• Title/Summary/Keyword: 오픈지식

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Design and Implementation of Blended PBL Systems for Cultivating Consciousness of Information Communication Ethics (정보통신윤리 의식 함양을 위한 블랜디드 문제중심학습 시스템 설계 및 구현)

  • Lee, Jun-Hee;Yoo, Kwan-Hee
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2011.01a
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    • pp.327-330
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    • 2011
  • 본 논문의 목적은 효과적인 정보통신윤리 교육을 통한 정보통신윤리 의식 함양에 있다. 블랜디드 PBL의 교수-학습 목표 달성을 위해서 온라인 학습과 면대면 수업이 체계적으로 혼합되었고, 온라인 학습을 위한 주요 모듈은 오픈소스 학습관리시스템인 무들(Moodle)에서 운영되었다. 온라인을 통한 PBL 단계(문제제시, 문제확인, 자료수집, 해결안 도출, 문제해결안 발표, 정리 및 평가)에 따른 블랜디드 활동에서 학습자가 스스로 문제를 해결해 가면서 학습계획을 세우고, 지식 데이터베이스 등을 활용하여 정보의 획득과 평가, 새로운 아이디어를 적용할 수 있는 e-PBL 시스템을 구현하였다. 블랜디드 PBL 시스템의 교육적인 효과를 검증하기 위해서 대학교 2학년 재학생 60명을 실험집단(30명), 통제집단(30명)으로 구성하였다. 실험 집단과 통제집단은 모두 6명을 1개 조로 하여 각각 5개 조를 구성하였다. 실험집단에는 블랜디드 PBL을 이용하여 수업을 실시한 후에 정보통신윤리 의식 평가를 실시하고, 통제집단은 면대면 PBL을 이용하여 수업을 실시하였다. 두 집단의 정보통신윤리 의식에 유의미한 차이가 있는지를 검증하기 위하여 SPSS 18.0을 활용한 t-Test를 실시하였다. 실험결과, 블랜디드 PBL을 적용하여 정보통신윤리를 학습한 실험 집단이 면대면 PBL을 적용하여 정보통신윤리를 학습한 통제집단보다 정보통신윤리 의식의 절제, 존중, 책임, 참여 지표에서 높은 향상을 보였다.

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A Study on Customer Satisfaction and Service Quality of Net Promoter Score- A Case Study NDSL (NPS의 고객만족 및 서비스 품질에 관한 연구 - NDSL 사례를 중심으로)

  • Kim, Sang-kuk;Choi, Seon-heui;Huh, Joo-yeun
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2019.10a
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    • pp.525-526
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    • 2019
  • 본 논문에서는 고객추천지수(NPS : Net Promoter Score)를 이용하여 2019년도 이용 고객의 서비스 만족 및 품질에 대하여 모니터링하고 기관의 고객만족 개선 활동에 대한 고객의 의견을 분석하기 위함이다. 한국과학기술정보연구원의 국가과학기술정보통합서비스(NDSL : National Digital Science Library)는 산학연 연구자들에게 고품질 정보를 제공하여 국가 과학기술 혁신에 기여하고자 개발된 과학기술정보 서비스 플랫폼으로, 논문·특허·보고서·동향·저널/프로시딩·연구자·연구기관 등 약 1억건 이상의 콘텐츠에 대한 검색 및 콘텐츠 유형별 전문검색 서비스를 제공합니다. NDSL은 과학기술 연구자를 위한 고품질 정보서비스를 지향합니다. 또한, 쉽게보는 검색결과, 오픈서비스 등을 제공함으로써 과학지식의 발견과 확장을 지원하고 있습니다. 이를 위해 서비스를 경험한 500여 명의 의사결정자를 대상으로 국가과학기술정보통합서비스에 대한 고객충성도를 분석하였다. 이와 같은 연구결과는 인터넷 등 정보의 발달로 고객의 긍정적 또는 부정적인 구전이 급속도로 노출되는 환경에서 고객의 만족도를 관리함으로써 핵심고객을 확보하는데 사전 예측자료로 활용될 수 있다.

A Fuzzing Seed Generation Technique Using Natural Language Processing Model (자연어 처리 모델을 활용한 퍼징 시드 생성 기법)

  • Kim, DongYonug;Jeon, SangHoon;Ryu, MinSoo;Kim, Huy Kang
    • Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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    • v.32 no.2
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    • pp.417-437
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    • 2022
  • The quality of the fuzzing seed file is one of the important factors to discover vulnerabilities faster. Although the prior seed generation paradigm, using dynamic taint analysis and symbolic execution techniques, enhanced fuzzing efficiency, the yare not extensively applied owing to their high complexity and need for expertise. This study proposed the DDRFuzz system, which creates seed files based on sequence-to-sequence models. We evaluated DDRFuzz on five open-source applications that used multimedia input files. Following experimental results, DDRFuzz showed the best performance compared with the state-of-the-art studies in terms of fuzzing efficiency.

Research cases and considerations in the field of hydrosystems using ChatGPT (ChatGPT를 활용한 수자원시스템분야 문제해결사례 소개 및 고찰)

  • Do Guen Yoo;Chan Wook Lee
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.98-98
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    • 2023
  • ChatGPT(Chat과 Generative Pre-trained Transformer의 합성어)는 사용자와 주고받는 대화의 과정을 통해 질문에 답하도록 설계된 대형언어모델로, 지도학습과 강화학습을 모두 사용하여 세밀하게 조정된 인공지능 챗봇이다. ChatGPT는 주고받은 대화와 대화의 문맥을 기억할 수 있으며, 보고서나 실제로 작동하는 파이썬 코드를 비롯한 인간과 유사하게 상세하고 논리적인 글을 만들어 낼 수 있다고 알려져있다. 본 연구에서는 수자원시스템분야의 문제해결에 있어 ChatGPT의 적용가능성을 사례기반으로 확인하고, ChatGPT의 올바른 활용을 위해 필요한 사항에 대해 고찰하였다. 수자원시스템분야의 대표적인 연구주제인 상수관망시스템의 누수인지와 수리해석을 통한 문제해결에 ChatGPT를 활용하였다. 즉, 딥러닝 기반의 데이터분석을 활용한 누수인지와 오픈소스기반의 수리해석 모델을 활용한 관망시스템 적정 분석을 목표로 ChatGPT와 대화를 진행하고, ChatGPT에 의해 제안된 코드를 구동하여 결과를 분석하였다. ChatGPT가 제시한 코드의 구동결과를 사전에 연구자가 직접 구현한 코드구동 결과와 비교분석하였다. 분석결과 ChatGPT가 제시한 코드가 보다 더 간결할 수 있으며, 상대적으로 경쟁력 있는 결과를 도출하는 것을 확인하였다. 다만, 상대적으로 간결한 코드와 우수한 구동결과를 획득하기 위해서는 해당 도메인의 전문적 지식을 바탕으로 적절한 다수의 질문을 해야 하며, ChatGPT에 의해 작성된 코드의 의미를 명확히 해석하거나 비판적 분석을 하기 위해서는 전문가지식이 반드시 필요함을 알 수 있었다.

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Product Planning using Sentiment Analysis Technique Based on CNN-LSTM Model (CNN-LSTM 모델 기반의 감성분석을 이용한 상품기획 모델)

  • Kim, Do-Yeon;Jung, Jin-Young;Park, Won-Cheol;Park, Koo-Rack
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2021.07a
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    • pp.427-428
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    • 2021
  • 정보통신기술의 발달로 전자상거래의 증가와 소비자들의 제품에 대한 경험과 지식의 공유가 활발하게 진행됨에 따라 소비자는 제품을 구매하기 위한 자료수집, 활용을 진행하고 있다. 따라서 기업은 다양한 기능들을 반영한 제품이 치열하게 경쟁하고 있는 현 시장에서 우위를 점하고자 소비자 리뷰를 분석하여 소비자의 정확한 소비자의 요구사항을 분석하여 제품기획 프로세스에 반영하고자 텍스트마이닝(Text Mining) 기술과 딥러닝(Deep Learning) 기술을 통한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문의 기초자료가 되는 데이터셋은 포털사이트의 구매사이트와 오픈마켓 사이트의 소비자 리뷰를 웹크롤링하고 자연어처리하여 진행한다. 감성분석은 딥러닝기술 중 CNN(Convolutional Neural Network), LSTM(Long Short Term Memory) 조합의 모델을 구현한다. 이는 딥러닝을 이용한 제품기획 프로세스로 소비자 요구사항 반영, 경제적인 측면, 제품기획 시간단축 등 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대한다.

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Quality Evaluation of Chest X-ray Images using Region Segmentation based on 3D Histogram (3D 히스토그램 기반 영역분할을 이용한 흉부 X선 영상 품질 평가)

  • Choi, Hyeon-Jin;Bea, Su-Bin;Park, Ye-Seul;Lee, Jung-Won
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2021.11a
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    • pp.903-906
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    • 2021
  • 인공지능 기술 발전으로, 의료영상 분야에서도 딥러닝 기반 질병 진단 연구가 활발히 진행되고 있다. 딥러닝 모델 개발 시, 학습 데이터 품질은 모델의 성능과 신뢰성에 매우 큰 영향을 미친다. 그러나 의료 분야의 경우 도메인 지식에 대한 진입 장벽이 높아 개발자가 학습에 사용되는 의료영상 데이터의 품질을 평가하기 어렵다. 이로 인해, 많은 의료영상 분야에서는 각 분야의 특성(질병의 종류, 관찰 아나토미 등)에 따른 영상 품질 평가 방법을 제시해왔다. 그러나 기존의 방법은 특정 질병에 초점이 맞춰져, 일반화된 품질 평가 기준을 제시하고 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 대부분의 흉부 질환을 진단하기 위한 흉부 X선 영상의 품질을 평가할 수 있는 기준을 제안한다. 우선, 흉부 X선 영상을 대상으로 관찰된 영역인 심장, 횡격막, 견갑골, 폐 등을 분할하여, 3D 히스토그램을 기반으로 각 영역별 통계적인 정밀 품질 평가 기준을 제안한다. 본 연구에서는 JSRT, Chest 14의 오픈 데이터셋을 활용하여 적용 실험을 수행하였으며, 민감도는 97.6%, 특이도는 92.8%의 우수한 성능을 확인하였다.

Interactions of Retriever and LLM on Chain-of-Thought Reasoning for Korean Question Answering (검색모델과 LLM의 상호작용을 활용한 사고사슬 기반의 한국어 질의응답)

  • Minjun Park;Myoseop Sim;Kyungkoo Min;Jooyoung Choi;Haemin Jung;Stanley Jungkyu Choi
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2023.10a
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    • pp.618-621
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    • 2023
  • 최근 거대언어모델(LLM)이 기계 번역 및 기계 독해를 포함한 다양한 문제들에서 높은 성능을 보이고 있다. 특히 프롬프트 기반의 대규모 언어 모델은 사고사슬 방식으로 적절한 프롬프팅을 통해 원하는 형식의 답변을 생성할 수 있으며 자연어 추론 단계에서도 높은 정확도를 보여주고 있다. 그러나 근본적으로 LLM의 매개변수에 질문에 관련된 지식이 없거나 최신 정보로 업데이트 되지 않은 경우 추론이 어렵다. 이를 해결하기 위해, 본 연구는 검색문서와 생성모델의 상호작용을 통해 답변하는 한국어 질의응답 모델을 제안한다. 검색이 어려운 경우 생성형 모델을 통해 질문과 관련된 문장을 생성하며, 이는 다시 검색모델과 추론 과정에서 활용된다. 추가로 "판단불가"라는 프롬프팅을 통해 모델이 답변할 수 없는 경우를 스스로 판단하게 한다. 본 연구결과에서 GPT3를 활용한 사고사슬 모델이 63.4의 F1 점수를 보여주며 생성형 모델과 검색모델의 융합이 적절한 프롬프팅을 통해 오픈-도메인 질의응답에서 성능의 향상을 보여준다.

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디지털 기술 역량과 양손잡이 역량에 대한 연구: 디지털 리더십 역량의 매개효과 중심으로

  • 이승준;최병철
    • 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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    • 2024.04a
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    • pp.81-97
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    • 2024
  • 본 연구는 디지털 트랜스포메이션 맥락에서 기업의 경쟁우위와 생존을 도모하기 위해 양손잡이 역량의 다양한 차원을 구현하고 기업수준의 혁신에 기여하기 위한 목적으로 수행되었다. 디지털 기술의 이니셔티브인 디지털 기술 역량이 조직의 다차원(균형적, 결합된 차원)적 양손잡이 역량에 미치는 관계에서, 변환관리의 핵심 역량인 디지털 리더십 역량의 상세요인들(디지털 비전, 디지털 HR 스킬, 디지털 거버넌스, 협력방식)이 갖는 매개효과를 중심으로 검증하였다. 연구의 진행을 위해 국내 제조업과 ICT & 통신업에 종사하는 250명의 중소기업 관리자를 대상으로 설문조사를 실시한 데이터를 활용하였으며, 연구방법으로는 R을 GUI 방식으로 구현한 오픈소스 통계 툴(Tool)인 Jamovi 2.3.26의 응용프로그램을 사용하여 회귀분석을 실시한다. 본 연구는, 디지털 트랜스포메이션 맥락에서 조직 내 긴장을 관리하고 갈등을 해소하는 다차원 양손잡이 역량에 대한 운영방안과 리더십의 역할에 대한 기존지식의 범위를 확장하며, 조직이 속한 산업 환경과 처한 성황에 따라 적절한 양손잡이 역량과 리더십 역량을 사용할 수 있는 최적화된 방안을 제시한다. 또한 디지털 트랜스포메이션 맥락에서 조직이 양손잡이 역량을 도입하고자 할 때, 기술적 이니셔티브에 대한 투자도 물론 중요하지만, 리더십 역량이 가지는 세부요인 의한 양손잡이 역량을 달성함으로써, 더욱 효과적인 디지털 트랜스포메이션을 달성할 수 있다는 기여를 제공할 예정이다

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Implemention of the System-Level Multidisciplinary Design Optimization Using the Process Integration and Design Optimization Framework (PIDO 프레임워크를 이용한 시스템 레벨의 선박 최적설계 구현)

  • Park, Jin-Won
    • Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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    • v.21 no.5
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    • pp.93-102
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    • 2020
  • The design of large complex mechanical systems, such as automobile, aircraft, and ship, is a kind of Multidisciplinary Design Optimization (MDO) because it requires both experience and expertise in many areas. With the rapid development of technology and the demand to improve human convenience, the complexity of these systems is increasing further. The design of such a complex system requires an integrated system design, i.e., MDO, which can fuse not only domain-specific knowledge but also knowledge, experience, and perspectives in various fields. In the past, the MDO relied heavily on the designer's intuition and experience, making it less efficient in terms of accuracy and time efficiency. Process integration and the design optimization framework mainly support MDO owing to the evolution of IT technology. This paper examined the procedure and methods to implement an efficient MDO with reasonable effort and time using RCE, an open-source PIDO framework. As a benchmarking example, the authors applied the proposed MDO methodology to a bulk carrier's conceptual design synthesis model. The validity of this proposed MDO methodology was determined by visual analysis of the Pareto optimal solutions.

Big Data based Tourist Attractions Recommendation - Focus on Korean Tourism Organization Linked Open Data - (빅데이터 기반 관광지 추천 시스템 구현 - 한국관광공사 LOD를 중심으로 -)

  • Ahn, Jinhyun;Kim, Eung-Hee;Kim, Hong-Gee
    • Management & Information Systems Review
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    • v.36 no.4
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    • pp.129-148
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    • 2017
  • Conventional exhibition management information systems recommend tourist attractions that are close to the place in which an exhibition is held. Some recommended attractions by the location-based recommendation could be meaningless when nothing is related to the exhibition's topic. Our goal is to recommend attractions that are related to the content presented in the exhibition, which can be coined as content-based recommendation. Even though human exhibition curators can do this, the quality is limited to their manual task and knowledge. We propose an automatic way of discovering attractions relevant to an exhibition of interests. Language resources are incorporated to discover attractions that are more meaningful. Because a typical single machine is unable to deal with such large-scale language resources efficiently, we implemented the algorithm on top of Apache Spark, which is a well-known distributed computing framework. As a user interface prototype, a web-based system is implemented that provides users with a list of relevant attractions when users are browsing exhibition information, available at http://bike.snu.ac.kr/WARP. We carried out a case study based on Korean Tourism Organization Linked Open Data with Korean Wikipedia as a language resource. Experimental results are demonstrated to show the efficiency and effectiveness of the proposed system. The effectiveness was evaluated against well-known exhibitions. It is expected that the proposed approach will contribute to the development of both exhibition and tourist industries by motivating exhibition visitors to become active tourists.

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