• 한국IT서비스학회지
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• 제18권2호
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• pp.143-159
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• 2019

Machine learning (ML) is a method of fitting given data to a mathematical model to derive insights or to predict. In the age of big data, where the amount of available data increases exponentially due to the development of information technology and smart devices, ML shows high prediction performance due to pattern detection without bias. The feature engineering that generates the features that can explain the problem to be solved in the ML process has a great influence on the performance and its importance is continuously emphasized. Despite this importance, however, it is still considered a difficult task as it requires a thorough understanding of the domain characteristics as well as an understanding of source data and the iterative procedure. Therefore, we propose methods to apply deep learning for solving the complexity and difficulty of feature extraction and improving the performance of ML model. Unlike other techniques, the most common reason for the superior performance of deep learning techniques in complex unstructured data processing is that it is possible to extract features from the source data itself. In order to apply these advantages to the business problems, we propose deep learning based methods that can automatically extract features from transaction data or directly predict and classify target variables. In particular, we applied techniques that show high performance in existing text processing based on the structural similarity between transaction data and text data. And we also verified the suitability of each method according to the characteristics of transaction data. Through our study, it is possible not only to search for the possibility of automated feature extraction but also to obtain a benchmark model that shows a certain level of performance before performing the feature extraction task by a human. In addition, it is expected that it will be able to provide guidelines for choosing a suitable deep learning model based on the business problem and the data characteristics.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.139-146
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• 2022

최근 몇 년간 빅데이터·AI를 활용하여 산업·사회문제를 해결하고 새로운 가치를 창출하는 것이 국가의 주요 정책목표로 논의되고 있다. 새 정부 또한 빅데이터·AI를 기반으로 국민·기업·정부가 사회문제 해결과 새로운 가치 창출하는 디지털플랫폼정부를 주요 국정과제로 설정하였다. 아직까지 그간의 논의를 정리하고 향후의 정책 방향을 논의한 연구는 많이 전개되지 못한 상황이다. 이에 본 연구는 지난 5년간의 논의의 진단을 통하여 우리의 현황과 과제를 살펴보고자 한다. 이를 위하여 앞서 통용되고 있던 개념인 4차산업혁명을 키워드로 하여, 신문사설을 수집하여 분석하였다. 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 2017년부터 2022년까지 뉴스사설을 수집한 후 9개의 주요의제를 발견하였으며, 이를 기반으로 디지털플랫폼정부 기반의 미래사회에 대응을 위한 준비과제에 대한 시사점을 제공하였다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권1호
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• pp.77-87
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• 2023

네트워크 침입 탐지 작업에 다양한 연관 규칙 마이닝 알고리즘을 적용하는 데에는 두 가지 중요한 문제가 있다. 생성된 규칙 집합의 크기가 너무 커서 IoT 시스템에서 활용하기 어렵고, 거짓 부정/긍정 비율을 제어하기 어렵다. 본 연구에서는 coverage와 exclusion이라는 새로 정의된 척도에 기반을 둔 연관 규칙 마이닝 알고리즘을 제안한다. Coverage는 한 클래스의 트랜잭션에서 패턴이 발견되는 빈도를 나타내고, exclusion은 다른 클래스의 트랜잭션에서 패턴이 발견되지 않는 빈도를 나타낸다. 우리는 KDDcup99라는 공개 데이터 세트를 사용하여 가장 유명한 알고리즘인 Apriori 알고리즘과 실험적으로 제안된 알고리즘을 비교한다. Apriori와 비교하여 제안된 알고리즘은 정확도를 완전히 유지하면서 생성되는 규칙 집합 크기를 최대 93.2%까지 줄인다. 또한, 제안된 알고리즘은 생성된 규칙의 거짓 부정/긍정 비율을 매개변수별로 완벽하게 제어한다. 따라서 네트워크 분석가는 두 가지 문제를 해결함으로써 제안한 연관 규칙 마이닝을 네트워크 침입 탐지 작업에 효과적으로 적용할 수 있다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제30권1호
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• pp.1-13
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• 2018

본 연구는 자유학년용 패션관련 진로프로그램을 개발하고, 개발된 패션관련 프로그램 실시를 통해 중학생들의 진로자아효능감이 향상되는지 알아보는데 그 목적이 있었다. 본 연구목적을 위해 세 곳의 중학교에서 개발된 프로그램을 실시하면서 그 효과를 검증하였다. 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저, 패션관련 활동과 탐색활동으로 구성된 10차시분량의 패션진로교육프로그램의 교수 학습 과정안과 활동보조자료가 개발되었다. 중학교 자율학년 운영자료로 도움이 될 것이다. 둘째, 패션진로교육프로그램은 중학생의 진로자기효능감 향상에 긍정적인 효과가 있는 것으로 나타났다. 과제해결을 통한 성취경험과 롤모델의 수행성공을 통한 대리경험, 성공한 자신의 경험의 되돌아봄, 앞으로도 잘 할 수 있다는 지도교사와 친구들의 긍정적 상호작용이 진로자기 효능감에 긍정적 변화를 가져왔다. 셋째, 본 프로그램은 진로자기효능감의 하위영역인 진로탐색효능감, 진로결정효능감, 진로수행효능감 향상에도 긍정적인 효과가 있는 것으로 나타났다. 패션과 관련된 실습활동과 탐색활동을 하면서 자신의 이해와 탐색, 직업의 정보의 수집활동, 문제해결, 계획수립 등을 통해 자신의 진로에 대해 계획하고 준비하는 자신감이 생겼기 때문으로 사료된다.

• 대한지구과학교육학회지
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• 제14권1호
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• pp.33-47
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• 2021

최근 빅데이터에 기반한 교육의 활성화가 요구됨에 따라, 이 연구에서는 2015 개정 과학과 교육과정에서 '태양계', '별과 우주' 내용 요소를 중심으로, WWT 빅데이터를 활용한 천문교육 STEAM 프로그램을 개발하고, 이에 대한 효과성을 알아보고자 무선 표집된 1개의 중학교 176명의 학생들에게 이를 적용하여 창의적 문제해결, STEAM 태도 및 STEAM 만족도를 분석하였다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 천문 데이터 시각화 플랫폼인 WWT(World Wide Telescope) 빅데이터를 활용하여 학생들이 적극적이고 자발적으로 학습에 참여할 수 있도록 프로그램을 개발하였다. 둘째, 창의적 문제해결 측정 검사의 사전·사후 점수 차에 의한 대응표본 t 검정에서 '과제집중' 구인을 제외한 '아이디어 수정', '이미지화', '비유', '아이디어 생성', '정교성' 구인에서 유의미한 통계적 검정 결과(p < .05)를 얻었다. 셋째, STEAM 태도 검사의 사전·사후 점수 차에 의한 대응표본 t 검정에서는 '배려', '유용성·가치 인식' 구인을 제외한 '흥미', '소통', '자아 개념', '자아 효능감', '이공계 진로선택' 구인에서 유의미한 통계적 검정 결과(p < .05)를 얻었다. 넷째, STEAM 프로그램 적용 후에 실시한 STEAM 만족도 검사에서는 하위구인들의 평균값의 범위가 3.16 ~ 3.90으로, WWT 빅데이터를 활용한 STEAM 프로그램을 통해 학생들의 과학교과에 대한 이해와 관심이 향상되었음을 확인할 수 있었다.

• 정보교육학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.225-234
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• 2014

로봇 프로그래밍은 주어진 과제를 해결하기 위한 알고리즘을 계획하고, 그 알고리즘을 구현하며, 그 결과를 로봇이라는 매체를 통해서 쉽게 확인하고 오류를 수정할 수 있도록 한다. 따라서 로봇 프로그래밍은 반성적 사고에 기반을 둔 문제해결의 과정이며, 학생들의 메타인지와 밀접히 관련된다. 이에 본 연구는 학생의 메타인지 발달을 위한 로봇 프로그래밍 교수 학습 모형을 개발하는 것을 목적으로 수행되었다. 로봇 프로그래밍 교수 학습의 단계를 '학습과제 탐구', '교사의 모델링', '과제 수행 계획 및 시각화', '과제 수행', '자기 평가 및 강화' 등과 같은 5가지로 나누고, 각 단계의 활동들을 메타인지 주요 전략들(계획, 모니터링, 조절, 평가)와 연계하였다. 또한 학생들의 프로그래밍 활동과 메타인지 전략의 활용을 지원하기 위하여 인지적 도제를 기반으로 '모델링', '코칭', '스캐폴딩'과 같은 전략들을 교수 학습 모델과 연계하여 명시하였다. 이와 더불어서, 메타인지 활동을 지원하기 위해서 자기질문법을 도입하여, 학생들이 로봇 프로그래밍 활동의 각 단계별로 사용할 수 있는 자기질문 등을 제시하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제36권3호
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• pp.573-586
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• 2016

건설공사에서 토공작업은 단지와 같은 대규모 현장 내에서 다수 및 다종의 건설장비 조합으로 이루어진다. 각각의 장비들은 작업에 투입될 시 필수적으로 다른 장비들과 굴착, 적재, 운반 및 다짐 등의 협업을 수행한다. 하지만 국내 건설업에서는 타업종의 협업시스템 개발에 비하여 관련 연구가 미비한 실정이다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해 건설장비 플릿관리 시스템(Fleet Management System)을 개발하여 전체 토공현장의 효율성 향상을 모색한다. 본문에서는 시스템의 구성요소와 프로세스 등을 제시하면서 플릿관리의 개념에 관하여 정리하였다. 또한 작업패키지(Task Package)에 조합되는 굴삭기, 트럭, 다짐기들의 장비대수를 결정하여 장비 클러스터(Equipment Cluster)로써 무리지어 운용하는 방법론을 제시한다. 사례연구에서는 작업패키지를 수행하는 과정에서 기존 작업 방식과 본문에서 제시한 방법론을 대조하여 플릿관리 시스템의 효과를 검증한다. 본 연구에서의 플릿관리 시스템은 작업시간의 감소와 이동거리의 단축을 통하여 건설장비의 유류사용량을 줄일 수 있다. 더불어 이는 토공현장의 탄소배출량을 감소시키는 효과를 기대할 수 있다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제8권1호
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• pp.251-568
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• 1998

It is the purpose of this study that is to examine the practice and awareness on the use of calculator and to find the method to utilize the calculator as the tool in elementary school mathematics. Recently, it is recommendes strongly to use technical tools such as calculator and computer for the quiltative development on mathematics education. But we prohibite the usage of calculator and do not have the policy to use the calculator in our country because we have little understanding about it. The following direction for educational development is focused not on the repeat learning through the written computation, but on the ability for students to choose an operator and to perform the task with their own objects and strategies. By using the calculator, We can do the followings : 1)to help the mathematical concept develop, 2)to expand the computational ability from written computation to both mental computation and computational estimation, 3)to use the practical value in the problem situation, 4)to reinforce the problem solving, 5)to obtain the interest and the confedence on mathematics. Therefore, we must endevor actively for the broad usage of calculator in the mathematics class.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제14권3호
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• pp.423-431
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• 2001

Animals are one of the important memberships of the food chain. The low-efficiency rule of nutrient transfer from one member to the next in the food chain determines the low efficiency of animal agriculture for human food. On the average, about 20% feed proteins and 15% feed energy can be converted into edible nutrients for humans. The rest proportion of feed nutrients is exposed to the environment. Environmental pollution, therefore, is inevitable as animal agriculture grows intensively and extensively. The over-loading of the environment by nutrients such as nitrogen, phosphorus from animal manure results in soil and water spoilage. The emission of gases like $CH_2$, $CO_2$, $SO_2$, NO, $NO_2$ by animals are one of the contributors for the acidification of the environment and global warming. The inefficient utilization of natural resources and the probable unsafety of animal products to human health are also a critical environmental issue. Improving the conversion efficiency of nutrients in the food chain is the fundamental strategy for solving environmental issues. Specifically in animal agriculture, the strategy includes the improvements of animal genotypes, nutritional and feeding management, animal health, housing systems and waste disposal programs. Animal nutrition science plays a unique and irreplaceable role in the control of nutrient input and output in either products or wastes. Several nutritional methods are proved to be effective in alleviating environmental pollution. A lot of nutritional issues, however, remain to be further researched for the science of animal nutrition to be a strong helper for sustainability of animal agriculture.

• 대한기계학회논문집A
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• 제24권4호
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• pp.848-857
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• 2000

A pick-and-place operation in 3-dimensional environment is basic operation for human and multi-purpose manipulators. However, there may be a difficult problem for such manipulators. Especially, if the object cannot be moved with a single grasp, regrasping, which can be a time-consuming process, should be carried out. Regrasping, given initial and final pose of the target object, is a construction of sequential transition of object poses that are compatible with two poses in the point of grasp configuration. This paper presents a novel approach for solving regrasp problem. The approach consists of a preprocessing and a planning stage. Preprocessing, which is done only once for a given robot, generates a look-up table which has information of kinematically feasible task space of end-effector through all the workspace. Then, using the table planning automatically determines possible intermediate location, pose and regrasp sequence leading from the pick-up to put-down grasp. Experiments show that the presented is complete in the total workspace. The regrasp planner was combined with existing path.