• 한국과학교육학회지
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• 제20권2호
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• pp.288-296
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• 2000

본 연구에서는 변칙 사례에 대한 학생들의 반응 유형과 특성을 조사하였다. 학생들의 응답 분류 기준은 '변칙 사례의 타당성 인정', '변칙 사례와 초기 이론 사이의 불일치성 인정', 그리고 '초기 이론에 대한 확신의 변화' 등이었다. 분류 결과, 거부, 재해석, 배제, 판단 불가, 주변 이론의 변화, 신념의 일부 변화, 이론 변화 등 7가지 반응 유형을 얻었다. 초기 이론에 대한 무조건적인 신뢰나 실험 방법의 정확성에 대한 의심이 변칙 사례를 거부하는 주된 원인이었다. 학생들은 변칙 사례와 초기 이론에 관련된 실험 과정은 무시하고 실험 결과의 유사성에 더 주목했기 때문에 불일치성을 인정하지 않았다.

• 한국과학교육학회지
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• 제22권3호
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• pp.595-603
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• 2002

밀도 학습에서 변칙 사례의 특성이 인지 갈등과 개념 변화에 미치는 여향을 조사했다. 남자 중학교 1학년 416명을 대상으로 논리적 사고력 검사와 선개념 검사를 실시했다. 그 후, 변칙 사례에 대한 반응 검사를 실시하였는데, 변칙 사례는 제시 방식(동영상/읽기 자료)과 권위 수준(상/하)에 따라 네 종류를 무작위로 제시했다. 밀도에 대한 컴퓨터 보조 수업 후, 개념 검사를 실시했다. 연구 결과, 동영상으로 제사한 변칙 사례가 읽기 자료로 제사한 변칙 사례보다 인지 갈등을 더 많이 유발했다. 높은 권위 수준의 변칙 사례를 제시받은 학생들의 개념 점수가 낮은 권위 수준의 변칙 사례를 제시받은 학생들보다 높았다. 인지 갈등 점수와 개념 점수에서 변칙 사례의 특성과 학생들의 논리적 사고력 사이에는 상호작용 효과가 없었다.

• 대한화학회지
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• 제45권6호
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• pp.589-594
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• 2001

본 연구에서는 '연소 전후 질량 보존'개념의 학습에서 변칙 사례의 개수와 표현 방식이 학생들의 인지 갈등과 개념 변화에 미치는 효과를 조사하였다. 남녀 공학 중학교 2학년 128명을 대상으로 선개념 검사, 변칙 사례에 대한 반응 검사, 개념 검사를 실시하였다. 변칙사례는 개수(1개/2개)와 표현 방식(글/글+그림)에 따라 네 종류로 제시하였다. 연구 결과 변칙 사례를 두 개 읽은 학생들이 하나 읽은 학생들보다 더 많은 인지 갈등을 일으켰다. 그러나 변칙 사례의 표현 방식에 따른 인지 갈등 유발 정도는 유의미한 차이가 없었다. 개념 검사 점수에 이원 변량 분석 결과, 변칙 사례의 특성에 따른 차이는 유의미하지 않았다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.1063-1068
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• 2016

이상전파에코는 대기 관측을 위해서 사용되는 레이더 전파가 온도나 습도에 의해서 발생하는 이상굴절에 의해서 발생하는 신호로, 지상에 설치된 기상레이더에 자주 발생하는 비기상에코이다. 기상예보의 정확도를 높이기 위해서는 레이더 데이터의 정확한 분석이 필수적이기 때문에 이상전파에코의 제거에 대한 연구가 수행되어 오고 있다. 본 논문에서는 다양한 레이더 관측변수를 나이브 베이지안 분류기에 적용하여 이상전파에코를 식별하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 수집된 데이터가 클래스 불균형 문제를 내포하고 있는 점을 고려하여, SMOTE 기법을 이용하였다. 실제 이상전파에코 발생 사례를 통해, 제안한 방법이 성능을 표출하는 것을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권4호
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• pp.647-660
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• 2022

최근 정상 데이터와 일부 비정상 데이터를 보유한 환경에서 딥러닝 기반 준 지도 학습 이상 탐지 기법이 매우 효과적으로 동작함이 알려져 있다. 하지만 사이버 보안 분야와 같이 실제 시스템에 대한 알려지지 않은 공격 등 비정상 데이터 확보가 어려운 환경에서는 비정상 데이터 부족이 발생할 가능성이 있다. 본 논문은 비정상 데이터가 정상 데이터보다 극히 작은 환경에서 준 지도 이상 탐지 기법에 적용 가능한 섭동을 활용한 초구 기반 비정상 데이터 증강 기법인 ADA-PH(Abnormal Data Augmentation Method using Perturbation based on Hypersphere)를 제안한다. ADA-PH는 정상 데이터를 잘 표현할 수 있는 초구의 중심으로부터 상대적으로 먼 거리에 위치한 샘플에 대해 적대적 섭동을 추가함으로써 비정상 데이터를 생성한다. 제안하는 기법은 비정상 데이터가 극소수로 존재하는 네트워크 침입 탐지 데이터셋에 대하여 데이터 증강을 수행하지 않았을 경우보다 평균적으로 23.63% 향상된 AUC가 도출되었고, 다른 증강 기법들과 비교했을 때 가장 높은 AUC가 또한 도출되었다. 또한, 실제 비정상 데이터에 유사한지에 대한 정량적 및 정성적 분석을 수행하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.89-90
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• 2016

이상전파에코는 대기 관측을 위해서 사용되는 레이더 전파가 온도나 습도에 의해서 발생하는 이상굴절 신호로, 지상에 설치된 기상레이더에 자주 발생하는 대표적인 비기상에코 중 하나이다. 기상예보의 정확도를 높이기 위해서는 레이더 데이터의 정확한 분석이 요구되기 때문에 전 세계적으로 이상전파에코의 식별 및 제거에 대한 연구가 수행되어 오고 있다. 본 논문에서는 레이더 관측변수인 반사도와 고도 정보와 나이브 베이지안 분류기를 이용하여 이상전파에코를 식별 및 제거하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 실제 이상전파에코 발생 사례를 통하여 구현한 나이브 베이지안 분류기를 검증한 결과, 우수한 정확도를 가지고 분류가 수행되는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국전자거래학회지
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• 제26권1호
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• pp.127-140
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• 2021

최근 센서 측정 데이터, 구매이력 등과 같이 시간 정보를 포함하는 시퀀스(sequence) 데이터가 다양한 응용에서 발생되고 있다. 주어진 시퀀스들 중 다른 시퀀스들과 매우 상이한 이상(anomalous) 시퀀스를 탐지하는 기법들은 지금까지 많이 연구되어왔으나 이들 대부분은 주로 시퀀스 내 원소들의 순서만을 고려하여 이상 시퀀스를 찾는다는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 원소들의 순서와 원소들 간의 시간 간격 모두를 고려하는 새로운 이상 시퀀스 탐지 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 확장된 LSTM 오토인코더 모델을 사용한다. 이 모델은 시퀀스를 해당 시퀀스 내 원소들의 순서와 시간 간격 모두를 효과적으로 학습할 수 있는 형태로 변환하는 층을 추가로 가진다. 제안방법은 확장된 LSTM 오토인코더 모델로 주어진 시퀀스들의 특징을 학습한 뒤, 해당 모델이 잘 복원하지 못하는 시퀀스를 이상 시퀀스로 탐지한다. 본 논문에서는 정상 시퀀스와 이상 시퀀스를 혼합한 가상 데이터를 사용하여 제안 방법이 전통적인 LSTM 오토인코더만을 사용하는 방법과 비교하여 100%에 가까운 정확도를 나타냄을 보인다.

• 한국지구과학회지
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• 제28권5호
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• pp.556-562
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• 2007

The interdecadal variation of wintertime blocking frequency over the Siberia ($60^{\circ}E-140^{\circ}E$) is examined using the ECMWF/NCEP-NCAR re-analysis data for the period 1958-2006. The wintertime blocking frequency over the Siberia significantly decreased for the period 1986-2006, compared to the period 1958-1985, which is mainly due to the anomalous circulation of 500-hPa geopotential height field. During the period 1986-2006, there was enhancement in both the anomalous cyclonic flow over the western Siberia and the anomalous anticyclonic flow over the east Asia. These anomalous circulation patterns, which might be associated with changes in surface temperatures over the Asian continent, are suspected to playa possibly important role as an obstacle to the formation of blocking flow over the Siberia.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.513-515
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• 2022

스마트팩토리 환경에서 사물인터넷 장치를 이용해 수집한 제조 데이터는 외부 요인에 의한 노이즈를 제외하면 대체적으로 신뢰할 수 있다. 하지만 기계적으로 수집되는 제조 데이터와 달리 현장 작업자가 직접 기록하는 공정 데이터는 오기입이나 기입 누락과 같은 문제가 발생할 수 있으므로, 인공지능 모델의 학습 데이터로 사용하기 전에 반드시 유효성을 검증해야만 한다. 본 논문에서는 MCT 머신의 전력 사용량과 작업자가 기록한 제품 생산량이 선형적인 관계가 있다는 점에 착안해 로버스트 선형 회귀를 이용하여 작업자의 이상 기록을 탐지하였다.

• Geosystem Engineering
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• 제21권5호
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• pp.262-272
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• 2018

The U-statistic method is one of the most important structural methods to separate the anomaly from background. It considers the location of samples and carries out the statistical analysis of the data without judging from a geochemical point of view and tries to separate subpopulations and determine anomalous areas. In the present study, 3D U-statistic method has been applied for the first time through the three-dimensional (3D) modeling of an ore deposit. In order to achieve this purpose, 3D U-statistic is applied on the data (Fe grade) resulted from the drilling network in Baghak mine, central part of the Sangan iron mines (in Khorassan Razavi Province, Iran). Afterward, results from applying 3D U-statistic method are used for 3D modeling of the iron mineralization. Results show that the anomalous values are well separated from background so that the determined samples as anomalous are not dispersed and according to their positioning, denser areas of anomalous samples could be considered as anomaly areas. And also, final results (3D model of iron mineralization) show that output model using this method is compatible with designed model for mining operation. Moreover, seen that U-statistic method in addition for separating anomaly from background, could be very efficient for the 3D modeling of different ore type.