• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.91-109
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• 2011

본 연구는 튜터의 존재감이 낮은 이러닝 환경에서 인간 튜터를 대신하거나 이를 보완할 수 있는 존재로서 개인화된 e-튜터를 설계하고 개발하는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서는 인간 튜터가 기존에 수행했던 인지적, 감성적, 사회적 측면에서의 학습지원 역할에 근거하여 14개의 학습지원요소를 규명하고, 학습자의 학습상태에 따라 개인화된 학습지원을 제공할 수 있도록 e-튜터를 설계하고 개발하였다. 본 연구에서 개발된 개인화된 e-튜터의 학습지원에 대한 유용성 검증은 기업에 종사하는 202명의 성인학습자들을 대상으로 학습지원의 유용성 설문을 통해 조사되었다. 본 연구는 e-튜터를 적용하고자 하는 차세대 이러닝 시스템의 설계와 개발에 대한 지침을 제공하고, 인지적 학습 경험이 주를 이루었던 이러닝에 감성적, 사회적 경험을 추가함으로써 이러닝의 질적 수준을 높일 수 있기를 기대한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.169-179
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• 2021

본 연구는 기존의 k-평균 군집화를 활용한 2단계 k-평균 군집화 방법을 사용하여 한류콘텐츠 기업들의 주식가격을 예측함으로써 본 기법이 예측성능을 개선할 수 있음을 보이고자 하였다. 이를 위하여 본 연구는 2단계 k-평균 군집화의 알고리즘을 소개하고, 다양한 머신러닝 기법들과의 예측값 비교를 통하여 본 기법의 예측성능을 검증하였다. 본 기법은 기존의 k-평균 군집화로부터 얻어진 군집들 중에서 예측 대상에 근접한 군집을 추출하고 이 군집에 k-평군 군집화 방법을 다시 적용하여 실제 값에 보다 근접한 군집을 탐색하는 방식이다. 본 기법을 한류콘텐츠 기업들의 주가 시계열 자료에 적용한 결과, 다른 머신러닝 기법의 예측값들보다 실제 주식가격에 근접한 예측값을 나타내어, 기존의 k-평균 군집화 방법보다 개선된 예측성능을 보였다. 또한, 본 기법은 상대적으로 적은 크기의 군집을 사용함에도 불구하고 비교적 안정적인 예측값을 나타내었다. 이에 따라, 2단계 k-평균 군집화 기법은 예측의 정확성과 안정성을 동시에 개선할 수 있으며, 소규모 자료에도 유용할 수 있는 새로운 군집화 방식을 제시했다고 볼 수 있다. 향후에는 본 기법을 발전시켜 대규모 자료에도 적용하는 방안을 검토하는 연구가 요구된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.43-50
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• 2021

최근 인공지능을 사용한 연구나 기업의 프로젝트가 활발하게 이루어지고 다양한 서비스나 시스템이 인공지능 기술과 접목되어 점점 더 지능화되고 있다. 이에 따라 인공지능의 기법 중 하나인 딥러닝에 대한 관심과 이를 학습하려는 사람들이 증가했다. 딥러닝을 학습하기 위해서는 딥러닝 이론 이외에도 컴퓨터 프로그래밍, 수식 등 많은 지식들이 요구된다. 이는 초심자에게 높은 진입장벽으로 작용한다. 따라서 본 연구에서는 초심자가 프로그래밍 및 수식 등을 고려하지 않고 DNN, CNN 등과 같은 딥러닝의 기본적인 모델을 구현할 수 있는 DeepBlock이라는 웹 기반 교육용 딥러닝 플랫폼을 설계 및 구현하였다. 제안한 DeepBlock을 이용하여 딥러닝에 관심을 가진 학생들이나 초심자들의 교육에 활용이 가능하다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.43-50
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• 2016

본 연구는 스마트러닝 시스템을 조기 구축하고 임직원 교육을 위해 활용 중인 국내 IT Service 전문기업을 대상으로 스마트기기를 활용한 혼합학습(Blended Learning)이 학습만족도에 미치는 영향을 정량적으로 측정하였다. 구체적으로 기술수용모형을 적용하여 스마트기기를 이용한 학습태도인 자기효능감, 개인혁신성, 인지된 유용성, 인지된 용이성이 혼합학습에서 선행학습인 스마트러닝의 수용과 오프라인 면대면 학습의 만족도에 미치는 영향에 대해 실증적으로 분석하였다. 그 결과, 스마트러닝의 학습태도는 스마트러닝의 수용에 정의 영향을 주었으며, 스마트러닝의 수용은 오프라인 교육의 학습 만족도에 정의 영향을 주었다. 추가로 스마트러닝의 학습태도는 스마트러닝의 수용뿐만 아니라 오프라이 교육의 학습 만족도에도 정의 영향을 주었다. 이는 스마트러닝 학습태도의 변인들이 자기 주도적 학습과 긍정적인 학습만족도에 영향을 미치고 있음을 시사한다.

• 산업진흥연구
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• 제1권2호
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• pp.63-69
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• 2016

본 연구는 충남지역 중소 제조기업 남성 근로자의 교육훈련 참여가 교육효과 인식에 미치는 영향을 분석하였다. 연구결과 교육훈련 형태 중 Off-JT에 대한 만족도는 교육훈련 시스템 만족도와 직무와 관련한 자기계발 도움 정도에 긍정적인 영향을 미쳤다(p<.05). 이는 집체교육이나 이러닝교육이 현장훈련보다 교육시스템이 더 잘 갖춰져 있음을 의미하며, 따라서 향후 현장훈련에 대한 체계적인 시스템 마련이 필요하다고 제안할 수 있다. 또한 근로자가 집체교육이나 이러닝교육이 현장훈련보다 자기계발에 더 효과적이라고 인식하고 있으며, 현장훈련에 대한 만족도가 낮게 나타나 개선이 필요함을 의미한다. 본 연구는 충남지역 중소 제조기업 남성 근로자의 교육훈련 참여가 교육효과 인식에 미치는 영향을 분석함으로써 교육형태별 효과성을 파악하고 사내 교육훈련 만족도를 높이기 위한 시사점을 제시한 데 연구의 의의가 있다.

• 벤처다이제스트
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• 제2호통권127호
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• pp.28-29
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• 2009

매일 아침 정해진 시간에 출근해 일하고, 퇴근하는 따분한 일상. 일상의 대부분을 회사생활속에서 스트레스의 해소는 물론, 직원 간의 끈끈한 정이 있는 작은 일탈은 약이 된다. 평생교육 및 성인자격증 콘텐츠를 인터넷 등을 통해 서비스하는 이러닝 산업의 선두주자, (주)유비온의 레저동아리 'COT'는 일탈을 꿈꾸는 유비온들의 휴식공간이 되어주는 사내동호회다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.1-32
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• 2018

본 연구는 경제적으로 국내에 큰 영향을 주었던 글로벌 금융위기를 기반으로 총 10년의 연간 기업데이터를 이용한다. 먼저 시대 변화 흐름에 일관성있는 부도 모형을 구축하는 것을 목표로 금융위기 이전(2000~2006년)의 데이터를 학습한다. 이후 매개 변수 튜닝을 통해 금융위기 기간이 포함(2007~2008년)된 유효성 검증 데이터가 학습데이터의 결과와 비슷한 양상을 보이고, 우수한 예측력을 가지도록 조정한다. 이후 학습 및 유효성 검증 데이터를 통합(2000~2008년)하여 유효성 검증 때와 같은 매개변수를 적용하여 모형을 재구축하고, 결과적으로 최종 학습된 모형을 기반으로 시험 데이터(2009년) 결과를 바탕으로 딥러닝 시계열 알고리즘 기반의 기업부도예측 모형이 유용함을 검증한다. 부도에 대한 정의는 Lee(2015) 연구와 동일하게 기업의 상장폐지 사유들 중 실적이 부진했던 경우를 부도로 선정한다. 독립변수의 경우, 기존 선행연구에서 이용되었던 재무비율 변수를 비롯한 기타 재무정보를 포함한다. 이후 최적의 변수군을 선별하는 방식으로 다변량 판별분석, 로짓 모형, 그리고 Lasso 회귀분석 모형을 이용한다. 기업부도예측 모형 방법론으로는 Altman(1968)이 제시했던 다중판별분석 모형, Ohlson(1980)이 제시한 로짓모형, 그리고 비시계열 기계학습 기반 부도예측모형과 딥러닝 시계열 알고리즘을 이용한다. 기업 데이터의 경우, '비선형적인 변수들', 변수들의 '다중 공선성 문제', 그리고 '데이터 수 부족'이란 한계점이 존재한다. 이에 로짓 모형은 '비선형성'을, Lasso 회귀분석 모형은 '다중 공선성 문제'를 해결하고, 가변적인 데이터 생성 방식을 이용하는 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목함으로서 데이터 수가 부족한 점을 보완하여 연구를 진행한다. 현 정부를 비롯한 해외 정부에서는 4차 산업혁명을 통해 국가 및 사회의 시스템, 일상생활 전반을 아우르기 위해 힘쓰고 있다. 즉, 현재는 다양한 산업에 이르러 빅데이터를 이용한 딥러닝 연구가 활발히 진행되고 있지만, 금융 산업을 위한 연구분야는 아직도 미비하다. 따라서 이 연구는 기업 부도에 관하여 딥러닝 시계열 알고리즘 분석을 진행한 초기 논문으로서, 금융 데이터와 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목한 연구를 시작하는 비 전공자에게 비교분석 자료로 쓰이기를 바란다.

• 디지털콘텐츠
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• 9호통권148호
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• pp.112-115
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• 2005

한국데이터베이스진흥센터가 운영하고 있는 온엑스포(www.onexpo.or.kr)에서는 9월과 10월 두 달 동안‘2005 캐릭터·애니메이션 온엑스포’를 개최한다. 온엑스포는 국내 디지털콘텐츠 기업의 제품을 온라인상에서 상설 전시하고 해당 기업의 홍보와 마케팅을 지원하는 국내 최대 규모의 사이버 전시장으로, 전시 기업의 홍보를 효과적으로 지원하기 위해 분기별로 주제를 정해 테마전시회를 개최하고 있다. 지난 3월과 4월에는‘이러닝 온엑스포’를, 5월과 6월에는‘게임 온엑스포’를 개최한 바 있으며, 이번에는 국내의 캐릭터·애니메이션의 트랜드를 알아보고 대표적인 기업을 소개하기 위해 ‘2005 캐릭터·애니메이션 온엑스포’를 개최한다. 이번 호에서는‘2005 캐릭터·애니메이션 온엑스포’참가 기업 중 우리나라의 캐릭터·애니메이션 사업을 이끌어 갈 피콤엔터테인 먼트·은아트·스튜디오 짜박을 소개한다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권2호
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• pp.235-242
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• 2013

본 연구에서는 정보원천 신뢰도 이론(source credibility theory)을 기반으로 비개인화된(non-personalized) 추천시스템의 일종인 평판시스템(reputation system)을 위한 평판 순위결정기법을 제안하고, 이러닝 콘텐츠 서비스에 적합한 평판시스템 모형을 제시하였다. 정보원천 신뢰도 요인 중 온라인 구전에 적합한 두 가지 요인(expertise, co-orientation)을 기반으로 사용자 평판정보를 암묵적으로 추출하는 기법을 제안하였다. 즉, 사용자의 과거 이러닝 콘텐츠 평가 정보로부터 사용자의 두 가지 신뢰도 요인을 자동적으로 추출하는 방법을 정의하고, 사용자중 높은 신뢰도를 가진 소수 평가자의 정보만을 가지고 전체 사용자의 콘텐츠 평판정보를 효과적으로 예측할 수 있는 방법을 제안하였다. 콘텐츠 평판정보를 예측하는 단계에 있어, 정보원천 신뢰도 이론이 반영된 수정된 협업 필터링(collaborative filtering) 기법을 적용하였다. 한편, 다양한 평판기법들과의 성능 비교실험을 통해, 제안하는 평판시스템 모형이 명시적인 사용자 평판정보가 부족한 기업대 소비자간(B2C) 이러닝 콘텐츠 전자상거래 사이트에 적합함을 검증하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.598-612
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• 2014

이 연구는 기업교육 방법의 하나로 실시된 H금융기관 연수원 액션러닝 프로그램에 참여한 성인학습자를 대상으로 액션러닝 프로그램에 대한 경험 의미를 탐색하기 위한 것이다. 연구목적은 액션러닝 프로그램이 학습에 참여한 학습자들의 학습동기 증진과 직무문제해결능력 향상과 액션러닝 프로그램 구성요소 중 학습동기 증진과 직무문제해결능력 향상에 영향을 미치는 핵심 요소를 탐색하는 것이다. 연구방법은 액션러닝 프로그램에 참여한 학습자 9명을 대상으로 학습동기, 직무문제해결능력, 액션러닝의 구성요소관련 중심 질문 3개와 하위질문 15개를 구성한 후 포커스그룹 인터뷰(F.G.I)를 실시하였다. 연구결과, 액션러닝프로그램은 주의집중과 직무관련성이 연계하여 학습동기가 향상되고, 학습 팀 구성 정도가 학습동기 향상의 핵심 요소로 나타났다. 또한 대안개발과 계획/실행을 통하여 참여자의 직무문제해결능력 향상에 영향을 미치는 것으로 나타났고, 스폰서의 관심과 지지가 직무문제해결능력 향상의 핵심 요소로 탐색되었다. 결론적으로 기업의 직무교육활동에서 액션러닝프로그램은 참여자의 학습동기를 향상시킴으로, 직무교육 참여자의 직무문제해결능력 향상을 위해서는 프로그램 운영 시 주의집중과 직무관련성 강화 그리고 액션러닝 프로그램 구성 요소 중 적절한 학습 팀 구성에 관심과 주의를 기울여할 것이다. 이와 함께 계획/실행력을 증진시키기 위해서는 스폰서가 참여자의 문제인식을 파악하고 이들에 대한 지속적 관심과 지지가 필요하다.