• Journal of Veterinary Clinics
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• v.32 no.2
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• pp.174-179
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• 2015

Academic integrity guarantees the professional integrity and validity of the education and qualifications offered by the veterinary schools. In this study, we analyzed the responses of 528 veterinary students of two veterinary schools in Seoul regarding their awareness about, knowledge of, and frequency of engaging in academic misconduct. A total of 88.4 percent of the participants agreed that cheating and plagiarism by undergraduates would influence their future academic misconduct. The most common form of academic misconduct was plagiarism (71.7% in the A school, 69.5% in the B school), with falsification (40.2% in the A school, 31.7% in the B school) also reported at a high rate. Students indicated the lack of a culture of academic integrity as the main reason for academic misconduct. According to the regression analysis students' awareness and knowledge of academic integrity and their perception of peers' academic misconduct predicted a significant amount of variance of the frequency of academic misconduct. The findings of this study support that academic integrity should be learned in a flexible format from an early stage of professional development in veterinary curriculum. In parallel with the efforts of faculty, a community approach may be likely to improve the academic environment in terms of integrity.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.965-968
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• 2002

침입탐지 시스템은 전산시스템을 보호하는 대표적인 수단으로, 오용탐지와 비정상행위탐지 방법으로 나눌 수 있는데, 다양화되는 침입에 대응하기 위해 비정상행위 탐지기법이 활발히 연구되고 있다. 비 정상행위기반 침임탐지 시스템에서는 정상행위 구축 방법에 따라 다양한 침입탐지율과 오류율을 보인다. 본 논문에서는 비정상행위기반 침입탐지시스템을 구축하였는데, 사용되는 대표적인 기계학습 방법인 동등 매칭(Equality Matching), 다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron), 은닉마르코프 모델(Hidden Markov Model)을 구현하고 그 성능을 비교하여 보았다. 실험결과 다층 퍼셉트론과 은닉마르코프모델이 높은 침입 탐지율과 낮은 false-positive 오류율을 내어 정상행위로 사용되는 시스템감사 데이터에 대한 정보의 특성을 잘 반영하여 모델링한다는 것을 알 수 있었다.

• Review of KIISC
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• v.29 no.2
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• pp.29-35
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• 2019

CPS(Cyber Physical System)에 대한 사이버 공격이 다양해지고 고도화됨에 따라 시그니쳐에 기반한 악성행위 탐지는 한계가 있어 기계학습 기반의 정상행위 학습을 통한 비정상행위 탐지 기법이 많이 연구되고 있다. 그러나 CPS 보안 연구는 보안상의 이유로 CPS 데이터가 주로 외부에 공개되지 않으며 또한 실제 비정상행위를 가동 중인 CPS에 실험하는 것이 불가능하여 개발 기법의 검증이 어려운 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 2015년 SUTD(Singapore University of Technology and Design)의 iTrust 연구소에서 SWaT(Secure Water Treatment) 테스트베드를 구성하고 36가지의 공격을 수행한 데이터셋을 공개하였다. 이후 국 내외에서 SWaT 테스트베드 데이터를 사용하여 다양한 보안 기법을 검증한 연구결과가 발표되고 있으며 CPS 보안에 기여하고 있다. 따라서 본 논문에서는 SWaT 테스트베드 데이터 및 SWaT 테스트베드 데이터에 기반한 비정상행위 탐지 연구를 분석한 내용을 설명하고, 이를 통해 CPS 비정상행위 탐지 설계의 주요 요소를 분석하여 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1328-1331
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• 2013

본 논문에서는 스마트폰 내장 가속도 센서를 이용한 2단계 행위 인식 시스템을 제안한다. 제안하는 행위 인식 시스템에서는 행위 별 시간에 따른 가속도 센서 데이터의 변화 패턴을 충분히 반영하기 위해, 1단계 분류에서는 결정트리 모델 학습과 분류를 수행하고, 2단계 분류에서는 1단계 분류 결과들의 시퀀스를 이용하여 HMM모델 학습과 분류를 수행하였다. 또한, 본 논문에서는 특정 사용자나 스마트폰의 특정 위치, 방향 변화에도 견고한 행위 인식을 위하여, 동일한 행위에 대해 사용자와 스마트폰의 위치, 방향을 변경하면서 다양한 훈련 데이터를 수집하였다. 6720개의 가속도 센서 데이터를 이용하여 총 6가지 실내 행위들을 인식하기 위한 실험들을 수행하였고, 그 결과 높은 인식 성능을 확인 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.125-127
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• 2012

IT기술의 발달과 함께 학습자의 학습 성향, 능력, 환경 등을 인지하고 그에 적절한 서비스가 가능한 지능형 교육 시스템이 많은 관심을 받고 있다. 학습자에게 지능적이고 개인화된 서비스를 위해서는 학습자를 인지하기 위한 작업이 선행되어야 하며, 이 인지과정을 위해서는 학습자의 학습 과정에서 발생한 데이터를 수집하고 분석하게 된다. 하지만, 수집된 데이터가 학습자의 일관되지 못한 행위나 예측하지 못한 학습 성향을 포함하고 있다면, 그 결과를 신뢰하기 어렵다. 본 논문에서는 학습자에게서 수집된 데이터를 SVDD를 이용하여 가중치를 부여하고, 그 값을 인지과정에 활용한다. 실험에서는 홈 인테리어 교육 컨텐츠 기반에 학습자의 학습 행위에 대한 학습 성향을 진단하기 위해 DOLLS-HI를 이용하였고, 수집된 학습자의 데이터를 분석하여 전통적인 분석 방법 대비 제안하는 방법의 유효함을 확인하였다.

• Education of Primary School Mathematics
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• v.13 no.1
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• pp.13-24
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• 2010

Mathematics educators oriented to reform-based curricular have asserted that mathematics teachers should lead instructions where all students in their classrooms are able to participated. In this paper, some practices for them to implement it are discussed. Before explaining them, some discussions are made about students ability to construct knowledge. One of them is that teachers should know different learners construct different understandings because of their differences of prior knowledge and reasoning ability. Also, it was discussed that teachers consider classroom environments, assigning children's sitting and tasks in the light of learning. The reason to state them is that perspectives of them should be changed. Finally, "Teacher's careful listening to learners' responses", "Why do think in that way?, How do you know?, What is it meant?", "accepting ideas from all learners", "no supporting a particular idea", "utilizing waiting time", and "teacher's responses to learner's errors and mistakes" are discussed as practices for letting all learners be participated in the mathematics instruction.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.71-76
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• 2022

목적 지향 대화 시스템은 사용자가 원하는 목적을 달성하기 위해 사용하는 시스템으로 일상 대화와 다르게 시스템이 정보를 명확히 전달하는 것이 중요하다. 따라서 최근 연구에서 목적 지향 대화 시스템을 위한 자연어 생성 모델은 정해진 대화 정책에 따라 알맞은 응답을 생성할 수 있도록 의도와 슬롯 정보를 담은 대화 행위(Dialog Act)를 활용한다. 하지만 대화 행위는 생성하는 문장을 탁월하게 제어하는 반면에 대화의 흐름과 상황에 맞게 다양한 문장을 생성하기 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해소하고자 본 논문에서는 목적에 부합하는 내용을 명확하게 자연어로 생성하기 위해 대화 행위를 사용하면서 동시에 일상 대화 생성 모델과 같이 문맥을 고려하여 대화 흐름에 어울리는 자연스러운 문장을 생성할 수 있는 문맥 기반의 제어 가능한 자연어 생성 모델을 제안한다. 실험에서는 KoGPT2 사전 학습 모델과 한국어 대화 데이터셋을 사용하였으며 실험을 통해 대화 행위 기반의 자연어 생성 모델과 본 연구에서 제안한 문맥 기반의 제어 가능한 자연어 생성 모델을 비교하였다. 결과적으로 대화 행위를 단독으로 학습한 모델보다 일정 문맥을 함께 학습한 모델이 유의미한 BLEU 점수 향상을 보인다는 점을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.397-399
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• 2002

가상교육이 활성화됨에 따라 많은 가상대학이 진행되고 있다. 이러한 가상대학운영에서 몇몇의 문제점이 제기되고 있는 것 중에서 학습자의 학습도를 평가하는 평가방법이 중요한 문제로 부각되고 있다. 이런 문제를 보완하고자 본 논문에서는 평가에서 나타날 수 있는 문제를 분석하고 오답 일치율, 신상정보 유사도, IP주소 유사도, 시험시간 유사도 등을 이용하여 담합 여부를 파악하고, 담합 행위를 방지하기 위하여 무작위 문항 제시에 의한 온라인 시험 방법으로 이를 개선하려는 시스템을 구현하였다. 그 결과 Threshold 간을 조절함으로 학습자의 담합 행위를 검출할 수 있었으며 무작위 문항 제시 방법에 적절한 시간 설정값을 조절함으로 기존 평가에서의 담합 행위를 80%정도 방지할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.805-808
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• 2002

컴퓨터 시스템 및 네트워크에 대한 침입 공격의 방법 중 이미 알려진 형태의 공격에 대해서는 상대적으로 탐지가 용이하나 사용자의 비정상행위는 방법의 다양성 때문에 탐지가 매우 어렵다. 그러나, 사용자의 정상적인 행동은 몇 가지 소수의 형태로 특정 지어질 수 있다. 본 논문에서는 상대적으로 변화가 적은 정상 행위를 신경망으로 Modeling하여 이를 비정상 행위 탐지에 적용하는 기법을 제안한다. 이를 위하여 입력 영역을 지역화 하는 특성을 갖는 RBF(Radial-Basis-Fuction) 신경망에 대한 단일 Class의 학습방법을 제안하고, 이를 이용한 비정상 행위에 대한 공격의 탐지에 대한 적용 방안을 제시한다. 비정상 행위 탐지에 대한 적용 가능성을 검증하기 위하여 사용자가 키보드 입력 유형을 학습하고 이를 이용하여 타인의 ID와 Password를 도용한 경우의 탐지에 적용하였다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.13 no.11
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• pp.71-84
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• 2015

The purpose of the research was to investigate the effects of the learning organization building activities on organization citizenship behavior(OCB) in business service companies providing the convergence service for the manufacturers and the moderating role of perceived organization support(POS) between the learning organization building activities and organization citizenship behavior. The data were collected from 327 employees of 31 business Service companies in metropolitan area by using structured questionnaires. Hierarchical regression technique was employed to analyze the collected data. The results showed that both of the seven learning organization building activities and POS had a positive effect on employees' OCB. Moreover, also found out the only one out of the seven learning organization building factors, namely 'Strategic Learning Leadership' had the moderate roles between learning organization building activities and OCB. Then, The results and implications of the study were discussed and the directions for future study were presented.