• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권1호
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• pp.209-214
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• 2024

This is an extended research paper focusing on the applications of Machine Learing and Artificial Intelligence in virtual learning environment. The world is moving at a fast pace having the application of Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI) in all the major disciplines and the educational sector is also not untouched by its impact especially in an online learning environment. This paper attempts to elaborate on the benefits of ML and AI in E-Learning (EL) in general and explain how King Khalid University (KKU) EL Deanship is making the best of ML and AI in its practices. Also, researchers have focused on the future of ML and AI in any academic program. This research is descriptive in nature; results are based on qualitative analysis done through tools and techniques of EL applied in KKU as an example but the same modus operandi can be implemented by any institution in its EL platform. KKU is using Learning Management Services (LMS) for providing online learning practices and Blackboard (BB) for sharing online learning resources, therefore these tools are considered by the researchers for explaining the results of ML and AI.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.155-160
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• 2007

SCORM에서 학습 자원은 공유 가능 콘텐츠 객체 또는 하나 이상의 애셋(asset)으로 구성된다. 이러닝 환경에서 애셋을 신속하게 검색하고 재사용할 수 있는 저장 방법이 필요하지만 아직 관련된 연구가 거의 없다. 본 논문에서는 클러스터에 기반을 둔 애셋의 저장 방법을 제안하고 수학적으로 정형화하여 정의하였다. 또한, 애셋을 평가하는 기준과 각 애셋을 평가하는 절차를 제시하였다. 실험을 통하여 제안한 클러스터저장 방법에 기반을 둔 검색이 텍스트 카테고리화에 기반한 검색보다 처리시간과 정확도 측면에서 성능이 우수함을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권12호
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• pp.283-291
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• 2007

유비쿼터스 컴퓨팅의 시대로 접어들면서, 컴퓨터 시스템은 언제 어디서나 우리의 일상생활에서 필요로 하는 적절한 서비스와 정보를 제공할 수 있게 되었다. 이러한 유비쿼터스 컴퓨팅은 언제 어디서나 학습을 할 수 있는 유비쿼터스 학습의 개념으로 발전시켰다. 본 논문에서는 기존의 ERSS(Korea's Educational Resources Sharing System)를 발전시켜, 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 적용된 U-스쿨을 위한 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 기존의 ERSS를 기반으로 하여 모바일 기술, 센서 단말 기술과 상황 인식 기술을 적용하였고 사용자 중심의 시나리오를 사용하여 사용자 중심의 러닝 환경을 제공한다. 특히 유비쿼터스 교육 환경에서의 상황인식 서비스는 학생, 교사, 객체 및 환경의 동적인 상황 정보를 기반으로 즉시 학습 및 개인별 맞춤 학습에 적용될 수 있다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권11호
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• pp.216-222
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• 2021

Advances in technology have given educators a tool to empower them to assist with developing the best possible human resources. Teachers at universities prefer to use more modern technological advances to help them educate their students. This opens up a necessity to research the capabilities of cloud-based learning services so that educational solutions can be found among the available options. Based on that, this essay looks at models and levels of deployment for the e-learning cloud architecture in the education system. A project involving educators explores whether gement Systems (LMS) can function well in a collaborative remote learning environment. The study was performed on how Blackboard was being used by a public institution and included research on cloud computing. This test examined how Blackboard Learn performs as a teaching tool and featured 60 participants. It is evident from the completed research that computers are beneficial to student education, especially in improving how schools administer lessons. Convenient tools for processing educational content are included as well as effective organizational strategies for educational processes and better ways to monitor and manage knowledge. In addition, this project's conclusions help highlight the advantages of rolling out cloud-based e-learning in higher educational institutions, which are responsible for creating the integrated educational product. The study showed that a shift to cloud computing can bring progress to educational material and substantial improvement to student academic outcomes, which is related to the increased use of better learning tools and methods.

• 대한간호학회지
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• 제38권1호
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• pp.152-160
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• 2008

Purpose: It has been attempted to support mother of premature infants by providing information of premature infant care using e-Learning because premature infants need continuous care from birth to after discharge. Method: The e-Learning Program for mother of premature was developed with Xpert, Namo web editor, Adobe Photoshop, and PowerPoint and applied for 4 weeks from 4 to 30 September 2006. Result: 1) We found that the contents of information which premature infants' need when being in the hospital and after discharge were the definition of a premature infant, orientation of NICU, care of premature infants, care of premature infants' common diseases, the connection of healthcare resources, exchange of information, and the management of rearing stress. 2) The program content consisted of cause of premature birth, comparison to full-term baby, physiology character, orientation of NICU, common health problems, follow up care, infection control, feeding, normal development physically and mentally, weaning method, and vaccination. Conclusion: Considering the results, this program for mother of premature is a useful means to provide premature-care information to mothers. This information can be readily accessible and can be varied and complex enough to be able to help mothers to the information and assistance they require.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권4호
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• pp.243-255
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• 2016

본 연구의 목적은 국가직무능력표준(NCS)에서 제시된 직업기초능력 중 대인관계능력 교육을 위한 이러닝 콘텐츠 구성요소 및 설계 전략을 도출하는 것이다. 대인관계능력 교육과정 및 내용은 표준화를 위해, NCS 개발 및 운영을 주관하는 한국산업인력공단에서 개발한 NCS 직업기초능력프로그램을 준용하였다. 표준화된 내용을 토대로 이러닝 콘텐츠 구성요소 및 설계 전략을 도출하기 위하여 선행연구 및 이러닝 사례 분석, 교수자 및 전문가 대상 설문과 면담 조사를 실시하였다. 조사 결과를 토대로 이러닝 콘텐츠를 개발하였으며, 개발된 이러닝 콘텐츠의 설계 전략의 타당성과 교육적 효과 분석을 위해 학생, 교수자, 전문가를 대상으로 평가를 실시하였다. 평가 결과, 적용한 이러닝 콘텐츠의 설계 전략이 적절하며, 개발한 이러닝 콘텐츠가 NCS 직업기초능력의 대인관계능력을 학습하는 데 도움이 되는 것으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.1-8
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• 2005

e-러닝은 교육과 학습을 위하여 e-비즈니스 기술 및 서비스를 사용하는 응용프로그램이다. 이는 원격지자원과 서비스에 접근을 수월하게 함으로서 교육의 질을 높이기 위한 새로운 멀티미디어 및 인터넷 기술을 사용한다. 본 논문은 신중하게 설계되고 구현된 인터넷기반의 컴퓨터기반 시험 시스템에 대하여 기술한다. 본 시스템은 콘텐츠 전달 기술, 컴퓨터 적응형 시험 알고리즘, 리뷰엔진으로 구성되어 있다. 본 논문에서는 컴퓨터기반 시험 시스템을 설계하고 구현할 때에 고려되어야 할 요소들에 대하여 서술한다. 또한, 실제 데이터를 이용하여 컴퓨터 적응형 알고리즘을 위한 편향 값을 어떻게 조절하는지를 보인다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.818-823
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• 2009

웹은 다양한 정보의 제공 면에서 크게 기여하고 있다. 특히 인적자원 개발과 교육을 목적으로 하는 매체로서 웹의 역할은 중요하다. 더욱이 웹을 통한 E-Learning은 각 기업체와 교육기관에 중요한 역할을 감당하게 되었다. 또한 웹에서의 수많은 교육 컨텐츠를 관리하고 검색하기 위해서는 무엇보다도 다양하고 빠른 검색이 요구되어진다. 그러나 현재 웹에서 대부분을 차지하고 있는 정보는 HTML 구성되어 많은 제한을 가지고 있다. 이에 대한 해결방안으로 웹문서의 표준으로 XML을 구성하고 그에 대한 다양한 검색 기능들이 다양하게 확장 연구되어지고 있다. 더욱이 AJAX는 오래된 어떤 기술과 새로운 기술 양면성을 가지고 있다. 그것은 이미 존재하는 기술과 전에는 전혀 고려하지 않았던 기술들을 결합하였기에 새로운 기술이라고 본다. 한편 AJAX는 Web 2.0을 보완하며 많은 웹기술들이 결합된 기술로 본다. 본 논문에서는 E-Learning에서의 XML과 AJAX에 의한 non-XML의 다양한 컨텐츠를 모바일기기인 PDA를 이용하여 검색할 수 있는 검색 시스템을 제안한다.

• 한국정보컨버전스학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.41-46
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• 2008

웹 기술 기반의 콘텐츠 개발 및 운영으로 다른 환경에서의 콘텐츠 활용을 토대로 교육자원의 정보들을 통합 운영할 수 있는 관리 중심체인 e-learning 시스템의 중요성과 필요성이 대두되고 있으며, 교육용 어플리케이션은 현재 표준화되지 않은 개발 프로세스를 기반하여 개발하고 있는 실정이다. 따라서, 교육 콘텐츠의 재사용을 높이기 위해 국제적 학습 표준인 SCORM(Sharable Content object Reference Model)을 기반으로 하나의 플랫폼에 있어서 시스템 개발 중 다른 플랫폼으로의 재사용이 가능한 핵심자산을 이용하여 조립, 생산할 수 있는 방안으로 체계적인 교육자원을 개발하고 지원하기 위한 교수-학습지원 시스템 개발에 초점을 둔 연구가 요구된다. 따라서, 본 논문에서는 교육적 도메인으로 접근하여 MDA(Model Driven Architecture)상의 교수-학습지원 시스템을 정의한다. 또한 학습콘텐츠 표준 메타데이터를 이용하여 콘텐츠에 관한 분석 및 설계를 하고 MDA 자동화 툴을 이용한 핵심자산을 통해 실제 교수자가 필요로하는 콘텐츠를 제공할 수 있는 교수-학습지원 시스템을 개발하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.143-143
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• 2022

Precipitation plays an essential role in water resources management and disaster prevention. Therefore, the understanding related to spatiotemporal characteristics of rainfall is necessary. Nowadays, highly accurate precipitation is mainly obtained from gauge observation systems. However, the density of gauge stations is a sparse and uneven distribution in mountainous areas. With the proliferation of technology, satellite-based precipitation sources are becoming increasingly common and can provide rainfall information in regions with complex topography. Nevertheless, satellite-based data is that it still remains uncertain. To overcome the above limitation, this study aims to take the strengthens of machine learning to generate a new reanalysis of precipitation data by fusion of multiple satellite precipitation products (SPPs) with gauge observation data. Several machine learning algorithms (i.e., Random Forest, Support Vector Regression, and Artificial Neural Network) have been adopted. To investigate the robustness of the new reanalysis product, observed data were collected to evaluate the accuracy of the products through Kling-Gupta efficiency (KGE), probability of detection (POD), false alarm rate (FAR), and critical success index (CSI). As a result, the new precipitation generated through the machine learning model showed higher accuracy than original satellite rainfall products, and its spatiotemporal variability was better reflected than others. Thus, reanalysis of satellite precipitation product based on machine learning can be useful source input data for hydrological simulations in ungauged river basins.