• 영어어문교육
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• 제11권4호
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• pp.121-137
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• 2005

The present study aims to examine how the roles of teacher and learners affect the repair patterns of both teacher's and learner's utterances in English as a second language (ESL) classroom discourse. The study analyzed beginning ESL classroom discourse and found that the structure of repair seems to be greatly influenced by the roles of participants in a second language classroom. The teacher's repair work was mainly characterized by self-repair. In contrast, learners' repair sequences were predominantly characterized by other-repair. More specifically, self-initiation by the learner of the trouble source was cooperatively completed by the teacher and the other learners. Other-initiated and other-completed repair was the most prevalent form in the current classroom data, which was carried out by the teacher in both modulated and unmodulated manners. When the trouble sources were mostly concerned with the learners' problems with linguistic competence and information presented in the textbook, other-repair took place in a modulated manner (i.e., recasting and prompting). On the other hand, when dealing with learners' errors with factual knowledge, other-repair was conducted in an unmodulated way (i.e., 'no' plus correction).

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권5호
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• pp.1203-1212
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• 2017

Intrusion detection systems (IDSs) are crucial in this overwhelming increase of attacks on the computing infrastructure. It intelligently detects malicious and predicts future attack patterns based on the classification analysis using machine learning and data mining techniques. This paper is devoted to thoroughly evaluate classifier ensembles for IDSs in IEEE 802.11 wireless network. Two ensemble techniques, i.e. voting and stacking are employed to combine the three base classifiers, i.e. decision tree (DT), random forest (RF), and support vector machine (SVM). We use area under ROC curve (AUC) value as a performance metric. Finally, we conduct two statistical significance tests to evaluate the performance differences among classifiers.

• Journal of Ecology and Environment
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• 제38권2호
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• pp.133-143
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• 2015

Freshwater macrophytes improve the structural heterogeneity of microhabitats in water, often providing an important habitat for zooplankton. Some studies have focused on the overall influence of macrophytes on zooplankton, but the effects of macrophyte in relation to different habitat characteristics of zooplankton (e.g., epiphytic and pelagic) have not been intensively studied. We hypothesized that different habitat structures (i.e., macrophyte habitat) would strongly affect zooplankton distribution. We investigated zooplankton density and diversity, macrophyte characteristics (dry weight and species number), and environmental parameters in 40 shallow wetlands in South Korea. Patterns in the data were analyzed using a self-organizing map (SOM), which extracts information through competitive and adaptive properties. A total of 20 variables (11 environmental parameters and 9 zooplankton groups) were patterned onto the SOM. Based on a U-matrix, 3 clusters were identified from the model. Zooplankton assemblages were positively related to macrophyte characteristics (i.e., dry weight and species number). In particular, epiphytic species (i.e., epiphytic rotifers and cladocerans) exhibited a clear relationship with macrophyte characteristics, while large biomass and greater numbers of macrophyte species supported high zooplankton assemblages. Consequently, habitat heterogeneity in the macrophyte bed was recognized as an important factor to determine zooplankton distribution, particularly in epiphytic species. The results indicate that macrophytes are critical for heterogeneity in lentic freshwater ecosystems, and the inclusion of diverse plant species in wetland construction or restoration schemes is expected to generate ecologically healthy food webs.

• 한국도로학회논문집
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• 제20권2호
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• pp.127-135
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• 2018

PURPOSES : This study develops various models that can estimate the pattern of road surface temperature changes using machine learning methods. METHODS : Both a thermal mapping system and weather forecast information were employed in order to collect data for developing the models. In previous studies, the authors defined road surface temperature data as a response, while vehicular ambient temperature, air temperature, and humidity were considered as predictors. In this research, two additional factors-road type and weather forecasts-were considered for the estimation of the road surface temperature change pattern. Finally, a total of six models for estimating the pattern of road surface temperature changes were developed using the MATLAB program, which provides the classification learner as a machine learning tool. RESULTS : Model 5 was considered the most superior owing to its high accuracy. It was seen that the accuracy of the model could increase when weather forecasts (e.g., Sky Status) were applied. A comparison between Models 4 and 5 showed that the influence of humidity on road surface temperature changes is negligible. CONCLUSIONS : Even though Models 4, 5, and 6 demonstrated the same performance in terms of average absolute error (AAE), Model 5 can be considered the optimal one from the point of view of accuracy.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.401-408
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• 1997

인간이 지식을 얻는 대부분의 수단은, 눈으로 사물을 보거나 귀로 소리를 들어 입력되는 패턴.영상또는 소리.을 인식하고 그것을 지식으로 축적하는 연속적인 과정이다. 그중 문자인식은 시각정보를 통하여 문제를 인식하고 나아가 의미를 이해하는 인간의 능력을 컴퓨터로 실현하려는 패턴인식의 한분야로서 신경망을 사용한 패턴인식 시스템으로 발전되고 있다. 신경망의 학습에 있어서를 출력값을 재사용하는 신경망모델로는, 순환신경망( Recurrent Neural Netwrek)이 있다. 최근 들어서 이러한 순환신경망을 오프라인 필기체 문자와 같은 정적인 패턴의 분류에 적용하려는 연구가 많이 진행되고 있다. 그러나 이러한 방법들의 대부분든 오프라인 필기체문자와 같은 정적인 패턴의 분류에 있어서는 효과적으로 적용되지 않는다. 이에 본 연구에서는 오프라인 필기체문자와 같은 정적인 패턴을 효과적으로 분르하기 위한 새로운 형태의 순환신경망을 제안한다.본논문에서는 Jordan과 Elman Model 을 확정 결합한 새로운 J-E(Jordan-Elman) 신경망 모델을 사용하여 숫자 및 필기체 문자와 같은 정적인 패턴의 인식에서 기존의 신명망보다 성능이 향상되었음을 보여 준다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.372-382
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• 2018

본 연구는 고든의 음악 학습 이론을 스즈키 바이올린 교육에 통합하여 어린이들을 위한 바이올린 교수 학습모델을 만드는 것에 그 목적을 두고 있다. 스즈키 교육에 음악 학습 이론의 원리를 적용하는 주된 목적을 학생들의 오디에이션 개발에 두고 있으며, 스즈키 바이올린 교육과 고든의 음악 학습 이론 원리와의 관련성을 토대로, 스즈키 철학과 커리큘럼의 틀 안에서 오디에이션을 어떻게 가르칠 수 있는지 수업예시로 보여 줄 수 있도록 하였다. 이번 연구는 음악 학습 이론을 적용 할 수 있는 방법들 중 한 가지 가능성만을 제시하고 있으며, 스즈키 바이올린 교육에 음악 학습 이론을 체계적으로 적용하기 위해서는 제시된 수업 계획의 효과와 강점에 대한 추가 연구가 필요하며 스즈키 레퍼토리에서 사용 된 조성 및 리듬 패턴에 대한 보다 완벽한 안내서가 필요하다. 악기를 연주하는 학생들의 오디에이션 능력이 함양된다면, 기계적인 움직임이 아닌, 그들이 듣고, 연주하고, 작곡하는 음악에 대한 이해를 더 깊이 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전자거래학회지
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• 제25권1호
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• pp.1-12
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• 2020

최근에 기계학습을 적용한 연구들이 다양한 분야에서 뛰어난 성과를 보임에 따라, 제조업 분야에서도 학습기반의 디스패처는 학계와 산업계의 관심의 대상이 되고 있다. 디스패처의 성능을 향상시키기 위해서는 각 디스패치 의사결정을 자세히 평가할 수 있어야 한다. 그러나 기존의 제조라인에 대한 시각화기법에 대한 연구들은 제조라인의 성능지표나 이상치를 시각화하는데 주로 집중되었다. 본 논문은 디스패치 의사결정이 수행되는 시점에 선택 가능한 대안들과 함께 제조라인에 대한 다양한 정보를 제공하는 시각화시스템을 제안한다. 또한, 제안된 시스템은 설비의 유휴시간의 원인을 효과적으로 나타내며, 시간에 따른 성능지표의 변화도 효과적으로 표현하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.53-64
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• 2001

인터넷 학습 자료를 평가하는 그 동안의 연구들은 학습자료를 제작하는 프로그래머나 연구자의 입장에서 평가 문항들이 개발되어 자료의 신빙성이나 인터페이스의 설계 등을 위주로 평가항목이 개발되었다. 학습자나 사용자들의 편의성이나 활용성은 거의 고려가 되지 않은 상태였다. 본 연구는 위와 같은 문제점을 인식하고 해결하고자 현직교사들과 학생들을 위한 평가문항을 제작하여 실질적으로 사용자 입장에서의 평가도구를 개발하고자 하는 노력을 기울였다. 본 연구에서는 인터넷을 이용한 수업을 설계하고자 하는 사람들과 학생들이 인터넷 학습자료를 찾고자 할 때, 활용할 수 있는 웹 전자교과서 평가준거 80개를 마련하였다. 연구의 결과물은 앞으로 인터넷상에 수 없이 많이 만들어질 전자교과서들을 평가하게 될 것이며 평가된 웹 전자교과서는 학생들과 교사들에게 유의미하게 제공되어 학생들의 학습력을 신장시킬 것이다.

• Genomics & Informatics
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• 제17권4호
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• pp.39.1-39.20
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• 2019

Analyzing patterns in data points embedded in linear and non-linear feature spaces is considered as one of the common research problems among different research areas, for example: data mining, machine learning, pattern recognition, and multivariate analysis. In this paper, data points are heterogeneous sets of biosequences (composite data points). A composite data point is a set of ordinary data points (e.g., set of feature vectors). We theoretically extend the derivation of the largest generalized eigenvalue-based distance metric D_ij(γ₁) in any linear and non-linear feature spaces. We prove that D_ij(γ₁) is a metric under any linear and non-linear feature transformation function. We show the sufficiency and efficiency of using the decision rule $\bar{{\delta}}_{{\Xi}i}$(i.e., mean of D_ij(γ₁)) in classification of heterogeneous sets of biosequences compared with the decision rules min_𝚵iand median_𝚵i. We analyze the impact of linear and non-linear transformation functions on classifying/clustering collections of heterogeneous sets of biosequences. The impact of the length of a sequence in a heterogeneous sequence-set generated by simulation on the classification and clustering results in linear and non-linear feature spaces is empirically shown in this paper. We propose a new concept: the limiting dispersion map of the existing clusters in heterogeneous sets of biosequences embedded in linear and nonlinear feature spaces, which is based on the limiting distribution of nucleotide compositions estimated from real data sets. Finally, the empirical conclusions and the scientific evidences are deduced from the experiments to support the theoretical side stated in this paper.

• 지능정보연구
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• 제17권1호
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• pp.53-69
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• 2011

로봇 자체 또는 로봇에 탑재된 콘텐츠와의 상호작용을 위해 일반적으로 영상 또는 음성 인식 기술이 사용된다. 그러나 영상 음성인식 기술은 아직까지 기술 및 환경 측면에서 해결해야 할 어려움이 존재하며, 실적용을 위해서는 사용자의 협조가 필요한 경우가 많다. 이로 인해 로봇과의 상호작용은 터치스크린 인터페이스를 중심으로 개발되고 있다. 향후 로봇 서비스의 확대 및 다양화를 위해서는 이들 영상 음성 중심의 기존 기술 외에 상호보완적으로 활용이 가능한 인터페이스 기술의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 로봇 인터페이스 활용을 위한 가속도 센서 기반의 제스처 인식 기술의 개발에 대해 소개한다. 본 논문에서는 비교적 어려운 문제인 26개의 영문 알파벳 인식을 기준으로 성능을 평가하고 개발된 기술이 로봇에 적용된 사례를 제시하였다. 향후 가속도 센서가 포함된 다양한 장치들이 개발되고 이들이 로봇의 인터페이스로 사용될 때 현재 터치스크린 중심으로 된 로봇의 인터페이스 및 콘텐츠가 다양한 형태로 확장이 가능할 것으로 기대한다.