• 과학교육연구지
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• 제40권2호
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• pp.116-130
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• 2016

이 연구에서는 교육 경력 5년 이내의 초임교사들이 초등학교 과학수업에서 겪는 어려움을 과학내용지식과 과학교수방법 측면에서 조사하여 이들의 초기 적응과 전문성 제고를 위한 시사점을 얻고자 하였다. 연구 대상은 교직 경력 1-3년의 경기도 지역 초등학교 교사 3명이며, 이들의 실제 수업과 수업 자료, 그리고 인터뷰 결과를 바탕으로 이들이 겪는 어려움을 분석하였다. 연구 결과, 첫째, 과학내용지식 측면에서 초임교사들이 겪는 어려움으로는 과학적 오류나 오개념 파지, 과학적 지식에 대한 확신과 자신감 결여, 그리고 학습 대상에 대한 부정적 개념 소유 등이 관찰되었다. 둘째, 과학교수방법 측면에서는 교과내용 재구성의 어려움, 폐쇄적 발문 구사, 교사에 의한 일방적인 인도와 설명, 불완전한 비유의 사용, 그리고 실험에 대한 이해와 지도방법 부족 등과 같은 어려움을 겪고 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 초임교사들의 과학수업지도의 현장성과 전문성을 향상시키기 위해서는 교대 교육과정에서 실험 비중이 높은 교육과정을 제공하고 콘텐츠 중심의 다양한 교육연수 기회를 부여하는 것이 요구된다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제18권3호
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• pp.691-709
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• 2016

수학 예비교사의 신념을 이해하는 것은 효과적인 교사교육 프로그램을 시행하고 설계하기 위하여 필수적이다. 본 연구에서는 초등 예비교사의 수학적 신념에 대해 분석하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 수학문제해결에 대한 신념인 끈기 요인, 수학학습에 대한 신념인 교사주도 요인, 활동참여 요인, 자아개념에 대한 신념인 흥미 요인은 다른 수학적 신념요인들과 관련성이 많았다. 둘째, 수학교과에 대한 신념인 고정관념 요인이 교사주도 요인에 영향을 주고 있고, 수학문제해결에 대한 신념인 과정 요인이 활동참여 요인에 영향을 주고 있었다. 셋째, 학년별 수학적 신념 비교에서는 수학교과에 대한 신념인 고정관념, 유용성 요인과 자아개념에 대한 신념인 유익성 요인만이 통계적으로 유의미한 차이가 있었다. 넷째, 전공별 수학적 신념비교에서는 자아개념에 대한 신념인 유익성 요인과 자신감 요인을 제외한 나머지 수학적 신념에서 모두 유의미한 차이가 있었다. 본 연구결과를 토대로 초등 예비교사가 지녀야 할 수학적 신념이 무엇인지를 정립하고, 예비교사교육과정, 교수 학습 방법등 다양한 방안을 마련해야 할 것이다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권11호
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• pp.681-688
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• 2015

k-Nearest Neighbor(k-NN)그래프는 모든 노드에 대한 k-NN 정보를 나타내는 데이터 구조로써, 협업 필터링, 유사도 탐색과 여러 정보검색 및 추천 시스템에서 k-NN그래프를 활용하고 있다. 이러한 장점에도 불구하고 brute-force방법의 k-NN그래프 생성 방법은 $O(n^2)$의 시간복잡도를 갖기 때문에 빅데이터 셋에 대해서는 처리가 곤란하다. 따라서, 고차원, 희소 데이터에 효율적인 Locality Sensitive Hashing 기법을 (key, value)기반의 분산환경인 MapReduce환경에서 사용하여 k-NN그래프를 생성하는 알고리즘이 연구되고 있다. Locality Sensitive Hashing 기법을 사용하여 사용자를 이웃후보 그룹으로 만들고 후보내의 쌍에 대해서만 brute-force하게 유사도를 계산하는 two-stage 방법을 MapReduce환경에서 사용하였다. 특히, 그래프 생성과정 중 유사도 계산하는 부분이 가장 많은 시간이 소요되므로 후보 그룹을 어떻게 만드는 것인지가 중요하다. 기존의 방법은 사이즈가 큰 후보그룹을 방지하는데 한계점이 있다. 본 논문에서는 효율적인 k-NN 그래프 생성을 위하여 사이즈가 큰 후보그룹을 재구성하는 알고리즘을 제시하였다. 실험을 통해 본 논문에서 제안한 알고리즘이 그래프의 정확성, Scan Rate측면에서 좋은 성능을 보임을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권1호
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• pp.45-52
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• 2008

최근 IT 서비스 발달과 함께 고장제어, 고장의 원인분석 등의 복잡한 문제에 대하여 적합한 해결책을 제시할 수 있는 효과적인 진단시스템의 필요성이 커지고 있다. 따라서 본 논문에서는 지능형 진단 시스템분야에서의 시스템의 성능을 향상시키고, 최적의 진단을 수행하고자 사례기반추론과 인공신경망을 혼합한 지능형 진단 시스템을 제안 한다. 사례기반추론은 과거의 사례(경험)를 통해 현재의 제시된 문제를 해결하는 추론방식으로, 지식 획득이 덜 복잡하고, 정형화되기 어려운 규칙이나 문제영역이 불분명한 분야를 효율적으로 추론할 수 있다. 하지만 사례기반추론만을 이용해 추론된 사례는 증상에 대해 다수의 원인을 추론하게 된다. 이때 추론된 증상에 따른 다수의 원인은 동일한 가중치를 가져 불필요한 원인까지 진단해야 하는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하고자 인공신경망의 오류역전파 학습 알고리즘을 이용하여 증상에 대한 원인들의 쌍을 학습 시킨 후 각각의 증상에 대한 원인의 가중치를 구해 제시된 증상에 대해 가장 발생 가능성이 높은 원인을 찾아내어, 보다 명확하고 신뢰성 있는 진단을 하는 데 그 목적이 있다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 추계정기학술대회:지능형기술과 CRM
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• pp.247-256
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• 2000

오늘날의 기업은 상품을 판매하는 것 뿐만 아니라 기업의 신용과 이미지를 위해 그 상품에 대한 사후처리(After Service) 업무에 많은 투자를 하고 있다. 이러한 양질의 사후서비스를 고객에게 공급하기 위해서는 많은 인력을 합리적으로 관리해야 하고 요청되는 고장수리 서비스 업무를 빠르게 해결하기 위해서는 업무를 인력들에게 합리적으로 배정을 하고 회사의 비용을 최소화하면서 정해진 시간에 요청된 작업을 처리하기 위해서는 인력들에게 작업을 배정하고 스케줄링하는 문제가 발생된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 화학계기의 A/S 작업을 인력에게 합리적으로 배정하는 스케줄링 시스템에 관한 연구이다. 먼저 스케줄링 모델을 HP 사의 화학분석 및 시스템을 판매, 유지보수 해 주는 "영진과학(주)"회사의 작업 스케줄을 분석하여 필요한 도메인과 고객서비스전략과 인력관리전략에서 제약조건을 추출하였고 여기에 스케줄링 문제를 해결하기 위한 방법으로 제약만족문제(CSP) 해결기법인 도메인 여과기법을 적용하였다. 도메인 여과기법은 제약조건에 의해 변수가 갖는 도메인의 불필요한 부분을 여과하는 것으로 제약조건과 관련되어 있는 변수의 도메인이 축소되는 것이다. 또한, 스케줄링을 하는데에 있어서 비용적인 측면에서의 스케줄링방법과 고객 만족도에서의 스케줄링 방법을 비교하여 가장 이상적인 해를 찾는데 트래이드오프(Trade-off)를 이용하여 최적의 해를 구했으며 실험을 통해 인력에게 더욱 효율적으로 작업들을 배정 할 수 있었고 또한, 정해진 시간에 많은 작업을 처리 할 수 있었으며 작업을 처리하는데 있어 소요되는 비용을 감소하는 결과를 얻을 수 있었다. 검증하였다.를, 지지도(support), 신뢰도(confidence), 리프트(lift), 컨빅션(conviction)등의 관계를 통해 다양한 방법으로 모색해본다. 이 연구에서 제안하는 이러한 개념계층상의 흥미로운 부분의 탐색은, 전자 상거래에서의 CRM(Customer Relationship Management)나 틈새시장(niche market) 마케팅 등에 적용가능하리라 여겨진다.선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권11호
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• pp.1372-1380
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• 1999

본 논문에서는 자연언어 문장의 객관적 정량적인 질 측정 방법의 구축에 대해 설명하고, 이를 문장 퇴고 시스템의 사례에 적용해 본다. 문장의 질을 평가한다는 것은 본질적으로 주관적이고 정량화가 어려운 작업이기 때문에, 이 과정에서 질의 객관적 계량화가 가능한지 여부가 가장 중요한 문제가 된다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 유전자 알고리즘을 이용한 진화적 접근 방법을 통해 객관적이고 정량적인 질의 측정 공식을 유도하는 방법론을 제시하였다. 이 논문에서 제시한 방법론의 핵심은 간단히 말해서 사람이 행하는 정성적인 판단을, 이에 가장 근접하는 정량적 측정 체계로 전환시키는 것이라고 보면 된다. 이것을 위해 정량화 문제를 문장의 단순 언어 특징들의 변화값을 이용한 최적화 문제로 환원시키고, 다시 이 최적화 문제를 유전자 알고리즘을 이용해 해결함으로써 문제를 효과적으로 해결할 수 있었다. 실험 결과를 보면, 본 논문에서 제시한 최적화 방법은 주어진 훈련용 예제와 검증용 예제 중 각각 99.84%, 99.88%를 만족시키는 해를 찾아내었으므로 정량적 질 평가 공식의 유도에 매우 효과적임을 알 수 있었다. 또한 도출된 측정 공식을 이용해서 실제 퇴고 시스템 평가에 적용한 결과 문장 질의 측정에 매우 유용하게 이용될 수 있음을 알 수 있었다. 이와 같이 질의 정량적 평가가 가능하다는 사실이 갖는 또 한가지 중요한 의미는 최종 사용자의 구매 의사나 개발자의 공학적 의사 결정을 위한 객관적 성능 평가 자료의 제공에 이 방법이 유용하게 사용될 수 있다는 점이다.Abstract This paper describes a method of building a quantitative measure of the quality of natural language sentences, particularly produced by document revision systems. Evaluating the quality of natural language sentences is intrinsically subjective, so what is most important as to the evaluation is whether the quality can be measured objectively. To solve such problem of objective measurability, genetic algorithm, an evolutionary learning method, is employed in this paper. The underlying standpoint of this approach is that building the quality measures is a task of constructing a formulae that produces as close results as can to the qualitative decisions made by humans. For doing this, the problem of measurability has been simply reduced to an optimization problem using the change of the values of simple linguistic parameters found in sentences, and the reduced problem has been solved effectively by the genetic algorithm. Experimental result shows that the optimization task satisfied 99.84% and 99.88% of the given objectives for training and validation samples, respectively, which means the method is quite effective in constructing the quantitative measure of the quality of natural language sentences. The actual evaluation result of a revision system shows that the measure is useful to quantize the quality of sentences. Another important contribution of this measure would be to provide an objective performance evaluation data of natural language systems on a basis of which end-users and developers can make their decision to fit their own needs.

• 전자공학회논문지
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• 제53권3호
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• pp.114-123
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• 2016

본 논문에서는 무인항공기의 엔진 음향 신호를 탐지하기 위한 효과적인 특징 추출 방법을 제안하고 검증한다. 엔진 음향신호는 기본주파수와 배음이 정수배 관계를 갖는 조화 복합음(Harmonic complex tone)으로 구성되며, 각 주파수의 시간에 따른 변화는 연속적이다. 이러한 특성을 이용하여 기본주파수의 정수배와 실제 배음 주파수 차이의 평균과 분산, 주파수 변화량 등으로 구성된 특징벡터를 제안하였다. 모의 실험을 수행한 결과 제안한 특징벡터는 목표신호와 다양한 간섭 신호에 대해 우수한 변별력을 보였으며, 시간에 따라 주파수가 변하는 경우에도 영향을 받지 않고 안정적인 결과를 보였다. 원거리에서 실측된 엔진 음향신호로 부터 특징의 Fisher score를 계산하여 변별력을 비교한 결과, 제안한 특징 중 주파수에 기반한 세 가지 특징들이 신호 대 잡음비가 낮은 상황에서도 높은 변별력을 보였다. ELM 분류기를 이용해 MFCC와의 인식 성능을 비교한 결과, 제안한 방법을 이용할 경우 모의 간섭신호에 대한 오류율이 37.6% 개선되었다. 또한 신호대 잡음비가 시간에 따라 점진적으로 증가하는 경우 MFCC에 비해 4.5 dB 낮은 시점에서 목표신호 탐지가 가능하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권2호
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• pp.76-86
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• 2016

최근 들어 급증하고 있는 보안 관련 사고들로 인하여 개인정보 및 기업정보의 관리에 대한 대책 마련이 시급한 가운데 있다. 보안 관련 사고 가운데 SQL Injection 공격은 가장 널리 악용되고, 오래된 전통적인 해킹 기법 중 하나이다. 최근까지도 웹 해킹을 시도하는 유형 중에서 높은 비중을 차지하고 있으며 그 공격 형태 또한 복잡해지고 있다. 많은 site에서 SQL Injection 공격에 대한 보완을 하여 이전보다 피해가 많이 줄어들기는 했으나 SQL Injection 공격에 의한 악의적인 관리자 권한 획득 및 비정상적인 로그인 등으로 인하여 여전히 많은 피해가 발생하고 있다. 더욱이 향후 사물인터넷 및 센서 빅데이터 환경이 널리 보급되면 수많은 디바이스들과 센서들이 연결되고 데이터의 양이 폭발적으로 증가하게 될 것이다. 그렇게 되면 현재보다 SQL Injection 공격에 의한 피해 규모는 더욱 커질 것이다. SQL Injection 공격에 대응하기 위해서는 많은 시간과 비용이 발생하게 되므로 시스템의 성능을 떨어뜨리지 않으면서도 신속정확하게 SQL Injection 공격을 판별하여 방어해야 할 것이다. 본 논문에서는 SQL Injection 공격에 대응하기 위하여 데이터 분석 및 기계학습을 통하여 웹로그 데이터를 검사하여 비정상적인 패턴의 입력값인 경우 SQL 명령어의 실행 계획을 분석하여 정상적인 SQL 명령어와 비정상적인 SQL 명령어를 판별하는 방안을 제시한다. 실험 및 성능 평가를 위해 사용자의 입력 또는 SQL Injection 공격툴에 의하여 입력되는 값을 실시간으로 실행계획을 분석하여 효과적으로 차단할 수 있음을 보여주었다.

• 치위생과학회지
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• 제16권2호
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• pp.134-141
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• 2016

이번 연구는 치위생학과 교육과정에서 이론과 실습으로 구성된 효과적인 치과의료커뮤니케이션의 교육과정을 개발하기 위한 목적으로 운영되었으며, 다음과 같은 결론을 얻었다. '관계 형성하기', '대화 열기', '정보 수집하기', '상대방의 시각 이해하기', '정보 공유하기', '의견일치 보기', '마무리짓기' 등 7가지 평가항목에서 교육 전보다 교육 후 모든 점수가 상승되었다. 이 중 '정보 수집하기'의 자가평가 수준은 수업 후 통계적으로 유의한 변화가 있었다(p=0.008). 치과의료커뮤니케이션 수업에 참여한 학생들은 교과목에 대한 중요성과 필요성에 대해 수업운영 전보다 후에 높게 인식하는 것으로 조사되었는데, '치과의료커뮤니케이션 수업은 치과위생사의 전문성을 키우는 데 중요하다고 생각하나요', '치과의료커뮤니케이션 수업이 교육과정에서 필요하다고 생각하나요' 라는 항목에서는 수업 전후 각각 통계적 유의한 차이를 보였다(p=0.019, p=0.016). 이러한 결과로 볼 때 치과위생사에게 필요한 핵심역량인 치과의료커뮤니케이션 역량을 향상시킬 수 있는 교육과정은 치위생(학) 교육과정으로 반드시 포함되어야 한다. 치과의료커뮤니케이션 역량은 교육과 학습을 통해 계발 및 향상될 수 있다. 따라서 치과의료현장에서 필요한 치과의료커뮤니케이션 요소들을 보다 구체적으로 정리하고, 이론 교육만이 아닌 실습 교육을 포함한 체계적이고, 학년 간 연계 가능한 교육과정의 개발이 시급한 것으로 판단된다. 또한 연구 대상자 수를 늘리고, 자가수준의 평가가 아닌 학생들의 커뮤니케이션 역량을 객관적으로 측정할 수 있는 평가도구 개발과 표준화된 치과의료커뮤니케이션 교육과정이 필요할 것으로 본다.

• 정보교육학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.395-413
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• 2019

본 연구는 비전공자 대상의 대학 SW교육에서 학습자들의 인식과 경험을 탐색하는데 목적이 있다. 이를 위해 D대학에서 SW교육에 참여하고 있는 비전공자 학생 36명의 성찰일지를 합의적 질적연구방법(CQR)에 의거하여 분석하였다. 분석결과, SW교육에 대한 비전공자 학생들의 인식과 경험에 대한 응답에서 연구에 참여한 모든 학생들에게 공통적으로 나타나는 일반적 범주나 50% 이상의 학습자에게 나타나는 전형적인 범주는 나타나지 않았다. 그러나 다양한 변동적인 범주를 핵심개념으로 도출할 수 있었다. SW교육에 대한 비전공자 학생들의 경험과 인식은 각각 57개와 7개의 변동적 개념이 도출되었다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 대학 비전공자 학생들의 SW교육에서의 경험은 생소함으로 인한 어려움을 느끼고 있다는 것과 학습활동을 통해 SW과의 관련성과 유용성을 인식한다는 특성을 발견할 수 있었다. 또한, SW교육에서 비전공자 학생들의 인식의 경우 초보자의 수준을 고려한 맞춤형 교육에 대해 긍정적인 평가를 한다는 특성을 가지고 있었다. 그러므로 비전공자 대상의 SW교육의 방법은 세심한 수업 운영전략과 상호작용 설계가 필요하다. 본 연구는 보다 효과적인 비전공자 대상의 대학 소프트웨어 교육을 위한 교수학습전략을 위한 시사점들을 제공하였다는 점에서 의의가 있다.