• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.96-102
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• 2019

본 연구는 사이버대학교 사회복지학과 학생들의 전공 선택 이유를 살펴보고, 사회복지전공교육의 효과적인 환경을 구성하는데 기초자료를 제시하고자 한다. 연구를 위해 사이버대학교 사회복지학과에 재학 중인 학부생 41명을 대상으로 전공 선택에 관한 동기요인에 대해 질적 조사를 하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 영리적 목적으로 자격증 취득을 위해 사회복지 전공을 선택한다는 응답이 가장 많았다. 둘째, 타인에게 인정받기 위한 수단 및 개인의 삶의 질 향상을 위해 전공을 선택하였다. 셋째 사회복지실천을 바탕으로 한 전문가로서 사회적 기여에 의한 전공 선택 동기요인이다. 마지막으로, 개인의 가정환경 경험에 의한 동기요인이다. 사회복지전공교육의 학습효과를 높이는 학습전략 방안이다. 첫째, 자격증 취득을 위한 학습자를 위해 목적지향형 학습이 필요하다. 사회복지실천현장에서 실제 적용이 가능한 실천기술과 전문지식을 익힐 수 있는 교육과정의 배치가 필요하다. 둘째, 타인에게 인정받기 위한 수단 및 개인의 삶의 질 향상을 위해 사회복지 전공을 선택한 학습자를 위한 교육은 자신의 인생을 되돌아보고 새로운 삶의 의미를 발견하는 세대통합교육이 필요하다. 셋째, 사회복지실천을 바탕으로 한 사회적 기여를 위해 전공을 선택한 학생의 교육은 사회복지전문가로서 지역사회에서 전문 자원봉사자로 활동 할 수 있도록 자원봉사에 대한 교육이 구성되어야 하겠다. 넷째, 개인적 경험과 가정환경에 의한 동기를 위해 사회복지전공을 선택한 학습자를 위해 소외되고 도움을 필요로 하는 지역사회 사례관리 대상자를 발굴하고 그들이 학습한 사회복지전공이 가시적인 성과를 이룰수 있도록 사례관리에 대한 전문적인 교육이 필요하겠다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.119-130
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• 2020

본 연구는 가상현실을 사용한 영어 회화 학습 프로그램을 개발하고 그 효과를 모니터형 가상현실과 몰입형 가상현실 조건에서 비교하였다. 대학생들을 대상으로 학습 전후의 언어불안감을 측정하고, 학습 내용에 대한 기억을 검사하였다. 가상현실에서의 영어 회화 학습 경험 후 학습자들의 언어불안감이 유의미하게 감소되었으나, 두 가상현실 조건간의 차이는 존재하지 않았다. 두 조건의 학습 결과의 차이도 유의하지 않았다. 본 연구의 결과는 가상현실이 학습자의 언어불안감 감소에 효과적일 수 있음을 보여주나, 몰입형 가상현실이 비몰입형 가상현실 보다 더 효과가 우수한지는 아직 분명하지 않은 것으로 보인다. 몰입형 가상현실의 가능성이 적절하게 구현되기 위해서는 몰입형 가상현실에서 종종 보고되는 멀미 문제의 개선과 함께 효과적인 학습 컨텐츠 개발이 우선되어야 할 것으로 보인다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권8호
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• pp.355-364
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• 2023

최근 지능화된 사이버 위협이 지속적으로 증가함에 따라 기존의 패턴 혹은 시그니처 기반의 침입 탐지 방식은 새로운 유형의 사이버 공격을 탐지하는데 어려움이 있다. 따라서 데이터 학습 기반 인공지능 기술을 적용한 이상 징후 탐지 방법에 관한 연구가 증가하고 있다. 또한 지도학습 기반 이상 탐지 방식은 학습을 위해 레이블 된 이용 가능한 충분한 데이터를 필요로 하기 때문에 실제 환경에서 사용하기에는 어려움이 있다. 최근에는 정상 데이터로 학습하고 데이터 자체에서 패턴을 찾아 이상 징후를 탐지하는 비지도 학습 기반의 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러므로 본 연구는 시퀀스 로그 데이터로부터 유용한 시퀀스 정보를 보존하는 잠재 벡터(Latent Vector)를 추출하고, 추출된 잠재 벡터를 사용하여 이상 탐지 학습 모델을 개발하는데 있다. 각 시퀀스의 특성들에 대응하는 밀집 벡터 표현을 생성하기 위하여 Word2Vec을 사용하였으며, 밀집 벡터로 표현된 시퀀스 데이터로부터 잠재 벡터를 추출하기 위하여 비지도 방식의 오토인코더(Autoencoder)를 사용하였다. 개발된 오토인코더 모델은 시퀀스 데이터에 적합한 순환신경망 GRU(Gated Recurrent Unit) 기반의 잡음 제거 오토인코더, GRU 네트워크의 제한적인 단기 기억문제를 해결하기 위한 1차원 합성곱 신경망 기반의 오토인코더 및 GRU와 1차원 합성곱을 결합한 오토인코더를 사용하였다. 실험에 사용된 데이터는 시계열 기반의 NGIDS(Next Generation IDS Dataset) 데이터이며, 실험 결과 GRU 기반의 오토인코더나, 1차원 합성곱 기반의 오토인코더를 사용한 모델보다 GRU와 1차원 합성곱을 결합한 오토인코더가 훈련 데이터로부터 유용한 잠재 패턴을 추출하기 위한 학습 시간적 측면에서 효율적이었고 이상 탐지 성능 변동의 폭이 더 작은 안정된 성능을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권2호
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• pp.709-722
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• 2014

In the $21^{st}$ century, IT reform has led to the development of cyber-infrastructure owing to the outstanding enhancement of computer and network performance. The ripple effect has continued to increase. Accordingly, this study suggests a new computational research environment using mobile devices. In order to simplify the access of supercomputer, Science AppStore, task management and virtualization technologies are developed on mobile devices. User can be able to research by utilizing computational science SW such as compressible flow solver and nano device simulation tool that in installed on supercomputer in mobile environments. Also, this research environment makes it possible to monitor the simulation result and covers 14 university, 33 subjects, and 1,202 individuals.

• Educational Technology International
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• 제12권2호
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• pp.117-134
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• 2011

Online education is moving forward with more interactive environments due to the availability of new technologies. In addition, many researches have represented that interaction and high motivation are very critical factors in order to improve students' motivation and teaching effectiveness in online learning and education. Therefore, it is very meaningful for students and educators that motivation and effectiveness are observed by positive expectation and interaction satisfaction in their online counseling courses. For this study, two important instruments are used: Modified Short Forms of Instructional Materials Motivation Survey and Student Evaluation of Online Teaching Effectiveness. Results show that high expected students who are satisfied with interaction indicate higher motivation and evaluation on the online teaching effectiveness than low expected students who are not satisfied with interaction.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권12호
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• pp.1-12
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• 2023

Ensuring the security of Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) and Industrial Control Systems (ICS) is paramount to safeguarding the reliability and safety of critical infrastructure. This paper addresses the significant threat posed by reconnaissance attacks on SCADA/ICS networks and presents an innovative methodology for enhancing their protection. The proposed approach strategically employs imbalance dataset handling techniques, ensemble methods, and feature engineering to enhance the resilience of SCADA/ICS systems. Experimentation and analysis demonstrate the compelling efficacy of our strategy, as evidenced by excellent model performance characterized by good precision, recall, and a commendably low false negative (FN). The practical utility of our approach is underscored through the evaluation of real-world SCADA/ICS datasets, showcasing superior performance compared to existing methods in a comparative analysis. Moreover, the integration of feature augmentation is revealed to significantly enhance detection capabilities. This research contributes to advancing the security posture of SCADA/ICS environments, addressing a critical imperative in the face of evolving cyber threats.

• Journal of Korean Biological Nursing Science
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• 제3권2호
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• pp.63-68
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• 2001

Increasing interest in computer-mediated learning technologies has prompted educators to incorporate them into many learning environments ; however, there is still little evaluative evidence to support their effectiveness. This report describes the development and evaluation of a web-based instructional program on basic nursing science for nursing students. Researcher-designed questionnaires were used to assess the characteristics of our students, and to solicit their ratings of the instructional program on ease of use, accuracy of content, clarity of content, interest, and convenience of the program, using 5-point Likert scales. The respondents indicated that the package was easy and convenient to use, with high technical quality, and of a level challenging to some but not all of the students. On-line quizzes were most highly rated. Also it was confirmed that frequent users of electronic bulletin board showed much higher achievement score than that of nonfrequent users. It was also found that the effect of cyber education was dependent on the active participation of the students. These data suggest that the use of web-based instructional program as a distance education strategy can be an effective method for nursing students and nurses.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권12호
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• pp.6145-6158
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• 2019

It is a challenge for the current security industry to respond to a large number of malicious codes distributed indiscriminately as well as intelligent APT attacks. As a result, studies using machine learning algorithms are being conducted as proactive prevention rather than post processing. The k-NN algorithm is widely used because it is intuitive and suitable for handling malicious code as unstructured data. In addition, in the malicious code analysis domain, the k-NN algorithm is easy to classify malicious codes based on previously analyzed malicious codes. For example, it is possible to classify malicious code families or analyze malicious code variants through similarity analysis with existing malicious codes. However, the main disadvantage of the k-NN algorithm is that the search time increases as the learning data increases. We propose a fast k-NN algorithm which improves the computation speed problem while taking the value of the k-NN algorithm. In the test environment, the k-NN algorithm was able to perform with only the comparison of the average of similarity of 19.71 times for 6.25 million malicious codes. Considering the way the algorithm works, Fast k-NN algorithm can also be used to search all data that can be vectorized as well as malware and SSDEEP. In the future, it is expected that if the k-NN approach is needed, and the central node can be effectively selected for clustering of large amount of data in various environments, it will be possible to design a sophisticated machine learning based system.

• Journal of Platform Technology
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• 제9권3호
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• pp.70-77
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• 2021

기능성 게임은 사용자에게 재미와 함께 특정한 학습 목표를 달성하기 위한 훈련 또는 교육의 경험을 제공하는 것이다. 본 연구에서는 몰입형 메타버스 플랫폼에서 여러 훈련생과 감독자 들이 서로 실시간 동기화된 자신들의 아바타들 간 협업을 통해 화재 탈출 훈련을 제공하는 기능성 게임을 제안하고 구현하였다. 제작된 시스템 아키텍처는 착용형 동작 센서와 헤드 마운트 디스플레이로 구성되어 메타버스 사이버 공간에서 각 사용자의 의도된 행동을 사용자의 아바타의 동작과 동기화시킨다. 개인화된 착용형 시스템은 사이버 체험 기반의 화재 대피 훈련 시스템에 편리한 사용자 인터페이스와 몰입형 환경을 저렴한 구성 비용으로 제공할 수 있도록 한다. 본 연구의 기능성 게임은 건물의 화재 현장에 대해서만 구현되었으나 제안하는 플랫폼은 공공의 안전을 위한 다양한 재난 상황에 대해 구성을 확장할 수 있다. 본 시스템의 실험 결과를 통하여 제작된 시스템이 화재 탈출에 필요한 능력을 향상시키는 훈련 효과를 검증하였다.

• 말소리와 음성과학
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• 제12권4호
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• pp.9-17
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• 2020

Changes in the first language (L1) sound system as a result of acquiring a second language (L2) (i.e., phonetic drift) have received considerable attention from a variety of speakers, settings, and environments. Less attention has been given to phonetic drift in adult speakers' L2 learning as their length of residence in America (LOR) increases. This study examines the effects of LOR on voice onset time (VOT) in L1 Korean stops. Three different groups of Korean adult learners of L2 English were compared to assess how malleable their L1 representations are in terms of LOR and whether there is any relationship between L1 change and L2 acquisition. The results showed that the effect of LOR was linguistically unimportant in the production of Korean stops. However, VOT merger as evidence of sound change in Korean stops were robust in the speech production of most of the female speakers across the groups. The results suggest that L2 English may not be the primary cause of L1 sound change. For generalizability, further study is necessary to see whether other acoustic cues show a similar pattern.