• 한국학교수학회논문집
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• 제18권2호
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• pp.223-240
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• 2015

본 논문의 목적은 미적분에 관한 보충학습을 요하는 이공계 대학생들을 위하여 공업수학의 벡터미적분 교육을 중심으로 개념적 이해와 계산 과정의 단계별 풀이를 보여주는 웹 기반 이러닝 콘텐츠를 설계 및 개발하는 것이다. 이를 위하여 먼저 수학교육용 소프트웨어에 관한 고찰을 하였으며 학교 수학에서 등장하는 문제해결의 과정을 규칙 재작성으로 처리함으로써 화이트박스 형태의 콘텐츠 제작에 관한 이론적 토대를 살펴보았다. 구체적으로 Mathematica의 패턴 매칭을 이용하여 미분과 적분 연산자를 구현하였고, 이를 벡터미적분에서 등장하는 매개변수화된 곡선에 대한 길이 구하기 문제에 적용함으로써 콘텐츠 개발의 예를 제시하였다. 튜토리얼 형태로 개발된 이러닝 콘텐츠는 단계별 풀이 과정이 나오는 실습하기 콘텐츠와 퀴즈 문제를 통하여 학습자의 과정을 진단해 주는 형성평가 모듈로 구성되었다. 끝으로 개발된 이러닝 콘텐츠의 특징과 이공계 대학생들의 수학에 관한 기초학력을 증진하는데 활용될 수 있는 장점을 살펴보았으며 향후 연구 방향을 제시하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권4호
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• pp.387-396
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• 2016

본 논문에서는 기존 연구논문과 달리 성별의 차이, 계열별 학문특성의 차이, 전형유형별 차이 등이 학업성취도에 미치는 영향을 분석하였다. 남자는 인문사회계열에서 학생부위주전형이 우수하고, 자연계열에서는 수능위주전형이 우수했다. 여자는 인문사회계는 수능과 학생부를 모두 사용하는 전형이 우수하지만 큰 차이는 없었다. 그러나, 자연계열은 수능위주전형이 우수한 것으로 나타났다. 예체능계는 뚜렷한 특징을 보이고 있지 않지만, 수능위주전형이 우수한 것으로 나타났다. 인문사회계는 남자와 여자 모두 학업성취도에서 큰 차이를 보이고 있지 않으므로 입학사정관제가 정착되고 성과를 내고 있는 것으로 나타났다. 하지만 자연계는 남자와 여자 모두 학업성취도가 수능위주전형보다 낮게 나타나고 있다. 이는 자연계열에서 중요한 과목이 수학과 과학이므로 나타나는 현상이다. 이를 해결하기 위해서는 자연계열의 입학사정관제는 수학 및 과학의 기초학업능력을 반영하여 선발되어야 하고, 또한 입학 후 수학 및 과학의 기초학업능력을 향상시킬 수 있는 추수지도 방안이 반드시 필요한 것으로 보인다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권8호
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• pp.13-16
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• 2021

The article defines the hypothesis of the research, it is an assumption that the process of forming ICT competence will be effective if: theoretically substantiated, developed and practically implemented a structural and functional model for the formation of ICT competence, taking into account interdisciplinary integration, the pedagogical conditions that contribute to the formation of ICT competence have been determined: interdisciplinary integration as the basis for building an interdisciplinary course, the content of which is aimed at the formation of ICT competence.

• International Journal of Reliability and Applications
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• 제16권1호
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• pp.15-26
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• 2015

Present study investigates the fuzzy reliability of some systems using intuitionistic fuzzy Weibull lifetime distribution, in which the lifetime parameters are assumed to be fuzzy parameter due to uncertainty and inaccuracy of data. Expressions for fuzzy reliability, fuzzy mean time to failure, fuzzy hazard function and their ${\alpha}$-cut have been discussed when systems follow intuitionistic fuzzy Weibull lifetime distribution. A numerical example is also taken to illustrate the methodology to calculate the fuzzy reliability characteristics of systems.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제14권1_2호
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• pp.343-351
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• 2004

In order to maintain load balancing in a distributed system, we should obtain workload information from all the nodes on network. This processing requires $O(v^2)$ communication overhead, where v is the number of nodes. In this paper, we present a new synchronous dynamic distributed load balancing algorithm on a (v, k ＋ 1, 1)-configured network applying a symmetric balanced incomplete block design, where $v\;=\;k^2$\;＋\;k\;＋\;1$. Our algorithm needs only $O(\sqrt[v]{v})$ communication overhead and each node receives workload information from all the nodes without redundancy. Therefore, load balancing is maintained since every link has the same amount of traffic for transferring workload information.

• 한국신뢰성학회지:신뢰성응용연구
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• 제11권2호
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• pp.151-165
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• 2011

We consider the problem of estimating the system reliability using noninformative priors when both stress and strength follow generalized gamma distributions with index, scale, and shape parameters. We first derive group-ordering reference priors using the reparametrization. We next provide the sufficient condition for propriety of posterior distributions and provide marginal posterior distributions under those noninformative priors. Finally, we provide and compare estimated values of the system reliability based on the simulated values of parameter of interest in some special cases.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제41권6호
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• pp.1257-1274
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• 2023

Rotating machines heavily rely on an intricate network of interconnected sub-components, with bearing failures accounting for a substantial proportion (40% to 90%) of all such failures. To address this issue, intelligent algorithms have been developed to evaluate vibrational signals and accurately detect faults, thereby reducing the reliance on expert knowledge and lowering maintenance costs. Within the field of machine learning, Artificial Immune Systems (AIS) have exhibited notable potential, with applications ranging from malware detection in computer systems to fault detection in bearings, which is the primary focus of this study. In pursuit of this objective, we propose a novel procedure for detecting novel instances of anomalies in varying operating conditions, utilizing only the signals derived from the healthy state of the analyzed machine. Our approach incorporates AIS augmented by Dynamic Time Warping (DTW). The experimental outcomes demonstrate that the AIS-DTW method yields a considerable improvement in anomaly detection rates (up to 53.83%) compared to the conventional AIS. In summary, our findings indicate that our method represents a significant advancement in enhancing the resilience of AIS-based novelty detection, thereby bolstering the reliability of rotating machines and reducing the need for expertise in bearing fault detection.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.344-347
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• 2021

최근 환경문제에 관한 관심이 높아짐에 따라 전기차 시스템에 관한 연구개발도 활발히 진행되고 있다. 이에, 본 논문에서는 충전 가능성 예측을 위한 인공지능 기술과 학습 데이터의 무결성 보장, 데이터 속 개인정보 보호를 위한 블록체인 기술을 활용한 스마트 계약 중심의 효율적인 전기차 충전 시스템을 설계한다. 또한, 시스템 구현을 위한 충전 시스템의 충전 전, 충전 중, 충전 후로 나누어 제안하고, 충전소 선택 과정을 그림으로 보이며 실제 구현에 필요한 내용을 구성요소별로 제시한다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제63권2호
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• pp.233-254
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• 2024

This paper delves into the symbiotic integration of coding and mathematics education, aimed at cultivating computational thinking and enriching mathematical problem-solving proficiencies. We have identified a corpus of scholarly articles (n=38) disseminated within the preceding two decades, subsequently culling a portion thereof, ultimately engendering a contemplative analysis of the extant remnants. In a swiftly evolving society driven by the Fourth Industrial Revolution and the ascendancy of Artificial Intelligence (AI), understanding the synergy between these domains has become paramount. Mathematics education stands at the crossroads of this transformation, witnessing a profound influence of AI. This paper explores the evolving landscape of mathematical cognition propelled by AI, accentuating how AI empowers advanced analytical and problem-solving capabilities, particularly in the realm of big data-driven scenarios. Given this shifting paradigm, it becomes imperative to investigate and assess AI's impact on mathematics education, a pivotal endeavor in forging an education system aligned with the future. The symbiosis of AI and human cognition doesn't merely amplify AI-centric thinking but also fosters personalized cognitive processes by facilitating interaction with AI and encouraging critical contemplation of AI's algorithmic underpinnings. This necessitates a broader conception of educational tools, encompassing AI as a catalyst for mathematical cognition, transcending conventional linguistic and symbolic instruments.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.715-718
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• 2021

정보통신 기술이 발전함에 따라 악의적인 공격을 통해 보안문제를 발생시키고 있다. 또한 새로운 악성코드가 유포되어 기존의 시그니처 비교방식은 새롭게 발생하는 악성코드를 빠르게 분석 할 수 없다. 새로운 악성코드를 빠르게 분석하고 방어기법을 제안하기 위해 악성코드의 패밀리를 분류할 필요가 있다. 본 논문에서는 악성코드의 바이너리 파일을 이용해 시각화하고 CNN모델을 통해 분류한다. 또한 정확도를 높이기 위해 LBP, HOG를 통해 악성코드 이미지에서 중요한 특성을 찾고 데이터 클래스 불균형에서 오는 문제를 앙상블 모델을 통해 해결하는 시스템을 제안한다.