• 한국디지털정책학회:학술대회논문집
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• 2004.05a
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• pp.719-731
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• 2004

2003 년에 정부에서 여러 가지 활동과 2004 년 1월에는 산업자원부에서 'e- Learning 산업발전법' 을 공표함으로써 e- Learning 산업의 앞날이 밝아오고 있다. 하지만 아직은 전통적인 교육보다 e-Learning이 일반적으로 성과나 만족도가 떨어진다는 연구가 지배적이다 [1, 17] 이러한 상황에서 e-Learning을 확산한다는 것은 매우 어렵다. 이것은 e-Learning을 경험하는 학습자들의 만족을 통하여 e-Learning의 확산을 촉진할 수 있는데, 이를 위하여 e-Learning 환경에서 학습자들이 어떠한 요인들로써 만족을 느낄 수 있는지 알아보아야 한다. 학습자의 특성에 따라 만족도에 미치는 요인들을 찾아내어 학습자의 특성에 맞게 관리를 해줌으로써 온라인 환경에서 학습자들을 효과적으로 관리할 수 있어야 한다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.5 no.2
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• pp.247-255
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• 2019

This study was conducted to explore the correlation between the personality types and learning styles and academic achievement in first year nursing students. 144 students were sampled in first year nursing sstudents. Data were collected from March 6 to May 18 2018. Results analysis was performed using SPSS win version of frequency, mean and standard deviation, t-test, ANOVA, Chi-square test, Pearson correlation. The personality types of nursing students in this study were 58.3% of Extrovert type, 41.7% of Introvert type, 33.3% of Sensing, 66.7% of Intuition type, 22.2% of Thinking, 77.8% of Feeling, 50.7% of Judging type, and 49.3% of Perceiving type. The average academic achievement of female students was 3.51 points, higher than the average of 3.17 for male students (t=-3.277, p<.001). The average academic achievement of Introvert type was found to be higher than the average of Extrovert type (t=3.541, p<.001). Learning styles by personality type showed a statistically significant difference between the judging type and the other personality types (${\chi}^2=18.409$, p<.001). There was a significant amount of correlation between gender and TF index (r=.209, p<.05), gender and academic achievement (r=.265, p<.01), JP index and learning styles (r=.262, p<.01, EI index and academic achievement (r=.285, p<.01). The development and utilization of teaching-learning methods suitable for individuals will be required based on the results of personality types, learning styles and academic achievement in first year nursing students identified through this study.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.27 no.7
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• pp.27-33
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• 2022

In this paper, we propose a novel generator architecture for multi-domain style transfer method not an image to image translation, as a method of generating a styled image by transfering a style to the content image. A latent vector and Gaussian noises are added to the generator of GAN so that a high quality image is generated while considering the characteristics of various data distributions for each domain and preserving the features of the content data. With the generator architecture of the proposed GAN, networks are configured and presented so that the content image can learn the styles for each domain well, and it is applied to the domain composed of images of the four seasons to show the high resolution style transfer results.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.658-660
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• 2018

인공지능 산업이 발달함에 따라 사용자의 특성에 맞게 상호작용하는 기술에 대한 수요도 증가하고 있다. 하지만 텍스트 스타일 변환의 경우 사용자 경험을 크게 향상시킬 수 있는 기술임에도 불구하고, 학습에 필요한 병렬 데이터가 부족하여 모델링과 성능 개선에 어려움을 겪고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 비 병렬 데이터만으로 텍스트 스타일 변환이 가능한 선행 모델[1]을 기반으로, 한국어에 적합한 문장 표현 방식 및 성능 개선을 위한 임의 도메인 예측 기법이 적용된 모델을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.19-22
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• 2021

기존 영상 콘텐츠에 새로운 물체를 삽입하는 등의 영상 재구성 기술은 새로운 게임, 가상현실, 증강현실 콘텐츠를 생성하거나 인공신경망 학습을 위한 데이터 증대를 위해 사용될 수 있다. 하지만, 기존 기술은 컴퓨터 그래픽스, 사람에 의한 수동적인 영상 편집에 의존하고 있어 금전적/시간적 비용이 높다. 이에 본 연구에서는 인공지능 신경망을 활용하여 낮은 비용으로 영상을 재구성하는 기술을 소개하고자 한다. 제안하는 방법은 기존 콘텐츠와 삽입하고자 하는 객체를 포함하는 영상이 주어졌을 때, 객체 세그먼테이션 네트워크를 활용하여 입력 영상에서 객체를 분리하고, 스타일 변환 네트워크를 활용하여 입력 영상을 스타일 변환한 후, 사용자 입력과 두 네트워크의 결과를 활용하여 기존 콘텐츠에 새로운 객체를 삽입하는 것이다. 실험에서는 기존 콘텐츠는 온라인 영상을 활용하였으며 삽입 객체를 포함한 영상은 ImageNet 영상 분류 데이터 세트를 활용하였다. 실험을 통해 제안한 방법을 활용하면 기존 콘텐츠와 잘 어우러지게끔 객체를 삽입할 수 있음을 보인다.

• Journal of Engineering Education Research
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• v.14 no.1
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• pp.40-45
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• 2011

This study was conducted to compare the creative problem solving styles and conflict management types between engineering college students with high and low team performance records. Most students with high team performance records preferredDeveloper style(76.7%) and Task-oriented style(65.1%), whereas most students with low team performance records preferred Explorer style(72.2%) and Person-oriented style(86.1%). Results of the comparison of conflict management types revealed that most students with high team performance records belonged to a competitive logic type(22.8%) and an accommodative compromise type(17.7%), while most students with low team performance records belonged to an accommodative compromise type(20.3%) and a permissive resignation type(12.7%). It would be useful to provide the engineering students with the specialized program to complement their problem solving styles and conflict management types.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.505-506
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• 2022

인공지능 기술은 점차 빠른 속도로 발전되며 응용 분야가 확대되어 창작 산업에서의 역할도 커져 예술, 영화 및 기타 창조적인 산업에도 영향을 주고 있다. 이러한 인공지능 기술을 이용하여 텍스트로 설명하면 다양한 스타일의 이미지를 생성해내는 기술이 있지만 아동이 직접 그린 손그림 스타일의 그림을 생성하지는 못한다. 본 논문에서는 아동 손그림 데이터를 통해 Text-to-Image를 학습시켜 새로운 학습 모델을 생성하는 과정에 대해서 기술한다. 이 연구를 통해 생성된 픽셀을 결합하여 텍스트를 기반으로 하나의 아동 손그림을 만들 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02b
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• pp.206-212
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• 2007

웹을 기반으로 하는 e-러닝에 대한 교육적 수요는 증가하고 있다. 이와 동시에, 학습 공간으로서의 사이버 공간의 활용에 대한 고민도 증가하였다. 전통적인 학습활동을 사이버 공간에 복제하려 했던 고전적 방식이 e-러닝 또는 사이버 학습이 아니라는 사실을 확인하기 시작했기 때문이다. e-러닝의 가치가 강조됨에도 불구하고, 실제 사이버 공간에서 일어나는 학습자의 특성과 학습활동이 구체적으로 어떻게 일어나는 지에 대한 탐색은 미흡하다. 산재한 정보를 스스로 가공한 지식, '학습하는 방법을 학습'하는 것이라는 개념들이 제시됨에도 불구하고, 사이버 공간에 산재한 정보, 학습하는 방법의 학습, 그리고 사이버 공간의 학습특성에 대한 논란은 여전하다. 본 연구에서는 실제 사이버 학습 사이트를 이용하고 있는 학습자들의 행동을 중심으로, 학습자의 특성을 탐색하였다. 사이버 공간에서 보이는 스스로 학습하는 방법이 무엇인지 확인하고 이것이 다양한 학습자 유형으로 구분되는 지를 확인하고자 하였다. 연구대상이 된 사이버 학습 사이트는 서울, 부산, 대구, 광주 교육청에서 운영하는 사이버 가정 학습관이었다. 총 1535명의 사이버 가정 학습관 이용자들의 특성이 분석되었다. 사이버 가정학습관 이용자들의 행동특성은 9개의 요인-놀이 활동, 공동 경험, 현실 정체, 공동 성취, 개인주의, 경쟁 지향, 성취감, 편리성(조작 용이), 생생함-으로 구분되었다. 9개의 활동 요인을 기준으로 하여 확인된 학습자 유형은 4가지로 나타났다. 4가지 학습자 유형은 각각 독야청청형, 동고동락형, 의무방어형, 희희낙낙형으로 명명되었다. 이들 유형은 학습 활동 정도 및 사이트 이용 행동, 학습 스타일(사이버 학습 활동 양식)에서 서로 차이가 있었다. 본 연구는 기존의 이론적인 모델에 기초하여 임의적으로 구분된 사이버 학습자 유형 구분이 아닌, 실제 학습 활동을 탐색하였다는 측면에서 의미가 있다. 특히, 기존의 오프라인 학습 이론 및 학습자 특성 연구를 사이버 학습에 그대로 적용할 것이 아니라 사이버 공간의 특성이 실제 학습 활동에서 어떻게 나타났는지를 밝히려고 했다는데 그 의의가 있다. 향후, 사이버 학습자 유형에 따른, 사이버 학습활동의 촉진방안이나 학습 효과의 차이를 높일 수 있는 구체적인 학습 시스템의 설계 및 운영 모델에 대한 탐색이 필요할 것이다.

• Digital Contents
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• no.5 s.132
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• pp.72-73
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• 2004

한국정보문화진흥원이 운영하는 정보통신체험관‘IT월드’(과천 서울대공원내)에서 지난 4월 3일부터 11일까지 미국 자연사박물관, 영국 내셔널 스페이스센터, 스페인 아일라 메지카 등 선진 체험학습관에서 제작해 선보여 왔던‘세계 디지털 돔영상 페스타’를 개최해 가족단위 관람객들이 몰려 매회 매진사례를 기록했다.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.16 no.3
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• pp.275-282
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• 2012

Existing web based learning system provides various instruction paths. However, learners are provided with the same instruction content with little consideration of each learner's learning style. Therefore, Current Web based learning is lacking as a system that encourages individual learning, by failing to provide for proper instruction methods for each learner. This prototype system can find the most effective way of learning for each learner by analyzing a learner's learning. It also provides content based on the most effective instruction method for the learner taking into consideration learning style. Especially, this proposed adaptive learning system supporting dynamic link by learning style by evaluation for each steps of leaning process.