• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.1583-1586
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• 2012

요즘, 기존 오프라인 교육의 한계를 극복하기 위해서 e러닝이 발달하고 있다. 하지만 효율성이나 구성의 혁신적인 변화보다는 교육 매개체의 변화 및 발전에서 크게 벗어나지 못하고, 플랫폼의 폐쇠성이나 획일적인 서비스로 인하여 학습자에게 맞춤형 서비스를 제공하고 있지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 관련 연구의 장단점을 분석하고 분석한 결과를 토대로 새로운 e러닝 교육시스템을 설계하고자 하였다. 특히 시스템의 오픈성과 학습을 통한 맞춤형 서비스를 적용하여 인터넷 윤리교육 시스템에 적용하여 보았다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.471-474
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• 2022

음원 스트리밍 서비스 시장은 지속해서 성장해왔다. 그중 최근에 가장 성장세가 돋보이는 서비스는 Spotify와 Youtube music이다. 두 서비스의 추천시스템은 사용자가 좋아할 만한 음악을 계속해서 추천해 줌으로써 많은 사랑을 받고 있다. 추천시스템 성능은 추천에 활용할 수 있는 변수(Feature) 수에 비례한다고 볼 수 있다. 최대한 많은 정보를 알아야 사용자가 원하는 추천이 가능하기 때문이다. 본 논문에서는 기존에 존재하는 감정분류 방법론인 사전기반과 딥러닝 BERT를 사용한 머신기반 방법론을 적절하게 결합하여 장점을 유지하면서 단점을 보완한 하이브리드 감정 분석 모델을 제안함으로써 가사에서 느껴지는 감정 비율을 분석한다. 감정 비율을 음원 가중치 변수로 사용하면 감정 정보를 포함한 고도화된 추천을 기대할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.243-244
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• 2020

본 논문에서는 기존 AI 기능을 탑재한 교육용 프로그래밍 언어 기반의 서비스들의 문제점을 개선할 수 있는 머신러닝 학습을 위한 교육용 프로그래밍 언어 기반 실습 플랫폼을 제안한다. 이번 연구에서는 기존 교육용 프로그래밍 언어 기반 서비스의 대표주자인 Scratch 3.0과 Tensorflow를 접목하여 AI에 대한 높은 이해도를 가질 수 있도록 하는 학습 방향을 제시하고 Gray-Box 형태의 학습 모델 서비스를 구현한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.804-806
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• 2020

딥러닝(deep learning)은 기계학습 알고리즘 중 가장 널리 활용되고 있는 알고리즘이다. 딥러닝 기술은 산업, 과학, 국방 및 공공 부문을 비롯하여 거의 모든 분야에서 폭넓게 확산되고 있다. 그러나 기계학습 기술에 대한 이해와 프로그래밍 지식이 부족할 경우 자유롭게 활용하는 데는 제약이 따르고 있으며 빅데이터를 활용하여 일반 이용자들이 직접 분산 학습 모형을 개발하고 배포하는 데 어려움이 발생하고 있다. 이러한 요구를 충족시키기 위해 딥러닝 프레임워크의 저수준 API를 추상화하여 고수준 분석과 분산 딥러닝을 지원하고 일반 이용자들이 실무적으로 복잡한 딥러닝 기술을 활용할 수 있는 기술을 개발하였다. 플랫폼 개발과 함께 중요하게 고려해야 하는 요소 중 하나로 플랫폼의 배포와 확장성 역시 고려되어야 한다. 본 플랫폼은 조직 내 계산 자원을 이용하여 플랫폼을 배포할 수 있으며 상용 클라우드 서비스와 연동하여 배포할 수 있도록 설계됨에 따라 환경의 제약 없이 유연한 서비스 제공이 가능하다.

• Journal of Service Research and Studies
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• v.11 no.4
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• pp.67-76
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• 2021

The importance of smart learning is increasing as the speed of development of non-face-to-face services increases due to the influence of COVID-19. This study is the user satisfaction evaluation model that utilizes the causal relationship between variables used for evaluation, focusing on the usability evaluation results of the learning disability intervention service (www.basic-edu.net) according to the need to evaluate the use satisfaction of the smart learning system. To this end, theoretical studies were conducted on smart learning and learning disability intervention services, www.basic-edu.net, usability evaluation of learning disability intervention systems, and use satisfaction evaluation models. And based on the results, a hypothesis was presented on the user satisfaction evaluation model of the smart learning system. The experimental method allowed 40 students and parents across the country to use the www.basic-edu.net service and was evaluated for its usability. In addition, using this data, the hypothesis was verified using regression analysis based on four variables: ease of use, interest, self-learning, and satisfaction with use. As a result of the hypothesis verification, it was found that the causal relationship of all hypotheses from H1 to H4 was significant.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.01a
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• pp.73-74
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• 2018

최근 사이버대학들은 치열한 입시경쟁을 겪고 있다. 이에 학교들은 교육질 개선을 위하여 다양한 노력을 하고 있다. S 사이버대학의 경우 최초로 전과목별로 실시간 채팅서비스를 제공하여 동영상 강의와 게시판의 한계를 극복하고자 하고 있다. 본 연구에서는 이러닝 교육의 학습효과를 종속변수로 설정하고, 학습내용, 교수설계요인과 채팅서비스를 독립변수로 투입하여, 다중회귀분석을 기법을 통해 분석하였다. 분석결과 학습내용, 교수설계요인, 채팅서비스 모두는 학습효과에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 전교과목에 적용한 채팅서비스는 온라인 교육 효과를 높일 수 있는 방안임을 확인하였고, 효과적인 채팅 서비스의 활용방안을 제시하고자 한다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2007.11a
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• pp.357-362
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• 2007

본 연구는 e러닝 환경에서 웹 기반 학습자간 상호작용 학습증진을 위한 스터디 그룹 활동지원시스템 개발을 위한 실질적 사례를 제시하는 데 있다. e러닝 환경 웹 기반학습의 단점을 보완하기 위하여 함께 학습이 가능하도록 제안되었고, 학습자들간의 상호작용을 증진시킬 수 있는 자료실 정보교환, 화상토론, 동영상강좌 동시 시청 가능도 설계되었다. 대학생 254명 대상 49개 그룹으로 학습자간의 상호작용을 통한 학습만족도를 조사하고 그 결과를 분석 해보았다. 또한 협동학습을 통한 스터디 그룹 활동은 개인별 상호작용 활동지수로 나타내어 학습만족도와의 상관관계를 증가시킬 수 있는 하나의 온라인 학습 커뮤니티 모형을 제시함으로서 e러닝 사이트나 학습 시스템을 설자하고 구현하는데 참고가 될 수 있으리라 기대한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.322-324
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• 2021

최근 고주사율 디스플레이 시장 확대와 실감콘텐츠에 대한 요구에 따라, 높은 프레임율의 동영상 콘텐츠에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문은 이용자의 비디오를 초슬로우 비디오로 변환해주는 웹 기반 서비스 시스템을 제안한다. 이는 사용자가 웹을 통해 비디오를 업로드하면, 딥러닝 기반의 비디오 프레임 보간 알고리즘을 이용하여 초고프레임율의 동영상으로 변환하며. 변환된 초저속 비디오를 웹을 통해 보여주거나 파일 포맷으로 제공한다. 제안 시스템은 복잡한 연산을 요구하는 딥러닝 네트워크 모듈과 사용자와의 상호작용을 위한 웹 페이지 모듈로 구성되었다. 프레임 보간을 위해서, State-of-the-art 기술인 딥러닝 기반의 Real-Time Intermediate Flow Estimation for Video Frame Interpolation 방법이 활용되었으며, 웹페이지는 HTML, CSS, Javascript, Flask를 사용하여 구축되었고, Flask를 활용하여 두 모듈이 연동되었다. 제안 웹 기반 시스템을 통해, 사용자는 딥러닝 네트워크 구동에 필요한 별도의 지식 없이 통신 자원만으로 고실감의 경험과 편의성을 제공받을 수 있다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.17 no.10
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• pp.265-271
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• 2019

The number of galleries across the country is increasing as interest in cultural life increases due to the increase in national income. However, museum satisfaction is relatively low compared to other services. In this paper, we propose a service that provides preference information based on machine learning in embedded system environment in order to increase museum satisfaction. The proposed algorithm implements an embedded system using Raspberry Pi. Machine learning was used to find works similar to the viewer's favorite works, and several models were compared to select models applicable to embedded systems. By using the preference information, it is possible to effectively organize the gallery exhibition contents to increase the exhibition satisfaction and the re-visit rate of the museum.

• Digital Contents
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• no.8 s.147
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• pp.50-52
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• 2005

공교육에 본격적으로 e러닝이 접목되는 사이버가정학습 서비스가 4월을 기점으로 전국 16개 시도에서 대대적으로 시작됐다. 이는 선진국에서도 유래를 찾아볼 수 없는 국가단위의 교육정책에 e러닝이 접목된 세계최초의 시도이다. 사이버가정학습의 현황, 준비과정, 성공요인을 분석한다.