• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권11호
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• pp.99-109
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• 2023

The darknet is frequently referred to as the hub of illicit online activity. In order to keep track of real-time applications and activities taking place on Darknet, traffic on that network must be analysed. It is without a doubt important to recognise network traffic tied to an unused Internet address in order to spot and investigate malicious online activity. Any observed network traffic is the result of mis-configuration from faked source addresses and another methods that monitor the unused space address because there are no genuine devices or hosts in an unused address block. Digital systems can now detect and identify darknet activity on their own thanks to recent advances in artificial intelligence. In this paper, offer a generalised method for deep learning-based detection and classification of darknet traffic. Furthermore, analyse a cutting-edge complicated dataset that contains a lot of information about darknet traffic. Next, examine various feature selection strategies to choose a best attribute for detecting and classifying darknet traffic. For the purpose of identifying threats using network properties acquired from darknet traffic, devised a hybrid deep learning (DL) approach that combines Recurrent Neural Network (RNN) and Bidirectional LSTM (BiLSTM). This probing technique can tell malicious traffic from legitimate traffic. The results show that the suggested strategy works better than the existing ways by producing the highest level of accuracy for categorising darknet traffic using the Black widow optimization algorithm as a feature selection approach and RNN-BiLSTM as a recognition model.

• 한국보육지원학회지
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• 제9권3호
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• pp.291-308
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• 2013

본 연구는 영아보육교사의 역할수행에 영향을 미칠 수 있는 변인들을 파악함으로써 양질의 보육서비스를 제공할 수 있도록 도움을 주고자 하는데 목적이 있다. 연구대상은 서울, 인천, 경기 지역 어린이집에 근무하는 영아보육교사 350명을 대상으로 하였으며, 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 영아보육교사의 사회인구학적 변인에 따라 교사의 정서지능, 어린이집 조직문화, 역할수행에 차이가 있는지를 알아본 결과, 학력에서는 역할수행 하위요인인 '상담 및 정서적 지원'에서 차이가 나타났으며, 경력에서는 역할수행 하위요인인 '교육 및 교수활동'과 '관련적 역할'에서 차이가 나타났다. 또한 근무시설유형에서는 정서지능과 어린이집 조직문화에서 차이가 나타났다. 둘째, 영아보육교사의 정서지능, 어린이집 조직문화는 영아보육교사의 역할수행과 상관관계가 나타났다. 셋째, 영아보육교사의 역할수행 전체에 미치는 영향력을 살펴본 결과, 정서지능, 어린이집 조직문화, 경력 순으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.78-91
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• 2022

어린이 증강현실 교육 콘텐츠 개발에서 감성지능교육의 중요성은 간과되고 있다. 따라서 어린이 감성지능의 발달을 위해서는 심층적인 있는 연구가 필요하다. 본 연구는 이론적 고찰과 사례 분석을 통해 진행되었다. 본 논문의 제안은 2~7세 어린이용 증강현실 유형은 마킹 인식 기술을 갖춘 실내 활동에 적합하다. 정서에 대한 이해를 촉진하기 위해 대형 스크린을 선택하고, 학습내용은 이모티콘 인형 또는 이모티콘 도서를 권장한다. 7~11세 어린이는 비 마커 인식 기술 실내 활동에 적합하며 적극적인 조작으로 정서조절과 정서 인식을 유도할 수 있다. 학습 내용은 '입체미술 교수 콘텐츠' '온라인 클래식 뮤지컬'을 권장한다. 11세 이후 아동은 비마커 인식 기술 야외 활동에 적합하고 자연과 사회에 대한 상호작용을 통해 감성지능의 각 요소를 향상시킨다. 학습 내용은 '미술을 통한 숲 놀이 활동' 'EQ 연극놀이'를 권장한다. 본 논문을 통해 어린이 증강현실 감성지능 교육의 발전을 도모하고자 한다.

• 실천공학교육논문지
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• 제14권3호
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• pp.459-469
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• 2022

본 연구의 목적은 의사결정 트리 기반 인공지능 융합교육프로그램을 개발하고 이를 적용함으로써 교육적 효과를 탐색하는 것이다. 본 연구의 목적을 달성하기 위해 준비, 개발, 개선의 3단계 절차를 통해 연구를 수행하였으며 개발된 인공지능 융합 교육 프로그램은 창의적 문제 해결 과정의 '문제의 이해', '아이디어 탐색 및 개발', '실현', '평가'의 4단계로 구성되었다. 특히 이 교육프로그램은 프로그래밍을 포함하지 않는 언플러그드 활동으로서, 프로그래밍을 포함하여 인공지능 기술을 수업시간에 다루는 교과인 초등 실과, 주니어 공학교육의 일환인 기술·가정, 정보 이외의 교과에서도 인공지능 융합교육을 실행할 수 있다는 점에서 주목할 만하다. 즉, 특정 교과가 아닌 대부분의 교과에서 인공지능 기술을 융합하여 교육할 수 있다는 것을 보여주는 것으로서 교과 내용에 다수 포함되고 있는 분류 개념을 교육할 때 인공지능 기술의 개념과 원리를 활용할 수 있는 현장 적용 가능성을 확인했다는데 큰 의의를 가진다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제10권3호
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• pp.131-142
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• 2021

Recently, there has been an active service that provides customized news to news subscribers. In this study, we intend to design a customized news service system through Deep Learning-based Social Network Service (SNS) activity analysis, applying real news and avoiding fake news. In other words, the core of this study is the study of delivery methods and delivery devices to provide customized news services based on analysis of users, SNS activities. First of all, this research method consists of a total of five steps. In the first stage, social network service site access records are received from user terminals, and in the second stage, SNS sites are searched based on SNS site access records received to obtain user profile information and user SNS activity information. In step 3, the user's propensity is analyzed based on user profile information and SNS activity information, and in step 4, user-tailored news is selected through news search based on user propensity analysis results. Finally, in step 5, custom news is sent to the user terminal. This study will be of great help to news service providers to increase the number of news subscribers.

• 아동학회지
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• 제24권6호
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• pp.47-60
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• 2003

This study analyzed the pattern of preschool children's abilities based on Project Spectrum and compared the relationship between intelligence domains with working styles of children. Generally, children showed both strengths and weaknesses in specific Spectrum domains, but some children had only strengths and others had only weaknesses without strengths. It appeared that working style does not relate to children's strong domains, but individual disposition was reflected by characteristics of the task. During both individual and group spectrum activities, children with strengths were more "easily engaged in activity", "confident", and "focused" than those without strong intelligence domains. During individual activities, the "reflective" domain showed children with strengths in intelligence domains are more reflective than those without strengths.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제28권3호
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• pp.141-158
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• 2019

Purpose Artificial Intelligence (AI) is a core technology, leading the 4th industrial revolution. This study aims to diagnose the Korean's national competitiveness for AI technologies through patent analyses. Design/methodology/approach In this study, KIWEE and Derwent Innovation databases were used as data source of patents. we extracted 10,510 AI patents data with keywords and classified them into 15 subcategories of AI technology. We executed patent analyses for activity index, patent intensity index, technology strength, and patent family size and diagnosed Korea's national competitiveness in AI industry. Findings The results showed that Korea is less competitive than the United States and Japan in AI industry. However, patent amount has increased since 2010, which is encouraging result. This study has implication on the need for human and R&D investment in AI industry.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.761-764
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• 2020

본 논문에서는 라이프로그 데이터를 기반으로 한 행동인식 결과로부터 일상생활의 활동유형을 분석하는 기술에 대해 제안한다. 실제 일상생활 중에 수집한 가속도 센서 데이터만을 이용하여 분석한 행동인식 결과를 정적-동적 행동으로 분류된 특징 벡터로 나타내었고, 이를 클러스터링하여 6개의 대표 활동유형으로 분류하였다. 50명의 사용자 데이터를 분석하여 정적-동적 활동의 비율에 따른 활동유형을 분류함으로써 실제 라이프로그 데이터로부터 일상생활 활동유형을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.262-264
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• 2023

Internet of Things (IoT) networks currently employ an increased number of users and applications, raising their susceptibility to cyberattacks and data breaches, and endangering our security and privacy. Intrusion detection, which includes monitoring and analyzing incoming and outgoing traffic to detect and prohibit the hostile activity, is critical to ensure cybersecurity. Conventional intrusion detection systems (IDS) are centralized, making them susceptible to cyberattacks and other relevant privacy issues because all the data is gathered and processed inside a single entity. This research aims to create a blockchain-based architecture to support federated learning and improve cybersecurity and intrusion detection in IoT networks. In order to assess the effectiveness of the suggested approach, we have utilized well-known cybersecurity datasets along with centralized and federated machine learning models.

• 아동학회지
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• 제37권5호
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• pp.117-128
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• 2016

Objective: This study examined the relationships among preschoolers' temperament, intelligence, and problem behaviors. Intelligence was individually measured by the newly standardized K-WPPSI-IV (2015). Methods: The participants were 113 children (4-6 years old), their mothers and teachers. The following instruments were administered: EAS, K-WPPSI-IV, K-CBCL. Descriptive and correlational analyses were performed using SPSS 18.0. Results and Conclusion: The major results were as follows. First, sociability of temperament was negatively correlated with depression, withdrawal, and internalizing problem behavior. Second, activity and sociability of temperament were positively correlated with the most of the K-WPPSI-IV major indices (VCI, VSI, FRI, PSI, FSIQ, NVI, GAI, CPI). Third, depression, withdrawal, and internalizing problem behavior were negatively correlated with NVI and CPI indices of the K-WPPSI-IV. Attention problem and externalizing problem behavior were negatively correlated with FRI, WMI, FSIQ, NVI, GAI, and CPI indices of K-WPPSI-IV.