• 정보교육학회논문지
• /
• 제20권1호
• /
• pp.47-56
• /
• 2016

21세기 지식 정보 사회의 창의적인 인재 양성을 위해 2018년도부터 초등학교에서 소프트웨어 교육을 실시한다. 2015년에는 초등학교에서 실시되는 소프트웨어 교육의 교육 내용과 성취기준을 만들었다. 본 연구는 초등학교 교사 199명을 대상으로 소프트웨어 교육에 대한 인식을 조사했고, 조사 결과는 다음과 같다. 첫째, 소프트웨어 교육이 초등학교에 필요하고, 17시간으로는 부족하다. 둘째, 현재 교사들은 일반적인 소프트웨어 교육의 교육 내용, 교수 학습 방법, 평가 방법, 자료 개발 방법 등의 내용을 잘 모른다. 셋째, 성취기준에 대한 이해, 성취기준 적합한 교육 자료 개발과 지도 방법에 대해서도 인지가 낮다. 따라서 초등학교 모든 교사가 교사 연수를 통하여 성취기준에 적합한 교수학습 자료 개발, 평가 방법, 지도 방법을 알 수 있게 해야 한다.

• 정보처리학회논문지C
• /
• 제11C권5호
• /
• pp.595-604
• /
• 2004

컴퓨터 네트워크의 확대 및 인터넷 이용의 급격한 증가에 따른 최근의 정보통신 기반구조는 컴퓨터 시스템의 네트워크를 통한 연결로 다양한 서비스를 제공하고 있다. 특히 인터넷은 개방형 구조를 가지고 있어 서비스 품질의 보장과 네트워크의 관리가 어렵고, 기반구조의 취약성으로 인하여 타인으로부터의 해킹 및 정보유출 둥의 위협으로부터 노출되어 있다. 보안 위협에 대한 능동적인 대처 및 침입 이후에 동일한 또는 유사한 유형의 사건 발생에 대해 실시간 대응할 수 있는 방법이 중요하게 되었으며 이러한 해결책으로서 침임 탐지 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 지도학습 알고리즘이 의한 침입탐지 시스템의 성능을 향상시키기 위해서 불확실성을 해결하기 위한 방법인 퍼지를 적용한 뉴로-퍼지 모델의 이상 침입 탐지 시스템에 대해서 연구한다. 즉, 신경망 학습의 전달함수를 불확실성을 해결하기 위한 퍼지 멤버쉽 함수로 수정하여 지도학습을 수행하였다. 제안한 뉴로-퍼지기법을 DARPA 침입 데이터를 이용하여 오용 탐지의 한계성을 극복한 네트워크기반의 이상침입 탐지에 적용하여 성능을 검증하였다.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제48권6호
• /
• pp.35-46
• /
• 2011

본 논문에서는 피셔 선형 분리(FLD, Fisher's Linear Discriminant) 기반의 단계적 분류를 이용한 감성 인식 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 2종 이상의 감성에 대한 다중 클래스 분류 문제에 대하여, 이진 분류 모델의 연속적인 결합을 통해 단계적 분류 모델을 구성함으로써 복잡도 높은 특징 공간상의 다수의 감성 클래스에 대한 분류 성능을 향상시킨다. 이를 위하여, 각 계층 단계의 학습에서는 감성 클래스들로 이루어진 두 개의 클래스 그룹에 따라 피셔 선형분리 공간을 구성하며, 구성된 공간상에서 Adaboost 방식을 이용하여 이진 분류 모델을 학습하여 생성한다. 각 계층 단계의 학습 과정은 모든 감성 클래스가 구분이 완료되는 시점까지 반복 수행된다. 본 논문에서는 MIT 생체 신호 프로파일을 이용하여 제안하는 기법을 실험하였다. 실험 결과, 8종의 감성에 대한 분류 실험을 통해 약 72%의 분류 성능을 확인하였고, 특정 3종의 감성에 대한 분류 실험을 통해 약 93% 분류 성능을 확인하였다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
• /
• 제13권3호
• /
• pp.363-384
• /
• 2011

학교 수학에서 발견적 형성적 측면을 강조할 수 있는 교수학적 도구로 스프레드 시트의 활용에 대한 실증적인 분석이 필요하다는 인식하에 본 연구는 확률 통계 영역에서 스프레드시트를 활용할 수 있는 구체적인 방안에 대해서 알아보고, 이에 따라 확률 통계 영역에서 스프레드시트를 활용한 교수 학습 자료를 실제로 개발하기 위한 목적으로 수행되었다. 문헌 연구를 통해 확률 통계 영역의 개념과 내용중에서 스프레드시트를 활용한 학습경로를 구성했으며, 교수 실험에서 드러난 문제점을 보완하여 8차시 분량의 스프레드시트를 활용한 교수 학습 자료를 개발하였다. 교수 실험에 참여한 학생들은 "정보사회와 컴퓨터"과목의 정규 단원에서 스프레드 시트의 다양한 기능을 익혔고, 스프레드시트의 셀 기능과 수학함수, 통계함수의 기능을 사용할 수 있었다. 교수 실험 과정에서 스프레드시트를 활용한 교수 학습 자료는 학생들이 확률 통계적 상황의 여러 측면을 직관적으로 탐구하는 것을 가능하게 하였으며, 확률 통계적 추론을 경험하고 수학적 사고를 구성하는 데 긍정적인 역할을 하였다. 이 결과는 교실 수업에서 스프레드시트를 활용한 교수 학습 자료가 확률 통계적 상황과 상호 작용하는 기회를 제공할 수 있음을 시사한다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제6권2호
• /
• pp.149-158
• /
• 2005

본 논문은 이온 선택성 전극을 모듈화한 MACS를 사용하여 시스템의 크기를 축소할 수 있었고, PDA를 사용함으로써 측정된 데이터를 장소에 구애받지 않고 분석할 수 있는 휴대용 전자혀 시스템을 개발하였다. MACS는 ${NH_4}^+$, $Na^+$, $Cl^-$, ${NO_3}^-$, $K^+$, $Ca^{2+}$, $Na^+$, pH의 7종의 이온 선택성 전극을 이용하여 구성하였으며, 초기화 및 교정과정과 완충용액에 의한 안정화 과정을 거친 후 MACS로 시료에 대한 각각의 이온선택성 전극의 변화를 측정한다. 이렇게 각 전극으로부터 측정된 데이터를 이용하여 신경회로망 알고리즘으로 측정된 시료의 종류를 구분할 수 있다. 실험은 분류가 어렵다고 알려진 고급양주와 저급양주를 분류하는 것으로 진행되었으며, 성공적이며 우수한 실험 결과를 얻었다 이로부터 사용된 알고리즘이 휴대용 전자혀 시스템에 적절히 사용될 수 있음을 밝혔으며, 실제 휴대용 전자혀 시스템에 간단한 학습에 의해 적용될 수 있을 것으로 생각된다.

• 공학교육연구
• /
• 제13권6호
• /
• pp.132-142
• /
• 2010

본 연구에서는 공학인증에서 필수적인 학습성과 평가항목 중 복합학제적 능력평가(학습성과 6)와 의사소통능력(학습성과 7)에 대한 평가방법을 제시하고자 한다. 본 논문에서는 주관적 관점의 팀워크와 의사소통능력을 객관적으로 계량화하기 위해 팀워크와 의사소통능력에 대한 채점기준(Rubric)을 활용하여 평가 기준을 제시한다. 학습성과 6,7번 항목에 해당하는 팀워크와 의사소통능력은 현대 사회의 중요한 사회적 역량으로 사회 및 교육 분야에서 이루어진 많은 연구들은 팀워크와 의사소통능력을 학습을 통해 신장시킬 수 있으므로 사회학적, 교육학적 관점이 함께 논의되어야 한다. 그러나 이 점을 다룬 논문이 매우 드물기 때문에 본 논문에서는 공학인증에서 필수적인 학습성과 6, 7번 항목에 대한 좀 더 타당한 평가 기준을 제시하기 위해 사회 및 교육학적 관점을 함께 제시하고자 하며 예시와 관련교과목을 제시하고자 한다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제21권5호
• /
• pp.119-127
• /
• 2020

국내 전기차 (EV: Electric Vehicle) 시장이 성장함에 따라, 빠르게 증가하는 EV 충전 수요에 대응하기 위한 충전설비의 확충이 요구되고 있다. 이와 관련하여, 종합적인 설비 계획을 수립하기 위해서는 미래 시점의 충전 수요량을 예측하고 이를 바탕으로 전력설비 부하에 미치는 영향을 체계적으로 분석하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 한국전력공사의 EV 충전 데이터를 이용하여 충전소 단위의 일별최대부하를 예측하는 LSTM(Long Short-Term Memory) 신경망 모델을 설계 및 개발한다. 이를 위해, 먼저 데이터 전처리 및 이상치 제거를 통해 정제된 데이터를 얻는다. 다음으로, 충전소 단위의 일별 특징들을 추출하여 훈련 데이터 집합을 구성하여 일별 최대 전력부하 예측 모델을 학습시킨다. 마지막으로 충전소 유형 별 테스트 집합을 이용한 성능 분석을 통해 예측 모델을 검증하고 이의 한계점을 논의한다.

• Safety and Health at Work
• /
• 제4권3호
• /
• pp.166-176
• /
• 2013

Background: Effective policy implementation is essential for a healthy workplace. The Ryan-Kossek 2008 model for work-life policy adoption suggests that supervisors as gatekeepers between employer and employee need to know how to support and communicate benefit regulations. This article describes a workplace intervention on a national employee benefit, Family and Medical Leave Act (FMLA), and evaluates the effectiveness of the intervention on supervisor knowledge, awareness, and experience with FMLA. Methods: The intervention consisted of computer-based training (CBT) and a survey measuring awareness and experience with FMLA. The training was administered to 793 county government supervisors in the state of Oregon, USA. Results: More than 35% of supervisors reported no previous training on FMLA and the training pre-test revealed a lack of knowledge regarding benefit coverage and employer responsibilities. The CBT achieved: (1) a significant learning effect and large effect size of d = 2.0, (2) a positive reaction to the training and its design, and (3) evidence of increased knowledge and awareness regarding FMLA. Conclusion: CBT is an effective strategy to increase supervisors' knowledge and awareness to support policy implementation. The lack of supervisor training and knowledge of an important but complex employee benefit exposes a serious impediment to effective policy implementation and may lead to negative outcomes for the organization and the employee, supporting the Ryan-Kossek model. The results further demonstrate that long-time employees need supplementary training on complex workplace policies such as FMLA.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
• /
• pp.410-415
• /
• 2004

Employing knowledge of adaptive possibilities of agents in multi-agents system, we have explored new aspects of distributed modular systems for building ubiquitous heterogeneous robotic systems using intelligent building blocks (I-BLOCKS) [1] as reconfigurable modules. This paper describes early technological approaches related to technical design, experimental developments and evaluation of adaptive processing and information interaction among I-BLOCKS allowing users to easily develop modular robotic systems. The processing technology presented in this paper is embedded inside each $DUPLO^1$ brick by microprocessor as well as selected sensors and actuators in addition. Behaviors of an I-BLOCKS modular structure are defined by the internal processing functionality of each I-Block in such structure and communication capacities between I-BLOCKS. Users of the I-BLOCKS system can easily do 'programming by building' and thereby create specific functionalities of a modular robotic structure of intelligent artefacts without the need to learn and use traditional programming language. From investigating different effects of modern artificial intelligence, I-BLOCKS we have developed might possibly contain potential possibilities for developing modular robotic system with different types of morphology, functionality and behavior. To assess these potential I-BLOCKS possibilities, the paper presents a limited range of different experimental scenarios in which I-BLOCKS have been used to set-up reconfigurable modular robots. The paper also reports briefly about earlier experiments of I-BLOCKS created on users' natural inspiration by a just defined concept of modular artefacts.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제49권2호
• /
• pp.53-60
• /
• 2012

최근접 이웃 분류에서 입력 데이터의 클래스는 선택된 근접 학습 데이터들 중에서 가장 빈번한 클래스로 예측된다. 최근접분류 학습은 학습 단계가 없으나, 준비된 데이터가 모두 예측 분류에 참여하여 일반화 성능이 학습 데이터의 질에 의존된다. 그러므로 학습 데이터가 많아지면 높은 기억 장치 용량과 예측 분류 시 높은 계산 시간이 요구된다. 본 논문에서는 분리 경계면에 위치한 학습 데이터들로 구성된 새로운 학습 데이터를 생성시켜 분류 예측을 수행하는 프로토타입 선택 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 분리 경계 영역에 위치한 데이터를 Tomek links와 거리를 이용하여 선별하며, 이미 선택된 데이터와 클래스와 거리 관계 분석을 이용하여 프로토타입 집합에 추가 여부를 결정한다. 실험에서 선택된 프로토타입의 수는 원래 학습 데이터에 비해 적은 수의 데이터 집합이 되어 최근접 분류의 적용 시 기억장소의 축소와 빠른 예측 시간을 제공할수 있다.