• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.51-65
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• 2019

본 연구에서는 온라인 소프트웨어 교육 환경에서 학습자의 자기조절학습특성에 따른 온라인 학습 유형을 파악하고 각 유형의 특징을 살펴봄으로써 보다 전략적인 온라인 소프트웨어 교육을 위한 시사점을 제공하고자 하였다. 이를 위해 K대학의 온라인 소프트웨어 교육과정에 참여하고 있는 K-12 학생 809명의 온라인 학습 로그 데이터로부터 자기조절학습 특성 변인을 추출한 후, 계층적 군집 분석 기법(hierarchical cluster analysis)을 활용하여 자기조절학습 특성에 따른 학습자 군집 도출 및 군집 유형에 따른 온라인 학습 특성과 학습 결과의 차이를 비교 분석하였다. 그 결과, 온라인 소프트웨어 교육 학습자들의 자기조절학습 유형은 '고수준 자기조절학습형(군집 1)', '중수준 자기조절학습형(군집 2)', 그리고 '저수준 자기조절학습형(군집 3)'으로 나타났다. 온라인 자기조절학습 유형에 따른 학업성취도 수준은 '고수준 자기조절학습형(군집 1)'이 가장 높고, '저수준 자기조절학습형(군집 3)'이 가장 낮은 것으로 확인되었다. 이러한 결과를 바탕으로 효과적인 온라인 소프트웨어 교육 운영을 위한 시사점을 제시하였다.

• 한국비블리아학회지
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• 제32권2호
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• pp.49-67
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• 2021

학교도서관에서 도서관 목록 검색 및 독서교육종합지원시스템에 접근할 수 있는 모바일 웹 서비스가 제공되고 있지만, 이용자의 요구를 반영하고 모바일기기의 특성을 고려한 서비스를 제공하지는 못하고 있다. 이에 본 연구는 학교도서관 이용자 요구에 맞는 학교도서관 모바일 앱 서비스의 내용과 방안을 모색하고자 문헌연구, 학교도서관 모바일 웹 서비스 현황 분석, 학생과 교사의 모바일 서비스 사용자 경험 설문조사를 실시하였다. 설문조사를 바탕으로 학교도서관 DLS 모바일 서비스의 내용구성 및 설계 방안을 마련하였다. 우선, 단계를 4단계에서 3단계로 축소하였다. 1단계에서는 회원가입 시 화면 잘림 오류 개선, 접근성을 높이기 위해 다양한 로그인 플랫폼을 추가하고, 2단계에서는 통합검색 및 상세검색, 이용교육 및 독서교육 자료 제공, 독후활동, 소속 학교도서관 이용안내와 공지사항, 상호대차, 전자책 등과 같이 주로 사용되는 메뉴를 제공하며, 3단계에서는 소장자료 검색결과 상세화면 표시를 중심으로 예약 등의 관련 기능을 제공하도록 제안하였다. 본 연구는 학교도서관을 위한 모바일 앱 서비스 개발에 활용될 수 있을 뿐만 아니라 현행 모바일 웹 서비스의 변경 시에도 적용할 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.21-31
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• 2021

최근 코로나(Covid-19)의 영향으로 스마트 헬스케어 관련 산업과 비대면 방식의 원격 진단을 통한 질환 분류 예측 연구의 필요성이 증가하고 있다. 일반적으로 호흡기 질환의 진단은 비용이 많이 들고 숙련된 의료 전문가를 필요로 하여 현실적으로 조기 진단 및 모니터링에 한계가 있다. 따라서, 간단하고 편리한 청진기로부터 수집된 호흡음을 딥러닝 기반 모델을 활용하여 높은 정확도로 분류하고 조기 진단이 필요하다. 본 연구에서는 청진을 통해 수집된 폐음 데이터를 이용하여 이상 호흡음 분류모델을 제안한다. 데이터 전처리로는 대역통과필터(BandPassFilter)방법론을 적용하고 로그 멜 스펙트로그램(Log-Mel Spectrogram)과 Mel Frequency Cepstral Coefficient(MFCC)을 이용하여 폐음의 특징적인 정보를 추출하였다. 추출된 폐음의 특징에 대해서 효과적으로 분류할 수 있는 병렬 합성곱 신경망 네트워크(Parallel CNN network)모델을 제안하고 다양한 머신러닝 분류기(Classifiers)와 결합한 스태킹 앙상블(Stacking Ensemble) 방법론을 이용하여 이상 호흡음을 높은 정확도로 분류하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 96.9%의 정확도로 이상 호흡음을 분류하였으며, 기본모델의 결과 대비 정확도가 약 6.1% 향상되었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.283-290
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• 2022

본 연구에서는 가정 내의 가스 밸브에 장착되는 가스 타이머와 ESP-01 와이파이 모듈을 활용하여 서버와 연동되는 IoT 검사 시스템을 개발하였다. 가스 누출 IoT 검사 시스템의 서버 환경은 APM(Apache, PHP, MySQL)을 설치하여 세대별 가스 압력 데이터를 수집하여 누출 체크를 할 수 있도록 하였다. 가스 누출 IoT 검사 시스템 제어를 위해 앱 인벤터를 활용하여 가스 누출 체크 값을 실시간으로 관리를 할 수 있도록 하였다. 또한 모바일 앱으로 회원 관리 및 WiFi 설정, 누출 체크 값 등을 확인할 수 있도록 사용자의 편의성을 높였다. 지역별 가입자 관리를 하기 위해서 관리자 모드로 로그인하여 사용자 목록 확인을 하여 누출 검사 여부와 결과에 대한 안내를 할 수 있도록 하였다. 또한 사용자가 가스누출 체크 버튼을 누르면 자동으로 압력을 체크하여 서버에 측정값이 저장되고 가스 누출 발생 시에는 경보 및 수리 후 누출 체크를 하여 정상이면 사용할 수 있도록 하였다. 또한 회원의 중복 가입을 막기 위해 MAC 주소를 기반으로 회원 관리를 할 수 있도록 하였다.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권3호
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• pp.32-44
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• 2023

블록체인 브릿지(이하 '브릿지'이라 한다.)는 블록체인간 자산 이동을 가능하게 해주는 서비스를 말한다. 브릿지는 사용자에게 가상 자산을 입금 받고 다른 블록체인의 사용자에게 동일한 가상 자산을 전달하는 역할을 한다. 블록체인 환경은 각각 독립적이기 때문에 일반적인 방식으로 다른 블록체인으로 자산을 옮길 수 없기 때문에 사용자는 브릿지를 이용한다. 따라서 브릿지를 이용한 자산 이동은 일반적인 방식으로 추적할 수 없다. 만약 악성 행위자가 브릿지를 통해 자금 이동을 하였다면 기존의 자산 추적 도구로는 추적에 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 브릿지의 구조를 파악하고 브릿지 요청에 대한 이벤트 로그를 분석하여 브릿지 이용 정보를 획득하는 방법에 대하여 제안한다. 우선 브릿지의 구조를 파악하기 위해 Ethereum Virtual Machine(EVM) 기반 블록체인에서 작동하는 브릿지를 대상으로 분석을 진행하였다. 분석한 내용을 바탕으로 임의의 브릿지 이벤트에 대하여 적용해보았다. 나아가 실제 추적에 사용될 수 있도록 브릿지 이용정보를 지속적으로 수집하여 저장하는 자동화 도구를 제작하였다. 실제 브릿지 이용 후 도구를 통해 이용 정보를 추출하여 송신 블록체인, 수신 블록체인, 전달받는 지갑 주소, 전송한 토큰의 종류, 수량과 같은 추적에 중요한 정보들을 확인할 수 있었다. 이를 통해 블록체인 브릿지를 이용한 자산 이동 추적의 한계를 극복할 수 있음을 보여주었다.

• 서비스연구
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• 제13권3호
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• pp.1-19
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• 2023

여행 마케팅 분야에서 브이로그와 같은 동영상 기반 소셜미디어 컨텐츠의 중요성이 높아지고 있다. 그럼에도 불구하고 시청자 반응 및 참여 행동을 향상시키는 콘텐츠 특징에 대한 연구는 제한적이다. 본 연구는 유튜브 여행 콘텐츠의 나타난 감정이 시청자 참여 행동, 특히 "좋아요"와 "댓글" 작성에 미치는 영향을 연구하였다. 본 논문에서는 방문자 수가 높은 세계 8개 관광도시에 관한 여행 관련 유튜브 동영상 4,619개의 나래이션을 머신러닝으로 추출하여 텍스트화 한 후 음이항 회귀분석을 통해 분석하였다. 그 결과 긍정 감정 및 부정의 감정 모두 "좋아요" 수에 유의한 영향을 미쳤다. 즉, 동영상에서 나타난 긍정적인 감정과 부정적인 감정이 각각 높을수록 더 많은 시청자들이 "좋아요"를 클릭하는 것으로 나타났다. 댓글 수에 측면에서는 부정적인 감정만 유의한 영향을 보인 반면 긍정적인 감정은 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 본 연구는 경험재인 여행 상품의 고유한 특성을 고려할 때 유튜브에서 시청자 참여를 높이고자 하는 마케터들에게 어떠한 동영상 특징이 "좋아요"와 댓글등의 참여 행동을 유도할 수 있는지를 이해하고 전략 수립에 도움을 준다는 면에서 시사하는 바가 크다. 또한 소셜 미디어, 특히 유튜브의 맥락에서 시청자 참여도에 미치는 감정의 영향력을 검증하였다. 향후에는 감정에 대한 긍정-부정의 분류를 넘어 특정 감정이 참여도에 미치는 영향에 대한 고찰을 통해 소셜 미디어 동영상에 나타난 감정의 역할에 대한 이해를 깊이 할 수 있을 것이다.

• 실천공학교육논문지
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• 제15권2호
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• pp.439 -447
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• 2023

본 논문은 메타버스 플랫폼 중 ZEP을 이용하여 최적화한 수업 공간에 대한 맵을 개발하는 것을 목표로 하였다. 연구 방법으로는 기존의 메타버스의 수업 경험을 바탕으로 학습의 주체가 학습자가 되도록 수업 공간을 구성하고, 초등학교 컴퓨터 수업에 적용하면서 수업 공간을 수정·보완하여 최적화하였다. 연구 내용은 학습자의 메타버스에 대한 사전 인식을 조사하였고, 메타버스 플랫폼의 장단점 들을 비교·분석하였다. 또한, 조사 결과를 반영하여 맵을 설계하였고, 설계된 맵을 수업에 적용한 후 필요한 API와 앱을 설치하여 보완하였다. 그 결과 학습자는 메타버스 공간에서 학습의 주체자가 되어 자유롭게 공간을 파악하고, 수업에 적극적으로 참여하였다. 특히, 오프라인에서 소극적인 학생, 실력이 부족하여 참여율이 저조한 학생은 더 적극적으로 참여하였다. 향후, 학습분석을 할 수 있는 학습자의 로그데이터를 수집할 수 있는 기능들을 API와 자바스크립트 프로그램 추가하여 학습자에게는 실시간 피드백이 가능하게 하고, 교수자에게는 통계 데이터를 가지고 학습자에게 피드백을 할 수 있도록 하는 것이다. 만약 이것이 가능하다면 메타버스 공간이 학습자에게는 학습 보조자 역할과 교수자에는 교수 보조자 역할을 충분히 기대할 수 있다.

• 보건행정학회지
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• 제34권1호
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• pp.68-77
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• 2024

연구배경: 우울은 저하된 기분이 비교적 경미한 수준인 일상 우울과 병적 상태인 임상적 우울로 구분할 수 있다. 우울 경험은 치료순응도 저하, 신체증상 등을 경험하게 하여 의료이용을 높일 수 있으나 우울 중 임상적 우울 집단은 질환에 대한 사회적 편견을 경험하여 의료이용이 제한될 수 있다. 의료이용은 개인 나아가 사회 문제의 원인이 되어 중요하다는 측면에서 본 연구는 임상적 우울 집단, 일상 우울, 비우울 집단의 의료이용을 비교하여 살펴보고자 한다. 방법: 일반화 성향점수(generalized propensity score) 기반 처치역확률가중기법(inverse probability of treatment weighting)을 이용하여 비우울, 일상 우울, 임상적 우울 집단 간 공변량의 불균형을 최소화하고 우울과 의료이용, 총진료비의 관계를 각각 음이항 회귀분석과 로그변환한 선형회귀분석을 통해 확인하였다. 결과: 우울은 여성, 소득이 낮은 집단, 교육수준이 낮거나 배우자가 없거나 건강보험에 가입되지 않았거나 경제활동을 하지 않은 집단에서 높았으며, 우울중 임상적 우울은 경제활동을 하지 않거나 민간의료보험에 미가입된 집단, 질환의 보유개수가 많은 집단에서 비중이 높았다. 의료이용 횟수는 우울 집단(일상 우울 집단 및 임상적 우울 집단)이 비우울 집단보다 유의하게 높았으며, 임상적 우울 집단이 일상 우울 집단보다 유의하게 높았다. 총진료비는 우울 집단이 비우울 집단보다 높았으나, 임상적 우울 집단과 일상 우울 집단 간에는 유의한 차이가 없었다. 결론: 의료이용은 비우울 집단보다 우울 집단(임상적 우울 집단 과 일상 우울 집단)에서 높았으며, 임상적 우울 집단보다 일상 우울 집단에서 높았다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권30호
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• pp.201-219
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• 2013

미국, 영국, 일본 등 선진국을 중심으로 디지털 매체의 발달을 교육에 접목하려는 움직임이 꾸준히 증가하였고 이는 디지털 교육 디바이스의 발전을 가져왔다. 국가적 차원에서 발전을 하고 있는 일본과 교육 분야에 막대한 국가 예산을 사용해 디지털 교육의 선진국으로 자리 잡고 있는 영국 그리고 복지국가의 기반 위에 적극적인 디지털 교육을 이끌고 있는 스웨덴이 디지털 교육 매체분야의 선진국이다. 특히 영국과 스웨덴은 디지털 교과서 등 디지털 교육 매체시장이 포화상태이며 시장의 경쟁으로 양보다는 질을 추구하는 시점에 이르렀다. 즉 빠르게 발전을 추구하는 과정을 지나 디자인적인 질을 중요시하면서 디지털 교육 매체를 선별 적용하고 있다. 국내에서는 2007년 초등학교 5학년 수학 디지털 교과서를 시작으로 국내 디지털 교과서의 시장이 열렸고 IT 선진국답게 짧은 시간 안에 과학, 영어 등 다양한 분야에 적용하는 등 커다란 발전을 보여줬다. 이에 디지털 교육 매체 분야의 디자인 적용의 빠르고 효율적인 가이드 설립을 위하여 디지털 교육 선진국의 디지털 교육매체 및 설문을 기반으로 한 적용 사례 분석을 통해 한국디지털 교육 매체 디자인의 나아갈 방향 잡는 기초 자료가 필요하다. 이에 본 연구는 LG 유럽 디자인 센터를 중심으로 디지털 교육 매체의 선진국인 영국과 복지사회 기반의 탄탄한 교육 정책을 보여주는 스웨덴을 사례 연구 대상국가로 선정하며 4개 학교의 전교생을 대상으로 설문, 휴리스틱 분석, KJ법을 통해 분석한다. 분석결과 양적인 증가뿐만아니라 디지털 소셜라이징 안에서 보다 현실적이고 다양한 시뮬레이션 경험을 추구하는 등 콘텐츠의 질 향상을 원하고 있으며, 아날로그의 단점을 보완하면서 상호 보완적으로 언제 어디서든 편하게 접할 수 있는 환경 및 편한 GUI 디자인이 요구되고 있었다. 이에 향후 교육 플랫폼과 교육 관리 시스템, 커뮤니케이션 시스템간의 유기적이고 상호 보완적인 통합 솔루션디자인을 중심으로 질 높은 교육 시뮬레이션 및 GUI 디자인을 기획해야하며 이는 교육 주체뿐만 아니라 교육 환경을 포함한 분야를 통합한 사전 조사 및 설문 분석을 통해 모든 교육 특성을 고려하여 디지털 교육 매체 의 디자인의 질을 높인 기획을 해야 한다. 본 연구 결과는 디지털 교육 해외 선진국의 발전 된 현황을 파악하여 국내 디지털 교육산업의 디자인 기획시 기초 자료로 활용하는데 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제18권1호
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• pp.125-141
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• 2012

본 연구는 최근 그 중요성이 한층 높아지고 있는 침입탐지시스템(IDS, Intrusion Detection System)의 침입탐지모형을 개선하기 위한 방안으로 유전자 알고리즘에 기반한 새로운 통합모형을 제시한다. 본 연구의 제안모형은 서로 상호보완적 관계에 있는 이분류 모형인 로지스틱 회귀분석(LOGIT, Logistic Regression), 의사결정나무(DT, Decision Tree), 인공신경망 (ANN, Artificial Neural Network), 그리고 SVM(Support Vector Machine)의 예측결과에 적절한 가중치를 부여해 최종 예측결과를 산출하도록 하였는데, 이 때 최적 가중치의 탐색을 위한 방법으로는 유전자 알고리즘을 사용한다. 아울러, 본 연구에서는 1차적으로 오탐지율을 최소화하는 최적의 모형을 산출한 뒤, 이어 비대칭 오류비용 개념을 반영해 오탐지로 인해 발생할 수 있는 전체 비용을 최소화할 수 있는 최적 임계치를 탐색, 최종적으로 가장 비용 효율적인 침입탐지모형을 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 제안모형의 우수성을 확인하기 위해, 국내 한 공공기관의 보안센서로부터 수집된 로그 데이터를 바탕으로 실증 분석을 수행하였다. 그 결과, 본 연구에서 제안한 유전자 알고리즘 기반 통합모형이 인공신경망이나 SVM만으로 구성된 단일모형에 비해 학습용과 검증용 데이터셋 모두에서 더 우수한 탐지율을 보임을 확인할 수 있었다. 비대칭 오류비용을 고려한 전체 비용의 관점에서도 단일모형으로 된 비교모형에 비해 본 연구의 제안모형이 더 낮은 비용을 나타냄을 확인할 수 있었다. 이렇게 실증적으로 그 효과가 검증된 본 연구의 제안 모형은 앞으로 보다 지능화된 침입탐지시스템을 개발하는데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.