• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권12호
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• pp.225-234
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• 2023

In this era of information and communication technology (ICT), tremendous improvements have been witnessed in our daily lives. The impact of these technologies is subjective and negative or positive. For instance, ICT has brought a lot of ease and versatility in our lifestyles, on the other hand, its excessive use brings around issues related to physical and mental health etc. In this study, we are bridging these both aspects by proposing the idea of AI based mental healthcare (AIMS). In this regard, we aim to provide a platform where the patient can register to the system and take consultancy by providing their assessment by means of a chatbot. The chatbot will send the gathered information to the machine learning block. The machine learning model is already trained and predicts whether the patient needs a treatment by classifying him/her based on the assessment. This information is provided to the mental health practitioner (doctor, psychologist, psychiatrist, or therapist) as clinical decision support. Eventually, the practitioner will provide his/her suggestions to the patient via the proposed system. Additionally, the proposed system prioritizes care, support, privacy, and patient autonomy, all while using a friendly chatbot interface. By using technology like natural language processing and machine learning, the system can predict a patient's condition and recommend the right professional for further help, including in-person appointments if necessary. This not only raises awareness about mental health but also makes it easier for patients to start therapy.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.33-45
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• 2009

웹 기반 학습 시스템은 전자게시판, 질의 응답, 메시지 등 다양한 형태로 상호작용하며, 특히, 질의 응답은 타 학습자의 학습 경험을 간접적으로 경험함으로써 유용하게 학습 효과를 상승시킬 수 있는 곳이다. 본 연구는 기존 웹 기반 학습시스템에서 학습 내용과 학습 질의 응답 시스템 사용 중 발생하는 불편함을 파악하여 학습 내용과 밀접하게 관련된 질의 응답을 학습 내용과 함께 자동 검색해 줌으로써 학습자간 학습 경험을 공유하며 학습 효과를 향상시킬 수 있는 웹 기반 학습 환경을 제안한다. 효과성 및 정확성 분석 결과는 본 연구에서 제안한 질의 응답 자동검색 기반 학습 시스템이 학습내용과 관련된 질의 응답을 자동으로 검색 제공함으로써 학습자의 학습 성취도를 향상시키는데 도움이 된다는 것을 보여 주었다.

• 정보교육학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.89-97
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• 2008

제 7차 초등학교 과학과 교육과정에서는 특히 탐구학습을 강조하고 있다. 그러나 단위 시간과 학습자료의 부족이라는 현실적인 이유 때문에 학교 교육 현장에서는 실제적인 적용이 어렵다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 웹기반 발견학습 시스템을 설계 구현하고 그 효과성을 검증하는데 목적이 있다. 검증 과정으로 초등학교 4학년 과학과의 용수철 늘이기 단원을 대상으로 일반적인 발견학습 모형을 적용한 비교집단과 웹기반 발견학습 시스템으로 수업을 받은 실험집단의 학업성취도에 있어 유의미한 차이가 있는지 조사하였다. 적용 결과, 웹기반 발견학습 시스템으로 수업을 한 경우, 전통적인 발견학습 모형 그대로 적용한 경우보다 학업 성취도가 높았다.

• Soft Computing and Machine Intelligence
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• 제1권1호
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• pp.31-35
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• 2021

In recent years, due to COVID-19, the process of shopping has become more restricted and difficult for customers. Based on this aspect, customers are more interested in online shopping to keep the Untact rules and stay safe, similarly ordering their product based on their need and interest with most straightforward and fastest ways. In this paper, the reinforcement learning technique is applied in the product recommendation system to improve the recommendation system quality for better and more related suggestions based on click patterns and users' profile information. The dataset used in this system was taken from an online shopping mall in Jeju island, South Korea. We have compared the proposed method with the recent state-of-the-art and research results, which show that reinforcement learning effectiveness is higher than other approaches.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.99-108
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• 2003

본 논문은 VOD(Video On Demand) 기반 온라인 교육 시스템의 한계점들을 분석하고 이에 대한 대안으로 e- Learning 표준에 기초한 EOD(Education On Demand) 시스템의 디자인과 구현에 대해 기술한다. EOD 시스템은 XML로 표현되는 메타 정보와 컴포넌트 기술을 사용하여 학습 컨텐츠 라이프사이클 전반에 적용되는 저작 도구, 컨텐츠 서버, 학습 정책 시스템 그리고 뷰어로 구성된다. 구성요소간의 모든 정보 교환은 SCORM 표준에 기반한 메타 정보로 표현되어 효과적인 컨텐츠 관리와 자동화를 가능하게 한다. 또한 학습자의 상호작용 및 피드백 정보를 통합 관리하여 학습 정책 시스템을 통해 개별 학습자에게 맞추어진 학습 지도를 제공 할 수 있다. 이러한 EOD 시스템을 통해 단순한 컨텐츠 제공을 넘어선 발전된 형태의 온라인 교육 시스템에 대해 고찰해 본다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.287-292
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• 2010

시대의 흐름이 점차 정보화 시대로 변함에 따라 정보화 시대를 대표하는 컴퓨터와 통신기술의 발달에 대한 가치가 매우 중요시하게 되었다. 이중 컴퓨터 통신의 사용에서 가장 많은 사용 비중을 차지하는 것은 인터넷이고 이런 인터넷의 발전은 정보가 상호 작용하는 수단으로 자리매김하였다. 논문은 웹 기반교육이 학습자에게 효과적인 교육 시스템으로서의 역할을 하기 위해 기존의 학습시스템 문제점을 찾아내어 개선하고, 시간과 공간의 제약을 받지 않고 양방향의 상호 작용이 가능하도록 웹 기반학습을 사용하여 컴퓨터 구조론의 학습이 가능 하도록 하였다. 웹 기반학습을 이용한 컴퓨터 구조론 학습 방법은 학습자가 시간과 장소의 제한을 받지 않고 인터넷의 브라우저를 통해 실시간 학습과 평가를 가능하게 하며 학습자 개개인에게 알맞은 교수-학습 과정으로 연계하여 학습자 개인별 자기 주도 학습이 가능하도록 하는 역할을 담당할 것이다.

• 수산해양교육연구
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• 제15권2호
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• pp.184-192
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• 2003

When the present Learning System for Computer-Related Subjects Using WBI is implemented on the Web with the above characteristics to help students to study computer subjects without any limitations of time or space, they can easily attain the goals of learning, have computer-utilizing abilities or information capacity, and enhance their capabilities for self-initiative learning. This system enables the learners to carry out 'plan-do-see' for the contents of learning initiatively. The learners can study the practice part of the curriculum using multi-media, such as motion pictures, voices, images, and sound effects, vividly with a sense of actual presence. It helps the students to have an active attitude toward leaning afterward. without meeting the teacher or without any storage media, the leaners can submit their assignments or materials for performance evaluation via the Internet.

• 정보교육학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.393-401
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• 2017

본 연구의 목적은 학습자의 데이터 분석적 사고력 향상을 위한 딥러닝 기반 학습 시스템 개발 연구이다. 연구의 내용은 다음과 같다. 첫째, 데이터 분석적 사고력 향상을 위해 발견학습 모형에 딥러닝 기법을 적용하였다. 이는 데이터의 관계를 나타내주는 모델을 딥러닝 기법을 사용하여 생성하고, 새로운 데이터를 이 모델에 적용하여 데이터를 분석하는 과정을 경험할 수 있는 학습 방법이다. 둘째, 이 학습 방법에 따른 수업을 위한 딥러닝 기반 학습 시스템을 개발하였다. 딥러닝 기법을 사용하여 학습자가 입력한 데이터의 모델을 생성하고 적용할 수 있는 시스템을 개발하였다. 딥러닝을 적용한 발견학습 및 시스템 설계 연구는 데이터의 중요성이 더욱 커지는 미래 사회에서 학습자의 데이터 분석적 사고력을 향상시킬 수 있는 새로운 접근이 될 것으로 기대한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권4호
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• pp.223-228
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• 2021

As a consequence of sudden outbreak of COVID-19 pandemic worldwide, educational institutes around the globe are forced to switch from traditional learning systems to e-learning systems. This has led to a variety of technology-driven pedagogies in e-teaching as well as e-learning. In order to take the best advantage, an appropriate understanding of the cognitive capability is of prime importance. This paper presents an intelligent cognitive maturity recognition system for confidence-based e-learning. We gather the data from actual test environment by involving a number of students and academicians to act as experts. Then a Genetic Programming based simulation and modeling is applied to generate a generalized classifier in the form of a mathematical expression. The simulation is derived towards an optimal space by carefully designed fitness function and assigning a range to each of the class labels. Experimental results validate that the proposed method yields comparative and superior results which makes it feasible to be used in real world scenarios.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.135-149
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• 2014

본 연구는 과학 교과목 학습에 대한 학생들이 가지는 학습적 어려움을 파악하고 기존 연구와 시중에 사용되는 학습 애플리케이션들을 분석하여 U-러닝 시스템을 제안하였다. 사례조사를 통해 기존 대다수 학습 애플리케이션이 가지는 동영상 기반으로 인한 긴 학습시간의 요구와 개방형 학습콘텐츠의 부족으로 인해 학습자들이 자신의 학습 수준을 파악할 수 없다는 점과 양방향 참여가 어렵다는 문제점, 그리고 학습자 수준을 고려하지 않은 교육 콘텐츠 제공과 같은 문제점들을 발견하였다. 이를 보완하기 위해 단기학습 단위의 소규모 학습 콘텐츠, 개방형 학습 시스템, 강화된 계층적인 학습 콘텐츠 등의 설계요소들을 적용하여 새로운 U-러닝 시스템을 설계하였다. 설계된 시스템을 안드로이드 기반으로 구현하여 학습 대상에게 유익한 과학 교육을 제공하였다. 제안한 U-러닝 시스템이 교육 효과가 있음을 보이기 위해 중학생 3학년을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 설문조사에서 기존 학습 애플리케이션과 본 논문에서 제안된 U-러닝 시스템을 모두 이용하게 하였다. 분석 결과로서 일방적인 단방향 학습이 아닌 양방향으로 학습에 참여하고, 학습결과를 공유하여 피드백이 가능함으로써 학습효과가 얻어 질 수 있음을 t-검정으로 확인하였다.