained from the data. End-to-end speech recognition can combine the score of an end-to-end model with the score of an external language model (LM). For LM fusion decoding, we train recurrent neural network (RNN) language models with the appropriate language model level (character/POS/word/WPM). An end-to-end speech recognition model with a character unit is converged fast because of a smaller output unit number. End-to-end speech recognition with the character unit has lower accuracy than end-to-end speech recognition with the wordpiece unit. With the language model in decoding, two models have comparable performance and the end-to-end model with wordpiece unit has an advantage in terms of the decoding speed. 본 논문에서는 종단형 음성인식에서의 인식 유닛 선정과 인식 성능과의 관계를 영어 및 한국어 음성인식 환경에서 살펴보았다. 종단형 음성인식의 인식 유닛은 글자(character), 형태소, 단어 등으로 정의하여 모델 학습을 할 수 있다. 본 논문에서는 이 중 기본이 되는 글자(character) 유닛과 데이터로부터 정의 가능한 wordpiece model(WPM)을 비교 실험하였다. 종단형 음성인식 방법은 디코딩 과정에서 외부 언어모델과 fusion을 통한 디코딩이 가능하다. 글자 유닛과 wordpiece 유닛에 대해 적절한 언어모델을 학습 후 언어모델 fusion 기반 음성인식을 수행하였다. 글자 유닛을 적용하는 종단형 음성인식의 경우 종단형 모델의 출력 유닛 개수가 적어 빠르게 모델이 수렴하는 특징이 있다. 영어 음성인식 환경에서는 글자 유닛을 적용한 종단형 모델 성능이 wordpiece 유닛을 적용한 종단형 모델 보다 낮게 관측되었다. 적절한 언어모델을 적용하여 디코딩을 수행하는 경우 양쪽 모두 유사한 최종 성능을 얻었으나, 언어모델의 유닛 개수 차이로 인하여 wordpiece 모델을 출력 유닛으로 하는 종단형 음성인식 모델이 인식 속도 측면에서 상대적으로 좋은 성능을 보였다.

Biomechanical Analysis of Fusion Segment Rigidity Upon Stress at Both the Fusion and Adjacent Segments -A Comparison between Unilateral and Bilateral Pedicle Screw Fixation-

김호중,염진섭,강경탁,장봉순,이춘기,김장우 연세대학교의과대학 2014 Yonsei medical journal Vol.55 No.5

Purpose: The purpose of this study was to investigate the effects of unilateral pediclescrew fixation on the fusion segment and the superior adjacent segment after one segment lumbar fusion using validated finite element models. Materials and Methods: Four L3--4 fusion models were simulated according to the extent of decompressionand the method of pedicle screws fixation in L3--4 lumbar fusion. These models included hemi-laminectomy with bilateral pedicle screw fixation in the L3--4 segment (BF-HL model), total laminectomy with bilateral pedicle screw fixation (BF-TL model), hemi-laminectomy with unilateral pedicle screw fixation (UF-HL model), and total laminectomy with unilateral pedicle screw fixation (UF-TL model). In each scenario, intradiscal pressures, annulus stress, and range of motionat the L2--3 and L3--4 segments were analyzed under flexion, extension, lateral bending, and torsional moments. Results: Under four pure moments, the unilateral fixation leads to a reduction in increment of range of motion at the adjacent segment,but larger motions were noted at the fusion segment (L3--4) in the unilateral fixation (UF-HL and UF-TL) models when compared to bilateral fixation. The maximal von Mises stress showed similar patterns to range of motion at both superioradjacent L2--3 segments and fusion segment. Conclusion: The current study suggests that unilateral pedicle screw fixation seems to be unable to afford sufficient biomechanical stability in case of bilateral total laminectomy. Conversely,in the case of hemi-laminectomy, unilateral fixation could be an alternative option,which also has potential benefit to reduce the stress of the adjacent segment.

Fusion Model에 의한 수학 능력 진단을 위한 Q-행렬의 정교화

김수진(Soojin Kim),송미영(Mi-Young Song),김선희(Sun Hee Kim) 한국교육평가학회 2008 교육평가연구 Vol.21 No.2

  본 연구는 인지 진단 이론을 적용하여 학생들의 능력 진단을 위한 Q-행렬을 정교화하는 과정을 예시하고, 이를 토대로 산출한 능력 진단 결과를 제시하였다. 2003~2006년에 실시된 국가수준 학업성취도 평가의 중학교 3학년 수학 검사에서 30개의 선다형 문항을 선정하여 구성한 검사를 실시하고 Fusion Model을 적용하여 문항 모수 및 학생 모수를 추정하였다. 특히 Fusion Model의 중요한 요소 중의 하나인 Q-행렬을 구성하고 정교화하는 과정 및 정교화된 Q-행렬을 바탕으로 각 학생들의 수학적 속성을 진단한 결과를 보여주고 있다.   Conventional assessments only provide a single summary score that indicates the overall performance level or achievement level of a student in a single learning area. For assessments to be more effective, test should provide useful diagnostic information in addition to single overall scores. Cognitive Diagnosis modeling provides useful information by estimating individual knowledge states by assessing whether an examinee has mastered specific attributes measured by the test (Embretson, 1990; DiBello, Stout, & Rousses, 1995; Tatsuoka, 1995). Attributes are skills or cognitive processes that are required to perform correctly on a particular item. If standardized testing could incorporate assessments of the various attributes constituting the item, then students, parents, and teachers would be able to see where a student stands with respect to mastering the item. Such information could be used to guide the learner and teacher toward areas requiring more study. By being able to assess where they stand in regard to the attributes that compose an item, students can plan a more effective learning path to be desired proficiency levels. It would be very helpful to the examinees if score reports can provide the scale scores as well as the skills profiles. When the scale scores are believed to provide students’ math ability by reporting only one score point, the skills profiles can offer a skill level of strong, weak or mixed for each student for each skill. This present study aims to investigate the possibility of providing student skill profile scores with the National Assessment of Educational Achievement (NAEA) in Korea. The NAEA is the nationally representative and continuing assessment of what Korean students know and can do in various subject areas. Also, the construction and specification of Q-matrix is discussed as very important aspect before analyzing the data. Fusion Model was used to assess examinee’s mastery of certain attributes in this study.

가속도 및 각속도 데이터 융합 기반 유한요소모델 개선

김현준,조수진,심성한 한국구조물진단유지관리공학회 2015 한국구조물진단유지관리공학회 논문집 Vol.19 No.2

The finite element (FE) model updating is a commonly used approach in civil engineering, enabling damage detection, design verification, and load capacity identification. In the FE model updating, acceleration responses are generally employed to determine modal properties of a structure, which are subsequently used to update the initial FE model. While the acceleration-based model updating has been successful in finding better approximations of the physical systems including material and sectional properties, the boundary conditions have been considered yet to be difficult to accurately estimate as the acceleration responses only correspond to translational degree-of-freedoms (DOF). Recent advancement in the sensor technology has enabled low-cost, high-precision gyroscopes that can be adopted in the FE model updating to provide angular information of a structure. This study proposes a FE model updating strategy based on data fusion of acceleration and angular velocity. The usage of both acceleration and angular velocity gives richer information than the sole use of acceleration, allowing the enhanced performance particularly in determining the boundary conditions. A numerical simulation on a simply supported beam is presented to demonstrate the proposed FE model updating approach. 유한요소모델 개선은 구조물의 설계검증, 손상추적, 내하력 평가 등 다양하게 활용되고 있는 기법이다. 일반적인 유한요소모델 개선은구조물에서 계측된 가속도응답으로부터 구조물의 고유진동수와 모드형상을 구하고, 이를 바탕으로 모델을 개선하게 된다. 이와 같은 가속도응답기반 유한요소모델 개선은 구조물의 병진 자유도를 고려하기 때문에 물리적인 체계를 추정하는데 있어서 매우 적합하지만, 회전 자유도 상에서 변화하는 구조물의 경계조건을 판별하기에는 어려움이 있다. 최근 센서 기술의 개발로 인하여 저렴한 가격, 높은 정확성의 자이로센서들이 개발되고 있으며, 그에 따라 구조물의 회전 자유도에 관한 정보 획득이 용이해지고 있다. 본 연구에서는 이를 바탕으로 가속도와 각속도 응답을 함께 이용하는 데이터 융합 기반 유한요소모델 개선 기법을 제안하였다. 가속도와 각속도를 모두 활용한 데이터융합기법은, 가속도만 사용한 기존의 유한요소 모델 기법보다 구조물의 경계조건 판별에 정확한 정보를 제공한다. 본 논문에서는 단순보 모델을이용한 수치 시뮬레이션을 통해서, 제안한 가속도와 각속도 데이터 융합기반의 유한요소모델 개선 기법의 성능을 검증하였다.