• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.193-196
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• 2019

Digital Game design with educational purposes and User Experience measurement via game analytics has been extensively covered in literature, however non-digital games such as tabletops in education and its corresponding educational impact have limited research. In this paper, we propose a guideline to create non-digital educational games from scratch and evaluate them based on the know-how of developers and the investigation of scholars who have studied the engagement factors related to the digital games and applied their findings to non-digital games. Along with the guideline we provide an actual implementation, a game called HXGN_766, meant to serve as scaffolding of computational thinking and rudimentary Python programing concepts. We believe both, guideline and game, can be a useful reference for those interested on game design, educational content design, game quality control check, and unplugged computer science activities. This is the first in a series of papers where the game design concept, the evaluation methodology and the game itself will be presented with more detail.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권8호
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• pp.297-307
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• 2021

In the vibrant environment, documentation and managing systems are maintained autonomously through education foundations, book materials and libraries at the same time as information are not voluntarily accessible in a centralized location. At the moment Libraries are providing online resources and services for education activities. Moreover, libraries are applying outlets of social media such as Facebook as well as Instagrams to preview their services and procedures. Librarians with the assistance of promising tools and technology like analytics software are capable to accumulate more online information, analyse them for incorporating worth to their services. Thus Libraries can employ big data to construct enhanced decisions concerning collection developments, updating public spaces and tracking the purpose of library book materials. Big data is being produced due to library digitations and this has forced restrictions to academicians, researchers and policy creator's efforts in enhancing the quality and effectiveness. Accordingly, helping the library clients with research articles and book materials that are in line with the users interest is a big challenge and dispute based on Taibah university in Saudi Arabia. The issues of this domain brings the numerous sources of data from various institutions and sources into single place in real time which can be time consuming. The most important aim is to reduce the time that lapses among the authentic book reading and searching the specific study material.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.105-108
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• 2024

랜섬웨어는 Ransom(몸값)과 Software(소프트웨어)의 합성어로, 데이터를 암호화하여 이를 인질로 금전을 요구하는 악성 프로그램이다. 블랙캣(BlackCat)과 같은 랜섬웨어가 스위스 항공 서비스 기업의 시스템을 마비시키는 공격을 시도하였으며, 이와 같은 랜섬웨어로 인한 피해는 지속적으로 발생하고 있다. 랜섬웨어에 의한 피해 감소 및 방지를 위하여, 다양한 랜섬웨어 탐지방안이 등장하였으며, 최근 행위 기반 침입탐지 시스템에 인공지능 기술을 결합하여 랜섬웨어를 탐지하는 방안이 연구되는 실정이다. 인공지능 기술은 딥러닝 및 하드웨어의 발전으로 데이터를 처리할 수 있는 범위가 넓어지면서, 다양한 분야와 접목하여 랜섬웨어 탐지를 위한 시스템에 적용되고 있지만, 국내는 국외만큼 활발하게 연구되지 않고 연구 개발 단계에 머물러 있다. 따라서 본 논문에서는 랜섬웨어에 감염된 파일에서 나타나는 특징 중 하나인 엔트로피를 데이터 분석에 활용함으로써, 랜섬웨어를 탐지하는 시스템을 제안하고 설계하였다.

• 전자통신동향분석
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• 제38권3호
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• pp.57-65
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• 2023

Emergency numbers, such as 112 and 119, are used in many countries to connect people in need with emergency services such as police, fire, and medical assistance. We describe development directions of intelligent response technology for emergency calls. The development of this technology refers to enhancing the efficiency and effectiveness of response systems by using advanced methods such as artificial intelligence, machine learning, and big data analytics. We focus on a system that assists the receptionist of an emergency call. In the future, the recognition rate and decision-making accuracy of intelligent response technologies should be improved considering characteristics of public safety and emergency domain data. Although the current technology remains at the level of assisting a receptionist, a fully autonomous response technology is expected to emerge in the future.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.255-258
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• 2022

최근 환경 오염이 지속되면서 신재생 에너지에 대한 사람들의 관심이 높아지고 있다. 제주 지역은 태양광, 태양열, 바이오, 풍력 발전 등 신재생 에너지 발전이 많이 이루어지고 있지만, 그에 비하여 관련 데이터의 개방과 분석 사례는 부족한 상황이다. 이에 본 연구에서는 전 세계 데이터 사이언티스트(Data Scientists)들이 활동하고 있는 캐글(Kaggle) 플랫폼을 활용하여 태양광 생산량과 관련된 변수를 추출하고, 데이터에 적용할 수 있는 머신러닝(Machine Learning) 기법을 탐구하여 머신 러닝 설계를 위한 제주 지역의 태양광 발전 데이터셋(Dataset) 형태(Form)를 제시하고자 한다. 구체적으로는 캐글 데이터 플랫폼을 활용하여 태양광 에너지 분석을 진행한 후 제주 지역 태양광 데이터 수집에 대한 보완점을 제안할 수 있다. 이러한 시도는 제주 지역의 태양광 산업의 발전을 위한 데이터 분석에 활용이 가능할 것으로 기대할 수 있다. 즉, 현재 개방되어 있는 제주 지역의 태양광 발전 데이터셋 형태를 인공지능(Artificial Intelligent) 분석을 위한 머신러닝에 적합한 형태로 구축이 될 수 있도록 제안할 수 있다. 이를 통하여 제주 지역 태양광 산업의 발전의 효율을 높이는 방안을 마련하는데 기반 연구가 될 것이다.

• 한국가스학회지
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• 제24권5호
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• pp.47-55
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• 2020

위험물 사고는 해당 물질의 누출에 그치지 않고, 초기대응이 부적합한 경우, 화재, 폭발로 이어져 그 피해규모가 확대될 위험이 크다. 하지만 4차 산업혁명과 빅데이터 시대의 대두가 논의되고 있는 시점에서, 새로운 기법들에 바탕한 위험물 사고의 체계적인 분석은 시도되지 못하고, 단편적인 통계 수집에 그치고 있는 것이 아쉬운 실정이다. 본 연구에서는 지난 11년간(2008~2018) 축적된 소방청 위험물 화재사고 데이터를 대상으로 기계학습에 기반한 분석을 진행하였다. Text mining 분석을 통해 분석한 자료를 시각화하여 나타내었고, 아울러 위험물 화재사고 데이터에 존재하는 주요 인자를 이용해 피해규모 예측모델의 개발 가능성을 회귀분석 방법을 적용하여 탐색하였다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제12권3호
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• pp.323-335
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• 2010

선형대수는 대수학, 해석학, 기하학 등 수학의 모든 분야의 문제 해결에 광범위하게 이용될 뿐만 아니라 항공공학, 전자공학, 생물학, 지질학, 기계공학 등 다양한 학문영역에서 문제해결의 수단으로 쓰이는 이용도가 높은 학문이다. 따라서 선형대수는 수학 전공 학생뿐만 아니라 일반 학생에게도 쉽게 다가갈 수 있어야 한다. 그러나 대부분의 학생들은 선형대수 학습에서 많은 어려움을 느낀다. 왜 어려움을 느낄까? 선형대수를 학습하는 많은 학생들은 개념을 아예 인지하지 못하거나 자신들이 가지고 있던 산지식을 통해 오개념을 갖게 되고, 연이어 학습되는 부분에서 학습장애를 일으키고 오류를 범하기 때문이다. 본 연구는 선형방정식계의 학습에서 나타나는 학생들의 어려움과 오류를 분석하고 연구하여 보다 효과적인 선형대수 교수법을 제시하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권1호
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• pp.27-33
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• 2018

본 연구에서는 마케팅 분야 중 스포츠 경기장을 찾는 관람객의 빅 데이터를 분석하여 소비자에게 맞춤형 마케팅 서비스를 제공하는 연구를 진행한다. 이를 위해 본 연구에서는 K-평균 군집화 방법을 사용하여 유사 관람객 그룹을 도출하고자 하며, K-근접 이웃 방법을 사용하여 새로운 방문객의 관심 매장을 예측하고자 한다. 실험 결과를 통해 상기 두 가지 알고리즘을 사용하는 것은 유사 관람객 그룹을 도출하며 신규 관람객 입장 시 신규 관람객의 특성에 맞는 적합한 마케팅 서비스를 제공 할 수 있게 하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권2호
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• pp.377-383
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• 2018

사물인터넷(IoT) 서비스는 스마트 환경이 발전하면서 다양한 데이터를 생산하고 있다. 이 데이터는 사용자의 상황을 판단하는 중요한 데이터로 사용된다. 그렇기 때문에 센서의 이상 상태를 실시간으로 모니터링하고 이상 데이터를 탐지하는 것이 중요하다. 하지만 데이터 구조와 프로토콜이 다양하기 때문에 표준화된 데이터 구조로 변환하는 과정이 필요하다. 그럼으로써 데이터의 품질을 보장하고 정확한 분석을 통해 서비스의 품질까지 좋아지는 효과를 기대할 수 있다. 본 논문은 수집된 센서의 이상탐지를 위해 빅데이터 기반의 이상탐지 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 이상탐지를 위해 데이터 표준화 전처리와 시계열 기반의 이상탐지가 우수한 SVM(Support Vector Machine) 모델을 적용하였다. 실험에서는 전처리와 전처리되지 않은 데이터를 각각 학습시키고 비교하였다. 그 결과, 전처리된 데이터는 이상 장애를 정확히 탐지하고 예측하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.296-301
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• 2019

인공지능은 우리 실생활과 밀접하게 연관되어 다양한 분야에서 혁신을 주도하고 있다. 특히 인공지능을 보유한 이동수단으로서, 자율무인이동체의 연구가 활발하게 이루어지고 곧 실용화를 앞두고 있다. 자율자동차와 무인기 등이 스스로 경로를 설정하고 목적지까지 이동하기 위해서는 정확한 위치정보를 제공하는 항법장비가 필수적이다. 현재 운용되고 있는 이동수단들의 항법은 대부분 GPS에 의존하고 있다. 그러나 GPS는 외부 교란에 취약하다. 지난 2010년부터 북한은 수차례 GPS교란을 감행하여 우리 측에 이동통신, 항공기 운항 등에심각한 장애를 유발했다. 따라서 자율무인이동체의 안전성을 보장하고 교란으로 인한 피해를 방지하기 위해서는 신속한 상황판단과 대응이 요구된다. 본 논문에서는 빅데이터, 머신러닝 기술을 기반으로 John Boyd의 OODA LOOP Cycle(탐지-방향설정-결심-행동)을 적용한 조치방안 도출과 결심을 지원하는 GPS 전파교란 대응체계를 제시하였다.