• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.15 no.5
• /
• pp.545-551
• /
• 2005

The main objective of fraud detection is to minimize costs or losses that are incurred due to fraudulent transactions. Because of the problem's nature such as highly skewed, overlapping class distribution and non-uniform misclassification costs, it is, however, practically difficult to generate a classifier that is near-optimal in terms of classification costs at a desired operating range of rejection rates. This paper defines a performance measure that reflects classifier's costs at a specific operating range and offers a cost-sensitive learning approach that enables us to train classifiers suitable for real-world credit card fraud detection by directly optimizing the performance measure with evolutionary programming. The experimental results demonstrate that the proposed approach provides an effective way of training cost-sensitive classifiers for successful fraud detection, compared to other training methods.

• Communications of Mathematical Education
• /
• v.16
• /
• pp.67-80
• /
• 2003

함수적 사고는 수학적 문제 해결에 있어 기본적인 사고이다. 함수적 사고에서는 변수 사이의 종속성 파악이 그 핵심이 된다. 이는 DGS 동적 기하의 동적(변화), 종속적(구성)이라는 특성에 잘 부합한다. 이에 우리는 동적 기하 환경에서 타당한 종속성 부여를 통해 primitive한 생성자를 알아보고, 이들의 조작과 역 조작, 합성 조작하는 과정을 통해 함수적 사고에 접근하는 방법을 연구해 보려 한다. 나아가 자취 기능을 이용함으로써 시각화를 통해 종속적 관계를 표현해 보고자 한다. 이것은 MicroWorld 환경에서 학습자가 스스로 대상을 구성하는 경험을 통해 함수적 사고를 자연스럽게 형성하도록 하는 것이 바람직하다는 관점에 바탕을 두고 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2015.10a
• /
• pp.1313-1315
• /
• 2015

베이즈 분류기(Bayesian classifier)를 이용하여 특정 신문기사가 어떤 정치적 성향을 가지는지 분류한다. 이를 위하여 보수 및 진보 성향으로 알려진 언론사의 보도기사를 수집하여 베이즈 분류기를 학습하였다. 즉, 보수 및 진보적 성향을 갖는 기사에서 출현 빈도가 높은 단어의 빈도수를 확인하여 분류기를 구현하였다. 학습에 사용하지 않은 보수 및 진보적 성향의 기사를 사용하여 분류기의 성능을 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
• /
• 2015.05a
• /
• pp.215-216
• /
• 2015

연구의 목적은 이러닝 학습환경에서 학습자들의 학습 참여를 촉진할 수 있는 시각적 스캐폴딩을 개발하고 그것이 학습참여, 개별학습, 팀프로젝트학습에 미치는 교육적 효과를 분석하고자 한다. 시각적 스캐폴딩에는 개별 참여도, 팀 참여도, 팀활동에 대한 개인 기여도, 팀간 상호작용 정도가 표상되도록 설계하였다. 시각적 스캐폴딩의 교육적 효과는 실험연구를 통해 분석되었다. 연구결과 이 연구를 통해 개발된 시각적 스캐폴딩은 학습참여도 및 학습성과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다.

• Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
• /
• v.8 no.3
• /
• pp.563-570
• /
• 2018

This paper proposes an efficient dissolved gas analysis(DGA) and classification method of an oil-filled transformer using machine learning algorithms to solve problems inherent in IEC 60599. In IEC 60599, a certain diagnosis criteria do not exist, and duplication area is existed. Thus, it is difficult to make a decision without any experts since the IEC 60599 standard can not support analysis and classification of gas date of a power transformer in that criteria. To address these issue. we propose a dissolved gas analysis(DGA) and classification method using a machine learning algorithm. We evaluate the performance of the proposed method using support vector machines with dissolved gas dataset extracted from a power transformer in the real industry. To validate the performance of the proposed method, we compares the proposed method with the IEC 60599 standard. Experimental results show that the proposed method outperforms the IEC 60599 in the classification accuracy.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
• /
• 2002.11a
• /
• pp.258-265
• /
• 2002

베이지안망은 기존의 방법에 비해 불확실한 상황에서도 지식을 표현하고 결론을 추론하는데 유용한 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 대표적인 베이지안망 분류기들을 제시하고, 동일 임상데이터에 대해 서로 다른 유형별 베이지안망 분류기들을 학습하였다. 베이지안망을 적용할 때 변수의 수가 많아짐에 따라 베이지안망의 구조를 학습하는데 탐색공간이 넓어져 어려움이 있다. 본 연구에서는 이런 탐색공간을 효율적으로 줄이기 위하여 클래스 노드의 Markov blanket에 속한 특징들로 집합을 축소하는 것을 제안하고, 실험을 통해 이 특징 축소방법이 베이지안망 분류기들의 성능을 높여 줄 수 있는지 알아보았다. 분류기들의 성능에서는 축소한 특징집합으로부터 얻은 베이지안망으로 확장한 나이브 베이지안망 분류기가 가장 우수한 정확도를 가짐을 실험을 통해 알 수 있었다.

• Journal of Biosystems Engineering
• /
• v.15 no.3
• /
• pp.186-198
• /
• 1990

인간 소뇌의 구조와 기능을 간략하게 수학적으로 모델링하여 입력에 따른 시스템의 적정 출력을 학습에 의한 적응 제어 방식으로 추출해 내는 소뇌모델 대수제어기(CMAC : Cerebellar Model Arithmetic Controller)가 제안되었다. 본 논문에서는 연구개발된 기존 신경회로망과의 비교 분석에 의거하여, 소뇌모델 대수제어기 대신 네트의 특성에 따라 소뇌모델 선형조합 신경망(CMLAN : Cerebellum Model Linear Associator Network)이라 하였다. 소뇌모델 선형조합 신경망은 시스템의 제어 함수치를 결정하는 데 있어, 기존의 제어방식이 시스템의 모델링을 기초로 하여 알고리즘에 의한 수치해석적 또는 분석적 기법으로 모델 해를 산출하는 것과 달리, 학습을 통하여 저장되는 분산기억 소자들의 함수치를 선형적으로 조합함으로써 시스템의 입출력을 결정한다. 분산기억 소자로의 함수치 산정 및 저장은 소뇌모델 선형조합 신경망이 갖는 고유의 구조적 상태공간 매핑(State Space Mapping)과 델타규칙(Delta Rule)에 의거한 시스템의 입출력 상태함수의 학습으로써 수행된다. 본 논문을 통하여 소뇌모델 선형조합신경망의 구조적 특성, 학습 성질과 상태공간 설정 및 시스템의 수렴성을 규명하였다. 또한 기존의 최대 편차수정 학습 알고리즘이 갖는 비능률성 및 적용 제한성을 극복한 효율적 학습 알고리즘들을 제시하였다. 언급한 신경망의 특성 및 제안된 학습 알고리즘들의 능률성을 다양한 학습이득(Learning Gain)하에서 비선형 함수를 컴퓨터로 모의 시험하여 예시하였다.

• Journal of Korean Home Economics Education Association
• /
• v.33 no.4
• /
• pp.119-137
• /
• 2021

This study aimed to develop a teaching-learning process plan for the 'adolescent nutrition and dietary behavior' unit of middle school technology and home economics through blended learning teaching method. "Analysis-Design-Development-Evaluation and Revision" model developed by Korea Institute of Curriculum and Evaluation(KICE) was applied to developing the teaching-learning process plan. The authors analyzed subject contents suitable for blended learning, and then designed a teaching-learning process plan by selecting the topics, developing the teaching strategies, and deciding on the media and evaluation tools for each class. Based on the plan for each week, the final version of the teaching-learning process plan, handouts for activities, and evaluation tools were developed. The teaching-learning process plan was revised and supplemented based on the expert verification results. The developed teaching-learning process plan which applied blended learning method was considered suitable for the current curriculum, and the group presentation activities implimented in the online classes were found to encourage learners' participation and interest. Also, the developed teaching-learning process plan could be used in the online only environment without any issues depending on the intention of the classes, by the appropriate use of distance learning tools such as Paddles or Thinkerbells. The developed teaching-learning course plan is expected to be effectively used in either online or blended learning environment, as a means of helping adolescent students improve their dietary life.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
• /
• 2004.08a
• /
• pp.475-484
• /
• 2004

공간 능력 및 공간 시각화 능력의 향상은 우리가 살고 있는 세계를 표현하고 설명하는데 도움을 주고 실생활과 직업에 관련된 문제해결 능력을 기를 수 있게 한다. 초등학교에서는 비형식적인 방법으로 일상생활에서 접하는 대상과 다른 구체적 자료를 사용한 조사, 실험, 탐구를 통하여 여러 위치에서 도형을 시각화하고, 그려보고, 비교하는 활동을 강조하고 있다. 제7차 수학과 교육과정에서 공간능력 및 공간 시각화 능력을 향상시키기 위한 학습으로 구체적 조작물과 학습지 사용을 병행하고 있다. 하지만 초등 기하는 공간적인 경험을 현실 상황이나 구체물 조작을 통하여 형성된 공간직관을 수학화하도록 하여야 하나, 실제 현장에서는 학교여건 등의 여러 실정으로 조작 자료들이 제대로 마련되어 있지 않거나 잘 사용하지 않고 있다. 3차원을 경험할 수 있는 공간 시각화 학습프로그램을 적극 활용하여 어떤 방향이든 상관없이 가상의 공간에서 물체를 옮기거나 회전시킬 수 있으며 시간적, 공간적 제약을 받지 않고 학습자들의 공간시각화 능력을 향상시킬 수 있는 학습 프로그램 개발이 필요하다. 이에 본 연구에서는 이런 요구에 의해 아동과의 상호 작용성과 접근성을 향상시킨 웹기반 가상현실 프로그램을 개발하고 그 효과 분석을 통해 웹 기반 가상현실 학습 프로그램에 대한 가능성을 진단해 보고자 한다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
• /
• v.12 no.1
• /
• pp.62-66
• /
• 2011

This paper proposes a parallel architecture of random signal-based learning (PRSL), merged with simulated annealing (SA), to optimize the fuzzy logic controller (FLC). Random signal-based learning (RSL) finds the local optima very well, whereas it can not finds the global optimum in a very complex search space because of its serial nature. To overcome these difficulties, PRSL, which consists of serial RSL as a population, is considered. Moreover, SA is added to RSL to help the exploration. The validity of the proposed algorithm is conformed by applying it to the optimization of a FLC for the inverted pendulum.