벡터유사도와 시소러스를 이용한 주관식 답안의 채점방법 = Evaluation of short and long essay questions by using vector similarity and thesaurus

국문 초록 (Abstract)

인터넷이 발전하면서 교육분야에서도 많은 변화가 있어 왔다. 자료를 검색하는 수준에서 동영상 강의 특히 사이버 강좌, 및 사이버 대학으로 발전하는 등 다양하게 발전해 왔다. 그러나 상대적으로 학습 평가를 측정할 수 있는 방법은 채점의 어려움으로 인하여 객관식으로 한정되어 왔다.
본 논문이 벡터유사도와 시소러스를 이용한 주관식 답안을 자동 채점함으로써 학습자는 창의성이나 문제 해결력 등 고등 기능을 길러주는 다양한 문제를 접할 수 있고, 교수는 채점으로 인한 업무의 부담을 줄일 수 있어 보다 효율적인 원격 학습-평가 시스템이 될 것이다.
본 논문은 교수가 문제를 출제한 후 그에 해당하는 답을 여러 유형으로 입력하고, 동의어가 있을 경우 동의어 사전에 등록한다. 학습자가 주어진 문제의 답을 입력하면, 형태소 분석기 프로그램인 'HAM'을 이용하여 키워드 매칭 방법으로 정답과 학습자의 답안을 비교하여 자동으로 채점되어진다.
향후 주관식 즉 자연어 처리에서 오는 문제점 즉, 구문 분석 의미 분석을 통하여 보다 정확한 채점의 결과를 얻을 수 있는 전문가 시스템이 도입되어야 할 것이다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The development of Internet has brought forth changes in the education field. Internet has presented a cyber world for people to search for information, listen to lectures and even attend college. However, this type of education system has a downfall since multiple choice questions limits the ability to evaluate one's academic performance.
This essay will introduce a performance evaluating system, which enables automatic marking for short and long essay questions. This method vector similarity and thesaurus will provide students to enhance their creativity and problem solving techniques through various types of test questions.
This system allows the professor to store various types of answers to the questions. Therefore, once there is a synonym or similar type of phrases, analyzing program 'HAM' will process the keyword matching system to compare the student's answers with the professor's given answers.
There is now a need for a system that has the ability to analyze sentence structure and different word phrases. This will eliminate errors that currently exist in the automatic marking system.

목차 (Table of Contents)

• 목차 = ⅰ
• 제1장 서론 = 1
• 1.1. 연구의 목적 및 필요성 = 1
• 1.2. 연구의 내용 및 방법 = 2
• 제2장 연구 배경 = 4
• 2.l. 자연어 처리 = 4
• 2.1.1. 한글의 특징 = 4
• 2.1.2. 문장 분석과 의미 구조의 표현 = 5
• 2.2. 한글 형태소 분석 = 6
• 2.3. 정보검색 = 9
• 2.3.1. 색인어(키워드) = 9
• 2.3.2. 시소러스 = 10
• 2.3.3. 벡터 공간 모델 = 12
• 제3장 주관식 채점 방법 = 14
• 3.1. 주관식 문항의 유형과 특징 = 14
• 3.1.1. 단답형·완결형 = 14
• 3.1.2. 서술형 = 17
• 3.2. 단답형·완결형의 채점 방법 = 20
• 3.3. 서술형의 채점 방법 = 23
• 3.3.1. 답안의 형태소 분석 = 24
• 3.3.2. 정답과의 유사도 계산 = 26
• 제4장 시스템의 구현 및 실험 = 29
• 4.1. 시스템의 구성 = 29
• 4.2. 채점 알고리즘 = 29
• 4.2.1. 화면 구성 = 29
• 4.2.2. 흐름도 및 알고리즘 = 30
• 4.3. 채점 예 = 35
• 4.3. 실험 결과 = 38
• 제5장 결론 및 향후 과제 = 40
• (Abstract) = 42
• 참고문헌 = 44