• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.11-20
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• 2018

본 연구에서는 교원양성 대학에서 정보과학적 문제 해결력의 기본이 되는 자료구조 강의를 수강하는 학생들에게 학습 동기를 부여하고 몰입도를 증가시킬 수 있는 방안의 하나로서, 문제해결 프로그래밍 자동평가 시스템을 적용하기 위해 자료구조의 주요 토픽별 문제 은행을 개발하였다. 자료구조의 주요 토픽에 적합한 프로그래밍 평가 문제은행 70여 문항을 개발하여, 이를 온라인 자동평가 시스템에 탑재하고, 실제 수업에 적용하였다. 수업 적용 후 결과에 따른 학습동기와 몰입도 등을 분석함으로써, 교원양성 대학에서 문제해결 프로그래밍, 자료구조 수업에서 활용할 수 있는 '학습 동기를 부여하며, 몰입하여 해결하는' 교수-학습 콘텐츠와 활용방법을 제시하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.291-300
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• 2020

국내외 온라인 강의에 대한 학습자와 프로그램 수요는 증가하고 있지만 이에 대한 평가 방법은 설문지에 의한 정량적인 수치에 의존하고 있으며 객관적인 학습 만족도에 대한 평가 방법은 마련돼 있지 않다는 것이 문제점으로 드러나고 있다. 본 연구에서는 온라인 학습 시스템의 게시판에 있는 빅 데이터 메시지를 분석하여 온라인 강의를 평가하는 방법을 제안하려고 한다. 실제로 빅 데이터 분석기법 중 중요한 기술로 인식되는 자동분류 기법을 적용하여 온라인 강의 평가에 시범 적용해 보았으며 델파이 분석 결과에서도 평가 항목과 분류 결과 등이 온라인 강의 평가에 적합하고 학교나 기관에서 적용해볼 만하다는 결론을 얻었다. 본 연구는 빠르게 축적되고 있는 빅 데이터 분석기술을 가장 변화가 늦은 교육 분야에 적용해 보고 확장 가능성을 진단해보는데 의의가 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.221-222
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• 2023

본 연구에서는 주피터 노트북에서 자동 평가 시스템을 활용하기 위한 방안으로 자동 평가 시스템의 문제를 저장하고 제시하는 방안에 대해서 연구하였다. 자동 평가 시스템은 학습자가 직접 프로그래밍을 하고 바로 피드백을 받을 수 있는 장점이 있다. 주피터 노트북에서 자동 평가 시스템을 제공하는 nbgrader와 코들의 장점을 바탕으로 문제 제시 방안은 다음과 같다. 문제는 HTML 태그를 이용해 서식 있는 형태로 서버에 저장한다. 주피터 노트북에서 IPython.display 모듈의 display와 HTML 명령어를 사용하여 문제를 출력하면 코드셀 출력창에 서식 있는 HTML 문서를 출력하여 학습자에게 가독성 있게 문제를 제시할 수 있다.

• 한국정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국정보시스템학회 2004년도 춘계학술대회
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• pp.109-121
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• 2004

현재 오프라인에서 행해지고 있는 거래들을 온라인에서 지원하기 위란 거래 시스템에 대한 연구들이 많이 진행되고 있다. 하지만 이러한 거래 시스템들은 일반적인 상거래, 즉 판매자가 제시한 가격에 구매자가 구매를 하는 고정가격제 거래방식을 지원하는 시스템이 대부분 이었고 판매자와 구매자가 협상을 통해 적절한 가격선을 찾을 수 있도록 지원해 주는 거래 시스템에 대한 연구는 미흡하다. 이러한 자동 협상 시스템은 전자상거래 환경에서의 다양한 환경변화와 복잡한 문제 등에 보다 빠르고 유연하게 대처하고 많은 협상을 일관성있고 효율적으로 수행하기 위해서 필요하다. 본 연구에서는 전자상거래 환경에서 자동으로 협상을 수행하는 자동협상시스템을 개발하였다. 이 시스템은 협상안을 자동으로 생성하고, 또한 상대방의 협상안을 평가하여 Counter 협상안을 작성${\cdot}$전송하거나 Accept 또는 Reject를 할 수 있는 멀티 에이전트 기반 자동협상 시스템이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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• pp.616-618
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• 2002

최근 몇 년 동안 이루어진 네트웍 및 인터넷 시장의 발전과 더불어 빈번히 발생하는 시스템에 대한 침입으로 이를 방어하기 위한 여러 도구들이 개발되어왔다. 이러한 도구들 중 침입탐지시스템은 시스템 방어에 핵심적인 역할을 하는데, 현재까지 이를 평가하기 위한 자동화된 온라인 평가도구는 없는 실정이다. 보안관련 시장이 발달한 미국에서는 DARPA의 지원아래 관련된 연구가 진행되어 1998년부터 2000년까지 대규모의 침입탐지시스템 평가가 이루어졌으나, 이때의 평가들은 당시의 침입 수준만을 고려한 것으로 새로운 침입 환경에 대한 확장은 용이하지 않기 때문에, 급속도로 증가하는 침입 기술에 대응하기 위한 새로운 방법이 필요하다. 본 논문에서는 기존 침입코드를 이용하여 새로운 침입을 만들어 내어 침입탐지 평가도구에 적용할 수 있는 모듈 위치변환과 더미코드 삽입을 제안한다. 모듈 위치변환은 알려진 u2r코드를 모듈 단위로 나누고 나뉘어진 모듈의 위치 변환을 통해 새로운 침입을 만들어낸다. 또한 더미코드 삽입은 침입코드의 모듈 사이에 침입과 관련 없이 수행되는 정상 모듈을 삽입하여 새로운 침입을 만든다. 모듈 위치변환을 통해 평균 6.1%의 침입 변환율과 더미코드 삽입을 통해 새로운 침입을 만들었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.806-808
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• 2019

인터넷 기술의 발전에 힘입은 전자상거래의 급격한 발전에 따라 소비자들의 소비습관은 오프라인에서 온라인으로 빠르게 바뀌었다. 이에 따라, 구매한 상품에 대한 평가를 작성하는 것 또한 만연해지면서 소비자들에게 구매 결정의 중요한 요인으로 작용하기 시작하였고 실제 판매량에도 직접적인 영항을 끼치기 시작하였다. 그러나, 현재 전자상거래 시스템에서는 상품에 대한 평가를 한눈에 알아볼 수 있는 기능이 부재하고 있어 소비자의 소비 전략과 판매 전략측면에서의 비효율을 야기하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 LSTM 을 기반으로 한 딥러닝 모델을 이용해 감정분석을 하여 온라인 상품평을 긍정/부정에 따라 자동으로 분류하고자 한다. 이를 통해, 효율적인 반응 분석을 위한 기술 개발의 기반을 마련하여 소비자와 판매자 모두에게 더 나아진 전략 수립의 기회를 제공할 것으로 기대한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.499-501
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• 2021

최근 전 세계적으로 인공지능과 SW는 4차산업혁명 시대의 기반 기술로서 중요한 위치를 점하고 있고, COVID-19로 인한 학습 환경의 변화로 웹브라우저 기반 프로그래밍 학습 시스템이 일반화되고 있다. 본 고에서는 이러한 트렌드에 따라 인공지능과 SW의 근간이 되는 알고리즘을 학습하기 위한 도구로서의 온라인 평가 시스템에 대해 기능별 확장 가능한 마이크로서비스 기반 시스템 구조를 제안한다. 그리고, 제안한 시스템 구조하에서 자동 평가 기능에 대해 머신러닝을 적용하기 위한 기능적 구조에 대해 또한 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.99-106
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• 2009

최근 수십 년 동안 개념도는 의미 있는 교수 및 학습 도구로써 사용되어지고 있다. 많은 기존의 연구는 개념도가 학습자의 학습에 긍정적인 영향을 준다는 사실을 입증하였다. 그러나 기존 방법의 단점은 개념도를 평가하거나 학습자에게 피드백을 제공하는 과정이 평가자에 의해 수작업으로 이루어지도록 설계되어 있어 매우 시간 소모적인 작업이 된다는 것이다. 따라서 온라인 학습 활동을 통하여 개념도를 자동으로 처리하여 시간 복잡성을 줄이는 방법을 개발하는 것이 필요하다. 이미 기존 연구의 결과로써 오프라인 환경에서 개념도 평가를 위한 많은 점수 부여 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 온라인 환경에 적합하도록 시멘틱 웹 기술을 적용하여 기존의 방법들을 효과적으로 구현한 자동화된 평가 시스템을 제시하였다. 본 논문을 통하여 시멘틱 웹 기술이 개념도의 효율적인 관리 및 자동화된 점수 부여를 위하여 이용될 수 있음을 확인하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제14권4호
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• pp.19-33
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• 2009

급속한 전자상거래의 발전으로 인하여 온라인상으로 상품을 구매하고 그에 대한 평가를 작성하는 것이 일반적인 구매 패턴이 되었다. 기존 구매자들의 상품평들은 다른 잠재적인 소비자들의 상품 구입을 이끌어내는데 큰 동기가 된다. 사용자가 작성한 상품평은 하나의 상품에 대해 실제 사용자의 좋고 나쁨에 대한 감정을 표현한 결과로, 개개인에 따라 긍정 또는 부정적인 의견으로 나눠진다. 상품평 중에서 소비자가 원하는 정보를 얻기 위해서는 이들을 일일이 수작업으로 확인해야하지만, 온라인 쇼핑몰에 상품평이 대용량으로 축적된 환경에서 이러한 작업은 비효율적일 수밖에 없다. 본 논문에서는 오피니언 마이닝 기술을 이용하여 제품 사용자의 주관적 의견을 자동으로 분류할 수 있는 감성분석 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 알고리즘은 온라인 쇼핑몰에 등록된 개별 상품평을 대상으로 긍정 및 부정 의견으로 판단하여 요약된 결과를 제공하는 기능을 한다. 본 논문에서는 또한 제안된 알고리즘을 바탕으로 개발된 상품평 자동분석 시스템을 소개하고, 알고리즘의 효율성을 검증하기 위한 실험결과도 제시한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권8호
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• pp.1-8
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• 2009

IT 융합 기술의 발전에 따라 정부의 4대강 복원을 위한 마스터플랜이 구축되면서, 환경 친화적인 수질 오염 관리의 중요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 친환경 저수조의 수질 향상과 온라인 관리를 하기 위해서 저수조 자동 분류를 이용한 효과적인 수질 오염 관리를 제안하였다. 제안된 방법에서는 수질오염 평가의 7가지 요소들을 정의하였고 센서를 이용하여 수소이온농도(pH), 화학적 산소요구량(COD),부유 물질량(SS), 용존 산소량(DO), 대장균군수(MPN), 총인 (T-P), 총질소(T-N)에 따른 적합한 수질 오염 관리를 하였다. 저수조의 7가지의 수질 오염 요소간의 측정치를 평가하고 [1,9] 사이에 분포하도록 정규화하였다. 저수조 자동 분류를 이용한 수질 오염 관리 시스템의 성능 평가를 하기 위해 F-측정식을 이용하여 유용성을 검증하였다. 평가 결과, 기존 시스템에 대한 만족도의 차이가 통계적으로 의미가 있음을 증명하였다.