• Asia pacific journal of information systems
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• 제32권4호
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• pp.945-963
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• 2022

With the widespread use of social media, online social platforms like Twitter have become a place of rapid dissemination of information-both accurate and inaccurate. After the COVID-19 outbreak, the overabundance of fake information and rumours on online social platforms about the COVID-19 pandemic has spread over society as quickly as the virus itself. As a result, fake news poses a significant threat to effective virus response by negatively affecting people's willingness to follow the proper public health guidelines and protocols, which makes it important to identify fake information from online platforms for the public interest. In this research, we introduce an approach to detect fake news using deep learning techniques, which outperform traditional machine learning techniques with a 93.1% accuracy. We then investigate the content differences between real and fake news by applying topic modeling and linguistic analysis. Our results show that topics on Politics and Government services are most common in fake news. In addition, we found that fake news has lower analytic and authenticity scores than real news. With the findings, we discuss important academic and practical implications of the study.

• 한국응급구조학회지
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• 제7권1호
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• pp.109-118
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• 2003

With the rapid development of information and communication technology, a lot of multi-media learning programs are being developed and reported in the field of Emergency medicine both home and abroad. In this connection, this study was aimed at developing a foreign-body airway obstruction courseware in adults for EMT. The development period of CAI courseware lasted from May 2003 through November 2003. Among CAI courseware patterns, private instruction and repeat practice and simulation patterns were used as an instruction-learning strategy. The learning contents of the CAI courseware consisted of five chapters concerning (1) A relief of partial FBAO in the responsible victim, (2) A relief of complete FBAO in the responsible victim, (3) In case of unconsciousness in the responsible victim without removing all foreign body, (4) In case of consciousness in all victims after getting removed all foreign body and (5) A complete airway obstruction in victims without consciousness on the basis of assess responsiveness and the degree of airway obstruction. The way to use this courseware, with just a click on one specific chapter, was developed to proceed a course with progressive algorithm, a method of solving problems by choosing one between two situations. A characteristic of this CAI courseware is the enhanced efficiency of an instruction-learning method by providing an opportunity of choice based on situations in its effort to encourage learners to use a self-initiated learning method, not one-way method and to enhance problem solving skills among situations. Moreover, this courseware went through the diverse phases such as development, application, feedback in connection with learning process by practicing teachers, so that the courseware could be used frequently in the future. The contents of this courseware were written with the web, so that, if necessary, the contents could be continuously modified and complemented and handed out in the form of CD-ROM. This study indicates that the development of a variety of CAI courseware requires institutional and financial assistance and initiatives reflecting a reality in terms of learning process, technical assistance and resources.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.127-134
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• 2000

최첨단 정보통신 기술의 급속한 발전과 구성주의 학습 이론을 기반으로 등장한 원격 교육에서는 학습자가 자신의 학습 과정을 주관함으로써 자신에게 필요한 지식과 기술을 습득하는 자기주도적 학습이 이루어진다. 그러나 웹 기반 원격 교육이나 구성주의에서 학습자 중심적, 주도적 학습을 강조 했을 때 그것이 곧 교사로부터의 해방이나 자유방임적 교육을 의미하는 것은 아니다. 따라서 본 논문에서는 교사 에이전트를 활용하여 학습자를 다양한 수준별로 지도할 수 있는 원격 교육 시스템 모델을 제안하고자 한다. 제안하는 모델에서 교사 에이전트는 학습자 정보를 바탕으로 학습자 개개인의 학습 수준에 맞는 학습 모델을 생성하고 평가에 의해 학업 성취 정도를 파악하여 다음 단계로의 학습 진행 여부를 제어한다. 이를 통하여 웹기반 원격 교육이 제공하는 학습 자원이 아무 목적없이 정보 검색 자체로 활용되는 문제점을 해결하고 진정한 학습자 중심의 교육을 실현할 수 있는 기반을 마련할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.662-665
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• 2017

최근 산업 환경의 빠른 진화와 발전으로 기업이 필요한 인재상이 변화하고 있다. 이러한 교육 패러다임의 변화에 따라 대학 교육은 기업에 필요한 인재를 양성하기 위해서 강의식 교육방법(기존의 지식 전달 방식)의 문제점을 보완하고 자기 주도적이고 창의적 문제 해결력 향상을 위한 새로운 교수학습 방법이 필요하다. 본 연구에서는 컴퓨터공학과의 전공필수교과목인 알고리즘 수업에서 플립러닝을 적용하여 이론과 실습수업을 병행한 그룹과 플립러닝을 적용하여 이론수업을 진행한 그룹 그리고 전통적인 강의식 기법을 적용한 그룹으로 분류하여 수업을 진행한다. 학습자의 학습 동기부여 및 학업 성취도 향상을 위해 알고리즘 교과목에 적합하도록 플립러닝 교수학습법을 제안하고 수업에 직접 적용한다. 그 결과를 바탕으로 학습자들의 학업성취도 및 학습만족도를 비교분석하고 문제점 및 활용방안을 제시하고자 한다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제39권4호
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• pp.293-301
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• 2006

The preventive medicine learning objectives, first developed in 1977 and subsequently supplemented, underwent necessary revision of the contents for the fourth time to create the fifth revision. However, the required educational contents of health promotion and disease prevention have been changed by the new trends of medical education such as PBL and integrated curriculum, the rapid change of the health and medical environment and the globalization of medicine. The Korean Society of Preventive Medicine formed a task force, led by the Undergraduate Education Committee in 2003, which surveyed all the medical colleges to describe the state of preventive medicine education in Korea, analyzed the changing education demand according to the change of health environment and quantitatively measured the validity and usefulness of each learning objective in the previous curriculum. Based on these data, some temporary objectives were formed and promulgated to all the medical schools. After multiple revisions, an almost completely new series of learning objectives for preventive medicine was created. The objectives comprised 4 classifications and 1 supplement: 1) health and disease, 2) epidemiology and its application, 3) environment and health, 4) patient-doctor-society, and supplementary clinical occupational health. The total number of learning objectives, contained within 13 sub-classifications, was 221 (including 35 of supplementary clinical occupational health). Future studies of the learning process and ongoing development of teaching materials according to the new learning objectives should be undertaken with persistence in order to ensure the progress of preventive medicine education.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.1581-1587
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• 2020

기계 학습 분야에 합성 곱 신경망이 대두되면서 이미지 처리 문제를 해결하는 모델은 비약적인 발전을 맞이했다. 하지만 그만큼 요구되는 컴퓨팅 자원 또한 상승하여 일반적인 환경에서 이를 학습해보기는 쉽지 않은 일이다. 주의 집중 기법은 본래 순환 신경망의 기울기 소실 문제를 방지하기 위해 제안된 기법이지만, 이는 합성 곱 신경망의 학습에도 유리한 방향으로 활용될 수 있다. 본 논문에서는 합성 곱 신경망에 주의 집중 기법을 적용하고, 이때의 학습 시간과 성능 차이 비교를 통해 제안하는 방법의 우수성을 입증한다. 제안하는 모델은 YOLO를 기반으로 한 객체 검출에서 주의 집중 기법을 적용하지 않은 모델에 비해 학습 시간, 성능 모두 우수한 것으로 나타났으며, 특히 학습 시간을 현저히 낮출 수 있음을 실험적으로 증명하였다. 또한, 이를 통해 일반 사용자의 기계 학습에 대한 접근성 증대가 기대된다.

• 한국전자거래학회지
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• 제26권1호
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• pp.107-126
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• 2021

전자상거래에서 상품 정보에 따른 신속하고 정확한 자동 상품 분류는 중요하다. 최근의 딥러닝 기술 발전은 자동 상품 분류에도 적용이 시도되고 있다. 성능이 우수한 딥러닝 모델개발에 있어, 학습 데이터의 품질과 모델에 적합한 데이터 전처리는 중요하다. 본 연구에서는, 텍스트 상품 데이터를 기반으로 카테고리를 자동 유추할 때, 데이터의 전처리 정도에 따른 영향력과 학습 데이터 선택 범위 영향력을 CNN모델을 사례 모델로 이용하여 비교 분석한다. 실험 분석에 사용한 데이터는 실제 데이터를 사용하여 연구 결과의 실증을 담보하였다. 본 연구가 도출한 실증 분석 및 결과는 딥러닝 상품 분류 모델 개발 시 성능 향상을 위한 레퍼런스로서 의의가 있다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권5호
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• pp.342-347
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• 2022

On Cloud, the important data of the user that is protected on remote servers can be accessed via internet. Due to rapid shift in technology nowadays, there is a swift increase in the confidential and pivotal data. This comes up with the requirement of data security of the user's data. Data is of different type and each need discrete degree of conservation. The idea of data security data science permits building the computing procedure more applicable and bright as compared to conventional ones in the estate of data security. Our focus with this paper is to enhance the safety of data on the cloud and also to obliterate the problems associated with the data security. In our suggested plan, some basic solutions of security like cryptographic techniques and authentication are allotted in cloud computing world. This paper put your heads together about how machine learning techniques is used in data security in both offensive and defensive ventures, including analysis on cyber-attacks focused at machine learning techniques. The machine learning technique is based on the Supervised, UnSupervised, Semi-Supervised and Reinforcement Learning. Although numerous research has been done on this topic but in reference with the future scope a lot more investigation is required to be carried out in this field to determine how the data can be secured more firmly on cloud in respect with the Machine Learning Techniques and cryptographic methods.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권9호
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• pp.353-357
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• 2022

This article identifies the problems and substantiates the directions for the development of distance learning technologies in the training of personnel. An example of using digital media to create a remote access laboratory is given. The article is devoted to the definition of the main aspects of the organization of distance education. Rapid digitization, economic, political and social changes taking place in Ukraine necessitate the reform of the education system. First of all, it concerns meeting the educational needs of citizens throughout their lives, providing access to educational and professional training for all who have the necessary abilities and adequate training. The most effective solution to the above-mentioned problems is facilitated by distance learning. The article analyzes the essence and methods of distance learning organization, reveals the features of the use of electronic platforms for the organization of this form of education in different countries of the world. The positive characteristics of distance learning are identified, namely: extraterritoriality; savings on transport costs; the interest of modern youth in the use of information tools in everyday life; increase in the number of students; simplicity and accessibility of training; convenient consultation system; democratic relations between the student and the teacher; convenience for organizations in training their employees without interrupting their regular work; low level of payment for distance education compared to traditional education; individual learning pace; new teacher status. Among the negative features of online education, the author refers to the following problems: authentication of users during knowledge verification, calculation of the teacher's methodological load and copyright of educational materials; the high labor intensity of developing high-quality educational content and the high cost of distance learning equipment; the need to provide users with a personal computer and access to the Internet; the need to find and use effective motivation mechanisms for education seekers.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권11호
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• pp.479-488
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• 2022

최근 기계학습 기술이 빠르게 발전함에 따라 지능형 시스템을 구성하는 여러 기술 중에서 인지, 추론 및 판단, 행위와 같은 분야에서 기계학습을 활용한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 기계학습을 활용하기 위해서는 학습을 위한 데이터의 구축이 필수적이다. 하지만 데이터가 생성되는 환경에 따라 생성되는 데이터의 종류가 다양하고, 기계학습에 활용할 학습모델에 따라 요구되는 데이터의 종류와 양식이 다르다. 이로 인해 새로운 환경에서 기존의 데이터 수집 방법을 재사용하지 못하고 매번 특화된 데이터 수집 모듈을 개발해야 한다는 문제가 있다. 본 논문에서는 위와 같은 문제를 해결하기 위해 명세 기반 인공지능 데이터 수집 방법을 제안하여 데이터 수집 환경에 따른 데이터 수집 방법의 재사용성을 확보하고, 데이터 수집 기능 구현을 자동화할 수 있는 방법을 제시하고자 한다.