• 융합보안논문지
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• 제23권5호
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• pp.117-123
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• 2023

최근 생성형 Artificial Intelligence(이하 AI)와 인공지능에 대한 수요가 높아짐에 따라, 오남용에 대한 심각성이 대두되고 있다. 그러나, 이상행위 탐지를 극대화한 지능형 CCTV는 군과 경찰에서 범죄 예방에 큰 도움이 되고 있다. AI는 인간이 가르쳐준 대로 학습을 수행한 후, 자가 학습을 진행한다. AI는 학습된 결과에 따라 판단을 하기 때문에, 학습 시 특징을 명확하게 이해해야만 한다. 그러나, 인간이 판단하기에도 모호한 이상한 행위와 비정상 행위의 시각적 판단이 어려운 경우가 많다. 이것을 인공지능의 눈으로 학습하기란 매우 어렵고, 학습을 한 결과는 오탐, 미탐 그리고 과탐이 매우 많아진다. 이에 대해 본 논문에서는 AI의 이상한 행위와 비정상 행위의 학습을 명확하게 하기 위한 기준과 방법을 제시하고, 지능형 CCTV의 오탐, 미탐 그리고 과탐에 대한 판단 능력을 최대화 하기 위한 학습 방안을 제시하였다. 본 논문을 통해, 현재 활용 중인 지능형 CCTV의 인공지능 엔진 성능을 극대화가 가능하고, 오탐율과 미탐율의 최소화가 가능할 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권1호
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• pp.83-90
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• 2004

요즘 사람들이 많이 즐기는 전략 게임들은 장르가 가지는 특성을 이행하지 못하고 있다. 사용자 객체의 행위에 적절히 대응하는 컴퓨터 객체의 행위를 추론해내지 못함은 물론이고 다양하게 구사되는 사용자의 전략에 대책을 마련할 수 있는 학습 능력을 갖추고 있지 못하기 때문에 사용자들은 별다른 전략 없이 컴퓨터를 상대로 쉽게 게임을 승리할 수 있다. 이에 본 논문에서는 컴퓨터 객체에 추론 능력과 학습 능력을 적용하기 위해서 비단조 추론방식과 귀납적 기계 학습을 적용한 전략게임 인공지능 엔진을 연구한다. 본 논문에서는 다음 3가지 부분에 중점을 두고 엔진을 연구하였다. 첫째 사용자가 제어하는 객체들의 행위를 포괄적으로 모니터하여 사용자의 객체 행위로 추상화하는 사용자 행위 모니터, 둘째 추상화된 사용자의 객체 행위에 대응하는 컴퓨터 객체들의 행위와 사용자의 전략을 학습하는 학습 엔진, 셋째 추상화되어 있는 컴퓨터 객체의 행위를 게임에 반영하는 행위 표현기를 중심으로 연구하고 있다. 특히 본 논문에서는 보다 정확하게 사용자 객체의 전략 행위를 학습하고, 사용자의 객체에 대응하는 컴퓨터 객체 행위를 만들어내기 위해서 비단조 추론과 기계 학습 기법중 하나인 귀납적 학습 방식을 적용하는 2단계의 구조를 연구하고 있다. 즉, 귀납적 학습 방법을 통해서 컴퓨터 객체가 학습한 정보를 바탕으로 비단조 추론을 이용하여 컴퓨터 객체의 행위와 전략을 결정한다. 이에 본 논문에서는 비단조 추론과 귀납적 기계 학습을 적용하여 기존 컴퓨터 객체의 행위와의 차별성을 밝혀내고, 컴퓨터 객체가 향상된 전략을 구사할 수 있게 하는 것이 주된 목표다.

• 직업교육연구
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• 제36권4호
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• pp.1-20
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• 2017

이 연구는 대학생의 진로준비행동에 미치는 인지적, 심리적 선행요인을 확인하고 변인 간의 구조적 관계를 밝히고자 하였다. 먼저, 대학생의 성찰학습이 진로준비행동에 미치는 영향을 확인 한 후 성찰학습과 진로준비행동 사이에서 그릿의 매개효과를 검증하였다. 연구목적을 달성하기 위해 국내 4년제 대학에 재학 중인 대학생 중 진로와 취업준비에 비교적 관심이 많고 실제적으로 많은 노력을 기울이고 있는 3, 4학년 307명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 분석결과, 성찰학습(성찰, 비판적 성찰)은 그릿(흥미일관성, 노력지속성)과 진로준비행동(정보수집활동, 도구구비활동, 목표달성활동)의 모든 변인에서 유의한 정적 관계를 가지며, 무성찰학습(습관적 행동, 이해)은 주요 변인 모두에서 유의하지 않는 관계를 갖는다는 것을 검증하였다. 추가적으로 성찰학습은 진로준비행동에 직접적인 정적 영향을 미치고, 그릿은 성찰학습과 진로준비행동의 관계에서 매개효과가 있음을 확인하였다. 이러한 연구 결과를 통해 대학생의 진로준비행동 향상을 위하여 보다 원천적인 변인을 추가적으로 규명하고 확장하였으며, 대학 교육 현장에서 적용할 수 있는 진로 및 취업준비 교육프로그램 개발의 기초자료를 제공 했다는 것에 의의가 있다. 또한, 대학생 스스로가 주변 환경과 상황을 비판적으로 성찰할 수 있는 능력을 향상시키고 이를 지속적으로 노력하고 관심 과제에 대한 흥미를 유지하는 것이 중요함을 확인하였으며, 이를 위해 고등교육기관은 학생의 진로결정 및 취업과 관련한 보다 근본적이고 확장적인 실천 방법과 교육환경 제공이 중요함을 제언하였다.

• 영재교육연구
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• 제21권4호
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• pp.829-845
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• 2011

본 연구는 초등 수학영재의 수학적 수행능력에 대한 교사 및 부모 평정의 예측력을 조사하였다. 수학적 수행능력을 조사하기 위해, A 광역시 소재 영재교육원에 재원 중인 초등 수학영재(n=787)를 대상으로 수학적 수행능력 검사를 실시하고, 영재교사 및 부모에게 영재아 행동 평정 척도(SRBCSS-R, Renzulli et al., 2002, 2009)를 의뢰하였다. 연구 결과, 수학영재의 학년 수준 그리고 영재의 성에 따라 교사의 영재행동 평정에서 차이가 나타났다. 한편 부모의 영재행동 평정은 수학영재의 학년수준에서만 차이가 나타나, 부모는 5학년 수학영재의 '학습특징'과 '동기 특징'을 6학년 수학영재보다 높게 평정하였다. 영재교사와 부모에 의한 수학영재의 영재행동 평정을 비교하였을 때, 영재교사가 부모보다 '수학적 특징'을 제외하고 '학습특징'과 '동기 특징'을 유의하게 높게 평정하였다. 마지막으로 수학영재의 수학적 수행능력에 대한 영재교사와 부모에 의한 영재행동 평정의 예측력을 조사하였을 때, 영재교사에 의한 '학습 특징' 그리고 '수학적 특징'에 대한 평정만 통계적으로 유의한 예측력이 나타났다. 이에 본 연구는 영재교육 대상자 선발과 관련하여 교사 및 부모에 의한 관찰 및 추천의 현장 활용 방안을 제안하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.651-660
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• 2015

본 연구는 교수 학습 기준이 타 과목과 상이한 영어교과목에서 교육목표에 부합한 인포그래픽의 활용방법을 고찰하기 위해 진행되었다. 연구목표는 영어교과서에서 활용도가 높은 '학습을 통해 완성해 가는 인포그래픽', 즉, "사용자 행위 반영형 인포그래픽(User behaviors involved infographic)"의 활용 유형과 특성을 분석하는 것이다. 교수 학습 기준에 따른 분석을 바탕으로, 영어교과서에 사용된 인포그래픽을 '총체적개념중심', '의미중심', '의미작용중심' 인포그래픽 3가지 유형으로 제안하였으며, 다이어그램의 구성 수준에 따라 주요 시각화 속성을 '개요', '구조', '관계', '순서', '상태변화', '메세지'로 도출하였다. 연구를 통한 주요 발견점은 다음과 같다. 첫째, 2개 이상의 시각화 속성을 바탕으로 표현되어야 하는 "의미작용중심 인포그래픽"의 다양한 시각적 표현방법에 대한 연구가 필요함을 발견하였다. 둘째, 영어교과서에서 활용되고 있는 인포그래픽이 정보디자인 분야에서의 활용 목적과 상충되어, 이에 따른 교육 효과에 대한 검증이 필요함을 발견하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.619-624
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• 2014

This paper introduces a robot-based learning system which is designed to teach multiplication to children. In addition to a small humanoid and a smart device delivering educational content, we employ a type of mixed-initiative operation which provides enhanced multi-modal cognition to the r-learning system through human intervention. To investigate major factors that influence people's intention to use the r-learning system and to see how the multi-modality affects the connections, we performed a user study based on TAM (Technology Acceptance Model). The results support the fact that the quality of the system and the natural interaction are key factors for the r-learning system to be used, and they also reveal very interesting implications related to the human behaviors.

• Educational Technology International
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• 제15권2호
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• pp.71-88
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• 2014

A variety of studies to predict students' performance have been conducted since educational data such as web-log files traced from Learning Management System (LMS) are increasingly used to analyze students' learning behaviors. However, it is still challenging to predict students' learning achievement in blended learning environment where online and offline learning are combined. In higher education, diverse cases of blended learning can be formed from simple use of LMS for administrative purposes to full usages of functions in LMS for online distance learning class. As a result, a generalized model to predict students' academic success does not fulfill diverse cases of blended learning. This study compares two blended learning classes with each prediction model. The first blended class which involves online discussion-based learning revealed a linear regression model, which explained 70% of the variance in total score through six variables including total log-in time, log-in frequencies, log-in regularities, visits on boards, visits on repositories, and the number of postings. However, the second case, a lecture-based class providing regular basis online lecture notes in Moodle show weaker results from the same linear regression model mainly due to non-linearity of variables. To investigate the non-linear relations between online activities and total score, RF (Random Forest) was utilized. The results indicate that there are different set of important variables for the two distinctive types of blended learning cases. Results suggest that the prediction models and data-mining technique should be based on the considerations of diverse pedagogical characteristics of blended learning classes.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권6호
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• pp.145-156
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• 2022

Children are the foundation and future of this society and understanding their impressions and behaviors is very important and the child's behavioral problems are a burden on the family and society as well as have a bad impact on the development of the child, and the early diagnosis of these problems helps to solve or mitigate them, and in this research project we aim to understand and know the behaviors of children, through artificial intelligence algorithms that helped solve many complex problems in an automated system, By using this technique to read and analyze the behaviors and feelings of the child by reading the features of the child's face, the movement of the child's body, the method of the child's session and nervous emotions, and by analyzing these factors we can predict the feelings and behaviors of children from grief, tension, happiness and anger as well as determine whether this child has the autism spectrum or not. The scarcity of studies and the privacy of data and its scarcity on these behaviors and feelings limited researchers in the process of analysis and training to the model presented in a set of images, videos and audio recordings that can be connected, this model results in understanding the feelings of children and their behaviors and helps doctors and specialists to understand and know these behaviors and feelings.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제12권3호
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• pp.148-158
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• 2024

We investigate Autism Spectrum Disorder (ASD), which is typified by deficits in social interaction, repetitive behaviors, limited vocabulary, and cognitive delays. Traditional diagnostic methodologies, reliant on expert evaluations, frequently result in deferred detection and intervention, particularly in South Korea, where there is a dearth of qualified professionals and limited public awareness. In this study, we employ advanced deep learning algorithms to enhance early ASD screening through automated video analysis. Utilizing architectures such as Convolutional Long Short-Term Memory (ConvLSTM), Long-term Recurrent Convolutional Network (LRCN), and Convolutional Neural Networks with Gated Recurrent Units (CNN+GRU), we analyze video data from platforms like YouTube and TikTok to identify stereotypic behaviors (arm flapping, head banging, spinning). Our results indicate that the LRCN model exhibited superior performance with 79.61% accuracy on the augmented platform video dataset and 79.37% on the original SSBD dataset. The ConvLSTM and CNN+GRU models also achieved higher accuracy than the original SSBD dataset. Through this research, we underscore AI's potential in early ASD detection by automating the identification of stereotypic behaviors, thereby enabling timely intervention. We also emphasize the significance of utilizing expanded datasets from social media platform videos in augmenting model accuracy and robustness, thus paving the way for more accessible diagnostic methods.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제34권4호
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• pp.447-457
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• 2015

This study has attempted to find the teaching methods for the elementary students with low science achievement by examining the differences of science learning motivation, academic stress and stress coping styles and the characteristics shown in the relationship between them. To achieve this, the differences of science learning motivation, academic stress and stress coping styles of the elementary students with low science achievement and their relationship was set up as a study problem. A science learning motivation using a science learning motivation questionnaire reconfigured with PALS along with underachievers diagnosis were measured targeting 660 elementary students located in Seoul. Using an academic stress questionnaire and stress coping style questionnaire, an academic stress and stress coping styles were measured. The results of analyzing the collected data are as follows. First, a science learning motivation of elementary students with low science achievement was lower than the general students but the academic stress was shown higher. Especially, the self-efficacy of science learning motivation was significantly lower and the school stress was highest. For stress coping styles, a tendency of passive and avoidment coping styles were shown higher than the general students. Second, among the science learning motivation of elementary students with low science achievement, the self-efficacy motivation and school stress have shown a negative correlation but had a positive correlation with the goal-oriented motivation centered on ability. In the correlation between the science learning motivation of elementary students with low science achievement and the stress coping styles, the pursuit of social support coping styles have shown a significant positive correlation with the science learning motivation and its subcategories. As a result of conducting a regression analysis on the influence of academic stress and stress copying styles on the science learning motivation of elementary students with low science achievement, among the academic stresses, the school stress was shown to have the biggest influence. Among the stress coping styles, the pursuit of social support coping styles had the biggest influence on the science learning motivation followed by active coping behaviors, passive and avoidment coping behaviors. Low science learning motivation as underachievement factors of elementary students with low science achievement was identified as having a relationship with high school stress and undesirable stress copying styles. Therefore, guidance and a program are required for the elementary student with low science achievement to have desirable stress coping methods on the stressful situations. In addition, for the improvement of science learning motivation, a learning environment is needed for the elementary students with low science achievement with seeking of relevant educational methods.