• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.282-288
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• 2005

본 논문에서는 기존의 침입탐지 모델인 오용탐지 모델과 비정상 탐지 모델의 장점은 유지하되 단점은 보완하는 견지에서 새로운 침입탐지 모델을 제안한다. MMIDS로 명명된 새로운 침입탐지시스템은 다음의 평가 기준들을 모두 만족하는 차원에서 설계되었다: 1) 시스템에서 학습되지 않은 새로운 공격 유형의 신속한 발견; 2) 탐지된 공격 유형에 대한 세부적 정보의 제공; 3) 빠르고 효율적인 학습 및 갱신으로 인한 경제적인 시스템의 유지/보수; 4) 시스템의 점증성(incrementality) 및 확장성. MMIDS의 핵심 구성요소로 새롭게 제안된 다중 클래스 SVM은 빠르고 효율적인 학습 및 갱신이 가능하여 침입탐지 시스템의 유지보수 비용을 절감할 수 있다. 실험을 통해 유사한 공격 패턴에 대한 분류성능 및 각 공격 유형별 세분화 능력이 우수함을 보인다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.77-88
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• 2015

본 논문은 작업별 위치기반 지수학습 효과를 갖는 2-에이전트 단일기계 스케줄링 문제를 고려한다. 에이전트 A는 가중 완료 시간의 합을 최소화하며, 에이전트 B는 총소요시간에 대한 상한 값을 만족하는 조건을 갖는다. 본 연구에서는 먼저 우수해/가능해에 대한 특성을 개발하고, 이를 이용하여 최적 해를 찾기 위한 분지한계 알고리즘을 설계한다. 또한 근사 최적 해를 구하기 위해 6가지 다른 초기해 생성 방법을 이용한 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 제안한다. 수치 실험을 통해 제안된 알고리즘의 우수한 성능을 검증한다. 실험 결과, 다른 초기해 생성 방법들 간에는 %errors 차이가 유의하게 발생하지 않았으며, 에이전트 A의 작업 순서를 무작위로 생성할 때 성능이 좋아짐을 발견하였다. 반면에, 에이전트 B의 초기해 생성 방법은 성능에 영향을 미치지 않았다.

• 한국과학교육학회지
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• 제33권5호
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• pp.932-951
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• 2013

우리 사회의 소중한 자산이 될 다문화 학생들을 위한 과학 교육적 배려를 제공하기 위한 목적으로 본 연구가 기획되었다. 다문화 학생들이 생각하고 있는 과학 학습을 파악하여 그들의 상황을 이해하고 과학 교육 차원에서 배려하고 지원하는 방향을 고민함으로써 그들을 고려한 과학 교육계의 관심을 불러일으키고자 한다. 이를 위해 다문화 가정 초등 및 중등 학생과 학부모, 그리고 다문화 학생들을 가르치고 있는 초등 교사 및 중등 과학 교사들을 대상으로 집단 면담을 실시했다. 면담을 통해 다문화 학생들의 과학 교육에 있어서 무엇보다도 언어적 지원이 필요하다는 점을 발견했다. 이 밖에도 다문화 학생들을 바라보는 교사와 친구들의 기대치가 낮다는 점도 알았다. 우리 상황에 맞는 다문화 과학 교육의 내용과 방법, 그리고 학교 차원의 제도적 지원을 통해 모든 사람을 위한 과학적 소양을 실천해야 할 것이다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제15권4호
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• pp.627-641
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• 2012

중등학교의 함수와 방정식 단원을 지도할 때 수식의 표현에서 곱셈과 괄호 기호를 생략하는 경우 일부 학생들이 오류를 보이는 것을 늘 발견할 수 있다. 학습 부진이 없는 학생들은 함수와 방정식에 있는 문자가 어떤 수를 대표한다는 것과 관련된 원리들을 알기 때문에 오류를 거의 범하지 않지만 학습 부진이 있는 학생들은 이런 원리들에 대한 이해가 부족한 상태에 있기 때문에 오류를 자주 보이게 된다. 본 연구에서는 수학사 속에서 다양한 변화와 발전을 거듭해온 곱셈과 괄호 기호에 대해 먼저 살펴보고, 이를 바탕으로 설문지를 이용한 조사를 통해 효과적인 지도방법에 대해 연구하였다. 본 연구에서는 함수와 방정식을 지도할 때 학습이 부진한 학생들에게 제시되는 수식표현에서는 곱셈과 괄호 기호를 생략하지 않을 것을 제안한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.365-370
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• 2021

본 연구의 목적은 한국어 EFL 학습자의 작업 기억과 영어 어휘 및 듣기 능력의 관계를 조사하는 것이다. 한국의 한 대학교에 재학 중인 30명의 영어 교육 전공자들이 본 연구에 참여했다. 참가자의 작업 용량을 측정하기 위해 거꾸로 숫자 폭 과업과 작업 폭 과업을 사용하였으며, 이들의 영어 어휘 수준 및 듣기 능력은 '듣기 어휘 수준 시험(LVLT)'과 '미시건 영어 시험(MET)'을 각각 사용하여 측정하였다. 데이터 분석 결과, 대학생 참가자들의 작업 기억 저장 용량은 매우 다양한 것으로 나타났으며, 작업 기억 저장 용량이 클수록 영어 입력 정보를 더 잘 처리하는 것으로 나타났다. 그러나 상대적으로 작은 규모의 동질적인 연구 참가자들의 특성으로 인해 작업 기억 용량, 영어 어휘 수준, 그리고 영어 듣기 능력 사이에 통계적으로 유의한 상관관계는 발견되지 않았다.

• 직업교육연구
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• 제30권4호
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• pp.179-202
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• 2011

본 연구는 커리어 앵커를 활용하여 초등학생의 진로교육모형을 구안하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 본 연구에서는 문헌연구 및 커리어 앵커 관련 교육 프로그램 사례 분석을 통하여 모형의 초안을 도출하고 그것에 대해 전문가 형성평가를 거쳐 모형의 최종안을 구안하였다. 최종 구안된 모형은 핵심가치, 프로세스, 지원요소 등으로 구성되어 있다. 구체적인 모형의 프로세스는 '자기 모습 찾기' ${\rightarrow}$ '커리어 앵커에 따른 학습내용 선정하기' ${\rightarrow}$ '커리어별 학습하기' ${\rightarrow}$ '부족한 커리어 극복하기' ${\rightarrow}$ '평가하기'의 순서로 구성되며 각 단계마다 학습자를 위한 활동 내용과 지원요소에 대한 내용을 제공하였다. 본 연구는 선행 진로교육 관련 연구와 달리 커리어 앵커를 통하여 자신의 참 모습을 발견할 수 있고, 다양한 환경 변화에 대응하여 탄력적인 교육이 가능하며, 학교 현장에서 즉시에 바로 사용할 수 있을 뿐만 아니라, 다양한 지원요소를 통하여 교사와 학생이 손쉽게, 체계적으로 교육을 진행할 수 있도록 구안되었다.

• 비교문화연구
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• 제51권
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• pp.103-131
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• 2018

본 연구는 한국의 대학교에서 유학하고 있는 외국인 유학생들의 동기에 대해서 조사하고자 한다. 질적연구방법과 혼합연구방법을 사용한 본 연구는 6개 과목의 학습 본질을 설명할 수 있는 학생 인터뷰, 에세이, 디지털 스토리텔링 비디오 및 학생 제작 동영상으로부터 얻은 데이터를 근거이론(grounded theory)을 통해 분석하였다. 모든 과목은 2014학년부터 2017학년까지 영어교육 과정에 등록되었다. 본 연구자는 이 과정의 교수자였다. 데이터 분석에서 나타난 주요 범주가 경제력, 문화, 언어학습 및 자기개발이었다는 것이 본 연구의 결과에서 나타났으며, 외국인 유학생의 동기에 관한 대부분의 연구문헌의 결과를 입증한다(OUSO, 2015). 그러나 본 연구와 문헌에서 제시된 동기의 범주가 본질적으로 담론적(discursive)이었다는 것을 전문 문헌과 연구 데이터의 조사가 보여주는데 그 이유는 각 범주가 다른 모든 범주와 연관되어 있을 뿐만 아니라 서로 상호구성주의적(co-constructive)이기 때문이다. 이와 같이 본 연구가 시사하는 바는 유학 관련 문헌에서 발견된 동기의 범주가 본질적으로 담론적이라는 것이며, 이는 부르디외의 경제, 사회 및 문화 자본론(1991)과 유사하다. 본 연구의 결과는 유학의 다양한 동기가 비용과 경력 개발이라는 경제 논리하에 존재한다는 것을 시사한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제53권2호
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• pp.179-199
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• 2019

본 연구의 목적은 특허 문헌 분류에 가장 적합한 방법론을 발견하기 위하여 다양한 자질 추출 방법과 기계학습 및 딥러닝 모델을 살펴보고 실험을 통해 최적의 성능을 제공하는 방법론을 분석하는데 있다. 자질 추출 방법으로는 전통적인 BoW 방법과 분산표현 방식인 워드 임베딩 벡터를 비교 실험하고, 문헌 집합 구축 방식으로는 형태소 분석과 멀티그램을 이용하는 방식을 비교 검토하였다. 또한 전통적인 기계학습 모델과 딥러닝 모델을 이용하여 분류 성능을 검증하였다. 실험 결과, 분산표현 방법과 형태소 분석을 이용한 자질추출 방법을 기반으로 딥러닝 모델을 적용하였을 경우에 분류 성능이 가장 우수한 것으로 판명되었으며 섹션, 클래스, 서브클래스 분류 실험에서 전통적인 기계학습 방법에 비해 각각 5.71%, 18.84%, 21.53% 우수한 분류 성능을 보여주었다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제23권8호
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• pp.5-10
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• 2022

인구 밀집도가 높은 도시 중심지에서 발생하는 지반함몰의 주요 원인은 하수관 및 상수관과 같은 지하매설물의 손상으로 알려져 있다. 이와 관련하여 지반함몰의 원인 규명과 지반함몰 위험 예측에 관한 연구가 꾸준히 수행되고 있다. 현재 지반함몰은 지중탐사레이더를 통해 선제적으로 공동을 발견하여 대응하고 있으나, 이는 인력 및 비용의 소비가 크기 때문에 효율적인 장비의 운영을 위해 위험지역을 예측하고 예측된 지역을 우선순위로 탐사해야 할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 ◯◯시의 2개 구를 500m×500m 크기의 그리드로 분할하고, 해당 그리드 내의 지하매설관 속성과 지반함몰 발생 데이터를 활용하여 데이터셋을 구축하였다. 구축된 데이터셋으로 기계학습을 통한 적절한 지반함몰 위험등급 예측 모델을 제시하였고, 제시된 모델을 활용하여 대상지역의 지반함몰 위험지도를 제시하고자 하였다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권2호
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• pp.364-373
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• 2022

연구목적: 본 논문은 지하공동구의 초기 화재 감지를 위해 CCTV를 활용한 AI 연기 객체 감지 모델을 개발하는데 목적이 있다. 연구방법:비정형성이 높은 연기 객체의 감지 성능을 제고하기 위해 화재 감지에 특화된 딥러닝 객체 감지 모델을 지하공동구 연기 감지에 특화되도록 학습시켰고, 학습데이터셋의 정제 및 학습 중 Gradient explosion 완화 등 감지 성능 개선을 위한 방법들을 적용해 모델 결과를 비교하였다. 연구결과: 결과는 제안된 방법을 통해 모델 성능을 향상시켰고 mAP 등의 지표를 평가를 통해 개발 모델이 우수한 성능을 보유하고 있음을 보여준다. 최종 모델은 지하공동구 환경의 연기에 대해 미탐이 낮은 반면 오탐이 다수 발견되는 성능을 보였다. 결론: 본 논문의 모델은 지하공동구 관리시스템과 연계를 통해 보완함으로써 지하공동구의 연기 객체 감지에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.