이 연구의 목적은 2003년부터 농촌진흥청에서 이루어져 왔던 이러닝시스템에 대한 실태와 참여농가의 만족도를 파악하고 향후 이러닝시스템의 발전방향을 모색하는 데 있다. 농촌진흥청은 2003년부터 웹과 비디오화상시스템에 기반을 둔 이러닝시스템(e-learning system)을 이용하여 농가에 대한 지도와 교육사업을 전개하여 왔다. 2003년에는 이러닝을 통한 교육과정에 251명의 농민이 등록하였으며, 이 중 최종적으로 126명이 오이, 고추, 토마토에 대한 생산과 경영관리 교육과정을 수료하였다. 2004년에는 503명의 농민이 이러닝 교육과정에 등록하였으며, 이중 313명의 농가가 버섯, 딸기, 수박에 대한 생산과 경영관리 교육과정을 수료하였다. 이러닝 교육과정에 참여하는 농민의 76%가 이러닝시스템을 통한 교육에 만족하는 것으로 나타났다. 이러닝을 위한 시스템 형태에 따른 선호도는 비디오화상시스템만을 이용한 경우는 23%. 웹만을 이용한 경우는 13%, 이 두 시스템을 통합하여 운영한 경우에는 59%로서 통합시스템운영이 더 효과적인 것으로 나타났다. 현재 진흥정이 구축한 통합시스템은 동시에 1000명 이상의 농민을 대상으로 교육을 실시할 수 있다. 지도사업의 예산과 인원이 과거에 비해 줄어들고 있는 상황에서 이러닝시스템은 향후 농민들을 대상으로 한 지도와 교육에 효과적인 대안이 될 수 있다.
u-러닝시스템의 개발과 활용은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 발달에 따른 미래교실에서의 교육 및 학습 환경을 실현하기 위한 기술적 노력을 의미한다. 본 연구에서 다루고자 하는 u-러닝시스템이 높은 수준의 유비쿼터스 학습을 구현하기 위해서는 학교에서 뿐만 아니라 가정에서도 학습할 수 있는 u-러닝환경을 구축할 수 있어야 하는데, 현재 u-러닝 시스템 구축을 통한 미래교육 연구는 광범위한 관심과 보급에도 불구하고 u-러닝시스템 활성화의 한계를 도출하고 있다. 즉, 현재 다양한 플랫폼 하에서 운영되고 있는 모바일 기기 환경에서 기존의 콘텐츠를 활용하기 위해서는 여전히 u-러닝 지원을 위한 단말기의 안정성이 떨어질 뿐만 아니라 u-러닝을 안정적으로 지원하는 기반 시스템이 적절하게 개발 보급되지 못하고 있는 실정이며 사용자의 편의성이 떨어져 u-러닝 환경에 적합하지 못한 경우가 많다. 따라서 본 연구는 이와같은 u-러닝시스템의 기반기술 구축에 필수적인 기술적 요소를 보완하기 위하여 오픈소스를 포함한 다양한 운영체제의 환경에서 윈도우 운영체제 기반 애플리케이션 사용이 가능한 Remote Desktop Protocol을 통한 가상화 기술을 구현하여 u-러닝시스템의 컴퓨팅 성능을 보다 효율적으로 증대시킬 수 있는 네트워크 시스템을 구현하고 타 시스템과의 성능평가를 수행한다.
이러닝 인력이 부족한 문제점을 해결하기 위하여 본 연구에서는 이러닝을 위한 강사와 학습자가 쉽고 편하게 강의 콘텐츠를 거래할 수 있는 오픈마켓 형태의 개방형 교육 포털 시스템을 구현하여, 새로운 이러닝 비즈니스 모델을 제안한다. 그리고 기존의 이러닝 콘텐츠의 제작 과정은 매우 복잡하고 전문적인 기술을 필요로 함으로 많은 비용과 시간이 소요되었다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 연구에서는 강사 스스로 이러닝 강의 콘텐츠를 쉽게 제작할 수 있도록 해 주는 이러닝 콘텐츠 제작 시스템을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 시스템의 유용성을 검증하기 위하여 이러닝 콘텐츠를 제작해본 경험이 있는 강사들을 대상으로 본 연구에서 개발한 시스템과 인기 있는 기존의 시스템들의 유용성에 대한 설문분석을 실시하였는데, 분석 결과 본 연구에서 개발한 군고구마 시스템이 유용한 것으로 나타났다. 본 연구는 기존에 콘텐츠 제작 및 서비스 업체 중심의 이러닝 비즈니스 모델이 아닌 강사와 학생 중심의 이러닝 비즈니스 모델을 제시해 줌으로써 이러닝 콘텐츠의 다양성 확보 그리고 이러닝 산업의 활성화에 기여를 할 것으로 예상된다.
최근 스마트 컴퓨팅 시대를 맞아 스마트 러닝 시스템에 대한 관심도가 급증하고 있다. 스마트 러닝의 개념은 크게 2가지로 스마트 단말기를 이용한 학습 방법과 학습을 위한 스마트 학습 기법으로 나누어 볼 수 있다. 스마트 학습 기법은 학습자에게 좀 더 효율적이면서 학습의 효과를 증대시키기 위해 학습자의 성향과 학습자의 프로파일, 학습 상황 등을 인지하여 분석하고 적용할 수 있는 기법을 말한다. 본 논문에서는 학습자에게 스마트 러닝을 위한 스마트 학습 기법을 적용한 시스템 설계를 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하고 있는 스마트 러닝 시스템은 학습자에게 적합한 교수학습 모형을 자동으로 적용하여 학습의 효과를 극대화하고, 학습의 유형과 학습 패턴의 변화에 따라 시스템이 학습자에게 지능적으로 대처할 수 있도록 하는 것이다. 교수학습 모형이 학습자에게 자동변화 되기 위해서는 학습자의 성향분석 그리고 형성평가, 사후평가 등의 데이터 분석을 수집하고 자동으로 분석하여 적용 할 수 있는 스마트 학습 에이전트(SSA:Smart Study Agent)가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 SSA 설계를 기반으로 스마트 러닝 시스템의 필요성과 향후 연구 발전에 따른 이러닝(e-learning) 교육 혁신에 기여하고자 한다.
SBS에서는 다년간 지속적으로 핫클립 생성 딥러닝 기술을 방송 시스템에 적용하여 업무 효율을 높이려는 시도를 하였다. 본 기고문에서는 그동안 누적된 SBS의 핫클립 생성 딥러닝 기반 방송 시스템의 기획, 개발, 적용 및 운영 사례에 대한 전반적인 내용을 다루려 한다. 또한 구축 과정에서 발생하는 어려움과 그에 대한 해결책도 공유하려 하였다. 본 기고문에서 소개할 딥러닝 기반 방송 시스템은 하이라이트 구간 예측, UHD 방송 A-ESG 서비스 운영 시스템, 유튜브 채널 운영 시스템, 매쉬업 콘텐츠 제작 지원 시스템 등이다.
ERP 시스템 교육은 새로운 시스템에 대한 구성원들의 교육 및 연수과정에서 많은 문제점을 초래할 수도 있다. 그러한 문제점을 해결하기 위한 방안으로 시간, 장소 등에 구애받지 않고 교육을 할 수 있는 e-러닝을 활용한 ERP 교육이 대두되었다. 본 연구에서는 ERP 시스템 구축관련 조직변화관리 지원을 위한 e-러닝 활용전략으로 ERP 교육컨텐츠의 질 개선, 상호작용(피드백)의 강화, 블렌디드 러닝의 활용, ERP 시스템과 e-러닝 시스템 연계 모델 등을 제시하였다.
본 논문에서는 시스템 사고를 이용한 이러닝 서비스의 정보보호관리를 제안하였다. 이러닝 활용이 증가되면서 이러닝 시스템에 불법적인 접근을 통한 정보의 유출, 변조, 삭제 등 다양한 위협 요인도 병존하고 있기 때문에 정보자산에 대한 위협 및 위험요소에 대한 체계적인 대책과 지속적인 관리의 중요성이 지속적으로 증가하고 있다. 현재 이러닝 운영 기관에서 정보자산을 보호하기위해 다양한 정보보호 활동과 노력을 하고 있으나, 하루가 다르게 변화하고 있는 IT 환경에서는 조직의 운영 환경과 여건에 맞게 정보자산을 보호하기 위해서 시스템 사고를 활용한 동태적인 관리가 종합적이고 지속적인 정보보호관리체계 수립을 위해서 필요하다.
이 논문에서는 멀티에이전트 기반 지능형 웹기반 이러닝 시스템을 구현하였다. 이 시스템 구현을 위해 사용자들의 취향검사를 수행하였고, 결과 사용자 그룹에 맞는 적절한 이러닝 커뮤니티를 형성하였다. 제안하는 시스템인 IMAS는 신경회로망에 의해 이러닝 커뮤니티를 학습하였고, 새로운 분산기반 멀티에이전트 프레임워크를 이용하여 에이전트를 생성한다.
Sloan 컨소시엄 2004에 의하면 원격교육이 고등 교육 분야에서 빠르게 성장하는 분야이다. 본 연구는 정보시스템 성공모델에 기초하여, 학습관리시스템에 대한 만족과 함께 이러닝 학습자 특성과 관련된 요인을 중심한 연구로서, 이러닝 학습자의 자기조절 학습 전략과 학습자의 컴퓨터 자기 효능감에 초점을 맞춘 연구이다. 학습자의 학습관리시스템 만족과 관련한 요인은 시스템 품질, 학습 컨텐츠 품질, 학습자와 교수자간의 서비스 품질로 구성하였다. 실증분석의 결과 이러닝의 학습관리시스템 만족과 관련하여 인지된 유용성, 인지된 사용용이성 및 서비스품질이 주요 요인으로 나타났고, 학습자 스스로의 자기조절학습 전략과 컴퓨터 자기 효능감 역시 이러닝 만족에 영향을 미치는 중요 요인임을 증명되었다.
최근 객체 추적 분야에서의 딥러닝 활용도가 증가하고 있다. 대표적인 딥러닝 기반 객체 추적 시스템은 객체 검출 알고리즘과 추적 알고리즘의 연쇄된 형태로 구성된 형태이다. 따라서 추적 시스템의 성능은 객체 검출기의 성능에 매우 의전적이라는 한계점이 존재한다. 본 논문에서는 위와 같은 검출-추적의 직관적인 구조로 구성된 시스템에서 딥러닝 기반 검출기에 대한 의존성을 낮추고 또한 추적기의 동작 속도를 증가시키는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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