• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.45 no.3
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• pp.31-39
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• 2008

Until now, there are many technologies to improve studying ability using e-learning system. In most of e-learning system, learners are studying through the lecture materials and studying problems. The studying ability and intention, however, can be improved through the shared materials and discussion. In this case, learning materials are shared by the learners' discussion and shared materials through the board Internet and MSN. Such data was not classified by learners; it was not easy for the learners to search related valuable information. Therefore, it was not helping to learning. The technologies of most text mining extract summary data from the collection of document or classify into similar document from the complex document. In this paper, we implemented e-learning system for learners to improve learning abilities and especially, applied text mining technology to classify learning material for helping learners.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.2-4
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• 2021

In a distributed machine learning system, sharing gradients was considered safe because it did not share original training data. However, recent studies found that malicious attacker could completely restore the original training data from shared gradients. Gradient Leakage Attack is a technique that restoring original training data by exploiting theses vulnerability. In this study, we present the image transformation method based on Discrete Cosine Transform to defend against the Gradient Leakage Attack on the federated learning setting, which training in local devices and sharing gradients to the server. Experiment shows that our image transformation method cannot be completely restored the original data from Gradient Leakage Attack.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.311-313
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• 2023

딥러닝에 대한 관심이 증가함에 따라 다양한 분야의 연구자 사이에 딥러닝 모델의 적용 및 재현이 중요한 작업으로 자리잡았다. 하지만 모델을 재현하고 활용하는데 있어 다양한 환경과 자원의 한계가 발생하여 문제가 되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 국가연구데이터커먼즈체계인 KRDC 프레임워크를 활용하여 딥러닝 학습 모델의 재현 방안을 제안하였다. 이를 통해 딥러닝 연구에 익숙하지 않은 사용자도 학습 모델의 적용 및 활용을 용이하게 할 수 있음을 확인하였다. KRDC 프레임워크는 사용자가 원하는 데이터와 태스크를 정의하고, 워크플로우로 구성, 학습 모델의 재현 및 활용을 지원한다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.18 no.4
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• pp.41-53
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• 2015

The purpose of this study is to investigate the effects of centralization on shared mental model, satisfaction and achievement in a web-based collaborative learning. Sixty-eight undergraduate students were randomly assigned to 7 groups and they participated in a 4-week web-based collaborative learning. Three highly centralized teams and three less centralized teams were selected, and analyzed for investigating whether there are meaningful differences in shared mental model, satisfaction and achievement according to the degree of centralization. The results showed that there was no significant difference in shared mental model between the highly and less centralized teams. However, the highly centralized teams showed higher level of satisfaction and achievement than the less centralized teams.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.15 no.2
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• pp.19-28
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• 2012

Recent popularity of smart devices and social media seem to increase much interests on social learning, Despite of positive expectation on technology-based social learning, there are not many successful cases and practices of how to apply hands-on technologies and measure educational results. In this study, we tried to promote idea-sharing among learners in a classroom using web-based peer-review of assignments on a specific topic. Then we investigated effects of idea-sharing among learners in terms of individual knowledge construction. Experimental results show that idea-sharing promotes knowledge convergence and divergence, and then knowledge construction at learner's own.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.297-302
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• 1998

본 논문에서는 월드와이드웹에 기반한 학습자 중심의 통합 가상교육시스템 CyberClass를 설계하고 구현한 방법을 소개한다. 기존의 가상교육시스템은 학습자 중심의 상호작용 유형을 분석하여 이에 따른 적당한 상호작용 모델을 제시하지 않고 기능면에서의 사용도구 및 방법만을 제시함으로써 각 기능들이 자연스럽게 통합되지 못하였다. 따라서 전통적인 교육 방식인 강의실 수업에 참여한 학습자들이 가지는 현장감이나 친밀감에서 오는 커다란 교육적 이득을 제공하지 못하였다. 본 논문에서 개발한 가상교육시스템 CyberClass는 학습자 중심의 상호작용유형을 분석하고 이를 기반으로 상호작용모델을 제시한다. 그리고 제시된 모델에 기반하여 학습자와 교수, 학습자와 학습자 나아가 학습자와 가상교육시스템간의 상호작용에 기반한 시스템을 설계하였다. 따라서 학습자의 상호작용 모델에 기반함으로써 학습 참여도나 학습 능률의 향상을 기대할 수 있다. CyberClass는 학습자 중심의 상호작용을 위해 비동기공유 기공과 동기고유 기능을 모두 지원한다. 이들의 공유 기능들은 유기적으로 결합하고 직관적인 학습자 인터페이스를 제공함으로써 학습자에게 기능의 다양성에 따른 학습의 부담을 줄이고 자연스런 학습과정이 유도되도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.393-396
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• 2006

강화학습은 환경과 상호작용하는 과정을 통하여 목표를 이루기 위한 전략을 학습하는 방법으로써 에이전트의 학습방법으로 많이 사용한다. 독립적인 에이전트가 아닌 상호 의사소통이 가능한 다중 에이전트 환경에서 에이전트의 학습정보를 서로 검색 및 공유가 가능하다면 환경이 거대하더라도 기존의 강화학습 보다 빠르게 학습이 이루어질 것이다. 하지만 아직 다중 에이전트 환경에서 학습 방법에 대한 연구가 미흡하여 학습정보의 검색과 공유에 대해 다양한 방법들이 요구되고 있다. 본 논문에서는 대상 에이전트 학습 정보와 주변 에이전트들의 학습 정보 사이에 편집거리를 비교하여 유사한 에이전트를 찾고 그 에이전트 정보를 강화학습 사전정보로 사용함으로써 학습속도를 향상시킨 ED+Q-Learning 시스템을 제안한다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.18 no.5
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• pp.35-44
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• 2015

The purpose of this study was to explore predicting the factors affecting knowledge sharing behavior in SNS based learning community. Besides, participative motivation, openness to diversity, and knowledge sharing intention were included as predictors for this study. In addition, this study investigated the mediating role of knowledge sharing intention between participative motivation, openness to diversity and knowledge sharing behavior. 81 people in SNS based learning community participated in this study. Data collected were analyzed by correlation analysis, regression analysis and Baron & Kenny's(1986) mediation analysis. Results from this study, knowledge sharing intention and activity-oriented motivation predicted knowledge sharing behavior. In addition, knowledge sharing intention mediated among activity-oriented motivation, openness to diversity and knowledge sharing behavior.

• Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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• v.5 no.6
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• pp.317-325
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• 2015

The aim of this research was to investigate the relationship among team learning behavior, individual creativity, team shared mental model(TSMM), mutual performance monitoring on team creativity and then providing the fundamental data on the education. Also it intended to acknowledge relative predictive power on team creativity of independent variables. The total of 257 college students participated the team learning for 6 weeks in a semester. Pearson's product moment correlation and regression analysis were used for data analysis and testing of significance of verification, The main research results are summarized as follows; team learning behavior, TSMM, mutual performance monitoring had no significant effects on three subfactors of team creativity such as novelty, resolution, elaboration & synthesis. Therefore followed researches are needed about inter and intra processing of team creativity.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2006.08a
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• pp.263-268
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• 2006

토론학습시 보다 자발적인 아동의 참여를 향상시킬 수 있는 웹토론시스템은 시간의 편의성을 제공하고 학습자간의 상호작용을 활발하게 한다. 그러나 기존 웹토론시스템은 능숙한 자판사용능력과 물리적인 교육적 환경을 요구한다. Wiki는 하와이어로 '빨리'라는 뜻으로 누구나 '자유롭게' 정보와 지식을 편집할 수 있는 동적 프로그래밍 도구이다. Wiki를 사용하여 기존의 웹토론시스템의 단점을 보안한 본 시스템의 목적은 학습자의 자발적인 토론참여와 토론학습에 대한 흥미를 유발하는 것이다. 본 시스템의 특징은 다음과 같다. 첫째, 본 시스템은 웹토론에 대한 학생들의 흥미를 높일수 있다. 즉 누구나 관리자가 될 수 있는 기능을 이용해서 학생들의 흥미를 유발하였기 때문이다. 둘째, Wiki 웹토론시스템은 기존의 웹토론시스템보다 사용이 편리하여 학생의 참여도를 향상시키고 토론학습에 대한 관심을 증대시킬 수 있다. 기존의 웹토론시스템은 회원가입을 해야하고 로그인을 해야만 토론학습에 참여할 수 있지만 본 시스템은 웹페이지접속만으로도 가능하게 하였다. 셋째, Wiki 웹토론시스템은 웹토론를 학습하는 과정을 공개하여 올려지는 자료나 다른 사람의 의견을 통해 지식공유를 가능하게 한다. 즉, 자신이 찾은 주장의 근거을 찾는 과정에서나 또 그 근거를 통해 새로운 지식을 알게 되고 본 시스템에서 의견을 개진하고 다른 사람의 의견의 근거를 살펴보면서 지식을 공유하게 한다.