전자매체를 통한 정보공유와 공동학습

이지연,소매실,백우진,Lee Jee-Yeon,So Mae-Sil,Paik Woojin 한국문헌정보학회 2005 한국문헌정보학회지 Vol.39 No.3

최근 들어 인터넷 기반 교육, 사이버 교육 등 다양한 교육프로그램 및 방식이 교육현장에 도입됨에 따라 기존의 전통적인 교육과 달리 전자매체에 의존하는 교육내용전달에 대한 관심과 요구가 증가하고 있다. 본 연구의 준비단계로 실시한 사전연구에서 공동학습을 위해 형성되었던 온라인 학습집단의 약 절반정도가 가상공간에서의 공동학습을 효율적인 것으로 답한 반면, 나머지 절반정도는 학습집단의 형성과 학습의 진행에 어려움을 경험했다. 이 연구는 대학 학부생들로 구성된 온라인 학습집단들로 하여금 전자우편과 토론게시판의 두 가지 전자매체를 통해서 주어진 토론과제를 수행하도록 하고, 각 전자매체의 특성과 온라인 공동학습집단의 정보공유 패턴 및 학습의 효율성과의 연관성을 조사하였다. 연구의 결과 전자우편의 경우는 학습자 간의 상호작용에 있어서 좀 더 개별적이고 친숙한 느낌으로 정보를 전달하는 장점을 지닌 반면. 비효율적이고 일방적인 정보전달로 인한 의견교류의 어려움을 나타냈다. 토론게시판을 이용한 경우는 여러 학습자와의 자료 공유 및 전체공지가 용이하며 조원 간의 적극적인 참여가 가능하다는 긍정적인 답변과 더불어 정확한 의사전달의 어려움. 게시물의 중복 등이 문제점으로 제기되었다. 따라서 매체별 특성에 따라 학습자 간의 이용의도 및 경험에 차이가 나타남을 알 수 있었다. With the introduction of Internet-based education such as online learning and virtual campuses. there are increased interests and demands for electronically delivering educational contents in comparison to the traditional educational methods. Our preilminary study showed that approximately $50\%$ of virtual groups formed online for the scope of collaborative learning encountered harriers that prevented them from forming an effective learning team and making satisfactory progress toward reaching the learning objectives. In this study, we asked the undergraduate students. who were the members of the online learning team, to work on the given discussion topics through the use of emails and threaded discussion boards. Then. we investigated the roles played by two electronic communication medium during the virtual discussion with respect to the learning outcome. We also studied how information was shared amongst the virtual learning team members. The results of our study showed that the email based online learning had the advantage of individualized and friendly information transfer. However. it also caused certain difficulty in exchanging ideas due to the one-sided nature of the email-based communication. On the other hand, the threaded discussion board provided easier information sharing and broadcasting. which enabled active participation by the virtual team members. However. It also had the disadvantage of difficulty in accurate information conveyance and duplication of the posted information. In summary, our study results showed that there was a high correlation between the characteristics of the electronic communication medium and the decision that the online learners made regarding which medium to use. There was a high correlation between the type of the electronic communication medium and the online learners' experiences in using these media.

경보데이터 패턴 분석을 위한 순차 패턴 마이너 설계 및 구현

신문선 ( Moonsun Shin ),백우진 ( Woojin Paik ) 한국인터넷정보학회 2009 인터넷정보학회논문지 Vol.10 No.2

침입탐지란 컴퓨터와 네트워크 자원에 대한 유해한 침입 행동을 식별하고 대응하는 과정이다. 최근 인터넷의 급속한 발달과 함께 침입의 유형들이 복잡해지고 새로운 침입유형의 발생빈도가 높아져 이에 대한 빠르고 정확한 대응이 필요하다. 따라서 이 논문에서는 침입탐지 시스템의 이러한 문제점을 해결하기 위한 한 방안으로 지능적이고 자동화된 탐지를 지원하기 위한 경보데이터 순차 패턴 마이닝 기법을 제안한다. 제안된 순차 패턴 마이닝 기법은 기존의 마이닝 기법 중 prefixSpan 알고리즘을 경보데이터의 특성에 맞게 확장 설계하였다. 이 확장 설계된 순차패턴 마이너는 보안정책 실행시스템의 경보데이터 분석기의 일부분으로 구성된다. 구현된 순차패턴 마이너는 탐사된 패턴 내에서 적용 가능한 침입패턴들을 찾아내어 효율적으로 침입을 탐지하여 보안정책 실행 시스템에서 이를 기반으로 새로운 보안규칙을 생성하고 침입에 대응할 수 있다. 제안된 경보데이터 순차 패턴 마이너를 이용하여 침입의 시퀀스의 행동을 예측하거나 기술하는 규칙들을 생성하므로 침입을 효율적으로 예측하고 대응할 수 있다. Intrusion detection is a process that identifies the attacks and responds to the malicious intrusion actions for the protection of the computer and the network resources. Due to the fast development of the Internet, the types of intrusions become more complex recently and need immediate and correct responses because the frequent occurrences of a new intrusion type rise rapidly. Therefore, to solve these problems of the intrusion detection systems, we propose a sequential pattern miner for analysis of the alert data in order to support intelligent and automatic detection of the intrusion. Sequential pattern mining is one of the methods to find the patterns among the extracted items that are frequent in the fixed sequences. We apply the prefixSpan algorithm to find out the alert sequences. This method can be used to predict the actions of the sequential patterns and to create the rules of the intrusions. In this paper, we propose an extended prefixSpan algorithm which is designed to consider the specific characteristics of the alert data. The extended sequential pattern miner will be used as a part of alert data analyzer of intrusion detection systems. By using the created rules from the sequential pattern miner, the HA(high-level alert analyzer) of PEP(policy enforcement point), usually called IDS, performs the prediction of the sequence behaviors and changing patterns that were not visibly checked.

SOM을 이용한 등록상표에 대한 내용기반 이미지 검색

이재준 ( Jaejun Lee ),신민기 ( Minki Shin ),백우진 ( Woojin Paik ),신문선 ( Moonsun Shin ) 한국정보처리학회 2007 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.14 No.1

산업재산권중 하나인 상표에 대한 효율적인 이미지 검색은 상표도용 및 이로 인한 분쟁을 방지할 수 있다. 이를 위해서는 효율적인 내용기반 유사이미지 검색이 필요하다. 본 논문에서는 상표이미지검색에 있어 가시적인 특성(visual feature)을 그레이 히스토그램을 통해서 상표이미지의 특성값을 추출하여 이를 입력패턴으로 SOM(Self-Organizing Map)알고리즘을 적용한 내용기반 유사이미지 검색시스템을 제안한다.

자연어 처리 기법을 이용한 상품평 분석에 관한 연구

전소은(So Eun Jeon),이영구(Young-gu Lee),박경철(Kyeong Cheol Park),백우진(Woojin Paik) 한국HCI학회 2009 한국HCI학회 학술대회 Vol.2009 No.2

Consumers express how they evaluate what they purchased by writing reviews especially when they purchased products online. By analyzing the reviews about a product, it will be possible to find out what the consumers liked and disliked about the product. It will be also possible to identify the general consensus on what matters in purchaing certain product type such as a laptop if many reviews about many instances of a particular product type is analyzed. However, it takes a lot of time to manually analyzing the reviews. Thus, we propose to use two natural language processing oriented computational techniques to analyze a large number of reviews. The techniques are text classification and information extraction. We developed 무 review analysis system and conducted experiments against the reviews about the laptop computers posted on the Naver information portal. 많은 소비자는 특히 온라인상에서 물건을 구입하고 그 물건에 대하여 자신이 좋아하는 점이나 싫어하는 것을 포함하는 평가를 웹에 올린다. 이 평가를 분석하여 소비자가 물건을 구매할 때 무엇에 관심을 가지고 중요하게 여기는가에 대하여 알 수있다. 에를 들어 노트북을 구매할 때 작성된 평가를 분석하면 어떤 기능이 중요한 구매 결정 요소이며 어떤 것들을 고쳐야 하는지에 대하여 알 수 있다. 하지만 많은 양의 자료를 수동으로 분석하기에는 시간이 많이 걸린다. 따라서 대량의 자료를 쉽게 분석할 수 있는 두 개의 자연어처리 기법을 이용한 자동 분석 방법을 구현하였다. 두 가지 방법은 자동 문서 분류와 자동 정보 추출이다. 네이버정보 포털에 있는 상품평을 개발한 시스템으로 분석하였고 평가 결과를 도출했다. 자동분석시스템의 정확율과 재현율 측면에서 유사한 시스템이 다른 자료유형 분석에 적용했을 때와 비교하여 비슷하였다.

가중치를 이용한 쇼크 그래프 기반의 모양 검색

장석우(Seok-Woo Jang),카남 솔리마(Solima Khanam),백우진(Woojin Paik) 한국정보기술학회 2010 한국정보기술학회논문지 Vol.8 No.4

Object recognition using shape information is one of the most important topics in the content-based image retrieval area. Many researchers have studied the shape-based object recognition extensively as well. In this paper, we propose a new method to recognize objects by applying binary weight factors to the shock graph, which is one of the skeleton-based representations. Our suggested method adaptively selects the sample points of shock graphs by using the weights and calculates the edit cost with the selected points between two shapes. Our method can perform accurate shape matching while reducing the computational complexity. To verify the performance of the suggested algorithm, we tested it with the Mpeg-7 and Kimia-99 data set. The experimental results show that the proposed method performs better than other existing shape recognition algorithms in terms of the accuracy and the time complexity.

내부와 윤곽선 묘사기를 결합한 영상 검색

장석우(Seok-Woo Jang),카남 솔리마(Solima Khanam),백우진(Woojin Paik) 한국정보기술학회 2012 한국정보기술학회논문지 Vol.10 No.1

In research areas of shape-based image database indexing and retrieval, interior as well as contour features are very significant, in order to represent the structure of an object. In this paper, we propose a new image retrieval approach using shock graph Fourier descriptor (SGFD) that integrates interior and contour descriptors. The suggested method represents the interior of shape by using a shock graph that is described as a medial axis and the contour of shape by using centroid distance-based Fourier descriptor. The medial axis effectively extracts local features while the Fourier descriptor obtains global features well. In order to evaluate the performance of the proposed algorithm, experimental results show that the suggested SGFD-based image retrieval method is very effective in improving the retrieval accuracy of shapes without increasing the computational cost in various shape images of MPEG-7 database.

뼈대 특징을 이용한 모양 기반의 영상 분류

장석우(Seok-Woo Jang),카남 솔리마(Solima Khanam),백우진(Woojin Paik) 한국정보기술학회 2011 한국정보기술학회논문지 Vol.9 No.2

Skeleton is used as an important feature for shape-based image classification. In this paper, we propose a method of applying a k-means clustering algorithm based on graph edit cost in order to classify shape images using shock graph-based skeleton features. The suggested method first adaptively selects either end points or branch points after extracting skeleton-based shock graphs from query and target database images. We then calculate the edit cost between two images and apply the calculated cost to the distance measure of k-means clustering. The edit cost is composed of shock point matching cost and deform cost. As a result, we can effectively classify a large database images into corresponding groups. To verify the performance of the suggested algorithm, we tested it on MPEG-7 dataset and our algorithm outperformed other existing methods.