• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.77-87
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• 2021

인터넷과 개인용 컴퓨터가 발달하면서 다양하고 복잡한 공격들이 등장하기 시작했다. 공격들이 복잡해짐에 따라 기존에 사용하던 시그니처 기반의 탐지 방식으로 탐지가 어려워졌으며 이를 해결하기 위해 행위기반의 탐지를 위한 로그 이상탐지에 대한 연구가 주목 받기 시작했다. 최근 로그 이상탐지에 대한 연구는 딥러닝을 활용해 순서를 학습하는 방식으로 이루어지고 있으며 좋은 성능을 보여준다. 하지만 좋은 성능에도 불구하고 판단에 대한 근거를 제공하지 못한다는 한계점을 지닌다. 판단에 대한 근거 및 설명을 제공하지 못할 경우, 데이터가 오염되거나 모델 자체에 결함이 발생해도 이를 발견하기 어렵다는 문제점을 지닌다. 결론적으로 사용자의 신뢰성을 잃게 된다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 설명가능한 로그 이상탐지 시스템을 제안한다. 본 연구는 가장 먼저 로그 파싱을 진행해 로그 전처리를 수행한다. 이후 전처리된 로그들을 이용해 베이지안 확률 기반 순차 규칙추출을 진행한다. 결과적으로 "If 조건 then 결과, 사후확률(θ)" 형식의 규칙집합을 추출하며 이와 매칭될 경우 정상, 매칭되지 않을 경우, 이상행위로 판단하게 된다. 실험으로는 HDFS 로그 데이터셋을 활용했으며, 그 결과 F1score 92.7%의 성능을 나타내었다.

• 한국노년학
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• 제38권3호
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• pp.685-703
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• 2018

본 연구는 한국노년학의 30년(1980년-2008년)간의 노년교육 분야 논문을 분석한 한정란(2008) 이후 최근 10년간 "한국노년학"에 게재된 노년교육 관련 연구를 분석함으로써 우리 사회에서 노년교육학의 연구동향을 파악하고 이를 통해 미래에 노년교육학이 나아가야 할 바를 전망하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 '한국노년학' 28권 3호(2008년 8월)부터 27권 4호(2017년 11월)까지 게재된 총 655편중에서 노년교육 관련 논문 70편을 대상으로 연구대상, 연구유형, 자료수집방법, 자료분석방법, 연구 주제를 분석하였다. 분석 결과 최근 10년간 노년교육 관련 연구는 "한국노년학"에 전체 게재된 연구 중 10.7%에 불과하였으며, 연구대상은 (60세 이상) 일반노인(52.9%)이, 연구유형은 실험연구(41.4%)가, 자료수집방법은 설문조사(42.9%)가, 자료분석방법은 처치-실험집단 간 차이검증(22.9%)이, 마지막으로 연구주제는 노인을 위한 교육(72.9%)이 가장 높은 비율을 차지하였다. 향후 노년교육 연구의 발전을 위해서는 비형식 교육을 넘어서 삶의 경험과 무형식 학습을 통한 교육과 관련한 연구 진행, 노인 집단 내 다양성을 고려한 연구 진행, 비판적 시각을 통해 노년교육에 대한 새로운 견해 제공 등의 노력이 필요할 것이다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.15-21
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• 2019

가짜 정보를 탐지하기 위한 연구는 2016년 미국 대통령 선거 이후 본격적으로 시작되었다. 정확한 출처를 알 수 없는 정보들이 뉴스 형식으로 생산되고, 이는 자극적이고 흥미로운 소재에 많은 관심을 보이는 대중의 특성에 따라 빠른 속도로 확산되고 있다. 또한, 소셜 네트워크 서비스 등 정보를 전달하기 쉬운 플랫폼의 대중화는 이러한 현상을 더욱 악화시킨다. Poynter는 IFCN(International Fact Checking Network)를 만들어 숙련된 전문가들이 사실 여부를 판단할 수 있는 가이드라인을 제시하고, 팩트 체크 기관을 위한 강령을 제공하고 있다. 하지만 이러한 접근 방법은 하나의 기사에 대한 진위 여부를 검증하기 위해 다수의 전문가 인력이 투입되어야 하므로 시간 및 금전적 비용이 크다. 따라서 지속적으로 증가하는 가짜 뉴스에 효율적으로 대응할 수 있는 자동화된 가짜 뉴스 탐지 기술에 대한 연구가 주목받고 있다. 본 논문에서는 최근 딥러닝 기술의 접목으로 인해 빠르게 발전하고 있는 가짜 뉴스 탐지 시스템과 연구들을 정리 및 분석한다. 또한, 많은 연구가 필요한 본 분야에 연구자들이 쉽게 접근할 수 있도록 다양한 형태로 주어지는 학습 말뭉치 및 챌린지들도 정리한다.

• 대한지구과학교육학회지
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• 제11권3호
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• pp.182-192
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• 2018

본 연구는 학교 숲 체험 프로그램이 초등학교 학생의 과학탐구능력 및 과학에 대한 태도에 미치는 영향을 알아보고 학교 숲 프로그램 개발 및 보급에 도움이 될 시사점을 제시하는데 목적이 있다. 연구의 목적을 달성하기 위하여 실험반과 비교반을 정하고 사전검사 후, 실험반은 자체 개발한 학교 숲 체험 활동 프로그램 10차시를, 비교반은 같은 차시 동안 사진 자료와 교사의 설명, 학습지를 활용한 수업을 실시하였다. 수업 후 사후검사를 하였고 실험반은 학교 숲 체험 활동 프로그램을 경험한 소감을 인터뷰 형식으로 조사하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다: 첫째, 학교 숲 체험 활동 프로그램이 학생들의 과학탐구능력의 평균 점수에 있어서의 향상 폭이 비교반 보다 더 크긴 했지만 그것이 유의미한 결과는 아닌 것으로 나타났다. 둘째, 학교 숲 체험활동 프로그램이 학생들의 과학에 대한 태도 향상에 유의미한 효과를 나타냄을 알 수 있었다. '과학의 사회적 의의', '과학자의 평범성', '과학탐구에 대한 태도', '과학 수업의 즐거움', '과학에 대한 취미로서의 관심', '과학에 대한 직업으로서의 관심' 등 모든 하위 영역에서 유의미한 효과가 나타났다. 그리고 인터뷰를 통하여 학생들은 학교 숲 체험 활동 프로그램에 대해서 흥미롭게 생각했으며 만족도 또한 높았음을 알 수 있었고 그것이 과학에 대한 태도가 긍정적으로 향상하는데 기여했을 것으로 판단된다.

• 한국과학교육학회지
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• 제39권1호
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• pp.45-57
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• 2019

맥락과 학습자의 흥미를 무시하는 기존의 과학사 교육은 과학의 본성(NOS)에 대한 이해를 방해할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 대륙이동설의 역사에 대한 스토리텔링의 풍부한 맥락을 통해 NOS 요소를 전달하고자 한다. 스토리텔링을 전달하는 다양한 매체 중에서 개인의 몰입을 이끌어내는 강력한 매체는 바로 컴퓨터 게임이며, 그 중에서도 스토리가 주가 되는 장르는 롤플레잉게임(RPG)이므로, 본 연구에서는 대륙이동설을 중심으로 과학사 롤플레잉 게임(SHRPG)을 개발하고자 한다. 게임 개발을 위한 모델은 Kim(2017)의 4F 프로세스를 적용했으며, 이 모델은 현황 분석, 목표 설정, 게임화 설계, 마무리 단계로 구성되어 있다. 목표 설정 단계에서 교육 게임화 범위는 대륙이동설의 역사에서 두드러지게 나타나는 4 가지의 NOS 요소(Lederman et al., 2002)를 포함하였다. 즉, 창의력과 상상력의 요구, 주관성, 사회 문화적 특성, 잠정성이다. 메커닉스와 룰은 퀘스트, 보상, 퀴즈, NOS 점수와 랭킹을 포함했다. 최종 단계에서는 4번의 테스트가 수행되었다. 마지막 4차 테스트인 베타테스트에서 고등학생들을 대상으로 VNOS-C 사전 사후 설문, 만족도 조사, 면담을 통해 본 연구가 교육게임화가 추구하는 결과인 '재미도 있고 배운 것도 많은 수업'인지 확인했다. 그 결과, SHRPG에서 의도한 NOS 요소 4 가지에 대해 학생들이 게임의 스토리인 대륙이동설의 맥락을 통해 이해하고 있었으며, 4 가지 요소 중에서도 '창의력'요소에서 가장 뚜렷한 효과를 보였다. SHRPG에 대한 만족도 또한 매우 높게 나타났는데, 스토리에서 가장 큰 재미를 느꼈으며, RPG 형식의 교육을 통해 쉽게 이해할 수 있었다는 의견이 가장 많았다.

• 감성과학
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• 제24권1호
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• pp.37-44
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• 2021

본 논문에서는 시야의 좌측과 우측만 가리는 시야 가리개를 이용하여 주변 시야 가림에 따른 집중력 향상 효과에 대한 연구를 수행하였다. 사용한 시야 가리개는 가로와 세로 5 cm × 4.8 cm 의 사다리꼴 모양으로 안경의 좌측과 우측에 고정 클립으로 부착할 수 있도록 하였다. 재질은 검정색의 폴리프로필렌(Polyprolylene)소재를 이용하였으며 클립을 포함하여 무게는 2.3 gram이었다. 건강한 20대 대학생 50명을 대상으로 15일간 시야 가리개를 사용하도록 한 후 정성평가와 정량평가를 수행하였다. 정성평가는 집중력 향상과 시야 가리개의 구조에 대한 설문조사로 진행하였다. 정량평가를 위하여 주의력 집중이 필요한 학습 동영상을 시청하도록 하면서 뇌파를 측정하였고 전두엽(frontal lobe) 영역인 F4 위치에 대한 Mid β 밴드(15~20Hz) 신호의 파워(power)와 ERD/S 분석을 수행하였다. 분석 결과 50명 중 80%인 40명이 시야 가리개를 착용하였을 때 집중력이 향상되었다고 보고하였다. 정량평가 결과 시야 가리개를 착용하고 동영상을 시청하였을 때 ERS peak(p=.023)와 ERD+ERS peak 값이 유의(p=.017)한 차이를 나타내었다. 결론적으로 좌측과 우측의 시야 가리개만을 사용하여도 집중력이 향상되는 결과를 도출하였다. 시야를 모두 가리는 덮개 형태 또는 시야의 상측과 하측을 가리지 않더라도 집중력을 향상시킬 수 있기 때문에 향후 간편한 방법으로 집중이 필요한 다양한 환경에서 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.200-220
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• 2021

본 연구에서는 국가직무능력표준(NCS)을 기준으로 고등학교 헤어 미용 교과서의 수록 범위와 내용을 분석하였다. NCS 기준에 의하면, 헤어 미용의 모든 직무능력 수준은 1~5수준에 속하며, 고등학교 과정 동안 헤어 미용 분야 40개 능력단위 중에서 습득 가능한 능력단위는 30개 항목이다. 고등학교 헤어 미용 교과서는 NCS 직무능력 중 75%에 해당하는 19개 능력단위를 중심으로 발간되었으며, 서술된 교과서 내용은 요구되는 직무 능력의 약 85% 정도를 포함하고 있다. 분석내용을 바탕으로 교과서의 개선 방안은 다음과 같다. 첫째, 고등학교 수준에서 습득 가능한 NCS 능력단위 11개에 관한 교과서가 발간되어야 할 것이다. 이와 함께 추가되는 내용을 학습할 수 있는 전문교과 수업 과정이 동시에 확대되어야 할 것이다. 둘째, 헤어 미용 분야에서 사용되는 전문용어의 정립이 필요하다. 셋째, 교과서에 실린 사진 자료와 삽화 자료의 질적 개선작업이 필요하다. 넷째, 교과서의 오타 수정과 함께 사진 및 삽화 자료의 일관된 편집 형식을 유지하는 방향으로 개선되어야 할 것이다. 본 연구 결과는 고등학교 졸업생들이 취업과 동시에 직무를 수행할 수 있는 교육과정과 교과서를 제작하는데 필요한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제35권4호
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• pp.527-546
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• 2021

수학교사가 수업 중에 형성평가를 통해서 강조하는 바가 무엇인지 그 내용과 형식을 알아본다. 각 시·도 교육청 혹은 학교 홈페이지를 통해서 최근 5년 동안에 작성된 총 93개의 수업에 해당하는 형성평가 자료를 수집하였고 형성평가의 내용과 유형이 어떠한지를 살펴보았다. 수업자료에 제시된 형성평가의 문항 총 307개의 문항을 교과서와 비교하였으며 인지적 노력수준은 어떠한지를 분석하였다. 자료를 분석한 결과, 교사가 수업에서 제시하는 형성평가 문항들의 대부분이 절차의 개념의 연결성 없이 공식이나 규칙, 알고리듬 등의 특정 절차를 적용해서 답을 구하는 수준에 해당하는 것으로 나타났다. 또한 대부분의 문항들이 교과서의 문제들과 유사한 형태이며 수식 등에서 숫자를 변형하거나 할 뿐 구조적으로 크게 다른 점은 드러나지 않았다. 형성평가를 어떻게 시행할 것인지 방법의 측면에서 3가지 유형 즉 관찰평가지, 자기평가지, 동료평가지 등으로 나타났다. 즉, 교사가 주로 자신이 학생을 관찰하기 위해 구성한 관찰평가지, 학생들이 스스로의 학습을 평가하도록 하는 자기평가지와 동료평가지 등을 활용하는 것으로 드러났다. 중요한 사실은 교사들은 학생들이 수학의 내용을 어떻게 이해하는지를 파악하기보다는 수업에서 학생들이 얼마나 적극적으로 참여했으며, 모둠활동 시 맡은 역할을 잘 수행했는지 등 수업 태도 등에 더 관심을 둔다는 점이었다.

• 응용통계연구
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• 제36권1호
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• pp.33-48
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• 2023

본 연구에서는 발화자가 동물이나 채소와 같은 일련의 단어를 무작위로 일 분 동안 말하는 한국어 음성 데이터에 대한 자동 음성 인식(ASR) 문제를 고려하였다. 발화자의 대부분은 60세 이상의 노인이며 치매 환자를 포함하고 있다. 우리의 목표는 이러한 데이터에 대한 딥러닝 기반 자동 음성 인식 모델을 비교하고 성능이 좋은 모델을 찾는 것이다. 자동 음성 인식은 컴퓨터가 사람이 말하는 말을 자동으로 인식하여 음성을 텍스트로 변환할 수 있는 기술이다. 최근 들어 자동 음성 인식 분야에서 성능이 좋은 딥러닝 모델들이 많이 개발되어 왔다. 이러한 딥러닝 모델을 학습시키기 위한 데이터는 대부분 대화나 문장 형식으로 이루어져 있다. 게다가, 발화자들 대부분은 어휘를 정확하게 발음할 수 있어야 한다. 반면에, 우리 데이터의 발화자 대부분은 60세 이상의 노인으로 발음이 부정확한 경우가 많다. 또한, 우리 데이터는 발화자가 1분 동안 문장이 아닌 일련의 단어를 무작위로 말하는 한국어 음성 데이터이다. 따라서 이러한 일반적인 훈련 데이터를 기반으로 한 사전 훈련 모델은 본 논문에서 고려하는 우리 데이터에 적합하지 않을 수 있으므로, 우리는 우리의 데이터를 사용하여 딥러닝 기반 자동 음성 인식 모델을 처음부터 훈련한다. 또한 데이터 크기가 작기 때문에 일부 데이터 증강 방법도 적용한다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권8호
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• pp.327-342
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• 2017

본 논문은 센서 데이터를 수집하고 효과적으로 처리하는 IoT 서비스를 위한 스마트 센서 데이터 통합 처리 시스템을 소개한다. IoT 분야의 발전으로 센서 데이터를 수집하고 이를 네트워크로 송·수신하는 기술을 바탕으로 하는 스마트 홈, 자율주행 자동차 등의 다양한 프로젝트가 진행됨에 따라 센서 데이터를 처리하고 효과적으로 활용하기 위한 자율제어 시스템이 이슈가 되고 있다. 그러나 자율제어 시스템의 모니터링을 위한 센서 데이터 형식은 도메인에 따라 다르기 때문에 각기 다른 다양한 도메인에 자율제어 시스템을 적용하는 스마트 센서 데이터 통합 처리 시스템이 필요하다. 따라서 본 논문은 스마트 센서 데이터 통합 처리 시스템을 소개하고, 이를 적용시켜 창문을 기준으로 내부와 외부의 센서 데이터를 처리하기 위해 1) receiveData, 2) parseData, 3) addToDatabase의 3단계 프로세스를 가지고, 자율제어 시스템에 의하여 쾌적한 실내 환경을 조성하기 위해 환기를 하는 자동 창문 개폐 시스템 'Smart Window'를 제안하고 구현한다. 이를 통해 대기 정보를 수집해 모니터링하며, 저장된 데이터를 토대로 통계 분석 및 더 나은 자율제어 수행을 위한 기계학습을 가능하게 한다.