• 융합보안논문지
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• 제23권1호
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• pp.117-123
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• 2023

점점 더 고도화되고 있는 랜섬웨어 공격을 기계학습 기반 모델로 탐지하기 위해서는, 분류 모델이 고차원의 특성을 가지는 학습데이터를 훈련해야 한다. 그리고 이 경우 '차원의 저주' 현상이 발생하기 쉽다. 따라서 차원의 저주 현상을 회피하면서 학습모델의 정확성을 높이고 실행 속도를 향상하기 위해 특성의 차원 축소가 반드시 선행되어야 한다. 본 논문에서는 특성의 차원이 극단적으로 다른 2종의 데이터세트를 대상으로 3종의 기계학습 모델과 2종의 특성 추출기법을 적용하여 랜섬웨어 분류를 수행하였다. 실험 결과, 이진 분류에서는 특성 차원 축소기법이 성능 향상에 큰 영향을 미치지 않았으며, 다중 분류에서도 데이터세트의 특성 차원이 작을 경우에는 동일하였다. 그러나 학습데이터가 고차원의 특성을 가지는 상황에서 다중 분류를 시도했을 경우 LDA(Linear Discriminant Analysis)가 우수한 성능을 나타냈다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.420-424
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• 2016

최근 인터넷 기술 및 멀티미디어 기술의 발전에 따라 인터넷은 많은 영역에서 새로운 응용 분야를 개발해 나가고 있다. 특히 교육 영역에 있어서는 인터넷의 응용으로 획기적인 발전을 이루어 내고 있으며 새로운 패러다임의 교육 방법을 제시하고 있다. 이중 온라인 학습을 이용한 학습은 기존의 전통적인 오프라인 교육에서 벗어난 새로운 방안의 교육 방법이며 이는 기존의 오프라인 학습과는 다르게 시간과 공간에 구애 받지 않고 언제 어디서나 강의를 수강할 수 있다는 점에서는 매우 효율적인 학습이다. 이러한 온라인 강의는 많은 장점에도 불구하고 여러 가지 문제점을 내포하고 있다. 학습의 공간이 온라인상에서 이루어진다는 점에서 학생들의 관리 및 학습효과, 평가의 신뢰도가 많이 부족한 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 여러 가지 문제점중 학습자의 능동적인 학습태도를 유도하고 학습자의 출결에 대한 신뢰도를 높이고자 얼굴검출 시스템을 이용한 학습자 학습 집중도 시스템을 제안하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.39-46
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• 2015

지식 공간 이론이란 학습자들이 대해 최대한의 학습 성취를 이끌어 낼 수 있도록 학습자들에 대한 가이드라인을 제공해주는 이론으로 여러 교육 환경에서 사용되어 왔다. 하지만 지식 공간 이론을 사용해왔던 많은 방법들이 주로 수작업을 통해 이루어져 왔고 이러한 작업을 지원하기 위해서 비주얼 베이직 혹은 R 등의 프로그램이 사용되어 왔지만 프로그램을 따로 배워야 하는 불편함과 시간적으로 낭비되는 등의 문제를 야기해 왔다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 지식 공간상에서 학습자들의 지식구조를 자동으로 분석하고 결정적 학습 경로를 제공하는 이른바 지식 구조 분석 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 아파치 웹상에서 구현되었고, 카이 제곱 값을 산출하여 결정적 학습 흐름도를 도출하도록 하였다. 제안된 방법은 사용자들이 웹에서 편리하게 학습자들의 지식 상태 분석할 수 있도록 환경을 제공하고 지식 구조의 체계적인 검토를 위한 방법을 제시해준다.

• 천문학회보
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• 제44권1호
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• pp.54.2-54.2
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• 2019

Removing noise which occurs inevitably when taking image data has been a big concern. There is a way to raise signal-to-noise ratio and it is regarded as the only way, image stacking. Image stacking is averaging or just adding all pixel values of multiple pictures taken of a specific area. Its performance and reliability are unquestioned, but its weaknesses are also evident. Object with fast proper motion can be vanished, and most of all, it takes too long time. So if we can handle single shot image well and achieve similar performance, we can overcome those weaknesses. Recent developments in deep learning have enabled things that were not possible with former algorithm-based programming. One of the things is generating data with more information from data with less information. As a part of that, we reproduced stacked image from single shot image using a kind of deep learning, conditional generative adversarial network (cGAN). r-band camcol2 south data were used from SDSS Stripe 82 data. From all fields, image data which is stacked with only 22 individual images and, as a pair of stacked image, single pass data which were included in all stacked image were used. All used fields are cut in $128{\times}128$ pixel size, so total number of image is 17930. 14234 pairs of all images were used for training cGAN and 3696 pairs were used for verify the result. As a result, RMS error of pixel values between generated data from the best condition and target data were $7.67{\times}10^{-4}$ compared to original input data, $1.24{\times}10^{-3}$. We also applied to a few test galaxy images and generated images were similar to stacked images qualitatively compared to other de-noising methods. In addition, with photometry, The number count of stacked-cGAN matched sources is larger than that of single pass-stacked one, especially for fainter objects. Also, magnitude completeness became better in fainter objects. With this work, it is possible to observe reliably 1 magnitude fainter object.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제5권4호
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• pp.281-285
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• 2005

Learning and evolving are two basics for data mining. As compared with classical learning theory based on objective function with minimizing training errors, the recently evolutionary computing has had an efficient approach for constructing optimal model without the minimizing training errors. The global search of evolutionary computing in solution space can settle the local optima problems of learning models. In this research, combining co-evolving algorithm into statistical learning theory, we propose an co-evolutionary computing for statistical learning theory for overcoming local optima problems of statistical learning theory. We apply proposed model to classification and prediction problems of the learning. In the experimental results, we verify the improved performance of our model using the data sets from UCI machine learning repository and KDD Cup 2000.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권7호
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• pp.868-879
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• 2021

PCB (Printed Circuit Board) inspection using a deep learning model requires a large amount of data and storage. When the amount of stored data increases, problems such as learning time and insufficient storage space occur. In this study, the existing object detection model is changed to a continual learning model to enable the recognition and classification of PCB components that are constantly increasing. By changing the structure of the object detection model to a knowledge distillation model, we propose a method that allows knowledge distillation of information on existing classified parts while simultaneously learning information on new components. In classification scenario, the transfer learning model result is 75.9%, and the continual learning model proposed in this study shows 90.7%.

• Educational Technology International
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• 제24권2호
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• pp.295-329
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• 2023

The recent development of metaverse-related technology has led to efforts to overcome the limitations of time and space in education by creating a virtual educational environment. To make use of this platform efficiently, applying learning analytics has been proposed as an optimal instructional and learning decision support approach to address these issues by identifying specific rules and patterns generated from learning data, and providing a systematic framework as a guideline to instructors. To achieve this, we employed an inductive, bottom-up approach for framework modeling. During the modeling process, based on the activity system model, we specifically derived the fundamental components of the learning analytics framework centered on learning activities and their contexts. We developed a prototype of the framework through deduplication, categorization, and proceduralization from the components, and refined the learning analytics framework into a 7-stage framework suitable for application in the metaverse through 3 steps of Delphi surveys. Lastly, through a framework model evaluation consisting of seven items, we validated the metaverse learning analytics framework, ensuring its validity.

• 한국농촌건축학회논문집
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• 제17권4호
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• pp.83-90
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• 2015

The equalization policy needs various factors-standardization of educational environment, standardization of learning method, standardization of teacher ability, etc. Especially the standardization of educational environment is the base of various factors. But the recent educational environment condition of high school is not equal. The purpose of this study is to provide basic data for equal learning environment condition in high school applying departmentalized classroom system. This study has progressed through analyzing on 9 remodelling case of high school in Gangwon-Do. The method of this study is visiting high schools that operate the system, grasping the condition for environment composition, and investigating and analyzing practical use of the environment. The results of this study are summarized as follows: 1) The space compositions for departmentalized classroom system are generally desirable, but some schools take irrational space composition, especially on home base-teacher laboratory, classroom-teacher laboratory. 2) The space area distributions are different in every school. This result is based on not taking standard criterion on space area distribution.

• 천문학회보
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• 제44권1호
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• pp.81.2-81.2
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• 2019

We develop an image-to-image translation model, which is a popular deep learning method based on conditional Generative Adversarial Networks (cGANs), to generate solar magnetograms and EUV images from sunspot drawings. For this, we train the model using pairs of sunspot drawings from Mount Wilson Observatory (MWO) and their corresponding SDO/HMI magnetograms and SDO/AIA EUV images (512 by 512) from January 2012 to September 2014. We test the model by comparing pairs of actual SDO images (magnetogram and EUV images) and the corresponding AI-generated ones from October to December in 2014. Our results show that bipolar structures and coronal loop structures of AI-generated images are consistent with those of the original ones. We find that their unsigned magnetic fluxes well correlate with those of the original ones with a good correlation coefficient of 0.86. We also obtain pixel-to-pixel correlations EUV images and AI-generated ones. The average correlations of 92 test samples for several SDO lines are very good: 0.88 for AIA 211, 0.87 for AIA 1600 and 0.93 for AIA 1700. These facts imply that AI-generated EUV images quite similar to AIA ones. Applying this model to the Galileo sunspot drawings in 1612, we generate HMI-like magnetograms and AIA-like EUV images of the sunspots. This application will be used to generate solar images using historical sunspot drawings.

• 한국가정과교육학회지
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• 제20권2호
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• pp.1-14
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• 2008

본 연구는 중등교육과정의 의생활 단원 중 반바지 만들기 수업에 e-Learning 적용 효과를 평가하고자 수행하였다. 이를 위해 e-Learning 수업을 위한 사이버 공간으로 인터넷 카페를 개설하고, 여러 곳에서 개발한 기존의 의생활 관련의 콘텐츠를 활용하였으며, e-Learning 수업을 위한 인터넷 카페 운영의 효율성을 연구하였다. 또한 교수 학습 지도안을 제작하여 수업에 활용하였으며, e-Learning 수업의 효과를 평가하기 위해 수업 후 학생들의 반응을 설문 조사하였다. 요약된 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, e-Learning 활용 수업으로 가정 교과 학습 내용을 학습자 수준에 맞게 다양한 방법으로 재구성하고 여러 가지 학습콘텐츠를 제공하였다. 둘째, e-Learning 활용 수업을 위하여 학습 자료실에 교과서외의 다양한 자료와 심화 보충 학습 자료를 탑재하여 수준별 선택학습이 가능하였다. 셋째, 과제 결과물을 모든 학생들이 같이 볼 수 있어 평가의 신뢰성을 높이며, 과제 제출물에 대하여 스스로 학습을 계획하고 실천하며 결과를 볼 수 있었다. 넷째, 학생과 교사, 학생과 학생간에 쌍방향적 교류가 가능하므로 교과학습 내용이나 과제에 대한 의견 교환으로 효율적인 학습활동이 이루어질 뿐 아니라 생활 전반에 걸친 상담도 수시로 이루어져 학습지도, 진학지도 및 인성지도가 가능하게 되었다. 다섯째, e-Learning 활용 수업에 대한 학생들의 만족도는 전반적으로 높았으며 특히 의생활 영역에 대한 흥미와 이해가 증가되었고 스스로 공부하는 학습 태도나 습관이 길러졌다고 평가하였다. 또한 e-Learning활용 수업이 도움이 되었으며, 그 이유로는 방과후에도 계속 학습할 수 있고 다양한 자료를 얻을 수 있으며 과제제출방법이 간편하다는 것을 들었다. 끝으로 본 연구에서는 의생활과 관련하여 활용 가능한 콘텐츠를 수업에 적용시키는 것에 주안점을 두었으나, 보다 발전적인 연구를 위하여 e-Learning 교수 학습 모형에 따른 다양한 가정과 영역별 적용 사례 개발 및 발굴이 진행되어야 하며, 사이버교육 콘텐츠 개발 지원으로 학생들의 학습 수준과 흥미를 고려한 다양한 학습 콘텐츠의 제작 보급이 필요하다고 사료된다.