• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.30-36
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• 2006

본 연구에서는 중학교 국어 교과과정에 있어서 부진아 학생을 위한 부진 영역을 진단을 지원할 수 있는 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템을 학교 수업 현장에 적용함으로써 학습부진 학생들의 수준에 맞는 보충${\cdot}$심화학습이 이루어져 학습결손과 학습부진을 최소화하여 교수${\cdot}$학습의 목표를 알성하고 학업성취도를 향상시킬 수 있도록 하였다. 이 시스템에서의 입력은 36가지 변수가 제안된 코딩 기법을 이용하여 시스템을 위하여 학습데이터와 테스트데이터가 인코딩된다. 이 인코딩된 변수의 값들은 시스템의 입력 층의 값이 된다. 은닉 총의 뉴런 수는 학습 데이터를 이용하여 학습한 후 가장 좋은 성능을 보여주는 결과를 이용하여 결정하였다. 출력 층의 뉴런 수는 각 영역에 하나의 뉴런을 할당하여 4개의 뉴런을 사용하였다. 본 시스템을 개발하기 위해 다층 퍼셉트론 구조와 오류 역전파 알고리즘을 사용하였다. 영역진단 지원 시스템을 위해 학습 데이터로써 2,008개를 사용하였고, 테스트를 위하여 380개의 데이터를 사용하여 실험한 후 성능을 평가하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.375-378
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• 2011

컴퓨터 언어를 배우는 학습자는 다양한 분야에 적합한 프로그래밍 언어를 배우고 텍스트 기반으로 된 프로그래밍을 하는 것이 매우 어렵다고 생각한다. 이러한 문제를 쉽게 풀기 위한 한 방법이 프로그램을 비주얼로 표현하는 것이다. 기존의 시각 프로그래밍인 Visual C++, Visual Basic, Delphi와 같은 비주얼 언어는 외부 인터페이스는 비주얼 컴포넌트로 표현되고 컴포넌트의 작동에 대해서는 텍스트 기반으로 표현한다. 이러한 프로그램을 배우는 학습자들은 컴포넌트 작동에 대한 텍스트 프로그래밍에 대해 어려워하고 있으며 프로그래밍을 싫어하는 한 요소가 되었다. 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 논리적 사고를 표현하면서 객체지향을 지원하기 위해 UML을 도입하고 텍스트 프로그래밍 요소를 비주얼 프로그래밍 요소로 대체하기 위해 객체지향을 지원하는 LabVIEW OOP를 사용하여 학습자들에게 프로그래밍 교육을 하는 방법을 제시하였다. 또한, 제시된 프로그래밍 교육 방법에 대해 설문조사를 실시하여 교육적인 효과를 분석하였다.

• 창의정보문화연구
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• 제7권2호
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• pp.91-98
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• 2021

코로나19로 인해 초등학생이 온라인 환경에 머무는 시간이 증가함에 따라 작성하는 게시글, 댓글, 채팅의 양이 증가하였고, 타인의 감정을 상하게 하거나 욕설을 하는 등의 문제가 발생하고 있다. 네티켓을 초등학교에서 교육하고 있지만, 교육시간이 부족할 뿐 아니라 행동의 변화까지 기대하기는 어려움이 있어 자연어처리를 통한 기술적인 지원이 필요한 상황이다. 본 연구는 초등학생이 작성하는 문장에 사전언어학습 모델에 적용하여 자동으로 욕설문장을 필터링하는 실험을 진행하였다. 실험은 온라인 학습 플랫폼에서 초등학교 4-6학년의 채팅내역을 수집하였고, 채팅 내역중에 욕설로 신고되어 판정된 욕설문장을 함께 수집하여 사전학습된 언어모델을 통해 훈련하였다. 실험결과, 욕설문장을 분류한 결과 75%의 정확률을 보이는 것으로 분석되어 학습 데이터가 충분히 보완된다면, 초등학생이 사용하는 온라인 플랫폼에서 적용할 수 있음을 보여주었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권5호
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• pp.1009-1017
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• 2022

로그 데이터는 정보 시스템의 주요 동작과 상태를 이해하고 판단하는 근거로 사용되어 왔으며, 여러 보안 분야 응용에서도 중요한 입력 데이터로 사용된다. 로그 데이터로부터 필요한 정보를 얻어 이를 근거로 의사 결정을 하고, 적절한 대응 방안을 취하는 것은 시스템을 보호하고 안정적으로 운영하는 데 있어 필수적인 요소이지만, 로그의 종류와 양이 폭발적으로 증가함에 따라 기존 도구들로는 효과적이고 효율적인 대응이 쉽지 않은 상황이다. 이에 본 연구에서는 자연어 처리 기반의 머신 러닝을 이용해 멀티 소스 이벤트 로그의 보안 심각도를 여러 단계로 분류하는 방법을 제안하였으며, 472,972건의 훈련 및 테스트 샘플을 이용하여 실험을 수행한 결과 99.59%의 정확도를 달성하였다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제10권spc호
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• pp.143-153
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• 2022

With the development of networks and the increase in the number of network devices, the number of cyber attacks targeting them is also increasing. Since these cyber-attacks aim to steal important information and destroy systems, it is necessary to minimize social and economic damage through early detection and rapid response. Many studies using machine learning (ML) and artificial intelligence (AI) have been conducted, among which payload learning is one of the most intuitive and effective methods to detect malicious behavior. In this study, we propose a preprocessing method to maximize the performance of the model when learning the payload in term units. The proposed method constructs a high-quality learning data set by eliminating unnecessary noise (stopwords) and preserving important features in consideration of the machine language and natural language characteristics of the packet payload. Our method consists of three steps: Preserving significant special characters, Generating a stopword list, and Class label refinement. By processing packets of various and complex structures based on these three processes, it is possible to make high-quality training data that can be helpful to build high-performance ML/AI models for security monitoring. We prove the effectiveness of the proposed method by comparing the performance of the AI model to which the proposed method is applied and not. Forthermore, by evaluating the performance of the AI model applied proposed method in the real-world Security Operating Center (SOC) environment with live network traffic, we demonstrate the applicability of the our method to the real environment.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.342-353
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• 2017

이 연구는 지적장애 학생을 위한 가상현실 기반 의사소통 프로그램(VR-CTP)을 개발하고, 지적장애 학생의 교수학습 활동에서의 적용 가능성을 탐색하는데 주요한 목적이 있다. 이에 프로그램에서 사용할 문장과 대화를 장애학생을 위한 국민공통 기본교육과정 국어과를 분석하여 추출하였고, 특수교사와 특수교육 전문가들의 검토와 자문 및 적합성 평가에 기초하여 프로그램을 개발하였다. 프로그램의 적용 가능성을 탐색하기 위하여 특수학교에 재직하고 있는 특수교사 30명과 지적장애 학생 44명을 대상으로 사용자 평가를 실시하였다. 그 결과 특수교사는 5점 만점에 4.23점을 나타내었고, 지적장애 학생은 4.44점을 나타내었다. 전반적으로 특수교사와 지적장애 학생 모두 VR-CTP가 교수학습 활동에 적용 가능성이 있다고 인식하였다. 특수학급의 교사가 특수학교의 교사보다 사용자 평가점수가 유의미하게 높았으나, 특수교사의 학교급과 교사경력에 따른 차이는 없었다. 지적장애 학생의 경우에는 인지능력, 학교급, 교육적 배치 등에서 유의한 차이가 없었다. 이는 곧 VR-CTP에 대하여 사용자 평가가 고르게 나타난 것임을 보여주는 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.167-170
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• 2015

본 논문에서는 바쁜 현대인들뿐만 아니라 노인 및 어린이들이 보다 편안하고 효율적으로 애완동물을 기를 수 있도록 하기 위한 애완동물 배뇨 훈련 및 먹이 자동 공급을 위한 시스템을 제안한다. 이 시스템은 블루투스를 이용해 스마트폰 어플리케이션으로 조작할 수 있도록 하며, 나아가 Wifi를 통해 인터넷에 접속하여 어디서든 조작할 수 있도록 한다. 본 논문의 시스템은 배뇨판과 먹이 공급기로 나뉘어져있다. 배뇨판은 배뇨 인식을 위한 수압 센서와 음성출력을 위한 녹음기 모듈, 스피커로 구성되고 후면부는 먹이 자동 공급을 위한 두 개의 서보 모터와 원격 통신을 위한 블루투스 센서로 구성된다. 배뇨판과 먹이 공급기 모두 아두이노 보드와 C언어 기반의 아두이노 스케치 프로그램으로 제작하였으며 먹이 공급기는 블루투스 통신을 지원하는 라이브러리로 통신할 수 있게 하였다. 구현된 시스템은 애완동물의 종류 및 크기에 관계없이 자동 수위조절과 먹이양이 조절되는 특징을 가진다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권11호
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• pp.1372-1380
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• 1999

본 논문에서는 자연언어 문장의 객관적 정량적인 질 측정 방법의 구축에 대해 설명하고, 이를 문장 퇴고 시스템의 사례에 적용해 본다. 문장의 질을 평가한다는 것은 본질적으로 주관적이고 정량화가 어려운 작업이기 때문에, 이 과정에서 질의 객관적 계량화가 가능한지 여부가 가장 중요한 문제가 된다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 유전자 알고리즘을 이용한 진화적 접근 방법을 통해 객관적이고 정량적인 질의 측정 공식을 유도하는 방법론을 제시하였다. 이 논문에서 제시한 방법론의 핵심은 간단히 말해서 사람이 행하는 정성적인 판단을, 이에 가장 근접하는 정량적 측정 체계로 전환시키는 것이라고 보면 된다. 이것을 위해 정량화 문제를 문장의 단순 언어 특징들의 변화값을 이용한 최적화 문제로 환원시키고, 다시 이 최적화 문제를 유전자 알고리즘을 이용해 해결함으로써 문제를 효과적으로 해결할 수 있었다. 실험 결과를 보면, 본 논문에서 제시한 최적화 방법은 주어진 훈련용 예제와 검증용 예제 중 각각 99.84%, 99.88%를 만족시키는 해를 찾아내었으므로 정량적 질 평가 공식의 유도에 매우 효과적임을 알 수 있었다. 또한 도출된 측정 공식을 이용해서 실제 퇴고 시스템 평가에 적용한 결과 문장 질의 측정에 매우 유용하게 이용될 수 있음을 알 수 있었다. 이와 같이 질의 정량적 평가가 가능하다는 사실이 갖는 또 한가지 중요한 의미는 최종 사용자의 구매 의사나 개발자의 공학적 의사 결정을 위한 객관적 성능 평가 자료의 제공에 이 방법이 유용하게 사용될 수 있다는 점이다.Abstract This paper describes a method of building a quantitative measure of the quality of natural language sentences, particularly produced by document revision systems. Evaluating the quality of natural language sentences is intrinsically subjective, so what is most important as to the evaluation is whether the quality can be measured objectively. To solve such problem of objective measurability, genetic algorithm, an evolutionary learning method, is employed in this paper. The underlying standpoint of this approach is that building the quality measures is a task of constructing a formulae that produces as close results as can to the qualitative decisions made by humans. For doing this, the problem of measurability has been simply reduced to an optimization problem using the change of the values of simple linguistic parameters found in sentences, and the reduced problem has been solved effectively by the genetic algorithm. Experimental result shows that the optimization task satisfied 99.84% and 99.88% of the given objectives for training and validation samples, respectively, which means the method is quite effective in constructing the quantitative measure of the quality of natural language sentences. The actual evaluation result of a revision system shows that the measure is useful to quantize the quality of sentences. Another important contribution of this measure would be to provide an objective performance evaluation data of natural language systems on a basis of which end-users and developers can make their decision to fit their own needs.

• 한국교육학연구
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• 제23권1호
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• pp.57-81
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• 2017

본 연구는 관제기 관립 외국어학교의 교육사적 의미를 정리하기 위한 것으로, 이 시기 설립 운영된 6개 관립 외국어학교의 교사진 특성과 학생수 변화를 통해 당시 외국어교육 정책과 외국어학교간 비교우위를 살펴보고자 한다. 1894년 갑오개혁을 통해 과거제와 신분제를 폐지한 조선에서 외국어 교육은 근대적 문물 습득과 사회적 지위 상승을 위한 문화자본이었다. 본 연구를 통해 얻어진 결론은 다음과 같다. 첫째, 관제기의 외국어학교는 당대 최고 수준의 교육기관이었다. 입학연령은 15세 이상 23세 이하였지만 실제 입학생들 대부분은 20세 이상이었다. 둘째, 관제기 외국어학교의 몇몇 교사 중에는 군사와 외교, 기술 분야 전문가도 있었다. 특히 법어학교 교사 마르텔은 대한제국 시기 중립외교 정책을 전개하는 데에 중요한 역할을 하였다. 셋째, 외국어학교의 학생 모집은 당시의 정치적 사회적 분위기에 많은 영향을 받았다. 넷째, 관제기 관립 외국어학교의 입학생 통계를 보면 한어학교, 법어학교, 영어학교의 순으로 비중이 높으며, 이는 당시 재학생 통계상 영어학교와 일어학교에 학생들이 집중된다는 일반적인 주장과는 다른 결과이다. 다섯째, 관제기 관립 외국어학교는 역관통사를 양성할 뿐만 아니라 경세가가 될 수 있는 문무 관료를 양성하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권7호
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• pp.115-124
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• 2022

본 연구의 목적은 2019~2022학년도 중등교사 임용시험 교육학문제의 연도별 핵심어와 그 경향, 핵심어들의 언어네트워크를 분석하여 그 결과를 제시하는 것이다. 주요 연구방법론은 텍스트 마이닝 기법과 언어네트워크 분석방법이었으며, 분석프로그램으로는 KrKwic, Wordcloud Maker, Ucinet6, NetDraw 등이었다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 연도별 교육학문제의 상위출현빈도 핵심어는 교사, 학생, 교육과정, 수업, 평가 등의 기존 상위출현빈도 핵심어들이었으며, 최근 코로나 19 상황의 온라인수업 진행을 반영한 핵심어(온라인, 위키, 토의식, 정보 등)들도 추가로 등장하는 경향을 보였다. 4개년도 통합 텍스트에서의 상위출현빈도 핵심어는 학생(44), 교사(39), 수업(27), 학교(18), 교육과정(16), 온라인(10), 토의식(8) 등이었다. 둘째, 4개년도 상위출현빈도 핵심어들의 전체 언어네트워크는 상당한 수준의 밀도(0.566), 총연결수(492), 평균연결정도(16.4)로 분석되었다. 연결정도 중심성은 교사(199.0), 수업(197.0), 학생(185.0), 학교(150.0) 순으로 나타났으며, 매개 중심성은 교사(30.859), 수업(18.956), 학생(16.054), 학교(15.745) 순으로 나타났다. 본 연구결과는 중등교사 임용시험 수험생인 예비교사, 해당 시험 출제 관리하는 기관과 관련자, 중등학교 예비교사 양성기관의 교수자와 행정가들에게 고려해볼 만한 자료가 되길 기대한다.