• 정보보호학회논문지
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• 제34권2호
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• pp.281-288
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• 2024

6세대(6G) 이동통신 기술은 초고속과 초대역, 그리고 초연결성을 중심으로 발전하고 있다. 통신 기술의 발전으로 사물 인터넷(IoT) 기술에서 만물 인터넷(IoE) 기술로 확장되며 초연결 사회의 형성이 급속화되고 있다. 하지만 그와 동시에 IoT 디바이스를 대상으로 하는 보안 위협이 광범위해지고 무단 액세스나 정보 유출 등 침해사고에 대한 우려가 커지며 보안 강화 솔루션의 필요성이 증가하고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 IoT 보안 위협에 대응하기 위해 실시간으로 수집한 네트워크 트래픽을 활용하여 오토인코더 기반의 이상징후 탐지 모델을 구현한다. 실제 IoT 환경에서 각종 공격에 대한 IoT 디바이스 트래픽 데이터를 수집하기 어려운 점을 고려하여 비지도 학습 기반의 오토인코더 신경망을 사용하며, 학습 데이터의 노이즈 적용과 잠재 공간의 차원에 따라 서로 다른 6가지 오토인코더 모델을 구현한다. 실험을 통해 모델 성능을 비교하여 비정상적인 네트워크 트래픽을 탐지하는 이상징후 탐지 모델에 대한 성능 평가를 제공한다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제19권3호
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• pp.133-147
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• 2007

본 연구는 학생과 학부모의 의복태도를 중심으로 여교사의 외모관리가 역할수행(학습지도, 생활지도, 인간관계형성, 학급경영)능력에 미치는 효과를 파악하고자 하였다. 이를 위해 광주광역시에 소재한 중 고등학생 및 학부모 398명으로부터 자료를 수집하여, 요인분석, 군집분석, ANOVA와 Duncan-test, t-test, 기술통계를 이용하여 분석한 결과를 통해 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. 첫째, 여교사의 역할수행능력 평가는 4요인으로 설명할 수 있었으며 학습지도능력, 생활지도능력, 인간관계능력, 학급경영능력으로 명명하였다. 그리고 학생과 학부모의 의복태도는 개성추구, 유행관심, 의복 중요성, 정숙성 요인으로 명명하였고 이 요인들에 의해 의복태도 유형은, 의복중시 지향집단, 유행 개성 지향집단, 정숙성지향 집단으로 분류하였다. 둘째, 학생의 경우 유행 개성 지향 집단이 여교사의 학습지도능력, 인간관계능력에서 여교사의 외모가 유의한 영향을 미친다고 평가하는 것으로 나타났다. 따라서 여교사는 학생의 의복태도를 잘 파악하고 역할수행에 맞는 옷차림 및 외모관리로 효율적인 역할수행을 할 필요가 있을 것이다. 또한 학부모의 경우 의복태도에 따른 여교사가 역할수행능력 평가에 있어 관련성이 적거나 관련이 있더라도 학습 지도 역할을 할 때 보통 정도의 영향을 미친다고 생각하므로 여교사는 학습지도를 할 때 외모관리에 더욱 관심을 기울여야 할 것으로 사료된다. 셋째, 학생과 학부모의 여교사 옷차림에 대한 관심도는 여교사의 외모에 따른 역할수행능력평가에 영향을 미치므로 여교사 옷차림에 대한 관심도가 높은 학생집단의 지도시에 여교사는 학습지도활동 및 인간관계형성, 학급경영활동을 하는데 있어 여교사 본인의 외모에 신경을 쓸 필요가 있을 것이다. 이상과 같이 학생과 학부모는 자신의 의복태도에 따라 여교사의 외모가 역할수행능력에 영향을 미치고 있다고 평가하고 있음이 확인되었다.다. 학생들의 가치관이 다양화되고 있는 만큼 의생활에 흥미와 관심과 의욕을 가질 수 있도록 충실한 의생활교육이 요구되는 시대에 맞게, 내용은 물론 수업체제를 발전시키는 것이 큰 과제라고 할 수 있다. 이렇게 변화하는 사회, 생활에 학교교육이 발맞춰 나가기 위해서는 교육과정의 틀을 바꾸는 것은 쉬운 일이 아니므로, 교과서의 내용을 교육과정 개정주기보다 자주 정기적으로 개편하여 내용을 수정, 보완할 수 있도록 그 방법을 모색해야 할 것이다.1{\pm}10.8%$, 여자 $54.6{\pm}9.9%$로 조사되었다. 칼슘의 섭취량은 평균필요량에 비해 전체 $74.9{\pm}31.9%$로 나타났다. 에너지 섭취량에 있어서 남자 노인들은 모두가 필요추정량의 75% 미만을 섭취하고 있었고 여자 노인의 경우에도 97%가 필요추정량의 75% 미만을 섭취하여 에너지 섭취량이 매우 낮았다 반면에 단백질 섭취량에 있어서는 남자 노인의 경우 100%가 평균필요량의 125%를 초과하였고, 여자 노인의 경우에는 91%가 평균필요량의 125%를 초과하여 대조적이었다. 비타민 A와 E는 각각 평균필요량과 충분섭취량의 125%를 초과하는 비율이 높게 나타난 반면에 비타민 $B_2$는 특히 남자 노인에서 평균필요량의 75%미만을 섭취한 비율이 높게 나타났다. 엽산 섭취량에 있어서는 평균필요량의 75% 미만을 섭취한 비율이 전체 96%로 나타나 심각한 부족상태로 조사되었다 반면에 철의 섭취량은 남녀 모두 100%가 평균필요량의 125%를 초과하여 섭취한 것으로 나타났다. 아연의 섭취량은 남자 17%,여자 15%가 평균필요량의 75% 미만을 섭취한 것으로 조사되었다. 에너지와 엽산은 모든 노인들에서 평균필요량에 미달되게 섭취한 것으로 나타났다. 반면에 단백질과 철분은 남녀 노인 모두에서 평균필요량 보다 적게 섭취한 대상자가 없는 것으로

• 유통과학연구
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• 제12권11호
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• pp.45-53
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• 2014

Purpose - Goal setting is effective in any domain in which an individual or group has some control over the outcomes. It applies not only to work tasks but also to sports and health, and in various other settings. Its success depends on considering the mediators and moderators determining its efficacy and applicability. This study investigates the individual factors influencing academic goal attainability. Unlike previous studies, we focused on the effect of the relationships between individual traits (passion, tenacity, self-control) and specific motivation (vision, self-efficacy, implementation intentions) with academic goal attainability, rather than the effects of the relationship between commitment and the goal shielding mechanism with goal attainability. Research design, data, and methodology - Data collected through questionnaires were analyzed by the SPSS program. A total of 293 school students, who participated in the TOEIC program, participated in the survey. Slightly more than half were female (male: n=145 vs. female: n=148). We verified nine hypotheses through various statistical methods (reliability analysis, exploratory factor analysis, confirmatory factor analysis, structural equation model for the hypothesis test, bootstrapping test for the mediation test). Results - Data was analyzed in three phases. The first phase involved measurement analysis (i.e., item purification and factor structure confirmation), involving the scales of the three variables of individual traits, three mechanism variables, and goal attainability. The second phase involved estimating the proposed structural relationships among the key constructs (see Figure 1), using the results to test H1 to H9. The final phase involved examining the mediating effects of the three variables (vision, implementation intention, and self-efficacy). The research model shows that the independent variable passion has a significant result with both the mediators-vision and self-efficacy. Further, vision and self-efficacy significantly affect goal attainability. The second variable, self-control, shows a significant effect when mediated by implementation intentions, but the direct relationship between implementation intension and goal attainability shows an insignificant result. However, when further mediated by self-efficacy, it showed a significant effect between self-efficacy and goal attainability. Similarly, the third variable, tenacity, shows an insignificant result when mediated by vision. In contrast, the mediator self-efficacy shows a positive effect between tenacity and goal attainability. Conclusions - This study shows how these individual traits, when mediated with the appropriate motivational factors, resulted significantly in the attainability of academic goals. We may identify several theoretical and practical contributions. Theoretically, we developed a step further in the research into consumer goals and related studies. Future research could examine the effects of different learning goal types and their combinations with performance goals (e.g., learning goals first, then performance goals), different types of goal framing (approach success vs. avoid failure), the relation between goals and cognition (which, by implication, entails all of cognitive psychology), goal hierarchies, and macro goal studies with organizations of different sizes. More studies on the relationship between conscious and subconscious goals would also be valuable.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.17-27
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• 2023

오늘날 AI(Artificial Intelligence) 기술이 발전하면서 실용성이 증가함에 따라 실생활 속 다양한 응용 분야에서 널리 활용되고 있다. 이때 AI Model은 기본적으로 학습 데이터의 다양한 통계적 속성을 기반으로 학습된 후 시스템에 배포되지만, 급변하는 데이터의 상황 속 예상치 못한 데이터의 변화는 모델의 성능저하를 유발한다. 특히 보안 분야에서 끊임없이 생성되는 새로운 공격과 알려지지 않은 공격에 대응하기 위해서는 배포된 모델의 Drift Signal을 찾는 것이 중요해짐에 따라 모델 전체의 Lifecycle 관리 필요성이 점차 대두되고 있다. 일반적으로 모델의 정확도 및 오류율(Loss)의 성능변화를 통해 탐지할 수 있지만, 모델 예측 결과에 대한 실제 라벨이 필요한 점에서 사용 환경의 제약이 존재하며, 실제 드리프트가 발생한 지점의 탐지가 불확실한 단점이 있다. 그 이유는 모델의 오류율의 경우 다양한 외부 환경적 요인, 모델의 선택과 그에 따른 파라미터 설정, 그리고 새로운 입력데이터에 따라 크게 영향을 받기에 해당 값만을 기반으로 데이터의 실질적인 드리프트 발생 시점을 정밀하게 판단하는 것은 한계가 존재하게 된다. 따라서 본 논문에서는 XAI(eXplainable Artificial Intelligence) 기반 Anomaly 분석기법을 통해 실질적인 드리프트가 발생한 시점을 탐지하는 방안을 제안한다. DGA(Domain Generation Algorithm)를 탐지하는 분류모델을 대상으로 시험한 결과, 배포된 이후 데이터의 SHAP(Shapley Additive exPlanations) Value를 통해 Anomaly score를 추출하였고, 그 결과 효율적인 드리프트 시점탐지가 가능함을 확인하였다.

• 터널과지하공간
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• 제33권6호
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• pp.508-518
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• 2023

이 논문은 LiDAR 스캔 또는 사진측량 기술에 의해 재구성된 3D 디지털 모델을 기반으로 터널 벽면의 불연속면을 자동으로 매핑하는 새로운 접근 방식을 제안한다. 본 제안에서는 U-Net이라 불리는 딥러닝 시맨틱 영역분할 모델을 사용하며, 터널 막장면의 3D 지형 모델에서 불연속면 영역을 식별해 낸다. 제안된 딥러닝 모델은 투영된 RGB 이미지, 면의 깊이 이미지 및 국부적인 면의 표면 속성 이미지(즉, 법선 벡터 및 곡률 이미지)를 포함한 다양한 정보를 종합 학습하여 기본 3차원 이미지에서 불연속면 영역을 효과적으로 분할한다. 이후 영역분할 결과는 면의 깊이 맵과 투영 행렬을 사용하여 3D 모델로 다시 투영시키고, 3D 공간 내에서 불연속면의 위치 및 범위를 정확하게 표현한다. 영역분할 모델의 성능은 영역 분할된 결과를 해당 지면 실측 값과 비교함으로써 평가하였으며, IoU(intersection-over-union) 값이 약 0.8 정도로 나타나 영역분할 결과의 높은 정확성을 확인하였다. 여전히 학습데이터가 제한적 이었음에도 불구하고, 제안 기법은 3D 모델의 점군 데이터를 불연속면의 유사군으로 그룹화하기 위해 전 막장면의 법선 벡터와 클러스터링과 같은 비지도 학습기반 알고리즘에만 의존하던 기존 접근 방식의 한계의 극복 가능성을 보여주었다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제29권4호
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• pp.625-642
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• 2015

이 연구의 목적은 수업을 통해 학생의 성장을 이끌 수 있도록 피드백이 강화된 초등수학 수행평가모델을 개발하고 적용하여 그 효과를 검증하는데 있다. 또한 초등 수학교과 평가는 기존의 지필에서 벗어나 과정 중심 평가로 나아가야 함을 강조하고자 한다. 이 연구 목적을 달성하기 위하여 초등학교 6학년 교육과정의 성취기준을 분석하여 핵심역량 중심의 평가기준을 설정하고 다양한 평가방법을 활용하는 평가계획을 세웠다. 또한 평가문항, 채점기준표, 관찰체크리스트 등의 평가도구를 개발하여 투입하였으며 결과에 따른 피드백으로는 수준별 보충 심화 학습 자료를 개발하여 투입하였다. 본 수행평가모델을 적용한 결과 학생들의 반성적 사고능력이 향상되었고 성취수준에 미치지 못했던 학생들이 피드백을 통해 'N'수준에서 'N+1'의 수준으로 성장하는 것을 확인할 수 있었다.

• Advances in concrete construction
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• 제14권3호
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• pp.185-194
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• 2022

For producing cement and concrete, the construction field has been encouraged by the usage of industrial soil waste (or) secondary materials since it decreases the utilization of natural resources. Simultaneously, for ensuring the quality, the analyses of the strength along with durability properties of that sort of cement and concrete are required. The prediction of strength along with other properties of High-Performance Concrete (HPC) by optimization and machine learning algorithms are focused by already available research methods. However, an error and accuracy issue are possessed. Therefore, the Enhanced Deep Neural Network (EDNN) based strength along with durability prediction of HPC was utilized by this research method. Initially, the data is gathered in the proposed work. Then, the data's pre-processing is done by the elimination of missing data along with normalization. Next, from the pre-processed data, the features are extracted. Hence, the data input to the EDNN algorithm which predicts the strength along with durability properties of the specific mixing input designs. Using the Switched Multi-Objective Jellyfish Optimization (SMOJO) algorithm, the weight value is initialized in the EDNN. The Gaussian radial function is utilized as the activation function. The proposed EDNN's performance is examined with the already available algorithms in the experimental analysis. Based on the RMSE, MAE, MAPE, and R² metrics, the performance of the proposed EDNN is compared to the existing DNN, CNN, ANN, and SVM methods. Further, according to the metrices, the proposed EDNN performs better. Moreover, the effectiveness of proposed EDNN is examined based on the accuracy, precision, recall, and F-Measure metrics. With the already-existing algorithms i.e., JO, GWO, PSO, and GA, the fitness for the proposed SMOJO algorithm is also examined. The proposed SMOJO algorithm achieves a higher fitness value than the already available algorithm.

• 국제학술발표논문집
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• The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.137-145
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• 2020

Providing safety training to construction workers is essential to reduce safety accidents at the construction site. With the prosperity of visualization technologies, Immersive Virtual Reality (IVR) has been adopted for construction safety training by providing interactive learning experiences in a virtual environment. Previous research efforts on IVR-based training have found that the level of fidelity of interaction between real and virtual worlds is one of the important factors contributing to the sense of presence that would affect training performance. Various interactive devices that link activities between real and virtual worlds have been applied in IVR-based training, ranging from existing computer input devices (e.g., keyboard, mouse, joystick, etc.) to specially designed devices such as high-end VR simulators. However, the need for high-fidelity interactive devices may hinder the applicability of IVR-based training as they would be more expensive than IVR headsets. In this regard, this study aims to understand the impact of the level of fidelity of interactive devices in the sense of presence in a virtual environment and the training performance during IVR-based forklift safety training. We conducted a comparative study by recruiting sixty participants, splitting them into two groups, and then providing different interactive devices such as a keyboard for a low fidelity group and a steering wheel and pedals for a high-fidelity group. The results showed that there was no significant difference between the two groups in terms of the sense of presence and task performance. These results indicate that the use of low-fidelity interactive devices would be acceptable for IVR-based safety training as safety training focuses on delivering safety knowledge, and thus would be different from skill transferring training that may need more realistic interaction between real and virtual worlds.

• 한국전자거래학회지
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• 제19권4호
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• pp.231-249
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• 2014

국우리는 흔히 21세기가 세계화와 지방화가 동시에 진행되는 글로컬라이제이션(Glocalization)의 시대라고 말하고 있다. 더구나 스마트폰(Smart Phone)의 빠른 보급과 SNS(Social Network Service)의 광범위한 사용으로 인하여 이 시대에는 글로벌 정보 및 지역 정보의 다양한 활용능력이 기업 경쟁력에 미치는 영향력이 지속해서 증대되었으며, 상거래의 형태도 과거의 고전적 방법의 제조나 유통에서 벗어나 전자 상거래를 통한 직접 혹은 간접적인 거래가 급속하게 파급되어져 가고 있는 실정이다. 이러한 새로운 트렌드(Trend)에 적응하는 교육지향성이 정보의 활용 능력을 극대화하여 기술혁신을 주도하는 중요한 요소로 부상하게 되었고, 궁극적으로는 기업의 성과에 영향을 미친다고 하겠다. 본 논문에서는 대 중국 한국투자기업의 교육지향성이 기업의 기술혁신 및 기업성과에 중장기적으로 미치는 영향력을 파악하여, 궁극적으로는 중국에 특화된 기술을 개발하는 기업경영 전략의 기초 자료를 도출하고자 한다. 따라서 본 연구는 연구대상으로서 중국투자기업만을 다루며, 연구문제로서 기술혁신성에 미치는 영향요인 검증과 기술혁신이 기업성과에 미치는 영향을 다루었다. 제 I 장은 서론이며 제 II장에서는 이 논문의 연구대상인 중국투자기업의 특성과 현황을 살펴본 후에, 이 논문의 실증 연구모형의 주요 변인인 학습지향성, 기술혁신, 기업성과의 개념과 의의를 살펴보고 각각에 대한 선행연구들을 정리하였다. 제 III장에서는 이 논문에서 채택한 연구모형과 설문조사에서의 조사 대상 및 방법, 조사 가설, 각 변인의 조작적 정의, 설문지 구성, 분석 방법 등을 설명하였다. 제 IV장에서는 설문조사 결과를 토대로 앞장에서의 연구가설을 검증하였고, 제 V장에서 나타난 이 논문의 연구결과는 기술혁신성에 대한 인식도가 상대적으로 높게 나타났으며 학습지향성과 기술혁신성은 모두 성과와 유의한 상관관계를 갖는 것으로 나타났고, 학습지향성은 기술혁신성에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 학습지향성과 기술혁신성은 각각 성과에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 연구되었다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제25권3호
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• pp.140-161
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• 2022

탄성파 탐사 자료 획득 시 자료의 일부가 손실되는 문제가 발생할 수 있으며 이를 위해 자료 보간이 필수적으로 수행된다. 최근 기계학습 기반 탄성파 자료 보간법 연구가 활발히 진행되고 있으며, 특히 영상처리 분야에서 이미지 초해상화에 활용되고 있는 CNN (Convolutional Neural Network) 기반 알고리즘과 GAN (Generative Adversarial Network) 기반 알고리즘이 탄성파 탐사 자료 보간법으로도 활용되고 있다. 본 연구에서는 손실된 탄성파 탐사 자료를 높은 정확도로 복구하는 보간법을 찾기 위해 CNN 기반 알고리즘인 U-Net과 GAN 기반 알고리즘인 cWGAN (conditional Wasserstein Generative Adversarial Network)을 탄성파 탐사 자료 보간 모델로 사용하여 성능 평가 및 결과 비교를 진행하였다. 이때 예측 과정을 Case I과 Case II로 나누어 모델 학습 및 성능 평가를 진행하였다. Case I에서는 규칙적으로 50% 트레이스가 손실된 자료만을 사용하여 모델을 학습하였고, 생성된 모델을 규칙/불규칙 및 샘플링 비율의 조합으로 구성된 총 6가지 테스트 자료 세트에 적용하여 모델 성능을 평가하였다. Case II에서는 6가지 테스트 자료와 동일한 형식으로 샘플링된 자료를 이용하여 해당 자료별 모델을 생성하였고, 이를 Case I과 동일한 테스트 자료 세트에 적용하여 결과를 비교하였다. 결과적으로 cWGAN이 U-Net에 비해 높은 정확도의 예측 성능을 보였으며, 정량적 평가지수인 PSNR과 SSIM에서도 cWGAN이 높은 값이 나타나는 것을 확인하였다. 하지만 cWGAN의 경우 예측 결과에서 추가적인 잡음이 생성되었으며, 잡음을 제거하고 정확도를 개선하기 위해 앙상블 작업을 수행하였다. Case II에서 생성된 cWGAN 모델들을 이용하여 앙상블을 수행한 결과, 성공적으로 잡음이 제거되었으며 PSNR과 SSIM 또한 기존의 개별 모델 보다 향상된 결과를 나타내었다.