• 성인간호학회지
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• 제15권1호
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• pp.105-115
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• 2003

Purpose: The research purposes analyzed the study participation and lecture evaluation of applicants in the cyber hospice specialist education course to find problems of nurse education application on the web. Method: Study participants were 125 nurses for participation and 68nurses for lecture evaluation. The data was analysed by descriptive statistics. Result: The results obtained from this study were as follows 1) The residence distribution of study participants was spread out across the nation. Equal distribution of education was accomplished without a difference among provinces. 2) The average study duration in the study participation was about one hour and a quarter minutes a week, and number of access to lecture notes was 65.8 times. But in a discussion room and a cooperative room, the system using rate was very low, so we considered the idea to come up with a more effective application way. 3) The participant's lecture evaluation of cyber education were generally satisfied about the quality of lecture, time, contents etc. Conclusion: This study shows the possible implication for nursing fields using a web-based learning program for reeducation in a variety of fields, so nursing cyber application can be considered to come up with this more effective method.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.802-805
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• 2008

인구의 빠른 증가로 인하여 교육 여건과 질이 저하되는 문제점들이 다양하게 들어나고 있다. 인터넷 사이버 학교라는 새로운 학습 시스템은 상황의 개선책 중 하나가 될 수 있다. 우리는 사이버 학습 시스템에 대한 연구를 위해 부산시내 고등학교를 대상으로 관련된 설문조사를 실시하였다. 분석결과 많은 고교생들은 인터넷 사이버 교육이 정규 교육과 잘 조화를 이루어야 한다는데 동의하였다. 그들은 스스로의 학습을 돕는 사이버 교육 서비스를 이용해야한다고 생각된다. 우리는 또한 구축된 사이버 학습 서비스는 다른 학습 분야로 확대되는 심리적 효과를 증대시킬 것으로 판단한다.

• 과학교육연구지
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• 제33권1호
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• pp.87-99
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• 2009

이 연구에서는 전국 16개 시 도 교육청에서 운영하는 사이버가정학습 사이트에 공동으로 탑재되어진 중학교 1학년 생물영역 콘텐츠를 선정하여 학습환경, 교수설계, 학습내용, 교수학습전략, 상호작용, 지원체계, 평가, 윤리성, 저작권의 9개 영역에서 평가하였다. 평가 결과 첫째, 학습환경 평가영역에서, 콘텐츠는 학습자의 다양한 조건에서 실행이 가능하고 학습도중 다른 화면으로의 이동이 자유로워 학습자에게 편리한 학습환경으로 구성되어 있다. 둘째, 교수설계 평가영역에서, 콘텐츠는 학습목표를 명확하게 제시하고 있고 학습자의 수준을 고려하여 학습활동을 제공하고 있다. 그러나 학습안내, 선수학습, 학습평가, 학습정리의 단계는 수준별 학습이 이루어지지 않고 있다. 셋째, 학습내용 평가영역에서, 학습내용은 학교의 정규 교과 수업 내용을 바탕으로 구성되어져 있으며, 각 차시별로 제시된 학습목표에 맞는 내용으로 학습 내용을 구성하고 있다. 그러나 최신 정보 및 경향으로 수정 및 보완하지 않았다. 넷째, 교수학습전략 평가영역에서, 콘텐츠는 대부분이 수동적 탐구로 이루어진 강의 중심의 자료 제시형으로 구성되어 있다. 다섯째, 상호작용 평가영역에서, 사이버가정학습의 사이트와 각 메뉴에 대한 안내를 위한 별도의 메뉴를 메인화면에 구성하고 있으나 효과적이라고 보기 어렵다. 여섯째, 지원체제 평가영역에서, 사이버가정학습의 사이트의 메인화면에 각 메뉴에 대한 안내와 학습사전, 용어사전을 제시하고 있다. 일곱째, 학습평가를 포함 한 다른 학습단계의 내용은 다른 수준의 콘텐츠를 선택하더라도 같은 수준의 같은 내용으로 평가가 이루어 지고 있다. 여덟째, 윤리성 평가영역에서, 콘텐츠는 사회적으로 지켜야 할 도리와 규범을 준수하고 있다. 아홉째, 저작권 평가영역에서 사이버가정학습 사이트를 운영하는 기관을 사이트의 메인화면 하단에 명시하고 있다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권4호
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• pp.179-191
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• 2024

With the advancement of modern technology, cyber-attacks are always rising. Specialized defense systems are needed to protect organizations against these threats. Malicious behavior in the network is discovered using security tools like intrusion detection systems (IDS), firewall, antimalware systems, security information and event management (SIEM). It aids in defending businesses from attacks. Delivering advance threat feeds for precise attack detection in intrusion detection systems is the role of cyber-threat intelligence (CTI) in the study is being presented. In this proposed work CTI feeds are utilized in the detection of assaults accurately in intrusion detection system. The ultimate objective is to identify the attacker behind the attack. Several data sets had been analyzed for attack detection. With the proposed study the ability to identify network attacks has improved by using machine learning algorithms. The proposed model provides 98% accuracy, 97% precision, and 96% recall respectively.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.33-42
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• 2005

본 연구에서는 효과적인 사이버 가정학습을 위하여 상호작용적 사이버 가정학습 모형의 개발, 선택교육과의 연계, 실시간 비실시간 상호작용을 지원하는 프로토타입 시스템의 개발, 사이버 가정학습 체제의 교육적 가능성을 검증하는 연구를 수행하였다. 그 결과, 첫째, 비록 학업성취도에서 유의미한 차이는 나타나지 않았지만, 교실환경에서의 학습과 사이버 가정학습 환경에서의 학습에 차이가 없다는 점은 향후 학교교육의 대안적 체제로서 사이버 가정학습체제의 가능성을 보여주는 것이다. 둘째, 실시간 상호작용도구의 사용에서 오는 새로운 경험과 흥미에 기인하여 사이버 가정학습에 대한 학습자의 관심도가 24%에서 54%로 증가되었는데, 이는 상호작용도구의 중요성과 사이버 가정학습 체제의 비전을 제시해주는 결과이다. 셋째, 사이버 가정학습시스템이 WAN에서 운영된다는 점에서 보다 나은 사양의 시설을 필요로 하므로, 이미 구축된 인프라에 대한 개선 작업이 필요하다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.1-11
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• 2017

In this paper, we design and implement PADIL(Prediction And Detection of Information Leakage) system that predicts and detect information leakage behavior of insider by analyzing network traffic and applying a variety of machine learning methods. we defined the five-level information leakage model(Reconnaissance, Scanning, Access and Escalation, Exfiltration, Obfuscation) by referring to the cyber kill-chain model. In order to perform the machine learning for detecting information leakage, PADIL system extracts various features by analyzing the network traffic and extracts the behavioral features by comparing it with the personal profile information and extracts information leakage level features. We tested various machine learning methods and as a result, the DecisionTree algorithm showed excellent performance in information leakage detection and we showed that performance can be further improved by fine feature selection.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.73-82
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• 2011

본 연구의 목적은 사이버수업에서 학업스트레스, 성취동기, 학습환경, 학교몰입 및 학습지속의향간의 구조적 관계를 규명하는 것이다. 이를 위해 2010년 2학기 S 사이버대학의 879명을 대상으로 학기 초에는 성취동기를, 학기 말에는 학업스트레스, 학습환경, 학교몰입, 학습지속의향을 조사하는 총 2차에 걸친 온라인 설문을 실시하였다. 연구결과, 첫째, 학업스트레스, 성취동기, 학습환경이 학습몰입에 유의한 영향을 미치고, 둘째, 학업스트레스, 성취동기, 학습몰입은 학업지속의향에 유의한 영향을 미치나 학습환경에는 영향을 미치지 않은 것으로 나타났다. 따라서 본 연구 결과를 바탕으로 학업스트레스와 성취동기, 학습몰입이 사이버대학생들의 학습지속의향을 높이기 위한 학습환경을 설계하는 데 주요하게 고려되어야 할 것이다.

• 정보교육학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.151-164
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• 2012

본 연구는 사이버대학생의 사회적 실재감과 학업성취 간에 미치는 학업적 자기효능감과 학습몰입의 조절 효과를 검증하는 것을 목적으로 하였다. 이러한 연구 목적을 달성하기 위해서 2011년 2학기 W사이버대학 학생 371명을 대상으로 2주 동안 웹 설문을 실시하였다. 위계적 회귀분석을 실시한 결과 사회적 실재감은 학업성취도를 유의하게 예측하였다. 이를 바탕으로 학업적 자기효능감과 학습몰입의 조절효과를 검증하였으며, 그 결과 학업적 자기효능감은 사회적 실재감과 학업성취 간의 관계에서 상호작용효과를 나타내지 않았다. 그러나 학습몰입은 사회적 실재감과 학업성취도 간 양적 상호작용효과를 유도하는 변수임을 확인하였다. 본 연구결과를 바탕으로 사이버대학생의 학업성취를 향상시키기 위한 운영전략을 제시하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권1호
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• pp.99-107
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• 2022

다양한 기술들이 하나로 융합되어 새로운 기술로 변화되고 있는 현재의 기술사회에서 사회의 변화에 발맞추듯 새로운 사이버공격들이 만들어지고 있다. 특히, 다양한 공격들이 하나로 융합됨으로 인해 기존의 보안 체계만으로 시스템을 보호하는데 어려움이 발생하고 있다. 이와 같은 사이버공격에 대응하기 위해 많은 정보가 생성되고 있다. 하지만, 무분별하게 발생하는 취약점 정보는 관리자에게 불필요한 정보를 제공하여 혼란을 유도할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 기반의 언어 학습 모델을 이용하여 문서를 학습하고, 취약점 정보를 추출하여 MITRE ATT&CK 프레임워크에 따라 분류함으로써 관리자에게 구분화된 취약점 정보를 제공하여 새로이 발생하고 있는 사이버공격 융합 기술의 분석을 보조하는 메커니즘을 제안한다.

• 융합정보논문지
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• 제8권6호
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• pp.165-171
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• 2018

최근 IT보안의 화두가 되고 있는 가장 위협적인 공격은 APT공격이다. APT공격에 대한 대응은 인공지능기법을 활용한 대응이외에는 방법이 없다는 것이 현재까지의 결론이다. 여기서는 머신러닝 기법을 활용한 사이버위협 데이터를 분석하는 방법, 그 중에서도 빅데이터 머신러닝 프레임웍인 Scikit Learn를 활용하여 사이버공격 사례를 수집한 데이터셋을 이용하여 사이버공격을 분석하는 머신러닝 알고리즘을 구현하였다. 이 결과 70%에 육박하는 공격 분류 정확도를 보였다. 이 결과는 향후 보안관제 시스템의 알고리즘으로 발전가능하다.