• 창의정보문화연구
• /
• 제7권4호
• /
• pp.207-215
• /
• 2021

컴퓨팅 사고력이 세계적으로 중요한 역량으로 주목받으면서 2015 개정 교육과정에서 SW 교육이 도입되었으며, 2018년부터 교육과정에 SW 교육이 적용되었다. 하지만 열악한 교육 환경에 있는 교육 소외계층은 SW 교육의 사각지대에 있으며, 체계적인 SW 교육을 받지 못하는 실정이다. 이에 본 연구는 코로나-19 집단 감염병을 통해 비대면 온라인 교육이 진행되고 있는 시점에서, 267명의 교육 소외계층 초등학생을 대상으로 비대면 SW 온라인 교육 프로그램을 시행하여 그 효과를 분석하였다. 추상화, 문제분해, 알고리즘, 자동화, 데이터 처리의 요소로 구성된 컴퓨팅 사고력 검사를 교육 전과 후에 실시한 결과 컴퓨팅 사고력 전체 점수와 다섯가지 모든 요소의 점수가 통계적으로 유의미하게 높아졌다(p<0.001). 다섯 가지 요소 중에서는 데이터 처리 점수에서 가장 높은 점수의 향상이 있었다. 이러한 결과는 비대면 SW 온라인 교육 프로그램이 교육 소외계층 초등학생들의 컴퓨팅 사고력 향상에 효과가 있음을 시사한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제11권1호
• /
• pp.29-34
• /
• 2022

모바일 디바이스 화면상의 클릭 가능한 객체를 인지하기 위한 데이터셋을 구축하고 새로운 네트워크 구조를 제안한다. 모바일 디바이스 화면에서 클릭 가능한 객체를 기준으로 다양한 해상도를 가진 디바이스에서 여러 애플리케이션을 대상으로 데이터를 수집하였다. 총 24,937개의 annotation data를 text, edit text, image, button, region, status bar, navigation bar의 7개 카테고리로 세분화하였다. 해당 데이터셋을 학습하기 위한 모델 구조는 Deconvolution Single Shot Detector를 베이스라인으로, backbone network는 기존 ResNet에 Squeeze-and-Excitation block을 추가한 Squeeze-and-Excitation networks를 사용하고, Single shot detector layers와 Deconvolution module을 Feature pyramid networks 형태로 쌓아 올려 header와 연결한다. 또한, 기존 input resolution의 1:1 비율에서 오는 특징의 손실을 최소화하기 위해 모바일 디바이스 화면과 유사한 1:2 비율로 변경하였다. 해당 모델을 구축한 데이터셋에 대하여 실험한 결과 베이스라인에 대비하여 mean average precision이 최대 101% 개선되었다.

• 대한간호학회지
• /
• 제52권5호
• /
• pp.535-549
• /
• 2022

Purpose: The study aimed to design and develop an automated personalized self-care (APSC) program for patients with type 2 diabetes mellitus. The secondary aim was to present a clinical protocol as a mixed-method research to test the program effects. Methods: The APSC program was developed in the order of analysis, design, implementation, and evaluation according to the software development life cycle, and was guided by the self-regulatory theory. The content validity, heuristics, and usability of the program were verified by experts and patients with type 2 diabetes mellitus. Results: The APSC program was developed based on goal setting, education, monitoring, and feedback components corresponding to the phases of forethought, performance/volitional control, and self-reflection of self-regulatory theory. Using the mobile application, the participants are able to learn from educational materials, monitor their health behaviors, receive weekly-automated personalized goals and feedback messages, and use an automated conversation system to solve the problems related to self-care. The ongoing two-year study utilizes a mixed method design, with 180 patients having type 2 diabetes mellitus randomized to receive either the intervention or usual care. The participants will be reviewed for self-care self-efficacy, health behaviors, and health outcomes at 6, 12, 18, and 24 months. Participants in the intervention group will be interviewed about their experiences. Conclusion: The APSC program can serve as an effective tool for facilitating diabetes health behaviors by improving patients' self-care self-efficacy and self-regulation for self-care. However, the clinical effectiveness of this program requires further investigation.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제23권2호
• /
• pp.199-202
• /
• 2023

Carriage return (CR) and line feed (LF), also known as CRLF injection is a type of vulnerability that allows a hacker to enter special characters into a web application, altering its operation or confusing the administrator. Log poisoning and HTTP response splitting are two prominent harmful uses of this technique. Additionally, CRLF injection can be used by an attacker to exploit other vulnerabilities, such as cross-site scripting (XSS). Email injection, also known as email header injection, is another way that can be used to modify the behavior of emails. The Open Web Application Security Project (OWASP) is an organization that studies vulnerabilities and ranks them based on their level of risk. According to OWASP, CRLF vulnerabilities are among the top 10 vulnerabilities and are a type of injection attack. Automated testing can help to quickly identify CRLF vulnerabilities, and is particularly useful for companies to test their applications before releasing them. However, CRLF vulnerabilities can also lead to the discovery of other high-risk vulnerabilities, and it fosters a better approach to mitigate CRLF vulnerabilities in the early stage and help secure applications against known vulnerabilities. Although there has been a significant amount of research on other types of injection attacks, such as Structure Query Language Injection (SQL Injection). There has been less research on CRLF vulnerabilities and how to detect them with automated testing. There is room for further research to be done on this subject matter in order to develop creative solutions to problems. It will also help to reduce false positive alerts by checking the header response of each request. Security automation is an important issue for companies trying to protect themselves against security threats. Automated alerts from security systems can provide a quicker and more accurate understanding of potential vulnerabilities and can help to reduce false positive alerts. Despite the extensive research on various types of vulnerabilities in web applications, CRLF vulnerabilities have only recently been included in the research. Utilizing automated testing as a recurring task can assist companies in receiving consistent updates about their systems and enhance their security.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
• /
• pp.77-84
• /
• 2021

본 연구는 현대 사회에서 문제 해결의 필수적인 역량으로 주목받고 있는 컴퓨팅 사고력(Computational Thinking, CT)을 향상시킬 수 있는 방법으로 AI 메이커 코딩 교육을 제안하고, 이 교육이 초등학생들의 CT 향상에 미치는 효과성을 분석하는 것을 목적으로 하였다. 연구를 위해 안산시 소재 H초등학교의 학생 4학년 5명, 6학년 5명, 총 10명을 모집하였으며 AI 메이커 코딩 교육은 총 8차시로 계획하여 기본적인 블록 코딩과 메이커 교육의 개념부터 실생활의 문제 해결의 영역까지 수업을 구성하였다. AI 메이커 코딩 교육의 효과성을 분석하기 위해 사전·사후 CT 검사를 실시하였다. 검사 결과는 CT의 5가지 요소에서 "추상화", "알고리즘", "데이터 처리"에 대해서는 AI 메이커 코딩 교육이 유의미한 효과를 주었다는 것을 확인하였고, "문제분해", "자동화"에 대해서는 상관관계가 없는 것을 확인하였다. 종합적으로 모든 학생의 평균 점수가 향상되었고, 학생 간 편차는 감소하여 AI 메이커 코딩 교육이 CT 향상에 효과적이라는 사실을 확인하였다.

• 한국BIM학회 논문집
• /
• 제13권3호
• /
• pp.21-29
• /
• 2023

ChatGPT, a chatbot based on GPT large language models, has gained immense popularity among the general public as well as domain professionals. To assess its proficiency in specialized fields, ChatGPT was tested on mainstream exams like the bar exam and medical licensing tests. This study evaluated ChatGPT's ability to answer questions related to Building Information Modeling (BIM) by testing it on Korea's BIM expertise exam, focusing primarily on multiple-choice problems. Both GPT-3.5 and GPT-4 were tested by prompting them to provide the correct answers to three years' worth of exams, totaling 150 questions. The results showed that both versions passed the test with average scores of 68 and 85, respectively. GPT-4 performed particularly well in categories related to 'BIM software' and 'Smart Construction technology'. However, it did not fare well in 'BIM applications'. Both versions were more proficient with short-answer choices than with sentence-length answers. Additionally, GPT-4 struggled with questions related to BIM policies and regulations specific to the Korean industry. Such limitations might be addressed by using tools like LangChain, which allow for feeding domain-specific documents to customize ChatGPT's responses. These advancements are anticipated to enhance ChatGPT's utility as a virtual assistant for BIM education and modeling automation.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
• /
• 제20권4호
• /
• pp.27-34
• /
• 2023

Weeding in orchards is closely associated with productivity and quality. The customary weeding process is both labor-intensive and time-consuming. To solve the problems, there is need for automation of agricultural robots and machines in the agricultural field. On the other hand, orchards have complicated working areas due to narrow spaces between trees and amorphous terrain. Therefore, it is necessary to develop customized robot technology for unmanned weeding work within the department. This study developed a path generation and path control method for unmanned weeding according to the orchard environment. For this, the width of the weeding span, the number of operations, and the width of the weeding robot were used as input parameters for the orchard environment parameters. To generate a weeding path, a weeding robot was operated remotely to obtain GNSS-based location data along the superheated center line, and a driving performance test was performed based on the generated path. From the results of orchard field tests, the RMSE in weeding period sections was measured at 0.029 m, with a maximum error of 0.15 m. In the steering period within row and steering to the next row sections, the RMSE was 0.124 m, and 0.047 m, respectively.

• Journal of Veterinary Science
• /
• 제25권3호
• /
• pp.38.1-38.16
• /
• 2024

Importance: Deaths due to neonatal calf diarrhea are still one of the most critical problems of cattle breeding worldwide. Determining the parameters that can predict diarrhea-related deaths in calves is especially important in terms of prognosis and treatment strategies for the disease. Objective: The primary purpose of this study was to determine mortality rates and durations, survival status, and predictive prognosis parameters based on vital signs, hematology, and blood gas analyses in neonatal diarrheic calves. Methods: The hospital automation system retrospectively obtained data from 89 neonatal diarrheic calves. Results: It was found that 42.7% (38/89) of the calves brought with the complaint of diarrhea died during hospitalization or after discharge. Short-term and long-term fatalities were a median of 9.25 hours and a median of 51.50 hours, respectively. When the data obtained from this study is evaluated, body temperature (℃), pH, base excess (mmol/L), and sodium bicarbonate (mmol/L) parameters were found to be lower, and hemoglobin (g/dL), hematocrit (%), lactate (mmol/L), chloride (mmol/L), sodium (mmol/L) and anion gap (mmol/L) parameters were found to be higher in dead calves compared to survivors. Accordingly, hypothermia, metabolic acidosis, and dehydration findings were seen as clinical conditions that should be considered. Logistic regression analysis showed that lactate (odds ratio, 1.429) and CI^- (odds ratio, 1.232) concentration were significant risk factors associated with death in calves with diarrhea. Conclusions and Relevance: According to the findings obtained from this study, the determination of lactate and Cl^- levels can be used as an adjunctive supplementary test in distinguishing calves with diarrhea with a good prognosis.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제14D권6호
• /
• pp.675-688
• /
• 2007

잘못된 메모리 접근으로부터 발생되는 오류는 C언어로 작성된 프로그램에서 가장 빈번하게 발생하는 오류이다. 이러한 오류를 자동으로 검출하기 위한 기존의 상용화 도구 및 연구결과는 수행시간에 테스트 대상 프로그램에 가해지는 부가적인 오버헤드가 매우 크거나 검출할 수 있는 메모리 접근오류의 종류가 제한적이다. 본 논문에서는 기존연구의 한계점을 개선한 새로운 메모리 접근오류 검출기법을 제안하고 실험을 통해 기존연구와의 비교분석을 수행하였다. 본 논문은 C언어 기반 프로그램의 소스코드 분석기법에 기반하고 있으며, 테스트 대상 프로그램에 할당된 동적 메모리 블록의 주소 범위에 대해 컬러링 기법을 적용한다. 본 논문에서 제안하는 오류검출기법은 기존의 바이너리 코드 분석기법에 비해 다양한 형태의 메모리 접근오류를 검출할 수 있으며, 테스트 대상 프로그램의 수행시간에 요구되는 메타데이터의 유지 및 갱신연산에 따른 공간 및 성능오버헤드가 기존의 소스코드 분석기법에 비해 개선되었다. 또한 본 논문에서 제안하는 기법은 테스트 대상 프로그램과 공유 라이브러리간의 호환성 문제를 일으키지 않으며, 메모리 할당함수의 내부 메커니즘을 변경하지 않는 특징을 갖고 있다.

• 한국과학교육학회지
• /
• 제22권3호
• /
• pp.604-616
• /
• 2002

이 연구에서는 '생각하는 과학' 프로그램의 보상 논리 활동에 의한 문제 해결 전략 및 사고 수준의 변화를 알아보고자 하였다. 초등학교 6학년 학생들을 대상으로하여 사전 인지 수준 및 보상적 사고 수준에 따른 집단의 동질성을 확인하고, 보상 논리 문제 해결 전략 및 사고 수준을 분석하였으며, 보상 논리 활동 처치 후의 문제 해결 전략 및 사고 수준의 변화를 성별, 인지 수준별, 문제 상황별로 알아보았다. 연구 결과 보상 논리 문제 해결 전략으로 비논리적 설명, 기계적 수리 계산, 비례 논리, 정성적 설명, 가감산 논리, 반비례 논리로 나타났으며, 보상적 사고 수준을 분석한 결과 정성적 설명(1수준), 가감산 논리(2수준), 반비례 논리(정수비-3수준, 비정수비-4수준)로 나타났다. 또한 같은 논리적 사고를 요구하는 문제의 상황에 따라 익숙한 문제 해결 전략을 적용하는 Einstellung 현상을 볼 수 있었다. 사후 보상적 사고 수준의 변화를 살펴본 결과 실험 집단이 통계적으로 유의미하게 향상되었으며, 성별, 인지 수준별 상호 작용 효과는 나타나지 않았다.