• Convergence Security Journal
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• v.11 no.6
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• pp.17-23
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• 2011

In this paper, we propose mobile Augmented Reality(AR) for smart learning system which is advanced e-learning. AR is technology that seamlessly overlays computer graphics on the real world. AR has become widely available because of mobile AR. Mobile AR is possible to get information from real world anytime, anywhere. Nowadays, there are various areas using AR such as entertainment, marketing, location-based AR. One of the most promising areas is education. AR in education shows lifelike images to users for realism. It's a good way for improving concentration and attention. We utilize only a camera for image-based AR without other sensor.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.10a
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• pp.873-875
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• 2013

정보기술 발전에 따라 정보 활용 및 처리 역량이 상승하면서 교육 환경의 지능화, 네트워크화로 기술간, 서비스 간 융 복합을 통한 다양한 학습 내용 및 방법이 출현하였으며, 최근 e-러닝 산업에서 스마트기기 보급 확산과 상황 적응적이고 자기 주도적 학습에 대한 소비자의 니즈가 증가하면서 새로운 형태의 교육시스템인 스마트러닝이 부각되고 있다. 이러한 교육 패러다임의 변화에 따라 기존의 교육 콘텐츠를 스마트기기에 적용하기 위해서는 콘텐츠 및 솔루션 구조의 개선이 요구되며, 또한 서비스 제공의 측면에서 다양한 교육 콘텐츠 연동과 교육 서비스 융합을 위한 표준 플랫폼 적용이 필요하다. 이에 본 논문에서는 JVM 환경의 PC 인터페이스를 통해 ePub 표준의 교육용 멀티미디어 콘텐츠 제작기능과 기존 서책형 파일 포맷의 자료 정보를 응용하기 위한 정보변환 모듈, 스마트 기기용 ePub 전자책 뷰어를 포함하는 통합 솔루션 소프트웨어인 ePub Solution을 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.19-22
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• 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.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.28 no.2
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• pp.43-52
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• 2023

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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1108-1111
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• 2011

최근 E-러닝 발전과 함께 U-러닝에 대한 관심이 집중되고 있으며 이와 관련된 다양한 관련 표준들이 채택되고 있다. 기존의 E-러닝 관련 기술들이 웹에 기반한 학습을 지향하였다면 U-러닝에서는 다양한 환경에서 학습자가 학습의 맥락을 이어가며 학습을 하는 것으로서 언제, 어디서나, 누구나 학습을 진행하여 생활의 학습화를 지원할 기술을 필요로 한다. 즉, U-러닝에서는 다양한 사용 환경에서 학습이 이루어지므로 사용 환경에 적합한 학습이 이루어져야 하고, 이를 위해 사용 환경 맞춤형 콘텐츠 적응화 기술이 필요하다. 크게 사용 환경 맞춤형 콘텐츠 적응화 기술은 다양한 단말기 정보를 포함한 사용 환경 정보를 표현할 수 있는 기술과 사용자의 사용 환경 정보를 분석하는 기술, 사용 환경에 적합한 콘텐츠를 구성하는 기술로 구성된다. 이에 본 연구에서는 지식서비스 USN 산업원천 기술개발 과제의 세부과제인 'U-러닝 환경 표준 및 표준 명세 개발 및 검증' 과제에서 콘텐츠 적응화를 위해 연구 개발된 사용 환경 정보를 표현하는 U-러닝 프로파일에 대하여 소개한다.

• Journal of Engineering Education Research
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• v.15 no.2
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• pp.10-19
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• 2012

The purpose of this study was to analyze job of e-learning quality managers based on the DACUM(Developing A Curriculum) method and to construct a task model of e-learning quality managers. A DACUM committee was composed to analyze job of e-learning quality managers and the committee members were total 12, those are one facilitator, 9 panel members, one recorder and one coordinator. The major findings of this study were as the followings; first, the number of job duty of e-learning quality managers were total 7, which were service planing, infrastructure building, of content developing, service evaluating, administration for quality managing, self-improvement. And total tasks of job of e-learning quality managers were 61. Second, 14 knowledge, 21 skill, 19 attitudes for e-learning quality managers were analyzed. Third, a task model of e-learning quality managers was constructed based on the results of DACUM job analysis.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.48 no.3
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• pp.27-35
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• 2011

Social network services are developed which is based on interaction and collaboration between users. This used to teaching-learning and integrate personal experience based on constructivism and social learning has developed into. In order to use which better to support the N-Screen communication model is needed. Communication model is to support the interaction between learner-instructor- the system. However, until now, There are a lot of web-based communications research. In this study, Social Learning Services environment to extended to N-Screen. For seamless service, Location information of individuals to use to learning activities. To support this, the communication manager is to design and implement. Communications manager for the N-Screen services draw students use cases and define the required functions. Based on this, Communication function is designed. In addition, Considering the characteristics of each device, personal location information to be reflected.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.46 no.3
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• pp.71-88
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• 2015

It had been said that reading education in Japan has a goal to 'Lead children's character to a desirable direction'. Since the 2000s, Japan's reading activity was directly linked with an education program to improve children's education ability. These movements for reading in Japan is made more concrete by the 'Promotion Act on Children's Reading Activities'. For improving the reading skills of the younger generation in Japan, cooperation among homes, regions, and schools is needed. As a result, Japan has an opportunity to build an educational infrastructure for reading support services. The library has also been given an enhanced role as a learning commons. In this background, this study tried to analyze the current state of Japan's reading instruction qualification system, and show their efforts to foster reading specialists for improving the reading skills of the younger generation. This will generate the momentum needed to have the library evolve into learning commons.

• Journal of Digital Convergence
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• v.15 no.7
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• pp.213-222
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• 2017

This paper proposes a new service design which is deep learning-based image retrieval system for product search on O2O shopping mall platform. We have implemented deep learning technology that provides more convenient retrieval service for diverse images of many products that are sold in the internet shopping malls. In order to implement this retrieval system, real data used by shopping mall companies were used as experimental data. However, result from several experiments have confirmed deterioration of retrieval performance due to data components. In order to improve the performance, the learning data that interferes with the retrieval is revised several times, and then the values of experimental result are quantified with the verification data. Using the numerical values of these experiments, we have applied them to the new service design in this system.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.10a
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• pp.313-315
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• 2017

Recently, application fields using machine learning have been widely expanded. In addition to the spread of smart devices, application services using location-based services are also in demand. However, it is difficult to provide the application service through the positioning in the indoor environment such as the specific space where the disaster situation where the information for positioning can not be collected and the actual location location information can not be used. In this situation, using the spatial information composed of the marker information and the markers of the neighbor registered in the augmented reality environment, positioning at a specific situation or position becomes possible. At this time, it is possible to learn the operation that makes the configuration of the marker-based spatial information correspond to the actual position through the machine learning, and the optimal positioning result can be obtained by minimizing the error. In this paper, we study the positioning methods required in specific situations using machine learning for learning of augmented reality markers and spatial information.