• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권6호
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• pp.2168-2187
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• 2021

The smart grid replaces the traditional power structure with information inventiveness that contributes to a new physical structure. In such a field, malicious information injection can potentially lead to extreme results. Incorrect, FDI attacks will never be identified by typical residual techniques for false data identification. Most of the work on the detection of FDI attacks is based on the linearized power system model DC and does not detect attacks from the AC model. Also, the overwhelming majority of current FDIA recognition approaches focus on FDIA, whilst significant injection location data cannot be achieved. Building on the continuous developments in deep learning, we propose a Deep Learning based Locational Detection technique to continuously recognize the specific areas of FDIA. In the development area solver gap happiness is a False Data Detector (FDD) that incorporates a Convolutional Neural Network (CNN). The FDD is established enough to catch the fake information. As a multi-label classifier, the following CNN is utilized to evaluate the irregularity and cooccurrence dependency of power flow calculations due to the possible attacks. There are no earlier statistical assumptions in the architecture proposed, as they are "model-free." It is also "cost-accommodating" since it does not alter the current FDD framework and it is only several microseconds on a household computer during the identification procedure. We have shown that ANN-MLP, SVM-RBF, and CNN can conduct locational detection under different noise and attack circumstances through broad experience in IEEE 14, 30, 57, and 118 bus systems. Moreover, the multi-name classification method used successfully improves the precision of the present identification.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제63권2호
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• pp.273-294
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• 2024

최근 교육 분야에서의 '에듀테크'에 대한 관심이 커짐에 따라, 교사와 학생 모두 이러한 변화에 적응하고 있으며, 에듀테크는 이제 학교에서 자연스럽게 활용되어가고 있는 추세이다. 특히 에듀테크를 사용한 다양한 교수·학습 전략을 통해 교육격차를 줄이는 것에도 많은 관심이 쏠리고 있는바, 교육격차를 줄이는 다양한 방법 중 본 연구는 학생들의 자기주도적 과제 관리의 중요성에 주목하여 교사가 필요한 과제를 학생들에게 제공하고 관리할 수 있는 수학학습 플랫폼을 개발, 적용하고자 하였다. 본 연구에서 개발한 '수쌤' 플랫폼은 공교육에서 활용 가능한 교사 주도 과제 관리 시스템으로서, 교사들이 학생들에게 필요한 문제를 제시하면 학생들은 자신의 문제해결 과정을 점검하며 성장을 스스로 모니터링하는 과정을 통해 문제해결 능력을 향상시키고자 하는 목적을 지녔다. 본 고를 통해 '수쌤'을 활용하여 학생들은 자신의 수준에 맞는 과제를 해결함으로써 문제해결 능력을 향상시켜 나가는 사례를 보여주고자 하였으며 더 나아가 디지털 교육 환경에서의 교사 역할의 중요성도 제안하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권11호
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• pp.929-938
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• 2020

본 연구에서는 청미천 유역에서의 플럭스타워에서 산출되는 증발산량의 결측값을 보완하기 위해 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)을 사용하였다. 비교 평가를 위해, Mean Diurnal Variation(MDV), Food and Agriculture Organization Penman-Monteith(FAO-PM) 방법들을 이용하여 증발산량을 산정하였고, ANN 방법을 이용한 결과와 비교하였다. 비교 평가 방법으로 시계열 방법 및 통계 분석(결정계수, IOA, RMSE, MAE)이 사용되었다. 각 gap-filling 모델의 검증을 위해 2015년의 30분 단위 데이터를 이용하였으며, 121개의 결측값 중 MDV, FAO-PM, ANN 방법 순으로 각각 70, 53, 54개의 결측값을 보완하여 모든 데이터가 관측되지 않은 36개의 데이터를 제외하면 각각 82.4%, 62.4%, 63.5%의 성능을 보였다. 결정계수(MDV, FAO-PM, ANN 방법 순으로 각각 0.673, 0.784, 0.841)와 IOA(MDV, FAO-PM, ANN 방법 순으로 각각 0.899, 0.890, 0.951)를 분석한 결과, 3가지 방법 모두 양질의 상관성을 보여 활용성이 충분하다고 판단되며, 이 중 ANN 모델이 가장 높은 적합도와 양질의 성능을 나타내었다. 본 연구를 기반으로 기계학습방법을 이용한 플럭스 타워 자료의 gap-filing 연구에 보다 적절하게 활용될 수 있을 것이다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제53권2호
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• pp.215-239
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• 2022

모든 공공도서관은 공비운영, 무료공개, 만인제공을 이념적 지주로 삼는 지방공공재이며 문화기반시설이다. 이러한 정체성은 공공도서관이 서비스 권역 내의 지역주민에게 각종 지식정보, 다양한 프로그램, 커뮤니티 공간 등을 제공하는 동시에 궁극적으로 국가 및 사회의 문화발전에 이바지할 때 정당화된다. 이를 위해서는 국가와 지방자치단체가 법적 기준에 부합하는 개체수를 확충하고, 유능한 전문인력을 배치하며, 접근·이용이 편리한 시설과 공간을 제공해야 한다. 그런데 지역별 공공도서관 상호간에 인프라와 서비스에 격차가 존재하면 주민의 접근·이용에 불평등을 초래하고 이는 정보격차 및 문화복지 격차로 귀결될 수밖에 없다. 이에 본 연구는 충남지역 공공도서관이 생활밀착형 지식정보서비스 기관, 문화향유 및 평생학습 공간으로 자리매김하려면 공공도서관의 균형발전 및 역량강화가 선행되어야 한다는 입장에서 시도별 및 충남지역 시군별 입지계수, 핵심 인프라 및 서비스 지표를 이용하여 상대적 격차를 분석하였다. 그 결과를 바탕으로 충남지역의 취약한 시군을 중심으로 공공도서관 격차 요소를 접근성, 핵심 인프라, 서비스로 나누어 격차 해소 방안을 제시하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제56권1호
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• pp.5-25
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• 2022

대다수 공공도서관은 지역주민을 지식정보센터, 복합문화공간, 평생학습시설, 제3의 장소다. 이러한 정체성과 역할에 충실할 때 회자되는 사회적 오마주가 지식정보 아고라, 문화기반시설, 도시의 거실, 민중의 대학이다. 그런데 국가나 지역을 불문하고 공공도서관 상호간에 상당한 격차가 존재하면 지역별 주민의 접근·이용의 불평등을 초래하고, 정보격차 및 지역격차의 동인으로 작용하며, 사회격차 및 문화복지 격차로 귀결될 수밖에 없다. 이에 본 연구는 공공도서관을 지역문화시설의 요체로 간주하고 지역 간의 상대적 격차가 문화격차를 유발한다는 전제 하에 시도별 및 경북지역의 시군별 입지계수, 투입지표(서비스 대상인구, 연면적, 직원수와 사서수, 운영예산과 자료구입비, 도서수), 산출지표(자료실 이용자수, 대출책수, 강좌 참가수)를 이용하여 상대적 격차를 분석하였다. 그 결과를 바탕으로 투입·산출지표의 상관 및 회귀분석을 통해 도출된 핵심요소를 중심으로 경북지역 시군별 공공도서관의 지표별 관리모형 및 격차해소 방안을 제시하였다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제17권1호
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• pp.45-71
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• 2014

이차곡선에 대해 고교과정에서는 종합적인 개념습득이 이루어질 기회가 부족하고 대학과 정은 고등수학적 접근으로 진행되어 여전히 개념습득의 어려움을 갖는다는 점을 인식하고 예비교사들의 문제제기에 의한 수학적 사고확장을 돕고자 그래핑 계산기를 활용하여 수학적, 인지적, 교수적 충실도를 조사하였다. 인지적 충실도에서는 세 가지 수학적 속성의 문제제기가 이루어졌으며 이 때 수학적 충실도가 인지적 충실도와 순환적 연관성을 보였으며 교수적 충실도는 인지적 충실도를 더욱 활성화시키는 것으로 나타났다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.214-219
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• 2010

정보통신을 포함한 여러 분야의 실무현장에서 요구하고 있는 인재의 역량이 대학에서 현실적으로 배출되고 있는 졸업생들과는 큰 차이를 보이고 있는 것이 사실이다. 본 논문에서는 체제적인 문제해결력을 갖춘 현장적합성 전문가를 양성하기 위해 프로젝트기반 학습 방법을 적용한 협동프로젝트 교과과정을 제안한다. 본 교과과정을 제주대학교 제주문화콘텐츠 전문인력양성사업단에 적용하여 학생들은 보고서 작성 능력, 발표 능력, 팀원들과의 공동 작업 능력, 문제해결 능력 등의 체제적인 팀 프로젝트 수행 능력을 신장시킬 수 있음을 확인하였으며, 학습자들의 만족도도 매우 높아 다른 여러 분야에도 성공적으로 적용 확장해나갈 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제9권1호
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• pp.1-5
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• 2011

Everyday, technology is evolved in many different disciplines. Computer and smart devices revolution take part of the evolved technology that continuously promising new features. Moreover, social networks services recently become widely popular, which most people in the world become a social-network-fond. In addition to the revolution of the evolved technology and social networks services, ubiquitousness is taking significant part in our daily lives. Although, there are many e-learning systems already existed, which use Internet technology along with a Web technology to provide education in various ways, in despite of that, there is no such existing system exploits the usefulness of smart devices along with the legacy of the online social networks besides the power of the ubiquitous computing technology. Therefore, we propose a smart device application, which fills the gap that has been missing in the recent contemporary era. It is an application that runs on smart devices particularly Smartphone devices; we call our system “Smart Device based Social E-learning System(SDES)”. We have preliminary implemented our system on Android OS. In this paper, we intentionally propose the system in order to ease the way people learn, to provide interactive accessibility in our system, and to utilize the advanced technology more wisely.

• Child Health Nursing Research
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• 제27권1호
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• pp.3-12
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• 2021

Purpose: While clinical practice is crucial for nursing students to acquire the skills needed to provide professional, high-quality nursing care, further studies on improving undergraduate nursing programs are needed to provide a supportive clinical learning environment for student nurses. This study aimed to understand nursing students' clinical experiences in newborn nurseries and neonatal intensive care units and to provide basic data for the establishment of strategies to promote effective clinical education. Methods: Interviews were held with 15 nursing students at J University who had clinical practice experience in the newborn nursery and neonatal intensive care unit. The collected data were analyzed using the phenomenological analysis method developed by Colaizzi (1978). Results: The nursing students' experiences were grouped into four categories: "expectations for and anxiety about clinical practice", "acquisition of a wide range of knowledge regarding neonatal nursing", "challenges faced in clinical practice", and "experiencing interpersonal changes". Conclusion: The current neonatal practice nursing education system provides students with positive learning experiences. However, the lack of practice opportunities, insufficient instruction, and the theory-practice gap were identified as major issues hindering students' learning needs. These study results are expected to provide basic data for curriculum development to improve undergraduate nursing education.

• 아태비즈니스연구
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• 제13권2호
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• pp.107-122
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• 2022

Purpose - This study aims to develop machine learning models to predict administrative issue designation in KOSDAQ Market using financial data. Design/methodology/approach - Employing four classification techniques including logistic regression, support vector machine, random forest, and gradient boosting to a matched sample of five hundred and thirty-six firms over an eight-year period, the authors develop prediction models and explore the practicality of the models. Findings - The resulting four binary selection models reveal overall satisfactory classification performance in terms of various measures including AUC (area under the receiver operating characteristic curve), accuracy, F1-score, and top quartile lift, while the ensemble models (random forest and gradienct boosting) outperform the others in terms of most measures. Research implications or Originality - Although the assessment of administrative issue potential of firms is critical information to investors and financial institutions, detailed empirical investigation has lagged behind. The current research fills this gap in the literature by proposing parsimonious prediction models based on a few financial variables and validating the applicability of the models.