• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권11호
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• pp.73-80
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• 2021

Nowadays microblogs have become the most popular platforms to obtain and spread information. Twitter is one of the most used platforms to share everyday life event. However, rumors and misinformation on Arabic social media platforms has become pervasive which can create inestimable harm to society. Therefore, it is imperative to tackle and study this issue to distinguish the verified information from the unverified ones. There is an increasing interest in rumor detection on microblogs recently, however, it is mostly applied on English language while the work on Arabic language is still ongoing research topic and need more efforts. In this paper, we propose a combined Convolutional Neural Network (CNN) and Long Short-Term Memory (LSTM) to detect rumors on Twitter dataset. Various experiments were conducted to choose the best hyper-parameters tuning to achieve the best results. Moreover, different neural network models are used to evaluate performance and compare results. Experiments show that the CNN-LSTM model achieved the best accuracy 0.95 and an F1-score of 0.94 which outperform the state-of-the-art methods.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.644-647
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• 2020

최근 교육분야에서는 IT 기술을 활용하여 교육을 혁신하는 것을 의미하는 에듀테크에 대한 관심이 높아지고 있다. 단순한 지식의 전달이 아닌 사용자의 수준에 맞춰진 학습을 하고 자신의 학습 내용을 스스로 모니터링할 수 있는 새로운 교육시스템이 필요하다. 이에 본 논문에서는 빅데이터를 활용한 영어학습 애플리케이션를 제안한다. 제안하는 애플리케이션은 영어뉴스 기사에서 추출한 빅데이터를 활용하여 사용자 수준에 맞춘 유용한 문장을 분석해 자동으로 문제를 생성하고 사용자의 음성데이터를 강세 분석 알고리즘으로 원어민 발음과 비교분석 하여 발음 및 강세를 교정할 수 있도록 설계 및 구현하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.280-283
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• 2019

공손함은 인간 언어의 가장 흥미로운 특징 중 하나이며, 자연어처리 시스템이 인간과 자연스럽게 대화하기 위해 필수적으로 모델링해야 할 요소이다. 본 연구에서는 인간의 발화가 주어졌을 때, 이의 공손함을 판단할 수 있는 시스템을 구현한다. 이를 위해 딥러닝 방법인 양방향 LSTM 모델과, 최근 자연어처리 분야에서 각광받고 있는 BERT 모델에 대해 성능 비교를 수행하였다. 이 두 기술은 모두 문맥 정보를 반영할 수 있는 모델로서, 같은 단어라도 문맥 정보에 따라 의미가 달라질 수 있는 공손함의 미묘한 차이를 반영할 수 있다. 실험 결과, 여러 설정에 거쳐 BERT 모델이 양방향 LSTM 모델보다 더 우수함을 확인하였다. 또한, 발화가 구어체보다 문어체에 가까울 수록 딥러닝 모델의 성능이 더 좋은 것으로 나타났다. 제안된 두 가지 방법의 성능을 인간의 판단 능력과 비교해본 결과, 위키피디아 도메인에서 BERT 모델이 91.71%의 성능을 보여 인간의 정확도인 86.72%를 상회함을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.317-318
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• 2023

본 논문에서는 CNN(Convolutional Neural Network)을 활용하여 자율주행 자동차가 각 국가별 교통 규칙 및 도로 표시를 이해하고 정확한 주행을 할 수 있도록, Deep Neural Network 시스템을 설계하고 구현하는 방법을 제안한다. 연구 방법으로는 한국도로교통공단(koroad)에서 제공하는 교통안전표지 일람표 이미지를 학습하여, 차량이 자율주행을 하기 위해 요구되는 표지판을 인식할 수 있도록 하였다. 본 논문에서 설계한 학습 시스템으로 도로교통표지판의 인식에 성공했으며, 이를 통해 자율주행차량이 표지판을 인식할 수 있으며, 시각장애인 및 고령운전자를 위한 지원 역시 가능하다고 사료된다.

• 무역학회지
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• 제45권3호
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• pp.55-69
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• 2020

This study examines the research trends and knowledge structure of international trade studies using topic modeling method, which is one of the main methodologies of text mining. We collected and analyzed English abstracts of 1,868 papers of three Korean major journals in the area of international trade from 2003 to 2019. We used the Latent Dirichlet Allocation(LDA), an unsupervised machine learning algorithm to extract the latent topics from the large quantity of research abstracts. 20 topics are identified without any prior human judgement. The topics reveal topographical maps of research in international trade and are representative and meaningful in the sense that most of them correspond to previously established sub-topics in trade studies. Then we conducted a regression analysis on the document-topic distributions generated by LDA to identify hot and cold topics. We discovered 2 hot topics(internationalization capacity and performance of export companies, economic effect of trade) and 2 cold topics(exchange rate and current account, trade finance). Trade studies are characterized as a interdisciplinary study of three agendas(i.e. international economy, International Business, trade practice), and 20 topics identified can be grouped into these 3 agendas. From the estimated results of the study, we find that the Korean government's active pursuit of FTA and consequent necessity of capacity building in Korean export firms lie behind the popularity of topic selection by the Korean researchers in the area of int'l trade.

• 한국과학교육학회지
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• 제28권7호
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• pp.697-712
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• 2008

The purpose of this study was to seek strengths and weaknesses from analyzing Korea and U.S. science textbooks in terms of general structural features, contents, cognitive levels of questions and the purpose of questions used in science textbooks. This provided insight into improvement of textbooks that can effectively assist teaching and learning. To investigate organization of unit in textbooks in-depth, the evolution unit was selected and scrutinized as one example. The results showed that the number of pages, activities, vocabulary words, and vocabulary lists are considerably different between Korean and the U.S. Commonly, U.S. textbooks were more laden with information and lacking in coherence than those of the Korean textbooks. The findings on the cognitive levels of questions showed that the majority of questions in both nations are concerned with knowledge. However, the difference between the two nations is great in the ratios of analysis, synthesis, and evaluation questions. Questions are concentrated in review section (45% of Korean and 60.6% of U.S.) in textbooks. It suggested that well-planned questions in a review section can provide the basic guidance for strength in a science classroom.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.93-99
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• 2020

디지털 기술의 발전과 함께 놀이와 참여 상호작용을 통해 스스로 문제해결 능력을 높여가는 방식의 학습 수요가 늘어나면서 다양한 에듀테인먼트 게임 콘텐츠들이 개발되고 있다. 최근까지 개발된 에듀테인먼트 게임 콘텐츠들은 유·아동을 위한 한글, 영어 수학 등의 지식전달이나 지능개발을 위한 콘텐츠들이 다수를 차지해 왔다. 최근에는 과학, 기술, 공학, 수학, 예술을 포함하여 교과간의 융합적 교육방식을 통해 종합적인 사고능력과 과학적 탐구정신을 갖춘 융합형 과학 기술 인재를 키워 내는 STEAM 교육의 필요성 및 효과에 대한 다양한 연구가 수행되고 있고, STEAM 교육에 적합한 교구 개발에 대한 필요성이 많이 제기되고 있다. 하지만 다양한 학문의 경계를 넘나들며 스스로 생각하고 문제를 해결할 수 있는 인재를 키우기 위해 창의융합인재 교육 기술을 접목 STEAM 교육 콘텐츠의 개발이 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 종합적인 사고능력과 과학적 탐구정신을 갖춘 융합형 과학 기술 인재를 키워 내는 STEAM 교육을 접목하여 유아 학습 교육용 게임 콘텐츠를 개발한다. 그리고 스마트폰의 자이로스코프 센서를 이용하여 유아들의 흥미를 유발하고 재미있게 체험할 수 있는 유아 학습 교육용 STEAM 게임 콘텐츠를 설계하고 구현하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제34권8호
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• pp.745-754
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• 2014

본 연구의 목적은 한국 중학생들이 과학을 학습하는 과정에서 경험하는 성취정서를 측정하기 위한 질문지를 개발하고 그 타당성을 검증하는 것이다. 본 연구에서 개발한 한국 중학생의 과학영역 성취정서 질문지는 영어판 성취정서 질문지를 바탕으로 중학교 교과 운영 특성 및 과학 학습의 특징을 반영하여 개발되었다. 총 232문항으로 3가지 학업상황에서 9개의 과학 영역 성취정서를 측정하도록 구성되어 있으면 통제-가치 이론에 근거를 두고 있다. 검증 결과, 높은 신뢰도를 보였으며, 성취정서의 4가지 구성요인 체계를 확인하기 위한 확인적 요인분석(CFA) 결과, 질문지의 각 문항이 성취정서의 구성 요인을 대표하는 지표로서 적절히 구성되어 있었으며 구조적으로 타당하였다. 또한 질문지를 통하여 측정되는 성취정서들 사이의 상관관계를 분석한 결과, 같은 상황에서 경험하는 각각의 정서 및 서로 다른 상황에서 경험하는 동일한 정서가 서로 적절히 변별 되었다. 성취정서와 학업상황 사이의 잠재적 관계에 대한 확인적 요인 분석 결과에서도 질문지의 내적 구조와 동일하게 3가지 학업상황 및 9가지 성취정서가 잠재변수로서 작용하고 있음을 확인하였다. 외적 타당도 검증은 통제-가치 평가, 학습 전략, 성취동기, 과학 성적 등을 준거 변인으로 하여 실시하였으며 검증 결과, 충분한 외적 타당도를 가지고 있는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 정량적으로 분석할 수 있는 질문지의 개발을 통해 중학교 과학 교과에서 학생들이 경험하는 성취정서를 이해하는 기본 발판이 마련되었음을 시사한다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제22권3호
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• pp.429-444
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• 2012

본 연구에서는 초등학교 수학 교수 학습에서 중요한 위치를 차지하는 수학 용어에 체계적으로 접근하기 위한 시도의 한 가지로, 2011 등재용어의 조성에 관해 논의한다. 이를 위해 등재용어를 세 관점에서 분류하여, 분류 결과로부터 초등학교 수학 교수 학습을 위한 시사점을 찾는다. 먼저 용어에 대한 일차적 분류로서 학년군별 및 영역별 분류, 조어 및 일상어별 분류, 그리고 한글, 한자어, 영어별 분류를 시도한다. 다음으로는 용어의 연결성에 주목하는 분류로서 핵을 갖는 용어와 그렇지 않은 용어를 구별하고, 이 과정에서 용어집합을 제시한다. 마지막으로 용어를 그 역할과 기능에 따라 대상 용어, 조작 용어, 관계 용어, 측도 용어, 상태 용어, 도표 용어, 기명 용어로 분류한다. 이러한 결과를 바탕으로 수학 교수 학습과 관련하여 다음의 제언을 한다. 첫째, 등재용어의 상당수가 조어이면서 한자어라는 것을 고려해야 한다. 둘째, 용어의 상호연결성을 고려해야 한다. 셋째, 용어의 역할과 기능이 다양하다는 것을 고려해야 한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권7호
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• pp.213-219
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• 2022

Building Ukraine as an independent, sovereign state requires the education of a citizen-patriot, able to live and work in a democracy, ensure the unity of Ukraine, feel constant responsibility for themselves, their people, country, seek to make a real contribution to the reform process. Modern modernization of the education system requires the search for new information and communication technologies that can ensure the formation of a citizen with an active civic position, which involves not only students mastering the rights and responsibilities of citizens, convincing them of the feasibility of democratic transformation of society, patriotic qualities and feelings, but also the identification of motivated civic actions. The pandemic and hostilities have led to significant changes in the field of education around the world, they have caused educational problems in Ukraine. At the beginning of the quarantine in the spring of 2020, all educational institutions in the emergency mode switched to distance learning. Intensive use of information and communication technologies in the life of modern society has led to a rethinking of the content of education and training of future professionals: the main role is played not so much by the information itself as the ability to work with it, critically comprehend and produce new knowledge; the main thing is not the amount of information, but its quality; information is needed for further practical application and transformation into knowledge, and the ability to work with information becomes one of the important competencies of the modern specialist in the new transformation of society: from information to the knowledge society. In this context, one of the main forms of training is distance learning, which is able to respond to the challenges of society. The main methodological positions that are taken into account in the construction of the structure and dynamics of the formation of civic responsibility of the individual during the use of information and communication technologies are highlighted. The structure of civil responsibility as a holistic system of information and communication technologies is outlined, which includes three subsystems that characterize the natural, social and systemic qualities of citizenship, interconnected hierarchically and synergistically.The constituent elements of the structural part of the model of civic culture of the individual are analyzed.