• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권10호
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• pp.135-146
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• 2023

An effective educational program warrants the inclusion of an innovative construction which enhances the higher education efficacy in such a way that accelerates the achievement of desired results and reduces the risk of failures. Educational Decision Support System (EDSS) has currently been a hot topic in educational systems, facilitating the pupil result monitoring and evaluation to be performed during their development. Insufficient information systems encounter trouble and hurdles in making the sufficient advantage from EDSS owing to the deficit of accuracy, incorrect analysis study of the characteristic, and inadequate database. DMTs (Data Mining Techniques) provide helpful tools in finding the models or forms of data and are extremely useful in the decision-making process. Several researchers have participated in the research involving distributed data mining with multi-agent technology. The rapid growth of network technology and IT use has led to the widespread use of distributed databases. This article explains the available data mining technology and the distributed data mining system framework. Distributed Data Mining approach is utilized for this work so that a classifier capable of predicting the success of students in the economic domain can be constructed. This research also discusses the Intelligent Knowledge Base Distributed Data Mining framework to assess the performance of the students through a mid-term exam and final-term exam employing Multi-agent system-based educational mining techniques. Using single and ensemble-based classifiers, this study intends to investigate the factors that influence student performance in higher education and construct a classification model that can predict academic achievement. We also discussed the importance of multi-agent systems and comparative machine learning approaches in EDSS development.

• 산업경영시스템학회지
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• 제47권2호
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• pp.30-39
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• 2024

This study introduces a novel approach for identifying potential failure risks in missile manufacturing by leveraging Quality Inspection Management (QIM) data to address the challenges presented by a dataset comprising 666 variables and data imbalances. The utilization of the SMOTE for data augmentation and Lasso Regression for dimensionality reduction, followed by the application of a Random Forest model, results in a 99.40% accuracy rate in classifying missiles with a high likelihood of failure. Such measures enable the preemptive identification of missiles at a heightened risk of failure, thereby mitigating the risk of field failures and enhancing missile life. The integration of Lasso Regression and Random Forest is employed to pinpoint critical variables and test items that significantly impact failure, with a particular emphasis on variables related to performance and connection resistance. Moreover, the research highlights the potential for broadening the scope of data-driven decision-making within quality control systems, including the refinement of maintenance strategies and the adjustment of control limits for essential test items.

• 한국농공학회논문집
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• 제66권5호
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• pp.1-13
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• 2024

In this study, we applied an on-site diagnostic method for estimating the structural safety of a plastic greenhouse. A three-dimensional light detection and ranging (3D LiDAR) sensor was used to scan the greenhouse to extract point cloud data (PCD). Differential thresholds of the color index were applied to the partitions of raw PCD to separate steel frames from plastic films. Additionally, the K-means algorithm was used to convert the steel frame PCD into the nodes of unit members. These nodes were subsequently transformed into structural shape data. To verify greenhouse shape reproducibility, the member lengths of the scan and blueprint models were compared with the measurements along the X-, Y-, and Z-axes. The error of the scan model was accurate at 2%-3%, whereas the error of the blueprint model was 5.4%. At a maximum snow depth of 0.5 m, the scan model revealed asymmetric horizontal deflection and extreme bending stress, which indicated that even minor shape irregularities could result in critical failures in extreme weather. The safety factor for bending stress in the scan model was 18.7% lower than that in the blueprint model. This phenomenon indicated that precise shape estimation is crucial for safety diagnostic. Future studies should focus on the development of an automated process based on supervised learning to ensure the widespread adoption of greenhouse safety diagnostics.

• 한국학교수학회논문집
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• 제16권1호
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• pp.113-139
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• 2013

본 연구는 초등학생들의 문장제 해결과정에서 나타나는 오류를 분석하고 문제해결전략별 오류 유형 및 그 특징을 파악함으로써 문제해결학습의 실패 원인에 대한 정보를 제공하고 문제해결력을 향상시킬 수 있는 교수학습방안을 제안하기 위한 것이다. 문장제 해결과정에서 학생들이 선호하는 전략을 살펴보면 식 세우기와 예상과 확인, 규칙 찾기 순으로 나타났으며, 단순화하기 전략은 거의 사용하지 않고 있다. 문장제 해결과정에서 나타나는 오류 유형의 특징은 문제해결전략에 따라 차이를 보였는데, 이를테면 식 세우기의 경우, '문항 이해의 오류', '개념 원리의 오류', '풀이 과정의 오류' 순으로 나타난 반면, 그림그리기에서는 문제에서 설명하는 내용을 잘못 이해하여 그림으로 나타내는 오류를 주로 범하였고, 표 만들기의 경우 문제에서 주어진 정보를 표로 나타내는 과정에서 정보들 간의 관계를 잘못 이해하여 오류를 범하는 '문항 이해의 오류'가 많은 것으로 나타났다. 이처럼 문장제를 통한 문제해결 학습에서 학생들이 선호하는 문제해결전략을 확인함과 동시에 문제해결전략별 나타나는 오류의 특징을 확인함으로써 해결전략에 따른 오류를 예상하고 이에 대처하는 교수학습방안을 생각해볼 수 있을 것이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.163-169
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• 2020

최근 4차 산업혁명의 핵심기술인 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷의 발전으로 산업 현장에서 가동되는 기계의 자동화 및 무인화에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 공정 기계들은 부착된 다양한 센서들로부터 수집된 데이터를 기반으로 제어되고 이를 통해 공정이 관리된다. 만약 센서에 고장이 발생한다면 센서 데이터 이상으로 인해 자동화 기계들이 오작동함으로써 공정 손실 발생뿐만 아니라 인명피해로도 이어질 수 있다. 전문가가 센서의 이상 여부를 주기적으로 확인하여 관리하고 있으나 산업 현장의 여러 가지 환경요인 및 상황으로 인하여 고장점검 시기를 놓치거나 고장을 발견하지 못하여 센서 고장으로 인한 피해를 막지 못하는 경우가 발생하고 있다. 또한 고장이 발생하여도 즉각 감지하지 못함으로써 공정 손실을 더욱 악화시키고 있는 실정이다. 따라서 이러한 돌발적인 센서 고장으로 인한 피해를 막기 위해 자체적으로 임베디드 시스템에서 센서의 고장 유무를 실시간으로 파악하고 빠른 대응을 위해 고장 진단 및 유형을 판별하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 대표적인 센서 고장 유형인 erratic fault, hard-over fault, spike fault, stuck fault를 분류하기 위해 딥 뉴럴 네트워크 기반의 고장 진단 시스템을 설계하고 라즈베리 파이를 활용하여 구현하였다. 센서 고장 진단을 위해 구글이 제안한 MobilieNetV2의 Inverted residual block 구조를 사용하여 네트워크를 구성하였다. 본 논문에서 제안하는 방식은 기존 CNN 기법을 사용한 경우보다 메모리 사용량이 줄고 성능이 향상되며, 입력 신호에 대해 구간별로 센서 고장을 분류하여 산업 현장에서 효과적으로 사용될 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.240-247
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• 2020

우리나라 군은 인구절벽 현상으로 인한 병력 부족, 병사들의 의무복무기간 단축, 획일화된 교육훈련에 대한 거부감 등을 이유로 전투력 유지에 어려움을 겪고 있다. 최근 군 내부적으로도 이러한 문제를 인식하여 전투력 유지에 결정적 역할을 하는 군 교육훈련 체계 개선에 대한 논의가 많이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 부대 전투력 향상을 위한 군 교육훈련 일정계획 최적화 모형을 제안한다. 이를 위해 부대 전투력에 영향을 미치는 요소인 교육훈련 과제에 대한 망각 및 학습효과, 과제별 개인점수를 정량화하여 모형에 적용한다. 일정계획 기간은 실제 야전부대의 순환식 부대훈련 주기인 4주로 설정하며, 부대 전투력 측정은 4주 후 부대 구성원의 과제별 개인점수 총합에서 낙제가 발생한 총 횟수를 가중차감하여 계산한다. 교육훈련 여건 및 일부 과제의 초기 개인점수로 시나리오를 구성하고 실험을 수행한 결과 부대 전투력이 최소 10%, 최대 77% 상승하였는데, 이는 전역 및 전입하는 인원을 감안할 때 적어도 부대 전투력 유지가 가능할 만큼의 수치에 해당한다. 또한 부대 전투력 상승률 및 과제별 낙제 발생 횟수 결과를 통해 교육훈련 여건의 조성, 특히 전투기술훈련 과제를 충분히 계획하는 것이 부대 전투력에 큰 영향을 미치는 것을 확인하였다. 본 연구모형을 통해 군 교육훈련 관리자가 효과적으로 부대 전투력을 유지 혹은 향상시킬 수 있는 교육훈련 일정을 수립할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제18권2호
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• pp.1-13
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• 2006

이 연구는 인간 삶의 근본적 변화를 일으키는 것에 목표를 둔 문화교육의 이론을 탐색하여 정체성에 혼란을 겪고 있는 가정과교육의 가치를 재정립하는데 그 목적을 둔다. 즉 가정과교육이 인간다운 인간, 통합적인 사고를 할 수 있는 문화인을 키울 수 있는 교과로서의 특성을 가지고 있음을 문화교육 이론을 통해 검증하고자 한다. 이제까지의 가정과교육은 과학화, 산업화된 사회의 요구에 부응하여 효율성 위주로 교과내용을 편성하여 왔다. 그 결과 가정과교육은 학습자들에게 삶의 다양한 상황에 대처할 수 있는 다각적이고 근본적인 능력 대신에 당면한 현실 문제의 처방을 전수하는 것에 치우치게 되었다. 그런데 이러한 처방적인 교육은 사회가 변하면 그 지식의 가치가 떨어지는 결과를 낳았고, 결국 가정과교육의 정체성 혼란을 야기하기에 이르렀다. 이러한 혼란은 가정과교육 내용이 삶 혹은 '문화' 그 자체임에도 불구하고 문화를 교육적 관점으로 접근하지 못했기 때문에 발생한 것이다. 교육내용 자체에 문화를 포함하고 있으면서도 문화인, 자유인을 키워내지 못한다는 한계는 다시금 교과 내용의 구성과 교육과정의 문제를 진지하게 검토해야 함을 시사해 준다. 물론 교과 내용 속에 문화적 가치를 모두 담아낼 수 없지만 사회의 변화를 주도할 수 있는 지성인을 키워낼 최소한의 필수적인 내용을 어떻게 담아 낼 수지에 대한 연구가 절실하다. 우선 이 연구에서는 문화교육을 개념적으로 수용하기 위해 다양한 이론들을 살펴 본 후 문화교육의 관점에 입각한 구체적인 교육 방법을 간략하게 제시해보았다. 이후의 연구에서는 이러한 문화교육의 이론과 문화교육 방법을 토대로 가정과 교육을 문화교육으로 전환하기 위한 심도 있는 탐색이 계속되어야 할 것이다.

• 벤처창업연구
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• 제14권3호
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• pp.13-26
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• 2019

사회경제적 부가가치 산출 및 파급효과가 높은 창업에 대한 관심이 증가하고 있는 추세이다. 창업이 가져오는 긍정적인 측면에 집중하여 적극적으로 권장되고 있지만, 실패에 대한 두려움은 창업을 주저하게 만드는 가장 큰 원인으로 꼽히고 있다. 불확실성과 위험성이 높은 창업이 가지는 근본적인 특성상 창업가는 실패를 경험하게 될 가능성이 크다. 하지만 실패하게 되더라도, 창업을 통해 습득했던 기업인의 경험과 지식은 재창업 시 중요한 원천으로 작용할 수 있으며 결코 사장되어서는 안 될 사회적 자산이 될 수 있다. 특히 재창업 시 동일한 산업에 재도전하는 것은 이전 창업 경험을 통한 학습효과를 극대화하는 것으로 보고된 바 있다. 이렇듯 실패 후 재창업은 창업 관련 연구에 있어 매우 중요한 주제임에도 이와 관련한 체계적인 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 창업가가 실패에 대해 귀인하는 경향성에 주목하여 이것이 재창업 과정에 어떠한 영향을 미치는지에 대하여 실증분석을 실시하였다. 또한 이 과정에서 기업가적 자기효능감과 회복 탄력성이 미치는 조절 효과를 함께 고찰해보고자 하였다. 이를 위하여 재기중소기업개발원을 통하여 실패 후 창업을 시도한 연속 창업가들을 대상으로 설문을 진행하여 데이터를 수집하여 분석을 실시하였다. 분석 결과, 창업 실패의 원인을 내부적으로 귀인하는 경향이 높을수록 재창업 시 기존에 창업한 바 있는 동일한 산업을 그대로 유지하려 하는 것으로 나타났다. 또한 이러한 실패 내부 귀인 경향이 재창업 시 동일 산업 유지에 미치는 긍정적 영향은 기업가적 자기 효능감이 높을 때와 회복 탄력성이 높을 경우에 그 효과가 강해지는 것으로 나타났다.

• 지식경영연구
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• 제23권1호
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• pp.89-109
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• 2022

최근 COVID-19, 동학개미운동 등 투자환경의 변화로 시스템 처리 허용 수준을 상회하는 트랜잭션이 발생하고 이로 인해 전산장애가 자본시장에서 빈번하게 나타나고 있다. 자본시장 IT시스템들은 장애 영향도가 매우 큰 시스템들로서, 2020년에 예측하지 못한 큰 규모의 트랜잭션이 상당한 기간 유입되어 전산장애가 급증하였다. 다수의 기업들이 높은 수준의 IT시스템 용량계획 정책을 유지하고 있던 상황임에도 불구하고, 이를 상회하는 트랜잭션이 유입된 것은 용량계획에 대한 새로운 접근 방법이 필요함을 시사하고 있다. 이에 본 연구는 다양한 머신러닝 기법을 활용하여 자본시장 IT시스템 용량계획 모델들을 개발하고 성능을 비교 분석한다. 또한, 동학개미운동과 같이 예측하기 힘든 투자자의 행동을 반영할 수 있는 심리지수를 예측에 활용함으로써 용량계획 모델의 성능을 높인다. COVID-19 기간을 포함한 실증데이터를 이용하여 본 연구에서 개발한 용량계획 모델은 실무에서 활용 가능한 수준의 높은 성능과 안정성을 가질 수 있다. 본 연구는 기업의 비용 효율성과 IT시스템 용량 변경에 수반되는 운영상의 제약을 모두 고려한 최적의 파라미터를 제시하였는데, 이것은 자본시장 도메인에서 유용하게 사용될 수 있다. 또한, 본 연구는 투자자의 심리를 반영하는 심리지수가 IT 시스템 용량계획에 중요한 예측요인이 될 수 있는 것을 입증함으로써, 심리지수가 다양한 수요예측에 적극적으로 활용될 수 있음을 보여준다.

• 벤처창업연구
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• 제14권5호
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• pp.61-78
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• 2019

본 연구는 현재 창업교육에서 많이 강조하고 있는 요인을 중심으로 창업자의 자기효능감을 측정하여 실제 창업기업의 매출에 미치는 영향에 관한 연구이다. 특히 본 논문은 정부의 다양한 창업자 지원사업 중 창업성공이라는 목적을 달성하기 위해 시행하고 있는 교육이 제기능을 하지 못하여 다수의 창업실패를 만들어내고 있다는 문제의식에서 출발하였다. 창업기업은 객관적인 재무자료로는 평가할 수 없고 창업자의 개인적 능력과 학습능력을 중심으로 성공 가능성을 가늠해야하는 불확실성이 높다. 또한 개인적 경험이든 학습이든 어떠한 요인이 영향을 미쳐 특정 분야에 자기효능감이 높은 경우에 창업성공 가능성이 높다는 많은 선행연구는 창업기업에 대한 지원이 어떠한 방향으로 이뤄져야 하는지에 대한 답이 될 것이다. 본 연구는 창업기업의 성공 중 특히 3~7년차 기업의 생존의 열쇠인 매출을 중심으로 창업자의 자기효능감이 창업기업의 매출에 어떤 영향을 미치는지를 중심으로 진행하였다. 본 연구는 크게 여섯 가지 연구를 진행하였다. 첫째, 기업가 정신에 대한 창업가의 자기효능감이 창업기업의 매출에 영향을 미치는지 여부 분석, 둘째, 시장지향성에 대한 창업자의 자기효능감이 창업기업의 매출에 영향을 미치는지 여부 분석, 셋째, 고객지향성에 대한 창업자의 자기효능감이 창업기업의 매출에 영향을 미치는지 여부 분석, 넷째, 경영환경변화 이해도에 대한 창업자의 자기효능감이 창업기업의 매출에 영향을 미치는지 여부 분석, 다섯째, 제품차별화 역량에 대한 창업자의 자기효능감이 창업기업의 매출에 영향을 미치는지 여부 분석, 여섯째, 비즈니스모델 구축역량에 대한 창업자의 자기효능감이 창업기업의 매출에 영향을 미치는지 여부에 대한 분석 등이다. 실증분석의 결과, 본 연구는 제품차별화 역량과 비즈니스모델 구축역량에 대한 창업가의 자기효능감은 창업기업의 매출에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤으며 기업가정신과 고객지향성에 대한 자기효능감은 제품차별화 역량에 대한 자기효능감에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤고, 고객지향성은 비즈니스모델 구축역량에 대한 자기효능감에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 이로써 자기효능감 구성인자 간에는 경로가 존재하고 경로를 통해 자기효능감을 강화하면 창업기업의 매출에 정(+)의 영향을 미침을 확인하였다. 이에 본 연구결과는 창업기업을 위한 다양한 지원사업을 시행할 때 창업기업의 생존을 목표로 한다면 이러한 경로를 설정하고 자기효능감을 강화해야 창업기업의 생존과 창업성과를 만들 수 있다는 시사점을 제시하고 있다.