We use prototypes (also known as referent in semiotics) when we understand the outside world. Different language users use different prototypes to decode the same sound. When we learn Chinese language as a foreign language, during it's sound perceptual process, Korean learners' target language prototypes are different from Chinese native speakers'. The purpose of the paper is to examine the theory of speech perception and the theory of constructivism teaching, and to suggest to the Chinese language teachers to have Cunstructivist approach while they design there teaching course. For this, we concerned three things: First is to review speech perception theory and constructivism teaching theory. Second based on the preceding study, we review that learner's prototypes are different from Chinese native speaker and this cause the error of listening and pronunciation. Finally, we introduced two simple speech visualization programs developed to help us learn pronunciation.
사이버 공격이 더욱 지능화됨에 따라 기존의 침입 탐지 시스템(Intrusion Detection System)은 기존의 저장된 패턴에서 벗어난 지능형 공격을 탐지하기에 적절하지 않다. 딥러닝(Deep Learning) 기반 침입 탐지는 새로운 탐지 규칙을 생성하는데 적절하다. 그 이유는 딥러닝은 데이터 학습을 통해 새로운 침입 규칙을 자체적으로 생성하기 때문이다. 침입 탐지 시스템 데이터 세트는 가장 널리 사용되는 KDD99 데이터와 LID-DS(Leipzig Intrusion Detection-Data Set)를 사용했다. 본 논문에서는 1차원 벡터를 이미지로 변환하고 CNN(Convolutional Neural Network)을 적용하여 두 데이터 세트에 대한 성능을 실험했다. 평가를 위해 Accuracy, Precision, Recall 및 F1-Score 지표를 측정했다. 그 결과 LID-DS 데이터 세트의 Accuracy가 KDD99 데이터 세트의 Accuracy 보다 약 8% 높은 것을 확인했다. 또한, 1차원 벡터에 대한 데이터를 Kibana를 사용하여 데이터를 시각화하여 대용량 데이터를 한눈에 보기 어려운 단점을 해결하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 사람의 손에 관한 개별적으로 분리되어 진행되고 있는 손 위치 추정, 손 자세 추정, 손 동작 인식 작업을 통합하는 Faster-RCNN기반의 프레임워크를 제안하였다. 제안된 프레임워크에서는 RGB 동영상을 입력으로 하여, 먼저 손 위치에 대한 박스를 생성하고, 생성된 박스 정보를 기반으로 손 자세와 동작을 인식하도록 한다. 손 위치, 손 자세, 손 동작에 대한 정답을 동시에 모두 가지는 데이터셋이 존재하지 않기 때문에 Egohands, FPHA 데이터를 동시에 효과적으로 사용하는 방안을 제안하였으며 제안된 프레임워크를 FPHA데이터에 평가하였다., 손 위치 추정 정확도는 mAP 90.3을 기록했고, 손 동작 인식은 FPHA의 정답을 사용한 정확도에 근접한 70.6%를 기록하였다.
다양한 IoT 기기로 구성된 모바일 IoT 환경에서는 IoT에서 수집된 데이터가 다른 IoT의 학습 데이터로 사용되는 순환 구조로 이루어져 있다. 따라서 해당 환경에서 데이터는 공유되는 자원이며 매우 중요한 요소이다. 특히 IoT 기기가 밀집된 지역에서는 많은 트래픽이 발생하기 때문에 전송지연 및 데이터 손실로 인한 시스템 성능이 저하되는 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 안전한 데이터 통신을 위한 블록체인 기반의 시스템 구조를 제안한다. 해당 시스템은 블록체인을 사용하여 IoT 기기의 이동성과 밀집도를 판별하고, 트래픽 밀집 구역이 발생하였을 경우 UAV를 활용하여 통신이 원활하게 이루어질 수 있도록 한다.
인터넷 사용매체 및 네트워크 접속방법이 다양해지면서 인터넷 사용량은 매우 빠르게 증가하고 있다. 이러한 인터넷은 현대사회에서 꼭 필요한 자원이지만 악성코드, 스팸, 개인정보 유출 등 이를 악용한 범죄도 증가하고 있다. 또한 전 세계적으로 유행중인 코로나로 인해 관련된 접종정보, 동선, 재난문자 등으로 위장한 피싱 공격도 증가하고 있다. 대다수의 공격자들은 사이버 범죄를 저지르기 위해 악성코드 유포사이트를 통해 악성코드를 유포한다. 이러한 범죄를 예방하기 위해선 악성코드 유포사이트에 대한 초기 대응이 필수이며, 사용자가 악성코드 유포사이트에 접근하기 전에 차단할 수 있는 실시간 탐지 기술이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 탐지 기술 중 URLDeep, POSTER, Random-Forest, XGBoost와 같은 기계학습을 이용한 탐지 기술의 연구동향을 조사하였다.
챗 GPT 는 음성 혹은 문자로 사람과 대화할 수 있는 컴퓨터 프로그램인 챗봇(ChatBot) 중 하나이다. 최근 챗 GPT 의 사용자가 급격히 증가하면서 다양한 문제점과 한계가 발견되고 있다. 본 논문에서는 챗 GPT 를 활용 시 발생하는 문제와 한계에 대하여 살펴본다. 챗 GPT 의 문제점에는 챗 GPT 로 악성코드를 작성하는 사이버 범죄, 개인정보 침해 문제, 챗 GPT 로 과제 작성, 타인에게 챗 GPT 와 대화한 내용이 보이는 보안의 취약점이 발견되는 등이 있다. 챗 GPT 의 한계로는 실시간 학습 불가, 아는 것과 모르는 것의 구분 불가, 저작권 침해와 편향성과 같은 것이 있다. 본 논문이 챗 GPT 의 해결 가능한 문제를 신속하게 해결하고 남아있는 한계에 대한 잠재적인 해결책을 파악하는 데 도움이 되기를 기대한다.
시큐어 코딩은 해킹 등 사이버 공격의 원인인 보안 취약점을 제거해 안전한 소프트웨어를 개발하는 SW 개발 기법을 의미한다. 개발자의 실수나 논리적 오류로 인해 발생할 수 있는 문제점을 사전에 차단하여 대응하고자 하는 것이다. 그러나 현재 시큐어 코딩에는 오탐과 미탐의 문제가 발생한다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 오탐과 미탐이 발생하는 단점을 해결하고자 머신러닝 알고리즘을 활용하여 AI 기반으로 개발자의 실수나 논리적 오류를 탐지하는 시큐어 코딩 도구를 만들고자 한다. 다양한 모델을 사용하여 보안 취약점을 모아놓은 Juliet Test Suite를 전처리하여 학습시켰고, 정확도를 높이기 위한 과정 중에 있다. 향후 연구를 통해 정확도를 높여 정확한 시큐어 코딩 점검 도구를 개발할 수 있을 것이다.
본 논문에서 제안하는 신규 STEAM(Science, Technology, Engineering, Art, Mathematics) 프로그램 및 정보보안 모의해킹 놀이식 학습교구는 미래 유망 직업군인 정보보안전문가와 관련된 프로젝트를 수행해 정보보안전문가에 대한 학생들의 관심과 흥미를 높이고 창의적 진로설계를 할 수 있도록 도움을 주는 것을 목적으로 한다. 또한 프로그램을 활용하는 교사와 학생이 정보보안전문가 관련 프로젝트 지도 및 수행과정을 통해 정보보안전문가가 하는 일과 필요한 역량이 무엇인가를 자연스럽게 이해하도록 프로그램을 설계하였다. 본 논문에서 제안한 정보보안전문가 STEAM 학습 교구는 정보보안전문가의 기본 소양을 제안된 학습 교구를 응용하여 간접적으로 체험해보는 활동으로 설계하였다. 사이버 보안에 관련된 내용이 어렵고 낯설기 때문에 기술적인 부분보다는 해당 직업의 핵심 원리에 접근할 수 있도록 내용을 구성하였다. 이 프로그램을 통해 학생들은 문제를 해결하는 과정에서 서로 소통하고 정보보안전문가에 관심을 가지고 창의적으로 진로를 설계할 수 있을 것이다.
사회의 변화에 따라 교육현장도 급격하게 발전하고 있다. 1996년 9월 1일 교수학습사이트인 에듀넷 시스템을 개발 보급한 이래 교수학습지원센터, 사이버가정학습 시스템을 비롯하여 진단처방시스템, 화상강의 및 상담시스템, 학력관리시스템을 지속하여 개발하였으나 상호 연계성이 부족하여 교육수요자들에게 큰 호응을 얻지 못하였다. 이는 여러 가지 원인이 있으나 새로운 변화를 예측하거나 비전을 제시하기보다 그 때마다 새로 구축하여 연속성이나 지속성을 고려하지 못한 결과이다. 스마트교육에 적합한 시스템은 독립된 시스템을 단순한 통합로그인에 의한 시스템보다 가장 기본이 되는 데이터베이스시스템에 빅데이터 개념을 도입, 다양한 데이터를 유용한 정보로 분석 가공하여 교육수요자에게 제공한 시스템으로 통합이 이루어 져야하며, 클라우드 컴퓨팅 시스템이 단순한 파일을 관리하고 응용프로그램을 제공하는 시스템이 아니라 다양한 형태의 콘텐츠와 데이터를 관리하고 제공할 수 있는 형태로 구축하여야 한다.
정보생산을 촉진하는 새로운 형태의 사이버공간이 나타나면서 지식의 창출과 지식을 얻는 형태가 변화하고 있다. 최종사용자에게 웹 애플리케이션을 제공하는 컴퓨팅 플랫폼인 web 2.0의 도입으로 손쉽게 자신이 필요한 정보를 분류할 수 있는 웹 컨텐츠가 활발히 제공되고 있으며 제공된 컨텐츠를 활용하여 수많은 정보 속에서 자신만의 보석을 찾아 손쉽게 지식을 쌓아 관리를 하고 있다. 이러한 지식공유서비스는 무분별한 정보, 중복된 지식, 그리고 단순한 관리로 인해 자신이 원하는 지식을 얻기란 쉽지 않은 것이 사실이다. 본 논문에서는 온라인상의 정보를 탐색하기 위해서 인터넷을 이용하던 네티즌들이 정보생산자로서 참여하는 공간으로 등장한 '지식공유서비스'를 기반으로 지식 창출 및 관리자로서 시니어를 활용하여 지식의 수용자로서 유아들을 위한 NIE (News In Education) 활용 교육 체계를 제안한다. 뉴스는 유아부터 성인까지 활용될 수 있는 좋은 교육 자료로서 NIE를 통하여 사고력, 논리력, 표현력, 창의력 등 여러 영역에 걸친 능력을 향상시킬 수 있다. 특히 유치원이나 학교의 교과과정에 맞추어 이러한 능력들을 더욱 배가 시킬 수 있다는 점에서 NIE가 더욱 각광받고 있다. 본 연구는 미디어 융합의 결과로 인터넷 뉴스를 활용해 생활과 분리되지 않은 통합교육을 할 수 있는 SCORM 기반의 유아용 콘텐츠를 생성하여 유아 교육에 활용하고자 한다. 또한, 유아용 NIE 교육 콘텐츠는 시니어들을 NIE 강사로 양성하였을 때 학습 자료로도 활용된다. 시니어들을 NIE 강사로 양성함으로써 시니어의 일자리 창출 및 지역사회 통합과 1세대인 여성시니어와 3세대인 아동 간의 세대통합을 이끌어 낼 수 있도록 하는 것에 목적을 두고 시니어 NIE 콘텐츠를 생성하고자 한다. NIE에 생성되는 지식을 생성하고 관리하기 위한 지식 솔루션으로 위키의 기능을 추가하여 개발하고자 한다. 위키를 사용하므로 개별적으로 존재하던 지식을 공동의 지식으로 공유할 수 있으며 의견을 하나로 통합하는 과정에서도 유용하게 사용될 수 있을 것이다. 위키를 이용한 시니어 NIE 콘텐츠에서는 교수 학습 계획안 및 NIE 아이디어를 공동 작업을 통하여 효율적으로 지식을 생성할 수 있으며 여러 사람들이 여러 단계를 거치면서 하나의 정제된 지식을 생성하게 되므로 양질의 교수 학습 계획안이나 NIE 아이디어를 창출할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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