• Journal of Platform Technology
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• 제11권6호
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• pp.13-20
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• 2023

Regularly inspecting vehicle tires' condition is imperative for driving safety and comfort. Poorly maintained tires can pose fatal risks, leading to accidents. Unfortunately, manual tire visual inspections are often considered no less laborious than employing an automatic tire inspection system. Nevertheless, an automated tire inspection method can significantly enhance driver compliance and awareness, encouraging routine checks. Therefore, there is an urgency for automated tire inspection solutions. Here, we focus on developing a deep learning (DL) model to predict cracked tires. The main idea of this study is to demonstrate the comparative analysis of DenseNet121, VGG-19 and EfficientNet Convolution Neural Network-based (CNN) Transfer Learning (TL) and suggest which model is more recommended for cracked tire classification tasks. To measure the model's effectiveness, we experimented using a publicly accessible dataset of 1028 images categorized into two classes. Our experimental results obtain good performance in terms of accuracy, with 0.9515. This shows that the model is reliable even though it works on a dataset of tire images which are characterized by homogeneous color intensity.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권6호
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• pp.17-22
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• 2021

The attack trend on end-users via mobile devices is increasing in both the danger level and the number of attacks. Especially, mobile devices using the Android operating system are being recognized as increasingly being exploited and attacked strongly. In addition, one of the recent attack methods on the Android operating system is to take advantage of Android Package Kit (APK) files. Therefore, the problem of early detecting and warning attacks on mobile devices using the Android operating system through the APK file is very necessary today. This paper proposes to use the method of analyzing abnormal behavior of APK files and use it as a basis to conclude about signs of malware attacking the Android operating system. In order to achieve this purpose, we propose 2 main tasks: i) analyzing and extracting abnormal behavior of APK files; ii) detecting malware in APK files based on behavior analysis techniques using machine learning or deep learning algorithms. The difference between our research and other related studies is that instead of focusing on analyzing and extracting typical features of APK files, we will try to analyze and enumerate all the features of the APK file as the basis for classifying malicious APK files and clean APK files.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제3권1호
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• pp.44-51
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• 2003

Knowledge acquisition is a bottleneck in knowledge-based system implementation. Decision tree induction is a useful machine learning approach for extracting classification knowledge from a set of training examples. Many real-world data contain fuzziness due to observation error, uncertainty, subjective judgement, and so on. To cope with this problem of real-world data, there have been some works on fuzzy classification rule learning. This paper makes a survey for the kinds of fuzzy classification rules. In addition, it presents a fuzzy classification rule learning method based on decision tree induction, and shows some experiment results for the method.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.1679-1686
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• 2007

In this paper, we introduce the sharable and reusable learning objects which are suitable for XML Web services in e-learning systems. These objects are extracted from the principles of pedagogical paradigms for reusable learning units. We call them LIO (Learning Item Object) objects. Existing models, such as Web-hosted and ASP-oriented service model, are difficult to cooperate and integrate among the different kinds of e-learning systems. So we developed the LIO objects that are suitable for XML Web services. The reusable units that are extracted from pedagogical paradigms are tutorial item, resource, case example, simulation, problems, test, discovery and discussion. And these units correspond to the LIO objects in our learning object model. As a result, the proposed model is that learner and instruction designer should increase the power of understanding about learning contents that are based on pedagogical paradigms. By using XML Web services, this guarantees the integration and interoperation of the different kinds of e-learning systems in distributed environments and so educational organizations can expect the cost reduction in constructing e-learning systems.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권4호
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• pp.11-17
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• 2010

본 논문에서는 프로그래밍 언어 교육을 위한 자기주도 학습지원 추천시스템을 제안한다. 이 시스템은 학습자의 수준별 단계별 프로그래밍 학습을 지원하기 위해 협업필터링을 이용한 추천시스템이다. 본 연구에서는 이러닝 환경에서 학습자가 자신의 학습단계에 필요한 학습과정을 계획하고 학습하는 과정에서 자기주도적 학습효과를 높일 수 있도록 학습주제별 학습수준 기반 학습자 프로파일과 학습주제사이의 연관성 프로파일을 이용한 협업 필터링을 사용하여 프로그래밍 언어 학습지원 추천시스템을 설계하였다. 이 시스템은 이러닝 환경에서 제공되는 프로그래밍 언어 학습 시스템이 자기주도적 학습을 지원하는데 발생하는 가장 큰 어려움인 문제 해결 능력 향상에 기반한 프로그래밍 문제 제공의 어려움을 해결할 수 있는 방법을 제시하여 기존 시스템들이 가지고 있는 문제점을 해결하고자 하였다. 그 결과 프로그래밍 언어 교육 과정에서 발생하는 수준별 단계별 학습에 맞는 프로그래밍 문제 제공의 어려움을 해결하고, 학습자의 자기주도적 학습을 유도하는 학습자 중심의 교수 학습 방법에 기반을 둔 이러닝 학습 환경을 제공함으로써 학습의 질을 높일 수 있는 방안을 제시할 수 있다는 데에 본 연구의 의의가 있다고 할 수 있다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.37-45
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• 2004

웹 기술의 빠른 성장과 더불어, 웹은 다양한 측면에서 우리의 삶뿐만 아니라 교육과 학습을 변화시켰다. 웹 기반 학습은 자기 주도적 학습과 창의적 학습을 언제 어디서나 지원해 줄 수 있게 되었지만 학습 내용들로 구성되는 하이퍼 공간의 구조가 복잡할 경우 학습자들은 방향 감각 상실이나 인지 과부하를 경험할 수도 있다. 본 논문에서는 인지적 부하 이론을 근거로 초보자들이 프로그래밍 학습을 한 때 경험할 수 있는 인지 부하를 줄일 수 있는 웹 기반 적응형 하이퍼미디어 시스템을 설계하고 구현하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.107-117
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• 2008

VoD(Video on Demand) 시스템의 작업과정을 주기적으로 모니터링하며, 작업부하(workload)를 동적으로 조정할 수 있는 에이전트 시스템(agent system)은 VoD 시스템과 인터페이스를 하는 에이전시(Agency) 부분과 작업부하 조정에 필요한 조치를 추론하거나 학습하는 인텔리전스(Intelligence) 부분으로 구성된다. 본 연구에서는 에이전트 시스템의 인텔리전스 부분에서 적용할 수 있는 학습 방법(learning method)을 제안하였다. 제안된 방법은 규칙의 추론과정과 사례기반 학습 과정에 의하여 작업부하를 보다 효율적으로 조정할 수 있게 한다. 그리고 제안된 방법을 VoD 시스템에 적용하는 경우에 실효성이 있는지를 시뮬레이터를 구현하여 실험하였다. 실험의 결과, 제안된 방법을 적용하는 경우에 기존의 방법을 적용한 경우보다 상대적으로 성공적인 스트림 서비스 처리량(throughput) 과 VoD 서버에서의 평균 대기시간이 향상된다는 것을 알 수 있었다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.51-63
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• 2000

일반적인 WBI가 제공하는 공간 속에서 하이퍼미디어 기술을 도입하여 학습자가 학습에 대한 선택의 자유를 가지며, 또한 자기 나름대로 학습의 평가하는 개별화 교수-학습 환경을 제공한다. RC2 시스템은 기본적으로 클라이언트-서버 모델이며, LCPG 모델을 기반으로 하는 학습진행 및 학습평가 알고리즘을 제공하고 학습자 개개인의 특성에 맞는 동적인 재학습 메커니즘을 제시한다. 또한 웹을 통한 코스웨어 저작자인 교사에게 편리한 인터페이스를 제공하기 위한 학습 에디터를 지원한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.80-90
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• 2003

본 연구에서는 웹기반 프로젝트 학습 활동을 지원하는 실시간 화상학습시스템을 설계 구현하고 현장에 적용하였다. 또한 실시간 화상학습시스템 활용 수업의 효과를 검증하기 위하여 교실환경검사도구인 WIHIC를 투입하여 학생들의 교실 환경에 대한 인식에 어떠한 변화가 있는가를 조사하고 그 결과를 분석하였다. 웹기반 프로젝트 학습 활동을 통한 실시간 화상학습시스템의 활용은 교실 환경 8개 영역(학생들의 단결, 교사의 지원, 수업에의 참여, 자율성, 탐구 활동, 과제지향, 협동성, 평등) 에서 학생들의 인식 변화에 긍정적인 효과가 있는 것으로 나타났으며, 본 시스템을 통하여 학생들의 자기주도적 학습력 및 ICT 활용 능력 함양, 소집단 협동 학습에서의 토론 활동의 활성화에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 융합정보논문지
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• 제7권6호
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• pp.245-251
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• 2017

이 논문에서는 학습자가 가상현실 안에서 음성으로 원어민 캐릭터와 대화하는 영어 대화 학습 시스템을 제안한다. 제안 시스템에서 사용자는 다양한 시나리오의 가상현실 상황에서 대화를 한다. 시스템은 사용자의 음성을 인식하고, 음성 합성을 이용하여 캐릭터의 음성을 제공한다. 몰입감과 현실감 있는 환경을 제공하는 가상현실 환경을 통해 영어 대화하는 과정에서 학습의 발음을 평가한 정보를 학습자에게 피드백으로 제공한다.