• 정보보호학회논문지
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• 제32권2호
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• pp.267-277
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• 2022

최근 클라우드 및 원격 근무 환경의 비중이 증가함에 따라 다양한 정보보안 사고들이 발생하고 있다. 조직의 내부자가 원격 접속으로 기밀 자료에 접근하여 유출을 시도하는 사례가 발생하는 등 내부자 위협이 주요 이슈로 떠오르게 되었다. 이에 따라 내부자 위협을 탐지하기 위해 기계학습 기반의 방법들이 제안되고 있다. 하지만, 기존의 내부자 위협을 탐지하는 기계학습 기반의 방법들은 편향 및 분산 문제와 같이 예측 정확도와 관련된 중요한 요소를 고려하지 않았으며 이에 따라 제한된 성능을 보인다는 한계가 있다. 본 논문에서는 편향 및 분산을 고려하는 부스팅 유형의 앙상블 학습 알고리즘들을 사용하여 악의적인 내부자 탐지 성능을 확인하고 이에 대한 면밀한 분석을 수행하며, 데이터셋의 불균형까지도 고려하여 최종 결과를 판단한다. 앙상블 학습을 이용한 실험을 통해 기존의 단일 학습 모델에 기반한 방법에서 나아가, 편향-분산 트레이드오프를 함께 고려하며 유사하거나 보다 높은 정확도를 달성함을 보인다. 실험 결과에 따르면 배깅과 부스팅 방법을 사용한 앙상블 학습은 98% 이상의 정확도를 보였고, 이는 사용된 단일 학습 모델의 평균 정확도와 비교하면 악의적인 내부자 탐지 성능을 5.62% 향상시킨다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.57-67
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• 2024

사용자가 제스처를 통해 입력을 할 수 있는 방안들 중에서 근전도(EMG, Electromyography)를 통한 제스처 인식은 근육 내 작은 전극을 통해 사용자의 움직임을 감지하고 이를 입력 방법으로 사용할 수 있는 방법이다. EMG 데이터를 통해 사용자 제스처를 분류하기 위해서는 사용자로부터 수집된 EMG Raw 데이터를 머신러닝으로 학습하여야 하는데 이를 위해서는 EMG 데이터를 전처리 과정을 통해 특징을 추출하여야 한다. EMG 특성은 IEMG(Integrated EMG), MAV(Mean Absolute Value), SSI(Simple Sqaure Integral), VAR(VARiance), RMS(Root Mean Square) 등과 같은 수식을 통해서 나타낼 수 있다. 또한, 제스처를 입력으로 사용하기 위해서는 사용자가 입력하는 데 필요한 지각, 인지, 반응에 필요한 시간을 기준으로 제스처 분류가 가능한 시간을 알아내야 한다. 이를 위해 최대 1,000ms에서 최소 100ms까지 세그먼트 사이즈를 변화시켜 특징을 추출 후 제스처 분류가 가능한 세그먼트 사이즈를 찾아낸다. 특히 데이터 학습은 overlapped segmentation 방법을 통해 데이터와 데이터 사이 간격을 줄여 학습 데이터 개수를 늘린다. 이를 통해 KNN, SVC, RF, XGBoost 4가지 머신러닝 방식을 통해 이를 학습하고 결과를 도출한다. 실험 결과 실시간으로 사용자의 제스처 입력이 가능한 최대 세그먼트 사이즈인 200ms에서 KNN, SVC, RF, XGboost 4가지 모든 모델에서 96% 이상의 정확도를 도출하였다.

• 여성건강간호학회지
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• 제27권3호
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• pp.230-242
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• 2021

Purpose: The purpose of this study was to develop a maternal nursing competency reinforcement program for nursing students and assess the program's effectiveness in Korea. Methods: The maternal nursing competency reinforcement program was developed following the ADDIE model. This study employed an explanatory sequential mixed methods design that applied a non-blinded, randomized controlled trial with nursing students (28 experimental, 33 control) followed by open-ended interviews with a subset (n=7). Data were analyzed by both qualitative and quantitative analysis methods. Results: Repeated measures analysis of variance showed that significant differences according to group and time in maternal nursing performance; assessment of and intervention in postpartum uterine involution and vaginal discharge (F=24.04, p<.001), assessment of and intervention in amniotic membrane rupture (F=36.39, p<.001), assessment of and intervention in delivery process through vaginal examination (F=32.42, p<.001), and nursing care of patients undergoing induced labor (F=48.03, p<.001). Group and time improvements were also noted for problem-solving ability (F=9.73, p<.001) and emotional intelligence (F=4.32, p=.016). There were significant differences between groups in self-directed learning ability (F=13.09, p=.001), but not over time. The three main categories derived from content analysis include "learning with a colleague by simulation promotes self-reflection and learning," "improvement in maternal nursing knowledge and performance by learning various countermeasures," and "learning of emotionally supportive care, but being insufficient." Conclusion: The maternal nursing competency reinforcement program can be effectively utilized to improve maternal nursing performance, problem-solving ability, and emotional intelligence for nursing students.

• 한국간호교육학회지
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• 제27권3호
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• pp.321-332
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• 2021

Purpose: The purpose of this study is to determine the influence of the learning environment on nursing students' clinical practice education and the violence experienced during clinical practice on vocational identity. Methods: The design of the study was a descriptive survey, and data were collected from November 15 to November 27, 2019. The data of the study were obtained from 515 nursing students attending three universities using self-administered questionnaires. Data were analyzed using the SPSS 25.0 program. Results: For the experience of violence, verbal violence (98.3%) was the type most commonly experienced, and patients (97.7%) were the most frequent perpetrators. The clinical learning environment was perceived differently according to gender, personality, interpersonal relationship, satisfaction with nursing, clinical practice satisfaction, violence prevention education, the need for violence prevention education, sexual violence experiences, and violent perpetrators. The most influential factor on vocational identity was satisfaction with the nursing major (β=0.24, p<.001), followed by extroverted personality (β=0.18, p<.001), clinical learning environment (β=0.15, p=.001), satisfaction with clinical practice (β=0.15, p=.002), and the experience of violence by patients (β=-0.10, p=.016), which together explained 24.1% of the variance in the model. Conclusion: It is necessary to make efforts to ensure that students do not experience violence during clinical practice, to maintain a close cooperative relationship between university and clinical institutions to improve the learning environment for clinical practice, and to make the clinical field an educational learning environment.

• 지능정보연구
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• 제16권4호
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• pp.99-112
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• 2010

앙상블 학습은 분류 및 예측 알고리즘의 성과개선을 위하여 제안된 기계학습 기법이다. 그러나 앙상블 학습은 기저 분류자의 다양성이 부족한 경우 다중공선성 문제로 인하여 성과개선 효과가 미약하고 심지어는 성과가 악화될 수 있다는 문제점이 제기되었다. 본 연구에서는 기저 분류자의 다양성을 확보하고 앙상블 학습의 성과개선 효과를 제고하기 위하여 유전자 알고리즘 기반의 범위 최적화 기법을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안된 최적화 기법을 기업 부실예측 인공신경망 앙상블에 적용한 결과 기저 분류자의 다양성이 확보되고 인공신경망 앙상블의 성과가 유의적으로 개선되었음을 보여주었다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제53권3호
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• pp.263-285
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• 2022

본 연구에서는 중학생을 대상으로 중학생의 온라인 학습 행동에 영향을 미치는 새로운 요인을 구성하기 위한 요인분석을 제시하였다. 총 204명의 한국 중학생이 참여했으며, 중학교 3년 학생의 표본을 목적표본으로 선정하여 사용하였다. 요인 분석 결과는 공유 분산의 66.15%를 차지하는 35개 항목에 대한 8개 요인 솔루션을 제시했다. 중학생들의 온라인 학습 행동을 식별하기 위해 다양한 요인이 고려된다. 이때, 중학교 시기 온라인 러닝의 적절한 경험과 활용도는 그들의 미래 교육의 중요한 발판이 되기 때문에 중요하다. 본 연구의 결과는 중학생을 위한 온라인 러닝 시스템의 질을 향상시키고 온라인 학습을 발전시키기 위한 정보를 제공할 것으로 기대한다. 연구 결과는 중학생의 온라인 학습 행동에 영향을 미치는 8가지 중요한 요인을 제시했고, 그것들은 1) 소셜 미디어를 학습 도구로 활용한 커뮤니케이션, 2) ICT를 활용한 정보 공유 의지, 3) 테크놀러지 중독, 4) 테크놀러지 도입, 5) ICT를 활용한 정보 탐색, 6) 소셜 미디어 학습 활용, 7) ICT를 이용한 정보 검색, 그리고 8) 테크놀러지 몰입이다. 본 연구의 결과는 중학생들이 학습도구로 소셜미디어를 활용한 커뮤니케이션을 선호하며, ICT를 활용한 정보 공유 의도를 대부분 중시하고 있음을 확인하였다. 요인 분석을 기반으로 얻은 데이터는 온라인 러닝의 새로운 교육 플랫폼을 적용하기 위해, 소셜 미디어 학습과 ICT의 혼합에 대한 온라인 학습 행동에 중요하게 적용할 수 있을 것이다. 이 연구는 중학생들의 온라인 학습 행동을 더 잘 이해하고 온라인 학습 환경을 설계하는 정보 전문가가 특히 디지털 리터러시가 필요한 중학생에게 더 잘 지원할 수 있도록 유용하게 사용할 것으로 기대한다.

• 한국간호교육학회지
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• 제21권2호
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• pp.215-226
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• 2015

Purpose: This study aimed to develop a self-assessment tool to evaluate program outcomes of nursing students in Korean nursing undergraduate education. Methods: The instrument development process consisted of literature review, focus group interviews, and item validation. A total of 117 items were analyzed through content validity testing. Data was gathered from 302 nursing students in Korea and analyzed using SPSS 21.0. Results: To construct validity, principal component analysis and Varimax rotation were used, and 12 factors, with a cumulative explanatory variance of 69.16%, were determined from 79 items. For internal consistency and reliability, Cronbach's ${\alpha}$ was .91. The half-split reliability results were .84 and .85, and the ROC curve showed an optimal cutpoint at 227. A five-point Likert scale was used for scoring. Conclusion: This instrument was found to have fair validity and reliability as a self-assessment tool for nursing student learning outcomes. Therefore, it can be used to evaluate program outcomes indirectly in nursing schools.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권7호
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• pp.211-218
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• 1994

Stochastic computation employs random pulse streams to represent numbers. In this paper, we study a new method to implement the number system which uses the ratio of the numbers of ones and zeros in the pulse streams. In this number system. if P is the probability that a pulse is one in a pulse stream then the number X represented by the pulse stream is defined as P/(1-P). We propose circuits to implement the basic operations such as addition multiplication and sigmoid function with this number system and examine the error characteristics of such operations in stochastic computation. We also propose a neuron model and derive a learning algorithm based on backpropagation for the 3-layered feedforward neural networks. We apply this learning algorithm to a digit recognition problem. To analyze the results, we discuss the errors due to the variance of the random pulse streams and the quantization noise of finite length register.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권12호
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• pp.4763-4775
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• 2020

This research aims to develop a deep learning-based method that automatically detects and segments the defects on railroad surfaces to reduce the cost of visual inspection of the railroad. We developed our segmentation model by modifying a fully convolutional network model [1], a well-known segmentation model used for machine learning, to detect and segment railroad surface defects. The data used in this research are images of the railroad surface with one or more defect regions. Railroad images were cropped to a suitable size, considering the long height and relatively narrow width of the images. They were also normalized based on the variance and mean of the data images. Using these images, the suggested model was trained to segment the defect regions. The proposed method showed promising results in the segmentation of defects. We consider that the proposed method can facilitate decision-making about railroad maintenance, and potentially be applied for other analyses.

• Child Health Nursing Research
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• 제28권3호
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• pp.167-175
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• 2022

Purpose: The present study aimed to develop and examine the effectiveness of a pediatric nursing competency-building program for nursing students. Methods: This was a quasi-experimental study with a nonequivalent control group pretest-posttest design conducted between October and December 2021. The participants included 40 nursing students (20 each in the experimental and control groups) at a university in a South Korean city. The pediatric nursing competency-building program integrated problem-based learning and simulation into clinical field practice. The experimental group participated in the program, while the control group did not. Data were analyzed using the 𝑥² test, the independent t-test, and repeated-measures analysis of variance. Results: Pediatric nursing competency and clinical performance showed a greater increase in the experimental group than in the control group. However, the change in problem-solving ability in the experimental group was not significantly different from that in the control group. Conclusion: The pediatric nursing competency-building program effectively improved students' pediatric nursing competency and clinical performance.