• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (A)
• /
• pp.72-76
• /
• 2006

정보통신 기술의 발전은 양방향의 참여 문화를 형성하고 있다. e-러닝의 환경도 웹 기반의 환경에서 모바일 환경과 방송과 융합된 네트워크 환경으로 변화되며, e-러닝도 학습자의 직접 참여를 요구하는 교수-학습 교수법을 제공하고 있다. 다양한 네트워크 환경에서 원하는 정보를 생성, 추출하고 다른 사람과 의사소통할 수 있어야 한다. e-러닝의 발전으로 복합적 사고와 고차원적인 인지 사고를 위해 학습자 주도의 개별적자율적 학습, 협력적(collaborative)학습을 제공할 수 있다. 즉, e-러닝의 웹 기반에서 발전하여 무선 네트워크 환경으로의 변화가 학습 환경도 시간적, 공간적으로 자유로울 수 있는 모바일 환경(mobile environment)에서 방송과 통신이 융합되고 나아가 유비쿼터스 환경(ubiquitous environment)으로 전환되고 있다. 본 논문에서는 e-러닝의 콘텐트를 다양한 디지털 기기에 따라 재사용하고 재구성하여 제공할 수 있도록 메타데이터 맵핑 구조에 대해 연구하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
• /
• pp.1-4
• /
• 2024

코로나 19(Covide-19)이후 가상과 현실이 융·복합 되어 사회·경제·문학활동과 가치 창출이 가능한 메타버스가 차세대 핵심산업으로 부상하고 있다. 이에 자사 보유 기술, IP(Intellectual Property) 등을 활용하여 메타버스 플랫폼을 구축하고자 하는 기업들이 증가하여 지식재산권을 둔 법적 이슈들이 새롭게 나타나고 있다. 따라서 본 논문에서는 상표권 침해를 보호하기 위하여 딥 러닝 기반 객체 탐지모델인 YOLOv5 모델을 활용한 메타버스 환경에서의 상표권 탐지 시스템을 제안한다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보교육학회 2007년도 하계학술대회
• /
• pp.221-226
• /
• 2007

군 복무 중 이러닝을 통해 군 장병의 자기 계발을 돕기 위해 정부는 군 이러닝 포털시스템을 구축하였다. 본 연구에서는 군 이러닝 포털 시스템을 통해 다양한 교육용 콘텐츠를 제공하기 위해 교육용 콘텐츠에 대한 메타데이터를 설계하였다. 군 장병들이 원하는 콘텐츠와 이를 표현하는 방법에 대한 설문 조사를 통해 요구 분석하였으며, 이를 토대로 분류 체계와 분류 항목을 선정하였다. 이러한 분류 체계와 분류 항목을 KEM과 SCORM과 같은 국내 외 콘텐츠 표준화 규격을 참조하여 교육 콘텐츠 메타데이터로 설계하였다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제16권3호
• /
• pp.59-73
• /
• 2018

본 연구의 목적은 메타분석을 통해 국내 플립러닝의 학습 효과를 검증하는 것이다. 이를 위해 2017년도까지 국내에서 발행된 플립러닝 효과성에 관한 연구들을 수집하였고, 총 95편이며 이 중 학위 논문은 59편, 학술 논문은 36편이다. CMA 프로그램을 활용하여 전체 효과크기, 종속변인에 대한 효과크기, 조절변인에 따른 효과크기 차이를 분석하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 플립러닝의 학습 효과가 .58로 강의식 수업에 비해 학습 효과가 높게 나타났다. 둘째, 인지적, 정의적, 대인관계 영역의 효과크기 분석 결과, 세 영역 모두에서 플립러닝의 효과가 유의하게 나타났으며, 인지적 영역, 정의적 영역, 대인관계 영역의 순으로 효과크기가 큰 것으로 나타났다. 셋째, 플립러닝의 학습 효과는 출판유형, 학교유형, 중심교과에 영향을 받으며 출판유형이 학위 논문일 때, 학교유형이 고등학교일 때, 높은 효과크기를 나타냈다. 본 연구는 이러한 연구결과를 바탕으로 향후 국내 플립러닝 수업설계 및 실행에 시사점을 제안하였다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제19권1호
• /
• pp.249-260
• /
• 2021

본 연구는 국내 간호대학생을 대상으로 한 플립러닝 연구들의 결과를 통합하고 분석하기 위해 실시한 메타분석연구이다. 대상 문헌은 PubMed, EMBASE, Cochrane, CINAHL, Korean databases가 이용되었으며 국내 간호학과학생들의 플립러닝 효과를 평가하는 무작위 실험과 비무작위 실험연구가 포함되었다. 95% 신뢰 구간과 SMD가 변량효과 메타분석 결과로 산출되었으며, 플립러닝 전체 효과 크기는 대조군에 비해 큰 효과 크기(SMD = 1.21; 95% CI = 0.84 ~ 1.63; I2 = 93.9; n = 23)로 나타났다. Bloom 분류에 따른 추가 분석 결과, 플립러닝은 심동적 영역, 인지적 영역, 정서적 영역의 변수들에 의미있게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 메타분석은 총 10건의 문헌 분석을 통해 국내의 간호학과 학생들에 대한 플립러닝 교수법이 전통적인 교수법보다 심동적 영역, 인지적 영역, 정서적 영역에서 효과적임을 보여주었다. 추후 플립러닝은 간호대학생들의 학문적 수행 능력 향상을 위한 이론수업 및 실습 간호교육에 까지 통합 되어질 수 있다.

• 한국기록관리학회지
• /
• 제17권3호
• /
• pp.115-138
• /
• 2017

전자기록물의 유형은 다양해지고 있으며, 기능성이나 사용자와의 상호작용을 포함하며 여러 종류의 전자기록으로 구성된 기록물인 복합전자기록물들이 증가하고 있다. 복합전자기록물의 지속적인 접근을 보장하기 위해서는 아카이빙을 지원할 수 있는 메타데이터 구축이 필수적이다. 본 연구는 이러닝 콘텐츠인 복합전자기록물의 아카이빙을 위한 메타데이터 요소를 설계하여 제안하였다. 국내외의 장기보존을 위해 설계된 포맷 레지스트리의 구성요소를 비교 분석하여 디지털 아카이빙에 필수적인 공통 메타데이터 요소를 도출하고, 간호 분야 이러닝 콘텐츠의 보존 속성을 조사, 분석하여 이를 반영할 수 있도록 메타데이터 요소를 확장, 추가하였다. 분석결과를 통해 복합전자기록물 아카이빙을 지원하는 메타데이터 상위요소 25개와 138개의 하위요소가 제안되었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
• /
• pp.19-22
• /
• 2022

서비스 관점에서 구축되는 추천 시스템의 성능은 얼마나 효율적인 추천 모델을 적용하여 심층적으로 설계되었는가에 좌우된다고도 볼 수 있다. 특히, 추천 시스템의 초개인화는 세계적인 추세로 1~2년 전부터 구글, 아마존, 알리바바 등의 데이터 플랫폼 강자들이 경쟁적으로 딥 러닝 기반의 알고리즘을 개발, 자신들의 추천 서비스에 적용하고 있다. 본 연구는 갈수록 고도화되는 추천 시스템으로 인해 발생하는 여러 문제들 중 사용자 또는 서비스 정보가 부족하여 계속적으로 발생하고 있는 Cold-start 문제와 추천할 서비스와 사용자는 지속적으로 늘어나지만 실제로 사용자가 소비하게 되는 서비스의 비율은 현저하게 감소하는 데이터 희소성 문제 (Sparsity Problem)에 대한 솔루션을 모색하는 알고리즘 관점에서 연구하고자 한다. 본 논문은 첫 단계로, 적용하는 메타데이터에 따라 추천 결과의 정확성이 얼마나 차이가 나는지를 보이고 딥러닝 비지도학습 방식을 메타데이터 선정 및 추출에 적용하여 실시간으로 변화하는 소비자의 실제 생활 패턴 및 니즈를 예측해야 하는 필요성에 대해서 기술하고자 한다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보교육학회 2008년도 동계학술대회
• /
• pp.228-235
• /
• 2008

21세기 인류는 디지털 기술 혁신과 정보 통신 혁명으로 물리적 공간과 가상공간이 통합되는 새로운 유비쿼터스 시대를 맞이하고 있다. 미국, 일본, 유럽 등 많은 선진 국들은 유비쿼터스 컴퓨팅 혁명을 자국의 경쟁력 강화를 위한 핵심 패러다임으로 인식하고 유비쿼터스 관련 연구에 박차를 가하고 있다. 이에 본 연구에서는 엄선된 u-러닝 분석 사례의 고찰을 통해 'u-러닝 연구 방향 설정 시 고려할 사항','u-러닝 학습 모델 개발 시 고려할 사항' 및 'u-러닝 환경 조성 시 고려할 사항'등을 도출해 U-러닝 활성화 방안을 모색하였다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
• /
• 제30권3호
• /
• pp.239-265
• /
• 2024

본 연구는 자살 관련 행동에 대해 전통적인 예측 모형(기법)과 머신러닝 알고리즘을 활용한 연구의 예측력을 비교하기 위한 목적에서 수행되었다. 따라서 체계적 리뷰 수준에서 벗어나 메타분석을 통해 과학적으로 두 가지 기법의 예측력에 대해 살펴보고, 지역적인 수준에서 특히 국내 연구를 통해 알 수 있는 변인들을 분석하여 추후 자살 관련 행동 예측 연구에 도움을 주고자 하였다. 이를 위해 머신러닝을 사용한 연구 50개와 전통적 기법을 활용한 연구 74개로 총 124개의 문헌이 메타분석에 포함되었다. 연구 결과 전통적 기법을 활용한 연구들의 통합 AUC는 .770으로 머신러닝을 활용한 연구들의 통합 AUC값인 .853보다 낮은 것으로 나타났다. 특히 아시아권의 연구(AUC = .944)가 서양(AUC = .820)과 한국(AUC = .864)의 연구에 비해 높은 정확도를 나타내었다. 국내 연구에서의 조절효과를 추가적으로 분석한 결과 남성의 비율이 많을수록, 예측 대상이 자살 시도일수록 예측 정확도가 높았으며, 예측 대상이 자살 사망일수록, 그리고 신경망분석(Neural Network)을 활용한 연구일수록 예측 정확도가 낮았다. 본 연구는 자살 관련 행동의 예측에 대한 다양한 연구결과를 종합하고, 머신러닝을 활용한 예측의 효과성을 검증하는 한편, 국내에서 활용가능한 변인을 탐색하는 데 그 의의가 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제11권1호
• /
• pp.23-28
• /
• 2011

본 논문은 무선 인지 센서 네트워크에서 2차 사용자를 위한 효율적 채널 선택 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 러닝 오토메타와 퍼지 로직을 기반하고 있으며, 러닝 오토메타는 무선 전송 채널을 2차 사용자가 학습하여 그 결과를 채널 선택 확률값로 나타내며, 퍼지 로직은 최종 채널 선택을 위하여 다양한 입력 변수를 고려할 수 있도록 한다. 즉, 퍼지 로직은 러닝 오토메타의 결과인 채널 선택 학률값, 기사용자와 2차사용자 사이의 채널 SNR, 송수신 2차 사용자들 사이의 SNR값을 고려하여 다중의 가용 채널로부터 최적으로 전송 채널을 선택할 수 있도록 한다. 시뮬레이션 결과를 통해, 제안된 알고리즘이 기존 알고리즘들 보다 높은 처리율(throughput)을 제공할 수 있음을 보였다.