• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.429-430
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• 2019

본 논문에서는 최적화 기법에 기반한 지능형 시스템의 재무응용사례를 다룬다. 본 연구에서 제안하는 모형은 대표적인 최적화 기법 중 하나인 시뮬레이티드 어니일링인데 이는 유전자 알고리듬과 유사한 최적화 성능을 가지고 있는 것으로 알려져 있으나 재무분야에서 응용된 사례가 거의 없다. 본 연구에서 제안하는 지능형 시스템은 시뮬레이티드 어니일링과 기계학습 기법을 결합한 것이다. 일반적으로 최적화와 기계학습 기법을 결합하는 방법은 특징선택(feature selection), 특징 가중치 최적화(feature weighting), 사례선택(instance selection), 모수 최적화(parameter optimization) 등의 방법이 있는데 선행연구에서 가장 많이 사용된 것은 특징선택에 두 기법을 결합하는 방식이다. 본 연구에서도 기계학습 기법을 재무 문제에 활용함에 있어서 최적의 특징선택을 위해 시뮬레이티드 어니일링을 결합하는 방식을 사용한다. 본 연구에서 제안된 기법의 유용성을 확인하기 위하여 실제 재무분야의 데이터를 활용하여 예측 정확도를 확인하였으며 그 결과를 통하여 제안하는 모형의 유용성을 확인할 수 있었다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.10 no.1
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• pp.109-123
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• 2004

Corporate financial distress and bankruptcy prediction is one of the major application areas of artificial neural networks (ANNs) in finance and management. ANNs have showed high prediction performance in this area, but sometimes are confronted with inconsistent and unpredictable performance for noisy data. In addition, it may not be possible to train ANN or the training task cannot be effectively carried out without data reduction when the amount of data is so large because training the large data set needs much processing time and additional costs of collecting data. Instance selection is one of popular methods for dimensionality reduction and is directly related to data reduction. Although some researchers have addressed the need for instance selection in instance-based learning algorithms, there is little research on instance selection for ANN. This study proposes a genetic algorithm (GA) approach to instance selection in ANN for bankruptcy prediction. In this study, we use ANN supported by the GA to optimize the connection weights between layers and select relevant instances. It is expected that the globally evolved weights mitigate the well-known limitations of gradient descent algorithm of backpropagation algorithm. In addition, genetically selected instances will shorten the learning time and enhance prediction performance. This study will compare the proposed model with other major data mining techniques. Experimental results show that the GA approach is a promising method for instance selection in ANN.

• Journal of Science and Technology Studies
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• v.1 no.1 s.1
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• pp.179-200
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• 2001

In this study, the conceptual model which can integrate the social process and technological teaming in technological innovation is developed and applied to the analysis of the cases on the innovation of Korean mobile telecommunication industry. Korean mobile telecommunication Industry has two peculiar characteristics. First, there have been rapid technological loaming and catching-up processes in Korean mobile telecommunication which have never been in other newly industrializing countries. Second, CDMA is the only multiple access mode which has been used in cellular phone service. It is the purpose of this study to analyse how these characteristics have been emerged during past ten years based on the suggested model integrating the social process of technology selection and technological learning.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.19 no.9
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• pp.197-204
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• 2014

RIP, EIGRP, OSPF are the interior gateway protocol for sending and receiving routing information among routers in AS(Autonomous System). Various path selection methods using the metric in regard to them have been studied recently but there are few examples that the contents learners understand theoretically are verified by the practice. The Best Path is determined by calculating the Cost value based on the relevant topology of each routing protocol. After implementing the virtual network, it is certain that the results tracking and verifying the relevant path selection of each routing protocol are consistent with the Best Path. If methods suggested in this paper are applied properly, the relevant path selection process of routing protocol can be understood systematically. And it is expected that the outstanding results of learning will be able to be achieved.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.5 no.1
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• pp.17-25
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• 2002

The purpose of this study is to utilize new way of learning, Problem-Based Learning, for learning of VisualBasic programming. Providing authentic problems is a critical factor for programming learning because the skill may be not such a simple command learning but includes a variety of complexity. The objective of the learning is to develop quiz using VisualBasic programming. With programming skill, students was expected to solve the problem through peer collaboration activities as well as evaluation by peer and group composites. According to descriptive survey, it is concluded that students figure out their own learning status clearly. Furthermore, improvement of learning attitude and participation affect satisfaction and self-confidence.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.207-210
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• 2022

최근 자연어 처리 분야에서 기계학습 독해 관련 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 그 중에서 한국어 기계독해 학습을 통해 문제풀이에 적용한 사례를 찾아보기 힘들었다. 기존 연구에서도 수능 영어와 수능 수학 문제를 인공지능(AI) 모델을 활용하여 문제풀이에 적용했던 사례는 있었지만, 수능 국어에 이를 적용하였던 사례는 존재하지 않았다. 또한, 수능 영어와 수능 수학 문제를 AI 문제풀이를 통해 도출한 결괏값이 각각 12점, 16점으로 객관식이라는 수능의 특수성을 고려했을 때 기대에 못 미치는 결과를 나타냈다. 이에 본 논문은 한국어 기계독해 데이터셋을 트랜스포머(Transformer) 기반 모델에 학습하여 수능 국어 문제 풀이에 적용하였다. 이를 위해 객관식으로 이루어진 수능 문항의 각각의 선택지들을 질문 형태로 변형하여 모델이 답을 도출해낼 수 있도록 데이터셋을 변형하였다. 또한 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformer)가 가진 입력값 개수의 한계를 극복하기 위해 더 큰 입력값을 처리할 수 있는 트랜스포머 기반 모델 중에서 한국어 기계독해 학습에 적합한 KoBigBird를 사전학습모델로 설정하여 성능을 높였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.20 no.1
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• pp.96-102
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• 2019

This study proposes basic information to make effective environments for social welfare education, revealing the reasons why students choose the social welfare major at Konyang Cyber University. We conducted qualitative research with 41 students in the social welfare department at Konyang Cyber University. The result of this research is as follows. First, most students chose their major to get a certificate that can benefit them in the near future. Second, they chose their major as a way to achieve renown, and to enhance the quality of their lives. Third, they desired to contribute to society through their social work. Finally, individual experiences and family background were also motives. Based on the research, to improve learning outcomes in social welfare education, the necessary learning strategies are as follows. First, goal-oriented learning is necessary for students who want to get the certificate. A practical curriculum needs to contain both practical skills and professional knowledge applicable to the social work field. Second, education for students who choose the major to gain fame, and to develop their lives, requires generation-integrated education to help them review their lives and find their own meaning in life. Third, education for students who choose the major for a practical social contribution has to contain volunteer training that can lead them to be professional volunteers in society. Fourth, education for students who choose the major based on their personal experiences and their family background needs to deal with case management, which discovers the recipients who need help in society and the students who can achieve visible outcomes after all.

• Communications of Mathematical Education
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• v.18 no.2 s.19
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• pp.217-238
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• 2004

본 사례 연구는 수학 교사로서 연구자가 학급에서 중간 정도의 학업 성적을 가지면서 특히 언어 영역이 상위의 학생이 수학 성적에서는 최하에 있는 수학 학습 부진을 보이는 한 여학생을 선정하여 매일 수학을 가르치면서 이 학생의 수학 학습의 부진 요인에 대한 해답을 찾고자 했다. 본 연구에서는 비구조화된 인터뷰, 관찰기록, 전화, 이메일, 부모와의 인터뷰이며, 객관적인 자료를 위해 수학 기본능력 검사, 수학 내신성적, 대학수학능력 모의고사, 진로탐색 검사 등의 자료를 수집하였다. 이렇게 수집된 모든 자료를 일기 형식의 연구 일지에 기록하여 이 학생의 변화에 대한 기록을 하였다. 본 연구에 따르면, 이 여학생은 낮은 지능과 잘못된 계열 선택, 기초학습 및 선수학습의 결손, 학교와 학급에 대한 부적응, 교사와 학생간의 부정적인 인간관계, 수학교과에 대한 불안감, 학습 실패 경험의 누적에 의한 자신감 상실, 학생의 능력 수준을 고려하지 않은 부모의 높은 기대치 등의 요인에 의해 수학 학습에서 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났다.

• Communications of Mathematical Education
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• v.12
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• pp.103-124
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• 2001

수학은 계통성이 강한 학문이다. 이러한 수학의 특성은 학습의 결손이 있거나 학습속도가 느린 학생들에게 수학을 학습하는 데 어려움의 근원이 된다. 특히 중학교 수학에서는 처음으로 형식적인 수학이 도입되기 때문에, 중학교 1학년에서 수학을 제대로 이해하지 못할 경우 그 학생은 수학 장애아, 수학부진아로 전락할 가능성이 있다. 그러나 학교에서의 개별지도는 어려운 실정이다. 따라서 수학 부진아를 선정하여 수학학습에서의 어려움을 진단하고, 학생의 오개념과 오류를 분석한 후, 그 학생에게 맞는 학습전략을 선택하여 처방 지도하고자 한다. 이를 통해 학생의 이해와 사고과정을 알아보고 태도변화를 고찰하는 것을 목적으로 한다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.22 no.6
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• pp.157-167
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• 2023

The use of big data for transportation often involves using data that includes personal information, such as the driver's driving routes and coordinates. This study explores the creation of a route choice prediction model using a large dataset from mobile navigation apps using federated learning. This privacy-focused method used distributed computing and individual device usage. This study established preprocessing and analysis methods for driver data that can be used in route choice modeling and compared the performance and characteristics of widely used learning methods with federated learning methods. The performance of the model through federated learning did not show significantly superior results compared to previous models, but there was no substantial difference in the prediction accuracy. In conclusion, federated learning-based prediction models can be utilized appropriately in areas sensitive to privacy without requiring relatively high predictive accuracy, such as a driver's preferred route choice.