• Proceedings of The KACE
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• 2017.08a
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• pp.47-49
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• 2017

인공 신경망 기반 자연어 처리 시스템들에서 단어를 벡터로 변환할 때, 크게 색인 및 순람표를 이용하는 방법과 합성곱 신경망이나 회귀 신경망을 이용하는 방법이 있다. 이 때, 전자의 방법을 사용하려면 시스템이 수용 가능한 어휘집이 정의되어 있어야 하며 새로운 단어를 어휘집에 추가하기 어렵다. 반면 후자의 방법을 사용하면 단어를 구성하는 문자들을 바탕으로 벡터 표현을 생성하기 때문에 어휘집이 필요하지 않지만, 추가적인 인공 신경망 구조가 필요하기 때문에 모델의 복잡도와 파라미터의 수가 증가한다는 단점이 있다. 본 연구에서는 위 두 방법의 한계를 극복하고자 Bag of Characters를 응용하여 단어를 구성하는 문자들의 집합을 바탕으로 벡터 표현을 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 문자를 기반으로 동작하기 때문에 어휘집을 정의할 필요가 없으며, 인공 신경망 구조가 사용되지 않기 때문에 시스템의 복잡도도 증가시키지 않는다. 또한, 단어의 벡터 표현에 단어를 구성하는 문자들의 정보가 반영되기 때문에 Out-Of-Vocabulary 단어에 대한 성능도 어휘집을 사용하는 방법보다 우수할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.05a
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• pp.306-309
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• 2009

MANET(Mobile Ad-hoc Network)은 기간망에 의존하지 않는 이동 노드들로 구성된 자율망 또는 추론망 토폴로지에 의한 멀티홉 무선 네트워크이다. MANET을 구성하는 각 노드의 이동성, 속도 그리고 에너지와 같은 다양한 속성정보는 망의 특징과 운영을 결정하는 요인이다. 특히 망의 운영상, 전송 대역폭과 에너지 사용에 따른 제약을 가지며 이러한 특징을 고려한 라우팅 프로토콜의 설계 및 하드웨어 개발이 중요하게 요구된다. 본 논문에서는 계층적 클러스터 구조의 MANET 환경에서 노드의 에너지 속성과 네트워크의 트래픽 상태를 고려한 적응적 시간차 노드관리 기법인 ATICC(Adaptive Time Interval Clustering Control)을 제안한다. 제안된 ATICC은 시간차 노드 관리기법인 TICC(Time Interval Clustering Control)[1]에 기반하며 노드에 최적화된 Active/Sleep, Idle Listening 상태를 적응적으로 설정한 후 패킷을 전송함으로서 계층적 클러스터 내의 각 노드의 균형적인 에너지 소모를 이루는 에너지 효율적인 방식이다. 제안한 노드관리 방법은 기존의 LEACH, TICC과 비교 실험하고 그 성능을 검증하였다. 실험 결과, 제안한 노드관리 방법이 노드별 에너지 소모량을 줄였으며 전체 네트워크의 생존시간을 연장함으로서 기존의 방법 보다 우수함을 확인하였다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.16 no.2
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• pp.39-48
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• 2013

This study investigates the predictive model of the adolescents' computer entertainment behavior using neural network with the KYPS data (3449 in the junior high school; 1725 boys and 1724 girls). This study compares the results of neural network(model 1) to the logistic regression model and neural network(model 2) with the exact same variables used in logistic regression. The results reveal that the prediction of neural network model 1 is the highest among three models and with gender, computer use time, family income, the number of close friends, the number of misdeed friends, individual study time, self-control, private education time, leisure time, self-belief, stress, adaptation to school, and study related worries, the neural network model 1 predicts the computer entertainment behavior more efficiently. These results suggest that the neural network could be used for diagnosing and adjusting the adolescents' computer entertainment behavior.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.12 no.3
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• pp.201-207
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• 2012

A RAM-based neural network is a weightless neural network based on binary neural network(BNN) which is efficient neural network with a one-shot learning. RAM-based neural network has multiful information bits and store counts of training in BNN. Supervised learning based on the RAM-based neural network has the excellent performance in pattern recognition but in pattern categorization with unsupervised learning as unsuitable. In this paper, we propose a unsupervised learning algorithm in the RAM-based neural network to perform pattern categorization. By the proposed unsupervised learning algorithm, RAM-based neural network create categories depending on the input pattern by itself. Therefore, RAM-based neural network for supervised learning and unsupervised learning should proof of all possible complex models. The training data for experiments provided by the MNIST offline handwritten digits which is consist of 0 to 9 multi-pattern.

• Distribution Business Review
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• v.1
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• pp.115-127
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• 2001

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.3 no.1
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• pp.177-189
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• 2000

This paper describes the design and implementation of Korean History Web courseware using semantic network in order to build learning environment in the viewpoint of cognitive flexibility theory. The most important thing in design for a courseware using semantic network is to build learning environment. The first step to do this is to analyze learning contents and after that we should define the type of link between learning subjects. We should develope the knowledge map which has the link of each type connected with every learning subject.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.111-114
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• 2010

스타 그래프, 버블정렬 그래프, 팬케익 그래프는 노드 대칭성(node symmetric), 최대 고장 허용도(maximum fault tolerance), 계층적 분할 성질을 갖고, 하이퍼큐브보다 망비용이 개선된 상호 연결망이다. 본 연구에서는 상호연결망으로 널리 알려진 스타 그래프와 그의 변형된 그래프들 사이의 임베딩 방법을 제안하고, 임베딩 비용을 분석한다. 임베딩 결과는 버블정렬 그래프는 스타 그래프에 연장율(dilation) 3, 스타그래프는 팬케익 그래프에 연장율 4로 각각 임베딩 가능하다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.15 no.4
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• pp.2074-2084
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• 2014

Social capital is an important resource for Korean immigrant children's successful school life in the U.S. because most immigrants are not familiar to new language and culture. However, immigrant parents and their children have limited ability to join and create social networks freely both inside and outside school. We, the researchers of this study, adopted qualitative research method: open-ended in-depth interview, coding and analysis based on grounded theory. The result of this study reveals that Korean immigrant parents utilize their coethnic networks in getting educational information and English plays important role in educational decision-making process of the parents.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2002.06a
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• pp.446-451
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• 2002

컴퓨터는 우리가 살고 이는 사회를 바꾸고 있다. 컴퓨터의 이용으로 편리해져가는 이른바 정보화 시대 속에서 필연적으로 컴퓨터로 인한 파괴적인 또는 반사회적인 행동이 나타나고 있다. 이런 컴퓨터의 사용은 우리에게 윤리적 토대에서 정확하고 올바른 판단과 의사결정을 요구하게 되었다. 컴퓨터 바이러스 유포, 공공기관과 사설망의 컴퓨터 네트웍에 침입하여 정보파괴, 프로젝트 진행 중 취득하는 정보의 악용하기도 한다. 또 익명성이란 특징의 인터넷 안에서 망가지고 있는 컴퓨터 사용자들의 윤리의식이 사회적인 문제화 되고있다. 이러한 변화는 새로운 컴퓨터 윤리학이라는 분야를 연구를 하는 계기가 되었고 70년대의 태동기를 거쳐서 현재는 적지 않은 연구가 결과가 나오고 있는 실정이다. 하나의 학문분야로서 컴퓨터 윤리학은 컴퓨터의 보급과 결과를 또 컴퓨터 기술의 본질과 영향력을 분석하고 컴퓨터 사용을 위한 정책을 제시하고 있다. 컴퓨터의 사용에 대한 기술적 내용은 대부분 학교 교육을 통해 전달되고 있다 하지만 테크니컬한 컴퓨터 교육의 증가에 따른 국내의 중, 고등교육기관과 대학에서의 컴퓨터 윤리 교육에 대한 관심은 부족한 상태이다. 이에 본 연구는 컴퓨터 윤리과목이 개설되어 있는 교육기관을 파악하여 현재 우리나라의 컴퓨터 윤리 교육에 대한 문제점과 해결 방안을 제시하고자 한다.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.11 no.3
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• pp.379-387
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• 2007

The purpose of the study was to explore the correlation between in-degree and out-degree centrality Social Network Indices and cognitive and affective learning outcomes measures in an e-Learning environment. Results indicate both the out-degree and in-degree centrality indices are correlated with the cognitive learning outcome measures only. Further, results of the follow-up multiple regression analyses describe the cognitive learning outcome would be predicted by both the in-degree centrality (52%) and out-degree centrality (8%). A discussion is provided to interpret the results and limitations are specified.