Lee Hansung;Song Jiyoung;Kim Eunyoung;Lee Chulho;Park Daihee
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.15
no.3
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pp.282-288
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2005
In this paper, we propose a new intrusion detection model, which keeps advantages of existing misuse detection model and anomaly detection model and resolves their problems. This new intrusion detection system, named to MMIDS, was designed to satisfy all the following requirements : 1) Fast detection of new types of attack unknown to the system; 2) Provision of detail information about the detected types of attack; 3) cost-effective maintenance due to fast and efficient learning and update; 4) incrementality and scalability of system. The fast and efficient training and updating faculties of proposed novel multi-class SVM which is a core component of MMIDS provide cost-effective maintenance of intrusion detection system. According to the experimental results, our method can provide superior performance in separating similar patterns and detailed separation capability of MMIDS is relatively good.
In this paper, we consider a two-agent single-machine scheduling problem with exponential job-dependent position-based learning effects. The objective is to minimize the total weighted completion time of one agent with the restriction that the makespan of the other agent cannot exceed an upper bound. First, we propose a branch-and-bound algorithm by developing some dominance /feasibility properties and a lower bound to find an optimal solution. Second, we design an efficient simulated annealing (SA) algorithm to search a near optimal solution by considering six different SAs to generate initial solutions. We show the performance superiority of the suggested SA using a numerical experiment. Specifically, we verify that there is no significant difference in the performance of %errors between different considered SAs using the paired t-test. Furthermore, we testify that random generation method is better than the others for agent A, whereas the initial solution method for agent B did not affect the performance of %errors.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.33
no.5
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pp.932-951
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2013
This study was initiated to address multicultural students' science learning, which is expected to be our assets for the next generation. By understanding their ideas of science learning and cultural context, we intend to encourage them and urge our science education communities to be interested in multicultural science education in Korea. We interviewed elementary and secondary school multicultural students, their parents, and teachers who have ever taught them. The interview revealed that they needed language-based support to improve their science learning. It seemed to be a serious problem that teachers' and students' expectancy toward multicultural students were low. We should put into practice scientific literacy for all students through the multicultural science education in our own context with school-based systematic support.
Lee, Min Jung;Lee, Yang;Yang, Sung Pil;Park, Mi Suk
Journal of the Korean School Mathematics Society
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v.15
no.4
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pp.627-641
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2012
We found a few students had an error in the function and equation units, because most of mathematicians omitted the multiplication signs. In the mathematical history, the multiplication and parentheses signs had various changes. Based on the Histogenetic Principle, high level students know that the letter in the functions and equations represents a number and the related principles, so they have no big problems. But since the low level students stay in the early days in the mathematical history, they have some problems in the modern function and equation. Therefore, while we study the function and equation units with the low level students, we present that we have to be cautious when we omit the multiplication and parentheses signs.
The current study aims to investigate the relationship between working memory capacity, vocabulary size, and listening competence of Korean EFL (English as a Foreign Language) learners. 30 English education majors from a university in Korea were recruited. The backward digit span and the operation span tasks were used to measure the participants' working memory capacity, while the Listening Vocabulary Level Test (LVLT) and the Michigan English Test (MET) were employed to measure their vocabulary size and listening proficiency in English, respectively. The correlational analyses revealed that the bigger one's working memory storage was, the better the person processed incoming input. However, no statistically significant correlation was found between working memory capacity, English vocabulary size, and listening proficiency, possibly due to the small sample size and the homogeneous subjects.
The purpose of this study is to discern elementary students' career education model based on career anchor. For this purpose, we have researched literatures and case studies related to career anchor and developed a draft of the career education model. Afterwards, through expert formative evaluation of the draft, we have developed the final model. Specific model's processes include 'finding yourself' - 'selecting learning contents based on career anchor'- 'studying based on career'- 'over coming things lacking in your career' - 'assessment'. These steps include activity content and supporting elements for learners. This study is different from precedent career education related studies because through career anchor the learner can find his true self, teachers can able to teach flexibly while adjusting to diverse environment changes, also this program can be utilized within the class setting immediately, and it is developed to help learners and teachers to utilize the program with ease and systematically.
This study examines motivations for international students to study abroad at Korean universities. Employing qualitative and mixed methods, this study used grounded theory to analyse data obtained from student interviews, essays, digital storytelling videos, and student video representations to explicate the nature of study of six subjects. All subjects were enrolled in English Education courses during years 2014-2017. The researcher was the course instructor. Results from this study revealed that major codes that emerged from data analyses were those of economics, culture, language study, and personal development, corroborating with findings of most research literature regarding international students' motivations (OUSO, 2015). However, survey of professional literature and study data showed that motivational codes presented in the literature and this study, were discursive in nature in that each code was not only connected to all other codes, but also mutually co-constructive. As such, this study suggests that motivational codes found in study abroad literature were discursive in nature, resembling Bourdieu's (1991) theory of economic, social, and cultural capitals. Results of this study suggest that various motivations for studying abroad are subsumed under economic logic of expense and career development.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.53
no.2
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pp.179-199
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2019
In this paper, we propose optimal methodologies for classifying patent literature by examining various feature extraction methods, machine learning and deep learning models, and provide optimal performance through experiments. We compared the traditional BoW method and a distributed representation method (word embedding vector) as a feature extraction, and compared the morphological analysis and multi gram as the method of constructing the document collection. In addition, classification performance was verified using traditional machine learning model and deep learning model. Experimental results show that the best performance is achieved when we apply the deep learning model with distributed representation and morphological analysis based feature extraction. In Section, Class and Subclass classification experiments, We improved the performance by 5.71%, 18.84% and 21.53%, respectively, compared with traditional classification methods.
Ground Subsidence has been continuously occurring in densely populated downtown. The main cause of ground subsidence is the damaged underground facility like sewer. Currently, ground subsidence is being dealt with by discovering cavities in ground using GPR. However, this consumes large amount of manpower and cost, so it is necessary to predict hazardous area for efficient operation of GPR. In this study, ◯◯city is divided into 500 m×500 m grids. Then, data set was constructed using the characteristics of the underground facility and ground subsidence in grids. Data set used to machine learning model for ground subsidence risk grade prediction. The purposed model would be used to present a ground subsidence risk map of target area.
Kim, Jeongsoo;Park, Sangmi;Hong, Changhee;Park, Seunghwa;Lee, Jaewook
Journal of the Society of Disaster Information
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v.18
no.2
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pp.364-373
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2022
Purpose: The purpose of this paper is to develope smoke detection using AI model for detecting the initial fire in underground utility tunnels using CCTV Method: To improve detection performance of smoke which is high irregular, a deep learning model for fire detection was trained to optimize smoke detection. Also, several approaches such as dataset cleansing and gradient exploding release were applied to enhance model, and compared with results of those. Result: Results show the proposed approaches can improve the model performance, and the final model has good prediction capability according to several indexes such as mAP. However, the final model has low false negative but high false positive capacities. Conclusion: The present model can apply to smoke detection in underground utility tunnel, fixing the defect by linking between the model and the utility tunnel control system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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