연구의 주요 목적은 공공도서관이 가진 '우리 모두의 장(공통장)'의 특성을 최대한 발견한 학습 구성요소 설계 및 대학의 일반교양 과목 요건에 부합하는 교육 내용 구성이다. 공공도서관은 다양한 문해력 향상의 연습장이자, 디지털 공유문화의 체험장, 차별 없는 모두의 학습장, 메이커 운동의 작업장 그리고 지역공동체 형성의 거점으로서 '우리 모두의 장'의 성격을 두루 갖추고 있다. 연구자는 다양한 문해력 이해, 정보활용능력의 정보윤리, 공동체 의식 및 다문화 이해, 공공의식과 협동정신 및 컴퓨터 활용능력, 학제적 지식 및 통합적 안목과 시각 등을 학습 구성요소로 설계하고 '공유문화와 지역도서관'이라는 명칭의 과목을 개설하였다. 이러한 공공도서관 관련 융합 교양 교과는 지역 및 공공성의 위기가 증대되는 상황에서 공공도서관의 가치를 학생들에게 널리 확산하고 실제로다양한 도서관 서비스를 체험하도록 유도함으로써 지역도서관의 인지도 및 이용률 향상을 견인할 것으로 기대된다.
2015 개정 교육과정에서는 컴퓨팅사고력(Computational Thinnking)으 기반으로 문제를 해결하는 역량을 길러 컴퓨팅 사고력을 지닌 창의·융합인재를 육성하고자 하는 것을 목적으로 하고 있다. 이것을 바탕으로 본 연구에서는 초등학교에 적용된 소프트웨어 관련 교육과정 분석을 한 후 학교 현장의 다양한 요소를 고려하여 실제적으로 적용할 수 있는 교육방법을 제안하였다. 해당 프로그램은 비트브릭을 활용하여 서울시 소재 초등학교 5학년 1학급과 경기도 소재 초등학교 5학년 1학급, 총 50명의 학생을 대상으로 2주간 17차시 분량으로 진행되었다. 피지컬 컴퓨팅 기반 소프트웨어 교육프로그램 적용 전, 후의 학생들의 컴퓨팅 사고력, 문제해결력의 차이를 검증하기 위해 사전, 사후 검사 실시 후 두 집단의 차이를 대응표본 t-검정을 통해 검증하였다. 연구결과 피지컬 컴퓨팅 기반 소프트웨어 교육프로그램은 통계적으로 컴퓨팅 사고력의 향상도와 문제해결력의 향상도에서 유의미한 차이를 나타내었다.
사전학습 언어모델은 자연어 처리 작업에서 가장 중요하고 많이 활용되는 도구로, 대량의 말뭉치를 대상으로 사전학습이 되어있어 적은 수의 데이터를 이용한 미세조정학습으로도 높은 성능을 기대할 수 있으며, 사전학습된 토크나이저과 딥러닝 모형 등 구현에 필요한 요소들이 함께 배포되기 때문에 자연어 처리 작업에 소요되는 비용과 기간을 크게 단축시켰다. 트랜스포머 변형 모형은 이와 같은 장점을 제공하는 사전학습 언어모델 중에서 최근 가장 많이 사용되고 있는 모형으로, 번역을 비롯하여 문서 요약, 챗봇과 같은 질의 응답, 자연스러운 문장의 생성 및 문서의 분류 등 다양한 자연어 처리 작업에 활용되고 있으며 컴퓨터 비전 분야와 오디오 관련 분야 등 다른 분야에서도 활발하게 활용되고 있다. 본 논문은 연구자들이 보다 쉽게 사전학습 언어모델에 대해 이해하고 자연어 처리 작업에 활용할 수 있도록 하기 위해, 언어모델과 사전학습 언어모델의 정의로부터 시작하여 사전학습 언어모델의 발전과정과 다양한 트랜스포머 변형 모형에 대해 조사하고 정리하였다.
전 세계적으로 곳곳에서 급격하게 디지털 전환이 이루어지고 있다. 디지털 기술의 발전 속도가 매우 빨라지면서 앞으로 더 많은 정보들이 디지털화될 것으로 예상된다. 따라서 개인정보, 금융정보 등의 민감 정보가 온라인에서 전송되고 저장되는 과정에서 사이버 위협이 발생할 수 있는 가능성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 최근 인공지능의 발전과 디지털 전환이 급속도로 이루어지고 있는 중국의 초·중등학생 대상 정보보호 교재를 비교하여 분석하였다. 관련 교재를 수집 후 분석에 적절한 교재를 선별하였으며, 교재의 외적 체제와 내적 체제를 구분하여 분석하였다. 외적 체제 분석 결과, 교재 표지는 모두 적절하게 제작되었으나, 교재 내지는 교재마다 질의 차이가 크게 나타났다. 초등학생 대상 교재의 경우 레이아웃, 내용 배치의 우수성이 두드려졌다. 내적 체제 분석 결과, 중국에서 제시한 '정보사회 책임' 학습 목표를 기준으로 학습 내용을 살펴보면, 다양한 내용이 고루 포함되어 있지 않은 경우가 있었다. 본 논문을 통해 정보보호 관련 교육 및 교재 개발 연구에 시사점을 제공하기 바란다.
전세계적으로 온실가스 및 미세먼지 저감을 위한 탄소중립 정책에 따라 전기차보급이 확대될 전망이다. 전기자동창의 운용은 열악한 환경에서 사용되고 충전과 방전 등을 거듭할수록 에너지밀도가 낮아지고 내부분리막의 손상등의 이유로 건전성이 떨어짐에 따라 차량의 주행거리가 줄고, 충전 속도가 느려지는 이유로 대략 5~10년 정도 사용한 배터리들은 폐배터리로 분류하며 이 같은 이유로 배터리 화재 및 폭발 등의 위험성이 높아 지게 됩에 따라 배터리의 진단 및 SOH의 추정이 필수적이라 할 수 있다. 배터리 SOH추정은 매우 중요한 요소로 현재는 배터리 충방전을 반복하면서 소요되는 시간, 온도, 전압을 측정하여 배터리의 상태를 평가하는데 정확도가 낮다. 불안정한 폐배터리를 다수의 반복적 충전과 방전을 통해 진단하는 과정에서 화재 및 폭발의 취약점을 보완하여 신뢰성이 높은 폐배터리의 상태데이터를 취득할 수 있는 기반을 마련하고 본 논문에서는 리튬이온 배터리의 SOH예측을 위해 테슬라 폐배터리를 이용한 방전 용량 측정을 바탕으로 획득한 데이터를 서포트 벡터 머신 기반으로 예측하고자 하였다.
머신러닝과 같은 소프트웨어가 일상생활에 매우 큰 영향력을 발휘하고 있는 상황에서, 소프트웨어의 개발비용을 평가하는 비용 모델의 중요성이 지속적으로 증가하고 있다. 비용 모델로서 LOC(Line of Code)와 M/M(Man-Month) 모델은 소프트웨어의 양적인 요소들을 측정하는 비용모델이다. 이와는 달리, FP(Function Point)는 소프트웨어의 기능적 특징들을 평가하는 비용모델로서 소프트웨어의 질적인 요소를 평가한다는 점에서 효과적이다. 그러나 FP는 머신러닝 소프트웨어의 주요한 요소들을 평가하지 않기 때문에 머신러닝 소프트웨어를 평가하는데 한계를 가진다. 본 논문은 확장형 FP(Extended Function Point, ExFP)를 제안한다. 확장형 FP는 머신러닝의 주요 특징인 하이퍼 파라미터와 그것의 최적화에 대한 복잡도를 반영하여 소프트웨어의 기능적 요소를 평가하도록 확장하였기 때문에 머신러닝과 같은 최신 소프트웨어에의 비용 평가에 적합하다. 머신러닝 소프트웨어의 특징을 반영한 평가를 통해 제안된 확장형 FP의 효용성을 보였다.
딥러닝은 이미지, 텍스트와 같이 복잡한 데이터를 분류 및 인식하는데 유용한 방법으로 딥러닝 기법의 정확도는 딥러닝이 인터넷상의 AI 기반의 서비스를 유용하게 하는데 기초가 되었다. 그러나 딥러닝에서 훈련에 사용되는 방대한 양의 사용자 데이터는 사생활 침해 문제를 야기하였고 사진이나 보이스와 같이 사용자이 개인적이고 민감한 데이터를 수집한 기업들이 데이터들을 무기한으로 소유한다. 사용자들은 자신의 데이터를 삭제할 수 없고 사용되는 목적도 제한할 수 없다. 예를 들면, 환자 진료기록에 대한 딥러닝 기술을 적용하기 원하는 의료기관들과 같은 데이터소유자들은 사생활과 기밀유지 문제로 환자의 데이터를 공유할 수 없고 딥러닝 기술의 혜택을 받기 어렵다. 우리는 멀티 파티 시스템에서 다수의 작업자들이 입력 데이터집합을 공유하지 않고 신경망 모델을 공동으로 사용할 수 있는 프라이버시 보존 기술을 적용한 딥러닝 방법을 설계한다. 변형된 확률적 경사 하강에 기초한 최적화 알고리즘을 이용하여 하위 집합을 선택적으로 공유할 수 있는 방법을 이용하였고 결과적으로 개인정보를 보호하면서 학습 정확도를 증가시킨 학습을 할 수 있도록 하였다.
XML 데이터의 구조를 고려할 때 경로 및 트리 패턴 매칭 알고리즘은 XML 질의 처리에 중요한 역할을 하고 있다. 노드 간의 결정 또는 관계를 용이하게 하기 위해 XML 트리의 노드는 일반적으로 두 노드 간의 조상-후손 관계를 신속하게 설정할 수 있는 방식으로 레이블링된다. 그러나 이러한 기법은 순서에 따른 업데이트로 삽입이 발생할 경우 기존 노드에 레이블을 다시 지정하거나 특정 값을 다시 계산해야 하는 단점이 발생한다. 따라서 현재 레이블링 기법들에서는 레이블을 업데이트 하는 비용이 매우 높다. 본 논문에서는 재레이블링 또는 재계산 없이 순서에 민감한 XML 문서의 업데이트를 지원하는 Fast XML 인코딩 기법이라는 새로운 레이블링을 제안한다. 또한 XML 트리의 동일한 위치에서 삭제된 레이블을 재사용하여 레이블의 길이를 제어한다. 제안한 재사용 알고리즘은 삭제된 모든 레이블을 동일한 위치에 삽입할 때 레이블의 길이를 줄일 수 있다. 실험 결과에서 제안된 기법은 순서에 민감한 질의 및 업데이트를 효율적으로 처리할 수 있다.
본 지능정보사회에서 인문학은 기술 자체만큼이나 중요성을 지닌다. 감성적이고 인간성을 반영한 인간 중심의 융복합 정보기술(IT)은 예측하기 어려운 미래 시대에 낙관적 전망을 가진 독보적 기술이라 할 수 있다. 이러한 연구 배경에 따라 본 논문은 융복합 교육모델들에 관한 선행연구 분석을 통해 초·중등학생, 예비교원, 현직교원, 학교 관리자, 일반인 등 여러 학습자의 IT인문학 역량을 제고할 수 있는 교육을 구성할 수 있는 교육모델을 제안하였다. 나아가, 제안하는 모델의 실천적 측면을 면밀히 고찰하여 제안하는 교육모델이 교육 현장에 안정적으로 접목되고 활용될 수 있도록 하였다. 본 논문에서 제안하는 교육모델의 실천 전략은 총 7가지로 교재 및 교수·학습자료 연구, 연구 성과의 대중적 확산 활동 및 교육 연계 활동의 활성화, 메이커 스페이스 조성, 글로벌 공동연구, 온라인 교육 운영, 리빙랩 거버넌스 구축, 지속 가능한 실천 교육을 위한 자생플랫폼 다각화 등을 포함한다. 향후 전문가 Delphi를 통한 타당도 검증이 후속 연구로 요구된다.
최근 블록체인 기술이 부상하면서 이를 이용한 암호화폐 플랫폼이 늘어나며 화폐 거래가 활발이 이뤄지고 있다. 그러나 암호화폐의 특성을 악용한 범죄 또한 늘어나 문제가 되고 있다. 특히 피싱 스캠은 이더리움 사이버 범죄의 과반수 이상을 차지하며 주요 보안 위협원으로 여겨지고 있다. 따라서 효과적인 피싱 스캠 탐지 방법이 시급하다. 그러나 전체 이더리움 참여 계정 주소에서 라벨링된 피싱 주소의 부족으로 인한 데이터 불균형 문제로 지도학습에 충분한 데이터 제공이 어려운 상황이다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 이더리움 트랜잭션 네트워크를 고려한 효과적인 그래프 임베딩 기법인 trans2vec과 준지도 학습 모델 tri-training을 함께 사용하여 라벨링된 데이터 뿐만 아니라 라벨링되지 않은 데이터도 최대한 활용하는 피싱 스캠 탐지 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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