• 정보교육학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.113-119
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• 2000

I studied a distance education model for English learning on the Internet. Basic WWW files, that contain courseware, are constructed with HTML, and functions, which are required in learning, are implemented with Java. Students and educators can access the preferred unit composed of the appropriate text, voice and image data by using a WWW browser at any time. The education system supports the automatic generation facility of English problems to practice reading and writing by making good use of the courseware data or various English text resources located on the Internet. Our system has functions to manage and control the flow of distance learning and to offer interaction between students and the system in a distributed environment. Educators can manage students' learning and can immediately be aware of who is attending and who is quitting the lesson in virtual space. Also, students and educators in different places can communicate and discuss a topic through the server. I implemented these functions, which are required in a client/server environment of distance education, with the use of Java. The URL for this system is "http://park.taegu-e.ac.kr" in the name of GAIA.

• 한국수학교육학회지시리즈D:수학교육연구
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• 제3권1호
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• pp.57-68
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• 1999

In this paper, we investigate the comparative effectiveness of two kinds of instructional methods in transfer of mathematics learning: one based on the situated cognition, i.e. situated learning (SL) and the other based on traditional learning (TL). Both classes (of grade 2) studied addition and subtraction of 3-digit numbers. After that, they completed two written tests (Written Test 1 included computation problems, Written Test 2 included computation problems and story problems) and a real situation test. As a result, no significant differences were found between the two groups' performance on computation skill in Written Tests 1 and 2. But the SL group performed significantly better on the performance of story problem and real situation test than TL group. This result indicated that the SL made improvement in transfer of mathematics learning. As a result of interviews with 12 children of the SL group were able to use contextual resources in solving real situation as well as story problems.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.59-66
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• 2010

오픈 소스 LMS인 Moodle은 다양한 형태의 모듈로 구성되어 다양한 형태의 학습 자료와 학습활동을 수행할 수 있는 CMS(Course Management System)이다. 또한 웹 상에 Moodle를 이용하면 교수-학습 활동이 강화된 효과적인 강좌를 구성할 수 있다. Moodle은 다양한 학습 자원들과 학습 활동을 제공해 주고 있기 때문에 교수자가 원하는 다양한 학습 체제를 교수-학습 설계에 반영할 수 있다. 또한 교사와 학생 간의 학습 자료의 공유와 참여를 통한 양방향 시스템으로 학습 체제를 쉽게 구축하고 활용할 수 있는 방법과 기회도 제공해 주고 있다. 이러한 양방향 시스템의 이러닝 강좌를 설계하는데 있어서 Moodle은 무료이면서도 강력한 기능을 제공해 준다. 본 논문에서는 서울교육대학교 1학기 "정보과학의 이해와 응용" 교과목을 Moodle을 활용하여 설계하고 운영한 사례를 분석하고 Moodle의 향후 확대 방안을 찾아 보고자 하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.81-87
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• 2018

PBL은 유능하고 숙련된 실무자를 훈련시키고 학습 경험 중에 습득한 지식과 기술을 장기적으로 보유하도록 하기 위한 우수하고 효과적인 전략으로 보인다. 본 연구는 온라인 환경에서의 PBL과 면대면 PBL에 관한 것을 대상으로 하고 있다. 참가자가 서로 의사소통하고, 프레젠테이션 또는 비디오를 보고, 다른 참가자와 상호 작용하고, 작업 그룹의 자원에 참여할 수 있도록 해 주는 온라인 환경이다. 오늘날, 교육은 디지털 기기의 사용으로 어디서나 접근할 수 있다. 구글은 교육 기관을 위한 이러닝 플랫폼으로 구글 크레스룸을 소개했다. 구글 크레스룸은 무료로 신청할 수 있고, 사용하기 쉽고, 배움에 유연한 온라인 환경을 제공한다. 본 연구는 구글 크레스룸을 분석하여 이를 바탕으로 PBL을 설계하고 한국어를 배우고 있는 몽골 학생들을 대상으로 한 구글 크레스룸 기반 PBL의 유용성과 평가를 파악하기 위한 것을 목적으로 하였다. 연구의 결과는 몽골 도로노드 대학교 자연 과학 및 경영학과에 필요한 이러닝 플랫폼으로 제안될 예정이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.873-875
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• 2013

정보기술 발전에 따라 정보 활용 및 처리 역량이 상승하면서 교육 환경의 지능화, 네트워크화로 기술간, 서비스 간 융 복합을 통한 다양한 학습 내용 및 방법이 출현하였으며, 최근 e-러닝 산업에서 스마트기기 보급 확산과 상황 적응적이고 자기 주도적 학습에 대한 소비자의 니즈가 증가하면서 새로운 형태의 교육시스템인 스마트러닝이 부각되고 있다. 이러한 교육 패러다임의 변화에 따라 기존의 교육 콘텐츠를 스마트기기에 적용하기 위해서는 콘텐츠 및 솔루션 구조의 개선이 요구되며, 또한 서비스 제공의 측면에서 다양한 교육 콘텐츠 연동과 교육 서비스 융합을 위한 표준 플랫폼 적용이 필요하다. 이에 본 논문에서는 JVM 환경의 PC 인터페이스를 통해 ePub 표준의 교육용 멀티미디어 콘텐츠 제작기능과 기존 서책형 파일 포맷의 자료 정보를 응용하기 위한 정보변환 모듈, 스마트 기기용 ePub 전자책 뷰어를 포함하는 통합 솔루션 소프트웨어인 ePub Solution을 설계하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제18권2호
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• pp.245-257
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• 2022

In the Internet of Things (IoT) era, the types of devices used by one user are becoming more diverse and the number of devices is also increasing. However, a forensic investigator is restricted to exploit or collect all the user's devices; there are legal issues (e.g., privacy, jurisdiction) and technical issues (e.g., computing resources, the increase in storage capacity). Therefore, in the digital forensics field, it has been a challenge to acquire information that remains on the devices that could not be collected, by analyzing the seized devices. In this study, we focus on the fact that multiple devices share data through account synchronization of the online platform. We propose a novel way of identifying the user's interest through analyzing the remnants of targeted advertising which is provided based on the visited websites or search terms of logged-in users. We introduce a detailed methodology to pick out the targeted advertising from cache data and infer the user's interest using deep learning. In this process, an improved learning model considering the unique characteristics of advertisement is implemented. The experimental result demonstrates that the proposed method can effectively identify the user interest even though only one device is examined.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.179-179
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• 2023

This study suggests a new approach of water level forecasting for extended lead times using original data preprocessing with variational mode decomposition (VMD). Here, two machine learning algorithms including light gradient boosting machine (LGBM) and random forest (RF) were considered to incorporate extended lead times (i.e., 5, 10, 15, 20, 25, 30, 40, and 50 days) forecasting of water levels. At first, the original data at two water level stations (i.e., SW173 and SW269 in Bangladesh) and their decomposed data from VMD were prepared on antecedent lag times to analyze in the datasets of different lead times. Mean absolute error (MAE), root mean squared error (RMSE), and mean squared error (MSE) were used to evaluate the performance of the machine learning models in water level forecasting. As results, it represents that the errors were minimized when the decomposed datasets were considered to predict water levels, rather than the use of original data standalone. It was also noted that LGBM produced lower MAE, RMSE, and MSE values than RF, indicating better performance. For instance, at the SW173 station, LGBM outperformed RF in both decomposed and original data with MAE values of 0.511 and 1.566, compared to RF's MAE values of 0.719 and 1.644, respectively, in a 30-day lead time. The models' performance decreased with increasing lead time, as per the study findings. In summary, preprocessing original data and utilizing machine learning models with decomposed techniques have shown promising results for water level forecasting in higher lead times. It is expected that the approach of this study can assist water management authorities in taking precautionary measures based on forecasted water levels, which is crucial for sustainable water resource utilization.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2005년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.936-941
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• 2005

KORAIL Human Resources Development Center' educational system is changed according to new start KORAIL. So, New master plan for will perform new vision POWER KORAIL 2010 is presented. 'C' Learning, 'W' Learning and 'E' Learning form the basis of these new methods and their principles have been applied ever since. These three independent yet interconnected learning axis were formed in order to achieve balance and harmony, realized in an integrated educational community. This model of education has become the foundation of our educational ideal at KORAIL's HRD Center. Innovative thinking and diligent scrutiny of educational applications and methods at the KORAIL HRD Center will bring about winning 'the war for talent'.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제47권1호
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• pp.56-60
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• 2010

IT의 폭넓은 개발, Web 2.0 애플리케이션의 의 발전, 인터넷이 가능한 개인용 단말장치의 증가, 무선 네트워크의 유용성 등은 클라우드 컴퓨팅 모델을 만드는데 매우 중요한 역할을 수행하였다. 클라우드 컴퓨팅은 하나의 비즈니스 모델이며, 웹 애플리케이션의 새로운 트렌드다. 또한 형식은 그리드 컴퓨팅이나 유틸리티 컴퓨팅과 같은 형태를 사용한다. 클라우드 컴퓨팅 환경에서는 서버의 같은 하드웨어 자원을 사용할 수 있으며 정보를 공유하기 쉽다. 본 연구에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 이러닝 분야를 적용하기 위한 방안을 제시한다. 이를 위하여 클라우드 컴퓨팅환경에서 LMS와 LCMS 기반의 이러닝을 제시하고자 한다. 이는 클라우드 컴퓨팅의 데이터센터에 LCMS를 포함한 LMS를 접속하도록 하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권11호
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• pp.159-166
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• 2018

제4차 산업혁명시대를 맞이하면서 정보통신기술 융복합과 지능정보기술은 스마트 사회 전반에 걸쳐 많은 영향을 끼칠 것으로 전망하고 있다. 하지만 우리나라에서는 학습, 교육 및 훈련을 위한 지능정보기술 표준화 기반이 빈약하여 스마트 사회에 발맞춰 창의적 미래인재 양성에 걸림돌이 되고 있다. 따라서 본 연구에서는 교육에서의 신기술 표준 도입이 절대적으로 필요하다고 판단하여, 전문가들의 의견을 토대로 과거, 현재 및 미래에 활용될 교육정보 표준기술의 방향을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 해당 표준 기술에 대한 타당성과 객관성을 확보하고, 미래 기술을 예측하기 위하여 산 학 연 관 교육 및 정보통신기술 표준 전문가들에게 3차례의 델파이 및 6차례의 패널 토의를 하였다. 그 결과 지능정보사회를 대비한 교육기술 표준 요소 도출을 하였으며 중 장기 표준화 프레임워크를 제안하였다. 이는 디지털 지능정보 사회에서 이러닝의 미래 표준화 기술 정책에 기여할 것으로 보인다.