• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11b
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• pp.897-900
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• 2003

본 논문에서는 SCORM 기반 시퀀싱 모델을 기반으로 학습객체의 구조에 대한 정보, 학습자에게 학습 객체를 어떻게 전달할 지를 결정하는 규칙 등을 포함하고 있는 컨텐츠 구조를 제시하고 학습 컨텐츠의 재사용과 공유가 가능하고 동일한 학습 컨텐츠에 서로 다른 교수법을 적용하여 교육의 효과를 달리할 수 있도록 시퀀싱을 위한 컨텐츠 패키지 메타데이터 생성기를 개발한다. 또한 학습자 정보 트래킹을 위한 SCO(Sharable Content Object)함수를 부착하여 학습 객체가 SCORM RTE(Run-Time Environment)와 통신 할 수 있도록 PIF(Package Interchange File)로 자동 패키징 시킨다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2004.01a
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• pp.531-537
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• 2004

연구는 학습 지도안 작성의 효율성을 제고하고 교사 서로간의 수업 아이디어를 공유 할 수 있는 시스템의 개발을 목적으로 한다. 이를 위해 첫째 학습 지도안 구성방식에 대한 기존 연구 및 시스템에 대한 분석을 통하여 학습지도만 작성 지원 시스템이 갖추어야할 시사점을 추출한 후 시스템의 기본 방향을 다양한 수업 모형의 지원, 교사의 수업 아이디어 공유, 작성의 수월성에 두었다. 둘째 응용 프로그램 차원에서 본 시스템의 자원 활용을 원하는 다른 시스템을 위하여 데이터 전송방식을 XML로 서비스하도록 설계하였다. 셋째 실제 현장에서 활용 가능한 학습 지도안 작성 지원시스템을 실험적인 수준에서 구현하였다.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.15 no.1
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• pp.67-76
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• 2011

In this paper, a touch interface of a smart device using, learner controlled by three-dimensional learning content for more realistic learning environment will be constructed. Fabrication of three-dimensional learning content is difficult. So teachers and learners to create content and share content, a framework was designed. The framework consists of an XML language and intuitive. Android-based devices are available from the playback and authoring. Server environment for content sharing was established. The proposed framework is verified through expert evaluation. In result, it was positively evaluated in terms of usability.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.15 no.11
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• pp.6502-6508
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• 2014

The concept of Communities of Practice (CoPs) has been highlighted as an effective method for knowledge sharing in Knowledge Management (KM) and has been utilized strategically by many organizations. Therefore, the need to diagnose knowledge sharing activities in CoPs has increased. Previous studies of CoP strategies has generally suggested broad guidelines without diagnosing the current knowledge sharing status of individual CoPs. Furthermore, diagnosis methodologies are not connected to the strategic direction and require considerable time and effort to conduct regularly. The purpose of this paper was to develop a sustainable diagnosis framework for identifying knowledge sharing activities in virtual CoPs and to suggest strategies for CoPs-based on the proposed diagnosis framework. Finally, the proposed diagnosis framework was applied to an educational service case.

• Communications of Mathematical Education
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• v.12
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• pp.33-56
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• 2001

Wheatley(1991)에 의해 알려진 문제 중심 학습은 기계적 암기식 수학 학습을 대신해서 의미형성을 강조하기 위해 채택된 학습 방법 중의 하나로, 개인의 의미 구성을 도울 뿐만 아니라 의미있는 의사소동을 조장한다. 문제 중심 수업은 일반적으로 과제, 협력학습, 공유의 세 가지 요인의 상호작용으로 보여진다. 본 연구에서는 먼저 초등학교 5학년에 적용할 수 있는 문제 중심 수학 학습 프로그램을 개발하였으며, 개발된 프로그램을 학생들에게 적용함으로써 나타나는 수학 학습 상의 변화 및 아동의 수학에 대한 태도를 분석하였다.

• Knowledge Management Research
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• v.21 no.4
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• pp.157-173
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• 2020

In accommodation sharing economy, customers take a risk of uncertainty about product quality, which is an important factor affecting users' satisfaction. This risk can be lowered by the information disclosed by the facility provider. Self-presentation of the hosts can make a positive effect on listing performance by eliminating psychological distance through emotional interaction with users. This paper analyzed the self-presentation text provided by Airbnb hosts and found key aspects in the text. In order to extract the aspects from the text, host descriptions were separated into sentences and applied the Attention-Based Aspect Extraction method, an unsupervised neural attention model. Then, we investigated the relationship between aspects in the host description and the listing performance via linear regression models. In order to compare their impact between the three facility types(Entire home/apt, Private rooms, and Shared rooms), the interaction effects between the facility types and the aspect summaries were included in the model. We found that specific aspects had positive effects on the performance for each facility type, and provided implication on the marketing strategy to maximize the performance of the shared economy.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2010.07a
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• pp.381-384
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• 2010

이 연구에서는 민간부문에서 선행되어진 조직학습에 관한 연구들을 고찰하여 경찰공무원의 조직학습에 대한 전략모형을 정립하고 그 실천적 과제를 도출하고자 하였다. 조직학습은 개인이나 조직 내 특정집단이 자신이나 다른 조직으로부터 지식창출, 지식공유, 지식저장, 지시 폐기하는 순환과정을 통해서 일어난다고 하였다. 특히 경찰조직에서의 조직학습은 외부 환경변화에 대한 변동대응능력 확보와 경찰조직의 내적인 성장발전능력을 재고시킬 수 있는 효과를 얻을 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.666-669
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• 2024

연합학습은 원본 데이터를 공유하지 않고 모델을 학습할 수 있는 각광받는 프라이버시를 위한 학습방법론이다. 이를 위해 참여자의 데이터를 수집하는 대신, 데이터를 인공지능 모델 학습의 요소들(가중치, 기울기 등)로 변환한 뒤, 이를 공유한다. 이러한 강점에 더해 기존 연합학습을 개선하는 방법론들이 추가적으로 연구되고 있다. 기존 연합학습은 모델 가중치를 평균내는 것으로 참여자 간에 동일한 모델 구조를 강요하기 때문에, 참여자 별로 자신의 환경에 알맞은 모델 구조를 사용하기 어렵다. 이를 해결하기 위해 지식 증류 기반의 연합학습 방법(Knowledge Distillation-based Federated Learning)으로 서로 다른 모델 구조를 가질 수 있도록(Model Heterogenousity) 하는 방법이 제시되고 있다. 연합학습은 여러 참여자가 연합하기 때문에 일부 악의적인 참여자로 인한 모델 포이즈닝 공격에 취약하다. 수많은 연구들이 기존 가중치를 기반으로한 연합학습에서의 위협을 연구하였지만, 지식 증류 기반의 연합학습에서는 이러한 위협에 대한 조사가 부족하다. 본 연구에서는 최초로 지식 증류 기반의 연합학습에서의 모델 성능 하락 공격에 대한 위협을 실체화하고자 한다. 이를 위해 우리는 GMA(Gaussian-based Model Poisoning Attack)과 SMA(Sign-Flip based Model Poisoning Attack)을 제안한다. 결과적으로 우리가 제안한 공격 방법은 실험에서 최신 학습 기법에 대해 평균적으로 모델 정확도를 83.43%에서 무작위 추론에 가깝게 떨어뜨리는 것으로 공격 성능을 입증하였다. 우리는 지식 증류 기반의 연합학습의 강건성을 평가하기 위해, 새로운 공격 방법을 제안하였고, 이를통해 현재 지식 증류 기반의 연합학습이 악의적인 공격자에 의한 모델 성능 하락 공격에 취약한 것을 보였다. 우리는 방대한 실험을 통해 제안하는 방법의 성능을 입증하고, 결과적으로 강건성을 높이기 위한 많은 방어 연구가 필요함을 시사한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.15 no.7
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• pp.840-845
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• 2005

Intelligent agents to learn users' tendency have learn uscrs' tendency by sufficient users information and training time. When the intelligent agents is used in ubiquitous environment, users must wait for intelligent agents to learn, so user may be can't get proper services. In this paper we proposed an intelligent P2P mobile agent system that can learn users' tendency in real-time by sharing users' resource. The system shared users contexts on four places and made feel groups which was composed of similar users. When users' service which had the highest correlation coefficient in the peer groups was suggested, users were satisfied over $80\%$.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.749-752
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• 2024

연합학습은 클라이언트가 중앙 서버에 원본 데이터를 주지 않고도 학습할 수 있도록 설계된 분산된 머신러닝 방법이다. 그러나 클라이언트와 중앙 서버 사이에 모델 업데이트 정보를 공유한다는 점에서 여전히 추론 공격(Inference Attack)과 오염 공격(Poisoning Attack)의 위험에 노출되어 있다. 이러한 공격을 방어하기 위해 연합학습에 차분프라이버시(Differential Privacy)를 적용하는 방안이 연구되고 있다. 차분 프라이버시는 데이터에 노이즈를 추가하여 민감한 정보를 보호하면서도 유의미한 통계적 정보 쿼리는 공유할 수 있도록 하는 기법으로, 노이즈를 추가하는 위치에 따라 전역적 차분프라이버시(Global Differential Privacy)와 국소적 차분 프라이버시(Local Differential Privacy)로 나뉜다. 이에 본 논문에서는 차분 프라이버시를 적용한 연합학습의 최신 연구 동향을 전역적 차분 프라이버시를 적용한 방향과 국소적 차분 프라이버시를 적용한 방향으로 나누어 검토한다. 또한 이를 세분화하여 차분 프라이버시를 발전시킨 방식인 적응형 차분 프라이버시(Adaptive Differential Privacy)와 개인화된 차분 프라이버시(Personalized Differential Privacy)를 응용하여 연합학습에 적용한 방식들에 대하여 특징과 장점 및 한계점을 분석하고 향후 연구방향을 제안한다.