• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제5권9호
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• pp.275-284
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• 2016

원자력분야에서 사용되는 안전관련 소프트웨어는 계획단계부터 설치단계까지의 전 생명주기 공정을 통해 개발과 확인검증, 안전성 분석, 그리고 품질보증 활동을 수행해 소프트웨어의 안전성을 보장하고 있다. 그러나 이러한 개발과 검증공정을 통한 평가는 시간과 비용을 많이 필요로 한다. 또한, 소프트웨어의 품질을 향상시키기 위해 다양한 활동을 수행했다고 주장하지만, 어느 정도의 품질이 향상되었는지 확인하기에는 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해서 정량적인 평가를 수행할 수 있는 소프트웨어 신뢰도 계산 방법을 제안한다. 특히, 소프트웨어가 사용하는 메모리 공간에 고장을 주입하여 소프트웨어의 고장을 모사하고, 주입된 고장에 가중치를 부여하여 고장 민감도에 차이를 두고, 감지능력을 평가하여 소프트웨어 고장율을 계산한다. 이러한 고장율을 활용하여 소프트웨어 신뢰도 계산을 수행하면 정량적인 평가결과를 획득할 수 있게 된다.

• 융합정보논문지
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• 제9권2호
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• pp.49-54
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• 2019

대학 교육은 컴퓨팅 사고력 기반의 융합 인재 양성을 강조하고 있으며, 문제 해결력을 향상시키기 위해 소프트웨어 교육을 강조하고 있다. 본 연구에서는 문제해결학습 기반의 파이선 프로그래밍을 통한 소프트웨어 교육을 실시하고, 이에 대한 만족도와 학업 성적간의 상관관계를 분석한다. 문제해결학습 기반의 소프트웨어 교육을 받는 대학생 143명을 대상으로 설문조사를 실시한 결과, 실제 학업 성적과의 상관관계 분석과 다중회귀분석을 통해 문제해결학습의 만족도와 학업 성적 간에 관련성이 있고, 학업 성적에도 영향을 주는 것으로 나타났다. 다양한 문제상황을 파악하고 컴퓨팅 사고력을 활용하여 문제를 해결하는 능력은 점점 더 중요해질 것이므로, 대학 소프트웨어 교육은 문제해결학습 기반으로 실시하는 것이 바람직한 방향이 될 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.336-344
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• 2019

교육부(2015)에서 "초 중등학교 2015 개정 교육과정"을 고시하고 초 중학교에서 컴퓨팅 사고력 함양을 위한 소프트웨어교육을 2018년부터 단계적으로 초 중 고등학교의 교육과정에 필수적으로 적용함에 따라 '문제해결과 프로그래밍'이 중요한 영역으로 부각되었다. 한편, 우리가 살고 있는 이 시대는 홍수처럼 쏟아져 나오는 빅데이터를 분석하고 활용하는 능력이 더욱 강조되어 가고 있다. 이러한 시대의 흐름에 따라 학생들의 문제해결력과 프로그래밍/수학 흥미도를 향상시키는 수업을 구상하였고 이는 정보와 수학, 즉 프로그래밍과 통계적 소양을 겸비하는 통계-파이썬 프로그래밍 융합교육과정을 개발하고 적용해 봄으로써 유의한 차이를 검증해 보고자 한다. 실험처치 전 후 문제해결력 검사와 프로그래밍/수학 흥미도 검사를 실시하였고 대응표본 t-검정으로 비교분석하였다. 분석 결과에 의하면 문제해결력에 관한 사전 사후 검사 결과 유의도 수준 0.05에서 유의한 차이가 있었으며, 프로그래밍 흥미도와 수학흥미도의 사전 사후 검사 결과 역시 유의도 수준 0.05에서 유의한 차이가 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.87-92
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• 2021

빅데이터 기반의 추천시스템 모델링에서 바이어스, 분산, 오류 및 학습은 성능에 중요한 요소이다. 이러한 시스템에서는 추천 모델이 설명도를 유지하면서 복잡도를 줄여야 한다. 또한 데이터의 희소성과 시스템의 예측은 서로 반비례의 속성을 가지기 마련이다. 따라서 희소성의 데이터를 인수분해 방법을 활용하여 상품간의 유사성을 학습을 통한 상품추천모델이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 이 모델의 손실함수에 대한 최적화 방안으로 max-norm 규제를 적용하여 모델의 일반화 능력을 향상시키고자 한다. 해결방안은 기울기를 투영하는 확률적 투영 기울기 강하법을 적용하는 것이다. 많은 실험을 통하여 데이터가 희박해질수록 기존의 방법에 비해 제안된 규제 방법이 상대적으로 효과가 있다는 것을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제31권3호
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• pp.533-544
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• 2021

양자적 특성을 활용한 Shor 알고리즘은 인수분해 및 이산대수 문제를 효율적으로 풀 수 있다. 이로 인해 RSA, 타원곡선(ECC: Elliptic Curve Cryptography) 등 인수분해와 이산대수 문제의 어려움에 기반하고 있는 기존 공개키 암호 시스템이 위협받고 있다. 이에 미국 국립표준기술연구소(NIST)에서는 양자 컴퓨터의 강력한 연산 능력에도 안전한 새로운 공개키 암호 체계의 표준인 양자 내성 암호(PQC: Post Quantum Cryptography)를 선정하는 공모를 진행하고 있다. 양자 내성 암호 후보군 중 다변수 이차식 기반 서명 기법은 짧은 서명 길이와 빠른 서명 및 검증으로 인해 사물인터넷(IoT) 등 제한된 자원을 갖는 기기에 적합하다. 이에 본 논문에서는 다변수 이차식 기반 서명 중 유일하게 3 라운드까지 최종 선정된 Rainbow에 대한 클래식 공격 기법과 양자적 특성을 이용한 공격 기법들을 분석하고, 현재 3라운드에 제시된 레인보우 파라미터에 대한 공격 복잡도를 계산하여 양자 내성 암호표준화 후보 알고리즘인 레인보우 서명기법이 제공하는 보안 강도를 분석한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.51-60
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• 2021

디지털 미디어와 처리기술의 발전으로 여러 교육 분야에서 학습자의 문맥 데이터에 기반한 맞춤형 교육의 수요가 증가하고 있다. 음악 교육에서도 학습자의 숙련도와 연습량, 능력치 등을 고려하여 학습자에게 적합한 교육 컨텐츠를 제공해주는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 코드를 습득하려는 학습자에게 적합한 악보를 추천하는데 도움을 주기 위하여 연습 데이터와 악보의 코드 데이터를 추출하고 분석하는 기법을 정의하였다. 구체적으로, 학습자의 숙련도 프로파일을 구축하고, 악보로부터 코드 시퀀스 패턴을 추출하여 이들의 관계를 분석하고 시각화하였다. 그리고 악보 유사도, 학습자의 숙련도 유사도, 학습자의 악보 및 코드 숙련도, 학습자별 마스터된 코드와 코드 시퀀스 패턴에 대한 분석을 수행하여 맞춤형 교육에 활용 가능성을 보였다. 이후 사용자가 선택한 악보 리스트를 대상으로 통합 요약된 코드 시퀀스 그래프를 생성하면 여러 악보를 동시에 고려한 코드 연습 프로그램을 효과적으로 만들 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권11호
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• pp.529-534
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• 2021

컴퓨팅 사고는 21세기에 필요한 중요한 소양 중 하나로 여겨지면서 여러 국가에서 컴퓨팅 사고 교육 과정을 도입하여 시행하고 있다. 컴퓨팅 사고 교육 방법 중 교육용 게임 기반 방법은 학생들의 참여와 동기를 증대시키고 컴퓨팅 사고에 대한 접근성을 높여준다. Autothinking은 학습자들에게 컴퓨팅 사고 교육을 제공하기 위한 목적으로 개발한 교육용 게임으로 학습자들에게 동적으로 피드백을 제공하고, 학습자의 컴퓨팅 사고 능력에 따라서 난이도를 자동으로 조절하는 적응적 시스템이다. 하지만 규칙기반으로 게임을 디자인하여 지능적으로 학습자들의 컴퓨팅 사고를 고려하거나 피드백을 주지 못한다. 본 연구에서는 Autothikning을 통해 수집한 게임 데이터를 소개하고, 이를 활용하여 해당 게임의 적응성을 높이기 위해 컴퓨팅 사고를 반영하는 게임 점수의 예측을 수행한다. 이 문제를 해결하기 위해 회귀 문제에 가장 많이 사용되는 선형 회귀, 결정 트리, 렌덤 포레스트, 서포트 벡터 머신 알고리즘에 대한 비교연구를 수행하였다. 연구 수행결과 선형회귀 방법이 게임 점수 예측에 가장 좋은 성능을 보여주었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.70-70
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• 2023

강우 발생 중 용담댐 상류로부터 용담댐으로 유입되는 유입량을 정확하게 예측하는 것은 하류 지역의 홍수 피해를 최소화하기 위한 댐의 적절한 운영에 필수적이다. 물리 기반 강우-유출 시뮬레이션 모형은 물리적 과정의 이해를 바탕으로 홍수 예측 분야에 광범위하게 사용되고 있다. 그러나 복잡한 물리 과정을 완벽히 이해하는 것은 거의 불가능하므로 다양한 가정 조건들을 이용해 복잡한 과정을 단순화하여 계산해야 하는 한계가 존재한다. 최근에는 방대한 데이터의 축적과 컴퓨터 능력의 향상으로 인해 데이터 기반 모형이 다양한 실무 문제를 해결하는 데 강력한 도구로 활용되고 있을 뿐 아니라 시뮬레이션 및 예측 등에도 다양하게 이용되고 있다. 그러나 예측 시간이 늘어날수록 입력자료로 이용되는 과거 자료와 출력자료로 이용되는 미래자료와의 상관관계가 줄어들어 모형의 성능이 저하된다. 따라서 본 연구에서는 용담댐의 시간당 유입량을 예측하기 위해 물리 기반 강우-유출 모형과 오차 보정 모형을 결합한 하이브리드 접근 방식을 제안한다. 물리 기반 강우-유출 모형으로는 HEC-HMS 모형을 사용하였으며, 오차 보정 모형에는 기계학습 모형인 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 모형을 사용하였다. HEC-HMS 모형, ANN 및 하이브리드 모형(HEC-HMS + ANN)의 성능을 비교하기 위해 20 개의 홍수 사상을 모형 구축 및 검증에 사용하였다. 그 결과 하이브리드 모형은 예측 시간이 늘어날수록 HEC-HMS 및 ANN 모형보다 우수한 성능을 나타냈다. 물리모형에 기계학습을 이용한 오차 보정 절차를 통합한 경우 홍수 유출 예측의 정확성이 향상되었다. 다양한 모형의 비교 결과 본 연구에서 적용한 하이브리드 모형이 물리기반 강우-유출 모형 및 순수 기계학습 모형보다 우수한 성능을 보여줌으로써, 하이브리드 모형은 물리모형과 순수 기계학습 모형의 단점들을 보완하는데 이용할 수 있음을 나타낸다. 이 연구의 주요 목적은 강우-유출 시물레이션 모형의 오차 보정 기술에 대한 더 깊은 이해를 제공하는데 있다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.131-139
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• 2021

2015 개정 교육과정에서는 컴퓨팅사고력(Computational Thinnking)으 기반으로 문제를 해결하는 역량을 길러 컴퓨팅 사고력을 지닌 창의·융합인재를 육성하고자 하는 것을 목적으로 하고 있다. 이것을 바탕으로 본 연구에서는 초등학교에 적용된 소프트웨어 관련 교육과정 분석을 한 후 학교 현장의 다양한 요소를 고려하여 실제적으로 적용할 수 있는 교육방법을 제안하였다. 해당 프로그램은 비트브릭을 활용하여 서울시 소재 초등학교 5학년 1학급과 경기도 소재 초등학교 5학년 1학급, 총 50명의 학생을 대상으로 2주간 17차시 분량으로 진행되었다. 피지컬 컴퓨팅 기반 소프트웨어 교육프로그램 적용 전, 후의 학생들의 컴퓨팅 사고력, 문제해결력의 차이를 검증하기 위해 사전, 사후 검사 실시 후 두 집단의 차이를 대응표본 t-검정을 통해 검증하였다. 연구결과 피지컬 컴퓨팅 기반 소프트웨어 교육프로그램은 통계적으로 컴퓨팅 사고력의 향상도와 문제해결력의 향상도에서 유의미한 차이를 나타내었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.531-538
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• 2024

수질 환경의 중요성이 강조되고 있는 가운데 광주광역시 도시 하천의 수질개선을 위한 수질 지표는 수생 생태계에 영향을 미치는 중요한 요소로 정확한 예측이 필요하다. 본 연구에서는 XGBoost와 LightGBM 머신러닝 알고리즘을 활용하여 광주천의 중요한 지점인 하류 평촌교(PyeongchonBr)와 상류 방학교(BangHakBr_Gwangjucheon1) 수계의 수질 검사 항목 중 통계적 검증 결과 유의미한 항목인 질소(TN), 질산염(NO3), 암모니아 양(NH3) 세 가지 수질 지표를 예측하는 연구를 수행하였고, 회귀 모델 평가 지표인 RMSE를 이용하여 예측 모델의 성능을 평가하였다. 수계별 개별적인 모델을 구현하여 교차 검증 후 성능을 비교한 결과, XGBoost 모델이 뛰어난 예측 능력을 보였다