• 공학교육연구
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• 제19권5호
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• pp.65-71
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• 2016

The purpose of this paper is to research the effect of a reflection journal on self motivated-learners' study. The learners were divided into experimental and control groups, we carried out the pre- and post- surveys, and compared the groups' academic achievements. As a result, their persistent learning, self-efficacy, learning attitude somewhat improved and their academic achievement as well.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.239-247
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• 2013

본 연구는 스마트폰에서 사용 가능한 교육용 모바일 앱에 대해 ARCS 모델을 적용하여 질적으로 평가하고자 하였다. 평가는 2012년도 H대, S대, D대 3개 대학에서 '정보교육론'을 수강하는 학생 60명에게 스마트폰에서 사용 가능한 교육용 모바일 앱을 자유롭게 선정하도록 한 후, 이에 대한 ARCS 동기 전략과 학습자 관점에서의 학습지속 의도를 측정하도록 하였다. ARCS 동기 전략과 학습지속의도 변인 간의 관계를 파악하기 위해 주의집중, 관련성, 자신감, 만족감 4 요소와 학습지속의도 변인에 대한 구조모형을 설정하고 이를 PLS를 통해 분석하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 교육용 모바일 앱은 동기전략 중 주의집중이 가장 높았고, 만족감이 가장 낮았다. 둘째, 동기전략 중 관련성은 주의집중, 자신감, 만족감에 유의미한 영향을 준다는 점과 주의집중, 관련성, 자신감은 만족감에 유의미한 영향을 주는 것을 확인하였다. 셋째, 동기전략 중 학습지속의도에 영향을 미치는 것은 관련성 요인인 것으로 파악되었다. 끝으로 교육용 모바일 앱의 개발에 있어서 교수-학습적 분석, 평가가 병행되어야 함을 제언하였다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.67-78
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• 2020

Typical security solutions such as intrusion detection system are not suitable for detecting advanced persistent attack(APT), because they cannot draw the big picture from trivial events of security solutions. Researches on techniques for detecting multiple stage attacks by analyzing the correlations between security events or alerts are being actively conducted in academic field. However, these studies still use events from existing security system, and there is insufficient research on the structure of the entire security system suitable for advanced persistent attacks. In this paper, we propose an attack path and intention recognition system suitable for multiple stage attacks like advanced persistent attack detection. The proposed system defines the trace format and overall structure of the system that detects APT attacks based on the correlation and behavior analysis, and is designed with a structure of detection system using deep learning and big data technology, etc.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제25권4호
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• pp.296-311
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• 2021

Topological Data Analysis (TDA), a relatively new field of data analysis, has proved very useful in a variety of applications. The main persistence tool from TDA is persistent homology in which data structure is examined at many scales. Representations of persistent homology include persistence barcodes and persistence diagrams, both of which are not straightforward to reconcile with traditional machine learning algorithms as they are sets of intervals or multisets. The problem of faithfully representing barcodes and persistent diagrams has been pursued along two main avenues: kernel methods and vectorizations. One vectorization is the Betti sequence, or Betti curve, derived from the persistence barcode. While the Betti sequence has been used in classification problems in various applications, to our knowledge, the stability of the sequence has never before been discussed. In this paper we show that the Betti sequence is unstable under the 1-Wasserstein metric with regards to small perturbations in the barcode from which it is calculated. In addition, we propose a novel stabilized version of the Betti sequence based on the Gaussian smoothing seen in the Stable Persistence Bag of Words for persistent homology. We then introduce the normalized cumulative Betti sequence and provide numerical examples that support the main statement of the paper.

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 1991년도 제6회 파동 및 레이저 학술발표회 Prodeedings of 6th Conference on Waves and Lasers
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• pp.29-34
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• 1991

An optoelectronic implementation of analog and non-volatile synaptic weights of neural networks is proposed by using the doping modulated amophous silicon multilayer. The persistent photoconductivity(PPC) of the multilayer induced by a short illumination is characterized in experiment and implemented to the non-volatile synaptic weights. An optoelectronic processor with the single layer perceptron algorithm is also proposed. Some learning equations of the processor and the results of simulation are presented.

• 영재교육연구
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• 제26권3호
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• pp.541-559
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• 2016

본 연구는 중학생 대상의 온라인 과학영재교육 프로그램에서 교수실재감의 하위요소 중 하나인 담화촉진 요소와 도전감, 학습결과 변인인 지속수강의사 및 학업성취도 간의 관계를 밝히기 위해 실시되었다. 연구대상은 K대학 온라인 과학영재교육 프로그램에 참여하는 중학생 245명이었으며, 연구도구로는 Shea, Swan과 Pickett(2005)의 교수실재감 문항 중 담화촉진 6문항과, Gentry와 Owen(2004)이 개발한 SPOCQ 도구의 도전감 5문항을 사용하였다. 연구결과로는 첫째, 담화촉진 인식수준이 높을수록 학습자가 느끼는 도전감도 높은 것으로 나타났다. 둘째, 담화촉진 인식수준이 학습결과에 미치는 직접적인 영향은 지속수강의사와는 정적인 관련이 있으나, 학업성취도와는 부적인 관련이 있는 것으로 나타났다. 셋째, 도전감은 지속수강의사 및 학업성취도와 정적인 관계에 있으며 넷째, 도전감은 담화촉진 정도와 지속수강의사 및 학업성취도간의 관계를 매개하는 것으로 나타났다. 이는 학습자가 온라인수업에서 이루어지는 다양한 대화로부터 도움을 받고 있다고 느낄 때 수업에 대한 도전감이 높아지며, 높아진 도전감이 궁극적으로 지속수강의사와 학업성취도 같은 학습결과에 긍정적인 영향을 미침을 의미한다. 따라서 온라인교육을 실시할 때는 학생들의 도전감을 높일 수 있도록 학생들의 참여와 토론을 촉진하는 적극적인 노력이 수반될 필요가 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.449-451
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• 2021

엔드포인트를 대상으로 하는 사이버 공격이 표적형, 지능형 공격으로 정교하게 진화하면서 산업용 사물인터넷(IIoT, Industrial Internet of Things)을 겨냥하는 지능형 지속 공격(APT, Advanced Persistent Threat)이 증가하고 있다. APT 공격을 효과적으로 방어하기 위하여 룰 기반으로 악성 행위를 탐지하는 기존의 보안 도구를 결합하고 보완하는 머신러닝 기반의 엔드포인트 탐지 및 대응(EDR, Endpoint Detection and Response) 솔루션이 주목을 받고 있다. 하지만 범용 EDR 솔루션은 오탐률이 높고, 높은 수준의 분석가가 방대한 양의 경보를 모니터링 및 분석해야 하는 문제점이 존재한다. 따라서, IIoT 특성과 취약성을 반영한 머신러닝 기반의 EDR 솔루션 최적화 과정이 필수적이다. 본 연구에서는 IIoT 대상의 APT 공격의 흐름과 영향을 분석하고 머신러닝 기반 APT 탐지 EDR 솔루션을 비교 분석한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1990년도 추계학술대회 논문집 학회본부
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• pp.421-424
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• 1990

An iterative learning control scheme for exact-tracking control and parameter estimation of uncertain robotic systems is presented. In the learning control structure, tracking and feedforward input converge globally and asymptotically as iteration increases. Since convergence of parameter errors depends only on the persistent exciting condition of system trajectories along the iteration independently of length of trajectories, it may be achieved with only system trajectories of small duration. In addition, these learning control schemes are expected to be effectively applicable to time-varying parametric systems as well as time-invariant systems, for the parameter estimation is performed at each fixed time along the iteration. Finally, no usage of acceleration signal and no in version of estimated inertia matrix in the parameter estimator makes these learning control schemes more feasible.

• 한국과학교육학회지
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• 제24권1호
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• pp.121-128
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• 2004

This study was to investigate high students' conceptions of acids and bases, and their views on learning science. Multiple sources of data were collected over six months with a participation of sit tenth graders and their science teacher. The transcripts of interviews and other data were examined with an eye toward students' conceptions of acids and bases, and their views of learning science. Students' views of science are displayed the representative pattern. Each pattern is represented with an episode. Students' views of learning have been found to reflect the transmissive models of science educational practice. Students accept passive and difficult-to-modify views of the learner roles that they should play in the science classroom. Students identified science classes as conservative places, despite the introduction of science literacy as a goal of Korean science education since 1980. Behaviorism remains the major influence in their expectation, design, and practice in school science. Moreover, 'transmission' remains the persistent and dominant classroom cultural dynamic for both teaching and learning of science.

• 대한전기학회논문지
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• 제40권4호
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• pp.427-438
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• 1991

An iterative learning control scheme for exact-tracking control and parameter estimation of uncertain robotic system is preented. In the learning control structure, the control input converges globally and asymtotically to the desired input as iteration increases. Since convergence of parameter errors depends only on the persistent exciting condition of system trajectories along the iteration independently of the time-duration of trajectories, it may be achieved with system trajectories with small duration. In addition, the proposd learning control schemes are applicable to time-varying parametric systems as well as time-invariant systems, because the parameter estimation is performed at each fixed time along the iteration. In the parameter estimator, the acceleration information as well as the inversion of estimated inertia matrix are not used at all, which makes the proposed learning control schemes more feasible.