• 한국가정과교육학회지
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• 제30권4호
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• pp.165-185
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• 2018

본 연구는 2015 개정 교육과정에서 강조하고 있는 교육과정, 수업, 평가의 일체화를 실현하기 위한 가정과 과정 중심 수행과제 개발 및 적용사례를 제시하는데 목적을 두었다. 이러한 목적에 따라 개발 절차는 수행의 명료화, 수행과제 및 채점기준 개발, 수행평가 실시 및 결과의 3단계로 수행하였으며 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 수행의 명료화 단계에서는 2015 개정 기술·가정 교육과정의 분석을 통해 성취기준-학습목표-평가목표가 일관성을 가지도록 평가시기, 횟수, 반영비율, 수행평가의 영역별 배점, 평가유형을 포함한 학기별 평가계획을 수립하였다. 둘째, 수행과제 및 채점기준 개발 단계에서는 교육과정 내용체계를 분석하여, 수행과제를 결정하고 과제 소요시간, 참여 방법, 산출물의 형태를 고려하여 개별과제와 모둠과제를 포함한 포트폴리오, 프로젝트 활동 및 지식시장, e-NIE 유형의 수행과제를 개발하였다. 개발된 수행과제는 교과 전문적 학습공동체 협의를 통해 타당성을 검토하고 재수정하여 세부적인 수행과제 채점기준을 개발하였다. 셋째, 수행평가 실시 및 결과 단계에서는 교사의 수업방향에 따라 교과 운영을 계획을 수립하고 교수·학습과 연계하여 블록 수업으로 시간표를 편성한 후 수행평가를 실시하였다. 이후 교과 전문적 학습공동체에서 개발된 수행평가 과제와 수행평가 산출물, 수업적용에 대한 수업성찰을 토대로 수행평가 과제를 재수정 하였다. 본 연구를 통해 학습자의 성장을 도울 수 있는 학습의 과정을 중시하는 수행과제를 개발함으로써 교사의 수업전문성과 현장의 수업개선에 기여할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.2213-2220
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• 2017

EGML (Effective Gaussian Mixture Learning) 기반의 배경차분 기법을 이용한 이동객체 검출 (Moving Object Detection; MOD) 프로세서의 효율적인 하드웨어 구현 방식을 제안한다. 하드웨어 복잡도를 감소시키기 위해 배경 생성에 사용되는 일부 연산을 근사화하여 구현하였으며, 배경차분과 가우시안 계산의 나눗셈 연산에 사용되는 하드웨어 자원이 공유되도록 설계하였다. 설계한 MOD 프로세서는 MATLAB/Simulink를 이용한 HDL-netlist 시뮬레이션과 FPGA-in-the-loop 방식을 통해 기능을 검증하였다. IEEE CDW-2014 데이터 세트의 6가지 영상을 입력으로 사용하여 MOD 성능을 평가한 결과, 평균 재현율(recall)은 0.7700, 평균 정밀도(precision)는 0.7170, F-measure가 0.7293으로 평가되었다. Xilinx ISE를 이용하여 FPGA 합성한 결과, Virtex5 XC5VSX95T 디바이스에서 총 882 슬라이스와 $146{\times}36kbit$의 블록 램으로 구현되었으며, 동일한 알고리듬을 적용한 기존의 구현 사례에 비해 약 60%의 하드웨어를 감소시켰다. MOD 프로세서는 최대 75 MHz의 클록 주파수로 동작하여 $800{\times}600$ 해상도의 영상에 대해 39 fps의 성능으로 실시간 처리가 가능한 것으로 평가되었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권2호
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• pp.163-170
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• 2006

인터넷의 급속한 성장으로 전자편지는 정보 전달의 중요한 수단으로 사용되고 있다. 그러나 수신자가 원하지 않는 전자편지(쓰레기 편지)들이 무분별하게 배달될 수 있으며, 이로 인해 사회적으로는 물론이고 경제적으로도 큰 문제가 되고 있다. 이와 같이 쓰레기 편지를 차단하거나 여과하기 위해서 많은 연구자와 회사에서 꾸준히 연구를 진행하고 있다. 일반적으로 쓰레기 편지를 결정하는 기준은 수신자에 따라서 조금씩 차이가 있다. 또한 쓰레기 편지와 정보성 편지에 따라서 수신자가 취하는 행동이 다르다. 이 논문은 이런 사용자 행동을 쓰레기 편지 여과 시스템에 반영하여 그 시스템의 성능을 개선한다. 제안된 시스템은 크게 두 단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 사용자 행동을 추론하는 단계이고 두 번째 단계는 추론된 사용자 행동을 이용해서 쓰레기 편지를 여과하는 단계이다. 두 단계 모두에서 점진적인 기계학습 방법(TiMBL - IB2)을 이용한다. 제안된 시스템을 평가하기 위해 12명의 사용자로부터 12,000통으로 이루어진 전자편지 말뭉치를 구축하였다. 실험 결과는 사용자에 따라 $81%{\sim}93%$의 분류 정확도를 보였다. 사용자의 행동 정보를 포함하는 편지 분류 결과는 그렇지 않은 결과에 비해 평균 14%의 분류 정확도가 향상되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.59-66
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• 2021

본 논문에서는 통합보안관제에 인공지능 기술을 적용하고, 기존 보안관제와 인공지능 보안관제의 대응절차를 일원화한, 개선된 통합보안관제 절차를 새롭게 제안하였다. 현재의 사이버보안관제는 사람의 능력 수준에 의존도가 매우 높다. 그래서 사람에 의해 여러 이기종 장비에서 발생하는 다양한 로그를 분석하고, 급증하는 보안이벤트를 모두 분석·처리한다는 것은 사실상 무리가 있다. 그리고 문자열과 패턴 일치로 탐지하는 시그니처 기반의 보안장비는 APT(Advanced Persistent Threat)와 같은 고도화·지능화된 사이버공격을 정확히 탐지하기에 기능상 부족한 면이 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위한 방안으로 인공지능 지도·비지도학습 기술을 사이버공격 탐지 및 분석에 적용하고, 이를 통해 수 없이 많이 발생하는 로그와 이벤트의 분석을 자동화하여, 고도화된 사이버공격의 지속적인 발생을 예측·차단할 수 있도록 하여 전반적인 측면에서 대응수준을 높였다. 그리고 보안관제에 인공지능 기술을 적용한 후 AI와 SIEM의 중복 탐지 등의 문제점을 일원화 된 침해대응 프로세스(절차)로 통합·해결함으로써 개선된 통합보안관제 서비스 모델을 새롭게 제안하였다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제63권2호
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• pp.367-379
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• 2021

The objectives of this study were to evaluate convolutional neural network models and computer vision techniques for the classification of swine posture with high accuracy and to use the derived result in the investigation of the effect of dietary fiber level on the behavioral characteristics of the pregnant sow under low and high ambient temperatures during the last stage of gestation. A total of 27 crossbred sows (Yorkshire × Landrace; average body weight, 192.2 ± 4.8 kg) were assigned to three treatments in a randomized complete block design during the last stage of gestation (days 90 to 114). The sows in group 1 were fed a 3% fiber diet under neutral ambient temperature; the sows in group 2 were fed a diet with 3% fiber under high ambient temperature (HT); the sows in group 3 were fed a 6% fiber diet under HT. Eight popular deep learning-based feature extraction frameworks (DenseNet121, DenseNet201, InceptionResNetV2, InceptionV3, MobileNet, VGG16, VGG19, and Xception) used for automatic swine posture classification were selected and compared using the swine posture image dataset that was constructed under real swine farm conditions. The neural network models showed excellent performance on previously unseen data (ability to generalize). The DenseNet121 feature extractor achieved the best performance with 99.83% accuracy, and both DenseNet201 and MobileNet showed an accuracy of 99.77% for the classification of the image dataset. The behavior of sows classified by the DenseNet121 feature extractor showed that the HT in our study reduced (p < 0.05) the standing behavior of sows and also has a tendency to increase (p = 0.082) lying behavior. High dietary fiber treatment tended to increase (p = 0.064) lying and decrease (p < 0.05) the standing behavior of sows, but there was no change in sitting under HT conditions.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.45-51
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• 2022

COVID-19와 같은 전염병의 확산 방지로 인해 접촉에 대한 두려움이 존재한다. 아파트의 공동주택현관문은 거주민이 현관문에 부착된 도어락의 비밀번호를 입력하거나 거주민의 허락을 득한 경우에 출입이 가능하다. 출입을 위해서는 공동현관문의 도어락에 동호수와 비밀번호를 직접 입력해야 하는 불편함이 존재한다. 또한, COVID-19로 인해 비접촉 출입 요구가 있다. 최근에는 정보통신기술 및 인공지능의 발달함에 따라 안면인식 및 음성인식 기술을 이용하여 쉽게 사용자를 식별할 수 있다. 제안 기법은 공동현관문에 부착된 CCTV 나 카메라를 통해 방문자의 얼굴을 감지하고, 안면을 인식하여 등록된 거주민으로 식별한 후, 거주자의 등록된 정보를 기반으로 서버에서 엘리베이터와 연동하여 비접촉으로도 운행이 가능하다. 특히, 모자나 마스크 등으로 안면인식에 실패할 경우 음성으로 화자 식별하거나 음성 메시지를 기반으로 방문자의 추가적인 인증을 수행하여 공동주택현관문 출입 시 비접촉 기능 및 지문정보를 남기지 않고 출입의 불편함이 없이 전염성 확산을 차단할 수 있다.

• 정보교육학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.401-412
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• 2020

예비교사들이 프로그래밍 수업에서 겪는 다양한 어려움을 해결하기 위해서 팀 기반의 프로그래밍 방법이 많이 적용되고 있다. 그들에게 필요한 효율적인 협업 전략을 마련하기 위해서는 학습자의 프로그래밍 역량에 미치는 다양한 협업요인들을 분석해야 할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 학습자들의 협업 요인들을 크게 개인 역량과 팀 역량으로 구분하여 설문조사를 실시하고 학습자들의 프로그래밍 역량과의 관계를 분석하였다. 검증결과 프로그램 설계역량에는 학습자 개인역량 모든 요소와 자료공유 기술과 같은 협업에 필요한 기술인 팀 테크닉 및 팀 협력도 등에서 유의미한 결과를 보였다. 그리고 프로그램 구현역량에는 개인의 학습이해도, 팀 협력도가 영향을 주는 것으로 분석되었다. 또한 팀 테크닉이 상대적으로 높은 그룹이 프로그래밍 역량과 흥미도 및 만족도에 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 이에 예비교사들에게 실질적으로 필요한 협업 전략을 프로그래밍 과정에 따라 개인역량 및 팀 역량과 관련된 유의미한 요소들을 연계하여 제시하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.11-22
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• 2020

학점은행제는 평생학습사회를 구현하기 위한 교육 시스템이다. 이 시스템의 조건을 충족한 학습자는 전문대, 4년제 대학교의 학위와 동등한 학사 학위를 취득할 수 있다. 이 학습자의 학점과 학위 정보는 중앙 기관에 기록되어 관리되고 있다. 그러나 이러한 시스템은 중앙관리로 인해 해킹 등과 같은 보안 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 블록체인 기술을 기반으로 학점과 학위 정보를 관리할 수 있는 학점은행제 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 학점과 학위 정보는 블록에 저장되고 영구적인 방식으로 공개 원장에 기록된다. 블록들은 해킹과 조작 등의 보안 문제를 개선하기 위해 분산 네트워크 환경에서 블록체인 형식으로 연결되어진다. 또한 중앙 기관의 기능들이 네트워크 참여자들에게 분산되기 때문에 학점 은행 관리의 효율성이 증대될 수 있다. 제안된 시스템의 프로토타입은 Go-Ethereum 플랫폼에서 구현되었으며 스마트 컨트랙트를 사용하여 참여기관 간의 블록체인 정보를 실험적으로 검증하였다.

• 실천공학교육논문지
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• 제11권2호
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• pp.167-174
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• 2019

비전공 학부생을 대상으로 Java 프로그래밍 교육을 실시하는 데 있어, 피지컬 컴퓨팅 교육 방법을 적용한 사례는 전무하다고 할 수 있다. 피지컬 컴퓨팅 교육의 장점은 디지털 및 아날로그 센서의 입력 값에 따른SW 처리 출력 결과를 직접 확인할 수 있어, 프로그래밍 오류를 빠르게 수정하고 학습자의 학습 관심과 만족도를 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 마이크로비트를 사용하여, 기초적인 Java 프로그래밍 교육에 피지컬 컴퓨팅 교육을 접목하였다. 그리고, 컴퓨팅적 사고과정에 따라, 마이크로비트를 사용하여 Java 프로그램을 창작해보는 교육 방법을 제안하였다. 마이크로비트를 제어하는 블록 프로그래밍을 통해, 알고리즘을 설계하고, 이에 따라, Java 프로그램으로 변환하는 교육 방법을 적용하였다. 그리고, 본 교육방법을 적용한 강좌에서 학생들의 평가 결과를 분석하여, 마이크로비트를 활용한 교육방법의 유효성을 분석하였다.

• 생물정신의학
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• 제11권2호
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• pp.155-164
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• 2004

Objective:The present study examined the association between basic neurocognitive functions and emotional recognition in chronic schizophrenia. Furthermore, to Investigate cognitive variable related to emotion recognition in Schizophrenia. Methods:Forty eight patients from the Yongin Psychiatric Rehabilitation Center were evaluated for neurocognitive function, and Emotional Recognition Test which has four subscales finding emotional clue, discriminating emotions, understanding emotional context and emotional capacity. Measures of neurocognitive functioning were selected based on hypothesized relationships to perception of emotion. These measures included:1) Letter Number Sequencing Test, a measure of working memory;2) Word Fluency and Block Design, a measure of executive function;3) Hopkins Verbal Learning Test-Korean version, a measure of verbal memory;4) Digit Span, a measure of immediate memory;5) Span of Apprehension Task, a measure of early visual processing, visual scanning;6) Continuous Performance Test, a measure of sustained attention functioning. Correlation analyses between specific neurocognitive measures and emotional recognition test were made. To examine the degree to which neurocognitive performance predicting emotional recognition, hierarchical regression analyses were also made. Results:Working memory, and verbal memory were closely related with emotional discrimination. Working memory, Span of Apprehension and Digit Span were closely related with contextual recognition. Among cognitive measures, Span of Apprehension, Working memory, Digit Span were most important variables in predicting emotional capacity. Conclusion:These results are relevant considering that emotional information processing depends, in part, on the abilities to scan the context and to use immediate working memory. These results indicated that mul- tifaceted cognitive training program added with Emotional Recognition Task(Cognitive Behavioral Rehabilitation Therapy added with Emotional Management Program) are promising.