본 연구는 온라인, 오프라인 도구를 사용하는 학습자들을 대상으로 스마트러닝 학습앱의 사용자경험이 지속 사용 의도에 미치는 구조적인 관계를 기술수용모델을 통하여 이해하고, 학습형태 특성을 분류하였다. 또한, 스마트러닝 앱의 사용 경험을 기반으로 학습 도구와 콘텐츠 구성에 대한 사용자 경험 디자인 설계향상 방안을 모색하였다. 이를 위하여 개발된 스마트러닝 학습앱을 중고등학생 대상 학습자 84명을 대상으로 2개월간 사용 후 사용인식을 조사하였으며, PLS구조방정식 기법을 사용하여 자료를 분석하였다. 본 연구의 주요결과는 다음과 같다. 첫째, 시스템 및 콘텐츠 사용자 경험은 지각된 사용성과 지각된 사용 용이성에 유의미한 영향이 있었으며, 태도를 매개로 지속사용 의도에 미치는 영향은 유의미하였다. 둘째, 다중그룹 비교분석과 성별 그룹에서는 시스템 사용자경험이 지각된 유용성에 미치는 영향에서 유의미한 차이가 발생하였다. 선호학습 그룹에서는 유의미한 경로차이를 나타낸 것은 지각된 사용용이성과 지각된 유용성에서 태도 및 지속사용의도로의 경로였다. 셋째, 실제 가장 많이 사용하는 학습유형을 다차원척도법으로 분류한 결과 저차원으로 분리된 유형은 offline sync type, Online sync type, Ubiquitous learning type, Self-direct learning type으로 4가지 유형으로 나타났다.
본 연구는 '태양계와 별' 단원에 대한 스마트러닝 교수 학습 프로그램을 개발하고 적용하여 초등학생들의 과학적 태도, 과학 흥미도, 학업성취도에 어떠한 영향을 주는지 알아보고자 하였다. 초등학교 5학년 과학 교과 내용 중 '태양계와 별' 단원을 선정하여 설계한 스마트러닝 수업은 스마트기기의 다양한 콘텐츠를 활용하여 학습자간 상호작용과 협업을 통해 문제를 해결하도록 하였으며, 그 결과를 공유하여 교사 및 학생 상호 간 피드백을 받을 수 있도록 구성하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 스마트러닝 교수 학습 프로그램은 학생들의 과학적 태도, 과학 흥미도와 학업성취도에 유의미한 효과가 있었다. 둘째, 스마트러닝 수업에 대한 설문조사와 개별면담 자료를 통해 긍정적인 반응을 확인하였다. 특히 수업의 '참여도'와 '흥미도' 부분에서 만족도가 높았고 스마트기기의 사용으로 수업을 게임처럼 재미있게 생각하는 반응이 많은 것으로 나타났다. 이상과 같은 결론에 근거하여 다른 단원, 다른 주제에 대한 스마트러닝 교수 학습 프로그램 개발과 연구의 필요성, 스마트러닝이라는 새로운 수업방식으로 흥미와 태도를 이끌어 내기 보다는 과학에 대한 본질적인 관심을 증대시킬 수 있는 방안과 같은 후속 연구의 방향에 대하여 제언하였다.
본 연구에서는 주차장의 CCTV와 사용자의 스마트폰을 연동하여서 주차장의 전체적인 화면을 사용자의 스마트폰의 화면에 보여주며, YOLO 딥러닝 기법을 이용하여 주차된 차량 수를 산출하여서 전체적인 차량 댓수와 주차장소의 복잡도를 계산하여 사용자에게 제공하고자 한다. YOLO 딥러닝 기법은 CNN 기반으로 정확도 높은 객체 추출이 가능하고, 영역을 고려한 R-CNN 알고리즘을 사용하여 객체 분류에 필요한 경계 상자의 수를 줄일 수 있다. 한편, YOLO 딥러닝 기법을 이용하여 주차된 자동차를 인식하고, 주차면에 대한 영역에 대한 학습을 수행하여 주차된 자동차와 빈 주차면을 계산하여 제공한다. 주차장에 설치된 기존의 CCTV를 이용하여 저렴한 비용으로 딥러닝 기법을 CCTV 영상에 적용하여 주차장과 주차면 상황을 고객에게 실시간으로 알려주는 앱을 개발하였다.
본 연구는 최근 교육시장의 벤처기업이나 사내 벤처를 위한 혁신기술로 부상하고 있는 스마트러닝(Smart Learning)의 혁신저항에 대하여 연구하였다. 스마트러닝 학습 방법에 대한 지각된 혁신 특성의 상대적 이점, 복잡성 및 적합성이 혁신저항에 유의한 영향을 미치는지 알아보았다. 이어서 기존 학습법에 대한 태도와 지각된 자기효능이 혁신저항에 유의한 영향을 미치는지 알아보았다. 그리고 이용자의 이러한 혁신저항이 향후 이용에 영향을 미치는지 알아보았고, 인구통계에 따라 조절효과가 나타나는지 살펴보았다. 구조방정식 모형을 사용하여 분석한 결과, 상대적 이점만을 제외한 모든 요인이 혁신저항에 영향을 주는 것으로 나타났다. 이를 통해 혁신저항 역시 향후 이용의도에 유의한 영향을 미친다는 결과를 얻을 수 있었다.
최근 기업들은 스마트 기기를 활용하여 시간과 공간의 제약을 받지 않으면서 전자결재, 고객관리, 현장점검 등의 업무를 원활하게 처리하는 스마트워크를 추진하고 있다. 스마트워크에 주로 사용되고 있는 스마트폰의 경우, 언제 어디서나 업무를 수행할 수 있는 혜택을 주는 반면에, 업무 영역과 사적영역을 불분명하게 만드는 문제를 야기한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 자기 통제력이나 감성적 요인을 고려할 필요가 있다. 왜냐하면 스마트워크 환경에서는 업무 스타일이 지시에서 자율로 전환되고, 스마트폰을 활용한 표현이 수월해 졌기 때문이다. 최근 마케팅 분야에서 인지·감성·의지 등 세가지 구성요소의 조합을 통해 인간 행동이 나타난다고 보고 소비자 행태를 분석하고 있으며, 정보시스템 분야에서도 관심을 보여 왔다. 하지만 기존 연구는 인지·감성·의지 요인을 분류하고 있지 않으며, 이 중에서 한두 가지 요인에 집중하고 있다는 한계가 있다. 이러한 배경 하에서 본 연구는 스마트폰 이용자의 인지·감성·의지 요인을 살펴보는 데 중점을 두었다. 왜냐하면 스마트워크 환경에서 업무를 수행하는 것과 스마트러닝 환경에서 학습을 수행하는 것이 유사하여, 스마트러닝 환경에서 학습 성과 영향요인 고찰을 통해 스마트워크 환경에서의 업무 성과 영향요인을 가늠해 볼 수 있기 때문이다. 이에 181명의 대학(원)생을 대상으로 학습 성과를 종속 요인으로 하는 설문조사에 기반을 둔 탐색적 연구를 수행하였다. 연구를 통해 개개인의 인지적 요인(자기 통제력)과 의지적 요인(스마트폰 커뮤니케이션 및 인터넷)을 향상시킬 수 있다면 정서적 소진을 낮추고, 학습 성과를 높일 수 있으며, 감성적 요인(심리적 분리와 감성 지능)이 향상되면 학습 성과를 높일 수 있다는 점을 다는 점을 발견하였다. 이러한 결과는 스마트러닝이나 스마트워크 환경에서 스마트기기 이용에 있어서 통제에 초점을 맞추기 보다는 적절한 사용을 장려할 수 있는 방안이 필요하다는 점을 시사한다.
본 연구의 목적은 중학교 과학수업을 위한 스마트러닝 기반의 수업 모듈을 개발 적용하고 학생들의 인식과 만족도를 밝히고자 하는 것이다. 이를 위하여 중학교 2학년 천문단원의 태양계 행성과 달의 위상을 주제로 3가지 유형의 모듈을 개발하였고, 중학생 207명을 대상으로 수업을 실시하였다. 수업에 참여한 모든 학생들에게 태블릿PC를 제공하였고, 천문교육용 앱 Solar Walk, 미러링 기능, QR코드, 구글 프리젠테이션 등을 활용하여 학교와 가정에서 학습이 이루어졌다. 본 연구에서 개발한 인식조사 도구는 스마트러닝 수업에 있어서 자기주도적 학습(Self-directed), 학습동기유발(Motivation), 학습자 맞춤형(Adaptiveness), 정보기술활용(Technology Embedded)의 4가지 요인으로 이루어져 있으며, 리커트 5척도의 총 20문항으로 구성되어 있다. 학습만족도 검사도구는 Keller (1987)의 만족도 영역의 검사 항목을 번안 및 수정하여 사용하였다. 스마트러닝 기반의 과학수업에 대한 인식과 학습 만족도를 밝히기 위하여 연구대상 학생들의 성별과 과학성취도 수준별로 비교 분석하였다. 그 결과, 스마트러닝 기반의 수업에 대하여 남학생이 여학생보다 긍정적으로 인식하는 것으로 나타났으며, 과학성취도가 높은 집단이 자기주도학습 요인과 학습동기유발 요인에서 성취도가 낮은 집단보다 긍정적으로 인식하였다. 또한, 학습 만족도 측면에서는 남학생이 여학생보다 만족도가 높게 나타났고, 학업능력이 높은 학생들일수록 스마트러닝 기반의 과학수업에 대하여 만족하고 있는 것으로 조사되었다. 본 연구의 결과는 향후 과학 분야 스마트러닝 활성화를 위한 방향 설정과 실질적인 프로그램 개발에 시사점을 제공할 것이다.
스마트폰 사용자가 늘어남에 따라 갖춰줘야 할 보안성이 취약하여, 다양한 바이러스 및 악성코드 위험에 노출되어 있다. 안드로이드는 운영체제 중 가장 많이 사용되는 운영체제로, 개방성이 높으며 수많은 악성 앱 및 바이러스가 마켓에 존재하여 위험에 쉽게 노출된다. 2년 넘게 이어진 코로나 바이러스(Covid-19)으로 인해 꾸준히 위험도가 높아진 피싱공격(Phshing attack)은 현재 최고의 스마트폰 보안 위협 Top10에 위치한다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 자연어처리 기술을 통해 피싱 공격 대응 방법 제안 및 실험 결과를 도출하고, 또한 향후 제안 방법을 보완하여 피싱 공격 및 다양한 모바일 보안 위협에 대응할 수 있는 앱을 설계할 것이다.
이 연구는 HTML5 서비스 품질이 스마트 러닝의 사용의도에 관한 실증적인 연구를 통해 정책적 시사점을 제시한다. HTML5의 서비스 품질로 신뢰성, 확신성, 유형성, 공감성, 대응성을 독립변수로, 지각된 유용성, 지각된 사용 용이성을 매개변수로, 사용의도를 종속변수로 선정 하였다. 조절변수로는 디바이스, 이용서비스, 학습장소, 이용서비스, 사용기간, 사용시간이 채택되었다. HTML5 서비스 품질의 신뢰성, 유형성이 지각된 사용 용이성에 부정적 영향을 미치는 것으로 파악 되었다. 신뢰성, 확신성, 유형성, 공감성, 대응성이 지각된 유용성에 긍정적 영향을 미치고, 확신성, 공감성, 대응성이 지각된 사용 용이성에서 긍정적 영향을 미치는 것으로 파악 되었다. 지각된 사용 용이성이 지각된 유용성에서 긍정적인 영향을 미치는 것으로 검증이 되었고 유용하거나 사용이 용이하다면 이용자의 사용의도에 긍정적인 영향이 있음을 검증하였다.
일상생활에서 디지털 스크린을 오랜 시간 사용하면 눈의 피로, 안구 건조, 두통 등 컴퓨터 시각 증후군을 경험하게 된다. 컴퓨터 시각 증후군을 예방하기 위해서는 스크린 사용 시간을 제한하고 수시로 휴식을 취하는 것이 중요하다. 최근 스마트폰에서는 스크린 사용 시간을 알 수 있도록 도와주는 다양한 애플리케이션이 존재한다. 하지만, 사용자는 스마트폰 스크린뿐만 아니라 데스크탑, 노트북, 태블릿 등 다양한 스크린을 보기 때문에 이러한 앱만으로는 한계가 있다. 본 논문에서는 color, IMU, lidar 센서 데이터를 이용하여, 사용 중인 스크린 디바이스를 감지하는 머신 러닝 기반 모델을 제안하고 여러 가지 모델의 성능을 비교한다. 성능 비교 결과 신경망 기반 모델이 전통적인 머신 러닝 모델보다 높은 F1 스코어를 보였다. 신경망 기반 모델에서는 MLP, CNN 기반 모델이 LSTM 기반 모델보다 높은 스코어를 보였으며, 전통적인 머신 러닝 모델에서는 RF 모델이 가장 우수했으며, 다음으로는 SVM 모델이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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