Earticle

매년 많은 유학생들이 해외에서의 오랜 학업을 마치고 모국으로 귀국하여 모국에서 취업하여 일하는 경우가늘어가고 있다. 이는 매년 유학생들이 증가하는 추세에 따라서 또한 귀국자들이 늘어가는 추세를 보면 알수 있다. 귀국자들은 해외 생활을 시작할 때 느끼게 되는 문화충격과는 또 다른 종류의 문화충격을 경험하게되며, 이는 해외에서 오랜 생활을 유지하다 모국에 돌아올 때 느끼는 것으로 역문화충격이라고 일컫는다. 한국에서도 많은 귀국자들이 오랜 생활의 외국 유학을 경험하고 한국에서 일하는 사례가 늘어가고 있으나, 최근 중국은 급격히 늘어나는 귀국자들과 이들이 겪는 역문화충격은 더 분명한 역문화충격의 사례를 보여주고있다. 이는 중국이 한국에 비해 상대적으로 최근에 외부에 개방되고 외국문화를 접해오고 있는 것으로보여진다. 역문화충격이 여러 영향을 미칠 수 있으나, 특히 귀국자들이 새로운 조직에 적응하고 직장내에서업무성과를 높이기 위해서는 직장내 학습에 어떤 영향을 미치는지 알아보는 것은 매우 중요할 것이다. 따라서 이 연구에서는 역문화충격이 중국인 귀국자들의 직장내 학습에 대한 태도와 학습 활동에 어떠한영향을 미치는 지 살펴보고자 한다. 구체적인 연구질문은 누가 중국으로 귀국후에 역문화충격을 많이느끼는지 그리고 역문화충격은 귀국자들의 취업과정에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보는 것이다. 그리고역문화충격이 귀국자들의 직업에 대한 기대에 대한 영향은 어떠하며, 귀국자들이 중국 문화를 다시받아들이고자 하는 태도와 능력에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보는 것이다. 그리고 이러한 직업에 대한기대와 태도가 직장내 학습에 대한 태도와 학습 활동에 영향을 미치며, 궁극적으로는 역문화충격이 직장내학습 태도와 학습 활동에 영향을 미치는 지 알아보고자 하는 것이다. 연구조사방법으로는 질적연구방법을 사용하였다. 역문화충격이 직장내 학습에 미치는 영향을 살펴보기위하여 최소한 1년 이상 해외에서 학업을 수행하고 중국으로 귀국하여 현재 직장에 종사하고 있는 25명의귀국자를 대상으로 심층면접을 실시하여 연구질문에 대한 참여자들의 의견을 수집하여 분석하였다. 연구결과, 기대와 달리 모든 귀국생들이 역문화충격으로 어려움을 경험한 것은 아닌 것으로 나타났다. 인터뷰에서 추측할 수 있는 이유로는 귀국생들이 외국생활에서 타국의 문화를 적극적으로 수용하지 않은것을 들 수 있다. 타국에서 주로 학업에 종사하였기에 그 외 생활방식, 즉 식생활이나 친구를 만나는 등의생활에서는 본국의 문화를 그대로 유지할 수 있었기 때문이다. 또한 일년에 적어도 한 두 번씩은 중국을방문하여 중국의 문화와 생활방식을 기억하고 유지할 수 있었기 때문이다. 그러나 역문화충격을 높은 수준으로 경험했다고 응답한 사람들의 답변을 분석하면 다음과 같다. 중국에귀국한 후 역문화충격을 높은 수준으로 경험한 귀국자들은 더 낮은 수준의 직장내 학습 태도와 학습 활동을나타내고 있는 것으로 보여졌다. Neuliep(2008)이 주장하는 문화충격요인 아홉 가지 중에서 대부분이역문화충격에도 영향을 주는 것으로 나타났다. 인간관계 요인, 조절 요인, 내적 요인, 그리고 다른 여러 요인이귀국자들의 역문화충격에 영향을 주는 것으로 나타났으나, 다만 문화의 동질성 요인은 영향이 미비한 것으로나타났다. 역문화충격을 높은 수준으로 경험한 귀국자들은 더 낮은 수준의 직장내 학습 태도와 학습 활동을 나타내고, 궁극적으로 역문화충격은 귀국자가 새로운 조직 환경에 적응하는 사회화에 장애물이 될 수도 있음을 알수 있었다. 대부분의 귀국자들은 역문화충격을 경험하였으나, 긍정적인 태도와 새로운 환경에 기꺼이적응하려는 의지를 가진 귀국자들은 더 쉽게 역문화충격을 극복한다고 나타났다.

An increasing number of students have returned to China after graduating from foreign educational institutes. People would face reverse culture shock when returning to their native culture after having lived in other countries. South Korea also has observed many returnees after overseas study working in Korea; however, China has a highly increasing number of returnees and provides with more distinct data since Chinese relatively recently interact with foreign countries compared to South Korea. This study aims to examine the impact of reverse culture shock on Chinese returnees’ workplace learning attitudes and activities. In this study, in-depth interviews were conducted with 25 returnees who are currently working in China after having studied in different countries for more than one year in order to identify the impact of reverse culture shock on workplace learning. It was found that returnees who were under a high degree of reverse culture shock after returning to China have a high possibility to have lower workplace learning intentions and less workplace learning activities. The interpersonal factors, control factors, intrapersonal factors and five other factors except the culture similarity factor have been found to affect one’s degree of reverse culture shock. In short, a high degree reverse culture shock may lead to the low intentions on workplace learning and consequently be a barrier to one’s socialization to a new environment. Most of the returnees experienced reverse culture shock after they came back, but those with a positive attitude, and the willingness to adapt to a new environment overcame it much easier

본 논문은 게임 개발 환경에서 역공학을 이용한 객체지향개념 학습 방법을 제안한다. 흥미와 재미요소를 가지는 게임의 장점과 완성된 게임을 역으로 분석해 가며 사용된 기술을 학습자 스스로 도출해 낸다. 이 과정에서 게임에 사용된 객체지향 개념을 능동적으로 이해할 수 있는 학습 방법을 소개한다. 제안하는 방법은 XNA 게임 개발 환경에서 학습 사례를 소개하고 교수/학습자 역할에 따른 시나리오를 제시한다.

This paper proposes object-oriented learning method of using reverse-engineering based on game development environment. The game has advantages such as interest and enjoyment. Also, the reverse analysis of game help us understand the technique to be used in game. Through this process, we introduce learning method enabling us to actively understand object-oriented concept. Thus, the proposed method describes case learning based on XNA game development environment, and presents a scenario according to role of teacher and learner.

IoT 장비의 발달로 딥러닝 가속기의 필요성이 증대됨에 따라 이에 탑재되는 딥러닝 가속기의 구현 및 안전성 검증에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 Usenix 2019에 발표된 딥러닝 네트워크 복원 논문의 한계점을 극복한 내부 비밀정보 신규 부채널 분석 방법론에 대해 제안한다. 기존 연구에서 네트워크 내부 가중치의 범위를 제한하며 32비트 가중치의 16비트만 복원한 단점이 있다, 제안하는 신규 가중치 복원 방법으로 상관전력분석을 이용하여 IEEE754 32비트 단정밀도 가중치를 99% 정확도로 복원할 수 있음을 보인다. 또한 특정 입력값에 대해서만 활성함수 복원이 가능한 기존 연구의 제약을 극복하고, 딥러닝을 이용한 신규 활성함수 복원 방법으로 입력값에 대한 조건 없이 99% 정확도로 활성함수를 복원한다. 이를 통해 기존 연구가 가지는 한계점들을 극복했을 뿐만 아니라 제안하는 신규 방법론이 효과적이라는 것을 입증한다.

As the need for a deep learning accelerator increases with the development of IoT equipment, research on the implementation and safety verification of the deep learning accelerator is actively. In this paper, we propose a new side channel analysis methodology for secret information that overcomes the limitations of the previous study in Usenix 2019. We overcome the disadvantage of limiting the range of weights and restoring only a portion of the weights in the previous work, and restore the IEEE754 32bit single-precision with 99% accuracy with a new method using CPA. In addition, it overcomes the limitations of existing studies that can reverse activation functions only for specific inputs. Using deep learning, we reverse activation functions with 99% accuracy without conditions for input values with a new method. This paper not only overcomes the limitations of previous studies, but also proves that the proposed new methodology is effective.

본 논문은 통합전자전 상황에서 전자정보 수집신호의 변수를 분석하여 전자파 신호를 발산하는 레이더 및 위협체계를 역변환으로 모델링하는 기법을 다루고자 한다. 전자전 수신기가 위협체로부터 수신한 변수 중 가장 중요한 속성을 1-rule 알고리즘을 통하여 파악하였으며, 베이지안 분류 알고리즘, 의사결정 트리 학습 알고리즘 및 인공 신경망알고리즘을 사용하여 위협체를 추정할 수 있는 프로토타입을 구축하였다. 다양한 통합전자전 상황에서 생성한 규칙을 기반으로 역변환 모델을 구축하고 새로운 데이터가 주어지면 모델링한 위협체로 분류한다. 실험에서 베이지안 분류 알고리즘, 의사결정 트리 학습 알고리즘 및 인공 신경망 알고리즘을 각각 적용하여 학습 곡선을 생성하였으며, 학습 곡선에서 최적의 성능을 나타내는 역변환 모델을 실험적으로 정립하였다.

This paper proposes a method to model the reverse extrapolation of RF threats through the attributes representing RF threats in an integrated electronic warfare situation. Using 1-rule algorithm, the most important attribute figuring out the threat could be assured among the attributes which a receiver collected. And also, we build a prototype which estimates threats using three machine learning algorithms, i.e., naive Bayesian classifier, decision tree, and artificial neural network. In various integrated electronic warfare situations, we tested our reverse extrapolation model based on the outputs of machine learning algorithms, where new test data were given to identify a threat. We also generated learning curves for each algorithm, and experimentally decided their optimal reverse extrapolation models. To verify the prototype of our model compiled, we evaluated the accuracy of reverse extrapolation models and the resulting performance showed more than 99% of accuracy.

다양한 전자전 상황에서 단위 위협체에 대하여 전자전 모델링과 시뮬레이션을 수행할 수 있는 통합 전자전 시뮬레이터의 개발 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 전자전 상황에서 전자정보 수집신호의 변수를 기반으로 전자파신호를 발산하는 레이더 위협을 역추정하기 위한 시뮬레이션 시스템의 구성요소를 분석하고, 역추정 모델을 점진적으로 유지할 수 있는 방법을 제안한다. 또한, 실험을 통하여 점진적 역추정 모델 갱신 기법의 유효성 및 개별 역추정결과의 통합 기법을 평가한다. 개별 역추정 모델의 생성을 위하여 의사결정트리, 베이지안 분류기, 인공신경망 및유클리디안 거리 측정방식과 코사인 유사도 측정방식을 활용하는 군집화 알고리즘을 이용하였다. 첫 번째 실험에서레이더 위협체에 대한 역추정 모델을 구축하기 위한 위협 예제의 크기를 점진적으로 증가시키면 역추정 모델의 정확도는 향상되었으며, 이러한 과정이 반복되면 역추정 모델에 대한 정확도는 일정한 값으로 수렴하였다. 두 번째 실험에서는 개별 역추정 모델의 결과를 통합하기 위하여 투표, 가중투표 및 뎀스터-쉐이퍼 알고리즘을 이용하였으며, 역추정 모델의 통합 결과는 뎀스터-쉐이퍼 알고리즘에 의한 역추정 정확도가 가장 좋은 성능을 보였다.

Various electronic warfare situations drive the need to develop an integrated electronic warfare simulator that can perform electronic warfare modeling and simulation on radar threats. In this paper, we analyze the components of a simulation system to reversely model the radar threats that emit electromagnetic signals based on the parameters of the electronic information, and propose a method to gradually maintain the reverse extrapolation model of RF threats. In the experiment, we will evaluate the effectiveness of the incremental model update and also assess the integration method of reverse extrapolation models. The individual model of RF threats are constructed by using decision tree, naive Bayesian classifier, artificial neural network, and clustering algorithms through Euclidean distance and cosine similarity measurement, respectively. Experimental results show that the accuracy of reverse extrapolation models improves, while the size of the threat sample increases. In addition, we use voting, weighted voting, and the Dempster-Shafer algorithm to integrate the results of the five different models of RF threats. As a result, the final decision of reverse extrapolation through the Dempster-Shafer algorithm shows the best performance in its accuracy.

본 논문에서는 앙상블 학습 기법을 이용하여 전자파 신호를 발산하는 RF(Radio Frequency) 위협체를 역추정하 는 방법에 관하여 논한다. 기존 연구에서 레이더 위협을 생성하고 실제 전자전 상황을 모델링 할 수 있는 시뮬레이 터에 대하여 연구 및 구현하였다. 개발 중인 전자전 시뮬레이터는 다양한 기계학습 알고리즘을 통하여 생성한 모델 을 사용하여 RF 위협체에 대한 역추정 정확도를 실시간으로 제시한다. 본 논문은 구현한 시뮬레이터를 활용하여 RF 위협체의 수집신호변수를 생성 및 수신하며, 앙상블 학습 기법을 이용하여 생성한 역추정 모델에 의하여 위협체 를 역으로 식별하는 방법을 제안한다. 실험에서 다양한 기계학습 알고리즘으로 생성한 모델과 메타 학습 방법론인 앙상블 학습 기법을 적용한 모델을 이용하여 RF 위협체에 대한 역추정 정확도를 측정하고 실험결과를 분석하였다.

In this paper, we discuss a method using an ensemble learning technique for the reverse extrapolation of RF (Radio Frequency) threats that emit electromagnetic signals. We have studied and implemented a simulator that is capable of generating radar threats and modeling the actual electronic warfare situations. The simulator presents the reverse extrapolation accuracy of RF threats in real time. Based upon the electronic warfare signal variables of RF threats in our simulator, we propose a method to reversely identify RF threats through models compiled using ensemble learning techniques. We have measured and analyzed the reverse extrapolation accuracy of the models of RF threats, which are generated by basic machine learning algorithms and by ensemble learning algorithms as a meta-learning framework.

이 연구는 푸코의 통치성 개념에 기반하여 북한 통신대학의 제도적 전개와 반복적 회귀의 의미를 해석하였다. 1948년 도입된 통신대학은 노동자에게 고등교육의 기회를 제공한다는 명목 아래 운영되어 왔으나, 자율적 학습이라는 표면적 형식과 달리 반복적으로 ‘현지학습반’ 체제로 회귀하는 양태를 보인다. 기술-사회 적정성이 낮은 맥락에서 통신대학이 보이는 회귀는 제도 실패의 결과라기보다, 통치력 유지를 위한 전략적 조정으로 기능하는 측면이 큰 것으로 판단된다. 또 다른 권위주의 체제인 중국과 비교했을 때 북한의 통신대학은 통치성의 이중구도가 매우 확연하게 드러났으며, 자율적 주체에 대한 논의는 매우 소략한 반면 노동자-학생 통제가 노골적으로 강조되는 양상이다. 이처럼 통신대학의 외피는 학습자 자율에 주목하는 근대 교육제도지만, 그 내피는 통치력 유지를 위한 기술로서 지난한 역사를 구성해왔다. 코로나 이후 등장한 2차 회귀 현상은, 향후 통신대학(원격대학)이 자율성보다 타율성을 강화하는 전통적 방식을 고수할 것임을 보여준다.

This study analyzes the institutional trajectory and cyclical recurrence of North Korea’s correspondence universities through the lens of Foucault’s concept of governmentality. Introduced in 1948, the correspondence university ostensibly provided higher education opportunities to workers. However, rather than fostering autonomous learning, the system repeatedly reverted to the ”on-site study group” format. In a context lacking techno-social appropriateness, this recurrence reflects not institutional failure but strategic recalibration to sustain state control. Compared to another authoritarian regime, China, North Korea’s model reveals a more explicit dual structure of governmentality. While discourse on autonomous learners remains minimal, mechanisms of worker-student control are overtly emphasized. Thus, despite its appearance as a modern educational system, the correspondence university has historically functioned as a governance tool. The post-COVID resurgence of this model suggests that future developments will likely reinforce coercive, rather than autonomous, structures.

본 연구의 목적은 세 가지이다. 첫째,한국원자력연구원의 기술개발 과정을 혁신 전략과 프로세스 관점에서 고찰하는 것이다. 둘째, 한국원자력연구원이 어떻게 핵연료 관련 분야에서 기술 개발 능력을 확보 하였는지 분석하는 것이다. 셋째, 한국원자력연구원의 기술개발 성공요인이 무엇인지를 보여주는 것이다. 이를 위해 한국원자력연구원의 핵연료피복관 개발사례를 탐색적으로 연구하였다. 연구자들은 본 사례를 역진형 기술학습 과정으로 설명하고, 이 과정에서 찾아낸 성공요인 네 가지를 제시한다. 첫째, 주요 국가 및 기업과의 협력관계를 통한 기술역량 축적, 둘째, 장기적 관점의 기술개발 지원, 셋째, 다원적 외부관리에 기초한 협업적 기술개발, 넷째, 연구팀 주도의 외부활동 등이다.

The research paper aims to describe the R&D practices in KAERI (Korea Atomic Energy Research Institute) in terms of innovation strategy and processes; to analyze how KAERI is catching up their technological capabilities in nuclear fuel related technology; and to illustrate what the success factors of KAERI in these research fields are. We propose reverse technological learning as a key success factor of KAERI's R&D in nuclear fuel tube. Thus, we highlight four aspects of reverse technological learning in KAERI: firstly, cooperative working relationship with major nations and companies in nuclear field; secondly, stable support of R&D due to long technology life cycle in nuclear industry; thirdly, cooperative technological R&D through plural external management; fourthly, external activities of R&D teams. KAERI For the research methodology, we employ a single case study based on interview and literature study.

최근 시간적 행동 검출 연구가 활발히 진행되고 있다. 시간적 행동 검출 연구의 한 분야인 오프라인 행동 검출은 온라인 행동 검출과 달리 비디오를 한번에 입력으로 받는다. 이를 통해 오프라인 행동 검출은 양방향 정보를 이용할 수 있으며 또한 이를 학습하기 위해 Bi-directional LSTM을 주로 사용한다. 본 논문에서는 기존 방법과 달리 완전지도 시간적 행동 검출에서 역재생 비디오를 생성하고 이를 통해 양뱡향 정보를 학습하는 방법을 제안한다. 구체적으로 역재생 비디오와 순재생 비디오를 함께 학습 데이터로 구성하는 방법과 각각 모델에 학습시킨 후 두 모델을 앙상블 모델로 구성하는 방법을 제안하였다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위해 TALLFormer 모델을 이용하여 THUMOS-14 데이터셋에 대한 실험을 진행하였다. 역재생 및 순재생 비디오를 학습 데이터로 구성한 경우 기존 방법에 비해 5.1% 낮은 성능을, 모델 앙상블을 진행했을 경우 1.9% 우수한 성능을 보였다.

Recently, research on temporal action localization has been actively conducted. In this paper, unlike existing methods, we propose two approaches for learning bidirectional information by creating reverse playback videos for fully supervised temporal action localization. One approach involves creating training data by combining reverse playback videos and forward playback videos, while the other approach involves training separate models on videos with different playback directions. Experiments were conducted on the THUMOS-14 dataset using TALLFormer. When using both reverse and forward playback videos as training data, the performance was 5.1% lower than that of the existing method. On the other hand, using a model ensemble shows a 1.9% improvement in performance.

With about 80% of the global economy expected to shift to the global market by 2030, exports of reverse direct purchase products, in which foreign consumers purchase products from online shopping malls in Korea, are growing 55% annually. As of 2021, sales of reverse direct purchases in South Korea increased 50.6% from the previous year, surpassing 40 million. In order for domestic SMEs(Small and medium sized enterprises) to enter overseas markets, it is important to come up with export strategies based on various market analysis information, but for domestic small and medium-sized sellers, entry barriers are high, such as lack of information on overseas markets and difficulty in selecting local preferred products and determining competitive sales prices. This study develops an AI-based product recommendation and sales price estimation model to collect and analyze global shopping malls and product trends to provide marketing information that presents promising and appropriate product sales prices to small and medium-sized sellers who have difficulty collecting global market information. The product recommendation model is based on the LTR (Learning To Rank) methodology. As a result of comparing performance with nDCG, the Pair-wise-based XGBoost-LambdaMART Model was measured to be excellent. The sales price estimation model uses a regression algorithm. According to the R-Squared value, the Light Gradient Boosting Machine performs best in this model.

99개의 초급 TOPIK 한자어 조어단위 어휘와 그 단어족 어휘에 同形 同素 형태의 대응을 보이는 初級ㆍ中級ㆍ高級 新HSK 어휘는 48쌍으로 의미와 용법에 따라 中韓 同形 同素 對等 유형, 中韓 同形 同素 部分 對等 유형, 中韓 同形 同素 異義 유형 등 3가지 유형으로 나뉜다. 첫째, 전체 48쌍의 中韓 同形 同素 대응 한자 조어단위 조어 어휘 중에서 85.42%의 가장 높은 비율을 차지하는 제1유형 中韓 同形 同素 對等 유형의 어휘는 41쌍으로, 그 조어단위는 중국어와 한국어에서 동일하게 사용되는 어휘들이다. 이러한 어휘에 대해 정확히 인식할 수 있다면 한국어권 중국어 학습자들이 모어 속의 대응 어휘를 그대로 목표어의 습득과정에 적용시켜 보다 용이하고 효율적인 언어능력시험 어휘 학습 방법을 터득할 수 있을 것으로 사료된다. 주목해야 할 점은 41쌍의 中韓 同形 同素 對等 유형의 조어단위로서의 한국 한자어는 이의 4.15배에 해당하는 170개의 초급 TOPIK 어휘에서 반복적으로 학습되고 있으므로, 조어단위의 연관성을 전제로 구성된 단어족 어휘에 대한 외연적 확장 학습이 어휘습득의 양적 확대에 일조할 수 있을 것으로 사료된다. 둘째, 8.33%를 차지하는 제2유형 中韓 同形 同素 部分 對等 유형 어휘는 4쌍이다. 비율이 상대적으로 낮은 이러한 어휘들에 대해서는 중한 어휘의 공통점과 아울러 그 차이점을 보다 명확히 인지하여, 모어 속의 한자 실질 형태소 조어 어휘의 언어간섭과 중간언어 형성의 원인을 우선적으로 파악하는 것이 보다 효과적인 학습이 될 수 있겠다. 셋째, 6.25%를 차지하는 제3유형 中韓 同形 同素 異義 대응 유형의 어휘는 3쌍이다. 이들 중한 어휘의 차이점을 명확히 인지한다면 제2언어 어휘 습득에서의 기억지속에 도움이 될 뿐만 아니라 모어의 언어간섭과 중간언어 형성의 원인 파악이 용이할 것으로 사료된다. 모어의 한자어 조어단위와 그 단어족의 활용을 목표로 한 본 연구결과가 한국어권 중국어 학습자들에게 효율적인 신HSK 어휘 습득의 학습 자료로 활용되기를 희망한다.

With the 99-item beginner TOPIK kanji-unit vocabulary, 48 items from New HSK vocabulary correspond in meaning and usage in three types of homo-arranged-morphemic pairs: same-form-morpheme with same meaning, same-form-morpheme with partly same meaning, and same-form-morpheme with different meaning. Of the total 48 pairs of Chinese-coined vocabulary units for Chinese characters, same-form-morphemes with same meaning accounted for 41 pairs?85.42%, and those coined units are used identically in Chinese and Korean. Thus, Korean-speaking Chinese learners can apply the corresponding vocabulary in their native languages to learn the target language easily and efficiently for the language proficiency test. Since these 41 pairs of the Sino-Korean vocabulary are repeatedly learned from the 170-item beginner TOPIK vocabulary?4.15 times the Sino-Korean vocabulary? associating coined units should contribute greatly to the quantitative expansion of vocabulary acquisition. 4 pairs?8.33%?were same-form-morpheme with partly same meaning. Learning these few vocabulary items should involve recognizing the commonalities and differences between Chinese and Korean vocabulary and identifying the causes of linguistic interference. There were 3 pairs?6.25%?of same form-morpheme with different meaning. Clearly recognizing the differences between these Chinese and Korean vocabulary words will not only help learners retain the second- language vocabulary, but also will illuminate the causes of the mother tongue's language interference and the formation of intermediate languages. We hope that the results of this study, aimed at using Sino-Korean coined units and their vocabulary families, will be used as to foster effective New HSK vocabulary acquisition for Korean-speaking Chinese learners.