• 정보과학회지
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• 제32권7호
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• pp.21-25
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• 2014

• 한국도서관정보학회지
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• 제53권3호
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• pp.263-285
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• 2022

본 연구에서는 중학생을 대상으로 중학생의 온라인 학습 행동에 영향을 미치는 새로운 요인을 구성하기 위한 요인분석을 제시하였다. 총 204명의 한국 중학생이 참여했으며, 중학교 3년 학생의 표본을 목적표본으로 선정하여 사용하였다. 요인 분석 결과는 공유 분산의 66.15%를 차지하는 35개 항목에 대한 8개 요인 솔루션을 제시했다. 중학생들의 온라인 학습 행동을 식별하기 위해 다양한 요인이 고려된다. 이때, 중학교 시기 온라인 러닝의 적절한 경험과 활용도는 그들의 미래 교육의 중요한 발판이 되기 때문에 중요하다. 본 연구의 결과는 중학생을 위한 온라인 러닝 시스템의 질을 향상시키고 온라인 학습을 발전시키기 위한 정보를 제공할 것으로 기대한다. 연구 결과는 중학생의 온라인 학습 행동에 영향을 미치는 8가지 중요한 요인을 제시했고, 그것들은 1) 소셜 미디어를 학습 도구로 활용한 커뮤니케이션, 2) ICT를 활용한 정보 공유 의지, 3) 테크놀러지 중독, 4) 테크놀러지 도입, 5) ICT를 활용한 정보 탐색, 6) 소셜 미디어 학습 활용, 7) ICT를 이용한 정보 검색, 그리고 8) 테크놀러지 몰입이다. 본 연구의 결과는 중학생들이 학습도구로 소셜미디어를 활용한 커뮤니케이션을 선호하며, ICT를 활용한 정보 공유 의도를 대부분 중시하고 있음을 확인하였다. 요인 분석을 기반으로 얻은 데이터는 온라인 러닝의 새로운 교육 플랫폼을 적용하기 위해, 소셜 미디어 학습과 ICT의 혼합에 대한 온라인 학습 행동에 중요하게 적용할 수 있을 것이다. 이 연구는 중학생들의 온라인 학습 행동을 더 잘 이해하고 온라인 학습 환경을 설계하는 정보 전문가가 특히 디지털 리터러시가 필요한 중학생에게 더 잘 지원할 수 있도록 유용하게 사용할 것으로 기대한다.

• 경영정보학연구
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• 제24권1호
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• pp.1-19
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• 2022

온라인 사용자들이 소셜 미디어상에 올린 온라인 리뷰 속 숨겨진 감정을 분석하는 감성분석은 소셜미디어의 확산에 힘입어 많은 관심을 받고 있다. 본 연구는 기존 연구들과 차별화된 방법으로 감성분석을 시도하기 위하여 베이지안 네트워크에 기반한 감성 분석 모델을 제안한다. 모델에는 MBFS(Markov Blanket-based Feature Selection)가 속성 선택 기법으로 사용된다. MBFS의 성과를 실증적으로 증명하기 위하여 소셜미디어인 Yelp의 리뷰 데이터를 활용하였다. 벤치마킹 속성 선택 기법으로는 상관관계기반 속성 선택, 정보획득 속성 선택, 획득비율 속성 선택을 사용하였다. 한편, 해당 속성선택방법을 토대로 4개의 머신러닝 알고리즘을 이용하여 분류성과를 비교하였다. 나아가 MBFS로 선택된 속성들 간 인과관계를 확인하고자 베이지안 네트워크를 통해 What-if 분석을 실시하였다. 본 연구에서 택한 머신러닝 분류기는 베이지안 네트워크 기반의 TAN (Tree Augmented Naive Bayes), NB (Naive Bayes), S-Spouses(Sons & Spouses), A-markov (Augmented Markov Blanket)이다. 성과분석 결과 본 연구에서 제안한 MBFS 방법이 정확도, 정밀도, F1점수 측면에서 벤치마킹 방법보다 더 우수한 성과를 나타내었다.

• 디지털융복합연구
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• 제9권5호
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• pp.265-274
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• 2011

스마트폰 사용 확대는 스마트교육에 대한 관심도 증대되고 있다. 본 연구는 스마트러닝에 대한 개념정립과 스마트러닝의 이해, 스마트러닝을 위한 요건, 스마트러닝에 대한 선행연구를 살펴보고 이어서 SNS에 대한 개념 정립, 미래교육, 소셜 네트워크를 활용한 자기주도적 학습에 대한 내용을 제시함으로 SNS를 활용하여 스마트러닝 활성화에 대한 정책을 제시함을 목적으로 한다. 연구의 결과 SNS를 이용하여 스마트러닝 활성화를 위해서는 우선 법 제도 개선의 필요성을 제시하는데 특히 젊은 층의 사용 확대를 위해 그들의 정서를 감안할 것을 제안한다. 이어서 SNS에 대한 인식의 전환으로 시대조류에 맞게 SNS에 대한 문화적인 인식이 긍정적으로 확산될 수 있도록 꾸준한 교육이 필요함을 제시한다. 마지막으로 정보보안의 강화와 민 관 공동협력의 필요성을 제시하고 있다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.470-476
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• 2020

본 논문에서는 인공지능 블록을 구동할 수 있도록 Edge Device와 서버를 분리하는 영상 딥러닝용 모듈 교체형 인공지능 서버의 설계와 데이터 송수신 방법을 제시한다. 영상 딥러닝용 모듈 교체형 인공지능 서버를 통해 소셜 로봇과 로봇의 플랫폼이 구동될 Edge Device 간의 종속성을 줄여 구동 안정성을 향상할 수 있다. 사용자가 소셜 로봇과의 상호작용을 위해서 인공지능 서버에 기능을 요청하면 모듈화된 기능들을 이용해 결과만을 반환받을 수 있다. 인공지능 서버에서 모듈화되어있는 기능들은 서버 관리자에 의해 모듈별로 유지 보수 및 변경이 쉽게 가능하다. 기존 서버 시스템과 비교했을 때 모듈 교체형 인공지능 서버는 수행되는 프로그램의 규모 차이와 서버 유지 보수 면에서 더 효율적인 성능을 낸다. 이를 통해 사람-로봇 간의 상호작용이 가능한 로봇 시나리오에 더 다양한 영상 딥러닝을 포함 시킬 수 있으며, 로봇 플랫폼 외에 영상 딥러닝을 위한 인공지능 서버에 적용할 때 더 효율적인 성능을 낼 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권1호
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• pp.87-104
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• 2012

본 연구의 목적은 교육프로그램의 액션러닝 프로세스를 분석한 연구로서, 과정별 액션러닝 프로세스의 오리엔테이션, 과제의 명료화, 자료 활동, 대안의 모색과 실행 안 선정, 실행과 결과를 파악한 연구이다. 고위공직 후보자 액션러닝 과정은 정책현장 방문, 체험사례 분석 등을 통한 성과가 제고되어야 하며, 포스코 엔지니어 액션러닝 과정은 액션러닝 문제해결에서 습득한 지식을 회사의 지적자산으로 체계화 하는 것이 중요하며, 이(異) 업종 융합 최고경영자 액션러닝 과정은 자사의 제품을 소비하는 소비자 그룹이나 주주 등을 가상의 과제후원자로 정하여 그들의 의견을 통해 방향이 설정되어야 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(D)
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• pp.112-114
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• 2012

본 논문에서는 소셜 네트워크 서비스 기반 오답노트 시스템을 제안한다. 제안하는 오답노트 시스템은 문제풀이 시 확신레벨를 제공함으로써 정확한 정 오답률 체크 및 오답에 대한 자동화된 오답노트 생성이 가능하다. 또한 학습자간 협업학습을 지원하기 위해 소셜 네트워크 서비스와 연동을 지원한다. 이는 일관적인 해설서가 아닌 학습자 레벨에 맞는 맞춤형 오답노트 생성 및 풍부한 해설을 제공한다. 제안한 오답 노트 시스템을 스마트폰 기반으로 구현함으로써 학습자들이 언제, 어디서든 학습을 할 수 있도록 하였으며, 학습자의 실력향상 및 활용성 측면에서 기존 이러닝 시스템보다 효율적임을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.409-412
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• 2019

본 논문에서는 인공지능과 빅데이터 클라우드 등 다양한 4차 산업혁명시대의 기술과 교육을 융합한 에듀테크를 기초로 하여 에듀테크에 대한 교사의 학습 방향을 제시하며 전체적인 클라우드의 개념 및 분류체계, 교육의 활용을 제시하였고 클라우드 기반 교육용 소셜 플랫폼과 R. M. Gagne(1985)의 9가지 이론을 토대로 정보교과 추상화 단원의 학습 지도안을 설계 후 성취도 평가를 제시하였다. 연구 내용 분석 결과 기술의 발전성과 교육현장에서의 개인정보 교육 및 정보보안 교육의 필요성이 강조되며 확고한 플랫폼 구축과 빅데이터 확보 및 분석하여 개인에게 맞춤형 서비스 제공이 필요하다. 또한 사용자 편의성 극대화 서비스 및 UX 간결이 요구된다. 본 논문을 토대로 에듀테크의 일부분인 클라우드 기반 소셜러닝의 다양하고 체계적인 선행연구 활성화에 시발점이 되었으면 한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.159-167
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• 2018

본 연구에서는 오픈소스 소셜네트워크 소프트웨어인 Humhub를 사용하여 온라인 학습 커뮤니티 사이트를 구축하고, 온라인 사이트에서 그룹을 만들어 그룹내에서 질의 응답을 통한 지식의 사회적 구성이 가능하도록 하였다. 학습 커뮤니티 사이트에 질의 응답에 대한 학습 자료들이 축적되게 함으로써 학습자들이 언제든지 찾아서 학습할 수 있고, 자기 주도적인 학습 공동체를 만들어 지식을 소비하는 것 뿐만 아니라 지식을 재구성 할 수 있는 기회를 제공하였다. 또한 수식 입력이 가능하도록 수식 입력 기능을 개발하여 학습자들이 온라인으로 수식을 사용할 수 있도록 하였다. 온라인 학습 커뮤니티 사이트는 탐구 기반 정보 교육에 활용될 수 있다.

• 한국조경학회지
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• 제50권6호
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• pp.42-57
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• 2022

본 연구의 목적은 인공지능의 딥러닝을 활용하여 소셜미디어에서 공유되는 도시공원 이용자 활동사진을 분류하는 기초 모델을 만드는 것이다. 소셜미디어 데이터는 네이버 검색을 통해 수집된 도시공원 관련 사진들을 수집하여 분류모델에 활용하였다. 도시공원 특성 평가에 활용할 수 있는 지표인 자연성(naturalness), 잠재적 매력성(potential attraction), 활동(activity)을 기반으로 최종 21개의 분류 항목체계를 만들고, 항목별로 네이버에서 공유되는 실제 도시공원 사진을 수집하여 주석이 달린 데이터 세트를 구축했다. 수집한 사진 데이터 세트에 대해 커스텀(cuntom) CNN 모델과 사전 훈련된 CNN의 전이학습 모델을 설계하고 분석하였다. 연구결과, 가장 우수한 성능을 보였던 Xception 전이학습 모델이 최종적으로 도시공원 이용자 활동 이미지 분류모델로 선정되었으며, 그 외 다양한 평가 지표를 통해 모델을 평가했다. 본 연구는 소셜미디어에 공유되는 이용자 사진을 활용하여 도시공원 특성을 평가할 수 있는 지표로서 AI를 구축한 것에 의의가 있다. 딥러닝을 활용한 분류모델은 수동분류에 대한 한계를 보완하고, 대량의 도시공원 사진을 효율적으로 분류할 수 있어서 향후 도시공원의 모니터링 및 관리에 활용할 수 있는 유용한 방법이라고 할 수 있다.