• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권11호
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• pp.339-344
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• 2020

코로나19 상황에서 교육산업은 4차 산업혁명의 핵심기술을 기반으로 다양한 지능 정보기술을 도입함으로써 기존의 이러닝(e-Learning)에서 한 단계 진화한 '에듀테크' 개념을 정리하고 다양한 컨텐츠를 통하여 확산시키고 있다. 한편, 각종 산업은 기존의 비즈니스에 새로운 기술의 적용을 통하여 신산업을 창출하고 있으며, 새롭게 나타나는 문제를 해결할 수 있는 기존의 전통적인 ICT 기술과 산업 비즈니스를 이해하는 인력의 양성을 필요로 하고 있다. 그러나, 기존의 단방향 지식전달의 고전적인 이러닝 또는 일부 대화형을 구축한 양방향 소통체계로는 이러한 인력을 양성하기 위한 콘텐츠를 구축하기에 어려움이 있다. 이에 따라 본 연구에서는 기존의 양방향 소통체계를 기반으로 교육자가 실시간으로 학습자와 소통하며 문제해결형 교육을 진행할 수 있는 협동형 이러닝 시스템에 대한 연구를 수행하였다. 그 결과, 콘텐츠에 대한 프레임과 프로토타입 개발을 통하여 수업에 일부 적용하고, 교수자 및 학습자의 효용성 분석을 통하여 실제 수업에 적용하기 위한 시뮬레이션 기반 협동형 콘텐츠로써 적합함이 나타났다.

• 정보교육학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.29-38
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• 2016

본 연구는 전자책 제작 도구의 하나인 SNS형식의 '네이버 포스트'를 이용하여 전자책을 제작하는 수업활동이 학생들의 학습 태도와 학업 성취도에 미치는 영향을 알아보는 데 목적이 있다. 연구는 한 공립 초등학교 4학년 2개 학급 중, 1개 반 25명은 실험집단으로 사회과 교과에 대하여 SNS형식의 전자책 제작활동 수업을 적용하였으며, 다른 1개 반 25명은 비교집단으로 일반적인 사회과 수업을 실시한 후 그 효과를 비교분석하였다. 실험 분석 결과, SNS형식의 전자책 제작 활동 수업은 실험집단의 학업성취도 향상에는 유의미한 영향을 주지 못하였으나 학습태도 향상에 유의미한 영향을 미치는 것으로 분석되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.239-242
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• 2003

본 논문에서는 학습자의 요구와 무관한 학습 컨텐츠 제공의 문제점을 알아보고, 학습자의 요구에 부합되는 강의 컨텐츠제공을 위한 방법을 제안한다. 기존의 LMS(Learning Management System)는 시간적, 공간적 제약을 받지 않고 교육이 가능하다는 온라인 교육의 장점에도 불구하고 학습자의 요구와 수준에 무관하게 학습과 관련한 컨텐츠들이 획일적으로 구성됨으로써, 학습자의 요구를 만족시키지 못하고있다. 이에 본 논문에서는 학습에 필요한 강의 컨텐츠 생성 시 효율성과 재사용성을 높인 SCORM을 기반으로 하여 학습 컨텐츠를 생성하고, 평가된 학습자의 학습 수준을 통해서, 학습자의 수준에 맞는 강의 컨텐츠를 제공하는 학습자 수준별 학습 시스템(Learner Level e-Learning System)을 구현하였다. 이를 통해 컨텐츠 저작자는 학습 객체의 재사용이 가능하며, 학습자는 요구에 충족하는 강의를 수강하는 것이 가능하다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권7호
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• pp.1773-1793
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• 2023

Automated machine learning, often referred to as "AutoML," is the process of automating the time-consuming and iterative procedures that are associated with the building of machine learning models. There have been significant contributions in this area across a number of different stages of accomplishing a data-mining task, including model selection, hyper-parameter optimization, and preprocessing method selection. Among them, preprocessing method selection is a relatively new and fast growing research area. The current work is focused on the recommendation of preprocessing methods, i.e., feature subset selection (FSS) algorithms. One limitation in the existing studies regarding FSS algorithm recommendation is the use of a single learner for meta-modeling, which restricts its capabilities in the metamodeling. Moreover, the meta-modeling in the existing studies is typically based on a single group of data characterization measures (DCMs). Nonetheless, there are a number of complementary DCM groups, and their combination will allow them to leverage their diversity, resulting in improved meta-modeling. This study aims to address these limitations by proposing an architecture for preprocess method selection that uses ensemble learning for meta-modeling, namely AutoFE-Sel. To evaluate the proposed method, we performed an extensive experimental evaluation involving 8 FSS algorithms, 3 groups of DCMs, and 125 datasets. Results show that the proposed method achieves better performance compared to three baseline methods. The proposed architecture can also be easily extended to other preprocessing method selections, e.g., noise-filter selection and imbalance handling method selection.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.27-65
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• 2020

많은 정보통신기술 기업들은 자체적으로 개발한 인공지능 기술을 오픈소스로 공개하였다. 예를 들어, 구글의 TensorFlow, 페이스북의 PyTorch, 마이크로소프트의 CNTK 등 여러 기업들은 자신들의 인공지능 기술들을 공개하고 있다. 이처럼 대중에게 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 공개함으로써 개발자 커뮤니티와의 관계와 인공지능 생태계를 강화하고, 사용자들의 실험, 적용, 개선을 얻을 수 있다. 이에 따라 머신러닝 분야는 급속히 성장하고 있고, 개발자들 또한 여러가지 학습 알고리즘을 재생산하여 각 영역에 활용하고 있다. 하지만 오픈소스 소프트웨어에 대한 다양한 분석들이 이루어진 데 반해, 실제 산업현장에서 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 개발하거나 활용하는데 유용한 연구 결과는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 프레임워크 사례연구를 통해 해당 프레임워크의 도입 전략을 도출하고자 한다. 기술-조직-환경 프레임워크를 기반으로 기존의 오픈 소스 소프트웨어 도입과 관련된 연구들을 리뷰하고, 이를 바탕으로 두 기업의 성공 사례와 한 기업의 실패 사례를 포함한 총 3 가지 기업의 도입 사례 분석을 통해 딥러닝 프레임워크 도입을 위한 중요한 5가지 성공 요인을 도출하였다: 팀 내 개발자의 지식과 전문성, 하드웨어(GPU) 환경, 데이터 전사 협력 체계, 딥러닝 프레임워크 플랫폼, 딥러닝 프레임워크 도구 서비스. 그리고 도출한 성공 요인을 실현하기 위한 딥러닝 프레임워크의 단계적 도입 전략을 제안하였다: 프로젝트 문제 정의, 딥러닝 방법론이 적합한 기법인지 확인, 딥러닝 프레임워크가 적합한 도구인지 확인, 기업의 딥러닝 프레임워크 사용, 기업의 딥러닝 프레임워크 확산. 본 연구를 통해 각 산업과 사업의 니즈에 따라, 딥러닝 프레임워크를 개발하거나 활용하고자 하는 기업에게 전략적인 시사점을 제공할 수 있을 것이라 기대된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.1793-1802
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• 2017

In the recent years, IT and Network Technology has rapidly advanced environment in accordance with the needs of the times, the usage of the smart learning service is increasing. Smart learning is extended from e-learning which is limited concept of space and place. This system can be easily exposed to the various security threats due to characteristic of wireless service system. Therefore, this paper proposes the improvement methods of smart learning system security by use of faults analysis methods such as the FTA(Fault Tree Analysis) and FMECA(Failure Mode Effects and Criticality Analysis) utilizing the consolidated analysis method which maximized advantage and minimized disadvantage of each technique.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제10권1호
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• pp.1-9
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• 2022

The notion of outcome-based educational paradigm and its adaptability for higher education has become a recent growing and quite stirring trend. In the year 2017-18, this educational philosophy has been embraced by some of the higher educational institutions in Pakistan as well. This research attempts to investigate OBE and non-OBE systems in the context of students learning outcomes and academic attainment levels in engineering education in Pakistan. The study has been conducted on undergraduate students of MUET, Jamshoro, Sindh Pakistan. The students of the software engineering department are taken as the sample. Student cohorts are formed i.e., OBE and non-OBE (traditional/teacher-centered approach) cohorts. The summative assessments of semester exams are used for data analysis descriptive statistics and independent samples t-test is performed to set up the group statistic. The findings of this study show that, in terms of students' performance, the OBE system outperforms the traditional system and this transition in engineering institutions might be beneficial in the future.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권9호
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• pp.191-202
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• 2021

This research was conducted with the aim to appraise the level of satisfaction of students and faculty members with the services of the Deanship of e-Learning and Distance Education at Umm Al-Qura University. In addition, it investigated any differences arising between the evaluation of students and faculty members for these services owing to their gender..To achieve these goals, a descriptive analysis methodology was used in this research. The sample comprised 1357 students (704 male and 653 female) and 372 faculty members (208 male and 164 female) from Umm Al-Qura University in the academic year 2020-2021. To collect the requisite data, the study participants were asked to complete a 5-point Likert scale questionnaire, and the validity and reliability of the data were then assessed. The findings revealed the existence of a high level of satisfaction of students and faculty members with the services of Deanship of e-Learning and Distance Education at Umm Al-Qura University. There are no statistically significant differences between the mean scores of students (male/female) at Umm Al-Qura University in evaluating the said services. Furthermore, there are no statistically significant differences between the mean scores of faculty members (male/female) at Umm Al-Qura University in evaluating these. There exist statistically significant differences between the mean scores of faculty members and students in the evaluation of the services of the Deanship for the benefit of faculty members.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제13권1호
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• pp.28-34
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• 2024

이러닝은 학습자 자율에 의해 진행되므로 성공적인 학습을 위해서는 지속적인 참여를 위한 학습동기가 무엇보다 중요하다. 평생교육에 참여하는 성인학습자가 증가하면서 이들의 학습참여와 참여에 영향을 미치는 학습동기에 대한 연구가 필요하다. 학습동기와 학습참여간의 관계를 설명하는 기대가치이론과 자기주도학습이론을 바탕으로 학습동기의 구성요소(학습가치, 비용, 자기조절, 일정관리)가 학습참여에 미치는 영향을 분석하였다. 이러닝 프로그램을 MoodleCloud에 구축하였고, 학습자는 설문에 답한 후 학습을 진행하였다. 학습 진행 과정에서 수집한 로그데이터로 산출한 학습참여점수와 설문 응답 데이터를 이용하여 회귀분석을 실시하였다. 분석 결과 성인학습자의 이러닝 학습참여에 유의한 영향을 미치는 동기요인은 학습가치와 일정관리이며, 학습가치에 대한 생각은 남녀 간의 차이가 있는 것으로 나타났다. 즉 성인학습자가 이러닝 학습 프로그램의 가치를 높게 인지할수록, 학습자 스스로 일정관리 능력이 있을수록 학습에 많이 참여한다고 할 수 있다. 이 연구 결과는 학습자와 교수자의 교수·학습전략 수립에 활용될 수 있고, 궁극적으로는 이러닝 중도 탈락을 방지하는 데 도움이 될 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.188-198
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• 2018

With recent development of high-speed wide-area wireless networks and wide spread of highperformance wireless devices, the demand on seamless video streaming services in Long Term Evolution (LTE) network environments is ever increasing. To meet the demand and provide enhanced Quality of Experience (QoE) with mobile users, the Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH) has been actively studied to achieve QoE enhanced video streaming service in dynamic network environments. However, the existing DASH algorithm to select the quality of requesting video segments is based on a procedural algorithm so that it reveals a limitation to adapt its performance to dynamic network situations. To overcome this limitation this paper proposes a novel quality selection mechanism based on a Deep Q-Network (DQN) model, the DQN-based DASH ABR($DQN_{ABR}$) mechanism. The $DQN_{ABR}$ mechanism replaces the existing DASH ABR algorithm with an intelligent deep learning model which optimizes service quality to mobile users through reinforcement learning. Compared to the existing approaches, the experimental analysis shows that the proposed solution outperforms in terms of adapting to dynamic wireless network situations and improving QoE experience of end users.