• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제15권1호
• /
• pp.137-143
• /
• 2014

스마트 교육은 정보형 인재에서 창의형 인재로 변화되는 현대사회에서 스마트화, 자동화 교육을 통해 창의적인 스마트 인재를 양성하는 교육 혁명이라 할 수 있다. 즉, 지식정보화와 스마트 기기의 출현 등으로 점차 개인별 능동적 맞춤형 교육 방식으로 교육 패러다임이 변화하고 있으며 이를 반영하는 교육 방식이라 할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 스마트 교육 환경을 구현하기 위한 기반 기술 체계를 설계한 것으로 클라우드 컴퓨팅과 N 스크린 기반의 차세대 스마트 교육 시스템을 연구하였다. 이를 위해 스마트 미디어 환경에서 교육적 기능과 특징 분석을 기반으로 스마트 교육 시스템의 활용 방안을 극대화시킨 시스템 설계를 연구하였다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
• /
• 제17권12호
• /
• pp.5113-5119
• /
• 2016

Purpose:The present qualitative study explored adolescents' perceptions regarding effective strategies to prevent adolescents from using tobacco products (TP). Apart from the commercial TPs, there has been emerging use of alternatives such as vapes, e-cigarettes and shisha. This unfortunate phenomenon continues despite the currently available preventive strategies. Thus, understanding of the perceptions of the current generation would be valuable to provide new insights. Methods: Purposive sampling was utilized to recruit 40 adolescents between the age of 15 and 16 years old attending public daily secondary schools. Eight focus group discussions were conducted among the TP users, ex-users and non-users. Data were analyzed using a thematic content analysis procedure with NVivo. Results: Among barriers with the currently available strategies were having teachers who smoke tobacco, addiction to nicotine and self-perceptions of being healthy. The content of any program should include knowledge on negative outcomes of using tobacco products and awareness of the legislation together with ways to overcome peer and family influence including improving self-efficacy and refusal skills. Strategies were suggested to be delivered using information technology which provides interactive learning and visual effects. Conclusions: Adolescents agreed that the content and delivery of tobacco use prevention strategies need to be revised to suit the current generation to ensure sustainability.

• 대한한의학원전학회지
• /
• 제31권2호
• /
• pp.49-69
• /
• 2018

Objectives: Following the Jin Yuan Dynasty, the Ming and Song Dynasties witnessed a great development of Yunqi xue. A study into this development has a vast significance in studying the history of the development of traditional Chinese medicine. Methods: The contents relating to Yunqi within the Comprehensive Medical Books, published during the Ming period, and medical texts separately published specifically dealing with Yunqi were used in order to review the unique characters of the study of Yunqi during this period. Results: There were many cases in the comprehensive medical books during the Ming period that dealt with Yunqi. Some of the examples are: Yunqilu in Yixueliuyao, YunQiZongLun in Yixuerumen, and Yunqilu in Yixueliuyao. A number of books that followed suit from the previous generation's study were published, the examples of which are Wangji's Yunqiyilan, and ZhangJiebin's LeiJingtuyi. WangJi, in his book, opposed the mechanic utilization of YunQi theory, and advocated the flexible application of the theory at the doctor's discretion. Liwei, in his YunQiZongLun, wrote a great deal of knowledge which he gained based on the previous-generation medical masters' achievements. Conclusions: Yunqi became widely accepted during the Ming period which led to some doctors advocating the flexible application of the YunQi theory, and some doctors even completely denouncing Yunqi.

• 한국도서관정보학회지
• /
• 제48권3호
• /
• pp.1-20
• /
• 2017

모든 공공도서관의 본질적 정체성은 당대 및 후대의 통시적 접근 이용을 보장하는 지식정보센터이다. 그럼에도 최근에 평생학습 산실, 문화활동 거점, 정보게이트웨이, 커뮤니티센터, 지방공공재, 정보공통체, 민주주의 요람, 제2의 거실 등으로 회자되면서 공공도서관의 정체성이 요동치고 있다. 이에 각종 관계법령, 지방행정기구, 정부 통계자료를 분석하여 정체성 혼란의 실상과 증거를 제시한 후에 공공도서관 정체성 혼란의 극복방안을 제안하였다. 차제에 공공도서관이 지식정보센터를 기반으로 지역문화 향유 확산을 위한 베이스캠프로 정립되려면 집단주의, 귀속주의, 편의주의를 경계해야 한다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제13권4호
• /
• pp.45-52
• /
• 2012

감염된 미생물에서 유래한 단백질 펩타이드가 HLA에 결합하여 숙주의 세포표면에 제시되면, T 세포가 이를 인식하여 면역반응을 유발함으로써 감염원을 제거하게 된다. HLA와 펩타이드간의 결합이 안정적일수록 T 세포반응이 강하게 일어나 효율적으로 감염원을 제거할 수 있다고 알려져 있다. 따라서 특정 HLA에 안정적으로 결합할 수 있는 펩타이드(HLA binder)를 찾아낼 수 있다면 감염질환이나 암의 예방을 위한 펩타이드 백신의 개발에 활용될 수 있다. 그런데 HLA는 매우 다형하기 때문에 하나의 집단 내에서도 어느 정도의 빈도를 가지는 대립유전자의 수가 매우 많다. 따라서 이들 모든 대립유전자들에 대해 가능한 펩타이드조합을 제작한 후 직접 실험을 통해 안정적으로 결합하는 펩타이드를 찾아내는 것은 매우 비효율적이다. 이를 극복하기 위하여 특정 HLA에 안정적으로 결합하는 펩타이드를 예측하는 정보전산적인 방법이 최근 개발되어 왔다. 이들 방법을 통해 제시된 펩타이드에 대해서만 직접 생물학적 실험을 시행함으로써 연구자는 검증해야 할 후보 펩타이드의 수를 현격히 감소시킬 수 있게 된다. 본 논문에서는 HLA 결합 펩타이드 예측을 위해 기계학습을 이용한 방법을 소개할 뿐만 아니라, 지금까지 HLA 결합 펩타이드 예측에 시도된 적이 없는 '지식기반 유전자 알고리즘(knowledge-based genetic algorithm)'이라는 새로운 모델을 제시하고자 한다. 이것은 유전자알고리즘(GA)에 기반한 것이었지만 전문가 지식을 접목함으로써 GA보다 더 향상된 성능으로 한국인에 흔한 HLA에 결합하는 펩타이드를 예측하였다. 뿐만 아니라 이것은 결합하는 펩타이드의 규칙을 한국인에 흔한 HLA 대립유전자에 대하여 추출해 줄 수 있는 새로운 방법이었다.

• World Technopolis Review
• /
• 제7권1호
• /
• pp.2-14
• /
• 2018

Nowadays, we are standing in front of the $4^{th}$ Industrial Revolution that is featured by a great range of new and advanced technologies that influences all the domains of economies and industries. The great question that this revolution raises is how it can lead to a future that reflects the peoples' common objectives and values on how these advanced technologies can affect the life and transform the economic, social, cultural, and human environment. It is commonly agreed that to be adapted to these changes and needs and shape a society with competitive economies with highly-skilled individuals, we need to encourage innovation, entrepreneurship, new knowledge generation and exchange and true and effective collaboration and communication. In this complex scene, education seems to have a central and critical role on finding new ways of developing expertise and innovation within the existing knowledge procedures, with more and better cooperation between the key players. This paper argues the concepts, opportunities and challenges that are related to the learning ecosystem towards the needs raised by the $4^{th}$ Industrial Revolution. The education is discussed as catalyst but also as carrier of innovation and innovation practices and the basis of a relevant framework is presented that takes into account all the aspects, domains and key players of educational world and interacting domains. Having introduced the ideas of innovation, collaboration and technology advancement in this environment, this paper also presents a real case of practice, focusing on how more than 5.000 schools around Europe succeeded the last four (4) years to implement innovation activities in a collaborative way and under a unique but also flexible pedagogical innovation framework.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제32권2호
• /
• pp.201-211
• /
• 2022

최근 사이버보안 패러다임의 변화에 따라, 인공지능 구현 기술인 기계학습과 딥러닝 기법을 적용한 이상탐지 방법의 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 공개 데이터셋인 NGIDS-DS(Next Generation IDS Dataset)를 이용하여 GRU(Gated Recurrent Unit) 신경망 기반 침입 탐지 모델의 이상(anomaly) 탐지 성능을 향상시킬 수 있는 데이터 전처리 기술에 관한 비교 연구를 수행하였다. 또한 정상 데이터와 공격 데이터 비율에 따른 클래스 불균형 문제를 해결하기 위해 DCGAN(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks)을 적용한 오버샘플링 기법 등을 사용하여 오버샘플링 비율에 따른 탐지 성능을 비교 및 분석하였다. 실험 결과, 시스템 콜(system call) 특성과 프로세스 실행패스 특성에 Doc2Vec 알고리즘을 사용하여 전처리한 방법이 좋은 성능을 보였고, 오버샘플링별 성능의 경우 DCGAN을 사용하였을 때, 향상된 탐지 성능을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제12권11호
• /
• pp.481-492
• /
• 2023

본 연구는 생성형 대규모 언어 모델을 활용하여 텍스트에서 정보를 추출하기 위한 한글 데이터셋 구축 방법을 탐구한다. 현대 사회에서는 혼합된 정보가 빠르게 유포되며, 이를 효과적으로 분류하고 추출하는 것은 의사결정 과정에 중요하다. 그러나 이에 대한 학습용 한국어 데이터셋은 아직 부족하다. 이를 극복하기 위해, 본 연구는 생성형 대규모 언어 모델을 사용하여 텍스트 기반 제로샷 학습(zero-shot learning)을 이용한 정보 추출을 시도하며, 이를 통해 목적에 맞는 한국어 데이터셋을 구축한다. 본 연구에서는 시스템-지침-소스입력-출력형식의 프롬프트 엔지니어링을 통해 언어 모델이 원하는 결과를 출력하도록 지시하며, 입력 문장을 통해 언어 모델의 In-Context Learning 특성을 활용하여 데이터셋을 구축한다. 생성된 데이터셋을 기존 데이터셋과 비교하여 본 연구 방법론을 검증하며, 관계 정보 추출 작업의 경우 KLUE-RoBERTa-large 모델 대비 25.47% 더 높은 성능을 달성했다. 이 연구 결과는 한국어 텍스트에서 지식 요소를 추출하는 가능성을 제시함으로써 인공지능 연구에 도움을 줄 것으로 기대된다. 더욱이, 이 방법론은 다양한 분야나 목적에 맞게 활용될 수 있어, 다양한 한국어 데이터셋 구축에 잠재력을 가진다고 볼 수 있다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
• /
• 제3권
• /
• pp.147-169
• /
• 1994

This paper present s a pattern generation scheme from financial charts. The patterns constitute knowledge which consists of patterns as the conditional part and the impact of the pattern as the conclusion part. The patterns in charts are represented in a syntactic approach. If the pattern elements and the impact of patterns are defined, the patterns are synthesized from simple to the more highly credible by evaluating each intermediate pattern from the instances. The overall process is divided into primitive discovery by Genetic Algorithms and pattern synthesis from the discovered primitives by the Syntactic Pattern-based Inductive Learning (SYNPLE) algorithm which we have developed. We have applied the scheme to a chart : the trend lines of stock price in daily base. The scheme can generate very credible patterns from training data sets.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.619-623
• /
• 2022

대화생성은 대규모 학습 데이터로부터 사전 학습된 언어모델을 활용한 도전적인 다운스트림 태스크 중 하나이다. 대화에서 특정한 지식에 대한 맥락이 보존된 응답 문장을 생성하기 위한 기술의 일환으로써 지식 기반 대화생성이 연구되고 있으며, 현업에서는 사업목표에 따른 대화 서비스를 제공하는 목적으로 이러한 기술을 적용할 수 있다. 본 논문에서는, 각각의 서비스 도메인에 특화된 모델을 적절히 활용 가능하도록 전체 데이터를 도메인별로 구분하여 학습한 다수의 대화생성 모델을 구축한다. 또한, 특정 도메인의 데이터로 학습된 모델이 나머지 도메인에서 어떤 수준의 대화생성이 가능한지 비교 분석함으로써 개별 학습된 모델들이 도메인의 특성에 따라 서로 다른 영향력이나 연관성을 나타낼 가능성을 확인한다. 이러한 실험적인 분석 결과를 바탕으로 현업의 서비스에서 개별 도메인에 특화된 모델이 적절히 활용하는 것이 유용함을 확인하고자 한다.