• 융합보안논문지
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• 제24권1호
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• pp.43-49
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• 2024

교육(education)과 기술(technology)의 융합이 강조되면서 에듀테크가 교육 현장에 적용되어 다양한 매체와 학습 상황 속에서 학습자 중심의 맞춤형 교육환경을 제공하고 있다. 본 논문에서는 사이버보안 교육 현장에서 사물인터넷 보안 교육을 위한 에듀테크 기반의 교육용 교구를 제작하기 위하여 하나의 보드(Board) 내에서 이중 MCU를 기반으로 공격과 방어가 각각 수행될 수 있도록 하드웨어를 설계하였으며, 사물인터넷의 다양한 센서를 활용하기 위하여 모듈형으로 설계하여 제시하였다. 교육측면에서 에듀테크를 활용한 사이버보안 교육은 실제 물리적인 교구를 활용함으로써 교육에 대한 호감을 키우고, 임베디드 하드웨어와 소프트웨어, 센서 네트워크 등 기존 교육에서 다루기 어려운 분야에 대한 보안 교육 환경을 간단하게 구성하기 위하여 IoT 보안 교육용 하드웨어 설계시 참고가 될 수 있도록 연구 제안한다.

• 비교교육연구
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• 제27권1호
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• pp.77-96
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• 2017

본 연구는 아시아의 개발도상국가인 캄보디아의 열악한 교육 문제를 해결하기 위한 근간으로서 초등교육 환경과 교사 쟁점을 분석하고 제 발전 방향을 탐색하는데 목적이 있다. 이를 위해 캄보디아의 초등교육 환경과 그 특성은 무엇인지 분석하고, 교육 개혁을 이끄는 주체로서 '교사'에 주목하면서 캄보디아 초등교사 양성 제도 및 교사의 자격 수준의 제 실태를 고찰하였다. 그 결과 캄보디아 초등교육 환경 특성과 쟁점에서는 여전히 열악한 교육 여건과 질적으로 낮은 교육접근성 문제를 파악하였고, 교사의 낮은 역량 및 교육의 질 저하, 그리고 초등교사의 현직 연수 시스템 취약 문제를 분석하였다. 그리하여 교육의 질을 향상시키기 위한 다양한 방향 탐색이 제안되었다.

• 공연문화연구
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• 제36호
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• pp.327-363
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• 2018

본 연구는 국악박물관 및 국악 관련 특수박물관에서 운영 중인 국악교육프로그램을 대상으로 운영현황을 파악하고 국악박물관이 나아갈 방향성을 설정하고자하였다. 또한 이를 통하여 국악박물관에서 국악교육프로그램이 활성화되기 위한 방안은 무엇이 있는지를 고찰하였다. 전국에 등록된 박물관은 2016년도 기준 총 826개이며, 그 중에서 국악박물관 또는 국악 관련 특수박물관은 총 10개이다. 국악박물관 국악교육프로그램 분석결과 이용자의 교육에 대한 집중도 참여도 만족도가 높게 나타났다. 그러나 교육의 난이도 조정, 교육시간 배정 문제, 교육내용 개발필요성, 명확한 교육목적의 설정, 지역적 한계성 극복의 문제 등은 향후의 과제로 요구된다. 국악박물관의 특수한 상황을 고려하여 국악교육의 방향성을 네 가지로 제시하였다. 첫째, 국악박물관 국악교육은 이용자 중심이어야 한다. 둘째, 국악박물관 이용자들은 불특정 다수이므로 연령과 세대를 고려한 맞춤형 교육프로그램이 제공되어야한다. 셋째, 이용자의 경험과 학습정도는 매우 상이하므로 박물관 자료와 유물 중심의 획일적, 일방적, 단편적 교육이 아닌 창의성을 강화할 수 있는 입체적 교육이 필요하다. 넷째, 국악박물관의 특수한 환경은 일반인들의 심리적 거부감과 접근의지가 약화될 수 있으므로 일반적으로 널리 통용되는 인접학문의 내용을 포함한 융합교육이 요구된다. 국악교육의 네 가지 방향성을 중심으로 활성화 방안을 논의하였다. 첫째, 이용자 중심의 국악교육은 이용자 중심의 국악교육으로 급격한 전환보다 단계별 접근방안 요구된다. 둘째, 맞춤형 국악교육에는 국악교육 프로그램이 생애주기의 연속성 위에 기획되어야한다. 셋째, 입체형 국악교육은 체험 학습 놀이 관람 등 다양한 요소들이 국악교육프로그램에 복합적으로 반영되어있는 것을 의미하며, 오감을 이용한 경험제공과 활동위주의 교육내용이 반영된 선순환구조가 구축되어야 한다. 넷째, 융합형 국악교육은 국악교육프로그램의 특성을 이해하는 내적구조의 체계화와 외적환경이 성숙되었을 때 실현가능하다.

• 정보보호학회논문지
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• 제28권5호
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• pp.1119-1127
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• 2018

대부분의 침해공격은 악성코드를 통해 발생하고 있으며, 침해공격으로 인한 피해는 사물인터넷/사이버 물리 시스템과 연결되면서 사이버공간에만 국한되지 않고 실생활에 큰 위협이 되고 있다. 이에 따라, 다양한 악성코드 동적분석, 정적분석기술들이 연구되었는데, 악성코드 동적분석들은 결과적인 악성행위를 쉽게 확인할 수 있어 널리 사용되었으나 VM 환경탐지 시 동작하지 않는 anti-VM 악성코드가 증가하면서 어려움을 겪고 있고, 악성코드 정적분석기술들은 코드자체를 해석할 수 있어 많은 정보를 얻을 수 있으나 난독화, 패킹 기술들이 적용되어 분석가를 어렵게 하고 있다. 본 논문에서는 정적분석기술의 주요 장애물인 난독화 유형을 자동식별, 분류하는 기술을 제안한다. 특히, 제안하는 모델을 통해 알려진 패커나 알려지지 않은 패커와 상관없이 일정한 기준에 의해 모든 악성코드를 분류할 수 있는 것이 가능하다. 악성코드 분류는 다양한 활용이 가능하지만, 예를 들면 악성코드 정적 feature에 기반하여 머신러닝 기반 분석을 할 때, 전체 파일에 대해 학습 및 분석하는 방식보다 악성코드 유형별 학습 및 분석이 더욱 효과적일 것이다. 이를 위해, PE구조에서 활용 가능한 feature에 대해 지도 학습 및 비지도 학습 방식의 모델을 설계했고, 98,000여개 샘플을 통해 결과 검증을 진행하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권3호
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• pp.59-70
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• 2021

최근 사물인터넷의 발전으로 사용자 주변 상황을 인지하여 맞춤형 서비스를 제공하는 상황인지 시스템에 대한 관심이 증가되고 있다. 기존의 상황인지 시스템은 사용자 주위에서 생성되는 데이터를 분석하여 사용자 주변 상황을 표현하는 상황 정보로 추상화하는 기술이 사용되었다. 하지만 증가하는 사용자의 서비스 요구 사항에 따라 다양한 종류의 비정형 데이터의 사용이 증가하고, 사용자 주변에서 수집되는 데이터의 양이 많아지면서 비정형 데이터의 처리와 상황인지 서비스의 제공에 어려움이 있다. 이러한 사항은 딥러닝 응용에서 비정형 구조의 입력 데이터가 많이 사용되는 데서 찾아볼 수 있다. 기존 연구에서는 에지 컴퓨팅 환경에서 다양한 딥러닝 모델을 활용해 비정형 데이터를 상황 정보로 추상화하는 연구가 진행되었으나, 수집-전처리-분석 등과 같은 추상화 과정 간의 종속성으로 인해 제한된 종류의 딥러닝 모델만이 적용 가능하기 때문에 시스템의 기능적 확장성이 고려되어야 한다. 이에 본 논문은 에지 컴퓨팅 환경에서 딥러닝 기술을 활용한 비정형 데이터 추상화 과정의 기능적 확장성을 고려한 비정형 데이터 추상화 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 데이터 처리가 분산되어 있는 에지 컴퓨팅 환경에서 수집과 전처리 과정을 수행할 수 있는 팻 클라이언트 기술을 사용하여 추상화 과정의 수집-전처리 과정과 분석 과정을 분리하여 수행하는 것이다. 또한 분리된 추상화 과정을 관리하기 위해 수집-전처리 과정을 수행하는 데 필요한 정보를 팻 클라이언트 프로파일로 제공하고, 분석 과정에 필요한 정보를 분석 모델 설명 언어(AMDL) 프로파일로 제공한다. 두 가지 프로파일을 통해서 추상화 과정을 독립적으로 관리하여 상황인지 시스템의 기능적 확장성을 제공한다. 실험에서는 차량 출입 통제 알림 서비스를 위한 차량 이미지 인식 모델을 대상으로 팻 클라이언트 프로파일과 AMDL 프로파일의 예제를 통해 시스템의 기능적 확장성을 보이고, 비정형 데이터의 추상화 과정별 세부사항을 보인다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제52권1호
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• pp.155-178
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• 2021

4차산업혁명 시대에서 공공도서관은 인공지능과 같은 외부 환경 변화에 능동적으로 대응하기 위하여 도서관 지능형서비스 추진 전략이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 인공지능의 개념과 국내외 인공지능 관련 동향 및 정책, 사례 등의 분석 내용을 기반으로 도서관에서의 향후 인공지능 서비스 도입 및 발전 방향성에 대해 제안하였다. 현재 도서관에서는 딥러닝, 자연어처리 등 인공지능 기술 도입을 통해 자동으로 답변을 제공하는 참고정보서비스를 운영하며, 빅데이터 기반 AI 도서 추천 및 자동 도서 점검 시스템을 개발하여 업무 활용도를 높이고, 이용자 맞춤형 서비스를 제공하고 있다. 기업 및 산업 분야에서는 국내외를 막론하고, 사용자 개인 맞춤형 등을 기반으로 한 기술을 개발하여 서비스하고 있으며, 딥러닝을 사용하여 정보를 스스로 학습하여 최적의 결과를 제공하는 식의 형태로 개발하고 있다. 이에 따라 향후 도서관에서 인공지능을 활용하여, 이용자의 이용 기록을 기반으로 한 개인 맞춤형 도서 추천, 독서·문화 프로그램 추천, 도서 택배 서비스 시 자율주행 드론·자동차 등 운송수단을 통한 실시간 배송 서비스 도입 등 다양한 서비스 개발을 도모해야 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권8호
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• pp.241-251
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• 2022

화장품 및 뷰티산업에서 고객의 피부상태 진단과 관리는 중요한 필수기능이다. 소셜미디어 환경이 사회 전 분야에 확산되고 일반화되면서 피부 상태의 진단과 관리에 대한 다양하고 섬세한 고민과 요구 사항의 질문과 답변의 상호작용이 소셜미디어 커뮤니티에서 활발하게 다루어지고 있다. 그러나 소셜미디어 정보는 매우 다양하고 비정형적인 방대한 빅데이터이므로 적절한 피부상태 정보분석과 인공지능 기술을 접목한 지능화된 피부상태 진단 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 소셜미디어의 텍스트 분석정보를 학습데이터로 가공하여 고객의 피부상태를 지능적으로 진단 및 관리하기 위한 피부상태진단시스템 SCDIS를 개발하였다. SCDIS에서는 딥러닝 기계학습 방법인 인공신경망 기술을 사용하여 자동적으로 피부상태 유형을 진단하는 인공신경망 모델 AnnTFIDF을 빌드업하여 사용하였다. 인공신경망 모델 AnnTFIDF의 성능은 테스트샘플 데이터를 사용하여 분석되었으며, 피부상태 유형 진단 예측 값의 정확성은 약 95%의 높은 성능을 나타내었다. 본 논문의 실험 및 성능분석결과를 통하여 SCDIS는 화장품 및 뷰티산업 분야의 피부상태 분석 및 진단 관리 과정에서 효율적으로 사용 가능한 지능화된 도구로 평가할 수 있다. 본 논문에서 제안된 시스템은 소셜미디어 기반의 새로운 환경에서 화장품 및 피부미용에 대한 사용자의 요구를 체계적으로 파악하고 진단하는 기초 기술로 사용 가능할 것이다. 그리고 이 연구는 새로운 기술 트렌드인 맞춤형 화장품제조와 소비자중심의 뷰티산업기술 수요를 해결하기 위한 기초 연구로 사용될 수 있을 것이다.

• Human Ecology Research
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• 제54권1호
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• pp.1-11
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• 2016

This study developed and evaluated a Seoul National University literacy program for multicultural family children (SNU-LPMFC). The program was developed to enhance Korean language ability for children from multicultural backgrounds. The characteristics of this program were education using fairy tales and nursery rhymes, individual education from home visiting teacher, and parent participation education for effective children's learning support. The effectiveness of this program was examined based on 54 young children and their mothers (34 in the experimental group and 20 in the control group). To examine the effect of SNU-LPMFC, we assessed children's literacy ability as pre-tests and post-tests as well as interviewed the home visiting teachers. After 8 weeks' field application, the experimental group exhibited higher scores than the control group in total language ability and phonology. Home visiting teachers highly praised the effectiveness of the program as the children showed a higher level of interest and attention. SNU-LPMFC was shown to be an effective program to improve multicultural family children's literacy. Implications for research and practice were discussed along with the main results of this study. This study extends the limitations of existing language education programs with uniform teaching methods, configured a customized education approach for children from multicultural families and helps develop concrete teaching material that validated its effectiveness.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.1-13
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• 2024

본 연구는 키오스크 사용 증가로 인한 변화에 대응하기 위해 사용자 특성을 고려한 맞춤형 동적 키오스크 화면을 제공하는 것을 목표로 한다. 디지털 취약계층인 시각장애인, 노인, 어린이, 휠체어 사용자 등의 특성에 따른 화면 구성의 최적화를 위해 객체 탐지, 걸음걸이 인식, 음성발화 인식기술을 종합하여 사용자의 특성(휠체어 사용 여부, 시각 장애, 연령 등)을 실시간으로 분석하고, 이를 기반으로 9개의 카테고리로 사용자를 분류한다. 키오스크 화면은 사용자의 특성에 따라 동적으로 조정되어 효율적인 서비스 제공이 가능하다. 본 연구는 임베디드 환경에서 시스템 통신 및 운용이 이루어졌으며, 사용된 객체 탐지, 걸음걸이 인식, 음성발화 인식 기술은 각각 74%, 98.9%, 96%의 정확도를 보여준다. 제안된 기술은 프로토타입을 구현하여 그 효용성을 검증하였으며, 이를 통해 본 연구가 디지털 격차의 축소와 사용자 친화적인 "배리어 프리 키오스크" 서비스 제공의 가능성을 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.200-207
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• 2020

CNN 기반 인공신경망은 영상 분류, 객체 인식, 화질 개선 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보이고 있다. 그러나, 많은 응용에서 딥러닝(Deep Learning) 모델의 복잡도 및 연산량이 방대해짐에 따라 IoT 기기 및 모바일 환경에 적용하기에는 제한이 따른다. 따라서 기존 딥러닝 모델의 성능을 유지하면서 모델 크기를 줄이는 인공신경망 압축 기법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 인공신경망 압축기법을 통하여 원본 CNN 모델을 압축하고, 압축된 모델을 임베디드 시스템 환경에서 그 성능을 검증한다. 성능 검증을 위해 인공지능 지원 맞춤형 칩인 QCS605를 내장한 임베디드 보드에서 카메라로 입력한 영상에 대해서 원 CNN 모델과 압축 CNN 모델의 분류성능과 추론시간을 비교 분석한다. 본 논문에서는 이미지 분류 CNN 모델인 MobileNetV2, ResNet50 및 VGG-16에 가지치기(pruning) 및 행렬분해의 인공신경망 압축 기법을 적용하였고, 실험결과에서 압축된 모델이 원본 모델 분류 성능 대비 2% 미만의 손실에서 모델의 크기를 1.3 ~ 11.2배로 압축했을 뿐만 아니라 보드에서 추론시간과 메모리 소모량을 각각 1.2 ~ 2.1배, 1.2 ~ 3.8배 감소함을 확인했다.