• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.365-374
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• 2015

본 연구는 사회복지과목 이수 대학생의 클라이언트 권리옹호태도에 영향을 미치는 요인을 파악하고자 S사이버대학교에서 사회복지과목 수강중인 251명의 성인학습자를 대상으로 이루어졌다. 주요 연구변인의 현황을 파악한 결과, 응답자들의 권리옹호는 5점 척도 기준에서 4.19점으로서 높은 편이었고, 정책옹호보다는 계층 및 사례옹호에 대한 태도가 높았다. 인권감수성이 높은 집단, 인권교육을 받은 경험이 있는 집단의 권리옹호가 높았다. 회귀분석결과 대학교육과정에서 인권교육을 받은 경험이 권리옹호에서 큰 설명력을 갖는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과를 바탕으로 인권전문직인 예비사회복지사를 교육함에 있어 각 교과목에서 인권과 권리옹호에 대한 내용 강화, 직접적인 경험과 참여를 통한 다각적인 수업방식의 필요성을 제안하였다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제15권4호
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• pp.531-539
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• 2019

연구목적: 국내 적층형 물류창고의 스프링클러 설계적용을 위한 수용물품 등급분류방법을 제시함을 목적으로 한다. 연구방법: 현장조사와 미국 NFPA, FMDS, 유럽 EN 및 일본의 분류 기준을 비교분석하고 ISO 12949에 따른 등급별 연소특성 실험을 수행하였다. 연구결과:연소열을 기준으로 특급, 상급, 중급 및 경급의 등급분류방법을 제안하였다. 결론: 물품 등급별 최대 소화강도를 확보하는 스프링클러설계기준의 적용이 필요하다.

• 지능정보연구
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• 제12권4호
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• pp.109-126
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• 2006

성공적인 고객관계관리(CRM : customer relationship management)를 수행하기 위해서는 효과적인 고객 등급화가 필요하다. 일반적으로 고객등급화는 고객별로 LTV를 산정한 다음 일정한 비율로 고객을 분류하여 등급을 정하는 방법이 사용되어 왔다. 그러나 이러한 방법은 등급간의 이질성을 명확하게 반영하지 못하기 때문에 적지 않은 문제점을 내포하고 있다. 본 논문에서는 Holistic Profit을 이용해서 고객을 등급화 하는 방법을 제시하고, A 생명보험회사의 고객자료을 이용해서 이를 검증하였다. Holistic Profit은 신용대출 승인정책에서 승인임계점수(Cutoff Point) 책정에 활용되고 있는 방법들 중의 하나이다. 요약하면, 본 논문의 목적은 Holistic Profit을 활용하여 보다 효과적이고 과학적인 방법으로 고객 등급화 하는 방법의 개발과 검증에 있다. 본 논문에서 제시된 방법을 사용해서 고객을 등급화 함으로써 기업은 보다 효과적인 고객관계관리(CRM)와 마케팅 활동을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제17권2호
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• pp.226-235
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• 2021

연구목적: 에너지저장시설의 주요 시설물인 Coalescer 시설물을 대상으로 현행 설계기준(KBC2016)에 따라 지진에 대한 위험성평가를 수행하였다. 연구방법: 구조해석은 상용프로그램인 MIDAS-IT의 MIDAS GENw를 사용하였고, 구조물의 해석을 위해 기존 설계 도서를 준용하였으며, 해석에 사용한 하중은 국토교통부의 「건축구조기준 KBC2016」와 미국 연방기준인 「Provisions of the Uniform Building Code」를 따랐다. 연구결과: 본 연구에서는 지진하중을 정적으로 재하하고 특급 구조물의 붕괴방지수준에 대하여 평가함으로써 시설물의 관리자가 간편하게 위험도를 인지하고 평가할 수 있도록 고려하였으며, 본 해석결과를 활용하여 향후 시설물의 위험관리에 적용할 수 있도록 지진해석을 수행하였다. 결론: 현재 설계기준인 KBC2016에 의해 Coalescer 시설을 해석한 결과, 주요 지지부재의 stress ratio는 최대 4.7% 정도로 나타났다. 따라서 Coalescer를 지지하는 부재는 국내에 발생할 수 있는 재현주기 2400년 수준의 지진에 대하여 안전한 것으로 해석되었다.

• 정보교육학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.141-148
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• 2019

초등과정을 대상으로 수업의 내용을 게임과 관련지어 이어감으로서 학생의 흥미와 집중도를 끌어올릴 수 있는 게이미피케이션을 활용하여 블록체인의 원리를 학습할 수 있는 교육과정을 제안하였다. 제안된 방법은 블록체인을 게임 형식으로 교육하고, 일상생활에서 쉽게 접근할 수 있는 문제에 대해 블록체인을 적용한 해결법을 고민하게 함으로서 컴퓨팅 사고력을 강화하고, 2015년 개정 교육과정에서의 핵심역량인 지식정보처리역량, 의사 소통역량, 공동체역량을 성장시킴으로서 자연스럽게 학생 스스로 교육 역량을 강화시킬 수 있다. 제안된 게이미피케이션을 활용한 블록체인 교육과정은 정보교육 과정의 개선에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.105-112
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• 2020

본 연구는 약 20여 년간 비약적인 성장을 이룬 우리나라 온라인 고등교육의 변화와 발전을 단계별로 분류하고, 각각의 특징을 분석 및 정리하였다. 동영상 콘텐츠와 기본적인 LMS에 초점을 두었던 도입기에서 출발하여, LMS 안에서 상호작용을 강화함으로써 교육의 질을 제고하기 위한 노력을 기울여 고등교육기관으로의 전환인가 및 최초의 원격대학원 인가를 이룬 성장기를 거쳤다. 성숙기에는 원격대학원이 증설되면서 온라인실시간수업·세미나 등이 활용되었고, 스마트폰의 도입과 확산에 따라 스마트러닝의 기초도 다져졌다. 그러나 코로나19 팬데믹으로 비대면 수업방식의 전반적이고 갑작스런 도입에 따라 온라인 고등교육은 급격한 확산과 함께 교육의 질 제고를 위한 다양한 문제에 직면하게 되었다. 이런 상황에서 지금까지의 흐름을 단계별로 분석하고 검토함으로써 현재의 대전환기가 직면한 문제들은 무엇이며, 미래의 발전을 위해 무엇을 해결해야할 것인지 등을 논의하였다.

• 동남아시아연구
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• 제28권4호
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• pp.223-252
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• 2018

인도네시아어 보어에 대한 일반적인 정의는 "서술어를 완전하게 만드는 절의 한 부분으로 서술어의 오른쪽에 위치한다."라고 서술되고 있으나 서술어를 완전하게 혹은 보충한다는 것이 어느 범위까지 서술어의 의미가 완벽하게 되는지 추상적인 설명이 된다. 통사적인 면에서 볼 때 "서술어를 완전하게 만드는 절의 한 부분으로 서술어의 오른쪽에 위치한다."라는 설명을 들 수 있다. 그러나 본 글에서 여러 학자의 설명을 분석해 볼 때 동사 서술어의 형태 및 기능, 그리고 의미 파악이 선행되어야 보어에 대한 문장구조를 파악할 수 있다. 즉 보어 개념을 분석하기 위하여는 형태-통사론적 측면 즉 서술어 구를 이루는 다양한 형태의 형용사와 동사의 기능 및 의미를 정확히 이해하고 뒤따르는 보어의 다양한 형태를 논할 수 있었다. 이 글의 서술 방법으로 최근 학자들의 다양한 견해를 소개하고 형태적으로 혹은 통사적으로 학자들의 의견 및 잘못된 편견에 대한 분석을 시도하였으며 아직 연구의 필요성이 있는 몇몇 형태의 보어 구문에 대한 문제점을 제시하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권12호
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• pp.137-142
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• 2021

Distance learning universities provide online course content. The main methods of providing class contents are on-demand and live-streaming. This means that students are not restricted by time or space. The advantage is that students can take the course anytime and anywhere. Therefore, unlike commuting students, there is no commuting time to the campus, and there is no natural process required to take classes. However, despite this convenient situation, the attendance rate and graduation rate of distance learning universities tend to be lower than that of commuting universities. Although the course environment is not the only factor, students cannot obtain a bachelor's degree unless they fulfill the graduation requirements. In both commuter and distance learning universities, taking classes is an important factor in earning credits. There are fewer time and space constraints for distance learning students than for commuting students. It is also easy for distance learning students to take classes at their own timing. There should be more ease of learning than for students who commute to school with restrictions. However, it is easier to take a course at a commuter university that conducts face-to-face classes. I thought that the reason for this was that commuting to school was a part of the process of taking classes for commuting students. Commuting to school was thought to increase the willingness and motivation to take classes. Therefore, I thought that the inconvenient constraints might encourage students to take the course. In this research, I focused on the act of commuting to school by students. These situations are also applied to the distance learning environment. The students have physical time constraints. To achieve this goal, I will implement a course restriction method that aims to promote the willingness and attitude of students. Therefore, in this paper, I have implemented a virtual school system called "virtual go to school (VG2S)" that reflects the actual route to school.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권2호
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• pp.201-211
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• 2022

최근 사이버보안 패러다임의 변화에 따라, 인공지능 구현 기술인 기계학습과 딥러닝 기법을 적용한 이상탐지 방법의 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 공개 데이터셋인 NGIDS-DS(Next Generation IDS Dataset)를 이용하여 GRU(Gated Recurrent Unit) 신경망 기반 침입 탐지 모델의 이상(anomaly) 탐지 성능을 향상시킬 수 있는 데이터 전처리 기술에 관한 비교 연구를 수행하였다. 또한 정상 데이터와 공격 데이터 비율에 따른 클래스 불균형 문제를 해결하기 위해 DCGAN(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks)을 적용한 오버샘플링 기법 등을 사용하여 오버샘플링 비율에 따른 탐지 성능을 비교 및 분석하였다. 실험 결과, 시스템 콜(system call) 특성과 프로세스 실행패스 특성에 Doc2Vec 알고리즘을 사용하여 전처리한 방법이 좋은 성능을 보였고, 오버샘플링별 성능의 경우 DCGAN을 사용하였을 때, 향상된 탐지 성능을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.11-20
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• 2024

AI(Artificial Intelligence)의 다양한 모델 중 생성 모델, 특히 GAN(Generative Adversarial Network)은 이미지 처리, 밀도 추정, 스타일 전이 등 다양한 응용 분야에서 성공을 거두었다. 이러한 GAN은 CGAN(Conditional GAN), CycleGAN, BigGAN 등의 방식으로 확장 및 개선되었지만 재난 시뮬레이션, 의료 분야, 도시 계획 등 특정 분야에서는 데이터 부족과 불안정한 학습에 의한 이미지 왜곡 문제로 실제 시스템 적용에 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 클래스 항목을 판별하는 ACGAN(Auxiliary Classifier GAN) 구조를 기반으로 기존 PGGAN(Progressive Growing of GAN)의 점진적 학습 방식을 활용한 새로운 점진적 단계의 학습 방법론 PST(Progressive Step Training)를 제안한다. PST 모델은 기존 방법 대비 70.82% 빠른 안정화, 51.3% 낮은 표준 편차, 후반 고해상도의 안정적 손실값 수렴 그리고 94.6% 빠른 손실 감소를 달성한다.