• Title/Summary/Keyword: 스마트러닝

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A Learning Rate Model of Deep Learning for Classification Analysis of Problematic Smartphone Use (스마트폰 과의존 분류 분석을 위한 딥러닝 학습률 모델)

  • Kim, Yu Jeong;Lee, Dong Su
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2021.07a
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    • pp.401-403
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    • 2021
  • 본 연구는 한국지능정보사회진흥원에서 제공한 2018년 스마트폰 과의존 실태조사에서 사용된 11개 변수와 스마트폰 과의존과의 관계를 탐색하고, 이를 통해 딥러닝 기반 스마트폰 과의존 분류 분석 모델을 개발하고자 시행되었다. 학습데이터셋은 전국 10,000개 가구내 만 3-69세 스마트폰 이용자 25,465명의 스마트폰 이용 형태 및 개인적 특성에 관한 데이터이다. 딥러닝은 심층신경망(DNN)을 설계하였으며, 은닉층(hidden layer)은 4개층으로 구성하였다. 입력한 데이터는 각각 200개, 150개, 100개, 50개, 2개 노드를 거치면서 최종 출력 정보인 스마트폰 과의존 분류율로 나타나는 모델이다. 이때 스마트폰 과의존 분류률을 높이기 위해 학습률(learning rate)과 같은 하이퍼 파라미터를 활용하여 세부조정하면서 가장 잘 학습하는 값을 찾아내었다. 연구결과, 학습횟수가 300번으로 학습율(learning.rate)이 0.01일때 훈련데이터에서 97.43%, 검증데이터에서 98.06%로 가장 높게 나타났다.

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A Learning System for English Based on Android Platform (안드로이드 기반 실시간 영어 학습 시스템 구현)

  • Noh, Hye-jin;Lee, Sue-jin;Lee, Sue-hyeon;Yoon, Yong-ik
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2012.04a
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    • pp.1410-1413
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    • 2012
  • 최근 스마트 시대에 디지털 컨버젼스(digital convergence)의 대표기기로 대두되고 있는 태블릿 PC는 휴대전화와 컴퓨터의 기능을 바탕으로 장소의 제한 없이 네트워크에 접속할 수 있다. 이는, 개인의 일상생활에서 큰 영향을 미치고 있는 실정이다. 10년 이상 e러닝이 주도해 온 IT교육시장에서 스마트러닝으로의 변화는 새로운 플랫폼을 구축하는 그 이상의 의미를 가진다. 스마트 러닝은 기존의 수직적인 학습방식을 수평적, 참여적, 지능적, 그리고 상호작용적인 방식으로 전환하여 학습의 효과를 높였다. 이러한 트랜드를 반영하여 스마트러닝의 장점을 극대화 시킬 수 있는 학습자 중심의 컨버젼스 러닝시스템(learning system)을 구현하고자 하였다. 또한, 영어의 중요성이 대두되면서 영어 인증시험에 대한 관심이 날로 커지고 있다. 그리하여 바쁜 일상생활 중에서 시간과 장소에 구애 받지 않고 태블릿 PC를 통하여 영어 인증시험을 공부할 수 있는 어플리케이션을 기획하였다. 본 LEMON(Learn English Mobile ON-air) 앱(application)은 영어 학습 시간이 충분하지 않은 대학생 및 직장인 등을 대상으로 TOEIC, TOEFL, TOEIC SPEAKING 영어 인증시험에 대한 학습이 가능하도록 구현하였다.

Animal Appearance Recognition using Deep Learning Image Analysis (딥러닝 이미지 분석을 활용한 동물 외형 인식)

  • Park, Jae-Cheol;Hwang, Jeong-Tae;Song, Da-won;Kim, Dong-Jun;Lee, Jun-Pyo
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2021.01a
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    • pp.197-198
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    • 2021
  • 반려동물에 대한 인식변화와 고령화, 저출산 문제로 반려동물을 키우는 사람이 계속해서 증가하고 있다. 하지만 반려동물을 유기하는 경우도 많아져 정부에서는 반려동물 등록제를 시행하여 동물 유기를 예방하고 있다. 그럼에도 불구하고 동물 등록 절차의 번거로움과 부작용 우려로 인해 많은 사람이 등록을 하고 있지 않는 실태이다. 본 논문에서는 딥러닝 이미지 분석을 활용한 동물 외형분석 기술을 제안한다. 제안하는 기술은 동물 이미지에서 특징점 추출을 위해 CNN과 구글에서 제공하는 딥러닝 프레임워크인 텐서플로우(TensorFlow)를 활용하며 동물의 외형을 분석해 동물의 고유한 외형 정보를 얻을 수 있다. 이를 통해 각 개체를 특정할 수 있어 현재 시행되고 있는 동물 등록방법을 대체하여 동물 유기문제 해결에 기여할 것으로 기대한다.

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A Study on Function Definition of U-learning Support System in Smart Phone Environment (스마트폰 환경에서의 유러닝 지원시스템의 기능 정의 및 활용 방안 연구)

  • Jun, Woo-Chun
    • 한국정보교육학회:학술대회논문집
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    • 2011.01a
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    • pp.271-279
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    • 2011
  • With advanced technologies of information and communication technologies, ubiquitous computing becomes popular. U-learning(Ubiquitous Learning) is a new paradigm that was started with ubiquitous computing environment. U-learning has characteristics such as anytime, anywhere, any network and any device, The U-learning support system(ULSS) is the system for supporting the u-Learning. Also, with recent fashion of smart phones, their use in education becomes interested. In this paper, The ULSS is defined in smart phone environments.

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The Effects of the Convergence Study about Smart Learning in Nursing Education (간호교육에서의 스마트러닝 적용에 관한 융합연구의 효과)

  • Ki, Eun-Juong;Seo, Dong-Hee;Chung, Soon-Ah
    • Journal of the Korea Convergence Society
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    • v.9 no.11
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    • pp.519-527
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    • 2018
  • The purpose of this convergence study was to examine the effects of smart learning on learner's participation, academic self-efficacy and task value in nursing education. The study was designed using a nonequivalent control group no-synchronized design. The subjects of this study consisted of 86 experimental group and 95 control group who were nursing students. Data were collected from March 2 to June 8. 2018. The data were analyzed using the spss 18.0 program to perform independent t-test. There were not statistically significant differences in learner's participation(t=1.065, p=.288) but were statistically significant differences in academic self-efficacy(t=2.668, p=.008) and task value(t=2.070, p=.040). Therefore, the smart learning was effective in increasing academic self-efficacy and task value for nursing students. The smart learning is expected to be useful as effective teaching and learning strategies in nursing education.

A Study of the Innovation Resistance of Users and Intention to Use toward Smart Learning for Education Business Ventures (교육벤처창업을 위한 스마트러닝 사용자의 혁신저항과 이용의도에 관한 연구)

  • Cho, Sanghoon;Yang, Hongsuk
    • Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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    • v.10 no.1
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    • pp.55-67
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    • 2015
  • This study examines innovation resistance to smart learning, an emerging innovative technology for startups and corporate ventures in the education market. The study explores whether the relative advantage, compatibility and complexity of an innovation, attitudes toward existing learning method(s), and perceived self-efficacy significantly affect innovation resistance. Additionally, the effects of such innovation resistance on future use and the moderating effect according to demographic characteristics are examined. The results of the analysis using a structural equation model showed that all the factors considered (except relative advantage) affects innovation resistance, innovation resistance significantly affects intention to use.

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Deep Learning City: A Big Data Analytics Framework for Smart Cities (딥러닝 시티: 스마트 시티의 빅데이터 분석 프레임워크 제안)

  • Kim, Hwa-Jong
    • Informatization Policy
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    • v.24 no.4
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    • pp.79-92
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    • 2017
  • As city functions develop more complex and advanced, interests in smart cities are also increasing. Smart cities refer to the cities effectively solving urban problems such as traffic, safety, welfare, and living issues by utilizing ICT. Recently, many countries are attempting to introduce big data, Internet of Things, and artificial intelligence into smart cities, but they have not yet developed into comprehensive urban services. In this paper, we review the current status of domestic and overseas smart cities and suggest ways to solve issues of data sharing and service compatibility. To this end, we propose a "Deep Learning City Framework" that incorporates the deep learning technology into smart city services, and propose a new smart city strategy that safely shares spatial and temporal data in cities and converges learning data of various cities.

Implementation of Smart Learning Model for Improving Digital Communication Competencies of Middle Aged (중장년층의 디지털 커뮤니케이션 역량 강화를 위한 스마트러닝 모델 적용)

  • Lee, Jeong Eun;Jin, Sun MI
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.14 no.4
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    • pp.522-533
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    • 2014
  • The capability of the digital communication would need to be strengthened for leveraging collaborative knowledge building and problem solving skills of the middle aged people. It was developed and implemented a smart learning model by utilizing the formative intervention based on the logic of change laboratory to target learners of 'K organization', As a results, smart learning model was composited several activities and supporting systems such as learning instructions of Smart Pad, communication games and SNS, using self-diagnosis and making posters and role-playing video by the internet applications. This research is significant that it finds efficient method to fit design of smart learning and the needs of target learners by using them as testbed which is mixed with different background and digital communication experiences.

The effect of COVID-19 characteristics and transmission risk concerns on smart learning acceptance: Focusing on the application of the integrated model of ISSM and HBM (코로나-19의 특징과 전파위험 걱정이 스마트 러닝 수용에 미치는 영향: ISSM과 HBM의 통합 모형 적용을 중심으로)

  • Pyo, GyuJin;Kim, Yang Sok;Noh, Mijin;Han, Mu Moung Cho;Rahman, Tazizur;Son, Jaeik
    • Journal of Digital Convergence
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    • v.19 no.7
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    • pp.57-70
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    • 2021
  • As COVID-19 spreads, people's interest in smart learning that can do non-face-to-face learning is increasing nowadays. In this study, we aim to empirically analyze how users' thoughts on COVID-19 and the information quality and system quality of smart learning systems affect users' acceptance of smart learning and examine the effect of perceived sensitivity and severity of COVID-19 on the satisfaction and use of smart learning through concerns about the risk of transmission. In addition, we examined the influence of information quality composed of content quality and interaction quality and system quality composed of system accessibility and functionality on the use of smart learning through user satisfaction. To verify the validity of the proposed model, we conducted a survey on 334 users with experience in using smart learning, and performed the analysis using Smart PLS 3.0. According to the analysis results, among information quality and system quality, only functionality has a positive (+) effect on the satisfaction of smart learning, and satisfaction has a positive (+) effect on the usage behavior. However, it is found that accessibility among system quality do not affect satisfaction, and concern about the risk of transmission has a negative effect on satisfaction. This study can provide meaningful guidelines to researchers when researching smart learning to support students' learning in a pandemic situation of a new infectious disease, such as COVID-19. It will also be able to provide useful implications for educational institutions and companies related to smart learning.

Suggestion of Learners Teaching-Learning Model for Smart-Learning Technology (스마트러닝 기술에 따른 학습자별 교수학습모형 제안)

  • Yi, Eun-Seon;Lim, Heui-Seok
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2012.11a
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    • pp.1645-1648
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    • 2012
  • 스마트 러닝에 대표적으로 사용되는 스마트 보드는 학생들에게 향상된 동기부여와, 적극적인 수업 참여를 불러일으키고, 어플리케이션을 직접 조작함으로서 흥미를 주고, 주의집중도를 향상시키며, 개인차를 고려하여 학습에 기여했다. 그러나 학생들에게 환영을 받았던 스마트 보드의 새롭고 흥미로운 이점들은 오래가지 못했다. 학생들의 동기부여는 지속되지 못했으며, 어떠한 성과도 나타나지 않았다. 그러므로, 스마트 보드는 적절한 가르침의 전략과, 방법, 기술을 조화롭게 사용하여 바라는 영향을 달성해야 한다.