• Journal of Digital Contents Society
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• v.10 no.1
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• pp.107-113
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• 2009

Recently, a number of research efforts have been taken to enhance interoperability and reusability of e-learning contents by developing ADL SCORM 2004 compliant contents. For useful and effective learning contents, content devlopers have to build the strategy of content sequencing in the phase of instructional design. However, many developers have difficulties in understanding the complicated specification of SCORM 2004 S&N(Sequencing&Navigation) and implementing SCORM sequencing. In this paper, we develop SCORM 2004 based best-practice sample contents utilizing SCORM sequencing and thus present a reference guide to the design and implementation of SCORM 2004 contents. It is expected that our sample contents illustrate an effective and useful application of SCORM 2004 as a de-facto e-learning standard, domestically and also internationally.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.95-98
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• 2010

최근 차세대 시퀀싱 기술의 급속한 발전에 따라 서열 정보의 해독이 비교적 쉬워지면서 개인별 맞춤의학의 실현에 대한 기대와 관심이 높아지고 있다. 각 개인의 서열 정보 사이에는 SNP (single nucleotide polymorphism), Indel, CNV (copy number variation) 등의 다양한 유전적 구조 변이가 존재하며, 이러한 서열 정보의 부분적 차이는 각 개인의 유전적 특성 및 질병 감수성 등과 밀접한 관련을 갖는다. 본 연구에서는 차세대 시퀀싱 결과로 산출되는 수많은 짧은 DNA 서열 조각인 리드 데이터를 이용한 SNP 추출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 레퍼런스 시퀀스의 각 위치에 대한 리드 시퀀스의 매핑 정보를 기반으로 SNP 후보 영역을 추출하며, 품질 정보 등을 활용하여 에러 발생률을 최소화한다. 또한 대규모 시퀀싱 데이터와 SNP 구조 변이 데이터의 효율적인 저장/검색을 지원하는 시각적 분석 도구를 구현하여 제안된 방식의 유용성을 검증한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06b
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• pp.210-215
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• 2008

SCORM(Sharable Content Object Reference Model)은 세계 이러닝(e-Learning) 표준화 분야에서 가장 주목을 받고 있는 ADL(Advanced Distributed Learning)의 표준화 모델이다. ADL은 비교적 안정화 단계에 접어들었다는 평가를 받고 있는 SCORM 2004를 제시함으로써 콘텐츠의 재활용성을 높여 경제성 있는 콘텐츠 구현을 가능하게 하였고, 개발 과정에서의 효율성을 극대화 시켰다. 그러나 SCORM 스펙의 다양한 요소를 충분히 활용하면서도 게임적인 요소를 가미하여 효과적인 학습 콘텐츠를 구현 할 수 있는가에 대한 연구는 현재 매우 미약한 실정이다. 또한 IMS SS(Simple Sequencing)를 기반으로 하는 SCORM 시퀀싱 & 네비게이션은 구현 방법이 간단하지 않아 LSAL등에서 제공하는 SCORM 시퀀싱 템플릿을 거의 그대로 사용하는 것이 일반적이다. 따라서 본 연구에서는 LSAL 템플릿 모델 및 게임 기반 학습에 대한 관련 연구 조사를 수행하고, 게임 기반 학습에서 사용 될 수 있는 SCORM 데이터 모델을 참고하여 이를 실제 초등 학습에서 적용 가능한 SCORM 기반 에듀테인먼트 콘텐츠를 제작한다. 또한 기존의 선형적인 학습 구조에서 벗어나 수준별 학습을 실현하는 보다 구체적이고 세련된 시퀀싱 & 네비게이션 설계 방법을 제시한다.

• The Journal of Bigdata
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• v.5 no.1
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• pp.189-195
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• 2020

We consider the stale problem which makes the training speed slow in the field of deep learning. The problem can be formulated as a single-machine scheduling problem with generalized due dates in which the objective is to minimize the total earliness and tardiness. We show that the problem can be solved in polynomial time if the orders of the small and the large jobs in an optimal schedule are known in advance.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1264-1267
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• 2011

시퀀싱 기술의 발달로 최근에는 비교적 저렴한 비용으로 개인의 유전체 시퀀싱 데이터를 산출할 수 있게 되었다. 하지만 이를 기반으로 하는 기존의 분석 방법은 매우 고가의 컴퓨팅 환경을 요구하기 때문에 분석을 위한 비용이 매우 높은 문제가 있다. 본 논문에서 클라우드 컴퓨팅 환경의 병렬 CNV 검출알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 모양 기반의 CNV 검출 알고리즘인 CNV_shape을 MapReduce 기법으로 개발한 것으로 시퀀싱 데이터를 레퍼런스 서열에 매핑한 결과로부터 리드 커버리지 (read coverage)를 계산하여 커버리지가 감소하거나 증가하는 일정 길이 이상의 영역을 검출하는 방법이다. 클라우드 컴퓨팅 환경에 적용하고 노드의 밸런싱 유지를 위한 방법으로 파티셔닝 기법을 사용하였다. 또한 실 데이터를 이용한 실험을 통해 제안하는 방법의 효율적 데이터 처리를 보인다.

• KOGO NEWS
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• v.9 no.2
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• pp.3-4
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• 2009

• KOGO NEWS
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• v.6 no.3
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• pp.18-19
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• 2006

• KOGO NEWS
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• v.5 no.3
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• pp.6-7
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• 2005

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.6
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• pp.712-716
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• 2010

In this paper, we propose a novel shape-based approach to detect CNV regions (CNVR) by analyzing the coverage graph obtained by aligning the giga-sequencing data onto the human reference sequence. The proposed algorithm proceeds in two steps: a filtering step and a post-processing step. In the filtering step, it takes several shape parameters as input and extracts candidate CNVRs having various depth and width. In the post-processing step, it revises the candidate regions to make up for errors potentially included in the reference sequence and giga-sequencing data, and filters out regions with high ratio of GC-contents, and returns the final result set from those candidate CNVRs. To verify the superiority of our approach, we performed extensive experiments using giga-sequencing data publicly opened by "1000 genome project" and verified the accuracy by comparing our results with those registered in DGV database. The result revealed that our approach successfully finds the CNVR having various shapes (gains or losses) in HLA (Human Leukocyte Antigen) region.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.11A no.2
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• pp.207-212
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• 2004

In this paper, based on SCORM Sequencing Model, we propose the learning content structure which has structure informations of learning object and decision rules how to transfer learning object to learner. It is intended to provide the technical means for learning content objects to be easily shared and reused across multiple learning delivery environment. We develop the generation tool of learning object sequencing, for processing the learning with variable teaching methodologies. The teaming objects also are automatically packaged the PIE(Package Interchange File) to transmit with SCORM RTE(Run-Time Environment) and attached SCO(Sharable Content Object) function for tracking learner information.