• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.517-535
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• 2021

디지털 기술 발달은 우리의 삶뿐만 아니라, 온라인 교육 환경에도 많은 변화를 가져오게 되었다. 개별 학습자들에게 맞춤화된 내용을 필요한 즉시 제공 받기를 원하는 학습자들의 요구에 따라 마이크로러닝이 등장하게 되었다. 마이크로러닝은 개인에게 맞춤화된 콘텐츠를 적시에 빠르게 학습이 제공된다는 의미에서 '적응형(adaptive)' 교육이라고 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 적응형 마이크로러닝의 개발원칙이 무엇인지 살펴보고자 하였다. 이를 위해 문헌 연구 및 사례 분석을 통해 적응형 마이크로러닝 개발원칙을 탐색하였다. 그 결과, 개발원칙을 적응형 학습 환경, 적응형 학습 콘텐츠, 적응형 학습 시퀀스, 적응형 학습 평가의 네 가지 측면으로 구분하고 각각에 대한 세부요소를 제시하였다. 마이크로러닝이 현 사회적 요구를 반영한 새로운 이러닝의 형태인 만큼, 본 연구는 앞으로의 후속연구를 위한 방향성을 제안하는 탐색연구로서의 의미를 찾고자 한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.180-185
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• 2012

소셜 러닝은 미래 지식정보사회의 새로운 학습모델로 기존의 학습과 달리 개인의 능동성과 타인과의 관계 형성을 강조한 것으로, 블로그, SNS, 위키, UCC, 마이크로블로그 등과 같은 소셜 미디어를 학습플랫폼으로 활용하여 소셜의 효과가 학습으로 연결될 수 있도록 설계할 수 있다. 본 논문에서는 소셜 러닝을 이해하기 위한 세가지 키워드인 맥락, 연결, 협업을 중심으로 소셜 러닝 특성을 기술한다. 각 소셜 미디어 특징을 조사하여 소셜미디어가 소셜 러닝에 어떻게 활용이 될지를 알아보고 페이스북을 활용한 소셜러닝 시스템 구축 방법을 제시한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.26-27
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• 2020

본 논문에서는 서로 다른 특성을 갖기 때문에 표준화가 어려운 엣지 플랫폼에서 동일한 머신 러닝 모델로도 확장 가능한 분석 서비스를 하기 위해, 마이크로서비스 기반으로 협업 분석 하는 설계 방법을 소개한다. 이를 위해 실제 사용자 분석 결과 적응적인 컨텐츠 서비스 시나리오를 고려하였다. 서로 다른 성능을 갖는 엣지가 협업하기 위해서 클라우드에서 제공 받는 어플리케이션을 마이크로 서비스화 하고 다수의 엣지에 해당 서비스를 분산 분포하여 연결한다. 해당 방법은 전체 서비스를 상호 독립적인 최소 구성 요소로 분할하고 모든 요소가 독립적으로 연동되어 타스크를 수행하게 하며 유사한 프로세스는 공유함으로서 상대적으로 성능이 떨어지는 엣지들간 협력으로 효율적인 분석 서비스 제공이 가능하도록 할 것이다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.81-83
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• 2022

고성능 컴퓨팅 기술과 딥 러닝 기술이 충분한 발전을 거쳐 인공지능 기술은 다양한 분야에서 실제로 적용되고 있다. 인공지능 플랫폼 기술이 사용자에게 적절하게 활용되기 위해서 엣지 컴퓨팅 기반의 마이크로 서비스 아키텍처(MSA)가 주목받고 있다. 이와 관련된 기술을 통해 클라우드 기반의 여러 인공지능 애플리케이션들이 엣지 장치에서 직접 처리가 가능하다면 비용적인 측면뿐 아니라 여러 관점에서 효율적이므로 엣지 컨테이너의 운용 기술에 대한 수요가 높아지고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 엣지 디바이스에 간단한 딥 러닝 서비스를 배포하고 운용할 수 있는 컨테이너를 구현하였다. 또한, REST 통신 방법 이외에 RPC 방식을 사용하여 원격 제어를 가능하게 하도록 구성하였으며, 여러 제어 기능들이 동작함을 확인하였다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2011년도 동계학술대회
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• pp.233-240
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• 2011

소셜 미디어 (Social Media)는 사람들이 자신의 생각과 의견, 경험, 관점 등을 서로 공유하고 참여하기 위해 사용하는 개방화된 온라인 툴과 미디어 플랫폼으로서 소비와 생산의 일반적인 흐름이 동작하지 않으며, 양방향성을 활용하여 사람들이 참여하고 정보를 공유하며 사용자들이 만들어 나간다. 이런 소셜 미디어에는 블로그(Blog), 소셜 네트워킹서비스(Social Networking Service, SNS), 위키(Wiki), 손수제작물(UCC), 마이크로 블로그(Micro Blog) 5가지가 있다. 소셜 러닝은 넓게는 사람들이 소셜 미디어를 통해 서로 협업과 집단지성을 나누며 스스로 학습하는 것으로 좁게는 소셜 미디어를 통한 학습이라고 정의할 수 있다. 본 논문에서는 소셜 미디어와 Social Learning에 대해 자세히 알아보고 초등학교에서 어떻게 활용할 수 있는지 연구하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.224-226
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• 2021

최근 코로나바이러스감염증-19(COVID-19)가 확산됨에 따라 화상회의, 온라인 게임, 스트리밍 등과 같은 다양한 온라인 서비스들의 트래픽이 크게 증가하면서 원활한 서비스 제공을 위한 서버 자원 관리의 중요성이 강조되고 있다. 이에 따라 서버 자원을 전문적으로 관리해주는 클라우드 서비스의 수요도 증가하는 추세이다. 하지만 대다수의 국내 기업들은 성능의 불확실성, 보안, 정서적 이질감 등을 이유로 클라우드 서비스 도입에 어려움을 겪고 있다. 따라서 본 논문에서는 클라우드 서비스의 성능의 불확실성을 해소하기 위해 클라우드 시장 BIG3 기업(아마존, 마이크로소프트, 구글)의 클라우드 서비스의 성능을 비교하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.169-170
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• 2019

인공지능이 글로벌 경쟁력 원천 기술로 부각되면서 정부도 자율주행차, 드론, 로봇 등 미래 신산업의 기반 기술이 되는 인공지능을 전략적으로 육성하고 있다. 국내 인공지능 연구 및 서비스는 네이버와 카카오를 중심으로 출시되었으나 해외에 비하면 규모나 수준이 미약한 편이다. 최근, 딥러닝 (deep learning)은 최근 음성인식과 영상인식을 비롯한 다양한 패턴인식 분야에서 혁신적인 성능을 기록하면서 많은 연구가 진행되고 있다. 그 뿐만 아니라 딥러닝은 초창기부터 산업계의 큰 관심을 끌어 구글이나 마이크로소프트, 삼성전자 등 글로벌 정보기술 회사에서 상용제품에 딥러닝 기술을 성공적으로 적용하고 있고 계속 연구개발을 진행하고 있어 대중매체에서도 관심을 가지고 주목하고 있다. 이러한 선행연구를 바탕으로 주목 받고 있는 인공지능에 대해 살펴보도록 하겠다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.33-42
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• 2016

최근 인공지능 분야는 구글, 아마존, 마이크로 소프트 등 선진 기업을 중심으로 머신러닝에 대한 투자와 연구경쟁이 가속화 되고 있다. 가상화 기술은 가상화 보안 구조에 대한 보안 취약점 문제가 지속적으로 이슈화 되었다. 또한 내부 데이터 보안이 플랫폼 제공자의 가상화 보안 기술에 의존적인 경우가 대부분이다. 이는 기존 소프트웨어, 하드웨어 보안 기술은 가상화 영역 접근이 어렵고 보안 기능 수행에 데이터 분석 및 처리 효율성이 낮기 때문이다. 본 논문은 사용자 중요 정보를 기계학습 알고리즘을 적용하고, 학습 가능한 보안 인증벡터 생성하여 이를 가상화 내부 영역에서 보안 검증을 수행할 수 있는 방법을 제안한다. 성능분석 결과 인증벡터의 가상화 환경의 내부 전송 효율성, 연산방법의 높은 효율성과 주요 생성 파라미터에 대한 안전성을 입증하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권1호
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• pp.309-316
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• 2022

본 연구는 비대면 시대 유튜브 이러닝 고도화 서비스 방안에 관한 연구이다. 문헌 조사와 선행연구를 통해서 교육 변화의 동향에 관하여 고찰하였고, 온라인 설문과 심층 인터뷰를 통해 개선 방안을 제안하였다. 연구 방법은 2021년 10월 15일부터 28일까지 총 14일간 유튜브로 학습 경험이 있는 MZ세대 90명을 대상으로 허니콤 모델과 리커트 5점 척도를 기반으로 1차 온라인 설문을 진행하였고, 설문에서 유튜브를 통한 학습 빈도가 높다고 응답한 6명을 대상으로 2차 심층 인터뷰를 진행하였다. 실험 결과 사용자들은 학습 목적에 따라 개선점이 있다고 생각하고 있었으며, 공통으로 문제를 느끼고 있는 요소들을 도출할 수 있었다. 또한, 추가 질문을 통해 새로운 유튜브 학습 플랫폼을 제안하였다. 본 연구를 통해 포스트 비대면 시대에 대응할 수 있는 유튜브 이러닝 서비스 참고자료 활용을 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.27-65
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• 2020

많은 정보통신기술 기업들은 자체적으로 개발한 인공지능 기술을 오픈소스로 공개하였다. 예를 들어, 구글의 TensorFlow, 페이스북의 PyTorch, 마이크로소프트의 CNTK 등 여러 기업들은 자신들의 인공지능 기술들을 공개하고 있다. 이처럼 대중에게 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 공개함으로써 개발자 커뮤니티와의 관계와 인공지능 생태계를 강화하고, 사용자들의 실험, 적용, 개선을 얻을 수 있다. 이에 따라 머신러닝 분야는 급속히 성장하고 있고, 개발자들 또한 여러가지 학습 알고리즘을 재생산하여 각 영역에 활용하고 있다. 하지만 오픈소스 소프트웨어에 대한 다양한 분석들이 이루어진 데 반해, 실제 산업현장에서 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 개발하거나 활용하는데 유용한 연구 결과는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 프레임워크 사례연구를 통해 해당 프레임워크의 도입 전략을 도출하고자 한다. 기술-조직-환경 프레임워크를 기반으로 기존의 오픈 소스 소프트웨어 도입과 관련된 연구들을 리뷰하고, 이를 바탕으로 두 기업의 성공 사례와 한 기업의 실패 사례를 포함한 총 3 가지 기업의 도입 사례 분석을 통해 딥러닝 프레임워크 도입을 위한 중요한 5가지 성공 요인을 도출하였다: 팀 내 개발자의 지식과 전문성, 하드웨어(GPU) 환경, 데이터 전사 협력 체계, 딥러닝 프레임워크 플랫폼, 딥러닝 프레임워크 도구 서비스. 그리고 도출한 성공 요인을 실현하기 위한 딥러닝 프레임워크의 단계적 도입 전략을 제안하였다: 프로젝트 문제 정의, 딥러닝 방법론이 적합한 기법인지 확인, 딥러닝 프레임워크가 적합한 도구인지 확인, 기업의 딥러닝 프레임워크 사용, 기업의 딥러닝 프레임워크 확산. 본 연구를 통해 각 산업과 사업의 니즈에 따라, 딥러닝 프레임워크를 개발하거나 활용하고자 하는 기업에게 전략적인 시사점을 제공할 수 있을 것이라 기대된다.