Recently, the importance of creativity and problem-solving skills are being emphasized in engineering education. In particular, research is actively being conducted on learning models considering practicality or applicability in practice and education among many creative problem-solving methods. The objective of the present study is to develop a teaching and learning model and verify its effects in order to promote creative thinking and problem-solving skills using the TRIZ Contradiction Analysis. This study led the participants to obtain basic knowledge of creative engineering design through the creative engineering design course for freshmen at an engineering college, and come up with ideas and solutions using the TRIZ Contradiction Analysis. A survey was conducted and analyzed to verify the effectiveness of education using the proposed teaching and learning model, and as a result, the effectiveness of education has been proven by an average of 89 positive responses. Follow-up research is needed on improved application models so that the proposed learning model can be applied to various subjects.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
/
v.12
no.4
/
pp.159-172
/
2023
In general, social problem-solving research aims to create important social value by offering meaningful answers to various social pending issues using scientific technologies. Not surprisingly, however, although numerous and extensive research attempts have been made to alleviate the social problems and issues in nation-wide, we still have many important social challenges and works to be done. In order to facilitate the entire process of the social problem-solving research and maximize its efficacy, it is vital to clearly identify and grasp the important and pressing problems to be focused upon. It is understandable for the problem discovery step to be drastically improved if current social issues can be automatically identified from existing R&D resources such as technical reports and articles. This paper introduces a comprehensive dataset which is essential to build a machine learning model for automatically detecting the social problems and solutions in various national research reports. Initially, we collected a total of 700 research reports regarding social problems and issues. Through intensive annotation process, we built totally 24,022 sentences each of which possesses its own category or label closely related to social problem-solving such as problems, purposes, solutions, effects and so on. Furthermore, we implemented four sentence classification models based on various neural language models and conducted a series of performance experiments using our dataset. As a result of the experiment, the model fine-tuned to the KLUE-BERT pre-trained language model showed the best performance with an accuracy of 75.853% and an F1 score of 63.503%.
Annual Conference on Human and Language Technology
/
2019.10a
/
pp.272-275
/
2019
단어 중의성 해소 방법은 지식 정보를 활용하여 문제를 해결하는 지식 기반 방법과 각종 기계학습 모델을 이용하여 문제를 해결하는 지도학습 방법이 있다. 지도학습 방법은 높은 성능을 보이지만 대량의 정제된 학습 데이터가 필요하다. 반대로 지식 기반 방법은 대량의 정제된 학습데이터는 필요없지만 높은 성능을 기대할수 없다. 최근에는 이러한 문제를 보완하기 위해 지식내에 있는 정보와 정제된 학습데이터를 기계학습 모델에 학습하여 단어 중의성 해소 방법을 해결하고 있다. 가장 많이 활용하고 있는 지식 정보는 상위어(Hypernym)와 하위어(Hyponym), 동의어(Synonym)가 가지는 의미설명(Gloss)정보이다. 이 정보의 표상을 기존의 문장의 표상과 같이 활용하여 중의성 단어가 가지는 의미를 파악한다. 하지만 정확한 문장의 표상을 얻기 위해서는 단어의 표상을 잘 만들어줘야 하는데 기존의 방법론들은 모두 문장내의 문맥정보만을 파악하여 표현하였기 때문에 정확한 의미를 반영하는데 한계가 있었다. 본 논문에서는 의미정보와 문맥정보를 담은 단어의 표상정보를 만들기 위해 구문정보, 의미관계 그래프정보를 GCN(Graph Convolutional Network)를 활용하여 임베딩을 표현하였고, 기존의 모델에 반영하여 문맥정보만을 활용한 단어 표상보다 높은 성능을 보였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
/
2000.10b
/
pp.51-53
/
2000
기존의 진화 연산의 한계를 극복하기 위해서 탐색점 분포 학습 알고리즘(Estimation of Distribution Algorithm)이 부각되고 있다. 탐색점 분포 학습 알고리즘은 데이터의 분포를 파악하고, 파악된 분포를 이용해서 새로운 학습 데이터를 생성하는 일련의 과정을 통하여 최적화 문제를 해결하는 방법이다. 그런데, 기존의 탐색점 분포 학습 알고리즘들은 대부분 이진 벡터값을 가지는 최적화 문제들만을 대상으로 하고 있다. 본 논문에서는 비감독 확률 신경망 모델인 헬름홀츠 머신을 이용해서 데이터의 분포를 학습하여 연속 함수 최적화 문제를 해결하는 방법을 개발하였다. 테스트 함수들에 대해서 실수 표현형을 사용한 유전자 알고리즘과 결과를 비교하여 제안하는 방법의 우수성을 검증하였다.
This paper studies VPBL(Various PBL) models, applies them to classes, and analyzes results so that students of various majors can design and implement problems according to the characteristics of their majors in order to improve problem solving in education. VPBL performs the process of designing and implementing problems that reflect the characteristics of the major by applying constraints to the professor's programming language. The professor performs mini_class in the process of solving the designed problem and then shares it throughout. VPBL model apply results, The traditional teaching method was 3.51 points and the application of the VPBL model was 4.52 points, and "interaction, understanding of learning contents, and acquiring knowledge related to curriculum" were improved. In addition, VPBL has the advantage of expanding the learning range in the solving process as it is based on various problem solving, which has the effect of expanding the learning range compared to existing class models. Research on the expanded application of various SW liberal education in the future is required.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2020.11a
/
pp.881-882
/
2020
최근 딥 러닝 (deep learning) 기술의 큰 발전으로 기존 기계 학습 분야의 기술들이 성공적으로 해결하지 못하던 많은 문제들을 해결할 수 있게 되었다. 이러한 딥 러닝의 학습 과정은 매우 많은 연산을 요구하기에 다수의 노드들로 모델을 학습하는 분산 학습 (distributed training) 기술이 연구되었다. 대표적인 분산 학습 기법으로 파라미터 서버 기반의 분산 학습 기법들이 있으며, 이 기법들은 파라미터 서버 노드가 학습의 병목이 될 수 있다는 한계를 갖는다. 본 논문에서는 이러한 파라미터 서버 병목 문제를 해결하는 파라미터 샤딩 기법에 대해 소개하고, 각 기법 별 학습 성능을 비교하고 그 결과를 분석하였다.
Kim, Yongcheon;Choi, Jiyoung;Kwon, Daiyoung;Lee, Wongyu
Journal of The Korean Association of Information Education
/
v.17
no.3
/
pp.233-242
/
2013
"Problem-solving methods and procedures" sections in the 2009 revised informatics curriculum emphasized active use of algorithmic thinking to solve problems. And it is proposed to solve the various problems of real life using programming language for the implementation of the algorithm. Recently, various Educational Programming Language has been developed for elementary programming activity and many researches showed that students' cognitive burden was reduced in learning programming language with Educational Programming Languages. However implementation of the algorithm is difficult for novice programmer. For the reason, effective way is required for elementary students to connect design of the algorithm and implementation of the algorithm. Therefore, in this study propose the algorithm design worksheets that it is possible to create an algorithm to describe the content needed to implementation in programming education. And this study proved the effect of the algorithm design learning tools through experiment.
The higher thinking skills, such as creativity and problem-solving about a given problem, are difficult to assess and diagnose. For an accurate diagnosis of these higher thinking abilities, we need to fully observe learner's problem-solving process or learner's individual reports. However, in an online learning or virtual class environments, evaluation of learner's problem-solving process becomes more difficult to diagnose. The best way to solve this problem is through reporting by tracking learner's actions when he tries to solve a problem. In this study, we developed a module which can evaluate and diagnose student's problem-solving ability by tracking actions in MS-Office suite, which is used by students to solve a given problem. This module performs based on the learner's job history through user tracking. To evaluate the effectiveness of this diagnostic module, we conducted satisfaction survey from students who were preparing the actual MOS exams. As a result, eighty-one (81) of the participants were positive on the effectiveness of the learning system with the use of this module.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
/
v.9
no.6
/
pp.49-56
/
2023
The purpose of this study is to develop convergence major-based learning (CMBL), which selects performance tasks related to local problems at hand and solves them based on convergence major performance, and builds a suitable teaching and learning model. We developed a CMBL class with a team project-type class that finds and solves practical problems in the region to cultivate overall problem-solving capabilities for convergence major competencies. Additionally, for this class, the instructor played a role as a bridgehead to explore and connect the community's sites, and students visited connected institutions in person to identify problems they need based on understanding and empathy for the subjects through field observation and qualitative interviews, and developed a CMBL class teaching and learning model necessary to directly solve them by using their major capabilities to the fullest. Therefore, we intend to present the future-oriented direction of university convergence education required by the community by forming a group of students with various majors to cultivate the ability to solve realistic problems in the community.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
/
v.10
no.2
/
pp.65-72
/
2021
Recently, attacks on the network environment have been rapidly escalating and intelligent. Thus, the signature-based network intrusion detection system is becoming clear about its limitations. To solve these problems, research on machine learning-based intrusion detection systems is being conducted in many ways, but two problems are encountered to use machine learning for intrusion detection. The first is to find important features associated with learning for real-time detection, and the second is the imbalance of data used in learning. This problem is fatal because the performance of machine learning algorithms is data-dependent. In this paper, we propose the HSF-DNN, a network intrusion detection model based on a deep neural network to solve the problems presented above. The proposed HFS-DNN was learned through the NSL-KDD data set and performs performance comparisons with existing classification models. Experiments have confirmed that the proposed Hybrid Feature Selection algorithm does not degrade performance, and in an experiment between learning models that solved the imbalance problem, the model proposed in this paper showed the best performance.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.