• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.38 no.4
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• pp.85-104
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• 2004

This study is supposed to the way to add and enlarge the elements related to educational domain in metadata of school library information system (DLS) by using the concept of learning object which the education information service agencies have adapted. This study is to propose the methods which can be accessed according to the units of learning content in order that they can be applied to the teaching and learning situations, and describe and index the total traits of interior data elements included in the information resources. Thus, the metadata of the existing DLS through the additional elements : , , and was made to access the information resources according to the teaching and learning situations and to accept the concept of interior learning units by means of the element.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.38 no.1
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• pp.221-242
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• 2021

This study applied reference metadata recognition using bidirectional GRU-CRF model based on pre-trained language model. The experimental group consists of 161,315 references extracted by 53,562 academic documents in PDF format collected from 40 journals published in 2018 based on rules. In order to construct an experiment set. This study was conducted to automatically extract the references from academic literature in PDF format. Through this study, the language model with the highest performance was identified, and additional experiments were conducted on the model to compare the recognition performance according to the size of the training set. Finally, the performance of each metadata was confirmed.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.114-114
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• 2022

딥러닝의 학습 및 예측성능을 개선하기 위해서는 딥러닝 기법 내 연산과정의 개선과 함께 학습 및 예측에 사용되는 데이터의 전처리 과정이 중요하다. 본 연구에서는 딥러닝의 성능을 개량하기 위해 제안된 메타휴리스틱 최적화 알고리즘-딥러닝 결합모형과 데이터 전처리 기법을 통해 댐의 수위를 예측하였다. 수위예측을 위해 Multi-Layer Perceptron(MLP), 메타휴리스틱 최적화 알고리즘인 Harmony Search(HS)와 딥러닝을 결합한 MLP using a HS(MLPHS) 및 Exponential Bandwidth Harmony Search with Centralized Global Search(EBHS-CGS)와 딥러닝을 결합한MLP using a EBHS-CGS(MLPEBHS)를 통해 댐의 수위를 예측하였다. 메타휴리스틱 최적화 알고리즘-딥러닝 결합모형의 학습 및 예측성능을 개선하기 위해 학습 및 예측을 위한 자료를 기반으로 데이터 전처리기법을 적용하였다. 적용된 데이터 전처리 기법은 정규화, 수위구간별 사상(Event)분리 및 수위 변동에 대한 자료의 구분이다. 수위예측을 위한 대상유역은 금강유역에 위치한 대청댐으로 선정하였다. 대청댐의 수위예측을 위해 대청댐 상류에 위치하는 수위관측소 3개소를 선정하여 수위자료를 취득하였다. 각 수위관측소에서 취득한 수위자료를 입력자료로 설정하였으며, 대청댐의 수위자료를 출력자료로 설정하여 메타휴리스틱 최적화 알고리즘-딥러닝 모형의 학습을 진행하였다. 각 수위관측소 및 대청댐에서 취득한 수위자료는 2010년부터 2020년까지 총 11년의 일 단위 수위자료이며, 2010년부터 2019년까지의 자료를 학습자료로 사용하였으며, 2020년의 자료를 예측 및 검증자료로 사용하였다.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.6 no.3
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• pp.317-327
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• 2002

The need to support the ICT-using teaching and learning at elementary and secondary schools has led to various digital content service systems. The systems are designed to target the teachers and the students as the major users. The problems involved in them is that they do not provide such services as the integrated search and the systematic use of interface in terms of actual users' use of teaching and learning digital content. It's because they have been created at demands at each time. In an attempt to solve this problem, this study set out to suggest the integrated meta-data items of a teaching and learning digital content, which reflects the Dublin Core Education, the international meta-data standard. It also aimed to design an entity-relationship model to realize the digital content. The results of the integrated meta-data and the entity-relationship model will be utilized as a basic research to help the users to search for various teaching and learning digital contents on an integrated basis and to realize a consistent user interface. Furthermore, they are expected to contribute to the development a service system the teachers and the students can make better use of.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.157-160
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• 2006

최근 e-러닝 산업 및 기술에서 큰 화두는 디지털 융합과 현상이라고 할 수 있으며, 이러한 융합화 시대를 향한 진화의 핵심적인 요구사항은 OSMU 이다. 현재까지 e-러닝 산업은 표준화 활동을 통해 디지털 융합화를 실현하고 있으며, 미국 ADL의 SCORM이 사실상의 표준으로 인식되고 있다. 하지만 기존 웹 기반의 e-러닝 환경은 학습을 할 때 컴퓨터에 의존함으로써 실질적인 디지털 격차를 극복하기에 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 보다 실생활에 근접한 DiTV용 T-러닝 학습 환경에의 적용을 위하여 이미 작성된 SCORM 기반의 학습 콘텐츠 메타데이터를 DiTV용 TV-Anytime 메타데이터로 변환하여 상호운용성, 재사용성 및 고 이용성 등을 가능하게 하는 시스템의 설계를 제안하고자 한다. 이 시스템을 통하여 PC 에 익숙하지 못한 사람들을 DiTV 앞에서 더욱 편한 학습 기회를 제공할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.559-561
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• 2003

기존의 LMS(Learning Management System)는 언제 어디서나 교육이 가능하다는 온라인 교육의 장점에도 불구하고 학습자의 요구와 수준에 무관하게 학습과 관련한 컨텐츠들이 획일적으로 구성됨으로써, 학습자의 요구를 만족시키지 못하고 있다. 이에 본 논문에서는 학습자 수준을 고려하여 학습에 필요한 학습 컨텐츠를 효율적으로 개발하고, 학습자의 수준에 부합되는 컨텐츠를 제공하기 위하여 L3S(Learner Level Learning System) 시스템을 구현하였다. 학습자의 수준에 맞는 컨텐츠 제공에는 SCORM에서 제안하는 메타데이터를 이용하였으며, 저작자는 메타데이터 생성기를 통하여 학습에 필요한 학습 객체의 난이도를 지정 가능하다. 또한, 웹 브라우저를 통해 LMS에 접근한 학습자는 난이도 지정과 검색을 통하여 수준에 맞는 학습 컨텐츠를 제공함을 목적으로 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.1082-1084
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• 2019

인공지능 학습에 대한 관심이 증가하면서 학습에 필요한 데이터셋 구축에 필요한 많은 양의 데이터가 필요하다. 데이터셋 구축에 필요한 데이터들을 효과적으로 수집하기 위한 키워드 기반 웹크롤러를 제안한다. 구글 검색 API 를 기반으로 웹 크롤러를 설계하였으며 사용자가 입력한 키워드를 바탕으로 이미지의 URI 와 메타데이터를 지속적으로 수집하는 크롤러이다. 수집한 URI 와 메타데이터는 데이터베이스를 통해 관리한다. 향후 다른 검색 API 에서도 동작하고 다중 쓰레드를 활용하여 크롤링하는 속도를 높일 예정이다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.28 no.11
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• pp.81-87
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• 2023

Intrusion detection systems that learn metadata of network packets have been proposed recently. However these approaches require time to analyze packets to generate metadata for model learning, and time to pre-process metadata before learning. In addition, models that have learned specific metadata cannot detect intrusion by using original packets flowing into the network as they are. To address the problem, this paper propose a natural language processing-based intrusion detection system that detects intrusions by learning the packet payload as a single sentence without an additional conversion process. To verify the performance of our approach, we utilized the UNSW-NB15 and Transformer models. First, the PCAP files of the dataset were labeled, and then two Transformer (BERT, DistilBERT) models were trained directly in the form of sentences to analyze the detection performance. The experimental results showed that the binary classification accuracy was 99.03% and 99.05%, respectively, which is similar or superior to the detection performance of the techniques proposed in previous studies. Multi-class classification showed better performance with 86.63% and 86.36%, respectively.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.337-339
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• 2011

본 연구에서는 EPUB기반의e-Book 콘텐츠를 스마트러닝환경에서학습객체로 활용하고자한다. 이를 위해e-Book의 표준인 EPUB을 분석하여 SCORM의 콘텐츠 모델을 적용하여 확장 설계하였으며, 더블린코어와 LOM 메타데이터를 Collection Map을 이용하여 EPUB 기반의 학습객체메타데이터인ELOM을 설계하였다. EPUB기반의 학습객체가 LMS에서 추적관리가 가능하도록 SCORM2004의 CMI 데이터 모델을 바탕으로 학습객체 특성에 맞는 기본 데이터 모델을 정의하였다. 설계된 학습객체의 운용 가능성을 평가하기 위해 EPUP기반 오픈소스 콘텐츠인 모비딕의 bodymatter를 학습객체로 재구현한 후 ADL의 SCORM2004 $4^{th}$ Test Suite1.1.1을 이용하여 검증하였다. 본 연구에서 설계된 ELOM은 스마트 스크린으로 확장하여 적용할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.672-673
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• 2015

교수학습에서 발생하는 다양한 데이터를 분석하고 이를 바탕으로 학습자를 이해하기 위한 학습 분석에 대한 연구가 증가하고 있다. 그러나 교수학습지원시스템에서 생성되는 데이터는 다양한 형식으로 이를 결합하고 통합하기 위해서는 표준화된 사용 메타데이터가 필요하다. 이에 본 논문에서는 학습자 관점에서 교수학습 활동 중심의 데이터 모델을 제안한다. 이는 학습자의 학습양식을 바탕으로 학습 이벤트가 발생할 때 참여 활동한 데이터를 표현하기 위한 것이다. 이를 통해 학습자의 특성을 식별하고 학습활동에 참여 정도를 파악하여 학습자를 지원하기 위한 것이다.