• Smart Media Journal
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• v.11 no.3
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• pp.54-61
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• 2022

With the increase in the types of information systems managed by public institutions and companies, a security certification system is being implemented in Korea to quickly respond to vulnerabilities that may arise due to insufficient security checks. The korea security evaluation system, such as ISMS-P, performs a systematic security evaluation for each category by dividing the categories for technical inspection items. NIST in the United States has developed SCAP that can create security checklists and automate vulnerability checks, and the security checklists used for SCAP can be written in OVAL. Each manufacturer prepares a security check list and shares it through the SCAP community, but it's difficult to use it in Korea because it is not categorized according to the korea security evaluation system. Therefore, in this paper, we present a mechanism to categorize the OVAL definition, which is an inspection item written in OVAL, to apply SCAP to the korea security evaluation system. It was shown that 189 out of 230 items of the Red Hat 8 STIG file could be applied to the korea security evaluation system, and the statistics of the categorized Redhat definition file could be analyzed to confirm the trend of system vulnerabilities by category.

• Proceedings of the Korea Society of Mathematical Education Conference
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• 2010.04a
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• pp.219-219
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• 2010

교육학의 질적 연구는 문헌 연구, 면담 연구, 비참여 관찰 연구, 참여 관찰 연구로 분류한다. 문헌연구에는 내용분석, 철학적 연구, 역사학적 연구, 문학적 비평이 들어가고, 면담연구에는 구술사, 전기, 탐문(探問) 저널리즘 등이 포함되고, 비참여 관찰연구에는 전문적 감정(鑑定), 인간의 종적 특성 연구, 관찰자 연구, 비개입적 행동 연구 등이 포함된다. 마지막으로 참여 관찰연구는 일반적 현장연구, 문화 기술적 연구가 포함된다. 질적 연구는 사람, 사물, 현상의 범주화나 수량화가 가해지기 이전의 상태, 즉 '있는 그대로'의 상태에 최대한 접근하는 방법으로써, 고정관념을 깨고 기존의 이론을 최대한 유보한 채 연구에 임하는 것으로 최근에 발달한 인문사회과학적 연구방법이다. 질적 인식이 자연언어에 주로 의존하는 데 비해 양적 인식은 인공언어에 많이 의존한다. 수식과 도형, 부호등은 대표적인 인공언어이다. 모든 사물이 질과 양의 속성을 다 가지고 있듯이 모든 연구는 질적 과정과 양적 과정을 다 포함하고 있다. 질적이냐, 양적이냐 하는 구분은 연구방법론의 문제인데 연구방법론은 연구논리와 연구기법을 포함한다. 본 연구는 인공언어인 수와 식에만 익숙한 수학교육에서, 질적 연구가 왜 필요한지, 어떤 특성이 있는지 논의함으로써 수학교육의 새로운 방법론을 제시하고자 한다.

• Journal of Applied Reliability
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• v.8 no.3
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• pp.145-154
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• 2008

인공위성은 지상 시스템과는 달리 극한 발사환경 및 우주환경에 노출되고, 운용 중 수리가 불가능하며, 임무 실패에 따른 위험비용이 매우 크기 때문에 고신뢰성, 고비용의 부품, 장비 및 시스템을 채택하여 개념설계단계에서부터 신뢰성을 관리한다. 신뢰성 관리의 주요 목적은 설계변경 및 개발 사이클의 반복을 최소화하고, 개발비용을 절감하며, 시스템의 신뢰성을 향상시키기 위한 것으로서, 대부분의 우주시스템 개발 프로젝트에서는 제품보증(Product Assurance) 활동의 일환으로 수행된다. 제품보증 업무는 크게 품질보증, 신뢰성 관리, EEE 부품관리, 재료 및 공정(Material & Process) 관리, 오염관리, 소프트웨어 품질보증 등으로 구분되지만, 포괄적인 의미의 신뢰성 관리 범주에 이를 모두 포함시키기도 한다. 인공 위성의 개발과정에서 기술성능지표 중 하나로서 중점 관리되고 있는 시스템 신뢰성 관리의 세부기법, 프로세스, 개선 필요사항 등에 대하여 살펴보고자 한다.

• The Mathematical Education
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• v.63 no.2
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• pp.351-368
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• 2024

One of the important factors for the effective implementation of artificial intelligence (AI) in mathematics education is the perceptions of the teachers who adopt it. This study surveyed 161 elementary school teachers and 157 secondary mathematics teachers on their perceptions of using AI in mathematics education, grouped into four categories: attitude toward using AI, AI for teaching mathematics, AI for learning mathematics, and AI for assessing mathematics. The findings showed that teachers were most positive about using AI for teaching and learning mathematics, whereas their attitudes towards using AI were less favorable. In addition, elementary school teachers demonstrated a higher positive response rate across all categories compared to secondary mathematics teachers, who exhibited more neutral perceptions. Based on the results, we discussed the pedagogical implications for teachers to effectively use AI in mathematics education.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.532-536
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• 2018

심층인공신경망을 이용한 대화 모델링 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 대화에서 발화의 감정과 화행을 분류하기 위해 멀티태스크(multitask) 학습을 이용한 End-to-End 시스템을 제안한다. 우리는 감정과 화행을 동시에 분류하는 시스템을 개발하기 위해 멀티태스크 학습을 수행한다. 또한 불균형 범주 분류를 위해 계단식분류(cascaded classification) 구조를 사용하였다. 일상대화 데이터셋을 사용하여 실험을 수행하였고 macro average precision으로 성능을 측정하여 감정 분류 60.43%, 화행 분류 74.29%를 각각 달성하였다. 이는 baseline 모델 대비 각각 29.00%, 1.54% 향상된 성능이다. 본 논문에서는 제안하는 구조를 이용하여, 발화의 감정 및 화행 분류가 End-to-End 방식으로 모델링 가능함을 보였다. 그리고, 두 분류 문제를 하나의 구조로 적절히 학습하기 위한 방법과 분류 문제에서의 범주 불균형 문제를 해결하기 위한 분류 방법을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1027-1031
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• 2008

본 연구는 한반도 영역을 대상으로 2001년 7, 8월과 2002년 6월로 홍수기를 대상으로 RDAPS 모형, AWS, 상층기상관측(upper-air sounding)의 자료를 이용하였다. 또한 수치예보자료를 범주적 예측확률로 변환하고 인공신경망기법(ANN)을 이용하여 강수발생확률의 예측정확성을 향상시키는데 있다. 신경망의 예측인자로 사용된 대기변수는 500/ 750/ 1000hpa에서의 지위고도, 500-1000hpa에서의 층후(thickness), 500hpa에서의 X와 Y의 바람성분, 750hpa에서의 X와 Y의 바람성분, 표면풍속, 500/ 750hpa/ 표면에서의 온도, 평균해면기압, 3시간 누적 강수, AWS관측소에서 관측된 RDAPS모형 실행전의 6시간과 12시간동안의 누적강수, 가강수량, 상대습도이며, 예측변수로는 강수발생확률로 선택하였다. 강우는 다양한 대기변수들의 비선형 조합으로 발생되기 때문에 예측인자와 예측변수 사이의 복잡한 비선형성을 고려하는데 유용한 인공신경망을 사용하였다. 신경망의 구조는 전방향 다층퍼셉트론으로 구성하였으며 역전파알고리즘을 학습방법으로 사용하였다. 강수예측성과의 질을 평가하기 위해서 $2{\times}2$ 분할표를 이용하여 Hit rate, Threat score, Probability of detection, Kuipers Skill Score를 사용하였으며, 신경망 학습후의 강수발생확률은 학습전의 강수발생확률에 비하여 한반도영역에서 평균적으로 Kuipers Skill Score가 0.2231에서 0.4293로 92.39% 상승하였다.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.8 no.4
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• pp.37-43
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• 2018

To explore the lived experiences of nurses on the insulin medication support activity for the type 1 diabetes mellitus. 2 clinical nurse and 3 school health nurse volunteered to complete qualitative analysis by Colaizzi method as phenomenological approach using group activity reports from June 17, to June 24, 2018. 3 codes and 7 themes were deduced and explained 'cheer first step', 'therapeutic relationship maintenance', 'prepare scaffolding'. Findings recommended to provide insulin medication manual focused AI-generation students-their parents have various perceptual expectations.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.37 no.6_2
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• pp.1891-1900
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• 2021

Fine particulate matter (FPM; diameter ≤ 2.5 ㎛) is frequently found in metropolitan areas due to activities associated with rapid urbanization and population growth. Many adolescents spend a substantial amount of time at school where, for various reasons, FPM generated outdoors may flow into indoor areas. The aims of this study were to estimate FPM concentrations and categorize types of FPM in schools. Meteorological and chemical variables as well as satellite-based aerosol optical depth were analyzed as input data in a random forest model, which applied 10-fold cross validation and a grid-search method, to estimate school FPM concentrations, with four statistical indicators used to evaluate accuracy. Loose and strict standards were established to categorize types of FPM in schools. Under the former classification scheme, FPM in most schools was classified as type 2 or 3, whereas under strict standards, school FPM was mostly classified as type 3 or 4.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.172-174
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• 2000

기업과 산업등 여러분야에 적용하기 위하여 인공지능, 통계학, 데이터베이스등의 각 분야에서 활발히 연구되고 있는 데이터마이닝은 알 수 없는 미래에 대한 예측이 가능하다는 장점을 갖기 때문에 더욱 가치가 있다. 데이터셋을 설명하기 위한 설명모델링과 예측을 하기 위한 예측모델링의 두 가지 범주로 나뉘어 발전되어왔으나, 데이터셋을 설명하기 위한 분석보다는 미래를 예측하기 위한 분석의 중요성이 점점 증가되고 있다. 이 논문에서는 마코프 성분을 갖는 과거의 이력 데이터를 기반으로 일정한 시점 또는 일정 기간동안의 변화량을 예측할 수 있는 예측모델링 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.5-6
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• 2023

본 연구에서는 언텍트 소비가 일반화됨에 따라 소상공인들을 지원하기 위해 캡티브-포털을 활용하여 주문하는 등의 시스템을 구축하고 있으며, 이에 상권 내 방문자들의 주문 정보를 기반으로 개인의 선호나 취향을 고려하고 기존 방문 순서를 고려하여 다음 방문지를 추천할 수 있는 모델을 개발하고자 한다. 모델 개발을 위한 데이터셋으로는 캡티브-포털을 통해 수집되는 변수 항목과 유사한 위치기반 SNS 데이터인 Foursquare 데이터를 활용했다. 본 논문에서는 데이터셋의 변수 중 상호명을 기반으로 22개의 행동 유형 카테고리로 묶어 현재 행동 유형 이후에 다음에 이어질 행동 유형을 예측하는 것을 제안한다. 개인 별 세션 기반의 데이터셋을 LightMove 알고리즘을 활용하여 행동유형 예측을 임베딩 차원의 변경하여 실험한 결과 500차원에서 Top-5가 82.72의 성능을 보임을 확인했다. 향후 국내 상권에 맞는 방문지 추천 시스템이 개발된다면 방문지 추천을 활용하여 다양한 마케팅 전략을 수립이 가능해질 수 있고, 이를 통해 지역 상권이 활성화될 것으로 기대된다.