• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제31권4호
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• pp.01-23
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• 2022

Purpose This study aims to propose a deep learning-based fake review detection model by combining authors' linguistic features and semantic information of reviews. Design/methodology/approach This study used 358,071 review data of Yelp to develop fake review detection model. We employed linguistic inquiry and word count (LIWC) to extract 24 linguistic features of authors. Then we used deep learning architectures such as multilayer perceptron(MLP), long short-term memory(LSTM) and transformer to learn linguistic features and semantic features for fake review detection. Findings The results of our study show that detection models using both linguistic and semantic features outperformed other models using single type of features. In addition, this study confirmed that differences in linguistic features between fake reviewer and authentic reviewer are significant. That is, we found that linguistic features complement semantic information of reviews and further enhance predictive power of fake detection model.

• 신재생에너지
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• 제18권2호
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• pp.18-25
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• 2022

In this study, we propose a wind power generation prediction system that applies machine learning and data mining to predict wind power generation. This system increases the utilization rate of new and renewable energy sources. For time-series data, the data set was established by measuring wind speed, wind generation, and environmental factors influencing the wind speed. The data set was pre-processed so that it could be applied appropriately to the model. The prediction system applied the CNN (Convolutional Neural Network) to the data mining process and then used the LSTM (Long Short-Term Memory) to learn and make predictions. The preciseness of the proposed system is verified by comparing the prediction data with the actual data, according to the presence or absence of data mining in the model of the prediction system.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.2033-2036
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• 2004

A novel approach to estimate the real time moving trajectory of an object is proposed in this paper. The object position is obtained from the image data of a CCD camera, while a state estimator predicts the linear and angular velocities of the moving object. To overcome the uncertainties and noises residing in the input data, a Kalman filter and neural networks are utilized. Since the Kalman filter needs to approximate a non-linear system into a linear model to estimate the states, there always exist errors as well as uncertainties again. To resolve this problem, the neural networks are adopted in this approach, which have high adaptability with the memory of the input-output relationship. Kohonen Network(Self-Organized Map) is selected to learn the motion trajectory since it is spatially oriented. The superiority of the proposed algorithm is demonstrated through the real experiments.

• 전자공학회지
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• 제42권7호
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• pp.26-38
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• 2015

고집적화를 위한 Floating Gate NAND 개발과정에서 몇 차례 기술적 한계상황에 직면하였었지만, Air-Gap, Double patterning, Multi-level Cell, Error Correction Code과 같은 breakthrough idea 을 활용하여 1Xnm까지 성공적인 scale-down 을 하였고 10nm 까지도 바라보고 있지만, 10nm 미만으로는 적절한 방안을 찾지 못한 상황입니다. CTD 의 3D NAND Flash는 Aspect Ratio, Poly channel의 intrinsic 특성, Data 보존 능력 등 해결 해야 할 issue 들이 남아 있지만, F.G Flash 의 지난 20년간 Lesson-learn 과 Band engineering, Channel Si, PUC 의 요소기술 개발 및 System algorithm 개발, QLC 개발 등을 통하여 F.G Flash를 넘어 지속적인 Cost-down 이 가능할 것입니다.

• 한국과학교육학회지
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• 제37권6호
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• pp.993-1003
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• 2017

교수자들은 팀기반 프로젝트 학습을 통해 학생들이 협업능력과 실생활 문제해결력을 기르기를 기대한다. 하지만 프로젝트 학습에서 학생들은 단순분업방식으로 문제를 해결하려 할 뿐 아니라 학습전이가 잘 일어나지 않는 경향이 있다. 학생들이 협업의 시너지를 내고 서로의 지식을 이용하여 학습전이를 일어나게 하기 위해서, 이 연구에서는 교류기억체계(TMS) 기반 협력학습 모형을 개발하여 적용하고 그 효과를 검증하고자 한다. 교류기억체계 기반 협력학습 모형은 과학개념을 학습하면서 동료의 전문성을 파악하는 교류기억체계 개발 단계, 간단한 협력적 문제해결을 통해 신뢰를 기르는 교류기억체계 정교화 단계, 마지막으로 조직화된 지식처리를 하는 교류기억체계 적용의 3단계로 이루어져 있다. 첫 번째 단계에서 동료교수법을 통해 과학개념을 학습함과 동시에 그룹 구성원이 서로 어떤 지식을 잘 알고 있는지 전문성을 파악한다. 두 번째 단계에서 잘 정의된 실험 문제를 협력적으로 해결하며 근전이를 경험한다. 세 번째 단계에서 근전이 경험을 바탕으로 프로젝트 수행을 위한 원전이를 통해 빈약하게 정의된 문제를 해결한다. 이 모형을 기반으로 기하광학과 음파에 관한 15주 교육 프로그램을 만들어 대학생들에게 적용하였다. 이 중 프로젝트 1개를 적용한 5주간의 자료를 수집하고 분석하였다. 적용결과, 일반 프로젝트 학습을 적용한 그룹의 TMS변화는 유의하지 않았음에 비해, 교류기억체계 기반 협력학습모형을 적용한 그룹의 TMS는 단계적으로 향상되었고, 첫째 주와 마지막 주의 차이는 통계적으로 유의하였다. 또한 실험집단은 비교집단에 비해 프로젝트 수행에서 학습전이가 더 잘 일어난 것을 확인할 수 있었다. 학생들이 협력을 통해 시너지를 얻는 방법을 익히고, 학습한 내용을 문제해결에 잘 적용하도록 하는데 교류기억체계기반 협력학습 모형이 사용될 수 있을 것이다.

• 서비스연구
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• 제13권2호
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• pp.99-113
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• 2023

고객 기반의 산업에서 고객 Retention은 기업의 경쟁력이라 할 수 있으며, 고객 Retention을 높이는 것은 기업의 경쟁력을 높이는 것이라 할 수 있다. 따라서, 미래 휴면 고객을 잘 예측하여 관리하는 것은 기업의 경쟁력을 높이는데 무엇보다 중요하다. 왜냐하면, 신규 고객을 유치하는데 필요한 비용이 기존 고객을 Lock-in 시키는데 드는 비용 보다 많은 것으로 알려져 있기 때문이다. 특히, 수 많은 카드사가 존재하는 국내 카드 산업의 휴면 카드를 관리하고자 정부에서 휴면 카드 자동 해지 제도를 도입하고 있으며, 카드 산업에서 휴면 고객을 관리하는 것이 무엇보다 중요한 과제로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 카드 산업에서 휴면 고객을 예측하기 위해 Recurrent Neural Network (RNN)방법론을 사용하였으며, RNN방법론 중에서 긴 시간을 효율적으로 학습할 수 있는 Long-Short Term Memory (LSTM)을 활용하였다. 또한, 통합기술수용이론 (UTAUT)을 입각하여 카드 산업에서 휴면 고객을 예측하는데 필요한 변수를 재정의하였다. 그 결과 안정된 모형의 정확도와 F-1 score를 얻을 수 있었으며, Hit-Ratio를 통하여 모형의 안정된 결과를 입증하였다. 기존 연구에서 지적된 통합기술수용이론 (UTAUT)에서 발생 될 수 있는 인구통계학적 정보의 조절 효과도 발생 되지 않은 것을 보였으며, 이로 인해 통합기술수용이론(UTAUT)를 이용한 변수 선정 모형에서 LSTM을 이용한 휴면 고객 예측 모형은 편향되지 않고 안정된 결과를 가져다 줄 수 있다는 것을 입증하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.133-140
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• 2016

본 연구에서는 영단어 학습 콘텐츠 개발 필요에 따른 새로운 스마트 영단어 암기방법을 설계 제안한다. 이 방법은 스마트 폰에서 효과적으로 영단어 학습을 지원하는 콘텐츠로 개발 가능하다. 본 연구의 핵심 아이디어는 첫째, 30개의 단어를 하루에 3분씩 10회(학습 1회 및 복습 9회)로 나누어 학습한다. 둘째, 망각주기를 고려하여 최초학습 1일 후, 10일 후, 30일 후 등의 3회 반추 복습을 제안한다. 본 콘텐츠의 개발과정은 크게 앱ID 생성부, 앱 접속부, 알람 설정부, 단어학습 처리부, 학습결과 모니터링부 등 5개의 단계로 이루어져 있다. 제안된 방법은 에빙하우스 주기적 반복 학습전략으로 최적화되어 있어 사용자의 영단어 학습 만족도를 높일 수 있다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제2권4호
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• pp.143-150
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• 2013

2007년 개정 교육과정에서 컴퓨터 교육은 컴퓨터 과학의 원리와 개념을 배울 수 있는 내용을 강화하였다. 따라서 정보 교과서는 빠르게 발전하고 있는 컴퓨터 과학의 최신 흐름을 정확하고 일관되게 반영할 필요가 있다. 하지만 현재 중학교 정보 교과서에 제시된 중앙 처리 장치의 구성 요소에 대한 내용은 교과서마다 차이를 보여 정확성과 일관성이 결여되어 있다. 본 연구는 컴퓨터 구조 및 동작의 역사적, 기술적 접근을 통해 교과서 내용의 오류를 파악하고 개선 방안을 제시하였다. 연구 결과, 현재 컴퓨터 시스템의 중앙처리장치는 데이터패스와 제어 장치로 구성되었다고 기술하는 것이 바람직하다. 데이터패스는 명령어의 수행에 따라 데이터의 연산 또는 데이터를 일시적으로 저장하는 기능을 수행하며 메모리, 레지스터, 연산 장치, 가산기 등으로 구성된다. 제어 장치는 명령어의 수행에 따라 데이터패스, 주기억 장치, 입출력 장치 등의 동작유형을 결정한다. 하지만 어려운 전문 용어의 사용이 인지 발달 수준이 낮은 학습자의 학습을 저해할 수 있기 때문에 본 연구에서는 데이터패스와 제어 장치 대신 '연산부'와 '제어부'라는 표현을 사용할 것을 제안한다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제52권7호
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• pp.1429-1435
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• 2020

Applying an accurate parametric prediction model to identify abnormal or false pressurizer water levels (PWLs) is critical to the safe operation of marine pressurized water reactors (PWRs). Recently, deep-learning-based models have proved to be a powerful feature extractor to perform high-accuracy prediction. However, the effectiveness of models still suffers from two issues in PWL prediction: the correlations shifting over time between PWL and other feature parameters, and the example imbalance between fluctuation examples (minority) and stable examples (majority). To address these problems, we propose a cost-sensitive mechanism to facilitate the model to learn the feature representation of later examples and fluctuation examples. By weighting the standard mean square error loss with a cost-sensitive factor, we develop a Cost-Sensitive Long Short-Term Memory (CSLSTM) model to predict the PWL of PWRs. The overall performance of the CSLSTM is assessed by a variety of evaluation metrics with the experimental data collected from a marine PWR simulator. The comparisons with the Long Short-Term Memory (LSTM) model and the Support Vector Regression (SVR) model demonstrate the effectiveness of the CSLSTM.

• 융합정보논문지
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• 제7권6호
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• pp.181-186
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• 2017

최근 아이들의 창의력 학습 및 놀이에 로봇이 활발하게 이용되고 있지만 대부분 로봇이 정형화된 형태를 가지고 있으며 프로그램의 의존도가 높아 창의력 학습 및 놀이에 어려움이 있다. 우리는 이러한 단점을 보완하기 위해 정형화 되지 않은 모듈 형태의 로봇구조를 가지고 있으면서 결합을 쉽고 안정적으로 할 수 있도록 하였고 하나의 버튼을 이용하여 사용자가 원하는 동작을 기억시키고 기억된 동작을 똑같이 재생하는 로봇을 제작 하였다. 또한 모듈 사이를 무선으로 연결하고 정보를 공유하여 다수의 모듈이 결합 되었을 경우 어느 모듈에서나 버튼을 한번 누르면 결합된 모든 모듈의 동작을 쉽게 조정할 수 있도록 하였다. 실제 동작을 검증하기 위해 두 개, 3개 및 5개의 모듈을 결합하여 자벌레 동작과 보행 로봇을 구현하여 제안된 구조와 알고리즘의 유용성을 보였다. 향 후 무선연결 방법을 보완하여 인터넷상에서 통제할 수 있는 지능화된 모듈라 로봇의 연구가 필요하다.