기존의 웹 게시판 비속어 처리 프로그램들은 입력 차단형이라는 한계성 때문에 비속어의 모양이 조금만 변형이 되어도 비속어를 차단하지 못하는 문제점이 있었다. 이러한 한계성을 극복하기 위하여 본 논문에서는 인터넷의 열려있는 게시판에 대해 분석 및 삭제/치환하는 감시형 프로그램을 개발하였다. 이를 위해 먼저 웹 상의 비속어 패턴을 분류하였고 이를 바탕으로 이러한 패턴들을 분석할 수 있는 토크나이저를 개발하였다. 그리고 각 게시판에 대한 토크나이징 및 비속어 삭제/치환 모듈을 스레드로 구현하여 각각 병렬적으로 작업제어가 되도록 구현하였다. 이 프로그램을 웹 게시판의 데이터에 실험적으로 작동시킨 결과 대부분의 비속어를 검출하여 91.9%의 재현율을 보였으나 형태소적 변형 비속어와 문맥적 비속어의 검출에는 다소 미흡함을 나타내었다. 이 프로그램은 품사적, 의미적 중의어와 문맥적 비속어의 처리에 있어서 이 프로그램의 수동모드의 확장을 통해 앞으로 더욱 보완되어야 할 것이다. 이 프로그램은 게시판 사용자들을 적절한 단어사용에로 유도하며, 공공기관, 학교, 방송국 등의 게시판 관리자의 수작업을 대체해 줄 수 있을 것으로 기대된다.
최근 학교 수학교육에서는 창의성 교육을 강조하고 있으며, 창의성을 향상시킬 수 있는 프로그램에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 이러한 창의성을 향상시키기 위해서는 기계적인 계산에 의해서 한 가지 답을 구하는 학습보다는 탐구하고, 추측하고, 논리적으로 추론하고, 다양한 문제해결 전략을 구사할 수 있는 능력을 키우는 프로그램이 필요하다. 또, 이러한 프로그램이 학생들에게 활동을 통해 다양한 경험을 제공할 수 있다면 더욱 효과적일 것이다. 이 논문에서는 이러한 다양한 창의성 프로그램을 소개하였고, 창의성을 평가하는 방법을 소개하였다.
보로노이 다이아그램은 계산기하학에서 다양한 형태의 근접 문제를 해결함에 있어 중요한 역할을 하고 있다. 일반적으로 평면상의 n 개의 점에 의한 평면 보로노이 다이아그램 O(nlogn) 시간에 생성할 수 있으며 이 알고리즘의 시간 복잡도가 최적임이 밝혀져 있다. 본 논문에서는 특별한 관계를 갖는 단위 구면상의 점들에 대한 구면 상에서 정의되는 보로노이 다이아그램을 O(n)에 생성하는 알고리즘을 제시한다. 이때 주어진 구면상의 점들은 볼록 다면체의 단위 법선 벡터들의 종점에 해당되며, 구면 보로노이 다이아그램의 선분은 구면상의 geodesic으로 이루어진다.
본 연구에서는 운전 시뮬레이터의 구성에 이용될 효율적인 차량 시뮬레이션 프로그램을 개발하기 위해 세가지 방법으로 연구를 수행하였다. 우선 효율적인 운동방정식의 구성을 위해 부호계산용 상용프로그램 MACSYMA를 이용하여 다물체게의 운동방정식을 부호적으로 유도하는 운동방정식 유도 프로그램을 구성하였고, 이를 이용하여 15자유도의 다물체 차량모델에 대해 시뮬레이션 프로그램을 개발하였다. 또한 차량모델을 개선하여 가면서 계산시간을 줄였으며, 차량시뮬레이션 프로그램에서 이용될 효율적인 수치해법을 결정하였다.
J2ME 모바일 프로그램은 모바일 기기가 보편화되면서 그 사용이 증가하고 있다. J2ME 프로그램은 자원이 제한된 모바일 환경에서 실행되므로 자원의 효율적인 사용이 매우 중요하다. J2ME 프로그램은 대부분 이벤트-구동 프로그램이여 효과적인 이벤트 관리가 자원 최적화에 않은 영향을 미치며 이벤트 관련 디버깅은 매우 어려운 부분이다. 본 연구에서는 실행 중에 실시간으로 이벤트 발생 및 처리 정보를 보여줄 수 있는 시스템을 설계 개발하였다. 이 시스템은 사용자 옵션에 따라 사용자가 관심 있는 이벤트만을 실행 중에 추적하거나 실행 후에 이벤트 관련 프로파일 정보를 제공한다.
본 논문에서는 딥 러닝 기반의 홀로그램생성기를 통하여 얻은 홀로그램의 공간 확장 기법을 제안한다. 방대한 계산 양을 줄이기 위하여 딥 러닝 기반의 홀로그램생성기를 만들었다. 하지만 이 홀로그램생성기는 객체가 놓일 공간에 제한이 있다. 홀로그램생성기의 공간 확대는 학습시간이나 네트워크의 확장 등 비용적 부담이 크다. 따라서, 생성기로부터의 홀로그램을 서브 홀로그램으로 이용하여 넓은 공간의 객체를 홀로그램으로 만들고 복원할 수 있음을 보인다.
본 논문은 Convolutional Neural Network(CNN) 모델을 이용하여 선박 소음의 로파그램 분석을 통한 선박 식별 시 허프 변환을 적용함으로써 성능을 향상시키는 방안을 제안한다. 수동소나에 수신된 신호를 처리하면 시간-주파수 영역인 로파그램이 생성된다. 로파그램에는 선박이 방사하는 기계류 소음이 토널 신호로 나타나고 이를 분석하면 선박의 클래스를 특정할 수 있다. 그러나 로파그램의 분석은 숙달된 인원에 의해 진행되는 전문적이고 오랜 시간이 소요되는 작업이다. 또한, 로파그램에는 수중환경 특성 상 다양한 배경소음이 같이 전시되기 때문에 표적 식별을 위한 분석이 매우 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해 로파그램에 허프 변환을 적용하여 선을 추가함으로써 토널 신호를 강조하였다. 원본 로파그램과 허프 변환을 적용한 로파그램에 대해 CNN 모델을 이용해 식별을 시도한 결과, CNN 모델의 정확도와 매크로 F1 점수를 통해 허프 변환을 적용한 것이 로파그램 식별 성능을 향상시켰음을 보여주었다.
매크로 프로그램에 의한 피해는 꾸준히 보고되어 왔다. 최근 코로나 19로 인해 마스크 품귀 현상이 발생하여 매크로 프로그램을 이용한 구매가 사회적 이슈로 떠오르면서 매크로에 대하여 법적 처벌을 하는 등 매크로에 대한 관심이 부각되고 있다. 본 논문에서는 매크로 프로그램을 효과적으로 탐지하기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서는 매크로 탐지를 위해 access.log의 다양한 필드를 분석하고, 이 중 매크로 식별에 효과가 있는 필드를 추출하여 매크로를 탐지한다. 제안하는 기술의 효과성 검증을 위해 매크로의 공통적인 기능이 포함된 매크로 프로그램을 직접 제작하고, 실제 구매 웹사이트와 유사한 판매 사이트를 제작하여 실험을 통해 제안하는 방법이 매크로를 효과적으로 탐지하는 것을 보인다.
본 연구는 '정폭도형'을 소재로 초등 수학영재 프로그램을 개발 적용 하는데 그 목적을 두었다. 이를 위해 정폭도형에 관한 이론을 정리하였다. 다음으로 초등학교 수학 영재 교육 프로그램을 구안하고 예비실험 결과를 토대로 프로그램을 수정 보완하여 최종적으로 프로그램을 구체화하였다. 이 프로그램은 작도와 GSP 프로그램을 접목한 수업 형태로도 개발 가능할 것으로 보이며, 특히 과학 기술 예술적인 면을 연결한 융합교육 프로그램으로 적용 발전시킬 수 있을 것으로 기대된다.
테크놀로지가 교육에 활발하게 도입됨에 따라 수업에 교사가 테크놀로지를 활용할 수 있는 역량을 향상시키기 위하여 Technological Pedagogical Content Knowledge(TPACK)이 등장하였다. 테크놀로지의 발달에 따라 TPACK 연구가 활발하게 진행되었다. 이러한 흐름에 발맞추어 김성원과 이영준(2017)은 예비 교사의 수업 전문성 향상을 위한 프로그래밍 기반 TPACK 교육 프로그램을 개발하였다. 또한, 김성원과 이영준(2018)의 연구를 통하여 프로그래밍 기반 TPACK 교육 프로그램을 개선하였다. 본 연구에서는 프로그래밍 기반 TPACK 교육 프로그램의 개선이 예비 교사의 자아 효능감에 미치는 효과를 살펴보았다. 연구를 위하여 대조군에게는 기존의 프로그래밍 기반 TPACK 교육 프로그램을 적용하였다. 실험군에게는 개선된 프로그래밍 기반 TPACK 교육 프로그램을 적용하였다. 그 결과, 사전 검사에서는 두 집단 간의 자아 효능감은 같았다. 사후 검사에서는 실험군이 대조군보다 자신감과 과제 난이도 선호에서 유의미한 차이가 나타났다. 이를 통하여 프로그래밍 기반 TPACK 교육 프로그램의 개선이 예비 교사의 자아 효능감의 세부 영역에 효과적인 것으로 나타났다. 본 연구에서는 자아 효능감의 모든 영역에서 향상이 나타나지 않았다. 향후 연구에서는 자기 조절 효능감까지 향상될 수 있도록 교육 프로그램의 개선이 이루어져야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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