• 디자인학연구
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• 제18권2호
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• pp.255-264
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• 2005

개인용 컴퓨터와 인터넷의 발달은 교수자와 학습자, 학습자와 학습자의 관계변화를 야기하였으며 대표적으로 전통적인 학습방법으로서의 일대일, 면대면 수업방식은 디지털 기반의 학습모형으로 변화를 죄하고 있다. 이러한 환경의 변화는 새로운 교육 정보로서의 적절한 디자인 도구와 재료의 등장이 교수와 학습, 모두의 입장에서 필요하게 되었음을 의미한다. 본 연구는 디지털 기술 기반에서의 효과적인 기초디자인 수업을 위하여 새로운 형식의 그래픽 툴(Basic Graphic Tools)을 개발하는 데 있다. 전통적인 학습 환경과의 차이는 최소화하면서 디지털 기술에서 가능한 재료와 도구의 다양성을 최대로 이끌어내는 것이다. Basic Graphic Tools(이하 BGTs)는 학생들의 선수 지식 유무와 학습 기술의 편차, 전통적인 훈련 방식과 첨단의 방식이 공존하는 상황에서 학습자에게는 기초디자인 과정에서 요구되는 디자인 원리를 학습하고 시야를 넓힐 수 있는 디지털 디자인 도구로서, 교수자에게는 효율적이고 생산적인 강의를 위한 새로운 교육 도구로 개발되었다. 기초 디자인 훈련프로그램으로서의 BGTs개발과 실험을 통해 새로운 교육 도구로서의 활용 가능성을 살펴보고 기초디자인 교육과정에서 학습자로 하여금 수월성을 갖게 하는 것이다. 기초디자인 학습 툴로서의 신뢰성 향상을 위해 C 대학에 개설된 e강의실을 통해 디자인 작업 일부가 시행되었다. 이를 근거로 Learning Guide/Performance Test가 이루어졌으며 그 결과 매우 높은 사용 가능성을 확보하였고 동시에 추후 연구과제로서 BGTs를 이용한 기초디자인 프로그램의 개발 가능성을 타진하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제27권1호
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• pp.1-13
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• 2022

인터넷, 모바일 등 네트워크 기술이 발전함에 따라 내외부 침입 및 위협으로부터 조직의 자원을 보호하기 위한 보안의 중요성이 커지고 있다. 따라서 최근에는 다양한 보안 로그 이벤트에 대하여 보안 위협 여부를 사전에 파악하고, 예방하는 이상징후 식별 알고리즘의 개발이 강조되고 있다. 과거 규칙 기반 또는 통계 학습에 기반하여 개발되어 온 보안 이상징후 식별 알고리즘은 점차 기계 학습과 딥러닝에 기반한 모델링으로 진화하고 있다. 본 연구에서는 다양한 기계 학습 분석 방법론을 활용하여 악의적 내부자 위협을 사전에 식별하는 최적 알고리즘으로 LSTM-autoencoder를 변형한 Deep-autoencoder 모형을 제안한다. 본 연구는 비지도 학습에 기반한 이상탐지 알고리즘 개발을 통해 적응형 보안의 가능성을 향상시키고, 지도 학습에 기반한 정탐 레이블링을 통해 기존 알고리즘 대비 오탐율을 감소시켰다는 점에서 학문적 의의를 갖는다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제29권3호
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• pp.219-228
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• 2022

The most widely used parameter to represent rock abrasiveness is the Cerchar abrasivity index (CAI). The CAI value can be applied to predict wear in TBM cutters. It has been extensively demonstrated that the CAI is affected significantly by cementation degree, strength, and amount of abrasive minerals, i.e., the quartz content or equivalent quartz content in rocks. The relationship between the properties of rocks and the CAI is investigated in this study. A database comprising 223 observations that includes rock types, uniaxial compressive strengths, Brazilian tensile strengths, equivalent quartz contents, quartz contents, brittleness indices, and CAIs is constructed. A linear model is developed by selecting independent variables while considering multicollinearity after performing multiple regression analyses. Machine learning-based regression methods including support vector regression, regression tree regression, k-nearest neighbors regression, random forest regression, and artificial neural network regression are used in addition to multiple linear regression. The results of the random forest regression model show that it yields the best prediction performance.

• 비교교육연구
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• 제24권5호
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• pp.27-51
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• 2014

본 연구의 목적은 중국 교육정보화 현황에 대해 자국 전문가들이 인식하는 문제와 요구를 알아보고, 이를 통해 향후 중국과의 국제교육협력에 관한 시사점을 도출하는 것이다. 이를 위해 APEC e-러닝 연수(2006년~2013년)에 참여한 중국 연수생들의 개별 팀 보고서 76편을 내용 분석하였고, 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 중국의 교육정보화 현황에 대한 가장 핵심적인 문제는 교육 자원 부족으로 나타났고, 다음으로 ICT 활용동기 부족, 관리평가 체제 미흡, 교사 및 전문 인력 수급 순으로 나타났다. 둘째, 중국교육정보화에 대한 요구와 관련하여, ICT 교육 활용 증진을 위한 교육 훈련과 조직 문화가 지난 8년간 지속적으로 높은 순위에 랭크되었다. 반면 장비 부족에 관한 문제는 2008년을 기점으로 제기되지 않아 국가 정보화 사업으로 인프라 구축과 ICT 관련 장비 보급이 많은 부분 개선된 것으로 보인다. 그러나 최근 2012년 이후 정책 및 관리평가 체제부족에 관한 이슈가 제기되면서 보다 체계적이고 전문화된 정책과 행정 체계를 필요로 하고 있는 것으로 나타났다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제64권5호
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• pp.830-841
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• 2022

Genetic analysis has great potential as a tool to differentiate between different species and breeds of livestock. In this study, the optimal combinations of single nucleotide polymorphism (SNP) markers for discriminating the Yeonsan Ogye chicken (Gallus gallus domesticus) breed were identified using high-density 600K SNP array data. In 3,904 individuals from 198 chicken breeds, SNP markers specific to the target population were discovered through a case-control genome-wide association study (GWAS) and filtered out based on the linkage disequilibrium blocks. Significant SNP markers were selected by feature selection applying two machine learning algorithms: Random Forest (RF) and AdaBoost (AB). Using a machine learning approach, the 38 (RF) and 43 (AB) optimal SNP marker combinations for the Yeonsan Ogye chicken population demonstrated 100% accuracy. Hence, the GWAS and machine learning models used in this study can be efficiently utilized to identify the optimal combination of markers for discriminating target populations using multiple SNP markers.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권12호
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• pp.3266-3285
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• 2023

With the popularity of online learning, intelligent tutoring systems are starting to become mainstream for assisting online question practice. Surrounded by abundant learning resources, some students struggle to select the proper questions. Personalized question recommendation is crucial for supporting students in choosing the proper questions to improve their learning performance. However, traditional question recommendation methods (i.e., collaborative filtering (CF) and cognitive diagnosis model (CDM)) cannot meet students' needs well. The CDM-based question recommendation ignores students' requirements and similarities, resulting in inaccuracies in the recommendation. Even CF examines student similarities, it disregards their knowledge proficiency and struggles when generating questions of appropriate difficulty. To solve these issues, we first design an enhanced cognitive diagnosis process that integrates students' affection into traditional CDM by employing the non-compensatory bidimensional item response model (NCB-IRM) to enhance the representation of individual personality. Subsequently, we propose an affection-enhanced personalized question recommendation (AE-PQR) method for online learning. It introduces NCB-IRM to CF, considering both individual and common characteristics of students' responses to maintain rationality and accuracy for personalized question recommendation. Experimental results show that our proposed method improves the accuracy of diagnosed student cognition and the appropriateness of recommended questions.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.41-53
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• 2012

OER은 상호지식정보 교류의 확산을 가능하게 하며 사용자와 기관 모두에게 비용절감, 콘텐츠 품질 향상, 관계 형성 등의 이점을 가져다준다. OER 관련 연구는 정규교육과의 연계, 저작권 동향, 기업이러닝과 관련하여 진행된 바 있다. 그렇지만 활용현황과 문제점에 대한 연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구는 OER의 활성화를 위해 기관들을 대상으로 활용현황을 분석하고 분석결과를 토대로 기관운영에 대한 시사점을 제공하는데 목적이 있다. 현황조사는 아시아 14개 지역의 200여개 기관을 대상으로 진행되었으며, 분석결과 가장 많이 사용하는 자료로는 '이미지, 시각자료'인 것을 알 수 있었다. 사용 상의 저해요인으로는 '인식부족', '기술부족', '보상시스템의 부재' 등으로 나타났으며, 협력에 대한 참여도가 저조한 것으로 나타났다. OER의 활성화를 위해서 각 기관에서는 인식과 활용 기술, 저작권에 대한 연수를 제공할 필요가 있으며, 보상시스템과 활용을 위한 환경 구축에 대한 지원도 필요하다. 그리고 OER 공유를 위한 기관 간 협력에 대해 보다 적극적인 참여가 요구된다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제25권1호
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• pp.1-16
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• 2021

Machine learning models have been widely used for landslide susceptibility assessment (LSA) in recent years. The large number of inputs or conditioning factors for these models, however, can reduce the computation efficiency and increase the difficulty in collecting data. Feature selection is a good tool to address this problem by selecting the most important features among all factors to reduce the size of the input variables. However, two important questions need to be solved: (1) how do feature selection methods affect the performance of machine learning models? and (2) which feature selection method is the most suitable for a given machine learning model? This paper aims to address these two questions by comparing the predictive performance of 13 feature selection-based machine learning (FS-ML) models and 5 ordinary machine learning models on LSA. First, five commonly used machine learning models (i.e., logistic regression, support vector machine, artificial neural network, Gaussian process and random forest) and six typical feature selection methods in the literature are adopted to constitute the proposed models. Then, fifteen conditioning factors are chosen as input variables and 1,017 landslides are used as recorded data. Next, feature selection methods are used to obtain the importance of the conditioning factors to create feature subsets, based on which 13 FS-ML models are constructed. For each of the machine learning models, a best optimized FS-ML model is selected according to the area under curve value. Finally, five optimal FS-ML models are obtained and applied to the LSA of the studied area. The predictive abilities of the FS-ML models on LSA are verified and compared through the receive operating characteristic curve and statistical indicators such as sensitivity, specificity and accuracy. The results showed that different feature selection methods have different effects on the performance of LSA machine learning models. FS-ML models generally outperform the ordinary machine learning models. The best FS-ML model is the recursive feature elimination (RFE) optimized RF, and RFE is an optimal method for feature selection.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.31-31
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• 2023

During December 2022, the northeast monsoon, which dominates the south and the Gulf of Thailand, had significant rainfall that impacted the lower southern region, causing flash floods, landslides, blustery winds, and the river exceeding its bank. The Golok River, located in Narathiwat, divides the border between Thailand and Malaysia was also affected by rainfall. In flood management, instruments for measuring precipitation and water level have become important for assessing and forecasting the trend of situations and areas of risk. However, such regions are international borders, so the installed measuring telemetry system cannot measure the rainfall and water level of the entire area. This study aims to predict 72 hours of water level and evaluate the situation as information to support the government in making water management decisions, publicizing them to relevant agencies, and warning citizens during crisis events. This research is applied to machine learning (ML) for water level prediction of the Golok River, Lan Tu Bridge area, Sungai Golok Subdistrict, Su-ngai Golok District, Narathiwat Province, which is one of the major monitored rivers. The eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) algorithm, a tree-based ensemble machine learning algorithm, was exploited to predict hourly water levels through the R programming language. Model training and testing were carried out utilizing observed hourly rainfall from the STH010 station and hourly water level data from the X.119A station between 2020 and 2022 as main prediction inputs. Furthermore, this model applies hourly spatial rainfall forecasting data from Weather Research and Forecasting and Regional Ocean Model System models (WRF-ROMs) provided by Hydro-Informatics Institute (HII) as input, allowing the model to predict the hourly water level in the Golok River. The evaluation of the predicted performances using the statistical performance metrics, delivering an R-square of 0.96 can validate the results as robust forecasting outcomes. The result shows that the predicted water level at the X.119A telemetry station (Golok River) is in a steady decline, which relates to the input data of predicted 72-hour rainfall from WRF-ROMs having decreased. In short, the relationship between input and result can be used to evaluate flood situations. Here, the data is contributed to the Operational support to the Special Water Resources Management Operation Center in Southern Thailand for flood preparedness and response to make intelligent decisions on water management during crisis occurrences, as well as to be prepared and prevent loss and harm to citizens.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권6호
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• pp.395-408
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• 2020

본 연구논문은 북부아프리카의 알제리에 위치한 하천유역에서 다중선행일 유출량의 예측을 위하여 진화적 최적화기법과 k-fold 교차검증을 결합한 세 개의 서로 다른 기계학습 접근법 (인공신경망, 적응 뉴로퍼지 시스템, 그리고 웨이블릿 기반 신경망)을 개발하고 적용하는 것이다. 인공신경망과 적응 뉴로퍼지 시스템은 root mean squared error (RMSE), Nash-Sutcliffe efficiency (NSE), correlation coefficient (R), 그리고 peak flow criteria (PFC) 의 네 개의 통계지표를 기반으로 하여 모형의 훈련 및 테스팅 결과 유사한 모형수행결과를 나타내었다. 웨이블릿 기반 신경망모형은 하루선행일 테스팅의 결과 RMSE = 8.590 ㎥/sec 과 PFC = 0.252로 분석되어서 인공신경망의 RMSE = 19.120 ㎥/sec, PFC = 0.446 과 적응 뉴로퍼지 시스템의 RMSE = 18.520 ㎥/sec, PFC = 0.444 보다 양호한 결과를 나타내었고, NSE와 R의 값도 웨이블릿 기반 신경망모형이 우수한 것으로 나타났다. 그러므로 웨이블릿 기반 신경망은 알제리 세이보스 하천에서 다중선행일의 예측을 위하여 효율적인 도구로 사용할 수 있다.