• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• 제4권2호
• /
• pp.12-16
• /
• 2012

This paper presents a learning framework that fits the digital age - an e-Friendly PLE. The learning framework is based on the theory of connectivism which asserts that knowledge and the learning of knowledge is distributive and is not located in any given place but rather consists of the network of connections formed from experiences and interactions with a knowing community, thus, the newly empowered learner is thinking and interacting in new ways. The framework's approach to learning is based on conversation and interaction, on sharing, creation and participation, on learning not as a separate activity, but rather as embedded in meaningful activities such as games or workflows. It sees learning as an active, personal inquiry, interpretation, and construction of meaning from prior knowledge and experience with one's actual environment.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제21권6호
• /
• pp.169-180
• /
• 2021

Since machine learning was invented, there have been many different machine learning-based algorithms, from shallow learning to deep learning models, that provide solutions to the classification tasks. But then it poses a problem in choosing a suitable classification algorithm that can improve the classification/detection efficiency for a certain network context. With that comes whether an algorithm provides good performance, why it works in some problems and not in others. In this paper, we present a data-centric analysis to provide a way for selecting a suitable classification algorithm. This data-centric approach is a new viewpoint in exploring relationships between classification performance and facts and figures of data sets.

• Advances in nano research
• /
• 제15권6호
• /
• pp.513-520
• /
• 2023

The exponential proliferation of cutting-edge computing technologies has spurred organizations to outsource their data and computational needs. In the realm of cloud-based computing environments, ensuring robust security, encompassing principles such as confidentiality, availability, and integrity, stands as an overarching imperative. Elevating security measures beyond conventional strategies hinges on a profound comprehension of malware's multifaceted behavioral landscape. This paper presents an innovative paradigm aimed at empowering cloud service providers to adeptly model user behaviors. Our approach harnesses the power of a Particle Swarm Optimization-based Probabilistic Neural Network (PSO-PNN) for detection and recognition processes. Within the initial recognition module, user behaviors are translated into a comprehensible format, and the identification of malicious nano-structures behaviors is orchestrated through a multi-layer neural network. Leveraging the UNSW-NB15 dataset, we meticulously validate our approach, effectively characterizing diverse manifestations of malicious nano-structures behaviors exhibited by users. The experimental results unequivocally underscore the promise of our method in fortifying security monitoring and the discernment of malicious nano-structures behaviors.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제24권5호
• /
• pp.205-211
• /
• 2024

The increasing number of botnet attacks incorporating new evasion techniques making it infeasible to completely secure complex computer network system. The botnet infections are likely to be happen, the timely detection and response to these infections helps to stop attackers before any damage is done. The current practice in traditional IP networks require manual intervention to response to any detected malicious infection. This manual response process is more probable to delay and increase the risk of damage. To automate this manual process, this paper proposes to automatically select relevant countermeasures for detected botnet infection. The propose approach uses the concept of flow trace to detect botnet behavior patterns from current and historical network activity. The approach uses the multiclass machine learning based approach to detect and classify the botnet activity into IRC, HTTP, and P2P botnet. This classification helps to calculate the risk score of the detected botnet infection. The relevant countermeasures selected from available pool based on risk score of detected infection.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
• /
• pp.76-78
• /
• 2014

나이브 베이스 학습은 유명하면서도, 빠르면서도 효과적인 지도 학습 방법으로, 다소 잡음을 가진 라벨이 있는 데이터집합을 다루는 데 좋은 성능을 보인다. 그러나, 나이브 베이스의 조건적 독립성 가정은 실세계 데이터를 다루는 데 필요한 특성에 다소 제약사항을 가지게 한다. 지금까지 연구자들이 이 조건적 독립성 가정을 완화시키는 방법들을 제안해 왔다. 이러한 방법들은 어트리뷰트 가중치, 커널 밀도 측정 등이 있다. 본 논문에서, 우리는 커널 밀도 측정과 어트리뷰트 가증치를 이용하여 나이브 베이스의 학습 효과를 개선하기 위한 NB Based on Attribute Weighting in Kernel Density Estimation (NBAWKDE) 이라는 새로운 접근 방법을 제안한다.

• 공학교육연구
• /
• 제11권3호
• /
• pp.12-23
• /
• 2008

본 연구의 목적은 해외 공학교육 사례 분석을 통해 공학교육의 교수학습 전략을 탐색하는 것이다. 이를 위해 해외 공과 대학 중 5개 국가 10개 공과대학 사례를 조사하였다. 사례 분석 준거로는 공학교육모델, 교수학습 방법, 평가 방법 및 전략, 테크놀로지 지원전략이었다. 사례 분석 결과 도출된 교수학습 전략은 다음과 같다. 첫째, 교수학습의 개혁, 작업실과 실험실, 평가 개혁 등 교육 전반에 대한 시스템적 접근이 이루어져야하며, 이를 위한 공학교육의 교수학습 모델이 필요하다. 둘째, 구체적인 수업 전략으로는 문제중심학습, 탐구학습, 프로젝트중심학습, 스튜디오기반학습, 블렌디드 러닝 등과 같이 귀납적 접근 학습전략을 사용하여 학습자의 자기주도적인 학습과 적극적인 학습참여, 협력학습 등을 지원하여야 한다. 셋째, 교수학습의 결과를 평가함에 있어서도 학습의 과정을 성찰하고 지속적인 학습을 촉진하기 위한 평가가 이루어져야 하며 이에 맞는 평가 시스템 구축이 필요하다. 넷째, 테크놀로지 지원 환경을 활용한 공학교육이 필요하며, 구축된 공학 교육시스템은 타 대학과의 연계를 통해 연구와 교육의 효율을 배가시킬 수 있는 교육공학적 접근이 필요하다. 본 연구는 공학 교육의 교수학습 모형 및 전략 개발에 기초 자료가 될 것이다.

• 한국환경교육학회지:환경교육
• /
• 제21권4호
• /
• pp.94-110
• /
• 2008

Recently environmental problem becomes such a big issue all over the world that the necessity and importance of the environmental education in school has been simultaneously emphasized. While diverse methods for the environmental education have been researched, this paper, especially focused on a teaching-learning model called GBS (Goal-based scenario), aims to provide a new learner-centered approach for the environmental education. For this purpose, this paper first briefly presents two theoretical backgrounds of GBS (i.e., constructivism and Schank's dynamic memory theory), which is followed by specific and concrete strategies and methods of how to apply GBS in class for the teacher. GBS(Goal-Based Scenario) is a learner-centered model in which learners are presented with a reality-based scenario (or task or problem) and go through several stages of 'missions' to get to a final solution of the given scenario. GBS, while completely resonant with other constructivist learning models in terms of learner-centered approaches, is distinctive from others, when it supplies more specific, structured guides of learning, called 'missions', to the students throughout the whole learning process. In a words, GBS ought to be recognized as an unique learner-centered model compromising the contradictory concepts of 'learner control' and 'structure and specifics' in learning environments still without any damage of constructivist learning principles.

• 한국학교수학회논문집
• /
• 제19권4호
• /
• pp.417-439
• /
• 2016

이 연구에서는 중학교 1학년 수학교실에 도입한 배움공동체 교수 학습 방법의 효과를 수학성취도와 수학에 대한 태도의 두 측면에서 조사하고자 하였다. 이를 위하여 서로 다른 중학교 1학년 각각 1개 학급을 선정한 후에 한 학기 동안 각각 배움공동체 교수 학습 방법과 교과서 기반 설명식 교수 학습 방법을 적용하였다. 연구 결과, 중학교 1학년 학생의 수학 성취도는 두 교수 학습 방법 사이에 유의미한 차이가 없는 것으로 나타났다. 반면에, 수학에 대한 태도는 배움공동체 교수 학습 방법으로 학습한 학생이 교과서 기반 설명식 교수 학습 방법으로 학습한 학생보다 유의미하게 더 긍정적인 것으로 나타났다. 특히, 수학에 대한 태도의 7가지 하위 영역 중에서 수학에 대한 호기심, 과제집착력과 의지, 창의적 사고, 수학 수업 참여 등의 4개 영역에서 유의미한 차이가 있었다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제11권3호
• /
• pp.67-75
• /
• 2020

난이도는 학습자가 컨텐츠를 선택하는 중요한 기준 중 하나이다. 하지만, 대부분의 난이도 기준은 컨텐츠 제공자가 획일적으로 결정한다. 이러한 방식으로는 학습자의 다양한 수준과 환경을 고려한 맞춤형 교육을 지원할 수 없다. 본 연구는 이 문제를 해결하기 위하여 학습자와 컨텐츠의 지식을 정형화하고 일반화한 후, 이를 실험하기 위한 객체 모델과 맞춤형 난이도 척도를 설계하였다. 또한, 이를 검증하기 위한 목적으로 구현한 도구를 이용하여 100개의 음악 교육 컨텐츠와 20명의 학습자를 기반으로 시뮬레이션을 진행했다. 실험 결과는 제안한 방법이 학습 상태와 컨텐츠에서 정의한 지식의 유사도를 이용하여 맞춤형 난이도를 계산할 수 있음을 보여 주었다. 제안한 접근법은 학습 상태와 컨텐츠에 쉽게 접근할 수 있는 온라인 학습 시스템에 효과적으로 적용할 수 있다.

• 한국간호교육학회지
• /
• 제14권1호
• /
• pp.63-72
• /
• 2008

Purpose: This study focused on two aspects: 1) how to design and implement a mobile learning course which is facilitated by a PDA with a web-based class homepage as a tool for mobile learning; 2) how to increase and enhance interactive activities among and between the students and the faculty members by utilizing a PDA as a tool for communication as well as collaboration. Method: To analyze the results of the m-Learning course, data was collected from interviews with the involved two faculty members and a survey from 27 students. Result: The results showed a positive outcome of the m-Learning approach in terms of a more collaborative learning environment in a clinical course where the students practice their clinical activities out of the classroom, far from their faculty members. On the other hand, the problems of the m-Learning approach were that more thorough preparation was needed for the new tools from both the students and the faculty members in preparation in social, cultural, and mental aspects, not withstanding the assumed technical limits of a PDA. Conclusion: m-Learning must be more actively implemented in classes, even though several problems were noticed in terms of both technical aspects of the tools, and social and cultural aspects from the users.