창의적 문제해결에 대한 연구들은 온라인 환경에서나 면대면 환경 모두 대부분 개인적 측면에서 접근이 이루어지고 있어 협동적인 측면에서의 접근이 필요하다. 온라인 환경은 면대면 환경보다는 협동적 상호작용 촉진과 창의적 문제해결을 위한 효과적인 환경을 제공하고 있다. 따라서 본 연구는 협동을 통해 창의적 문제해결을 할 수 있는 온라인 지원 시스템을 개발하는 데 목적이 있다. 이를 위하여 본 연구는 첫째, 기존의 창의적 문제해결모형으로부터 온라인 환경에서 적합한 창의적 문제해결을 할 수 있는 모형을 도출하였다. 둘째, 통합된 창의적 문제해결모형을 토대로 협동 창의적 문제해결 모형의 온라인 지원 시스템을 위한 설계 원리를 개발하고 이에 기초하여 시스템을 개발하였다. 마지막으로 본 연구는 시스템의 향상을 위해서 형성평가를 실시하였다. 개발된 시스템은 협동 창의적 문제해결을 위한 효과적이고 효율적인 온라인 학습 환경을 제공해 줄 것이다.
감정분석은 문서 또는 대화상에서 주어진 주제에 대한 태도와 의견을 이해하는 과정이다. 감정분석에는 다양한 접근법이 있다. 그 중 하나는 감정사전을 이용하는 사전 기반 접근법이다. 본 논문에서는 널리 알려진 영어 감정사전인 VADER를 활용하여 한국어 감정사전을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 세 단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 한영 병렬 말뭉치를 사용하여 한영 이중언어 사전을 제작한다. 제작된 이중언어 사전은 VADER 감정어와 한국어 형태소 쌍들의 집합이다. 두 번째 단계는 그 이중언어 사전을 사용하여 한영 단어 그래프를 생성한다. 세 번째 단계는 생성된 단어 그래프 상에서 레이블 전파 알고리즘을 실행하여 새로운 감정사전을 구축한다. 이와 같은 과정으로 생성된 한국어 감정사전을 유용성을 보이려고 몇 가지 실험을 수행하였다. 본 논문에서 생성된 감정사전을 이용한 감정 분류기가 기존의 기계학습 기반 감정분류기보다 좋은 성능을 보였다. 앞으로 본 논문에서 제안된 방법을 적용하여 여러 언어의 감정사전을 생성하려고 한다.
As the improvement of digital technologies increases the use of images from various fields, the domain of image retrieval has evolved and become a growing topic of research in the Library and Information Science field. The purpose of this study is to identify the knowledge structure of the image retrieval domain by using the author co-citation analysis and author bibliographic coupling as analytical tools in order to understand the domain's past and present. The data set for this study is 245 articles with 8,031 cited articles in the field of image retrieval from 1998 to 2013, from the Web of Science citation database. According to the results of author co-citation analysis for the past of the image retrieval domain, our findings demonstrate that the intellectual structure of image retrieval in the LIS field consists of predominantly user-oriented approaches, but also includes some areas influenced by the CBIR area. More specifically, the user-oriented approach contains six specific areas which include image needs, information seeking, image needs and search behavior, image indexing and access, indexing of image collection, and web image search. On the other hand, for CBIR approaches, it contains feature-based image indexing, shape-based indexing, and IR & CBIR. The recent trends of image retrieval based on the results from author bibliographic coupling analysis show that the domain is expanding to emerging areas of medical images, multimedia, ontology- and tag-based indexing which thus reflects a new paradigm of information environment.
As mechatronic systems have various, complex functions and require high performance, automatic fault detection is necessary for secure operation in manufacturing processes. For conducting automatic and real-time fault detection in modern mechatronic systems, multiple sensor signals are collected by internet of things technologies. Since traditional statistical control charts or machine learning approaches show significant results with unified and solid density models under normal operating states but they have limitations with scattered signal models under normal states, many pattern extraction and matching approaches have been paid attention. Signal discretization-based pattern extraction methods are one of popular signal analyses, which reduce the size of the given datasets as much as possible as well as highlight significant and inherent signal behaviors. Since general pattern extraction methods are usually conducted with a fixed size of time segmentation, they can easily cut off significant behaviors, and consequently the performance of the extracted fault patterns will be reduced. In this regard, adjustable time segmentation is proposed to extract much meaningful fault patterns in multiple sensor signals. By considering inflection points of signals, we determine the optimal cut-points of time segments in each sensor signal. In addition, to clarify the inflection points, we apply Savitzky-golay filter to the original datasets. To validate and verify the performance of the proposed segmentation, the dataset collected from an aircraft engine (provided by NASA prognostics center) is used to fault pattern extraction. As a result, the proposed adjustable time segmentation shows better performance in fault pattern extraction.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권8호
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pp.97-104
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2022
European integration processes have acted as a catalyst for the emergence of a new type of educational environment, which is characterized by competent flexibility of specialists. Therefore, the article focuses on professional training of teachers in the context of European integration processes using information technology and the search for innovative methods of training specialists. One of the educational priorities in Europe is to create a new model of a teacher who has an academic education, knows innovative methods, is able to perform functions and tasks efficiently and professionally, adequately, quickly and correctly respond to changes and innovations. The tasks facing education in the European dimension are formulated. The main trends in the education of teachers in modern Europe are described: the need to deepen and expand subject training programs in pedagogical institutions of Higher Education, which will allow autonomy of activity, awareness of responsibility for independent creative decisions, create favorable conditions for the development of professionalism through the use of Information Technology and the search for innovative methods of training specialists. At the present stage, various models of teacher training are being developed based on the University and practical concept using information technology and searching for innovative methods of training specialists. On this basis, two different theories of perception of teacher education were formed: as preparation of teachers for work throughout their professional career; as preparation for the first years of professional work, which is periodically repeated in the process of continuous professional training and improvement. Among the advantages that the use of Information Technology and the search for innovative methods of training specialists to implement the learning process, it is worth mentioning the following: simultaneous use of several channels of perception of the student or student in the learning process, thanks to which the integration of information processed by different sensory organs is achieved; the ability to simulate complex real experiments; visualization of abstract information by dynamic representation of processes, etc.
인터넷의 성장과 함께 각종 취약점을 악용한 사이버 공격들이 지속적으로 증가하고 있다. 이러한 행위를 탐지하기 위한 방안으로 침입탐지시스템(IDS; Intrusion Detection System)이 널리 사용되고 있지만, IDS에서 발생하는 많은 양의 오탐(정상통신을 공격행위로 잘못 탐지한 보안이벤트)은 여전히 해결되지 않은 문제로 남아있다. IDS 오탐 문제를 해결하기 위한 방법으로 기계학습 알고리즘을 통한 자동분류 연구가 진행되고 있지만 실제 현장 적용을 위해서는 정확도와 데이터 처리속도 향상을 위한 연구가 더 필요하다. 기계학습 기반 분류 모델은 다양한 요인에 의해서 그 성능이 결정된다. 최적의 feature를 선택하는 것은 모델의 분류 성능 및 정확성 향상에 크게 영향을 미치기 때문에 기계학습에서 매우 중요한 부분을 차지한다. 본 논문에서는 보안이벤트 분류 모델의 성능 향상을 위해 기존 연구에서 제안한 기본 feature에 추가로 10종의 신규 feature를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 10종의 신규 feature는 실제 보안관제센터 전문 인력의 노하우를 기반으로 고안된 것으로, 모델의 분류 성능을 향상시킬 뿐만 아니라 단일 보안이벤트에서 직접 추출 가능하기 때문에 실시간 모델 구축도 가능하다. 본 논문에서는 실제 네트워크 환경에서 수집된 데이터를 기반으로 제안한 신규 feature들이 분류 모델 성능 향상에 미치는 영향을 검증하였으며, 그 결과, 신규 feature가 모델의 분류 정확도를 향상시키고 오탐지율을 낮춰주는 것을 확인할 수 있었다.
해양 탄성파 탐사 수행 시 송·수신 케이블의 구조적인 거리차에 의해서 필연적으로 발생하는 가까운 벌림(near offset)의 트레이스(trace)빠짐은 뒤따르는 탄성파 자료처리의 결과 및 영상화에 악영향을 끼치게 된다. 특히 가까운 벌림의 자료의 부재는 정확한 탄성파 영상화를 저해하는 다중반사파의 제거에 주요한 인자로 작용하므로 다중반사파의 영향력이 강해지는 천해 및 연안 탐사의 경우 빠짐을 효과적으로 해결해야 한다. 전통적으로 다양한 라돈 변환(Radon transform) 기반의 내삽 방법들이 가까운 벌림 빠짐의 해결책으로 제시되어왔으나 여러 한계점을 보여, 최근 이를 보완하기 위한 딥러닝(deep learning) 기반의 방법들이 제시되고 있다. 이 논문에서는 기존에 제시된 두 가지의 대표적인 딥러닝 기반의 접근법에 대해 면밀히 분석하여 앞으로 가까운 벌림 내삽 연구가 해결해야 하는 문제점들에 대해 깊이 있게 논의한다. 또한 기존의 딥러닝 기반의 트레이스 내삽 기술을 가까운 벌림 상황에 적용할 때 나타나는 한계점을 현장자료 실험을 통해 명확히 분석하여 향후 가까운 벌림 자료 빠짐의 문제는 내삽이 아닌 외삽으로 접근해야 한다는 것을 보여준다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권9호
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pp.251-257
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2022
Nowadays, the issues of comprehensive formation of a person capable of self-education, self-development and creative self-realization in the conditions of distance education are relevant. There is a need to solve this problem, which is due to social, cultural, and pedagogical factors. This makes it necessary to find effective means of personality formation. In this matter, great importance is attached to the modern method of forming a creative personality - art therapy. Various approaches to the definition of art therapy have been clarified. They consider various forms of art therapy when working with children, adolescents and adults in the context of distance education. The most relevant are the two main forms of work - individual and group art therapy. Art therapy develops the individual's creativity. Therefore, during art therapy, attention is focused on the inner world, experiences, and feelings. Therefore, we believe that in the context of distance education, art therapy has everything for the powerful potential of personality formation. Scientists consider this therapy as therapy by means of art, which is based on experiences, conflicts that can be expressed in the visual arts and music. Art therapy helps to get rid of conflicts and experiences. This happens in the context of distance education through the development of attention to feelings, strengthening one's own personal value and increasing artistic competence. The article describes the signs that characterize art therapy. Art-therapeutic technologies in the context of distance education, which are now actively used by psychologists, teachers and art therapists themselves, are highlighted. The advantages of distance learning are considered. The characteristic features of distance learning and features of the use of art therapy by means of distance education in the process of professional training of specialists are determined.
Support vector machines (SVMs) have become one of the most popular approaches to learning from examples and have many potential applications in science and engineering. However, their applications in fault diagnosis of rotating machinery are rather limited. Most of the published papers focus on some special fault diagnoses. This study covers the overall diagnosis procedures on most of the faults experienced in rotating machinery and examines the performance of different SVMs strategies. The excellent characteristics of SVMs are demonstrated by comparing the results obtained by artificial neural networks (ANNs) using vibration signals of a fault simulator.
본 논문은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 강의실 자동화를 실현하기 위한 서비스 제어 구조와 사용자 인터페이스를 설계한다. 서비스 제어를 위하여 UPnP 프로토콜을 기반으로한 서비스 제어구조를 제안하고 강의실에서의 서비스 시나리오를 설계하고 이를 위한 사용자 인터페이스를 설계하였다. 제안한 유비쿼터스 환경에서의 미래의 강의실 환경은 상황인지 컴퓨팅 능력을 이용하여 이용자에게 적응적인 사용자 인터페이스를 제어하고 사용자의 동작 이벤트를 인지하여 지능적인 강의 콘텐츠의 제작을 가능하게 함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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