• 한국문헌정보학회지
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• 제53권3호
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• pp.247-271
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• 2019

과학에서 지식의 불확실성은 명제가 현재 상태로는 참도 거짓도 아닌 불확실한 상태를 의미한다. 기존의 연구들은 학술 문헌에 표현된 명제를 분석하여 불확실성을 의미하는 단어를 수동적으로 구축하고 구축한 코퍼스를 대상으로 규칙 기반, 기계 학습 기반의 성능평가를 수행해왔다. 불확실성 단어 구축의 중요성은 인지하고 있지만 단어의 의미를 분석하여 자동적으로 확장하고자 하는 시도들은 부족했다. 한편, 계량정보학이나 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 네트워크의 구조를 파악하는 연구들은 다양한 학문분야에서 지적 구조와 관계성을 파악하기 위한 방법으로 널리 활용되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 기존의 불확실성 단어를 대상으로 Word2Vec을 적용하여 의미적 관계성을 분석하였고, 영어 어휘 데이터베이스이자 시소러스인 WordNet을 적용하여 불확실성 단어와 연결된 상위어, 하위어 관계와 동의어 기반 네트워크 분석을 수행하였다. 이를 통해 불확실성 단어의 의미적, 어휘적 관계성을 구조적으로 파악하였으며, 향후 불확실성 단어의 자동 구축의 확장 가능성을 제시하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.89-94
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• 2019

이 연구는 원자력안전법 개정에 따른 수시출입자 안전관리체계 개편이 적용된 방사선학과 재학생들의 인식도를 알아보고자 K 대학교 방사선학과 재학생 175명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 원자력안전법에 의해 수시출입자로 분류되어 관리를 받을 필요가 있다고 인식하는 재학생은 2학년 98.1%, 3학년 90.3%, 4학년 97.7%로 나타났으며, 수시출입자로 구분되어 촬영실습의 조작에 제한을 받는다는 재학생이 2학년 96.3%, 3학년 74.2%, 4학년 93.2%로 나타났다. 방사선촬영실습에서 방사선장비를 조작하는데 제한을 두는 것은 학생들의 학습권을 침해하는 규정으로 학습에 대한 예외규정을 제정하여 학습권이 침해받지 않도록 정책을 펼쳐나가야 할 것 이다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제38권1호
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• pp.73-86
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• 2019

The purpose of this study is to investigate the characteristics of problem solving strategies that gifted students use in science inquiry problem. The subjects of the study are the notes and presentation materials that the 15 team of elementary and junior high school students have solved the problem. They are a team consisting of 27 elementary gifted and 29 middle gifted children who voluntarily selected topics related to dimple among the various inquiry themes. The analysis data are the observations of the subjects' inquiry process, the notes recorded in the inquiry process, and the results of the presentations. In this process, the knowledge related to dimple is classified into the declarative knowledge level and the process knowledge level, and the strategies used by the gifted students are divided into general strategy and supplementary strategy. The results of this study are as follows. First, as a result of categorizing gifted students into knowledge level, six types of AA, AB, BA, BB, BC, and CB were found among the 9 types of knowledge level. Therefore, gifted students did not have a high declarative knowledge level (AC type) or very low level of procedural knowledge level (CA type). Second, the general strategy that gifted students used to solve the dimple problem was using deductive reasoning, inductive reasoning, finding the rule, solving the problem in reverse, building similar problems, and guessing & reviewing strategies. The supplementary strategies used to solve the dimple problem was finding clues, recording important information, using tables and graphs, making tools, using pictures, and thinking experiment strategies. Third, the higher the knowledge level of gifted students, the more common type of strategies they use. In the case of supplementary strategy, it was not related to each type according to knowledge level. Knowledge-based learning related to problem situations can be helpful in understanding, interpreting, and representing problems. In a new problem situation, more problem solving strategies can be used to solve problems in various ways.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권4호
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• pp.1317-1341
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• 2021

Nowadays, the Internet of Things (IoT) is adopted to enable effective and smooth communication among different networks. In some specific application, the Wireless Sensor Networks (WSN) are used in IoT to gather peculiar data without the interaction of human. The WSNs are self-organizing in nature, so it mostly prefer multi-hop data forwarding. Thus to achieve better communication, a cross-layer routing strategy is preferred. In the cross-layer routing strategy, the routing processed through three layers such as transport, data link, and physical layer. Even though effective communication achieved via a cross-layer routing strategy, energy is another constraint in WSN assisted IoT. Cluster-based communication is one of the most used strategies for effectively preserving energy in WSN routing. This paper proposes a Bio-inspired cross-layer routing (BiHCLR) protocol to achieve effective and energy preserving routing in WSN assisted IoT. Initially, the deployed sensor nodes are arranged in the form of a grid as per the grid-based routing strategy. Then to enable energy preservation in BiHCLR, the fuzzy logic approach is executed to select the Cluster Head (CH) for every cell of the grid. Then a hybrid bio-inspired algorithm is used to select the routing path. The hybrid algorithm combines moth search and Salp Swarm optimization techniques. The performance of the proposed BiHCLR is evaluated based on the Quality of Service (QoS) analysis in terms of Packet loss, error bit rate, transmission delay, lifetime of network, buffer occupancy and throughput. Then these performances are validated based on comparison with conventional routing strategies like Fuzzy-rule-based Energy Efficient Clustering and Immune-Inspired Routing (FEEC-IIR), Neuro-Fuzzy- Emperor Penguin Optimization (NF-EPO), Fuzzy Reinforcement Learning-based Data Gathering (FRLDG) and Hierarchical Energy Efficient Data gathering (HEED). Ultimately the performance of the proposed BiHCLR outperforms all other conventional techniques.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.31-45
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• 2019

현재 지능적 서비스의 핵심 기술은 딥러닝 즉 신경망, 그리고 GPU 병렬 컴퓨팅 및 빅 데이터와 같은 병렬 분산 처리 기술이다. 하지만 미래의 전 세계적으로 공유된 온톨로지를 통한 지능적 서비스 및 지식 공유 서비스에서는 지식의 표현 및 추론을 위하여 신경망보다 더 나은 방법이 있다. 그것은 시맨틱 웹의 표준 규칙 언어인 RIF 혹은 SWRL의 IF-THEN의 지식 표현이며, 이러한 규칙을 rete 알고리즘을 이용하여 효율적으로 추론할 수 있다. 하지만 단일 컴퓨터에서 동작하는 rete 알고리즘의 처리 규칙 수가 100,000개가 될 경우 그 성능이 수 십 분으로 매우 안 좋아지며, 분명한 한계가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 rete 알고리즘의 병렬 및 분산 처리에 대한 과거로부터 현재까지의 연구 내용을 정리 분석하며, 이를 통해 효율적인 rete 알고리즘의 구현을 위해 어떤 측면들이 고려되어야 하는지를 살펴본다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권12호
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• pp.4008-4023
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• 2022

Since machine learning was introduced into cross-site scripting (XSS) attack detection, many researchers have conducted related studies and achieved significant results, such as saving time and labor costs by not maintaining a rule database, which is required by traditional XSS attack detection methods. However, this topic came across some problems, such as poor generalization ability, significant false negative rate (FNR) and false positive rate (FPR). Moreover, the automatic clustering property of graph convolutional networks (GCN) has attracted the attention of researchers. In the field of natural language process (NLP), the results of graph embedding based on GCN are automatically clustered in space without any training, which means that text data can be classified just by the embedding process based on GCN. Previously, other methods required training with the help of labeled data after embedding to complete data classification. With the help of the GCN auto-clustering feature and labeled data, this research proposes an approach to detect XSS attacks (called GCNXSS) to mine the dependencies between the units that constitute an XSS payload. First, GCNXSS transforms a URL into a word homogeneous graph based on word co-occurrence relationships. Then, GCNXSS inputs the graph into the GCN model for graph embedding and gets the classification results. Experimental results show that GCNXSS achieved successful results with accuracy, precision, recall, F1-score, FNR, FPR, and predicted time scores of 99.97%, 99.75%, 99.97%, 99.86%, 0.03%, 0.03%, and 0.0461ms. Compared with existing methods, GCNXSS has a lower FNR and FPR with stronger generalization ability.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.287-308
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• 2022

최근 비트코인을 필두로한 암호화폐의 폭발적인 성장이 금융 시장의 주요 이슈로 떠오르고 있다. 이에 전 세계적인 암호화폐 투자의 관심이 증가하고 있지만, 24시간 365일 운영되는 시장과 가격 변동성, 그리고 기하 급수적으로 증가하고 있는 암호화폐 종류는 암호화폐 투자자들에게 리스크로 제공되고 있어, 특히 암호화폐 포트폴리오를 구상하는데 있어 추천에 적합하지 않는 암호화폐들을 구분하여 투자자들의 리스크를 감소시킬 수 있는 연구의 필요성이 제기되고 있다. 이에 본 논문은 기존에 있었던 단순히 암호화폐 가격의 미래를 예측하여 수익률을 극대화 하거나, 수익률에 초점을 맞추어 암호화폐 포트폴리오를 구성하는 연구들과 달리, 투자자들의 성향을 반영하고, 투자에 적합한 암호화폐를 머신러닝 기법 중 하나인 Apriori 알고리즘을 활용하여 추천하되, 추천에 적합한 알트코인들을 비트코인의 유사도와 연관규칙을 중심으로 선별하여, 투자자들의 리스크를 감소시킬 수 있는 적합한 추천 방식과 해석을 제시한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.91-97
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• 2021

본 논문은 불완전한 데이터를 처리하기 위해 본래 규칙개선 문제를 위해 고안되었던 데이터 확장 기법을 사용한다. 이 기법은 사건마다 중요도를 의미하는 가중치를 가질 수 있으며 각 변수를 확률값으로 나타낼 수 있는 특징이 있다. 본 논문에서의 핵심 문제가 손실값과 가장 근사한 확률을 구하여 손실값을 확률로 대치하는 것이므로, 3가지 다른 알고리즘으로 손실값에 대한 확률을 구한 후 이 데이터 구조의 형식으로 저장한다. 그리고 각각의 확률 구조에 대한 평가를 위해 SVM 분류 알고리즘으로 각각의 정보 영역을 분류하는 학습을 한 후, 본래의 정보와 비교하여 얼마나 서로 일치하느냐를 측정한다. 손실값의 대치 확률을 위한 3가지 알고리즘들은 같은 데이터 구조를 사용하고 있으나 접근 방법에서는 서로 다른 특징을 가지고 있어 적용 분야에 따라 다양한 용도로 이용될 수 있기를 기대한다.

• 대한공업교육학회지
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• 제32권2호
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• pp.1-22
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• 2007

이 연구의 목적은 공업계 고등학교 학생들의 학교생활 적응도를 구명하고, 이와 관련된 변인들과의 관계를 구명하는데 있었다. 이 연구의 모집단은 공업계 고등학교에 재학하고 있는 고등학교 1학년 학생들이며, 조사 대상으로는 지역적 안배를 고려하여 총 600명의 공업계 고등학교 1학년 학생을 선정하였다. 자료 수집은 2007년 9월 28일부터 10월 13일까지 우편 조사를 통하여 이루어졌고, 최종분석에는 회수된 자료 중 불성실 응답을 제외하고 553부가 활용되었다. 이 연구의 결과는 다음과 같았다. 첫째, 공업계 고등학교 학생들의 전체적인 학교생활 적응정도는 보통이며, 학교생활 가운데 학교규칙과 교우 관계에 있어서는 비교적 잘 적응하고 있다. 그러나 학교수업, 전공적응, 교사와의 관계에 있어서는 아직 적응을 못하고 있다. 둘째, 공업계 고등학교 학생들의 전체 학교생활 적응은 학생들의 중학교 때 현재 학과를 희망했는지 여부, 신입생 적응교육, 학습증진을 위한 교사 활동, 학교생활을 위한 교사 지원, 학교생활에 대한 학부모의 관심과 상관이 있다. 그러나 성별, 가족구조, 가정의 경제수준은 학생들의 전체 학교생활 적응과 상관이 없다. 셋째, 공업계 고등학교 학생들의 전체 학교생활 적응은 학습증진을 위한 교사 활동, 학교생활을 위한 교사 지원, 중학교 때 현재 학과 희망 여부, 학교생활에 대한 학부모 관심, 신입생 적응교육에 의해 설명되며, 이 가운데 학습증진을 위한 교사 활동이 공업계 학생들의 학교생활 적응을 가장 잘 설명하고 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권2호
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• pp.137-146
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• 2008

결함 지역화는 관찰된 결함의 근본 원인을 자동 인식 하는 것이 가능하기 때문에 규모가 큰 분산시스템에서 중요 역할 수행하며 시스템의 신뢰성 개선을 위해 시스템의 관리와 제어가 가능한 자가 관리를 지원한다. 결함 지역화를 지원하는 기존 연구들은 유비쿼터스 환경에서 베이지안 네트워크와 같은 인공지능 기술들을 주로 사용하여 진단과 예측 기능 중 하나만을 고려하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 시스템의 신뢰성 개선을 위해 실시간 시스템 성능 스트림에 대한 학습을 통해 자가관리를 위한 확률적 의존 분석을 기반으로 하는 결함 지역화 방법을 제안하여 진단과 예측기능을 동시 제공한다. 학습 방법으로 베이지안 네트워크 알고리즘을 사용하여 각종 관련된 요소들을 연결함으로써 네트워크를 생성하고 확률적 의존 관계를 통해 귀납적과 연역적 추론기능을 제공한다. 베이지안 네트워크의 구성은 노드들간의 연관성을 찾아내는 것이 중요하기 때문에 그것을 구성하는 인자의 개수가 많은 경우 노드 순서 리스트를 추출하는 사전처리 과정이 필요하다. 따라서 전체 모델링 프로세스에 대한 개선이 요구된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 발생한 문제와 관련성이 높은 노드 순서 리스트를 추출하는 방법을 제공한다. 구조 학습을 지원 하는 사전처리 방법을 통해 다양한 문제 영역에서의 학습 효율성을 높이며 학습에 필요로 되는 시간을 줄인다. 제안 방법론을 통해서 시스템의 자원 문제를 신속하고 정확하게 진단하는 것이 가능하며, 관찰된 정보를 기반으로 실행 중에 발생되는 잠재적인 문제를 예측하는 것이 가능하다. 시스템 성능 평가 영역에서 제안 방법론을 적용한 시스템 성능 분석을 기반으로 진단, 예측의 효율성과 정확성을 평가하여 제안 방법론의 유효성을 입증하였다.