• 대한치과기공학회지
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• 제42권4호
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• pp.402-408
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• 2020

Purpose: To understand the students' level of recognition of online classes in the Department of Dental Technology and to provide the basic data for designing online classes based on the dental technology course. Methods: A survey was conducted among the students of the dental technology department. The collected data was analyzed with the SPSS ver. 25.0 program. To ensure a reliable verification, the α=0.05 significance level was used. The t-test and analysis of variance were also performed. Results: The students' level of recognition of online classes in the Department of Dental Technology is shown in the rate of recognition for video-based classes for both the theory and experiments. Students displayed high positivity with the video-based learning as it is repeated learning that is not affected by the limitations of time. In addition, video-based learning is highly beneficial in terms of convenience, satisfaction, and achievement for learning. Conclusion: Based on the results, video-based learning is a highly positive learning type for students. It was also recommended that the Department of Dental Technology should offer a post-COVID-19 online class to include the blended methods of a face-to-face class and video-based learning.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권11호
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• pp.3470-3478
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• 2000

세계적으로 급속히 발전하고 있는 웹(WWW) 기술은 원격학습의 새로운 기회를 인터넷을 통하여 제공하고 있다. 가상 교육 또는 원격 교육 운영에 관한 일부 실험에 관한 성공적인 보고도 나와있다. 웹은 다른 네트워크 도구와 병합하여 원격으로 떨어진 학습자들에게 대화형 학습을 할 수 있는 가상 교실을 생성할 수 있음을 연구하였다. 전자우편, 다자참여 학습보드, 뉴스그룹, 또는 화상회의 같은 원격 학습 도구의 표준에 관한 필요 사항들을 연구하고, 자바 프로그래밍 언어와 객체지향 프로그래밍 기법을 이용하여 이들 학습 도구들을 개발하였다. 객체지향 프로그래밍을 통하여 개발되는 코드의 내구성, 확장성 및 재활용성을 증가시킬 수 있었다. 이들 도구를 활용하여 개발된 시스템은 교사와 학생, 또는 학생들 간에 상호작용을 허용하여 실질적인 원격 교육 시스템에 사용 될 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제25권4_2호
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• pp.663-671
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• 2022

Practice through virtual reality can increase the educational effect regardless of time and place, and it is an educational method that is being pursued even in the situation of COVID-19. On the other hand, for VR-based education, related technology development and content development must be made, and experiential methods (flipped learning, blended learning, hybrid learning) must be provided in the educational process. The development scenario was developed with the contents of drone qualification test (ultra-light unmanned multicopter) and drone practice and the possibility of non-face-to-face self-directed learning (flipped learning, blended learning, hybrid learning). It is expected that the quality of vocational education related to drones and the effect of high education will be improved through the contents, and it is thought that it will be possible to suggest a direction for the development of various vocational education contents in non-face-to-face education.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제9권3호
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• pp.298-304
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• 2021

Currently, to prevent the spread of COVID-19 virus infection, gathering of more than 5 people in the same space is prohibited. The purpose of this paper is to measure the distance between objects using the Yolov5 model for processing real-time images with OpenCV in order to restrict the distance between several people in the same space. Also, Utilize Euclidean distance calculation method in DeepSORT and OpenCV to minimize occlusion. In this paper, to detect the distance between people, using the open-source COCO dataset is used for learning. The technique used here is using the YoloV5 model to measure the distance, utilizing DeepSORT and Euclidean techniques to minimize occlusion, and the method of expressing through visualization with OpenCV to measure the distance between objects is used. Because of this paper, the proposed distance measurement method showed good results for an image with perspective taken from a higher position than the object in order to calculate the distance between objects by calculating the y-axis of the image.

• 정보학연구
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• 제1권1호
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• pp.65-84
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• 1998

메모리 기반 추론 기법은 분류시 입력 패턴과 저장된 패턴들 사이의 거리를 이용하는 교사 학습 기법으로써, 거리 기반 학습 알고리즘이라고도 한다. 메모리 기반 추론은 k_NN 분류기에 기반한 것으로, 학습은 추가 처리 없이 단순히 학습 패턴들을 메모리에 저장함으로써 수행된다. 본 논문에서는 기존의 k-NN 분류기보다 효율적인 분류가 가능하고, 점진적 학습 기능을 갖는 새로운 알고리즘을 제안한다. 또한 제안된 기법은 노이즈에 민감하지 않으며, 효율적인 메모리 사용을 보장한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.125-130
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• 1998

21C를 바라보는 한국사회의 최대과제 중 하나는 정보사회를 향한 교육의 완성이며, 이는 교수학습 환경의 변화에 따른 새로운 교수학습 정보 지원체제를 요구하고 있다. 그럼에도 우리의 교육 현실은 효과적인 교수학습 정보지원체제의 부족으로 인한 많은 문제점을 안고 있다. 특히 교육을 지원하기 위한 교수˙학습자료 개발 노력은 매우 미미하며, 인터넷의 교육적 활용이 사회적 이슈가 되고 있음에도 학생들에게 제공되어야 할 정보와 지식베이스는 준비되어 있지 않다. 따라서 본 논문에서 제시할 초고속 정보통신망을 이용한 WWW 기반의 원격교육용 멀티미디어 학습자료의 모델링은 교육용 멀티미디어 데이터베이스를 형성하는데 좋은 기초가 될 것이다.

• 정보교육학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.77-84
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• 2011

원격 학습을 통해서 교육의 수요자는 자신의 필요에 따라 어느 공간에서나 자신이 편리한 시간에 필요한 학습을 할 수 있게 되는데 효과적인 학습을 하기 위해선 학습의 과정과 결과가 상호 보완적이어야 하고, 교사와 학생 간에 즉각적인 상호 작용이 이루어 질 수 있어야 한다. 이를 가장 효율적으로 사용할 수 있는 방법으로 대화형 프로그램에 프로그래밍 작성 화면을 공유하여 교수자와 학습자가 대화를 하면서 프로그래밍 언어 학습을 할 수 있도록 하는 프로그램을 구현하였다. 본 연구에서는 학습자가 교수자의 수정사항을 시각적으로 확인할 수 있도록 소스 코드 시각화 기법을 사용하여 학습자가 효과적으로 수정사항을 인지할 수 있게 하였다. 이는 대화형 프로그램의 장점인 사용자간의 상호작용을 프로그래밍 언어교육에 혼합한 것으로 면대면 학습효과에 버금가는 효과가 나올 것이라 기대한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권9호
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• pp.1905-1912
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• 2009

FCM 알고리즘은 입력 벡터와 각 클러스터의 유클리드 거리를 이용하여 구해진 소속도만를 비교하여 데이터를 분류하기 때문에 클러스터링 된 공간에서의 데이터들의 분포에 따라 바람직하지 못한 클러스터링 결과를 보일 수 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 대칭적 성질을 이용하는 대칭성 측도에 퍼지 이론을 적용하여 군집간의 거리에 따른 변화와 군집 중심의 위치, 그리고 군집 형태에 따라 영향을 덜 받는 개선된 FCM이 제안되었다. 본 논문에서는 효과적으로 패턴을 분류하기 위해 개선된 FCM 알고리즘을 적용한 개선된 하이브리드 네트워크를 제안한다. 제안된 하이브리드 네트워크는 개선된 FCM 알고리즘을 입력층과 중간층의 학습구조 적용하고 중간층과 출력층의 학습 구조는 일반화된 델타 학습법을 적용한다. 제안된 방법의 인식 성능을 평가하기 위해 2차원 좌표 평면 상의 데이터를 기존의 Max_Min 신경망을 이용한 FCM 기반 RBF 네트워크와 FCM 기반 RBF 네트워크, HCM 기반 네트워크와 제안된 방법 간의 학습 및 인식 성능을 비교 및 분석하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권3호
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• pp.555-564
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• 2022

최근 사이버 공격은 지능적이고 고도화된 악성코드를 활용한 해킹 기법을 활용하여 재택근무 및 원격의료, 자동산업설비를 공격하고 있어서 피해 규모가 커지고 있다. 안티바이러스와 같은 전통적인 정보보호체계는 시그니처 패턴 기반의 알려진 악성 URL을 탐지하는 방식이어서 알려지지 않은 악성 URL을 탐지할 수 없다. 그리고 종래의 정적 분석 기반의 악성 URL 분석 방식은 동적 로드와 암호화 공격에 취약하다. 본 연구에서는 악성 URL 데이터를 동적으로 학습하여 효율적으로 악성 URL 탐지하는 기법을 제안한다. 제안한 탐지 기법에서는 머신러닝 기반의 특징 선택 알고리즘을 사용해 악성 코드를 분류했고, 가중 유클리드 거리(Weighted Euclidean Distance, WED)를 활용하여 사전처리를 진행한 후 난독화 요소를 제거하여 정확도를 개선한다. 실험 결과에 따르면 본 연구에서 제안한 머신러닝 기반 악성 URL 탐지 기법은 종래의 방법 대비 2.82% 향상된 89.17%의 정확도를 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.219-224
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• 2020

이진 분류(binary classification)는 머신러닝(machine learning) 분야에서 많이 다루어진 주제이다. 게다가 이진 분류는 다중 분류로 쉽게 발전될 수 있는 중요한 분야이다. 머신러닝 방법들을 적용할 때에 전처리(preprocessing)이나 특징 추출(feature extraction)과 같은 작업이 필수적이다. 이는 분류기 성능을 향상시키기 위한 중요한 작업이다. 본 논문에서는 가중된 최소 자승법을 기반으로 새로운 머신러닝 방법을 제안한다. 또한, 특징 변환시킬 수 있는 새로운 가중치 계산 방법을 제안한다. 이를 통해 특징 변환과 동시에 학습을 진행할 수 있는 방법을 제안한다. 본 제안을 다섯 개의 머신러닝 데이터베이스에서 실험을 진행하였으며 이 데이터베이스에서 우수한 성능을 얻을 수 있었다.