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        • KCI등재

          의사결정트리를 이용한 교육성과 요인에 관한 연구

          김완섭(Wan Seop Kim) 한국공학교육학회 2010 공학교육연구 Vol.13 No.4

          '스콜라' 이용 시 소속기관이 구독 중이 아닌 경우, 오후 4시부터 익일 오전 7시까지 원문보기가 가능합니다.

          대학에서 운영되는 강좌를 효과적으로 관리하고 교육성과를 향상시키기 위해서는 각 클래스의 현재의 교육성과를 진단하고 교육성과에 영향을 미치는 요인들을 파악하는 과정이 요구된다. 요인을 발견하는 연구에는 연관성 분석, 회귀분석 등의 통계기 법들이 많이 사용되고 있으며 최근에는 데이터마이닝의 결정트리 분석도 사용되고 있다. 결정트리 분석은 결과 모델을 이해하기 쉽고 의사결정에 적용하기 쉽다는 장점이 있지만, 다중공선성 등의 입력 데이터의 특성에 견고하지 못한 문제점이 있다. 본연구에서는 기존의 결정트리 분석의 문제점들을 정리하고, 이 문제점들을 보완하기 위한 하나의 실험적 해결책으로 다중 결정 트리를 이용한 요인의 발견 방법을 제안한다. 실험을 통해 다중 결정트리를 수행이 다중 결정트리를 적용할 때보다 신뢰할 수있는 요인을 발견하고 각 변수의 중요성을 발견할 수 있음을 보였다. In order to manage the lectures efficiently in the university and improve the educational outcome, the process is needed that make diagnosis of the present educational outcome of each classes on a lecture and find factors of educational outcome. In most studies for finding the factors of the efficient lecture, statistical methods such as association analysis, regression analysis are used usually, and recently decision tree analysis is employed, too. The decision tree analysis have the merits that is easy to understand a result model, and to be easy to apply for the decision making, but have the weaknesses that is not strong for characteristic of input data such as multicollinearity. This paper indicates the weaknesses of decision tree analysis, and suggests the experimental solution using multiple decision tree algorithm to supplement these problems. The experimental result shows that the suggested method is more effective in finding the reliable factors of the educational outcome.

        • 구매 데이터에 적합한 아이템 기반의 협력적 추천 기법

          김완섭(Wan-Seop Kim), 윤찬식(Chan-Sik Yune), 이수원(Soowan Lee) 한국정보과학회 2002 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.29 No.1B

          협력적 추천 알고리즘의 성능향상을 위한 많은 연구들이 진행되고 연구 결과로 다양한 협력적 추천 기법들이 제안되고 있다. 이러한 연구에서는 EachMovie, MovieLens등의 선호도(Rating) 값을 기반으로 하는 데이터를 대상으로 추천의 효율을 높이고자 하고 있다. 그러나 실세계에서 우리가 얻을 수 있는 원 거래 데이터(Raw Transaction Data)는 선호도 값을 갖고 있지 않다. 따라서 실세계의 구매 데이터에 효과적인 추천을 하기 위해서는 기존의 선호도 기반 알고리즘이 아닌 구매 정보만을 기반으로 하는 변경된 협력적 추천 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 연관규칙 탐사 기법에서 사용하는 확신도(confidence)를 유사도식에 사용하고 이를 기반으로 선호도를 예측하는 구매 기반의 협력적 추천 알고리즘을 제안한다.

        • KCI등재후보

          로지스틱 회귀분석과 데이터마이닝 분석을 이용한 컴퓨터 교양교육 성과의 요인에 대한 연구

          김완섭(Kim, Wan-Seop) 한국교양교육학회 2012 교양교육연구 Vol.6 No.3

          교양교육의 교육성과를 향상시키기 위해서는 교육에 영향을 미치는 요인에 대한 분석과 분석의 결과를 교육에 반영하는 순환 과정이 요구된다. 강의실, 담당교수, 학생의 성별, 소속대학, 소속학과 등의 교육에 영향을 미치는 다양한 요인에 해당하는 데이터를 수집하고, 이들과 교육을 통해 도출된 학생들의 교육성과 데이터를 분석하여 그 영향력의 관계와 정도를 규명하는 것은 효과적인 교양교육의 운영에 큰 도움을 준다. 본 연구에서는 숭실대학교의 교양필수 과목인 ‘컴퓨터활용1' 교과목에서 도출된 데이터를 통해 컴퓨터 교양교육에서의 요인을 분석하는 연구를 수행하였다. 숭실대학교의 컴퓨터활용 교과목은 Microsoft사에서 인증하는 MOS(Microsoft Office Specialist) 자격증 시험으로 학업 성취도를 테스트하고 있다. 일반적으로 대학의 강좌에서 분반 별로 객관적인 교육성과 데이터를 획득하는 것이 쉽지 않으며, 특히 컴퓨터 관련 교양 교과목에서 실무적인 컴퓨터 활용 능력에 대한 교육성과를 평가하는 것은 더욱 그렇다. 그러나 숭실대학교의 컴퓨터활용 강좌에서는 CBT(Computer Based Test) 방식으로 진행되는 MOS 자격증 평가를 통해 각 학생들의 실용적 활용능력을 객관적으로 평가할 수 있었고, 각 학생들의 획득 점수를 교육성과 자료로 사용하여 교육성과의 요인을 발견하는 분석을 진행할 수 있었다. 본 연구에서는 2011년 ‘컴퓨터활용1' 교과목을 수강한 2,865명의 학생들의 시험 결과 데이터를 토대로 분석을 수행하였다. 교육성과의 영향력을 분석하기 위한 분석 방법으로는 로지스틱 회귀분석과 결정트리 분석을 사용하였다. 전통적인 통계분석인 회귀분석을 적용하여 교육성과에 영향을 미치는 다양한 요인들의 영향력을 파악할 수 있었다. 회귀분석만으로는 요인들 간의 계층적인 관계를 규명하는데 한계가 있기 때문에 본 연구에서는 데이터마이닝(Data-mining) 분야의 대표적인 분석법인 결정트리(Decision Tree) 분석을 수행하였다. 결정트리 분석은 종속변수에 영향을 미치는 요인들의 관계를 트리 형태로 제공해주며, 그 결과는 직관적으로 해석될 수 있고 적용에 유용한 규칙들을 발견하는데 큰 장점이 있다. 본 연구에서는 결정트리 분석을 통해 교육성과에 영향을 미치는 요인들 간의 관계를 트리 형태로 획득할 수 있었으며, 도출된 모델을 통해 교육성과에 영향을 미치는 중요한 요인들을 발견하고 강좌 운영에 적용할 수 있는 규칙들을 도출하였다. 특히 결정트리 분석에서는 QUEST, CRT 그리고 CHAID의 3개의 알고리즘을 적용하여 결정트리 분석이 입력 변수들 간의 상호관계에 취약한 문제를 보완하고자 하였다. 입력에 사용된 다양한 요인들 중에서 특히 교육기간, 담당교수, 강의실, 강의시간 등의 요인들이 복합적으로 교육성과에 영향을 줌을 파악할 수 있었다. In order to improve the outcomes of liberal arts education, a cyclic process which analyzes the factors affecting education and applies the results of the analysis to education is required. So it is very helpful to collect various data which are relevant to the educational outcome such as classroom environment, professors, student's colleges, department, sex and analyze these data for finding factors and relations of them. In this study, we performed the work to find out the factors of computer liberal education by analyzing the data obtained from ‘Computer-Practice1'which is an essential course at Soongsil university. In this ‘Computer-Practice1' course, MOS(Microsoft Office Specialist) certification examination is used for testing each student's academic achievement. In the experiment of this study, the data were used, which had been obtained from the 2,865 students who took the ‘Computer-Practice1' course in 2011. And as the analysis method, logistic regression and decision tree analysis were used. We could find out the various factors which affected the outcome of the education by applying regression analysis which is the traditional statistical method. But because the hierarchical relationship among the factors could not be investigated by using regression analysis, we used the decision tree analysis which is the representative method in data-mining. There is a big advantage to use decision tree analysis because this method provides a tree model which explains the relationship of the factors that affect the dependent variable. And this tree model could be interpreted intuitively and provide useful applicable rules. In particular, three algorithms including QUEST, CRT and CHAID are used in order to overcome the disadvantage which is weak in correlation of the input variables through decision tree analysis. Through the experiment, I found out that various factors including education period, professors, classrooms and class hours affect the educational outcome complexly.

        • KCI등재
        • KCI등재

          데이터마이닝을 이용한 신혼여행상품의 시장세분화

          김완섭(Wan Seop Kim), 강미라(Mi Ra Kang), 류시영(Si Young Ryu) 한국관광연구학회 2010 관광연구저널 Vol.24 No.3

          In tourism marketing promotion, it is important to know the tourists purchase pattern and target market. The purpose of this study is to investigate the tourism market segmentation of honeymoon tourists and the factors influencing the decision making patterns. 5,482 samples of honeymoon packages transaction data were obtained from the travel agency. In this paper, empirical analysis of secondary data applying data mining techniques is presented. Data mining is a technique for extracting interesting knowledges from a large set of data. The model employs the decision tree algorithm. The CHAID analysis shows that the most important factors for decision making patterns are `travel agency location` and `price of honeymoon packages`. And the CART analysis shows that the most important factors is `price of honeymoon packages`. In addition to providing useful implication for tour planners and marketers of travel agencies, this study also give a theoretical contribution to tourism marketing research. And this paper represents the effective database marketing strategy by applying the data mining technique to the travel agencies` marketing system. Based on these significant findings, theoretical implications and limitations of the study are discussed.

        • KCI등재

          원저 : EGFR 돌연변이 검출에 있어 PNA-Mediated Real-Time PCR Clamping과 직접 염기서열 분석법의 비교 분석

          김희정 ( Hee Joung Kim ), 김완섭 ( Wan Seop Kim ), 신경철 ( Kyeong Cheol Shin ), 이관호 ( Gwan Ho Lee ), 김미진 ( Mi Jin Kim ), 이정은 ( Jeong Eun Lee ), 송규상 ( Kyu Sang Song ), 김선영 ( Sun Young Kim ), 이계영 ( Kye Young Lee ) 대한결핵 및 호흡기학회 2011 Tuberculosis and Respiratory Diseases Vol.70 No.1

          Background: Although the gold standard method for research trials on epidermal growth factor receptor (EGFR) mutations has been direct sequencing, this approach has the limitations of low sensitivity and of being time-consuming. Peptide nucleic acid (PNA)-mediated polymerase chain reaction (PCR) clamping is known to be a more sensitive detection tool. The aim of this study was to compare the detection rate of EGFR mutation and EGFR-tyrosine kinase inhibitor (TKI) responsiveness according to EGFR mutation status using both methodologies. Methods: Clinical specimens from 112 NSCLC patients were analyzed for EGFR mutations in exons 18, 19, 20, and 21. All clinical data and tumor specimens were obtained from 3 university hospitals in Korea. After genomic DNA was extracted from paraffin-embedded tissue specimens, both PNA-mediated PCR clamping and direct-sequencing were performed. The results and clinical response to EGFR-TKIs were compared. Results: Sequencing revealed a total of 35 (22.9%) mutations: 8 missense mutations in exon 21 and 26 deletion mutations in exon 19. PNA-mediated PCR clamping showed the presence of genomic alterations in 45 (28.3%) samples, including the 32 identified by sequencing plus 13 additional samples (6 in exon 19 and 7 in exon 21). Conclusion: PNA-mediated PCR clamping is simple and rapid, as well as a more sensitive method for screening of genomic alterations in EGFR gene compared to direct sequencing. This data suggests that PNA-mediated PCR clamping should be implemented as a useful screening tool for detection of EGFR mutations in clinical setting.

        • 폐암의 세포진단: 진단의 정확도와 함정

          김완섭,Kim,,Wan-Seop 대한세포병리학회 2008 대한세포병리학회지 Vol.19 No.1

          The role of respiratory cytology is to detect and classify pulmonary disease, with an emphasis of neoplastic disease, so that proper therapy can be instituted. As in many branches of cytology, the recognition of malignancy in the cells obtained from the respiratory tract is more straightforward than identifying the type of tumor cell. It is important to accurately determine the true cytopathological cell type in cases of primary lung cancer and to know the accuracy of the diagnosis achieved by the cytological procedures. The well differentiated tumors have characteristic cytoplasmic and nuclear abnormalities that enable physicians to firmly categorize these lesions, as in squamous cell or adenocarcinoma, but some moderately and most poorly differentiated tumors show few distinctive features. This article reviews the malignant and reactive pulmonary cytologic findings and we also report on some of their pitfalls and the cytologic criteria.

        • KCI등재

          오류 분석을 통한 한글 맞춤법 검사기의 정확성 검토와 제언

          김영일(Kim Young-il), 김완섭(Kim Wan-seop) 한국문화융합학회 2021 문화와 융합 Vol.43 No.3

          '스콜라' 이용 시 소속기관이 구독 중이 아닌 경우, 오후 4시부터 익일 오전 7시까지 원문보기가 가능합니다.

          본 연구에서는 한글 맞춤법 검사기 4종의 정확성을 검토하고자 표기 차원, 단어 차원, 문장차원에서 30개 문항씩 총 90개 문항을 선정하여 검사를 실시하였다. 그리고 검사 결과로 나타난오류를 분석하면서 한글 맞춤법 검사기의 정확성을 검토하였다. 표기 차원의 30개 문항 중 Ⓐ는25개, Ⓑ는 28개, Ⓒ는 23개, Ⓓ는 21개 문항을 교정하였다. 단어 차원의 30개 문항 중 Ⓐ는 16개, Ⓑ는 19개, Ⓒ는 17개, Ⓓ는 15개 문항을 교정하였다. 문장 차원의 30개 문항 중 Ⓐ는 4개, Ⓑ는5개, Ⓒ는 3개, Ⓓ는 4개 문항을 교정하였다. 결과를 통해 표기 차원 > 단어 차원 > 문장 차원의??향으로 교정률이 현저하게 낮아짐을 확인할 수 있었다. 즉, 현재의 시스템은 단순한 표기 오류를 교정하는 데는 높은 성능을 보이지만, 근본적으로 규칙 기반 교정 및 통계 기반 교정을 활용하기 때문에 많은 부분에서 그 외의 오류를 교정하지 못하는 문제가 있음을 확인할 수 있었다. 이문제를 해결하기 위해서는 최근 인공지능 분야에서 자동 번역, 채팅 등의 자연어 처리 분야에활용되고 있는 딥러닝 등의 머신러닝 기법들을 적용하는 것이 필요함을 언급하였다. This study selected and tested a total of 90 items consisting of 30 items for each category, including spelling, vocabulary, and sentence dimensions, to review the accuracy of 4 types of Korean orthography checkers. In addition, the accuracy of the Korean orthography checkers was examined by analyzing the errors that appeared in the test results. Out of the 30 spelling items, the checker Ⓐ corrected 25 items, the checker Ⓑ corrected 28 items, the checker Ⓒ corrected 23 items, and the checker Ⓓ corrected 21 items. Among the 30 vocabulary items, Ⓐ corrected 16 items, Ⓑ corrected 19 items, Ⓒ corrected 17 items, and Ⓓ corrected 15 items. In the sentence category, Ⓐ corrected 4 items, Ⓑ corrected 5 items, Ⓒ corrected 3 items, and Ⓓ corrected 4 items out of the 30 items. Based on the results, it could be confirmed that the correction rate was highest in the spelling category, but they were less accurate in the vocabulary category; they were significantly less accurate in the sentence category. In other words, the current system shows high performance in correcting simple notation errors, but it was confirmed that there is a problem in that the other errors cannot be corrected in many items because they fundamentally utilize rule-based correction and statistical correction. In order to solve this problem, it is necessary to apply machine learning techniques such as deep learning, which have been used recently in natural language processing fields such as automatic translation and chat in the field of artificial intelligence.

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