• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제21권1호
• /
• pp.1-5
• /
• 2021

Cyberbullying is a problem that is faced in many cultures. Due to their popularity and interactive nature, social media platforms have also been affected by cyberbullying. Social media users from Arab countries have also reported being a target of cyberbullying. Machine learning techniques have been a prominent approach used by scientists to detect and battle this phenomenon. In this paper, we compare different machine learning algorithms for their performance in cyberbullying detection based on a labeled dataset of Arabic YouTube comments. Three machine learning models are considered, namely: Multinomial Naïve Bayes (MNB), Complement Naïve Bayes (CNB), and Linear Regression (LR). In addition, we experiment with two feature extraction methods, namely: Count Vectorizer and Tfidf Vectorizer. Our results show that, using count vectroizer feature extraction, the Logistic Regression model can outperform both Multinomial and Complement Naïve Bayes models. However, when using Tfidf vectorizer feature extraction, Complement Naive Bayes model can outperform the other two models.

• 스마트미디어저널
• /
• 제12권4호
• /
• pp.9-18
• /
• 2023

스테가노그래피는 데이터의 존재 자체를 은닉하여 데이터를 보호하는 기술이다. 최근에는 인공지능 기술이 발달함에 따라 딥러닝 기반의 스테가노그래피 기법들이 개발되고 있다. 딥러닝 기술은 데이터에 대한 고차원의 특징을 분석하여 학습할 수 있으므로 스테가노그래피의 성능과 품질을 개선시킬 수 있다. 본 논문에서는 이미지데이터에 대한 딥러닝 기반의 스테가노그래피 기술의 최신 연구 동향에 대해 살펴보도록 한다.

• 산업진흥연구
• /
• 제2권2호
• /
• pp.31-44
• /
• 2017

본 연구는 조직구성원인 인식하는 조직 내 커뮤니케이션 유형과 학습전이 풍토 간의 영향관계를 알아보기 위한 연구로 독립변인으로 설정한 조직 내 커뮤니케이션 유형은 상사와 커뮤니케이션, 매체 질 커뮤니케이션, 동료와 커뮤니케이션, 조직 전망 커뮤니케이션의 4개 변수로 제시하였으며, 종속변인인 학습전이풍토는 상사지원, 동료지원, 전이기회, 조직보상 인식의 4개 하위변수로 구성하였다. 본 연구목적을 달성하기 위해 2015년 중소기업 핵심직무역량 교육과정에 참여한 후 3개월 이상 경과한 참가자 150명을 대상으로 통계상 무의미한 설문을 제외 한 116부를 최종 활용하였다. 한편, 수집된 자료는 SPSS 20.0의 통계패키지 프로그램을 사용하여 빈도순석, 요인분석(Factor Analysis), 신뢰도 검증, 기술통계분석, 단순 다중회귀분석을 통해 연구가설을 검증하였다. 본 연구 결과 첫째, 조직 내 커뮤니케이션 유형과 학습전이 풍토인 상사의 지원 간의 영향관계에서 조직 내 커뮤니케이션 유형의 상사와 커뮤니케이션, 매체의 질 커뮤니케이션, 동료와 커뮤니케이션, 조직전망에 대한 커뮤니케이션은 모두 상사의 지원에 정(+)의 유의한 영향관계를 나타내었다. 둘째, 조직 내 커뮤니케이션 유형은 학습전이 풍토의 동요의 지원에는 모두 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 셋째, 조직 내 커뮤니케이션 유형과 학습전이 풍토의 전이기화 간의 영향관계에서는 동료와 커뮤니케이션을 제외한 상사와 커뮤니케이션, 매체의 질 커뮤니케이션, 조직전망에 대한 커뮤니케이션이 전이기회에 정(+)의 영향관계를 나타내었다. 마지막으로 조직 내 커뮤니케이션 유형과 학습전이 풍토의 조직보상 인식에 대한 영향관계에서는 상사와 커뮤니케이션과 조직전망에 대한 커뮤니케이션이 정(+)의 영향관계를 나타냈다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제24권1호
• /
• pp.117-124
• /
• 2021

Korean education in China began at Peking University in the 1950s. At present, The Korean language education in China has made remarkable progress in many aspects such as scale, scope, level and achievement. In addition, with the increasingly frequent economic and cultural exchanges or cooperation between China and South Korea and the increasing trend of internationalization, the prosperity of Korean wave culture and the sound development of China-South Korea relations, the country's demand for Korean language talents is increasing day by day. However, with the rise of Korean education in China in recent years, some hidden problems also surfaced. In this paper, the Korean language proficiency test(TOPIK) is used to evaluate the Korean language proficiency of Korean learners, and Chinese juniors are used to evaluate the Korean language proficiency. In addition, a questionnaire survey was conducted to analyze the learning media of Chinese Korean learners at the present stage, and the relationship between learning media and learning outcomes was concluded. At the same time, deficiencies and problems existed in Korean education in colleges and universities were proposed and their own ideas were put forward.

• 스마트미디어저널
• /
• 제12권1호
• /
• pp.24-31
• /
• 2023

메타 학습(meta learning)이란 즉각적으로 아는 것과 모르는 것을 구별하는 메타 인지로 적은 양의 데이터로 스스로 학습하고, 학습한 정보와 알고리즘으로 새로운 문제에 적응하며 해결하는 학습 방식이다. 그 중, few-shot 학습 방법은 메타 학습 방법의 한 종류로 매우 적은 학습 데이터 (support set)으로도 질의 데이터(query set)를 올바르게 예측하도록 하는 학습 방법이다. 본 연구에서는 각 클래스의 mean-point vector로 생성한 프로토타입의 한계점인 높은 밀도값을 낮추면서 이상치(outlier)값을 극복하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 방법을 해결하기 위해, 딥러닝 모델에서 feature를 추출하고, 획득한 feature사이의 요소별로 중앙값 계산하여 프로토타입을 생성하는 방법을 사용한다. 그 후, 앞서 생성한 중앙값 프로토타입을 기반으로 few-shot 학습 방법에 사용한다. 제안한 방법의 정량적인 평가를 위해 필체 인식 데이터셋을 사용하여 기존의 방법과 비교하였다. 실험 결과를 통해 기존의 방법보다 향상된 성능을 내는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제41권11호
• /
• pp.1456-1462
• /
• 2016

본 논문에서는 규칙 기반의 4성부 합창 음악 생성 과정에 화성 진행 학습 모델을 적용해 보고자 한다. 제안하는 시스템은 32음의 멜로디를 입력으로 받아 다른 세 성부를 화성학의 규칙에 맞게 완성시켜 주며, 그 과정에서 사용하는 화성 진행을 CRBM 모델을 이용하여 예측한다. 학습 데이터는 화성학 교육 자료집에서 다수 발췌하였으며, 화성 진행을 조성에 독립적으로 추출하여 주어진 데이터를 효과적으로 활용할 수 있도록 하였다. 학습 모델을 적용한 결과물이 기존의 규칙 기반 4성부 합창 음악에 비해 보다 자연스러운 진행을 보임이 확인되었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제21권12호
• /
• pp.1526-1533
• /
• 2018

This study aims to provide implications for mobile foreign language vocabulary learning app by analyzing the effects of mobile vocabulary learning app based on character animation. For this purpose, we applied the learning application designed with character animation and text, and the application designed with text only to two groups of learners, and analyzed the effect. As a result, we found that application designed with character animation and text was useful in recognition frequency and duration concerning learning. Regarding learning outcomes, we found that it is useful not only in memory but also in learning interest and motivation. This study provides implications for learning method and design development of mobile-based foreign language vocabulary learning application which actively using recently.

• 스마트미디어저널
• /
• 제11권4호
• /
• pp.30-37
• /
• 2022

Disease threatens plant growth and recognizing the type of disease is essential to making a remedy. In recent years, deep learning has witnessed a significant improvement for this task, however, a large volume of labeled images is one of the requirements to get decent performance. But annotated images are difficult and expensive to obtain in the agricultural field. Therefore, designing an efficient and effective strategy is one of the challenges in this area with few labeled data. Transfer learning, assuming taking knowledge from a source domain to a target domain, is borrowed to address this issue and observed comparable results. However, current transfer learning strategies can be regarded as a supervised method as it hypothesizes that there are many labeled images in a source domain. In contrast, unsupervised transfer learning, using only images in a source domain, gives more convenience as collecting images is much easier than annotating. In this paper, we leverage unsupervised transfer learning to perform plant disease recognition, by which we achieve a better performance than supervised transfer learning in many cases. Besides, a vision transformer with a bigger model capacity than convolution is utilized to have a better-pretrained feature space. With the vision transformer-based unsupervised transfer learning, we achieve better results than current works in two datasets. Especially, we obtain 97.3% accuracy with only 30 training images for each class in the Plant Village dataset. We hope that our work can encourage the community to pay attention to vision transformer-based unsupervised transfer learning in the agricultural field when with few labeled images.

• 한국도서관정보학회지
• /
• 제31권1호
• /
• pp.209-228
• /
• 2000

Information technology is affecting most areas of society in information society, schools are facing with the change of learning methods by computer and internet. The purpose of this study is to apply internet technology to school library, for maximizing the function of school library in information age. This study designed and implemented th ISLMC(Internet School Library Media Center) using the WWW, that gathers, processes and stores the useful information resources on the internet and effectively provides these to teachers, students and their parents of the learning activities.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제19권4호
• /
• pp.991-1000
• /
• 2015

본 논문은 스마트시대의 온라인 학습에 대한 논문으로, 새로운 모델을 제안하고 실증하는데 초점을 두었다. 온라인 학습 클래스 운영에 있어 각 학습 요인들을 통해서 최종 성취도를 예측하는 연구를 진행하였다. 이에 학습 운영 요인 7가지를 정하고 학습자들의 데이터를 수집한 후 의사결정나무방법을 통한 예측 모델을 완성한다. 모델을 통한 예측성을 확인한 후, 일반성 확보를 위해 다른 교과목에도 모델을 적용시켜 예측성을 확인하였다. 결과적으로 기존의 온라인 클래스의 정적인 학습 모델을 넘어 객관적인 지표를 이용한 학업성취도를 상시적으로 확인할 수 있게 하였다. 학습자와 교수자 모두가 학습 중 유용하게 활용할 수 있는 스마트시대 새로운 패러다임의 학습 모델을 제안한다.