• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.407-409
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• 2017

지능형 튜터링 시스템(Intelligent Tutoring System, ITS)은 학습자에게 자동으로 학습코스를 제공하는 시스템으로, 현재 비전공자 대상 코딩 교육용 ITS 수요가 증가하고 있음에 따라 본 연구팀도 비전공자 대상 코딩 교육용 ITS "Everycoding"을 개발하였다. 더 나아가 학습자 별 맞춤형 코딩 교육 튜터링 시스템 개발 요구가 늘어나고 있다. 이에, 본 연구에서는 기계학습 기법을 적용하여 개발한 협업 능력 기반의 학습자 모델을 군집 분석하고, 그에 따른 학습자 별 맞춤 피드백을 제공하는 기준을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.1017-1019
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• 2017

데스크탑 성능의 상향과, 그래픽 소프트웨어의 발전으로 더욱 현실적이고 자연스러운 컴퓨터 그래픽을 지원하는 게임에 대한 수요가 증가하고 있다. 3D 게임 내에서 사용자들의 게임 수행 능력과 컴퓨터 그래픽의 자연스러움은 초당 프레임 수(FPS)에 비례하므로, 더 높은 초당 프레임 수를 보장한다면 발전된 게임 수행 능력을 기대할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 크로스 플랫폼을 지원하는 대표적인 게임 엔진인 Unity 3D와 오픈 그래픽 라이브러리인 OpenGL 간의 초당 프레임 수를 비교한다. 이를 바탕으로 추후 3D 물체에 대한 자연스러운 움직임에 대한 연구를 수행할 수 있을 것으로 예상한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.323-327
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• 2010

본 논문은 차분 진화 알고리즘의 최적해 탐색 능력을 향상시키기 위해 병렬 처리기법을 적용한 기법을 제안한다. 이를 위해서 기존의 개체군들을 5개의 그룹으로 나누어서 독립적으로 최적화 과정을 하도록 하여 일정한 확률에 의해서 각 그룹이 다른 그룹의 Best individual들을 변이 과정에서 참조하도록 하였다. 이러한 방식을 통해서 기존 차분 진화 알고리즘이 가지고 있는 지역해 수렴 문제를 해결하는 할 수 있도록 하였다. 실험을 통해서 제안된 차분 진화 알고리즘(P-DE)의 탐색 능력을 비교 및 분석 하였다. 실험 결과 제안된 차분 진화 알고리즘(P-DE)이 지역해 수렴 문제를 충분히 해결함으로써 기존의 알고리즘에 비해서 우수한 성능을 보이는 것을 확인 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.328-333
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• 2010

최적해를 구하는 효과적인 방법 중 하나인 GA (Genetic Algorithm)은 높은 품질의 해를 구하기 위해서 많은 연산시간이 필요하지만, GPU (Graphics Processing Unit)의 높은 데이터 병렬처리 능력과 우수한 부동소수 연산능력을 이용하면 빠르게 처리 가능하다. 이 논문에서는 GPU를 이용하여 가속한 섬 기반의 RVGA (Real-Valued Genetic Algorithm)와 GPU를 이용하지 않는 RVGA를 비교하여 평가하였으며, 또한 GPU를 이용하지만 RVGA가 아닌 Simple GA인 경우와도 비교하여 평가 하였다. 그 결과, GPU를 이용한 경우 속도 향상을 할 수 있었으며, Simple GA보다 RVGA가 더 속도가 향상되었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 1999.05a
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• pp.113-119
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• 1999

본 논문에서 구현한 평가 시스템은 클라이언트/서버 환경 하에서 교사로 하여금 서버에 저장되어 있는 문제은행을 자신의 PC에서 손쉽게 관리하고, 인터넷을 통해 학생들을 테스트할 평가 문제를 자유롭게 출제할 수 있도록 투명성을 제공하고 있다. 또한 테스트 결과를 다양하게 통계 처리하여 보여줌으로써 교사가 학생 및 학급별 학습 능력 수준을 손쉽게 파악할 수 있도록 처리하였다. 학생들은 인터넷 접속을 통해 문제를 풀고 즉시 보여지는 채점 결과를 통해서 자신의 오답과 정답을 즉시 비교해 볼 수 있으며, 더불어 문제 해설 부분을 통하여 보충학습의 효과를 얻을 수 있도록 하였다. 이에 본 논문은 교사가 학생 수준에 적합하게 학생들을 개별 지도할 수 있는 자료를 제공함으로써 기존의 교사 주도적이고 획일화된 주입식 교육 방식의 문제점을 해결하며, 이를 통해 학생들에게 학습 의욕을 향상시킬 수 있는 기회를 제공하고자 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.882-883
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• 2016

본 논문에서는 사물인터넷 제품들 중 환경센서를 이용한 서비스로, 사용자가 케어가 필요한 거동 불편자 및 인지능력 저하 노약자의 기저귀상태를 매번 체크하지 않아도 스마트폰 알림을 통해 용변 유무 상태를 확인 할 수 있는 서비스이다. 본 방법은 아두이노에 부착된 환경센서를 통해 기저귀의 습도, 온도 데이터를 실시간으로 서버에 받아온다. 서버에서는 이 값들을 알고리즘을 통해 일정한 범위를 두어 각각의 상태를 알 수 있도록 만든다. 이렇게 서버에서 가공된 값은 안드로이드로 전송해준다. 안드로이드에서는 가공된 값을 통해 상황별 이미지(activity)을 통해 보여준다. 또한 알림기능을 사용해 실시간 체크를 가능하게 하므로 써 사용자에게 편리한 서비스를 제공한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.989-992
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• 2005

CAT(Computer Adaptive Testing : 컴퓨터 기반 적응적 검사)는 기존의 종이 시험지에서 이루어지던 시험과 달리 수험자에게 적절한 맞춤식 출제로 보다 정확한 수험자의 능력 판단 및 빠른 수험진행을 가능케 하였다. 기존의 CAT는 많은 인원과 문제가 있어야만 그 결과에 신뢰성이 있다고 알려져 있다. CAT의 대표적인 알고리즘인 SPRT와 EXSPRT-R을 이용하여 10명의 적은 인원으로 JLPT 4급 기출문제를 적용한 실험을 하였다. SPRT 에서는 인원수와, 문제 난이도를 무시한 결과로 인하여 만족 할만한 결과를 얻지 못하였으나, EXSPRT-R의 경우에는 적은 인원에서도 충분히 CAT를 이용할 수 있음을 발견할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05c
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• pp.1567-1570
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• 2003

장바구니 데이터들로 구성된 다중데이터베이스를 마이닝 하기 위한 선처리 작업으로는 Ideal&Goodness 기법이 있으며, Ideal&Goodness기법은 유사한 항목이 존재하는 데이터베이스간의 식별이 불가능하다는 단점이 있다. 그러므로 본 논문에서 제안하는 기법은 항목으로만 구성된 집합을 생성하여 데이터베이스간의 거리를 측정하고 항목집합간의 식별능력을 향상시키기 위하여 항목과 지지도를 갖는 항목 데이터 집합을 생성하고 지지도에 대한 확률을 계산한 후, 이를 비교 연산하여 가중치를 계산한다. 본 논문에서는 장바구니 분석을 위한 선처리 단계로써 활용 가능한 클러스터링 기법을 제안하며 성능평가를 통하여 데이터베이스간의 우수한 식별 능력을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.298-300
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• 2006

정보화 사회의 진행과 더불어 최근 스마트카드(smart card) 시스템을 비롯한 임베디드(embedded) 시스템의 사용이 활발해 짐에 따라 위/변조나 도용에 강건한 인증 시스템의 필요성이 그 어느 때 보다도 높아지고 있다. 그러나 카드 내부의 메모리 크기 및 프로세스의 처리 능력은 매우 제한적이어서 일반 컴퓨터 환경에서의 인증 알고리즘이 수행되지 않을 수 있다. 따라서 적은 메모리와 제한적 처리 능력 하에서 동작 가능한 생체인중 알고리즘의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 임베디드 생체인식 시스템을 위한 특징(feature) 추출을 위한 새로운 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 다음과 같은 의미를 가진다. 첫째 비선형 자료의 특징 추출 성능에서는 제안된 방법이 기존의 Kernel PCA와 유사한 성능을 나타내었다. 둘째 기존의 비선형 추출 기법에 비해 메모리 사용면에서 효율적이다. 특히 제안된 방법은 학습 자료의 개수 N이 클 경우에는 매우 유용하다.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.14C no.5
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• pp.389-394
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• 2007

Recently, a location-based threshold-endorsement(LTE) scheme is proposed to thwart bogus data injection attacks. The scheme exhibits much greater filtering power than earlier symmetric schemes and results in enhanced energy savings. In this paper, we show that LTE has fatal vulnerabilities. We also propose an improved scheme that mitigates the weakness and thereby achieves the original claims without lessening remarkable filtering power intended in LTE.