• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.252-256
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• 2016

본 논문에서는 한국어에 최적화된 단어 임베딩을 학습하기 위한 방법을 소개한다. 단어 임베딩이란 각 단어가 분산된 의미를 지니도록 고정된 차원의 벡터공간에 대응 시키는 방법으로, 기계번역, 개체명 인식 등 많은 자연어처리 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 한국어에 대해 최적의 성능을 낼 수 있는 학습용 말뭉치와 임베딩 모델 및 적합한 하이퍼 파라미터를 실험적으로 찾고 그 결과를 분석한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.652-654
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• 2001

웹 기반 교육(WBI)이 많은 장점을 가지고 있으나 한편으로는 웹 기반 수업 혹은 웹 기반 교육의 초기에는 교수자의 개인적인 수준에서 교육 시스템이 개발 운영되어 체계적으로 개발 관리되지 못하였고 교수-학습자의 요구사항을 충분히 반영하지 못하였다. 그리고 분산되어 있는 자료의 적절한 활용과 검색이 용이하지 못하여 중복 개발되고 신뢰성이 떨어지는 문제점등을 내포한다. 이 논문에서는 WBSE(Web Based Software Engineering)개념을 웹 기반 교육시스템에 도입하여 요구사항을 반영하고 기존에 개발되어 사용되고 있는 소프트웨어를 컴포넌트화 하는 작업을 시도하여 이를 재사용 통합함으로써 새로운 교육 소프트웨어 개발에 사용되는 일련의 과정에 대하여 연구 기술하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.1521-1524
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• 2000

학습자가 인터넷을 이용하여 자신의 수준에 적합한 교육을 자가학습 방법에 의해 습득할 수 있는 시스템을 설계하고 구현한다. 이 시스템은 기존의 이론 습득 후 문제해결 방식이 아니라 문제 해결을 통해 기술적인 내용을 습득하는 형식을 취하였다. 이는 학습자에게 불필요한 부분을 제거하고 반드시 필요한 부분이나 문제를 통해 원하는 기술을 빠르게 습득할 수 있기 위함이다. 이 시스템은 인터넷 환경 및 분산 환경에서 동작하며 웹 서버와 서버 컴포넌트간의 결합에 의해 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.07a
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• pp.175-176
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• 2014

본고에서는 교육 빅데이터의 개념, 가치, 처리 기술 및 분석 방법 등을 탐색하였다. '온라인과 오프라인 교수 학습 활동의 투입, 과정, 산출을 통해 생산되는 국가, 지역, 학교, 교사, 학생 수준의 자료'로 정의할 수 있는 교육 빅데이터는 Hadoop으로 대표되는 분산 컴퓨팅 기술을 통해 효율적으로 처리할 수 있다. 대규모 교육 자료에서 의미있고 유용한 결과를 도출하기 위해 주로 사용되는 분석 방법에는 교육 데이터 마이닝, 학습 분석학과 시각 자료 분석학이 있다. 교육 데이터 마이닝은 학생과 교사, 학교의 다양한 수준에서 자료를 폭넓게 분석하는 측면이 강한 반면에 학습 분석학은 학생 수준에서의 자료 분석에 더 초점을 맞추는 경향이 있으며, 시각 자료 분석학은 자료에 대한 분석 자체보다는 분석 결과를 효과적으로 표현하는 방식에 초점이 주어져 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 1999.11a
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• pp.350-355
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• 1999

기존 원격교육 시스템들은 주로 UNIX 기반이며 원격학습을 위한 모든 기능을 서버에서 처리하게 하였다. 따라서 대용량의 시스템이 필요하였고, 여러 강좌를 동시에 실시간으로 강의하는데는 여러가지 제한이 있었다. 본 연구에서 제안한 원격학습 시스템은 사양이 높아진 클라이언트 PC를 최대한 이용하여 서버 시스템의 크기를 줄였다. 원격강의를 할 때 강의의 개설은 메인 서버에서 이루어지게 하고, 실제 강의는 강좌를 개설한 교수 PC로 서버 기능을 전환하여 실시간 강의를 진행할 수 있도록 하였다. 이러한 방법은 서버에 집중되는 부하를 줄이고 실시간으로 동시에 여러 과목의 강의나 다양한 원격토론 학습이 가능하다. 또한, 원활한 강의 및 토론을 위해서 클라이언트 프로그램에 강의에 필요한 기능들을 최대한 포함시켜서 네트워크간의 데이터 이동을 최소화하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.571-573
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• 2000

기존 분산 가상환경 시스템에서는 참여자들 사이의 언어 외적인 의사교환을 지원하기 위해 참여자의 아바타에 몸짓이나 얼굴 표정 등을 표현할 수 있도록 애니메이션 가능한 아바타를 사용한다. 하지만 아바타 애니메이션으로 참여자의 의사 및 감정 표현을 표현하는데는 한계가 있다. 따라서, 이 논문에서는 가상 환경 내의 다중 사용자들의 의사 교환 및 감정 표현을 극대화할 수 있는 방법으로 실시간 화상 대화 가상 환경 학습.훈련 시스템을 설계하였다. 설계한 시스템은 학습 참여자의 화상 및 음성 스트림을 전달함으로써 기존 응용들에 비해 풍부한 의사 교환을 지원하고, 가상 공간에서 학습에 필요한 다양한 모듈들을 포함하고 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.1007-1010
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• 2004

본 논문에서는 분산 서비스거부 공격(DDoS)이 발생할 때 네트워크 트래픽의 특성을 분석하기 위해서 트래픽 비율분석법(TRA: Traffic Rate Analysis)을 제안하고 트래픽 비율분석법을 통해서 분석된 다양한 유형의 DDoS 공격의 특성을 기계학습(Machine Learning)을 이용해서 DDoS 공격의 탐지규칙을 생성하고 그 성능을 측정하였다. 트래픽 비율분석법은 감시대상 네트워크 트래픽에서 특정한 유형의 트래픽의 발생비율을 나타내며 TCP flag rate 와 Protocol rate 로 구분된다. 트래픽 비율분석법을 적용한 결과 각각의 DDoS 공격 유형에 따라서 매우 독특한 특성을 가짐을 발견하였다. 그리고, 분석된 데이터를 대상으로 세 개의 기계학습 방법(C4.5, CN2, Na?ve Bayesian Classifier)을 이용해서 DDoS 공격의 탐지규칙을 생성하여 DDoS 공격의 탐지에 적용했다. 실험결과, 본 논문에서 제안된 트래픽 비율분석법과 기계학습을 통한 DDoS 공격의 탐지방법은 매우 높은 수준의 성능을 나타냈다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.32 no.2
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• pp.319-330
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• 2019

Forecasting the electricity consumption through analyzing the past electricity consumption a advantageous for energy planing and policy. Machine learning is widely used as a method to predict electricity consumption. Among them, ensemble learning is a method to avoid the overfitting of models and reduce variance to improve prediction accuracy. However, ensemble learning applied to daily data shows the disadvantages of predicting a center value without showing a peak due to the characteristics of ensemble learning. In this study, we overcome the shortcomings of ensemble learning by considering the temperature trend. We compare nine models and propose a model using random forest with the linear trend of temperature.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.12 no.3
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• pp.313-322
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• 2008

As cyber education using e-Learning system is expanded, various Learning Contents has been created to satisfy the demand of various students. But since it takes long time and spends high cost to create e-Learning contents, it is hard to satisfy the demand of various students. To solve this problem standardizations of the Learning Contents and researches of Learning Contents Metadata are focused in reusability of Learning Contents and information retrieval of Learning Contents. In this paper to improve manageability and retrievability, legacy version control and document management system are introduced. Based on existing version control and document management system, we developed automated history control system. To conveniently provide retrieval, inquiry and integrating of Learning Contents, we researched Learning Contents Management System based on SOA to easily approach with the Learning Contents Management Server which is dispersed on wide area

• Journal of Digital Convergence
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• v.15 no.12
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• pp.35-45
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• 2017

This study aims to explore the effect of quality factors and learning styles on users' satisfaction in e-Learning context. For this purpose, statistical methods such as reliability test, factor analysis, ANOVA, regression analysis were carried out using the survey data from university students. The quality factors of e-Learning were classified into contents, system, service, and interpersonal activities while learning styles were classified into positive-cooperative, self-directed, environmental-dependent, and passive styles. The results showed that each quality factors of e-Learning has a strong positive effect on user satisfaction, and self-directed group has higher satisfaction than other groups. Learning styles have moderating effects on the quality-satisfaction relationship, and especially, the group of passive learning style has a strong moderating effect on the interpersonal activities. Theoretical and practical implications and future research directions are drawn from these findings.