• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.171-178
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• 2020

많은나라에서 온라인교육및 오프라인교육 장점을 결합한 혼합형학습을 개설하고 운영하는 중이다. 그러나, 온라인 윈격 강의 기반 Mooc 강좌는 졸업율이 5~10%미만으로, 매우 낮은 수준이다. 그러므로, Web 기반에서 언제, 어디서나, 누구나 간편하게 강의를 수강할 수 있는 온라인 Mooc 원격 교육 강의를 수강하는 학생들의 졸업율을 높이기 위해서는, 반드시 학생들의 강의 이해도 자동분석 및 자동 학사 경고 시스템을 도입 해야만 한다. 특히, 우리나라가 교육 선진국으로 진입하기 위해서는 오답율 자동판단 SW개발, 강의 자동요약 SW, 혼합형 학습 수준별 강의 기반 취약과목 자동분석 SW 교육을 개발해야 한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해서, 강의내용 자동요약 시스템, 오답 자동 경고 시스템, 취약과목 자동판단 알고리즘을 제안 하고 모의실험 하였다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제22권10호
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• pp.5-12
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• 2021

시설물의 노후화는 피할 수 없는 현상이다. 노후화된 시설물의 관리를 위해 균열을 감지하고 이를 추적하면서 시설물의 상태를 간접적으로 추론할 수 있다. 따라서 균열 감지는 노후화된 시설물의 관리를 위해 필수적 역할을 하며 감지 결과를 바탕으로 더 이상의 노후화를 막기 위한 활동을 할 수 있다. 하지만, 현재 대부분의 균열 감지는 전문가의 판단에만 의존하기에 시설물의 면적이 큰 경우 비용과 시간이 과도하게 사용되고, 전문가의 역량에 따라 다른 판단 결과가 발생할 수 있어 신뢰성에 문제가 있었다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 기계학습 기반의 콘크리트 균열 감지 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 데이터 분류, 기계학습 모델 학습, 학습된 모델의 검증과 테스트를 포함하는 프레임워크로 완전 자동화된 콘크리트 균열 감지가 가능하다. 제안된 프레임워크를 통해 학습된 기계학습 모델은 콘크리트 균열 이미지와 정상 이미지를 96%의 높은 정확도로 분류할 수 있었다. 본 논문에서 제안된 프레임워크를 적용하여 기존의 전문가 중심의 시설물 유지관리보다 더욱 효과적이고 효율적인 시설물의 유지관리가 가능할 것으로 기대된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.227-234
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• 2017

본 논문은 쇼핑몰 플랫폼에 있는 상품을 이미지 기반으로 카테고리를 자동 분류하는 시스템 구현에 관한 연구내용이다. 인터넷 쇼핑몰에서 판매되는 수많은 제품은 용도 중심으로 정의된 카테고리 구조 속에서 제품을 분류하고 있다. 하지만 상품의 분류가 불확실하여 쇼핑몰 판매자 판단으로 분류된 상품과 구매 사용자 판단이 다를 경우는 카테고리 분류에 의한 검색이 어렵다. 본 연구에서는 상품 이미지를 이용하여 딥 러닝(Deep Learning) 기술에 의한 분류와 검색 방법을 제안하며, 상품 이미지만으로 분류를 수행 한 후, 검증 데이터를 통해서 그 속도와 정확도를 수치화하였다. 또한, 성능 비교는 동일한 검증 데이터를 사용하여 실험 참가자의 설문 테스트를 통해서 그 사용성 평가를 실시하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.415-423
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• 2019

이 연구는 가치명료화 기법을 활용한 공직윤리 교육 콘텐츠 개발의 기본적인 방향을 설정하는 데 주안을 두었다. 가치명료화 기법은 도덕성의 다양한 측면인 도덕적 감수성, 도덕적 판단력, 도덕적 동기화, 도덕적 실천력 중에서 도덕적 판단 역량을 길러주는 데 효과적인 교수학습방법으로 알려져 있다. 이 연구는 가치명료화 기법에 대한 이론을 바탕으로, 실제 공직윤리 교육을 위한 교수학습 방안과 그 평가 방안 등을 개략적으로 제시한다. 이 연구는 콘텐츠 모형을 제시하는 데 주안을 두기 때문에 자체 검증 결과를 제시하지 하지는 않는다. 향후 연구에서 이에 대한 추가적인 연구가 필요하다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.185-190
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• 2022

사람들은 어떤 이유로 배움을 시작하게 되는가 라는 질문으로 배움의 의미에 대한 연구를 시작하였다. 배움은 인간화이며 인격화이다. 배움은 인간의 기본적인 본능이며 배움의 본질은 타인과 나의 삶에 대한 이해이며 공동체를 배우고 사회적 자본을 익히는 계기가 된다. 인간에게 배움은 유목적인 판단력을 주며 사회환경과의 끊임없는 조화를 이루면서 살아가야 할 인류에게 생산적 삶의 계기를 마련해 준다. 배움은 자기 관리, 다양한 세대와의 의사소통, 자아실현 등의 계기를 마련해 주며, 배움은 세상을 바라보는 시각을 확장 시킨다. 우리에게 배움은 개인의 존재론적 의미, 실존적 의미를 찾게 하는 중요한 기제로 작용한다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제11권2호
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• pp.38-43
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• 2022

In this study, there are many difficulties in defining and judging creative people because there is no systematic analysis method using accurate standards or numerical values. Analyze and judge whether In the previous study, A study on the application of rule success cases through machine learning algorithm extraction, a case study was conducted to help verify or confirm the psychological personality test and aptitude test. We proposed a solution to a research problem in psychology using machine learning algorithms, Data Mining's Cross Industry Standard Process for Data Mining, and CRISP-DM, which were used in previous studies. After that, this study proposes a solution that helps to judge creative people by applying the feature selection algorithm. In this study, the accuracy was found by using seven feature selection algorithms, and by selecting the feature group classified by the feature selection algorithms, and the result of deriving the classification result with the highest feature obtained through the support vector machine algorithm was obtained.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권2호
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• pp.494-510
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• 2024

Internet users are exposed to sophisticated cyberattacks that intrusion detection systems have difficulty detecting. Therefore, research is increasing on intrusion detection methods that use artificial intelligence technology for detecting novel cyberattacks. Unsupervised learning-based methods are being researched that learn only from normal data and detect abnormal behaviors by finding patterns. This study developed an anomaly-detection method based on unsupervised machines and deep learning for a network intrusion detection system (NIDS). We present a hybrid anomaly detection approach based on unsupervised learning techniques using the autoencoder (AE), Isolation Forest (IF), and Local Outlier Factor (LOF) algorithms. An oversampling approach that increased the detection rate was also examined. A hybrid approach that combined deep learning algorithms and traditional machine learning algorithms was highly effective in setting the thresholds for anomalies without subjective human judgment. It achieved precision and recall rates respectively of 88.2% and 92.8% when combining two AEs, IF, and LOF while using an oversampling approach to learn more unknown normal data improved the detection accuracy. This approach achieved precision and recall rates respectively of 88.2% and 94.6%, further improving the detection accuracy compared with the hybrid method. Therefore, in NIDS the proposed approach provides high reliability for detecting cyberattacks.

• 한국측량학회지
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• 제35권5호
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• pp.349-356
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• 2017

In this study, we propose a method to investigate topographic characteristics by applying machine learning which is an artificial intelligence analysis method based on the spatial data constructed using UAV and the training data created through spatial analysis. This method provides an alternative to the subjective judgment and accuracy of spatial data, which is a problem of existing topographic characteristics survey for officially assessed land price. The analysis method of this study is expected to improve the problems of topographic characteristics survey method of existing field researchers and contribute to more accurate decision of officially assessed land price by providing more objective land survey method.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.37-44
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• 2021

이 연구는 지능형학습시스템에서 학습활동을 분석하는 전략에 대한 것이다. 이를 위해 지능형학습시스템에 대한 개념정의와 지능형학습시스템을 이용하는 학습 유형을 분석하였다. 학습유형으로는 개인형, 적응형, 역량중심, 블랜디드 학습으로 제시하였으며 4가지는 약간의 차이가 있지만 대부분 유사한 성격을 가지고 있다. 또한 학습활동 분석은 시스템에서 생성되는 마우스 클릭, 키보딩, 업로드 등의 데이터가 기본이 된다. 이를 통해 시청시간, 업로드 횟수 등의 기초적인 분석을 수행할 수 있다. 하지만 개인화, 적응형을 위해서는 보다 다양한 학습 분석이 필요하다. 그것은 학습태도, 성취도 수준뿐만 아니라 메타인지 수준, 창의력 수준등을 판단할 수 있다. 그런데 메타인지 등의 수준은 복잡한 인간의 인지활동을 포함하고 있기 때문에 지능형학습시스템의 판단에 교사의 개입이 필요하다.

• 대한통합의학회지
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• 제2권3호
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• pp.15-22
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• 2014

Backround : The paradigm of recent education has been shifting from existing style of professor-oriented, passive and rote teaching to learner-centered education. Rather than mere delivery of knowledge, today's idea of education uses various audiovisual media to let learners gain more problem-solving skills, judgment, cognitive thinking ability, and creativity to apply to real practice. Also, while current trends and change in policy ask for related industry to require practice-centered teaching learning model, Problem-Based Learning (PBL) is quite effective that it activates problem-solving skills as well as application of National Competency Standards (NCS). Purpose : The purpose of this study was to suggest a teaching learning model article as an approach to apply web-based PBL for patient & medical charge management practices. Discussion & Conclusion : This paper the cases on PBL and presents the teaching learning model on web-based PBL as an approach to applying web-based PBL, which fits Medical Information System Department that combines health-medical treatment and computer applications, to practical health administrative affairs.