• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제45차 동계학술발표논문집 20권1호
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• pp.139-142
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• 2012

최근 정보교육과정의 개정은 컴퓨터 과학의 기본 내용들을 정보 교과에 포함하였고, 그 컴퓨터 과학적인 사고를 실세계에 구현하는 것을 교육 목표로 하여 학생들에게 프로그래밍 교육을 실시하고 있다. 하지만 기존의 범용 프로그래밍 언어는 학습자가 습득하고 활용하는 데 많은 시간이 걸리고 인지적 부담이 큰 단점이 있었다. 이러한 단점을 보완하고자 교육용 프로그래밍 언어가 등장하였고, 교육용 프로그래밍 언어를 활용하여 교육적인 효과를 얻기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 한국에서 진행된 교육용 프로그래밍 언어 관련 연구를 분석하여 연구의 의미를 발견하고 추후의 연구 방향을 제시하고자 한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.85-88
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• 1998

진화이론은 생명체들간의 투쟁과 적자생존의 원칙에 근거를 두고 있다. 그 중 협동으로의 진화는 공생이나 기생관계에 있는 생물들에서 발견되어 사화학, 생물학, 경제학 등의 분야에서 계속적인 관심의 대항이 되어 왔다. 특히 생명체들간에 존재하는 끊임없는 경쟁과 협동의 관계를 시뮬레이션하는 죄수의 딜레마 게임은 지금까지 많은 연구가 진행되어왔다. 죄수의 딜레마 게임이 시작된 근거는 협동으로의 진화에 관한 연구에서 시작되었다고 볼 수 있다. 대부분의 연구가 2명이 하는 죄수의 딜레마 반복게임인 2IPD에 집중되어 있는데 2IPD는 실제 세계에 적용시키는데 한계가 있기 때문에 보다 실세계에 가까운 형태를 모델링하는 N명 죄수의 딜레마 반복 게임(NIPD)에 관한 연구가 진행되고 있다. 이 논문에서는 진화 알고리즘을 이용하여 NIPD게임에서 게임자의 수와 협동으로의 진화와의 관계, 즉 죄수의 수가 증가함에 따라 협동의 정도는 어떻게 나타나는 가에 대해 고찰한다. 여러차례의 반복 시뮬레이션 결과 게임자의 수가 적을때는 대부분이 협동으로 진화하나 게임자의 수가 증가할수록 협동으로의 진화가 어렵다는 사실을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (A)
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• pp.754-756
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• 2001

컴퓨터 사용증가와 함께 컴퓨터 바이러스 또한 증가하고 있다. 바이러스 검사 프로그램은 바이러스의 특정 문자열(signature)을 찾아 문자열 검색도구와 프로세스의 행동을 모니터링 하는 감시도구(general purpose monitor)의 두 가지 형태가 있으며, 각각은 미 발견 바이러스에 대한 취약성과 시스템 오버헤드를 단점으로 가지고 있다. 또한, 최근에 제안된 면역 시스템은 계산 복잡도나 시스템 구성면에서 지나친 부담을 가지고 있다. 본 논문에서는 바이러스들의 행위를 추출 할 수 있도록 하기 위하여, 언어 압축 알고리즘을 이용하여 바이러스 행동 패턴을 추출하는 방법을 고안하였고, 몇 가지 바이러스를 이용하여 실험해 보았다. 그 결과 실제 학습에 이용한 바이러스가 아니더라도 유사한 동작을 하는 바이러스에 대해서는 면역성을 가질 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.1-3
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• 2003

최근 생물정보 기술이 암 진단의 새로운 방법으로 관심을 모으고 있다. 다양한 기계학습 기법을 적용하여 우수한 결과를 얻고 있지만, 의학 분양에서는 정확률이 높은 분류기의 획득과 동시에 획득된 분류규칙을 분석하고 이해할 수 있어야 한다. 생물정보 기술에서 많이 사용되는 유전발현 데이터는 데이터내에 수천 내지 수만의 변수가 존재하여 직접 이들 사이의 복잡한 관계를 표현하고 이해하는 것은 매우 어렵다. 본 논문에서는 이러한 어려움을 극복하기 위해 유전발현 데이터에서 분류에 유용한 특징들을 추출하고 유전자 프로그래밍으로 추출된 특징들을 이용한 암 분류규칙을 생성한다. 림프종 유전발현 데이터에 대하여 실험해본 결과, 90% 수준의 인식 성능을 보였고, 또한 모든 샘플을 완벽하게 분류하는 산술 분류규칙을 발견하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권1호
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• pp.27-32
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• 2003

귀납법칙 생성 시스템은 데이터에서부터 법칙을 자동으로 발견하는 시스템으로서 현재 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 정보이론을 이용하여 데이터로부터 귀납법칙을 자동으로 생성하는 시스템을 제시하고 또한 귀납법칙 생성 시스템에 의하여 생성되는 규칙들 중에서 가장 좋은 성능을 보이는 규칙 집합을 구하기 위하여 이를 유전자 알고리즘과 결합시켜 최적화된 귀납법칙 집합을 탐색하는 방법을 제시하였다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위하여 다수의 기계학습 데이터를 사용하여 기존의 다른 방법들과 비교하였으며, 제안된 시스템은 대부분의 경우에 좋은 정확도를 제공하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.903-906
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• 2002

정보 인프라의 고도화와 인터넷 사용의 폭발적인 증가로 인해 다양한 형태의 정보를 대량으로 교환할 수 있는 환경이 마련되었으며, 정보기술의 보편화를 통해 누구든지 쉽게 기술을 습득하고 이동하게 되었다. 인터넷 사용자는 크게 일반 사용자 및 적대적 사용자로 분류될 수 있으며, 특히 적대적 사용자는 정보의 불법적인 유출, 악용, 파괴할 수 있는 고도의 기술을 지닌 그룹으로서 인터넷의 존재 자체를 위협할 수 있는 수준이며, 이들의 기술은 날로 지능화되고 자동화되는 추세이다. 정보의 가치가 중요해 지면서 고급 정보에 대한 피해 사례가 늘어가고 있으나, 이를 정확하게 발견하고 신속하게 대처하기 위한 기술의 개발은 아직 초보 단계에 머무르고 있다. 대부분의 보안 시스템이 침입에 대한 탐지 및 대응 기술 개발에 역점을 두고 있으나, 알려지지 않은 침입에 대해서는 정확한 탐지 및 신속한 대응이 어렵다. 본 논문에서는 가상 서비스를 통해 침입자를 유도하고, 침입 과정 및 기법을 학습함으로써 새로운 기법에 대한 신속한 대응책을 수립할 수 있도록 해 주는 HoneyPot의 구현에 관한 방법을 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.51-52
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• 2019

본 연구는 영화에 대한 정량적 분석을 위해 MRCNN을 활용한 영화 속 등장인물의 얼굴 면적을 검출하였다. MRCNN을 선택한 이유는 기존 얼굴 인식 시스템이 갖는 한계(뒷모습, 누워있는 모습의 측정 오류)의 개선과 면밀한 계산을 하고자 함이었다. 영화 한편에서 주인공과 상대주인공이 함께 등장한 씬을 선별한 726개의 이미지 중 496개의 이미지가 마스킹이 됨으로서 68%의 성능을 보였다. 반면에 230개의 이미지 파일에서는 다소 문제가 발견되어 32%의 오차가 발생했다. 오차를 개선하기 위해서 주요 인물을 학습시킨 뒤 마스킹을 씌우는 작업을 함으로써 현 확률보다 높은 확률로 정상적으로 이미지가 추출될 수 있도록 시험해 볼 것이다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.153-159
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• 2019

본 연구는 청소년을 대상을 실시한 창업 교육이 청소년의 기업가정신과 창업의지에 미치는 효과 및 창업 행동에 영향을 검증하였다. 창업 교육은 주식회사 슘페터 청소년 창업 프로그램 활용하여 특성화고등학교 1학년 학생 303명을 대상으로 실시하였다. 슘페터 창업 프로그램 커리큘럼의 학습 목표 및 활동내용을 분석을 통해 다양한 키워드를 도출하여 최종적으로 11개의 변수를 채택하여 사전 사후 설문을 실시하였다. 창업교육을 통해 기업가정신이 높아지고 이를 통해 학생들의 창업의지에 미치는 영향을 분석한다. 또한 창업의지가 생기면 창업 행동에 영향을 줄 것이라고 가정했다. 이를 바탕으로 효과적인 기업가정신 및 창업교육 활성화 방안을 제시하고자 한다. 본 연구의 실증분석 결과는 다음과 같다. 슘페터 창업 교육을 받은 고등학생의 1) 기업가정신, 2) 기회발견, 3) 기획력, 4) 창업가적 프로세스, 5) 사회적문제 해결력, 6) 정보수집력, 7) 창의성 역량 향상에 효과가 있는 것으로 분석 되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.461-463
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• 2020

2025년 초고령 사회로 진입할 것으로 예상됨에 따라 고령화 시대에 발생하는 문제점들을 IT기술을 응용하여 지능적으로 해결할 수 있는 인공지능 헬스케어 솔루션이 주목받고 있다. BIS리서치의 보고서에 따르면 헬스케어 산업의 챗봇 시장 규모가 2029년 약 4억 9,800만 달러로 성장할 것으로 예상된다. 따라서 시니어 사용자를 위한 기술 연구가 적극적으로 필요한 시점이다. 본 논문에서는 사전학습한 언어모델과 BiLSTM기반 신경망 모델을 이용하여 시니어 사용자에게 특화된 질환 증상 인식 모델 구현에 관한 범위 및 방법에 관해 기술한다. 이는 시니어 대상 건강관리 챗봇 솔루션에 도입하여 시니어 사용자에게 자주 발생하는 질환들을 조기에 발견할 수 있도록 지원하여 위험의 발생 예방에 도움을 주는 서비스가 될 것으로 전망한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.470-474
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• 2019

한글 OCR 성능을 높이기 위해 딥러닝 모델을 활용하여 문자인식 부분을 개선하고자 하였다. 본 논문에서는 폰트와 사전데이터를 사용해 딥러닝 모델 학습을 위한 한글 문장 이미지 데이터를 직접 생성해보고 이를 활용해서 한글 문장의 OCR 성능을 높일 다양한 모델 조합들에 대한 실험을 진행했다. 딥러닝 모델은 STR(Scene Text Recognition) 구조를 사용해 변환, 추출, 시퀀스, 예측 모듈 각 24가지 모델 조합을 구성했다. 딥러닝 모델을 활용한 OCR 실험 결과 한글 문장에 적합한 모델조합은 변환 모듈을 사용하고 시퀀스와 예측 모듈에는 BiLSTM과 어텐션을 사용한 모델조합이 다른 모델 조합에 비해 높은 성능을 보였다. 해당 논문에서는 이전 한글 OCR 연구와 비교해 적용 범위를 글자 단위에서 문장 단위로 확장하였고 실제 문서 이미지에서 자주 발견되는 유형의 데이터를 사용해 애플리케이션 적용 가능성을 높이고자 한 부분에 의의가 있다.