• Title/Summary/Keyword: 텍스트형

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Transference from learning block type programming to learning text type programming (블록형 프로그래밍 학습에서 텍스트형 프로그래밍 학습으로의 전이)

  • So, MiHyun;Kim, JaMee
    • The Journal of Korean Association of Computer Education
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    • v.19 no.6
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    • pp.55-68
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    • 2016
  • Informatics curriculum revised 2015 proposed the use of block type and text type of programming language by organizing problem solving and the programming unit in a spiral. The purpose of this study is to find out whether the algorithms helps programming learning and whether there is a positive transition effect in block type programming learning to text type programming trailing learning. For 15 elementary school students was conducted block type and text type programming learning. As a result of the research, it is confirmed that writing the algorithm in a limited way can interfere with the learner's expression of thinking, but the block type programming learning has a positive transition to the text type programming learning. This study is meaningful that it suggested a plan for the programming education which is sequential from elementary school.

Differences in self-efficacy between block and textual language in programming education using online judge (자동평가시스템을 활용한 프로그래밍 교육에서 블록형 언어와 텍스트형 언어 간 자기효능감의 차이)

  • Chang, Won-Young;Kim, Seong-Sik
    • The Journal of Korean Association of Computer Education
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    • v.23 no.4
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    • pp.23-33
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    • 2020
  • Online judge provides compilation, execution, and immediate feedback on the source submitted by the learner, and ensures the accuracy and reliability of the evaluation, but it's difficult to select the language according to the level of the learner because most of them provide only textual language. In this study, a block language for online judge was developed and applied to high school classes, and the difference in self-efficacy between the block language and the textual language group was confirmed. It was found that Block language group have more ability expectation to overcome disgust experience than textual language group and Textual language group have significant decrease in ability expectation to start activity and to continue activity. It implies that Block language has an effect on self-efficacy for afterward programming activities, and methods of teaching, learning and evaluation should be devised in the case of textual language so that student's self-efficacy does not deteriorate at the initial and ongoing stage of activity. The results of this study are meaningful in that it provide various implications of methods for enhancing self-efficacy in high school class of programming.

A Review on Educational Use of Hangul-based Text Programming Language (한글 기반 텍스트형 프로그래밍 언어의 교육적 활용 고찰)

  • Jo, A-Ra;Kim, Seong-Sik
    • Proceedings of The KACE
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    • 2017.08a
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    • pp.205-208
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    • 2017
  • 2015 개정 교육과정에 따라 2019년부터 초등학교 5~6학년은 SW교육을 의무적으로 실시하게 되었다. 특히 SW교육을 위한 프로그래밍 언어의 경우 초등학교와 중학교에서는 블록형과 텍스트형 구분 없이 활용할 수 있으나, 고등학교의 경우에는 텍스트 기반 프로그래밍 언어를 활용하도록 제시하고 있다. 하지만 많은 학습자들이 처음 텍스트형 프로그래밍 언어를 접하게 되면 문법의 어려움과 외국어의 벽에 부딪쳐 어려워한다. 본 연구에서는 학습자들이 처음 텍스트형 프로그래밍을 학습할 때 효율적인 프로그래밍 학습을 위하여 한글 프로그래밍 언어를 사용할 것을 제안한다. 한글 프로그래밍 언어를 교육적으로 활용하였을 때의 장점과 교육적 활용에 있어 고려해야 할 문제점, 한계점 및 보완해야 할 점을 분석해보고자 한다.

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The Effect of e-Learning Contents' Information Presentation Method on Teaching Presence and Academic Achievement (e-러닝 콘텐츠의 정보제시방식이 교수실재감 및 학업성취도에 미치는 효과)

  • Kim, Jinha;Kim, Kyunghee;Lee, Seongju
    • The Journal of Korean Association of Computer Education
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    • v.22 no.3
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    • pp.79-87
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    • 2019
  • This study examined the effect of e-learning contents with different dual-coding, media-richness, and cognitive-load degree on learning. To do so, after dividing summary and explanation presentation methods in e-learning contents according to information's quantity and kind, the effects on teaching presence and academic achievement were examined. The summary presentation method was produced as text type and text+illustration type and the explanation presentation method as audio type and audio+video type. The results of this study are as follows. First, in the summary method, the text+illustration type had significantly higher teaching presence than text type. Second, in the explanation method, the audio type was found to be significantly higher than the audio+video type. Third, the interaction between the summary method and explanation method was found to be significant in teaching presence and academic achievement.

A Study on the Extraction and Utilization of Index from Bibliographic MARC Database (서지마크 데이터베이스로부터의 색인어 추출과 색인어의 검색 활용에 관한 연구 - 경북대학교 도서관 학술정보시스템 사례를 중심으로 -)

  • Park Mi-Sung
    • Journal of Korean Library and Information Science Society
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    • v.36 no.2
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    • pp.327-348
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    • 2005
  • The purpose of this study is to emphasize the importance of index definition and to prepare the basis of optimal index in bibliographic retrieval system. For the purpose, this research studied a index extraction theory on index tag definition and index normalization from the bibliographic marc database and analyzed a retrieval utilization rate of extracted index. In this experiment, we divided index between text-type and code-type about the generated 29,219,853 indexes from 2,200,488 bibliographic records and analyzed utilization rate by the comparison of index-type and index term of web logs. According to the result, the text-type indexes such as title, author, publication, subject are showed high utilization rate while the code-type indexes were showed low utilization rate. So this study suggests that the unused index is removed from index definition to optimize index.

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Image Generation from Korean Dialogue Text via Prompt-based Few-shot Learning (프롬프트 기반 퓨샷 러닝을 통한 한국어 대화형 텍스트 기반 이미지 생성)

  • Eunchan Lee;Sangtae Ahn
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2022.10a
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    • pp.447-451
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    • 2022
  • 본 논문에서는 사용자가 대화 텍스트 방식의 입력을 주었을 때 이를 키워드 중심으로 변환하여 이미지를 생성해내는 방식을 제안한다. 대화 텍스트란 채팅 등에서 주로 사용하는 형식의 구어체를 말하며 이러한 텍스트 형식은 텍스트 기반 이미지 생성 모델이 적절한 아웃풋 이미지를 생성하기 어렵게 만든다. 이를 해결하기 위해 대화 텍스트를 키워드 중심 텍스트로 바꾸어 텍스트 기반 이미지 생성 모델의 입력으로 변환하는 과정이 이미지 생성의 질을 높이는 좋은 방안이 될 수 있는데 이러한 태스크에 적합한 학습 데이터는 충분하지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제를 다루기 위한 하나의 방안으로 사전학습된 초대형 언어모델인 KoGPT 모델을 활용하며, 퓨샷 러닝을 통해 적은 양의 직접 제작한 데이터만을 학습시켜 대화 텍스트 기반의 이미지 생성을 구현하는 방법을 제안한다.

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Latent class model for mixed variables with applications to text data (혼합모드 잠재범주모형을 통한 텍스트 자료의 분석)

  • Shin, Hyun Soo;Seo, Byungtae
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.32 no.6
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    • pp.837-849
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    • 2019
  • Latent class models (LCM) are useful tools to draw hidden information from categorical data. This model can also be interpreted as a mixture model with multinomial component distributions. In some cases, however, an available dataset may contain both categorical and count or continuous data. For such cases, we can extend the LCM to a mixture model with both multinomial and other component distributions such as normal and Poisson distributions. In this paper, we consider a LCM for the data containing categorical and count data to analyze the Drug Review dataset which contains categorical responses and text review. From this data analysis, we show that we can obtain more specific hidden inforamtion than those from the LCM only with categorical responses.

Digital Watermarking for Text Document Using Diagonal Profile (Diagonal 프로파일을 이용한 텍스트 문서의 디지털 워터마킹)

  • 정숙이;김은실;박지환
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2000.04a
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    • pp.165-169
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    • 2000
  • 인터넷과 같은 개방형 컴퓨터 네트워크의 발전에 따라, 오디오 ,이미지, 비디오 EH는 텍스트 문서와 같은 멀티미디어 데이터에 대해 어느 정도의 열화없이도 지적 재산권의 불법적인 이용이 가능해졌다. 본 논문에서는 불법으로 배포되거나 복제되는 텍스트 문서의 저작권 보호를 위한 워터마팅 스킴을 제안한다. 이 스킴에서는 텍스트 문서 이미지에 대한 diagonal 프로파일을 이용하여 문서상에 원소유자의 비밀정보, 즉, 저작권 정보를 삽입하여 불법 복제를 억제하기 위한 새로운 워터마킹 미치 추출방법을 소개한다. 이 방법에 따른 diagonal 프로파일의 특성으로 인해 공격자에 의한 워터마크의 제거나 문서의 형태 변경을 쉽게 검출할 수 있다.

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Modeling and Implementation of Intelligent Pen-based Online Editing System (지능형 펜기반 온라인 교정 시스템의 설계 및 구현)

  • 김재경;손원성;정한상;임순범;최윤철
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2002.10d
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    • pp.178-180
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    • 2002
  • 최근 종이 문서의 전자화가 이루어지면서 기존의 전통적인 펜기반 교정 시스템 또한 온라인 상의 전자 문서 환경에 맞게 구축되고 있다. 이러한 펜기반 입력 기법을 사용하는 교정 시스템에서는 교정 부호와 텍스트 간의 정확한 영역 인식이 중요하며 이를 위해 교정 부호의 특성과 텍스트 영역의 분석이 필요하다. 본 연구에서는 온라인 교정 시스템 모델링을 통하여 온라인 환경에 적합한 교정 부호를 정의하고, 교정 대상 텍스트 영역을 편집 가능한 단위로 구분하여 효율적인 편집 연산이 이루어 질 수 있도록 하였다. 또한 웹 기반의 구조문서(HTML/XML) 편집 환경을 고려하여 편집으로 인한 문서의 구조 정보 변경을 지원하기 위하여 텍스트를 비구조 및 구조정보 텍스트로 분류하여 정의하였다. 본 연구에서는 이러한 모델에 기반하여 교정 부호의 특성에 따른 가변적인 편집 텍스트 영역 인식 규칙 모델을 정의하여 교정부호와 편집 텍스트 영역간의 모호성을 최소화 하고, 편집으로 인한 문서의 구조 정보 변경을 지원하는 시스템을 구현하였다. 결과적으로 온라인 웹 문서 환경에서 펜기반의 모호한 교정 부호의 입력을 인지적인 관점에서 해석하여 보다 정확한 교정 작업 수행을 지원하도록 하였다.

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A Pattern Matching Method of Large-Size Text Log Data using In-Memory Relational Database System (인메모리 관계형 데이터베이스 시스템을 이용한 대용량 텍스트 로그 데이터의 패턴 매칭 방법)

  • Han, Hyeok;Choi, Jae-Yong;Jin, Sung-Il
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2017.04a
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    • pp.837-840
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    • 2017
  • 각종 사이버 범죄가 증가함에 따라 실시간 모니터링을 통한 사전 탐지 기술뿐만 아니라, 사후 원인 분석을 통한 사고 재발 방지 기술의 중요성이 증가하고 있다. 사후 분석은 시스템에서 생산된 다양한 유형의 대용량 로그를 기반으로 분석가가 보안 위협 과정을 규명하는 것으로 이를 지원하는 다양한 상용 및 오픈 소스 SW 존재하나, 대부분 단일 분석가 PC에서 운용되는 파일 기반 SW로 대용량 데이터에 대한 분석 성능 저하, 다수 분석가 간의 데이터 공유 불가, 통계 연관 분석 한계 및 대화형 점진적 내용 분석 불가 등의 문제점을 해결하지 못하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 고성능 인메모리 관계형 데이터베이스 시스템을 로그 스토리지로 활용하는 대용량 로그 분석 SW 개발하였다. 특히, 기 확보된 공격자 프로파일을 활용하여 공격의 유무를 확인하는 텍스트 패턴 매칭 연산은 전통적인 관계형 데이터베이스 시스템의 FTS(Full-Text Search) 기능 활용이 가능하나, 대용량 전용 색인 생성에 따른 비현실적인 DB 구축 소요 시간과 최소 3배 이상의 DB 용량 증가로 인한 시스템 리소스 추가 요구 등의 단점이 있다. 본 논문에서는 인메모리 관계형 데이터베이스 시스템 기반 효율적인 텍스트 패턴 매칭 연산을 위하여, 고성능의 대용량 로그 DB 적재 방법과 새로운 유형의 패턴 매칭 방법을 제안하였다.