• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.245-246
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• 2022

최근 IoT 환경에서 기계학습을 이용한 공격 탐지 모델의 연구가 활발히 진행되고 있으며, 탐지 정확도도 점차 향상되고 있다. 하지만, IoT 환경의 특징인 저 사양 하드웨어, 고차원의 특징, 방대한 트래픽 등으로 인해 탐지성능이 저하되는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 MQTT(Message Queuing Telementry Transport) 프로토콜 기반의 IoT 환경에서 수집된 데이터셋을 대상으로 주성분 분석(Principal Component Analysis)과 LightGBM을 이용하여 데이터셋 차원을 감소시키고, 공격 클래스를 분류하였다. 실험결과 원본 데이터셋 차원을 주성분 3개(약 9%)로 감소시켰음에도 모든 특징(33개)을 사용한 실험결과와 거의 유사한 성능을 보였다. 또한 기존 연구의 특징 선택을 통한 탐지 모델과 비교하였을 때도 분류성능이 더 우수한 것으로 나타났다.

• 정보교육학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.439-448
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• 2022

본 연구에서는 공공데이터포털에서 제공하는 교육관련 데이터를 검색하고 토픽모델링 기법을 활용한 분류를 통해 어떠한 데이터의 종류가 구축되어 있으며 활용이 가능한지를 살펴보고자 하였다. 공공데이터포털의 데이터에 대하여 분류체계를 기준으로 교육분야의 파일데이터는 3,072건이 수집되었으며, 검색어를 활용하여 '교육'을 검색하여 나타난 파일데이터 2,361건으로 나타났다. 각각의 데이터셋에 대하여 불용어처리를 실시하고 데이터 전처리를 수행하여 LDA기반 토픽모델링을 활용하여 텍스트마이닝 분석을 실시하였다. 사전에 교육으로 분류된 데이터셋에서는 현재 재학중인 학교급별 학생을 대상으로 지원하는 프로그램과 정보에 대한 내용이 제공되고 있었다. 한편, 교육으로 검색하여 수집된 데이터셋에서는 장애인, 학부모, 노인, 아동 등 평생교육의 관점으로 제공되는 교육 프로그램 및 지원현황이라는 특징이 나타났다. 데이터과학기반의 의사결정 및 문제해결력을 기르기 위해 공공데이터포털이 제공하는 데이터에서 교육과정 및 내용이 충분히 제공되는 것도 좋은 기회가 될 것이다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2004년도 동계학술대회
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• pp.108-114
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• 2004

지식기반 사회가 전개됨에 따라, 정보통신 기술을 활용한 멀티미디어 교육컨텐츠와 원격교육 시스템 등은 교육 패러다임의 변혁을 주도하고 있다. 이러한 컨텐츠는 호환성과 재사용에 있어 문제를 야기하고 있다. 최근 교육 컨텐츠의 메타데이터 모델링을 중심으로 한 XML 기한 컨텐츠 저작이 연구되고 있다. 본 논문에서는 활용도가 낮은 방송실에 구비된 자료를 조사 분석하고 이를 토대로 자료의 표준화 작업을 통해 웹에서 데이터를 사용할 수 있도록 한다. 또한 각 단위학교 간에 데이터를 공유할 수 있도록 XML 기반 컨텐츠를 설계한다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.85-91
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• 2021

학교폭력은 사회적 문제로 인식되고 있으며 이를 예방하기 위한 다양한 노력도 함께 이루어지고 있다. 본 연구에서는 학생들 상호 간의 대화 빈도 데이터를 분석함으로써 교우 관계를 파악하는 방식으로 학교폭력을 예방할 수 있는 시스템을 제안하고 있다. 평정 척도식 설문을 활용하여 학급 내 학생들과의 대화 빈도를 수치화하였고, 이 데이터는 K-means 알고리즘을 활용하여 일정 개수의 클러스터로 군집화하였다. 담임교사는 학급 내 학생들 간의 대화 빈도를 시각적으로 확인하고, 이를 근거로 특정 그룹의 학생 개별 상담 및 학급 운영 등 학교폭력 예방을 위한 참고 자료로 활용 가능하다. 데이터 분석 결과 기존에 교사가 정성적으로 파악하고 있던 교우관계와 상당 부분 일치하였고, 이는 담임교사의 학급 내 교우 관계 파악을 위한 정량적 근거 자료로 활용될 수 있음을 의미한다. 한계점은 연구 대상이 소규모인 것과 학생들의 주관적인 기준으로 설문 결과가 왜곡될 수 있는 점이다. 본 연구가 담임교사의 학급 내 교우 관계 파악 및 학교폭력 예방을 위한 노력에 실질적인 도움이 되고 학교폭력 예방에 기여될 수 있기를 기대한다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제62권2호
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• pp.289-302
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• 2023

지식정보사회의 비약적인 발전에 힘입어 빅데이터를 분석하여 가치있는 결과물을 도출하고 유용한 정보를 추출하는 역량이 학교 수학의 주요 목표 중 하나로 급부상하고 있다. 고등학교 수학 진로 선택 과목 중 하나인 <인공지능 수학>은 디지털 기술을 활용한 통계 프로젝트를 통해 빅데이터에 기반한 새로운 통계 교육의 기회를 제공할 수 있다. 이 연구에서는 효과적인 빅데이터 통계 프로젝트 기반 과제를 설계하기 위한 일련의 가이드라인을 제안하고, 이 기준에 따라 5종의 인공지능 수학 교과서에 실린 최적화 단원 과제들을 평가하였다. 인공지능 수학 교과에서 빅데이터 통계 프로젝트 과제를 설계 시 고려하도록 도출된 가이드라인은 다음과 같다: (1) 지식과 기술을 국가 학교 수학 교육과정에 맞추고, (2) 전처리된 대규모 데이터 세트를 사용하며, (3) 데이터 과학자의 문제 해결 방법을 사용하고, (4) 의사 결정을 장려하며, (5) 공학도구를 활용하고, (6) 협업 학습을 촉진한다. 분석 결과에 따르면 가이드라인에 완전히 부합하는 과제는 드물었고, 특히 대부분의 교과서에서 가이드라인 2에 해당하는 요소를 프로젝트 과제에서 통합하지 못하고 있는 것으로 나타났다. 또한 소규모 데이터 세트나 빅데이터를 전처리 없이 직접 사용하는 경우가 많아 학생들의 빅데이터의 개념에 대한 오해를 불러일으킬 것이 우려된다. 본 연구에서는 결과를 토대로 인공지능에 필요한 관련 수학 지식과 기술을 밝히고, 이것이 빅데이터 과제에 통합될 때 얻을 수 있는 잠재적 이점과 교육적 고려사항에 대해 논의하였다. 이 연구는 수학적 개념과 머신러닝 알고리즘과의 연계 및 빅데이터를 사용하는 통계 교육에서의 효과적인 공학적 도구 사용에 대한 통찰을 제공하고자 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.1393-1395
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• 2007

IEEE LOM 기반의 ADL SCORM, KEM 등을 통해 생산된 학습 콘텐츠는 데이터의 표준을 준수하여 이종의 학습시스템에서도 연동 될 수 있도록 상호운용성이 크게 향상되었고, 이를 통해 학습 콘텐츠의 유통과 검색, 접근이 매우 수월하게 개선되었다. OAI-PMH는 XML 기반의 학술 정보에 대한 메타데이터 통합을 통하여 개방형 검색이 가능하도록 시스템을 구현하기 위한 프레임워크로써 학술 정보의 통합 유통 체제에 매우 활용도가 높다. 본 논문에서는 OAI-PMH 의 SP/DP 개념의 메타데이타 수확(Harvesting) 기술을 활용하여 국내의 교육기관(학교), 연구 기관, 학술단체, 기업연수원 등에서 보유하고 있는 SCORM, KEM 기반의 학습 콘텐츠와 DC(Dublin Core) 기반의 학술 정보를 통합하여 사용자에게 정보 서비스를 제공하기 위한 개방형 학습.학술 정보 공유 시스템 설계를 제안하고자 한다.

• 융합보안논문지
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• 제23권4호
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• pp.61-70
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• 2023

클러스터링은 데이터의 정답값(실제값)이 없는 데이터를 기반으로 데이터의 특징벡터의 거리 기반 등으로 군집화를 하는 비지도학습 방법이다. 이 방법은 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 데이터에 대해서 라벨링이 없이 적용할 수 있다는 장점이 있다. 기존 클러스터링을 하기 위해 차원축소 기법을 적용하거나 특정 특징만을 추출하여 군집화하는 방법이 적용되었다. 하지만 딥러닝 기반 모델이 발전하면서 입력 데이터를 잠재 벡터로 표현하는 오토인코더, 생성 적대적 네트워크 등을 통해서 딥 클러스터링의 기술이 연구가 되고 있다. 본 연구에서, 딥러닝 기반의 딥 클러스터링 기법을 제안하였다. 이 방법에서 오토인코더를 이용하여 입력 데이터를 잠재 벡터로 변환하고 이 잠재 벡터를 클러스터 구조에 맞게 벡터 공간을 구성 및 k-평균 클러스터링을 하였다. 실험 환경으로 pytorch 머신러닝 라이브러리를 이용하여 데이터셋으로 MNIST와 Fashion-MNIST을 적용하였다. 모델로는 컨볼루션 신경망 기반인 오토인코더 모델을 사용하였다. 실험결과로 k가 10일 때, MNIST에 대해서 89.42% 정확도를 가졌으며 Fashion-MNIST에 대해서 56.64% 정확도를 가진다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제43권1호
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• pp.18-34
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• 2024

본 연구는 데이터 시각화에 기반한 과학 학습 프로그램이 초등학교 과학영재의 과학 탐구 능력과 창의적 문제해결능력에 미치는 영향을 탐색하고자 한 것이다. 이를 위해 총 12차시의 테블로를 활용한 데이터 시각화 과학 학습 프로그램을 개발하였다. 연구 대상은 연구자가 지도하고 있는 3개의 영재학급 학생 61명으로 하였으며, 환경과 상황에 맞게 수정된 과학 탐구 능력 검사지와 창의적 문제해결력 검사지를 사전, 사후에 투입하였다. 연구 결과 데이터 시각화에 기반한 과학 학습은 과학 탐구 능력 중 기초탐구 능력에는 별다른 영향을 미치지 못하였다. 다만 하위영역 중 추리 영역에서만 유의미한 결과가 나타났다. 반면 기초 탐구 능력과 대조적으로 통합 탐구 능력에는 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 5개의 하위영역 중 자료변환, 자료해석, 변인통제 3개의 영역에서 유의미한 결과가 나타났다. 하지만 변인통제와 연관이 있는 가설설정의 경우 학생들이 변인통제 과정과 가설설정의 정확한 개념을 혼동한 것으로 나타났다. 한편, 프로그램 적용을 통해 창의적 문제해결력에 미치는 영향을 탐색하였는데 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 4개의 하위영역 모두에서 유의미한 결과가 나왔다. 테블로의 기능을 학생들이 능숙하게 익히게 된 것과 토의 토론하는 협력학습, 절차적 사고를 중시하는 데이터 시각화 프로그램의 주제적 영향이 이와 같은 결과에 기인한 것으로 해석되었다. 본 연구를 통해 데이터 시각화에 기반한 과학 학습과 앞으로의 미래교육 방향에 대하여 시사점을 얻을 수 있었다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2007년도 동계학술대회
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• pp.141-148
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• 2007

ICT는 21세기 지식기반사회에서 교육효과를 증대시킬 수 있는 강력한 도구라는 여러 가지 이유로 ICT 활용교육이 중시되어 왔었고, 학교 현장에서는 ICT를 활용한 교수 학습이 활발하게 도입되었다. 그 중 Excel은 뛰어난 수식 계산과 논리 판단 기능을 갖추고 있어서 간단한 계산에서부터 함수를 이용한 복잡한 수식 작성과 문자의 연산, 데이터의 비교 분석과 그래프를 통한 통계처리까지 거의 모든 종류의 계산을 할 수 있다는 점에서 수학과에서 그 가능성이 제시되어 왔다. 그러나 기존의 연구는 대부분 중 고등학교 수학과에 한정되어 있어 초등학교에서 활용하기에는 무리가 있었다. 이에 본 연구에서는 초등학교 수학과에서의 Excel 활용 수업을 적용하기에 적합한 학습 주제를 선택하여 학생들이 계산하는데 걸리는 시간보다는 문제해결을 위한 사고에 중점을 둔 문제해결 수업모형을 개발하여 적용해 보기로 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.319-322
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• 2016

본 연구는 온라인교육에서 주로 활성화 되어 있는 데이터 기반의 학습자 평가시스템이 아닌 초 중등학교 면대면 교실 수업 중 실시간으로 발생하는 유의미한 학습활동 정보를 스마트기술을 활용하여 데이터로 축적하고 분석하여 다양하게 제시함으로써, 학습자에게는 학습에 대한 정확한 피드백을 주고 교수자에게는 수업방향을 제고하며 부모들에게는 자녀들의 학습활동에 대한 이해도 높일 수 있는 학습자 분석 및 평가 시스템을 개발 시 요구사항들을 분석하고자 한다. 이를 위해 스마트교육을 위한 교수학습 방법들을 고려하여 적합한 스마트기기 기반 수업지원 도구를 조사하고 도구 사용 후 발생되는 학습활동에 관한 데이터를 분석할만한 데이터 마이닝 기법을 소개하여 향후 학습자평가 시스템에 대해 제언한다.