• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.1067-1070
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• 2004

우리는 갈수록 지능화, 분산화, 자동화 되어 가고 있는 침입에 대해 효과적으로 대처하기 위해 신경망을 적용한 침입탐지 시스템을 설계 하였다. 본 논문은 신경망을 학습시키기 위해 학습 견본과 신경망 적용 인자를 정의 하였으며 학습 기법으론 MLP(Multi Layer Perceptron)을 이용 하였다. 새롭게 설계된 침입탐지 시스템의 탐지 모듈은 기존의 패턴 매치 방식의 모듈과 신경망 모듈이 적용되어 보다 정확한 침입 탐지가 가능하다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.193-196
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• 2021

정보산업의 발달로 동영상 콘텐츠들이 폭발적으로 늘고 있다. 동영상 시청과 동시에 학습을 위해 필기를 할 경우에 화면 분할로 인한 시선 분산으로 강의에 집중하기에 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 투명도 조정, 최상위 고정, 과목과 주차별 분류 등을 활용하여 학습효과를 극대화함으로써 시청중인 동영상 콘텐츠와 같은 속도로 같은 곳을 바라보며 필기가 가능한 투명한 메모 모듈을 구현하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권2호
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• pp.157-162
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• 2010

본 논문에서는 분산된 거대한 네트워크상의 데이터에서 유용한 정보를 추출하는 새로운 마이그레이션 조절방법을 이용한 유전 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 주된 아이디어는 부분 개체군 사이에서 개체들의 이동에 필요한 파라미터들을 적응적으로 결정하는 것이다. 또 이동된 개체들이 새로운 부분 개체군에서 도태되지 않고 적응 할 수 있기 위한 방법을 제시한다. UCI 기계학습 관련 데이터 셋에서 중앙 집중적 단일 유전 알고리즘과 제안된 알고리즘을 비교하기 위해 여섯 개의 데이터를 사용했다. 결론적으로 분산 유전 알고리즘을 적용한 특징 부분 집합이 단일 유전 알고리즘을 적용한 것 보다 좋은 성능을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권9호
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• pp.1973-1979
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• 2009

본 논문에서는 과학영재의 관찰평가를 비교 분석하여 수학 및 과학분야의 영재 학습자와 정보과학영재의 특성을 밝혀내어 정보과학영재의 선발 및 교육에 시사점을 찾으려고 하였다. 연구의 대상은 대학부설과학영재교육원의 기초과정 학습자들로써 분야는 물리, 지구과학, 수학, 정보과학 학습자들이다. 연구의 방법으로는 학습자들의 1년간의 관찰평가를 일원분산분석을 통하여 각 분야별 학습자의 특성을 비교하였다. 그 결과 정보과학영재 학습자는 물리 및 지구과학분야 학습자와 태도 영역과 문제 해결 영역의 세부 영역에서 대부분 다른 특성을 보였으며, 정보 과학 학습자의 과목별 분석에서는 과학보다는 수학과 정보 과목에서 태도 영역의 평가가 비교적 우수하게 분석되었다. 이에 본 연구자는 정보과학영재의 특성이 분명히 존재하며 과학 및 수학 영재 학습자와의 차이는 학습자간의 수준의 문제와 분야별 특성에 기인한 것이라 판단하였다. 본 연구의 결과를 바탕으로 정보과학영재의 선발 및 교육에 적용할 수 있으리라 기대한다.

• 공학교육연구
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• 제6권1호
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• pp.56-64
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• 2003

본 논문에서는 클라이언트/서버 분산 환경을 설계하여 전자회로에 대한 웹 기반 가상실험 시스템을 개발하였다. 제안된 가상실험실은 실제 대학에서 운영되는 실험실 환경을 묘사하도록 구현되었기 때문에 학습자들은 실제 실험실 유사한 실험결과를 가상실험실에서 얻을 수 있다. 제안된 가상실험시스템은 원리학습실, 가상실험학습실, 평가학습실 그리고 전체 관리시스템의 4가지 중요한 구성요소로 이루어져 있다. 제안된 가상실험실을 통해 학습자들은 전자회로 실험과 관련된 개념이나 이론을 학습할 수 있으며, 멀티미터나 신호발생기 그리고 디지털 오실로스코프나 DC전원공급기 같은 계측장비의 동작방법을 웹상에서 학습할 수 있다. 또한 가상실험실에서 일어나는 모든 실험 활동은 전체 관리시스템에 의해 데이터베이스에 기록되어 예비보고서 형태로 출력된다. 웹상에서 데이터베이스의 연결은 PHP에 의해 이루어지며 가상실험실 환경은 각 학습자들에 대해 조금씩 다른 결과가 나타나도록 구성하였다. 마지막으로 가상실험실을 운영한 결과 전체 실험시간과 실험장비의 손상율이 감소되며, 교수생산성이나 학습효율이 증가되는 긍정적인 결과를 얻을 수 있었다.

• 실천공학교육논문지
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• 제16권2호
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• pp.227-239
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• 2024

본 연구는 학위연계형 일학습병행제를 통해 직업능력향상을 위한 교육훈련을 받고 있는 학습근로자의 학습성과에 미치는 영향을 분석하기 위해 대학 학위과정 입학과 선발 단계에서 고려할 수 있는 다양한 요인들과 입학 이후 대학의 평점평균점수와의 인과관계를 찾아보는데 그 목적이 있다. 이를 위하여 국내 K대학교의 학위연계형 일학습병행제의 모델인 일학습병행대학의 3개 학부과정생 976명의 역사적 입학자료와 평점평균자료를 통해 회귀분석과 분산분석을 진행했다. 분석의 질을 확보하기 위하여 추가로 공개된 기업정보 데이터베이스에서 학습근로자의 학점에 영향을 미칠 것으로 추정되는 기업정보를 포함했다. 분석 결과 출신고등학교의 분류, 성별, 가정환경요소, 고등학교 교과목별 등급, 회사의 재직기간, 입학당시의 연령 등 다양한 요소에서 유의미한 인과관계를 찾을 수 있었으며 이를 바탕으로 동일한 학위과정을 운용하는 대학에서는 학습근로자 선발절차의 업그레이드를 할 수 있으리라 기대한다. 추가로 본 연구결과는 향후 학위연계형 일학습병행제의 정책적 제언을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권6호
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• pp.157-167
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• 2023

본 연구에서는 분산 컴퓨팅 및 개별 디바이스 활용을 통해 개인 정보 보호에 특화된 학습방법인 연합학습 방법론을 기반으로, 모바일 내비게이션 애플리케이션에서 수집된 대규모의 운전자 데이터를 이용하여 경로 선택 예측 모델을 수립하는 방법에 대해 고찰한다. 경로 선택 모델링에서 활용될 수 있는 운전자 데이터의 전처리 및 분석 방법을 수립하고, 서포트벡터머신(SVM) 및 다층 퍼셉트론(MLP)과 같이 기존에 널리 활용되는 학습 방법과 연합학습 방법의 성능과 특성을 비교한다. 분석 결과 연합학습을 통한 모델 성능은 중앙 서버 기반의 모델과의 비교에서 예측 정확도 측면의 차이가 거의 없는 것으로 나타났으나, 개별 데이터가 충분히 확보되는 경우 연합학습 모델과 같은 개인화 모델의 성능이 개선될 수 있다는 점을 확인하였다. 연합학습 모델은 본 연구의 경로 선택 모델링 사례와 같이 모빌리티 부문의 데이터 프라이버시 문제가 중요한 분야에서 대규모 데이터 처리를 필요로 하는 경우에 그 활용 가치가 매우 높을 것으로 기대된다.

• 한국음향학회지
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• 제35권6호
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• pp.501-509
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• 2016

본 논문에서는 짧은 테스트 발성에 대한 화자 확인 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 테스트 발성의 길이가 짧을 경우 i-벡터/확률적 선형판별분석 기반 화자 확인 시스템의 성능이 하락한다. 제안한 방법은 짧은 발성으로부터 추출한 특징 벡터를 심층 신경망으로 변환하여 발성 길이에 따른 변이를 보상한다. 이 때, 학습시의 출력 레이블에 따라 세 종류의 심층 신경망 이용 방법을 제안한다. 각 신경망은 입력 받은 짧은 발성 특징에 대한 출력 결과와 원래의 긴 발성으로부터 추출한 특징과의 차이를 줄이도록 학습한다. NIST (National Institute of Standards Technology, 미국) 2008 SRE(Speaker Recognition Evaluation) 코퍼스의 short 2-10 s 조건 하에서 제안한 방법의 성능을 평가한다. 실험 결과 부류 내 분산 정규화 및 선형 판별 분석을 이용하는 기존 방법에 비해 최소 검출 비용이 감소하는 것을 확인하였다. 또한 짧은 발성 분산 정규화 기반 방법과도 성능을 비교하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권7호
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• pp.101-108
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• 2022

본 논문은 다수의 사물인터넷 단말에서 보편적으로 수집할 수 있는 시스템 및 네트워크 메트릭을 학습하여 각 사물의 경험데이터를 기반으로 서비스거부 및 분산반사 서비스거부 공격을 탐지하는 침입 탐지 모델을 제안한다. 먼저, 공격 시나리오 유형별로 각 사물에서 37종의 시스템 및 네트워크 메트릭을 수집하고, 이를 6개 유형의 머신러닝 모델을 기반으로 학습하여 사물인터넷 공격 탐지 및 분류에 가장 효과적인 모델 및 메트릭을 분석한다. 본 논문의 실험을 통해, 랜덤 포레스트 모델이 96% 이상의 정확도로 가장 높은 공격 탐지 및 분류 성능을 보이는 것을 확인하였고, 그 다음으로는 K-최근접 이웃 모델과 결정트리 모델의 성능이 우수한 것을 확인하였다. 37종의 메트릭 중에는 모든 공격 시나리오에서 공격의 특징을 가장 잘 반영하는 CPU, 메모리, 네트워크 메트릭 5종을 발견하였으며 큰 사이즈의 패킷보다는 빠른 전송속도를 갖는 패킷이 사물인터넷 네트워크에서 서비스거부 및 분산반사 서비스거부 공격 특징을 더욱 명확히 나타내는 것을 실험을 통해 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.547-557
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• 2017

본 연구는 전문대학생들의 학습참여에 관한 학습과정 수준이 성별, 수업연한, 계열, 학점에 따라 어떠한 차이가 있는지를 비교 분석하였다. 연구대상은 G시 소재 K전문대학 정규교육과정 재학생들 중 2015학년도 2학기 학습과정 설문조사 참여에 응답한 재학생 총 684명이었다. 측정도구는 전문대학 학습과정 분석 척도를 수정 및 보완하여 사용하였다. 연구방법은 빈도분석과 성별, 수업연한, 계열, 학점에 따라 전문대학생들의 학습과정 수준 차이를 살펴보기 위하여 일원배치 분산분석과 사후검증을 실시하였다. 연구결과는 첫째, 성별에 따른 전문대학생의 학습과정은 하위요인 중 수업 외 학습활동, 수업 중 학습활동, 학습성과, 대학시설서비스에서 유의한 차이가 있었다. 둘째, 수업연한에 따른 전문대학생의 학습과정은 하위요인 중 수업 외 학습활동, 수업 중 학습활동, 수업만족도, 대학시설서비스에서 유의한 차이가 있었다. 셋째, 계열에 따른 전문대학생의 학습과정은 하위요인 중 수업 외 학습활동, 수업 중 학습활동, 학습 상호작용, 학습성과에서 유의한 차이가 있었다. 넷째, 학점에 따른 전문대학생의 학습과정은 학습과정과 전체 하위요인(수업 외 학습활동, 수업 중 학습활동, 수업만족도, 학습 상호작용, 학습성과, 대학 시설 서비스)에서 유의한 차이가 있었다. 마지막으로 본 연구결과에 대한 논의 및 함의를 기술하였다.