• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.221-224
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• 2002

본 논문에서는 전자책을 이용한 e-Learning 플랫폼을 소개한다. 이 시스템은 전자책에 대해 주석(annotation)을 추가하는 방식으로 텍스트의 부분에 대해 하이라이트, 북마크로 메모를 달거나 프리드로잉을 이용하여 설명을 달 수 있다 전자책에 추가된 하이라이트 및 북마크 등의 정보는 학생 리더 시스템에 외부 데이터로 저장되어 개인적인 학습에 사용할 수 있을 뿐 아니라 동기적인 원격 강의 방식으로 교사의 네비게이션과 액션에 따라 그 결과를 학생 터미널에 바로 보여주어 교사가 교재 화면을 칠판 대신 사용하면서 강의 내용을 전달하는 것이 가능하다. 또한 전자책에 기반한 토론을 지원하기 위해 채팅 기능을 구현하였는데, 각 문장은 전자책의 특정 위치(context)에 연결될 수 있다. 본 시스템은 전자책을 이용한 개별학습 자료의 제공 및 실시간 원격 강의를 위한 플랫폼을 제시하였으며, 자바 기반의 전자책 리더 시스템상에 구현하였다[1].

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11b
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• pp.864-867
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• 2003

e-러닝이 세간의 관심을 모으는 이유는 교육의 패러다임이 바뀔 수 있다는 점이다. 교육은 모든 분야에 필수적이고, 교육 방식이 바뀐다는 의미는 새로운 시장이 만들어진다는 것이다. 하지만 온라인 교육이 가질 수 있는 장점들을 제대로 활용하지 못한다면 새로운 시장이 만들어진다 하더라도 쉽게 시들어 갈 것이며, 최근에 나와 있는 e-learning과 관련된 사이트들을 보더라도 전자상거래나 쇼핑몰 혹은 검색, 포털 사이트처럼 빠르게 성장할 수 없다 우리는 학창 시절에 어떠한 친구를 만나느냐, 혹은 어떠한 짝꿍을 만나느냐에 따라서 본인의 학습 성취도는 매우 다르다는 것을 경험해 보았을 것이다. 이에 본 논문에서는 학습자들에게 보다 쉽게 짝 찾는 방법과 짝 짓는 방법을 제공하여 학습자들간의 상호협력을 이루어 문제해결 능력과 새로운 지식을 만들어 갈 수 있도록 하였으며, 짝 프로그래밍을 통해서 학습자는 최적의 짝꿍을 만나 지속적인 상호작용으로 흥미와 집중을 유지하여 적극적이고 완전한 학습이 이루어질 수 있도록 하였다. 끝으로 본 연구가 웹 상의 학습자들에게 서로간의 대화를 통해 에러의 원인을 효과적으로 찾아 바로 잡을 수 있는 짝 프로그래밍을 제공했다는 점에서 새로운 학습 시스템의 개발방법을 제시했다고 결론지을 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2001.05a
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• pp.255-259
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• 2001

Most of education sites which are related to practical computer lecture are almost teaming and testing based on character-contents. In this thesis, commercial high school needs the use of new application programs which appear quickly. So as teacher and students can contact with each other in classroom, we implemented self-learning which has text, visual and auditory function with the use of animation technology. Not only quantity testing which has been used for the purpose of selection and arrangement, but also we designed and implemented quality testing which consider the level and individuality of student.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.19 no.1
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• pp.249-256
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• 2024

Machine learning-based intrusion detection methodologies require a large amount of uniform learning data for each class to be classified, and have the problem of having to retrain the entire system when adding an attack type to be detected or classified. In this paper, we use feature learning and hierarchical classification methods to solve classification problems and data imbalance problems using relatively little training data, and propose an intrusion detection methodology that makes it easy to add new attack types. The feasibility of the proposed system was verified through experiments using KDD IDS data..

• Journal of IKEEE
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• v.23 no.4
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• pp.1408-1414
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• 2019

Deep artificial neural network with transfer learning is applied to compressed sensing cardiovascular MRI. Transfer learning is a method that utilizes structure, filter kernels, and weights of the network used in prior learning for current learning or application. The transfer learning is useful in accelerating learning speed, and in generalization of the neural network when learning data is limited. From a cardiac MRI experiment, with 8 healthy volunteers, the neural network with transfer learning was able to reduce learning time by a factor of more than five compared to that with standalone learning. Using test data set, reconstructed images with transfer learning showed lower normalized mean square error and better image quality compared to those without transfer learning.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.22 no.2
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• pp.281-293
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• 2022

The necessity for introducing artificial intelligence(AI) into the public sector to form an intelligent government has been emerging. This study set 'Organizational Agility', 'Exploitation & Exploration Learning', and 'E-government Capability' as independent variables for the introduction of AI in central government. Dependent variables were set on whether AI was adopted in the central government organization 'Bu(mainly conducts policy planning)', and 'Cheong(mainly performs policy execution)'. Logistic regression analysis was performed on each of the two models. As a result, it was derived that ministry Bu adopted AI as organizational agility increased, and ministry Chung adopted AI as e-government capability increased. Particularly, it was identified that the effect of exploitation learning for Cheong organizations offset the influence of AI introduction according to e-government capabilities, while exploratory organizational learning facilitated the AI introduction. This study is meaningful for suggesting a strategy for adopting AI in government.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.2 no.1
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• pp.7-18
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• 2013

These days, the teaching and learning system has been increasing for the rapid advancement of the information technologies. We can access education systems of good quality anytime, anywhere and we can use the individually personalized teaching and learning system depending on developing the wireless communication technology and the multimedia processing technology. The more the various systems develop, the more software security systems become important. There are a lot kind of fault analysis methods to evaluate software security systems. However, the only assessment method to evaluate software security system is not enough to analysis properly on account of the various types and characteristic of software systems by progressing information technology. Therefore, this paper proposes an integrative method of Fault Tree Analysis (FTA) and Fault Modes and Effect Analysis(FMEA) to evaluate the security of e-teaching and learning system as an illustration.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.115-116
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• 2019

SVM (Support Vector Machine)은 견고성으로 인해 다양한 분류 문제에 적용 할 수 있는 효율적인 기계 학습 기술이다. 그러나 훈련 데이터의 수가 증가함에 따라 시간 복잡도가 급격히 증가하므로 대규모 데이터 세트의 경우 SVM이 비실용적이다. 본 논문에서는 SVM을 사용하여 중복 된 학습 데이터를 효율적으로 제거하는 새로운 병렬 평면(Parallel Hyperplane) 기법을 소개한다. 제안 기법에서 PH는 재귀 적으로 형성되는 반면 PH의 외부에 있는 데이터 포인트의 클러스터는 매 반복마다 제거된다. 시뮬레이션 결과 제안 기법은 기존의 클러스터링 기반 감축 기법과 SMO 기법에 비해 학습 시간을 크게 단축시키면서 데이터 축소 없이 분류의 정확성을 높일 수 있음을 확인 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.552-554
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• 2003

전자우편은 기존 우편 기능을 대체하는 대표적인 정보 전달 수단으로 자리 잡고 있다. 전자매일 사용자의 증가에 따라 망은 기업들은 전자 메일을 통해 광고를 하게 되었다. 이에 따라 전자매일 사용자들은 인터넷 상에 개인 전자메일 주소가 노출됨으로 많은 스팸메일을 수신하게 되는데, 이것은 전자메일 사용자에게 많은 부담이 되고있다. 본 논문은 전자우편 문서내의 단어들을 대상으로 통계적 방법의 SVM을 이용하여 스팸메일을 필터링 하였으며, 학습 단계에서 단어 자질공간의 축소를 위해 DF값 변화에 따른 학습을 통하여 분류의 성능을 비교하였다. SVM의 성능 평가를 위해 확률적 방법의 나이브 베이지안과 벡터 모텔을 이용한 분류기와 성능을 비교함으로써 SVM 방법이 우수한 성능을 보임을 검증하였다.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.9 no.1
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• pp.61-81
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• 2004

Learning Contents Management System(LCMS) manages the contents and the process of teaming by incorporating the both in a flexible system to help learners to be able to utilize them efficiently. The e-Learning comprises all types of educations based on electronic technologies as well as the Web. The existing e-Learning system is a simple information system providing Web based contents, therefore, it cannot support flexibility for both learners and teachers. The core part of the e-Learning system should be a remote education system which creates bilateral response between the learners and teachers, by providing substantial contents based on the LCMS. In this paper, a new e-Learning system is constructed with reusable modules generated by Component-Based software Development(CBD). Furthermore, creates new contents groups and enables to develop learning courses utilizing the Learning Objects. And also, observing the SCORM standard, lecture contents are designed and prepared to support learners Learners are supported to produce profiles which enables themselves to manage, measure, and evaluate their own capabilities, so that they can develop themselves properly in accordance with their levels, build prototypes for self development. Also a system that comprises all these individual components is suggested.