본 연구는 도서관의 이러닝 플랫폼 구축을 위한 주요 학습 내용과 기능 및 활성화 방안을 제안하고자 문헌연구와 사례분석 및 전문가 조사를 진행하였다. 문헌연구에서 도서관이 이러닝 생태계에 있는 이용자를 위해 질 높은 온라인 교육을 제공해야 함을 알 수 있었으며 선행연구를 통해 도서관의 이러닝 플랫폼 분석을 위한 학습기능 분석 도구를 도출하였다. 이를 기반으로 국내외 도서관 이러닝 플랫폼들의 학습 내용과 기능 및 특징을 분석하였으며 전문가 설문 조사 및 인터뷰를 수행하였다. 분석결과, 도서관의 지속 가능한 이러닝 서비스를 위해 학습 과정과 기술을 효과적으로 적용할 수 있는 플랫폼의 구축이 필수적이며 제공해야 할 학습 내용은 관 종에 상관없이 공통적으로 독서교육, 정보활용교육, 도서관이용교육, IT 최신기술 소개 등 도서관교육의 특성을 나타내는 주제가 도출되었다. 주요한 학습기능으로는 학습유형 중 영상강의와 실시간 수업을 진행할 수 있어야 하며 학습자료와 이용 가이드를 제공할 수 있는 학습활동지원 기능, 교육내용을 저장하고 공유할 수 있는 클라우드 플랫폼 지원 기능, 생애주기 맞춤형 콘텐츠를 제공할 수 있는 개인화 환경 지원 기능 등을 제시하였다. 또한, 도서관 사서의 기술력 향상을 위한 재교육, 이러닝 관련 팀의 구성과 전문사서의 도입을 제안하였다.
Zamani, Abu Sarwar;Ahmad, Sultan;Uddin, Mohammed Yousuf;Ansari, Asrar Ahmad;Akhtar, Shagufta
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권8호
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pp.182-186
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2021
The market for smart phones has been booming in the past few years. There are now over 400,000 applications on the Android market. Over 10 billion Android applications have been downloaded from the Android market. Due to the Android popularity, there are now a large number of malicious vendors targeting the platform. Many honest end users are being successfully hacked on a regular basis. In this work, a cloud based reputation security model has been proposed as a solution which greatly mitigates the malicious attacks targeting the Android market. Our security solution takes advantage of the fact that each application in the android platform is assigned a unique user id (UID). Our solution stores the reputation of Android applications in an anti-malware providers' cloud (AM Cloud). The experimental results witness that the proposed model could well identify the reputation index of a given application and hence its potential of being risky or not.
By Digital Transformation, new technologies like ML (Machine Learning), Big Data, Cloud, VR/AR are being used to video streaming technology. We choose ML to provide optimal QoE (Quality of Experience) in various network conditions. In other words, ML helps DASH in providing non-stopping video streaming. In DASH, the source video is segmented into short duration chunks of 2-10 seconds, each of which is encoded at several different bitrate levels and resolutions. We built and compared the performances of five prototypes after applying five different machine learning algorithms to DASH. The prototype consists of a dash.js, a video processing server, web servers, data sets, and five machine learning models.
본 연구는 정보통신기술의 발달에 따른 초등교사에 대한 사회적 요구를 반영하고 대학 강의의 질을 개선하기 위하여 컴퓨터 교과교육에서 웹 2.0 기반의 문제중심학습을 통합 적용하고 그 효과를 확인하고자 하였다. 학습자들은 4회에 걸쳐 문제중심학습을 수행하였다. 그 학습 과정은 클라우드 환경의 구글 오피스를 이용하여 작성하였으며, PBL 과정 및 결과에 관한 경험을 반성 저널에 작성하였다. 학습자들의 문제 해결 과정과 반성저널은 질적 분석 방법을 통하여 분석하였으며 그 결과는 다음과 같다. 웹 2.0 기반의 문제중심학습은 컴퓨터교과교육에 대한 이해의 증진, ICT 활용 능력의 향상, 웹 2.0 기반의 교수 학습 전략의 습득, 그리고 수행평가로서 e-포트폴리오를 경험하는 등 21세기 교사에게 필요한 역량을 향상시킬 수 있었다.
Su, Haoru;Yuan, Xiaoming;Tang, Yujie;Tian, Rui;Sun, Enchang;Yan, Hairong
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권12호
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pp.4385-4399
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2021
The Internet of Things (IoT) eHealth systems composed by Wireless Body Area Network (WBAN) has emerged recently. Sensor nodes are placed around or in the human body to collect physiological data. WBAN has many different applications, for instance health monitoring. Since the limitation of the size of the battery, besides speed, reliability, and accuracy; design of WBAN protocols should consider the energy efficiency and time delay. To solve these problems, this paper adopt the end-edge-cloud orchestrated network architecture and propose a transmission based on reinforcement algorithm. The priority of sensing data is classified according to certain application. System utility function is modeled according to the channel factors, the energy utility, and successful transmission conditions. The optimization problem is mapped to Q-learning model. Following this online power control protocol, the energy level of both the senor to coordinator, and coordinator to edge server can be modified according to the current channel condition. The network performance is evaluated by simulation. The results show that the proposed power control protocol has higher system energy efficiency, delivery ratio, and throughput.
IT 관련 교과에서 실습 교육이 그 어느 때보다 강조되고 있다. 이 글은 IT 교육을 위한 클라우드 컴퓨팅 기반의 가상 데스크탑 서비스 제공 방안과 효율적인 운영 관리 방안을 연구하였다. 구현된 가상 실습 환경 시스템을 이용하면 교과의 커리큘럼에 적합하도록 커스토마이징된 실습환경을 제공할 수 있다. 뿐만 아니라, 제안된 시스템을 이용할 경우 교과운영 사전에 미리 교과별로 프로비저닝 할 수 있다. 따라서 본 논문에서 산정한 규모와 운영 정책을 참고하여 여러 사이버대학이 공동 활용할 수 있는 클라우드 실습 포털시스템을 구축한다면 보다 효율적이고 효과적인 가상실습 교육 서비스 시스템을 구축하고 제공할 수 있을 것으로 예상된다.
다양한 형태의 학습 시스템이 생겨나고 있다. 그 중 E-러닝을 통한 동영상 학습에 대한 수요는 지속적으로 증가하고 있다. 하지만, 그렇다고 하여 모든 이가 이러한 시스템을 적합하게 활용할 수 있는 것은 아니다. 학업능력이 떨어지는 학생은 자신의 학습수준보다 높은 동영상을 학습할 경우 학습에 대한 흥미를 잃을 수 있고, 학업능력이 뛰어난 학생의 경우는 수준에 맞지 않는 동영상을 제공할 경우에는 심화 학습의 기회를 잃어버릴 수 있어 학습효율성을 저하하게 된다. 이러한 불편함을 해결하기 위해서는 사용자가 선호할 만한 정보를 예측하고 필터링 된 맞춤형 정보를 제공하는 추천시스템이 필요하다. 본 논문에서는 학생 레벨추천 시스템을 제안한다. 학생그룹과 학생간의 학습정보를 바탕으로 학습동영상과 학생의 레벨을 추론하고, 이를 토대로 동영상에 대한 학생의 상대적 난이도를 제시하고, 적합한 난이도의 동영상을 추천한다. 실험을 통하여 본 연구의 추천 서비스의 유용성을 검증하였다.
스마트교육에서 디지털교과서의 역할은 학습자와 대면하는 교육미디어로써 그 중요성은 재론의 여지없다. 이러한 디지털교과서는 학습자의 편의와 더불어 교수자, 콘텐츠 제작자, 유통업자를 위하여 표준화되어야 활성화되고 산업화될 수 있다. 본 연구에서는 다음과 같은 3가지 목표를 지향하는 디지털교과서 표준화 방안을 모색한다. (1) 디지털교과서는 온-오프 수업을 모두 지원하는 혼합학습 매체의 역할을 해야 하며, 특별한 전용뷰어 없이 표준을 준수하는 모든 EPUB 뷰어에서 실행가능 해야 하며, 기존의 이러닝 학습 콘텐츠와 학습관리시스템를 활용할 수 있도록 하며, 디지털 교과서를 사용하는 학습자의 정보를 추적 관리할 수 있는 트랙킹기능이 있으면서도, 오프라인 동안의 정보를 축적하여 서버와 통신할 수 있는 기능도 필요하다. 디지털교과서의 표준으로서 EPUB을 고려하는 이유는 디지털교과서가 책의 형태를 가져야 하는데 이를 위해서 따로 표준을 정할 필요가 없으며, EPUB 표준을 채택함으로써 풍부한 콘텐츠, 유통구조, 산업기반을 활용할 수 있기 때문이다. (2) 디지털교과서는 오픈소스를 적극 활용하여 저비용으로 현재 사용가능한 서비스를 구성하여 표준과 더불어 실제 실행 가능한 프로그램으로 제시되어야 하며, 관련 학습 콘텐츠가 오픈마켓의 형태로 운영될 수 있어야 한다. (3) 디지털교과서는 학습자에게 적절한 학습 피드백을 제공하기 위하여 모든 학습활동 정보를 축적하고 관리될 수 있는 인프라를 표준에 따라 구축하여 교육 빅데이터 처리의 기반을 제공하여야 한다. 이북 표준인 EPUB 3.0을 기반으로 하는 오픈 디지털교과서는 (1) 학습활동 정보를 기록하고 (2) 이 학습활동 지원을 위한 서버와 통신하여야 한다. 현재 표준으로 정해져 있지 않은 이북의 기록과 통신 기능을 EPUB 3.0의 JavaScript로 구현하여 현재 EPUB 3.0 뷰어에서도 활용하면서 이를 차세대 이북 표준 또는 교육을 위한 이북 표준(EPUB 3.0 for education)으로 제안하여 향후 제정된 표준 이북 뷰어에서는 JavaScript없이도 처리되도록 하는 전략이 필요하다. 향후 연구는 제안한 오픈 디지털교과서 표준에 의한 오픈소스 프로그램을 개발하고, 개발된 오픈 디지털교과서의 학습활동정보를 활용한 새로운 교육서비스 방안(교육 빅데이터 활용방안 포함)을 제시하는 것이다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권4호
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pp.121-128
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2021
In order to design a real time big data collection and analysis system of manufacturing data in a smart factory, it is important to establish an appropriate wired/wireless communication system and protocol. This paper introduces the latest communication protocol, OPC-UA (Open Platform Communication Unified Architecture) based client/server function, applied user interface technology to configure a network for real-time data collection through IoT Integration. Then, Database is designed in MES (Manufacturing Execution System) based on the analysis table that reflects the user's requirements among the data extracted from the new cutting process automation process, bush inner diameter indentation measurement system and tool monitoring/inspection system. In summary, big data analysis system introduced in this paper performs SPC (statistical Process Control) analysis and visualization analysis with interface of OPC-UA-based wired/wireless communication. Through AI learning modeling with XGBoost (eXtream Gradient Boosting) and LR (Linear Regression) algorithm, quality and visualization analysis is carried out the storage and connection to the cloud.
Throughout the world, aging populations and doctor shortages have helped drive the increasing demand for smart healthcare systems. Recently, these systems have benefited from the evolution of the Internet of Things (IoT), big data, and machine learning. However, these advances result in the generation of large amounts of data, making healthcare data analysis a major issue. These data have a number of complex properties such as high-dimensionality, irregularity, and sparsity, which makes efficient processing difficult to implement. These challenges are met by big data analytics. In this paper, we propose an innovative analytic framework for big healthcare data that are collected either from IoT wearable devices or from archived patient medical images. The proposed method would efficiently address the data heterogeneity problem using middleware between heterogeneous data sources and MapReduce Hadoop clusters. Furthermore, the proposed framework enables the use of both fog computing and cloud platforms to handle the problems faced through online and offline data processing, data storage, and data classification. Additionally, it guarantees robust and secure knowledge of patient medical data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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