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    KCI우수등재

    커널머신을 이용한 대학의 컴퓨터교육 만족도 분석 = An analysis of satisfaction index on computer education of university using kernel machine

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    국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

    정보화시대에 대학에서의 교양 컴퓨터교육과정은 컴퓨터에 대한 소양을 쌓고 정보화 사회에 능동적으로 대처할 수 있는 능력을 배양하여 생산성 향상은 물론 국가 간의 경쟁력에서 뒤지지 않게 하는데 목표를 두고 있다. 본 논문에서는 대학생을 대상으로 컴퓨터교육 만족도에 영향을 미치는 결정적인 변인의 발견 및 만족도를 분석한다. 전처리과정으로 자바 기반의 학습 도구인 속성 부분집합의 선택기반을 사용하여 최적의 변인을 선택한 후 통계적 학습이론에 기반을 둔 다중 최소제곱 서포트벡터 기계를 사용하고자 한다. 대학의 교양 컴퓨터교육 만족도 분석을 위하여 새로운 알고리즘을 제시하기 보다는 기존의 다중 서포트벡터기계와 다중 최소제곱 서포트벡터기계를 비교 분석한다. 본 논문의 연구결과는 컴퓨터교육 만족도 자료의 분석에서 다중 최소제곱 서포트벡터기계가 다중 서포트벡터기계와 같이 우수한 성과를 나타내는 것을 확인하였다.
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    정보화시대에 대학에서의 교양 컴퓨터교육과정은 컴퓨터에 대한 소양을 쌓고 정보화 사회에 능동적으로 대처할 수 있는 능력을 배양하여 생산성 향상은 물론 국가 간의 경쟁력에서 뒤지지 ...

    정보화시대에 대학에서의 교양 컴퓨터교육과정은 컴퓨터에 대한 소양을 쌓고 정보화 사회에 능동적으로 대처할 수 있는 능력을 배양하여 생산성 향상은 물론 국가 간의 경쟁력에서 뒤지지 않게 하는데 목표를 두고 있다. 본 논문에서는 대학생을 대상으로 컴퓨터교육 만족도에 영향을 미치는 결정적인 변인의 발견 및 만족도를 분석한다. 전처리과정으로 자바 기반의 학습 도구인 속성 부분집합의 선택기반을 사용하여 최적의 변인을 선택한 후 통계적 학습이론에 기반을 둔 다중 최소제곱 서포트벡터 기계를 사용하고자 한다. 대학의 교양 컴퓨터교육 만족도 분석을 위하여 새로운 알고리즘을 제시하기 보다는 기존의 다중 서포트벡터기계와 다중 최소제곱 서포트벡터기계를 비교 분석한다. 본 논문의 연구결과는 컴퓨터교육 만족도 자료의 분석에서 다중 최소제곱 서포트벡터기계가 다중 서포트벡터기계와 같이 우수한 성과를 나타내는 것을 확인하였다.

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    참고문헌 (Reference)

    1 석경하, "최소제곱 서포터벡터기계 형태의 준지도분류" 한국데이터정보과학회 21 (21): 461-470, 2010

    2 박주영, "비정상 상태 탐지 문제를 위한 서포트벡터 학습" 한국지능시스템학회 13 (13): 266-274, 2003

    3 유재학, "계층적 다중 클래스 SVM을 이용한 인터넷애플리케이션 트래픽 분류" 174-178, 2008

    4 심주용, "Variance function estimation with LS-SVM for replicated data" 한국데이터정보과학회 20 (20): 925-931, 2009

    5 황형태, "Variable selection for multiclassification by LS-SVM" 한국데이터정보과학회 21 (21): 959-965, 2010

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    11 Smola, A, "On a kernel-based method for pattern recognition, regression, approximation and operator inversion" 22 : 211-231, 1998

    12 심주용, "Multiclass Classiffication via Least Squares Support Vector Machine Regression" 한국통계학회 15 (15): 441-450, 2008

    13 Suykens, J. A. K, "Least squares support vector machine for classification and nonlinear modeling" 10 : 29-48, 2000

    14 Suykens, J. A. K, "Least square support vector machine classifier" 9 : 293-300, 1999

    15 Mercer, J, "Functions of positive and negative type and their connection with the theory of integral equations" 415-446, 1909

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    17 Gjorgii, M., "A multi-class svm classifier utilizing binary detection tree" 33 : 233-241, 2009

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    2016 1.18 1.18 1.07
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