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      • KCI등재

        학습분석 기법을 적용한 소프트웨어교육 지원 시스템 개발

        전인성,송기상 한국정보교육학회 2020 정보교육학회논문지 Vol.24 No.2

        소프트웨어교육에 대한 관심이 높아지면서 소프트웨어교육의 교수·학습 방법 및 평가에 대한 논의도 같이 활 발해지고 있다. 현재 이루어지고 있는 소프트웨어교육 수업 방법의 문제는 교수자가 학습자의 컴퓨터에서 진행 되고 있는 코딩의 내용을 실시간으로 파악할 수 없다는 것이다. 이에 따라 교수자는 적시에 학습자에게 피드백 을 주는데 한계가 있다. 이 문제를 극복하기 위하여 본 연구에서는 학습분석 기법을 적용하여 엔트리 기반의 실 시간 학습자 코딩 상황을 파악하고 교수자에게 전달하는 소프트웨어교육 지원 시스템을 개발하고, 학습중에 수 집되는 데이터를 Hadoop 시스템을 통하여 시각화는 체제를 구현하였다. 소프트웨어교육 지원 시스템은 교사와 학습자가 접속하는 표현 계층과 코드를 분석하고 구조화하여 평가하는 비즈니스 계층, 그리고 학급정보, 계정 정 보, 학습정보 등을 저장하는 DB 계층을 포함하고 있다. 교수자는 미리 학습할 내용을 소프트웨어교육 지원 시스 템에 설정하는 것이 가능하고, 저장된 코드와 학생들의 코드를 비교한 데이터를 기반으로 하여 컴퓨팅 사고력 요소 루브릭을 통해 학습자의 성취율을 비교·분석할 수 있다. As interest in software education has increased, discussions on teaching, learning, and evaluation method it have also been active. One of the problems of software education teaching method is that the instructor cannot grasp the content of coding in progress in the learner's computer in real time, and therefore, instructors are limited in providing feedback to learners in a timely manner. To overcome this problem, in this study, we developed a software education support system that grasps the real-time learner coding situation under block-based programming environment by applying a learning analysis technique and delivers it to the instructor, and visualizes the data collected during learning through the Hadoop system. The system includes a presentation layer to which teachers and learners access, a business layer to analyze and structure code, and a DB layer to store class information, account information, and learning information. The instructor can set the content to be learned in advance in the software education support system, and compare and analyze the learner's achievement through the computational thinking components rubric, based on the data comparing the stored code with the students' code.

      • KCI우수등재

        콘콜릭 테스팅 기반 스마트 컨트랙트 보안약점 분석기

        전인성,안준선 한국정보과학회 2021 정보과학회논문지 Vol.48 No.6

        Ethereum is a blockchain-based cryptocurrency platform that provides a Turing complete language, Solidity, which can be used to develop smart contracts for various applications. This paper present an analyzer that finds security weaknesses in smart contracts using the concolic testing framework. Concolic testing, which combines symbolic execution and testing, is more efficient than symbolic execution while retaining no false positiveness which is absent in static analysis. Also, the analyzer reflects actual execution context to the maximum extent possible using the Ethereum execution environment, the Geth testnet. The analyzer detects integer overflow and unhandled exception weakness. Also, this paper presents performance test results in comparison with a well known smart contract symbolic execution framework, Manticore. 이더리움은 대표적인 블록체인 기반 암호화폐 플랫폼으로, 튜링 완전 언어인 솔리디티를 제공하여 다양한 응용을 위한 스마트 컨트랙트를 개발하는데 활용될 수 있다. 본 논문은 콘콜릭 테스팅 기법을 사용하여 스마트 컨트랙트 내의 보안약점을 사전에 찾아내는 분석기를 제시한다. 심볼릭 수행과 테스팅 기법이 합쳐진 콘콜릭 테스팅은 일반적인 정적 분석과 비교하여 오탐이 없는 심볼릭 수행의 장점을 유지하면서, 심볼릭 수행보다 성능 면에서 효율적인 장점이 있다. 또한, 개발된 분석기는 이더리움의 실행 환경인 게스 테스트넷을 사용하여 실제적인 수행상황을 최대한 반영하여 동작한다. 분석기는 정수 넘침과 처리되지 않은 예외 보안약점의 검출을 지원하며, 구현 결과에 대하여 기존 분석기와의 비교를 통해 개발된 분석기의 성능을 분석하였다.

      • SCOPUSKCI등재

        DMBA 유도 햄스터 협낭암 발생과정에서 방사선 조사가 증식세포핵항원(PCNA)의 발현과 apoptosis 유발에 미치는 영향

        전인성,허민석,최항문,이삼선,최순철 대한구강악안면방사선학회 2000 Imaging Science in Dentistry Vol.30 No.3

        Purpose : This study was carried out to investigate the effect of irradiation on the expression of proliferating cell nuclear antigen (PCNA) and apoptosis induction during the carcinogenesis in hamster buccal pouch. Materials and methods : Three months old Syrian golden hamsters were divided into control and 2 experimental groups, Hamsters in control group were left untreated on buccal pouchs. Twenty four hamsters were treated with 0.5% DMBA tri-weekly on the right buccal pouch. Forty eight hamsters were treated with 0.5% DMBA tri-weekly and irradiated with the dose of 5 Gy and 10 Gy at 6,9, 12, 15 weeks after DMBA application. Resected buccal pouches were sectioned and examined for potential expression pattern of PCNA and apoptosis. Results : The PCNA index was increased with the stages of buccal pouch epithelium carcinogenesis except the hyperplasia stage in control group (p< 0.05). The irradiation did not effect on the PCNA index in the dysplasia and the carcinoma in situ stage, but in the hyperplasia stage, the PCNA index was increased with 10 Gy radiation and decreased in the carcinoma stage (p< 0.05). The apoptotic index was significantly decreased from the carcinoma in situ stage and the lowest in the carcinoma stage, The apoptotic index was significantly decreased in the hyperplasia and dysplasia stage with the 5 Gy irradiation and significantly increased only in the carcinoma stage with the 10 Gy irradiation (p< 0.05). Conclusion : The PCNA and apoptotic index were varied according to the irradiation period and dosage in each carcinogenesis stage. (Korean J Oral Maxillofac Radiol 2000; 30: 207-216)

      • KCI등재

        On the Effect of a Pilot Coding Education Support System for Complex Problem Solving Tasks

        전인성,송기상 한국인터넷방송통신학회 2018 Journal of Advanced Smart Convergence Vol.7 No.4

        In the programming education, there is a great need of a teaching support system that can support the learner in the programming process regardless of the computer language due to instructor’s difficulty of checking the progress of learners in real-time. Its importance is especially important in lower grade coding classes such as in K-12 education because they are not used to coding and so simple problems can be regarded as complex problems. For this, a pilot coding education support system based on Levenshtein distance algorithm which shows learners’ progress to given solution in real-time was developed in order to help learners to solve complex problems easily, and the learners’ motivation and self-efficacy was measured for estimating the usefulness of developed system targeting elementary school students. When the learners use the developed system, it was found that a statistically significant difference appears in the sub-factors of learning motivation compared with traditional class teaching environments. Among the sub-factors of self-efficacy, the efficacy dimension showed statistically significant difference too.

      • KCI등재

        자연어 처리 모델을 활용한 블록 코드 생성 및 추천 모델 개발

        전인성,송기상 한국정보교육학회 2022 정보교육학회논문지 Vol.26 No.3

        In this paper, we develop a machine learning based block code generation and recommendation model for the purpose of reducing cognitive load of learners during coding education that learns the learners block that has been made in the block programming environment using natural processing model and fine-tuning and then gen­erates and recommends the selectable blocks for the next step. To develop the model, the training dataset was produced by pre-processing 50 block codes that were on the popular block programming language web site ‘Entry’. Also, after dividing the pre-processed blocks into training dataset, verification dataset and test dataset, we developed a model that generates block codes based on LSTM, Seq2Seq, and GPT-2 model. In the results of the performance evaluation of the developed model, GPT-2 showed a higher performance than the LSTM and Seq2Seq model in the BLEU and ROUGE scores which measure sentence similarity. The data results generated through the GPT-2 model, show that the performance was relatively similar in the BLEU and ROUGE scores ex­cept for the case where the number of blocks was 1 or 17. 본 논문에서는 코딩 학습 중 학습자의 인지 부하 감소를 목적으로 자연어 처리 모델을 이용하여 전이학습 및 미세조정을 통해 블록 프로그래밍 환경에서 이미 이루어진 학습자의 블록을 학습하여 학습자에게 다음 단계에서 선택가능한 블록을 생성하고 추천해주는 머신러닝 기반 블록 코드 생성 및 추천 모델을 개발하였다. 모델 개발을 위해 훈련용 데이터셋은 블록 프로그래밍 언어인 ‘엔트리’ 사이트의 인기 프로젝트 50개의 블록 코드를 전 처리하여 제작하였으며, 훈련 데이터셋과 검증 데이터셋 및 테스트 데이터셋으로 나누어 LSTM, Seq2Seq, GPT-2 모델을 기반으로 블록 코드를 생성하는 모델을 개발하였다. 개발된 모델의 성능 평가 결과, GPT-2가 LSTM과 Seq2Seq 모델보다 문장의 유사도를 측정하는 BLEU와 ROUGE 지표에서 더 높은 성능을 보였다. GPT-2 모델을 통해 실제 생성된 데이터를 확인한 결과 블록의 개수가 1개 또는 17개인 경우를 제외하면 BLEU와 ROUGE 점수에서 비교적 유사한 성능을 내는 것을 알 수 있었다.

      • KCI등재

        최근 북미의 아나뱁티스트 연구 동향: 교회론을 중심으로

        전인성 한국교회사학회 2022 韓國敎會史學會誌 Vol.61 No.-

        The purpose of this study is to summarize the research history of Anabaptists in North America in the twentieth-Century, and especially the research trends focusing on ecclesiology. The study of Anabaptism in North America reached a new phase at the beginning of the twentieth-Century. With the advent of Harold S. Bender, a group of scholars known as the Bender School appeared. As a result, they assert that the theology and faith of Anabaptists, who have suffered from many misunderstandings, are not fundamentally different from those of the mainstream Reformers. In addition, with this growing interest in the Anabaptists in the past few decades, essential works of the Anabaptist study have been published. The recent increase in interest in Anabaptism has naturally led to an interest in the ecclesiology of sixteenth-century Anabaptism because the agenda of Anabaptists is always linked to the practice of their ecclesiology. Perhaps the most critical and comprehensive publication on the subject is by Franklin Hamlin Littell, and various studies have been attempted. Finally, I suggest for improving future studies that the research of twentieth-Century Anabaptists has focused on only several figures and theology and that most study of ecclesiology has also been focused on the study of the discipline, suggesting the need for research on more diverse figures and subjects.

      • KCI등재

        인공지능교육 역량 강화를 위한 교원 연수 프로그램과 교사 요구분석

        전인성,전수진,송기상 한국정보교육학회 2020 정보교육학회논문지 Vol.24 No.4

        본 연구의 목적은 초중등 교원의 인공지능 교육역량 강화를 위한 교사 대상 연수 프로그램을 적용하여 그 효과를 분석하고 인공지능 교육에 대한 교사들의 요구를 분석하여 기초 연구 자료를 제공하는 것이다. 참조하기 위한 연수 프로그램은 다섯 가지 인공지능의 핵심 요소를 바탕으로 교육내용을 선정하여 ADDIE 모형을 기초로 설계하였으며, G광역시교육청 소속 교육 전문직 및 교사와 인공지능교육연구회 소속 교사들이 협업으로 프로그램을 개발하였다. 개 발된 연수 프로그램 효과 및 교사 요구분석 설문 문항들은 내용 타당도 검사를 하였다. 개발된 프로그램을 적용하여 실시된 연수 결과, 연수의 각 교육과정에 대한 만족도 및 현장 적용 가능성이 높게 평가되었다. 교사들은 초등학교에 서는 인공지능 교육을 위한 언플러그드 활동과 기초 인공지능 체험을, 중학교에서는 블록형 프로그래밍 언어와 피지 컬 컴퓨팅 활동이 포함된 인공지능 교육내용을 가르쳐야 하는 것으로 인식하고 있음을 알 수 있었다. The purpose of this study is to apply the training program for teachers to strengthen the competence of artificial intelligence education in primary and secondary school teachers and to analyze its effectiveness and analyze teachers' demands for artificial intelligence education to provide basic research data. The referenced training program was designed based on the ADDIE model by selecting the educational contents based on the five core elements of AI, and teachers from the G Metropolitan Office of Education and the AI Education Research Association collaborated to develop the program. The effectiveness of the developed program and questionnaire of teacher needs analysis for AI teaching were examined for content validity. As a result of the training conducted by applying the developed program, satisfaction with each curriculum of the training and the possibility of application to the field were highly evaluated. It was found that teachers consider the need of teaching unplugged activities for AI education and basic AI experiences in elementary school level, and AI education contents including block programming languages and physical computing activities are needed to teach in middle school level.

      • KCI등재후보

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