• 지역사회간호학회지
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• 제28권3호
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• pp.324-333
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• 2017

Purpose: The purpose of this study was to develop a simulation module for teaching home health care and evaluate the applicability of the program to nursing students' practical training. Methods: The simulation module was developed based on the National League for Nursing Jeffries Simulation Theory. The theme of the developed scenario was teaching nasogastric tube feeding to the caregiver of patient with Parkinson disease. Participants were 61 nursing students who had learned tube feeding, and participated in the questionnaire survey after the simulation training. Results: The evaluation of simulation design showed the highest score on feedback/guided reflection, and was highly evaluated in the order of objectives/information, problem solving and fidelity. The educational practice of the simulation was highly evaluated in the order of active learning, high expectation and diversity of learning. The nursing students showed high satisfaction and self-confidence after the simulation education. Conclusion: We suggest that the developed simulation module can be applied to practical training for home health care. In the future, the change of self-efficacy, clinical judgment and performance ability of the students after the simulation education should be identified. Also, various simulation modules related to the community health nursing competencies should be continuously developed and verified.

• 산업경영시스템학회지
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• 제45권1호
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• pp.71-82
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• 2022

Most of the predictions using machine learning are neutral predictions considering the symmetrical situation where the predicted value is not smaller or larger than the actual value. However, in some situations, asymmetric prediction such as over-prediction or under-prediction may be better than neutral prediction, and it can induce better judgment by providing various predictions to decision makers. A method called Asymmetric Twin Support Vector Regression (ATSVR) using TSVR(Twin Support Vector Regression), which has a fast calculation time, was proposed by controlling the asymmetry of the upper and lower widths of the ε-tube and the asymmetry of the penalty with two parameters. In addition, by applying the existing GSVQR and the proposed ATSVR, prediction using the prediction propensities of over-prediction, under-prediction, and neutral prediction was performed. When two parameters were used for both GSVQR and ATSVR, it was possible to predict according to the prediction propensity, and ATSVR was found to be more than twice as fast in terms of calculation time. On the other hand, in terms of accuracy, there was no significant difference between ATSVR and GSVQR, but it was found that GSVQR reflected the prediction propensity better than ATSVR when checking the figures. The accuracy of under-prediction or over-prediction was lower than that of neutral prediction. It seems that using both parameters rather than using one of the two parameters (p_1,p_2) increases the change in the prediction tendency. However, depending on the situation, it may be better to use only one of the two parameters.

• 한국지구과학회지
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• 제44권6호
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• pp.675-692
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• 2023

This study used a Chatbot, a generative artificial intelligence (AI), to analyze the interaction between the Chatbot and students when exploring critical minerals from an epistemological aspect. The results, issues to be kept in mind in the teaching and learning process using AI were discussed in terms of the role of the teacher, the goals of education, and the characteristics of knowledge. For this study, we conducted a three-session science education program using a Chatbot for 19 high school students and analyzed the reports written by the students. As a result, in terms of form, the students' questions included search-type questions and non-search-type questions, and in terms of content, in addition to various questions asking about the characteristics of the target, there were also questions requiring a judgment by combining various data. In general, students had a questioning strategy that distinguished what they should aim for and what they should avoid. The Chatbot's answer had a certain form and consisted of three parts: an introduction, a body, and a conclusion. In particular, the conclusion included commentary or opinions with opinions on the content, and in this, value judgments and the nature of science were revealed. The interaction between the Chatbot and the student was clearly evident in the process in which the student organized questions in response to the Chatbot's answers. Depending on whether they were based on the answer, independent or derived questions appeared, and depending on the direction of comprehensiveness and specificity, superordinate, subordinate, or parallel questions appeared. Students also responded to the chatbot's answers with questions that included critical thinking skills. Based on these results, we discovered that there are inherent limitations between Chatbots and students, unlike general classes where teachers and students interact. In other words, there is 'limited interaction' and the teacher's role to complement this was discussed, and the goals of learning using AI and the characteristics of the knowledge they provide were also discussed.

• 한국간호교육학회지
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• 제27권3호
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• pp.227-239
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• 2021

Purpose: This study used an exploratory sequential approach (mixed methods) design to explore essential meaning through comparing and analyzing the experiences of nursing students in virtual simulation practice and high fidelity simulation practice education in parallel. Methods: The study participants were 20 nursing students, and data were collected through focus group meetings from July 17 to August 5, 2020, and via online quantitative data from November 10 to November 15, 2020. The qualitative data were analyzed using Giorgi's phenomenological method, and the quantitative data were analyzed using descriptive statistics, the Mann-Whitney U test, Kruskal-Wallis H test analysis of variance and Spearman's ρ correlation. Results: The comparison between the two simulation training experiences was shown in five contextual structures, as follows: (1) reflection of the clinical field, (2) thinking theorem vs. thinking expansion, (3) individual-centered learning vs. team-centered learning, (4) attitudes toward participating in practical training, (5) metacognition of personal competency as a prospective nurse, and (6) revisiting the method of practice training. There was a positive correlation between satisfaction with the practice and the clinical judgment ability of high fidelity simulation, which was statistically significant (r=.47, p=.036). Conclusion: Comparing the experiences between virtual simulation practice training and high fidelity simulation practice training, which has increased in demand due to the Coronavirus Disease-2019 pandemic, is meaningful as it provides practical data for introspection and reflection on in-campus clinical education.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권1호
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• pp.25-38
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• 2022

게임에 대한 결제 수단과 방식이 다양해지는 가운데, 관련된 금융사고가 이용자와 게임사에 심각한 문제를 야기하고 있다. 최근 게임 결제 시스템에 대해 게임사는 이상거래탐지시스템(FDS)을 도입하여 금융 사고를 방지하고 있다. 하지만, FDS는 지속적으로 탐지 패턴을 변경해야 하므로 효과적이지 않고 판단 결과에 따른 근거를 제시할 수 없다. 본 논문에서는 실제 게임회사의 결제 로그 데이터 중 이상거래를 분석하여 관련된 피처를 생성하였다. 비지도 학습 모델중 하나인 오토인코더를 사용하여 이상거래를 탐지하는 모델을 구축하였으며, 그 결과 85% 이상의 정확도를 얻을 수 있었다. 이를 XAI-SHAP을 적용한 X-FDS를 사용하여 이상 거래탐지에 대한 영향력이 가장 높은 피처는 나라, 거래 금액과 거래 매체, 이용자의 나이임을 알 수 있었다. 이를 바탕으로 제시한 모델의 판단 결과에 편향성을 주는 피처에 가중치를 세부 조정하여 최종적으로 정확도 94%의 개선된 탐지 모델을 도출하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.35-47
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• 2020

본 연구는 SW 비전공자를 포함한 프로그래밍 초보자들이 컴퓨팅 환경에서 문제해결을 위한 동작의 절차를 수립할 때 느끼는 어려움을 줄이고 작업의 과정을 적절하게 구체화할 수 있는 가이드라인을 제공하기 위해 진행되었다. 이를 위해 일상 동작 속에 함축된 작업 절차를 인지(입력)-판단(처리)-행동(출력)의 관점에서 펼쳐낼 수 있도록 대표적인 절차의 언폴딩 유형을 도출하였고, 각 유형에 따라 절차를 구체화하는 학습을 통해 학습자가 스스로 문제의 범위와 규칙을 설정하고 동작에 함축된 절차를 확장하는 것을 확인하였다. 본 연구에서 개발한 절차의 언폴딩 모델은 비전공자 혹은 초보자의 프로그래밍 학습 초기 단계에서 컴퓨팅 환경에 적합한 문제해결 절차를 구성하는 도구로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제22권3호
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• pp.21-30
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• 2021

본 연구는 딥러닝의 반복적 예측방식을 활용하여 5개월의 철근 가격 예측방법을 제안한다. 이 방식은 입력데이터의 특성을 모두 단기예측하여 원 데이터에 추가하고, 추가된 데이터로 다음의 시점을 예측하는 과정을 반복하여 장기 예측한다. 본 연구에서 제시하는 방식으로 1개월에서 5개월까지 예측한 철근 가격의 예측 평균 정확도는 약 97.24%이다. 제안된 방식을 통해 인간의 경험과 판단을 통한 가격 추정방법의 체계성을 보완하여 기존의 방식보다 정확한 비용계획이 가능할 것으로 사료된다. 또 철근 이외의 건축재료를 비롯하여 시계열 데이터로 가격을 장기예측하는 연구에서 본 연구에서 제시한 방법이 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.27-33
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• 2023

웰빙과 건강관리에 대한 관심 증가와 미세먼지로 인한 공기질의 악화, 다양한 토양 및 수질 오염으로 인해 친환경 식재료에 대한 요구가 급증하고 있다. 이와 같은 현상의 해결책으로 아쿠아포닉스가 대두되고 있다. 그러나 최적의 생육 환경을 도출하는 기법이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 기존 아쿠아포닉스의 특성을 고려하는 지능형 식물 성장 측정 시스템을 설계하고자 한다. 특히, 지능형 아쿠아포닉스 생산관리 모듈 중 고성능의 처리 자원을 갖지 않는 생산 현장에 적합한 시스템 설계에 주안점을 두고, 균일한 생육환경을 제공하는 경우의 학습 데이터 및 판단 시스템을 위한 모듈 구성 방안을 제안하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권11호
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• pp.57-66
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• 2022

본 논문에서는 Sentence-BERT 모델을 활용한 법률 문서 검색 방법을 제안한다. 법률 검색 서비스를 이용하고자 하는 일반인들은 법률 용어 및 구조에 대한 이해가 부족함에 따라 관련 판례 검색 등에 있어 어려움을 겪고 있다. 기존의 키워드 및 텍스트마이닝 기반 법률 검색 방법은 판결문의 문맥에 대한 정보가 없으며, 동음이의어 및 다의어에 대해 구분하기 어려워 성능을 높이는 데 한계가 있었다. 그로 인해 법률 문서 검색 결과에 대한 정확도가 낮아 신뢰하기가 어려웠다. 이를 위해, 대법원 판례 및 법률구조공단 상담사례 데이터에서 일반인의 법률 검색 문장에 대한 성능을 개선하고자 한다. Sentence-BERT 모델은 판례 및 상담 데이터에 대한 문맥 정보가 임베딩 되므로, 문장의 의미 손실이 적어 TF-IDF 및 Doc2Vec 검색 방법과 비교했을 때보다 검색 정확도가 개선된 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권3호
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• pp.156-166
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• 2002

결정트리 생성은 특징값들로 기술된 사례들로부터 분류 규칙을 추출하는 유용한 기계학습 방법중 하나이다. 결정트리는 특징공간을 분할하는 형태에 따라 단변수(univariate) 결정트리와 다변수(multivariate) 결정트리로 대별된다. 실제 현장에서 얻어지는 데이터는 관측오류, 불확실성, 주관적인 판단 등의 이유로 특징값 자체에 오류를 포함하는 경우가 많다. 이러한 오류에 대해 강건한 결정트리를 생성하기 위한 방법으로 퍼지 기법을 도입한 결정트리 생성 방법에 대한 연구가 진행되어 왔다. 현재까지 대부분의 퍼지 결정트리에 대한 연구는 단변수 결정트리에 퍼지 기법을 도입한 것들이며, 다변수 결정트리에 퍼지 기법을 적용한 것은 찾아보기 힘들다. 이 논문에서는 다변수 결정트리에 퍼지 기법을 적용하여 퍼지사선형 결정트리라고 하는 퍼지 결정트리를 생성하는 방법을 제안한다. 또한 제안한 결정트리 생성 방법의 특성을 보이기 위한 실험 결과를 보인다.