• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권3호
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• pp.754-774
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• 2023

Wrestling is one of the popular events for modern sports. It is difficult to quantitatively describe a wrestling game between athletes. And deep learning can help wrestling training by human recognition techniques. Based on the characteristics of latest wrestling competition rules and human recognition technologies, a set of wrestling competition video analysis and retrieval system is proposed. This system uses a combination of literature method, observation method, interview method and mathematical statistics to conduct statistics, analysis, research and discussion on the application of technology. Combined the system application in targeted movement technology. A deep learning-based facial recognition psychological feature analysis method for the training and competition of classical wrestling after the implementation of the new rules is proposed. The experimental results of this paper showed that the proportion of natural emotions of male and female wrestlers was about 50%, indicating that the wrestler's mentality was relatively stable before the intense physical confrontation, and the test of the system also proved the stability of the system.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권3호
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• pp.1035-1048
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• 2023

The IEEE 802.11 WLAN adopts a random backoff algorithm for its collision avoidance mechanism, and it is well known that the contention-based algorithm may suffer from performance degradation especially in congested networks. In this paper, we design an efficient backoff algorithm that utilizes a reinforcement learning method to determine optimal values of backoffs. The mobile nodes share a common contention window (CW) in our scheme, and using a Q-learning algorithm, they can avoid collisions by finding and implicitly reserving their optimal time slot(s). In addition, we introduce Frame Size Control (FSC) algorithm to minimize the possible degradation of aggregate throughput when the number of nodes exceeds the CW size. Our simulation shows that the proposed backoff algorithm with FSC method outperforms the 802.11 protocol regardless of the traffic conditions, and an analytical modeling proves that our mechanism has a unique operating point that is fair and stable.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권2호
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• pp.420-437
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• 2024

There are some problems in network traffic classification (NTC), such as complicated statistical features and insufficient training samples, which may cause poor classification effect. A NTC architecture based on one-dimensional Convolutional Neural Network (CNN) and transfer learning is proposed to tackle these problems and improve the fine-grained classification performance. The key points of the proposed architecture include: (1) Model classification--by extracting normalized rate feature set from original data, plus existing statistical features to optimize the CNN NTC model. (2) To apply transfer learning in the classification to improve NTC performance. We collect two typical network flows data from Youku and YouTube, and verify the proposed method through extensive experiments. The results show that compared with existing methods, our method could improve the classification accuracy by around 3-5%for Youku, and by about 7 to 27% for YouTube.

• Educational Technology International
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• 제11권1호
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• pp.69-92
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• 2010

The purpose of this study is to examine middle school teachers' use of technology and problem-based learning (PBL) in their teaching practice. Factors related to teachers' use of technology and PBL are also investigated including: teachers' computer and Internet skills, feelings of preparedness to use the Internet, attitudes toward the use of web resources, pedagogical beliefs, science teaching efficacy, and the use of general teaching strategies. Twenty-seven middle school science, math, and technology teachers participated in the study. Research results describe the participants as slightly proficient in computer and Internet skills, positive toward use of web resources, and neutral on feelings of preparedness toward use of computer and the Internet. Participants also tended toward constructivist pedagogical beliefs and used various teaching strategies. They, however, reported low science teaching efficacy. Teachers' use of computers and the Internet correlated with pedagogical beliefs and feelings of preparedness toward the use of computers and the Internet. The study also found the relationships between the use of PBL and teachers' computer and internet skills, pedagogical beliefs, and the use of general teaching strategies. Also discussed are meaningful implications for teachers' professional development, especially for the programs designed to facilitate the use of web-enhanced PBL.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권3호
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• pp.141-148
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• 2023

As the direction of education in the fourth industry in the 21st century, convergence talent education that emphasizes the connection and convergence between core competency-based education and academia is emerging to foster creative talent. The purpose of this paper is to present the criteria for evaluating the competency of learning outcomes in order to develop a strategic model for innovation in engineering teaching-learning. In this paper, as a study to establish the direction of implementation of convergence talent education, a creative innovation teaching method support system was established to improve the quality of convergence talent education. Firstly, a plan to develop a teaching-learning model based on computing thinking. Secondly, it presented the development of a teaching-learning model based on linkage and convergence learning. Thirdly, we would like to present educational appropriateness and ease based on convergence learning in connection with curriculum improvement strategies based on computing thinking skills. Finally, we would like to present a strategic model development plan for innovation in engineering teaching-learning that applies the convergence talent education program.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.449-451
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• 2021

엔드포인트를 대상으로 하는 사이버 공격이 표적형, 지능형 공격으로 정교하게 진화하면서 산업용 사물인터넷(IIoT, Industrial Internet of Things)을 겨냥하는 지능형 지속 공격(APT, Advanced Persistent Threat)이 증가하고 있다. APT 공격을 효과적으로 방어하기 위하여 룰 기반으로 악성 행위를 탐지하는 기존의 보안 도구를 결합하고 보완하는 머신러닝 기반의 엔드포인트 탐지 및 대응(EDR, Endpoint Detection and Response) 솔루션이 주목을 받고 있다. 하지만 범용 EDR 솔루션은 오탐률이 높고, 높은 수준의 분석가가 방대한 양의 경보를 모니터링 및 분석해야 하는 문제점이 존재한다. 따라서, IIoT 특성과 취약성을 반영한 머신러닝 기반의 EDR 솔루션 최적화 과정이 필수적이다. 본 연구에서는 IIoT 대상의 APT 공격의 흐름과 영향을 분석하고 머신러닝 기반 APT 탐지 EDR 솔루션을 비교 분석한다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제11권3호
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• pp.23-33
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• 2004

Internet bid systems have been widely used recently. In those systems, the bid price is provided by the seller. When the bid price is set too high compared with the normal price, the successful bid rate can be decreased. Otherwise, when it is set too low based on inaccurate information, it can result in a successful bid with no profit at all. To resolve this problem, we propose an agent that automatically generates bid prices for sellers based on various costing methods such as the high-low point method, the scatter diagram method, and the learning curve method. Through performance experiments, we have found that the number of successful bids with appropriate profit can be increased using the bid pricing agent. Among the costing methods, the learning curve method has shown the best performance. Also, we discuss about how to design and implement the bid pricing agent.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.141-153
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• 2008

이러닝(e-learning)은 정보통신 매체를 활용한 교육의 새로운 형태로 시간과 공간의 제약을 받지 않아 빠르게 확산되고 있는 추세이다. 그러나 이러닝은 아직 표준화가 되지 않아 학습 콘텐츠들이 중복적으로 개발되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 스콤(SCORM)이 제안되었다. 표준화로 인해 학습 콘텐츠의 공유성이 높아지면 콘텐츠의 재사용성이 증가한다. 그러므로 교육자나 콘텐츠 제작자가 학습코스를 생성할 때 편리하게 작업을 수행할 수 있는 방법이나 도구가 시급히 필요하다. 본 논문에서는 교육자나 콘텐츠 제작자가 교과목에 맞는 학습코스를 효율적으로 생성할 수 있는 연관기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 학습코스 생성 기법인 연관기법은 기존의 학습코스들과 학습 콘텐츠들을 활용하여 교과목에 맞는 학습코스를 생성하는 기법이다. 연관기법은 기존의 학습코스들에 존재하는 학습객체들의 통계적 정보와 학습객체간의 결합력을 분석하여 학습코스를 생성한다. 본 논문에서 제안한 연관기법은 교육자나 콘텐츠 제작자들이 학습코스를 편리하게 생성할 수 있도록 지원할 뿐만 아니라, 학습코스에 대한 가이드라인을 제공하는 역할을 한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.109-115
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• 2008

이러닝은 학습자의 학습효과를 높이려는 많은 방법들이 연구 및 적응되고 있다. 대부분의 이러닝 학습은 학습자에게 학습과정을 제시하는 학습 내비게이션을 적용하고 있다. 그러나 일반적으로 교수자가 미리 설계한 학습 진행 및 과정을 제시하고 있으며, 학습자는 정해진 학습과정을 학습하고 있었다. 본 연구에서는 학습 진행 및 과정을 학습자의 학습결과에 따라 유동적으로 변화하여 제시하는 학습 내비게이션을 제시하였다. 이를 위해 학습과정을 결정하는 요인으로 학습단원, 콘텐츠 그리고 난이도로 나뉘었으며, 각 프로세스 로직은 CSP를 통해 분석하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.240-257
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• 2001

인터넷을 활용하여 교육의 과제를 해결하고자 하는 많은 노력들이 성공하지 못한 주요 원인은 교육적 활용과 관련한 인터넷의 특성에 대해 이해하지 못한 채 전통적인 교육의 틀 안에서 인터넷의 기술적인 측면만을 강조한데서 찾을 수 있다. 이에 본 연구는 인터넷을 활용한 과제중심학습(NetPBL) 방법에 초점을 두고 그 활용의 필요와 중요성을 살펴보고, 실제 활용 과정에서 참고할 수 있는 교수 학습 방안들을 제시하였다. NetPBL은 편지 친구 사귀기, 전문가의 조언 제공, 자료 활용, 협동학습 활동, 자료 출판, 조사 및 결과 분석, 협동 문제 해결, 시뮬레이션, 사회 활동 등과 같은 형태로 이루어 질 수 있다. 연구 결과, 그와 같은 NetPBL의 다양성은 새로운 교육 패러다임이 추구하는 문제 중심, 상황 중심 그리고 학생 중심의 학습 환경을 구현할 수 있는 잠재력을 지니며, 교육 매체로서의 인터넷이 제공하는 온라인 정보 공유 및 활용, 인적 자원 활용, 정보 교환 및 학습 공동체 형성, 분석 도구 및 자료 활용, 정보의 생산 및 공개 등과 같은 여러 가지 형태의 활동들이 이루어지도록 한다는 사실을 확인할 수 있었다. 또한 NetPBL의 활용에 대한 안내 자료가 부족하다는 현실적인 문제를 고려하여 거시적인 수준과 미시적인 수준에서의 NetPBL 활용 방안들을 제시하였다. 거시적인 수준에서는 NetPBL 활용을 '기획', '준비', '실행', '결과 정리 및 발표' 등과 같은 4가지 단계로 구분하고, 각 단계별 세부 활동들을 제시하였다. 한편 미시적인 수준에서는 NetPBL의 특성을 고려하여 자기주도학습과 협동학습의 구현을 위한 방안들을 학습 환경 설계와 지원 방안의 측면에서 논하였다.