SW 개발과 관련된 프로그램 평가는 학생이 작성한 결과물에 대한 정답 여부만을 제공하는 경우가 많다. 본 연구는 프로그램 평가의 내용이 교사의 수업을 지원하고, 부분점수 제공에서 어떤 부분을 중요하게 고려해야 하는지에 대한 기초자료를 제공하기 위한 목적으로 진행되었다. 목적 달성을 위해 본 연구는 자유학기제 운영 중학교 90명을 대상으로 2개월 간 파이썬 수업을 진행하고, 과정에서 수집된 1185개의 소스코드를 분석하였다. 분석 결과, 학생의 실수가 많은 오류는 '문법오류'이며, 교사들은 '논리오류'를 중요하게 고려하였다. 결과를 토대로 학생의 잦은 문법오류를 줄일 필요가 있으며, 교사는 평가에서 논리적 측면에 대한 중요성을 고려하여 학생들의 프로그램을 평가하고, 부분점수를 고안할 필요가 있다. 본 연구는 프로그램 평가를 학습 지원과 평가의 관점으로 고려했다는 점에 의의가 있다.
Mongolian folk songs are inspired by Mongolian labor songs and are classified into long and short songs. Mongolian long songs have ancient origins, are rich in legends, and are a great source of folklore. So it was inscribed by UNESCO in 2008. Mongolian written literature is formed under the direct influence of oral literature. Mongolian long song has 3 classes: ayzam, suman, and besreg by their lyrics and structure. In ayzam long song, the world perfectly embodies the philosophical nature of world phenomena and the nature of human life. Suman long song has a wide range of topics such as the common way of life, respect for ancestors, respect for fathers, respect for mountains and water, livestock and animal husbandry, as well as the history of Mongolia. Besreg long songs are dominated by commanded and trained characters. In this paper, we proposed a method to classify their 3 types of long songs using machine learning, based on their lyrics structures without semantic information. We collected lyrics of over 80 long songs and extracted 11 features from every single song. The features are the name of a song, number of the verse, number of lines, number of words, general value, double value, elapsed time of verse, elapsed time of 5 words, and the longest elapsed time of 1 word, full text, and type label. In experimental results, our proposed features show on average 78% recognition rates in function type machine learning methods, to classify the ayzam, suman, and besreg classes.
This paper reports a method to use a wireless sensor network deployed in the field to real-time monitor soil moisture, warning when the moisture level reaches a specific value, and wirelessly controlling an additional device (LED or water supply system, etc.). In addition, we report all processes related to wireless irrigation system, including field deployment of sensors, real-time monitoring using a smartphone, data calibration, and control of additional devices deployed in the field by smartphone. A commercially available open-source Internet of Things (IoT) platform, NodeMCU, was used, which was combined with a 9V battery, LED and soil humidity sensor to be integrated into a portable prototype. The IoT-based soil humidity sensor prototype deployed in the field was installed next to a tree for on-site demonstration for the measurement of soil humidity in real-time for about 30 hours, and the measured data was successfully transmitted to a smartphone via Wifi. The measurement data were automatically transmitted via e-mail in the form of a text file, stored on the web, followed by analyses and calibrations. The user can check the humidity of the soil real-time through a personal smartphone. When the humidity of a soil reached a specific value, an additional device, an LED device, placed in the field was successfully controlled through the smartphone. This LED can be easily replaced by other electronic devices such as water supplies, which can also be controlled by smartphones. These results show that farmers can not only monitor the condition of the field real-time through a sensor monitoring system manufactured simply at a low cost but also control additional devices such as irrigation facilities from a distance, thereby reducing unnecessary energy consumption and helping improve agricultural productivity.
본 논문에서는 로그 분석을 어렵게 하는 요인을 제안하고 이후 분석에 도움을 주는 로그 내 다양한 객체 인식 기법을 설계한다. 오늘날의 IT 시스템에서 로그는 다수의 고급 AI 분석 기술의 핵심적인 원천 데이터이다. 로그에는 유용한 정보가 많이 포함되어 있지만 로그는 본질적으로 반구조화되어 있기 때문에 로그 내 유용 정보에 기술을 직접적으로 적용시키기 어렵다. 로그 분석을 방해하는 요소는 file path, identifier, json 등 다양한 객체이다. 이러한 객체에 대한 BERT기반의 패턴 인식 알고리즘을 설계하고 객체 인식을 수행한다. 본 실험에서 정의한 패턴 인식 알고리즘은 객체의 정의, GROK 패턴, 그리고 정규 표현식에 기반한다. 기존에 알려진 패턴과 정규 표현식을 기반으로 한 간단한 패턴 매칭이 효과적이지 않다는 것을 확인할 수 있었다. 그 결과 기존 패턴과 정규 표현식만을 사용하는 것보다 훨씬 나은 정확도를 보여준다. 또한, BERT 모델의 경우 인식 객체 이외의 객체를 분류하는 정확도가 99%에 달하는 것을 확인할 수 있다.
스마트폰의 메모리 용량이 증가하면서 스마트폰에 저장된 개인 정보의 종류와 양도 증가하고 있다. 하지만 최근 악의적인 공격자의 악성 앱이나 수리기사 등의 타인으로 인해 스마트폰의 사진, 동영상 등의 다양한 개인 정보가 유출될 가능성이 증가하고 있기 때문에, 사용자의 이러한 개인 정보를 보호할 수 있는 다양한 정보 은닉 앱이 출시되고 있다. 본 논문은 이러한 정보 은닉 앱의 암호 알고리즘 및 데이터 보호 기능을 분석하여 안전성 및 취약점을 분석 및 연구했다. 이를 위해 우리는 Google Play에 등록된 정보 은닉 앱 중에서 전 세계적으로 가장 많이 다운로드된 AppLock 3.3.2 버전(December 30, 2020)과, 5.3.7 버전(June 13, 2022)을 분석했다. 접근 제어 기능의 경우, 사용자가 입력한 패턴을 암호화하기 위한 값들이 소스 코드에 평문으로 하드코딩 되어있으며 암호 알고리즘이 적용된 패턴 값은 xml 파일에 저장한다는 취약점이 존재했다. 또한 금고 기능의 경우 금고에 저장하기 위한 파일과 로그 파일을 암호화하지 않는 취약점이 존재했다.
모바일 헬스 산업은 IT 기술과 융합하여 주목받고 있으며, 헬스 애플리케이션은 사용자의 건강한 라이프 스타일을 제공하는 방향으로 발전하고 있다. 본 연구는 4개의 모바일 헬스 애플리케이션을 선정하여 서비스의 동향을 살펴 보았고 그 결과 모두 신체 데이터 이외의 감정에 관한 데이터를 포함하고 있지 않고 있음을 알 수 있었다. 추가적으로 사용자의 감정을 추출을 위한 기술을 분류 및 분석하였고, 이를 통해 텍스트 기반 감정인식 기술이 모바일 헬스 서비스와 가장 적합하다고 판단하였다. 감정인식 서비스를 구현하고자 소셜 네트워크 서비스와 1차원 감정 모델을 시스템의 소스로 설정한 감정인식 시스템의 프로세스 설계를 하여 개발하였다. 뿐만 아니라, 본 시스템이 모바일 헬스 애플리케이션에서 어떻게 사용 가능할지 제안하고자 설득형 기술과 결합하였다. 결과적으로 사용자의 5가지 감정과 감정이 지속되는 시간에 따른 15가지의 제안을 포함하는 가이드라인과 구체적 서비스 방안 제안하였다. 이에 본 연구는 기존의 헬스 애플리케이션이 정신적 건강, 감정적 건강과 같은 개인의 심리적 컨텍스트까지 고려하는 제안형 서비스로 나아가기 위한 지침이 될 것으로 기대하는 바이다.
빅데이터의 시대가 도래 하면서 지식재산권 영역에서도 빅데이터의 활용이 늘고 있는 추세이다. 한편 상표는 본질적으로 자타 상품을 식별하는 표지로서 그 목적이 소비자에게 인식되도록 하는 데 있다. 최근 이슈가 되고 있는 빅데이터 분석 기술은 상표에 있어서 이러한 소비자의 인식을 판단하는 도구로 활용될 수 있다. 그동안의 전통적인 방법으로는 소비자의 인식에 해당하는 식별력을 증명하는 것은 쉽지 않은 일이었다. 최근 상표의 식별력을 판단하기 위한 방안으로 설문조사에 대한 관심이 높아지면서 우리 상표법 시행규칙에도 설문조사가 도입되었지만 비용과 시간, 객관성, 공정성 측면에서 오류와 많은 문제가 있는 것으로 드러났다. 이에 대한 보완책으로 본 연구는 빅데이터 분석 기법을 활용하여 상표에 대한 소비자 인식을 판단할 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 빅데이터 분석을 활용한 경우 상표 식별력 판단의 객관성을 높이는 것은 물론 상표와 관련된 다른 법률적 판단에 도움을 주는 보조 자료로 활용될 수 있을 것이다.
Purpose: This study explored the suitability of interventions for medication interruption and intervention preferences. Methods: Two rounds of Delphi surveys were conducted with 18 expert panels comprising staff (or charge) nurses, nursing managers, and Quality Improvement (QI) team nurses working in a tertiary general hospital. For 47 situations involving the location of interruption, medication step, and source of interruption, the suitability of three interventions (no-interruption zone, medication safety vest, and education) was evaluated using a 5-point scale. Results: A total of 51 interventions for each situation were found appropriate by satisfying the degree of convergence and consensus. Patients or caregivers, peer nurses, doctors, telephones, and call bells were sources of interruption and were identified as appropriate for the application of interventions. 'Responding to requests and inquiries' by patients or caregivers showed high overall suitability. The nurses' preferred color for the intervention design (no-interruption zone, medication safety vest) is blue text on a yellow background. The priority groups for education related to medication interruptions were patients or caregivers, nurses, and non-nursing staff, in that order. Conclusion: Effective implementation of tailored intervention strategies that consider the specific characteristics of medication interruptions is crucial for mitigating interruptions and enhancing patient safety. Comprehensive educational programs aimed at reducing medication interruptions by improving awareness are necessary. Moreover, future research should evaluate these strategies in clinical settings to ensure their effectiveness in enhancing patient safety.
공사감리문서는 프로젝트의 수행과정을 제3의 독립적인 위치에서 모니터링한 종합적인 점검의견이라는 주요한 비정형 정보를 제공할 수 있다. 이와 같은 비정형 정보는 최근 분석방법론의 고도화에 따라 다양한 시사점을 제공할 수 있는 유의미한 자료로 평가받고 있다. 이에 본 연구는 건축공사의 최종 감리보고서 내 비정형 데이터를 대상으로 다양한 방법론을 활용하여 비용성과를 평가할 수 있는 프레임워크를 제시하였다. 세부적으로는 텍스트마이닝과 사회연결망분석을 통해 감리보고서 내 주요 키워드들을 도출하고, 해당 데이터들을 이항 로지스틱 회귀분석을 통해 분석하여 비용성과를 평가하였다. 그 결과, 감리보고서 내 비정형 데이터를 이용하여 추정된 비용성과 예측 정확도는 약 73% 수준으로 높게 도출되었다. 본 연구의 결과는 향후 건설산업에서 발생되는 다양한 비정형 데이터의 분석을 위한 기초자료로 활용이 가능할 것으로 예상된다.
Objectives: This study was conducted to systematically summarize trends in research concerning patients with coronavirus disease 2019 (COVID-19) as reported in Korean medical journals. Methods: We performed a literature search of KoreaMed from January 2020 to September 2022. We included only primary studies of patients with COVID-19. Two reviewers screened titles and abstracts, then performed full-text screening, both independently and in duplicate. We first identified the 5 journals with the greatest numbers of eligible publications, then extracted data pertaining to the general characteristics, study population attributes, and research features of papers published in these journals. Results: Our analysis encompassed 142 primary studies. Of these, approximately 41.0% reported a funding source, while 3.5% disclosed a conflict of interest. In 2020, 42.9% of studies included fewer than 10 participants; however, by 2022, the proportion of studies with over 200 participants had increased to 40.6%. The most common design was the cohort study (48.6%), followed by case reports/series (35.2%). Only 3 randomized controlled trials were identified. Studies most frequently focused on prognosis (58.5%), followed by therapy/intervention (20.4%). Regarding the type of intervention/exposure, therapeutic clinical interventions comprised 26.1%, while studies of morbidity accounted for 13.4%. As for the outcomes measured, 50.7% of studies assessed symptoms/clinical status/improvement, and 14.1% evaluated mortality. Conclusions: Employing a systematic approach, we examined the characteristics of research involving patients with COVID-19 that was published in Korean medical journals from 2020 onward. Subsequent research should assess not only publication trends over a longer timeframe but also the quality of evidence provided.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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