This Study aims to research how we read Korean classical narrative in the digital era and the culture digital made. The meaning of reading Korean classical narrative in digital culture can be divided in four category; first, reading the old narrative text that made and enjoyed a long time ago in digital era, second, reading the old narrative text that made in the old times not as th book but by the media environment that the digital technology made up, third, reading the extended and modified media text by the digital technology from the original old narrative text, fourth, reading the text by the digital technology seeking for the original narrative text as archetype. And it is inspected that the characteristic of the digital era and how to read the four type of Korean classical narrative through the example. So we can consider about the characteristic of enjoying Korean classical narrative and method of reading the diversified Korean classical narrative by the digital. Finally, it is conclusion that we must think over the original text of Korean classical narrative and adhere classicality. And we learned we should research more abundant Korean classical narrative text.
디지털 매체의 발달과 교육에 대한 관심은 전 세계적으로 디지털 교육디바이스의 발전을 가져왔다. 교육 선진국인 영국은 전자 칠판, 전자 책상 등 다양한 디지털 교육 매체를 활용하고 있고 일본은 Ditt 액션 플랜을 계획하여 디지털 교과서를 국가적 차원에서 투자 발전시키고 있다. 인터넷 선진국인 한국의 경우는 2007년 수학 디지털 교과서를 시작으로 과학교과서를 거쳐 2010년 영어 공교육강화 정책이 시행되면서 2011년 영어디지털 교과서가 국가 정책의 일환으로 도입 되었다. 빠르게 디지털 교육매체를 받아들이고 발전시키고 있는 과도기적 시점에서 효율적인 교육 효과와 디자인 가이드의 설립을 위하여 디지털 교육 선진국의 디지털 교과서 및 교육 매체의 적용 사례연구를 통한 장단점을 분석하여 한국 디지털 교육의 나아갈 방향을 잡는 것이 필요하다. 이에 본 연구는 LG 유럽 디자인 센터를 기반으로 디지털 교육의 선진국인 영국과, 복지 사회의 기반위에서 적극적인 디지털 교육을 이끌고 있는 스웨덴을 사례 연구 대상국으로 선정하며. FGI, 집중 관찰 분석, 설문, 휴리스틱, KJ 법을 통해 2차례로 분석하며, 현황분석은 국가적으로 막대한 투자를 받고 있는 영국을 중심으로 살펴보며, 스웨덴은 사례연구 및 설문 분석 시 포함한다. 분석 결과 대체적으로 디지털 교과서를 단독으로 사용하는 교육보다는 프린트 교과서 사용을 병행하여 각 매체의 장단점을 적절히 활용하여 수업하는 것을 선호하고 있었으며 학생 및 교사의 만족도도 높게 나타났다. 특히 교사들이 쉽게 적응할 수 있는 디지털 매체의 GUI 디자인이 요구되고 있었다. 이에 향후 디지털 교과서 디자인 기획에 있어서 타겟층(교사와 학생)의 사전 조사 및 설문 분석을 통해 사용자의 특성을 고려한 디지털교육 매체만을 위한 디자인 기획을 해야 한다. 본 연구결과는 디지털 해외 선진국의 사례를 파악하여 국내 디지털 교육산업에 기초 자료로 활용하는데 의의가 있다.
정보화 시대가 빠르게 성장하면서 디지털 텍스트의 양도 증가하고 있다. 이에 따라 수많은 디지털 텍스트를 파악하기 위한 시각화 사례가 증가하고 있다. 기존의 디지털 텍스트 시각화 디자인은 스태밍 알고리즘(stemming algorithm)의 도입과 단어 빈도수를 추출하여 주제어를 형상화하여 텍스트의 의미를 부각시키고 문장과 문장을 연결해주는 것에 치중하고 있다. 이에 디지털 텍스트의 정서적인 느낌을 시각화할 수 있는 운율을 표현하는 것에 있어서 미흡했던 부분이 사실이다. 운율을 보다 효과적으로 표현할 수 있는 음운단위로는 음절을 들 수 있다. 문장에서 음절은 단어나 구, 문장의 발음에 가장 기본적인 발음 단위가 된다. 이를 기본으로 강세, 성조, 운율 요소들의 길이 등이 음절에 기반을 두고 있다. 음절을 정의하는 것과 가장 밀접한 연관이 있는 공명도(sonority)는 발화할 때 폐의 공기 흐름과 운동 에너지(Kinetic energy)를 공명도로 명시되는 음향에너지(acoustic energy)로 표현한 것이다. 본 연구는 이러한 관점에서 디지털 텍스트의 속성인 음절을 기반으로 음운론적 정의와 특성을 살펴보고 운율을 다이어그램을 통해 시각화하기 위한 방법을 연구한다. 실험을 통해 디지털 텍스트를 발음기호로 변환한 후, 모든 언어속의 리듬에서 출발된 음절의 공명도를 사용하고 디지털 텍스트를 음절화하여 운율 정보를 이미지로 시각화한다. 운율 정보를 시각화함으로써 디지털 텍스트의 음절 정보를 알 수 있고, 디지털 텍스트의 정서를 다이어그램을 통해 체계적인 공식에 의하여 사용자의 이해를 돕도록 표현한다. 이에 해당 텍스트의 운율을 보다 쉽게 파악하도록 설계하여 디지털 정보 시각화를 구현하는데 그 목적을 두고 있다.
본 논문에서는 의류 디자인 도면 이미지의 글자 검출을 위한 경량화된 딥러닝 네트워크를 제안하였다. 최근 의류 디자인 산업에서 Digital Transformation의 중요성이 대두되면서, 디지털 도구를 활용한 의류 디자인 도면 작성이 강조되고 있으며, 디지털화된 의류 디자인 도면의 활용 가능성을 고려할 때, 도면에서 글자 검출과 인식이 중요한 첫 단계로 간주된다. 이 연구에서는 기존의 글자 검출 딥러닝 모델을 기반으로 의류 도면 이미지의 특수성을 고려하여 경량화된 네트워크를 설계하였으며, 별도로 수집한 의류 도면 데이터 셋을 추가하여 딥러닝 모델을 학습시켰다. 실험 결과, 제안한 딥러닝 모델은 의류 도면 이미지에서 기존 글자 검출 모델보다 약 20% 높은 성능을 보였다. 따라서 이 논문은 딥러닝 모델의 최적화와 특수한 글자 정보 검출 등의 연구를 통해 의류 디자인 분야에서의 Digital Transformation에 기여할 것으로 기대한다.
2007년 수학 교과서의 공교육 최초 디지털 교과서 적용을 시작으로 영어, 과학 등 다양한 분야에 디지털 교과서를 활용한 교육이 실시되고 있다. 초반에 아날로그 형식의 종이 교과서를 그대로 스캔하여서 사용했던 수준을 넘어 이제는 디지털 교과서만을 위한 전문화된 디자인 및 콘텐츠가 기획 단계부터 실시되어 적용되고 있으며 국립 교과서 및 검정 교과서에서도 엄체 경쟁을 통해서 보다 수준 높은 디자인 및 콘텐츠를 엄선하고 있다. 그러나 이는 디지털 교과서 하나의 매체에 국한된 것이며 국외 교육 선진국의 다양한 디지털 교육매체의 활용에는 뒤쳐져 있는 게 현실이다. 이에 본 연구는 LG 전자 유럽 디자인센터를 기점으로 영국 및 스웨덴의 선진 교육을 통해 디지털 교육매체를 수년간 접하여 이에 따른 사용자 경험과 니즈가 쌓인 사용자들을 타겟으로 휴리스틱 분석, 설문 등의 사용자 조사를 실시한다. 이에 교육 주체의 디지털 교과서 디자인의 니즈를 대입하여 세분화한 후 이를 현재 영국 및 스웨덴 선진국에서 사용하고 있는 디지털 교육매체 디자인에 간단하게 접목시켜본다. 디지털 교과서만을 접한 국내 사용자의 니즈와 사용자 경험에 비교한 결과 설문타겟 사용자들은 상당히 수준 높고 현실적이며 교육의 개별화에 치중하는 사용자 니즈(customer needs) 즉 사용자들이 원하는 것을 보여주고 있었으며 이는 디지털 매체가 적응해 나가는 초기 적용단계의 요구사항에서는 볼 수 없던 것이다. 본 논문의 결과는 선진국의 설문 조사를 통한 사용자들의 요구 즉 니즈를 파악하고 이를 적용한 디자인 교육매체의 동향을 파악하는데 기초 자료로 활용하고자 한다. 단순히 예쁘고 화려하며 디지털화 하는데서 만족하는 게 아니라 디지털 교육매체 디자인의 사용자 요구의 방향성을 미리 파악하고 이를 기획 단계부터 적용하여 교육 선진국과의 사용자 편의성의 차이를 줄이는데 도움이 되고자 한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권5호
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pp.1891-1908
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2021
Cyber deception defense mitigates Advanced Persistent Threats (APTs) with deploying deceptive entities, such as the Honeyfile. The Honeyfile distracts attackers from valuable digital documents and attracts unauthorized access by deliberately exposing fake content. The effectiveness of distraction and trap lies in the enticement of fake content. However, existing studies on the Honeyfile focus less on this perspective. In this work, we seek to improve the enticement of fake text content through enhancing its readability, indistinguishability, and believability. Hence, an enticing deceptive-content generator, EDGE, is presented. The EDGE is constructed with three steps: extracting key concepts with a semantics-aware K-means clustering algorithm, searching for candidate deceptive concepts within the Word2Vec model, and generating deceptive text content under the Integrated Readability Index (IR). Furthermore, the readability and believability performance analyses are undertaken. The experimental results show that EDGE generates indistinguishable deceptive text content without decreasing readability. In all, EDGE proves effective to generate enticing deceptive text content as deception defense against APTs.
The purpose of this study is to examine the effect of higher grades in elementary the science process skill, academic achievement and teaching learining perception by Digital Text-book in elementary science lesson. To verify research problem, the subject of this study were sixth-grade students selected from two classes of an elementary school located in Ulsan : the experimental group is composed of thirty-one students who were participated in Digital Text-book, and the other is composed of thirty students(comparison group) who were participated in teacher map based learning situation. During eight weeks, Digital Text-book instruction was executed in th experimental group while the teacher map based instruction in controled group Post-test showed following results: First, the experimental group showed a significant improvement in the science process skill compared the comparison group. Second, the experimental group did not showed a significant improvement in the Acdemic Achievement compared th the control group. Third, the experimental group showed a significant improvement in the teaching learning perception compared the comparison group. In conclusion, Digital text-book model was more effective than the teacher map based teaching model on science process skill and teaching-learning perception. However, since the study has a limit on an objet of the study and the applied curriculum, the additional studies need to be conducted with an extended comparative group and curriculum.
International journal of advanced smart convergence
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제8권2호
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pp.183-190
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2019
In the era of the Fourth Industrial Revolution, digital transformation, which means changes in all industrial structures, politics, economics and society as well as IT technology, is an important issue. It is difficult to know which research topic is being studied because digital transformation is being studied in various fields. Convergence research is possible because a research topic is studied in various fields such as computer science area and Decision science area. However, it is difficult to know the specific research status of the research topic. In this study, eight research topics were derived using the topic modeling technique of text mining for abstract of academic literature and the trend of each topic was analyzed. We also proposed to create a Topic-Word Proportions Table in the LDA based Topic modeling process to predict the topic of new literature. The results of this study are expected to contribute to advanced convergence research on topic of digital transformation. It is expected that the literature related to each research topic will be grasped and contribute to the design of a new convergence research.
This study aimed to reveal the perceptions and trends of digital fashion technology through an informational approach. A big data analysis was conducted after collecting the text shown in a web environment from April 2019 to April 2021. Key words were derived through text mining analysis and network analysis, and the structure of perception of digital fashion technology was identified. Using textoms, we collected 8144 texts after data refinement, conducted a frequency of emergence and central component analysis, and visualized the results with word cloud and N-gram. The frequency of appearance also generated matrices with the top 70 words, and a structural equivalent analysis was performed. The results were presented with network visualizations and dendrograms. Fashion, digital, and technology were the most frequently mentioned topics, and the frequencies of platform, digital transformation, and start-ups were also high. Through clustering, four clusters of marketing were formed using fashion, digital technology, startups, and augmented reality/virtual reality technology. Future research on startups and smart factories with technologies based on stable platforms is needed. The results of this study contribute to increasing the fashion industry's knowledge on digital fashion technology and can be used as a foundational study for the development of research on related topics.
텍스트 마이닝의 기반이 되는 자연어 처리는 언어의 종류에 따라 처리 방법이 다를 수 있다. 특히 타 언어에 비해 비교적 표현의 자유도가 높은 한글은 어미의 활용에 따라서 여러 가지 단어의 형태가 존재한다. 이처럼 다양한 형태로 굴절하는 단어에서 변화하지 않는 부분을 어간이라고 하며, 효과적인 텍스트 마이닝을 위해선 어간을 추출하여 다양한 형태의 단어들을 단일화하는 과정이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 한글문서의 효과적인 텍스트 마이닝을 위하여 한글 어간 추출 알고리즘을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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