웹이 보편화되고 웹 기반 학습을 관리하고 제공해 주는 학습관리시스템이 늘어남에 따라 이제 학습자는 시공간에 제약을 받지 않는 학습 환경을 체험 할 수 있게 되었다. 하지만 기존의 학습 관리 시스템들은 적합한 학습을 제공하기 위해 유용하고 적합한 메타데이터를 사용하고 있지 않다 이러한 문제점을 해결하기 위해서 학습관리 시스템에서는 학습자에게 다양한 학습 체험과 향상된 검색 능력을 제공할 수 있도록 학습자의 특성이나 많은 자원에 관한 학습 메타데이터를 자유롭게 정의하고 관리해야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 학습관리시스템에서 부가적인 학습 메타데이터를 사용할 수 있도록 하기 위하여 시맨틱 웹의 기반이 되는 언어인 RDF(Resource Description Framework)를 이용한 검색 방법과 학습 메타데이터 제작하고 관리할 수 있는 방법을 두 가지 형태로 제안하였다. 차세대 메타데이터 관리 방법을 통해 교수자는 빠르고 편리하게 차세대 학습 메타데이터를 작성하고 저장할 뿐 아니라 학습자에게 정확하고 확장된 검색방법을 제공한다.
E-learning의 학습 컨텐츠는 점차 멀티미디어화 되고, 시스템 환경은 유비쿼터스 네트워크를 기반으로 고도화될(T-learning 및 U-learning) 것으로 예측된다. 학습자가 요구하는 멀티미디어 학습객체를 유비쿼터스 네트워크 환경에서 쉽게 찾아 학습자에게 효율적으로 전달하기 위해서는 메타데이터 관리 시스템의 도움이 필요하다. 이를 위해서는 멀티미디어 학습객체의 특성을 정확하게 기술하는 메타데이터 모델이 필요하고 효율적인 메타데이터 관리 시스템의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 멀티미디어 학습객체를 위한 새로운 메타데이터 모델을 제안하고, 효율적인 메타데이터 관리를 위한 새로운 시스템을 설계하였다.
본 논문에서는 블록체인 기반 DID기술을 이용하여 원격교육에서 발생하는 학습데이터를 효율적으로 관리하기 위한 방법으로, 학습데이터 가중치를 고려한 DID 메타데이터관리방법을 제안하였다. 메타데이터의 식별자에 대하여 특정위치로 데이터 가중치를 검색하도록 하고 해당 가중치에 따라 처리방법을 다양화 할 수 있다. 본문에서는 블록체인의 Zero Knowledge Proof 방식 처리에 차별화를 두어 메타데이터를 처리하였으며 데이터 처리속도 및 데이터관리에 효율성높일 수 있다.
SCORM은 웹 환경에 존재하는 다양한 학습관리시스템 간에 표준화 된 컨텐츠 모델을 제시함으로써 학습 컨텐츠의 호환성을 보장하고 재사용성을 높이고자 하는 표준이다. 하지만 기존의 SCORM 기반학습관리시스템은 학습 리소스의 공유를 위한 기반은 제공하지만 학습 컨텐츠의 세부적인 학습 내용과 학습 문맥을 표현하고, 이를 공유할 수 있는 방안은 제시해 주지 못한다.본 논문에서는 지식 관리 기술인 시맨틱 웹의 RDF를 사용하여 학습 메타데이터를 표현하고, 이를 통합 관리할 수 있는 학습 메타 데이터 관리 서비스를 기존 학습관리시스템과 연동될 수 있는 모듈로서 제안한다. 또한 SCO에 포함될 수 있는 RDF기반 특징정보 파일을 정의하고, 저장된 학습 메타데이터를 SOAP 프로토콜을 통하여 외부 학습관리시스템과 공유할 수 있는 방안을 제시한다.이를 기반으로 교수자는 학습 주제와 관련된 컨텐츠를 검색하여 새로운 학습 컨텐츠를 제작 할 수 있으며, 학습자는 의미 기반 검색을 통하여 다양한 학습 컨텐츠와 능동적인 학습 환경을 체험 할 수 있다.
본 논문에서는 딥러닝의 CNN(Convolution Neural Network) 학습을 통하여 악성코드를 실행시키지 않고서 악성코드 변종을 패밀리 그룹으로 분류하는 방법을 연구한다. 먼저 데이터 전처리를 통해 3가지의 서로 다른 방법으로 악성코드 이미지와 메타데이터를 생성하고 이를 CNN으로 학습시킨다. 첫째, 악성코드의 byte 파일을 8비트 gray-scale 이미지로 시각화하는 방법이다. 둘째, 악성코드 asm 파일의 opcode sequence 정보를 추출하고 이를 이미지로 변환하는 방법이다. 셋째, 악성코드 이미지와 메타데이터를 결합하여 분류에 적용하는 방법이다. 이미지 특징 추출을 위해서는 본고에서 제안한 CNN을 통한 학습 방식과 더불어 3개의 Pre-trained된 CNN 모델을 (InceptionV3, Densnet, Resnet-50) 사용하여 전이학습을 진행한다. 전이학습 시에는 마지막 분류 레이어층에서 본 논문에서 선택한 데이터셋에 대해서만 학습하도록 파인튜닝하였다. 결과적으로 가공된 악성코드 데이터를 적용하여 9개의 악성코드 패밀리로 분류하고 예측 정확도를 측정해 비교 분석한다.
본 연구의 목적은 랜드마크 이미지의 AI 학습용 데이터 구축을 위한 메타데이터 표준 설계 방안을 제시하기 위함이다. 이를 위해, 이미지 검색시스템의 종류와 각각의 색인 방식에 관한 최신 기술 현황을 포괄적으로 조사하여 분석하고, AI 머신러닝을 적용한 랜드마크 인식에 필수적인 학습용 공개 데이터셋과 이미지 객체 인식에 관한 기계학습 도구를 조사하였다. 이를 통해, 랜드마크 이미지 AI 학습용 데이터에 최적화된 메타데이터 요소를 선정하고 각각의 요소에 대한 입력 데이터를 정의하였다. 결론 및 제언에서는 랜드마크 인식을 활용한 추천시스템을 포함한 응용서비스 개발 방안을 논의하였다.
본 연구는 SCORM 기반 학습 객체의 메타데이타 생성 즉 Asset, SCO, Contents Aggregation과 Contents Package에 대한 메타데이터를 생성하는 시스템(MetaGene)을 개발한다. SCORM 을 지원하는 LMS내 API 어댑터와 인터페이스를 위한 학습 객체 내에 API 활성화 함수를 내장시키고, 데이터 모델을 기반으로 학습 과정을 트래킹 하는 코드도 포함 시킨다. 또한 학습 객체들이 LMS에 전송되게 PIF(Package Interchange File)로 패키징 시킨다. MetaGene에 생성된 학습객체의 메타데이터와 컨텐츠 패키지의 manifest file을 $SCORM^{(TM)}$ Conformance Testsuite을 이용하여 유효성을 검증한다.
XML은 데이터 관리와 표현의 유연성으로 인해 웹의 새로운 개발 도구로 자리를 잡아가고 있으며, 컴퓨터 교육에서는 학습객체라는 많은 웹 컨텐츠들을 통합하는 도구로도 사용되고 있다. 하지만 학습객체를 통합하고 관리하는 온라인 학습 시스템을 구현하기에 앞서, 구현 시스템에서 학습객체를 처리하기 위한 메타데이터를 어떻게 저장하고 추출 및 통합하느냐의 연구가 선행되어져야 한다. 따라서 본 연구에서는 3-tier 방식의 온라인 학습 시스템과 메타데이터가 저장된 데이터베이스 서버를 구현할 때 필요한 메타데이터 추출방법의 하나로 DBMS의 웹서비스를 이용하는 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법의 효율성 측정을 위해 MS SQL Server 2000과 Oracle 9i를 대상으로 30여개의 샘플 메타데이터를 저장하고, 이를 추출하는 응답시간을 측정해 보았다. 이 방법을 사용하기 위해서는 추출된 메타데이터를 DOM/SAX 와 같은 XML 처리 파서가 필요하지만, 측정된 결과 비교적 빠른 응답시간을 보여 데이터베이스에 저장된 메타데이터를 추출하고 통합하는 한 방법으로 충분히 사용할 수 있다는 결과를 얻었다.
제7차 교육과정의 시행과 더불어 정부와 민간에서 모든 교과의 교수 학습에서 ICT를 활용할 수 있는 디지털 컨텐트를 다양하게 만들어 서비스하고 있으나 일관된 계획이나 표준안이 없이 필요에 따라 자료를 분류하여 만들어지다 보니 단위 수업 시간에 직접 투입하기에는 알맞은 자료를 검색하여 재가공을 하여 활용하거나 여과 없이 사용하게 되는 문제점이 제기되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 단위 수업 중 자료투입시기를 분석하여 초등학교 교육환경에 필요한 메타데이터 요소를 탐색하고 메타데이터 요소를 추출하여 국제적인 메타데이터 표준인 DC Core Education 의 메타데이터 표준안을 기반으로 하는 멀티미디어 교육자료 검색 및 활용을 위한 베타데이터 요소를 추가 하였다. 초등교육 현장에서 생성되는 다양한 멀티미디어 교육 자료와 원상에 존재한 양질의 교육 정보 자원들을 일반적인 수업 흐름인 도입, 전개, 정리의 메타데이터 요소를 추가하여 통합검색과 체계적인 인터페이스를 제할 수 있는 기반을 마련함으로써 초등학교 교사가 쉽고 편리하게 단위 수업에 유용한 것을 찾아내고 수업에 투입할 수 있을 것이며 향후 교수학습 자료를 수업에 직접 필요한 형태로 분류하여 제공하여 효율적인 교수 학습 자료를 공유하게 함으로써 ICT활용 수업에 실제적인 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
교육용 게임의 메타데이터 개발은 게임 콘텐츠로서, 독립적인 학습 자원으로서, 또 게임 기반 LCMS에서 학습 컴포넌트로 활용되기 위해서는 매우 중요한 작업이다. 그러나 에듀테인먼트와 교육용 게임 시장은 신생산업 분야인 관계로 체계적인 메타데이터 개발이 진행되지 못했다. 따라서 본 논문은 먼저 교육용 게임 메타데이터 설계의 방법을 수립하고 이에 따라 메타데이터 프로토타입을 개발하였다. 그리고 추출된 메타데이터 요소를 전문가 집단의 검증을 거쳐 교육용 게임의 메타데이터로 정의하였다. 본 연구에 의해 개발된 교육용 게임의 메타데이터 프로토타입이 표준화 단계를 거쳐 공영 기관에 의해 운영된다면 학습자와 교수자, 개발 기관에게 검색과 관리, 재사용의 편리함을 제공하고 중복 투자 방지 등의 효과를 기대할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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