• 실천공학교육논문지
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• 제11권2호
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• pp.167-174
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• 2019

비전공 학부생을 대상으로 Java 프로그래밍 교육을 실시하는 데 있어, 피지컬 컴퓨팅 교육 방법을 적용한 사례는 전무하다고 할 수 있다. 피지컬 컴퓨팅 교육의 장점은 디지털 및 아날로그 센서의 입력 값에 따른SW 처리 출력 결과를 직접 확인할 수 있어, 프로그래밍 오류를 빠르게 수정하고 학습자의 학습 관심과 만족도를 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 마이크로비트를 사용하여, 기초적인 Java 프로그래밍 교육에 피지컬 컴퓨팅 교육을 접목하였다. 그리고, 컴퓨팅적 사고과정에 따라, 마이크로비트를 사용하여 Java 프로그램을 창작해보는 교육 방법을 제안하였다. 마이크로비트를 제어하는 블록 프로그래밍을 통해, 알고리즘을 설계하고, 이에 따라, Java 프로그램으로 변환하는 교육 방법을 적용하였다. 그리고, 본 교육방법을 적용한 강좌에서 학생들의 평가 결과를 분석하여, 마이크로비트를 활용한 교육방법의 유효성을 분석하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권1호
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• pp.285-290
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• 2016

본 연구는 뇌졸중 환자의 상지 재활에 사용되는 컴퓨터-인간 연동을 이용한 가상현실 기반 훈련 프로그램 중재의 효과를 알아보고자 하였다. 2015년 2월까지 Medline 데이터베이스에서 뇌졸중 환자의 상지 재활을 위한 가상 현실 중재를 다루는 무작위 대조군 임상 연구들을 검색하였다. PEDro 스케일이 연구의 질을 사정하기 위해 사용되었다. 선정된 8개의 연구가 분석되어졌다. PEDro 스케일은 5 부터 8/10까지 다양했다. 모든 연구들은 가상현실 기반 훈련 그룹에서 상지 기능 회복에 유의한 결과를 보였다. 본 연구는 뇌졸중 환자의 상지 회복을 위해 사용되는 가상 현실 기반 훈련 프로그램의 적용이 다양하고 예측할 수 없는 실행으로 구성된 과제 지향적이고 점진적인 학습을 제공함을 통해 특히 배움에 효과가 있음을 보여주었다. 본 연구에서는 가상현실 훈련 프로그램을 뇌졸중 환자의 상지 기능 재활에 탁월한 학습 효과를 기대할 수 있으며 과제-지향과 등급화된 학습을 제공하는데 효과적이다.

• KNOM Review
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• 제23권2호
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• pp.18-28
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• 2020

컴퓨팅 환경의 발전에 따라 IT 기술이 의료, 산업, 통신, 문화 등의 분야에서 사람들에게 제공해주는 혜택이 늘어나 삶의 질도 향상되고 있다. 그에 따라 발전된 네트워크 환경을 노리는 다양한 악의적인 공격이 존재한다. 이러한 공격들을 사전에 탐지하기 위해 방화벽, 침입 탐지 시스템 등이 존재하지만, 나날이 진화하는 악성 공격들을 탐지하는 데에는 한계가 있다. 이를 해결하기 위해 기계 학습을 이용한 침입 탐지 연구가 활발히 진행되고 있지만, 학습 데이터셋의 불균형으로 인한 오탐 및 미탐이 발생하고 있다. 본 논문에서는 네트워크 침입 탐지에 사용되는 UNSW-NB15 데이터셋의 불균형성 문제를 해결하기 위해 랜덤 오버샘플링 방법을 사용했다. 실험을 통해 모델들의 accuracy, precision, recall, F1-score, 학습 및 예측 시간, 하드웨어 자원 소모량을 비교 분석했다. 나아가 본 연구를 기반으로 랜덤 오버샘플링 방법 이외에 불균형한 데이터 문제를 해결할 수 있는 다른 방법들과 성능이 높은 모델들을 이용하여 좀 더 효율적인 네트워크 침입 탐지 모델 연구로 발전시키고자 한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.139-148
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• 2019

국가의 미래를 위하여 과학영재육성은 매우 중요하며 특히 4차 산업의 시대에서는 정보영재의 육성은 더욱 중요하다. 대학교부설 과학영재교육원에서는 정보영재를 양성하고 있는데 각 영재교육원마다 표준화된 교육과정이 없다. 그러므로 본 연구에서는 컴퓨팅 사고력을 바탕으로 개발한 교육과정이 정보영재의 정의적 특성에 얼마나 효과적인지 분석하였다. 컴퓨팅 사고력의 구성요소를 고려하여 개발한 교육과정을 K대학교부설 과학영재교육원의 정보영재학생들을 대상으로 적용하였다. 교육과정의 효과성을 검증하기 위하여 창의적 성격 검사지와 내적동기 검사지를 개발하여 교육과정의 실행이전과 이후에 각각 검사를 실시하였다. 사전-사후 검사결과를 R프로그램으로 t-검정하여 비교 분석하였다. 창의적 성격 검사지는 모험성, 자아수용, 호기심, 유머, 지배성, 자율성 6가지 요소로 36문항으로 구성하였으며 내적 동기검사는 호기심 및 흥미 중시성향, 도전적인 학습과제 선호성향, 독자적 판단 의존 성향, 독자적 숙달 성향, 내적 준거성향 5요소로 20문항으로 구성하였다. 실험집단에 대한 교육과정이 창의적 성격에 미치는 효과는 유의도 0.009로 유의도 0.05 수준에서 유의한 차이를 보였으며 내적동기에 미치는 효과는 유의도 0.056로 유의도 0.05수준에서 아주 간소한 차이로 유의미한 차이를 보이지 못했다.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.1-16
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• 2015

교통사고의 원인을 규명하고 미래의 사고를 방지하기 위한 노력의 일환으로 데이터 마이닝 기법을 이용한 교통 데이터 분석의 연구가 이루어지고 있다. 하지만 기존의 교통 데이터를 이용한 마이닝 연구들은 학습된 결과를 사람이 이해하기 어려워 분석에 많은 노력이 필요하다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 많은 속성들로 표현된 교통사고 데이터로부터 유용한 패턴을 발견하기 위해 규칙 학습 기반의 데이터 마이닝 기법인 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하였다. 연관규칙 학습기법은 비지도 학습 기법의 하나로 데이터 내에서 동시에 많이 등장하는 아이템(item)들을 찾아 규칙의 형태로 가공해 주며, 서브그룹 발견기법은 사용자가 지정한 대상 속성이 결론부에 나타나는 규칙을 학습하는 지도학습 기반 기법으로 일반성과 흥미도가 높은 규칙을 학습한다. 규칙 학습 시 사용자의 의도를 반영하기 위해서는 하나 이상의 관심 속성들을 조합한 합성 속성을 만들어 규칙을 학습할 수 있다. 규칙이 도출되고 나면 후처리 과정을 통해 중복된 규칙을 제거하고 유사한 규칙을 일반화하여 규칙들을 더 단순하고 이해하기 쉬운 형태로 가공한다. 교통사고 데이터를 대상으로 두 기법을 적용한 결과 대상 속성을 지정하지 않고 연관규칙 학습기법을 적용하는 경우 사용자가 쉽게 알기 어려운 속성 사이의 숨겨진 관계를 발견할 수 있었으며, 대상 속성을 지정하여 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하는 경우 파라미터 조정에 많은 노력을 기울여야 하는 연관규칙 학습기법에 비해 서브그룹 발견기법이 흥미로운 규칙들을 더 쉽게 찾을 수 있음을 확인하였다.