• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권9호
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• pp.1-6
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• 2022

Teaching and learning are one of the major issues during this pandemic (COVID-19). Since the pandemic started, there are many changes in teaching and learning styles as everything related to studies started online. Game-Based Learning has got remarkable importance in the educational system and pedagogy as an effective way of increasing student inspiration and engagement. In this field, most of the work has been carried out in digital games. This research uses an Animated Game-Based Learning design in enhancing student engagement and perception of learning. In teaching Computer Science (CS) concepts in higher education, to enhance the pedagogy activities in CS concepts, more specifically the concepts of "Data Structures (DS)" i.e., Array, Stack, and Queue concepts are focused. This study aims to observe the difference in students' learning with the use of different learning methods i.e., the traditional learning (TL) method and the Animated Game-Based Learning (AGBL) Method. The experimental results show that learning DS concepts has been improved by the AGBL method as compared to the TL method.

• 유통과학연구
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• 제20권11호
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• pp.121-129
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• 2022

Purpose: Artificial intelligence is widely used, particularly in the popular neural network theory called Deep learning. The improvement of computing speed and capability expedited the progress of Deep learning applications. The application of Deep learning in education has various effects and possibilities in creating and managing educational content and services that can replace human cognitive activity. Among Deep learning, Deep fake technology is used to combine and synchronize human faces with voices. This paper will show how to develop e-Learning content videos using those technologies and open-source tools. Research design, data, and methodology: This paper proposes 4 step development process, which is presented step by step on the Google Collab environment with source codes. This technology can produce various video styles. The advantage of this technology is that the characters of the video can be extended to any historical figures, celebrities, or even movie heroes producing immersive videos. Results: Prototypes for each case are also designed, developed, presented, and shared on YouTube for each specific case development. Conclusions: The method and process of creating e-learning video contents from the image, video, and audio files using Deep fake open-source technology was successfully implemented.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권5호
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• pp.129-134
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• 2024

Object Detection is an emerging technology in the field of Computer Vision and Image Processing that deals with detecting objects of a particular class in digital images. It has considered being one of the complicated and challenging tasks in computer vision. Earlier several machine learning-based approaches like SIFT (Scale-invariant feature transform) and HOG (Histogram of oriented gradients) are widely used to classify objects in an image. These approaches use the Support vector machine for classification. The biggest challenges with these approaches are that they are computationally intensive for use in real-time applications, and these methods do not work well with massive datasets. To overcome these challenges, we implemented a Deep Learning based approach Convolutional Neural Network (CNN) in this paper. The Proposed approach provides accurate results in detecting objects in an image by the area of object highlighted in a Bounding Box along with its accuracy.

• 농업과학연구
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• 제47권3호
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• pp.645-655
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• 2020

Bacteria are a very common cause of food poisoning. Moreover, bacteria form biofilms to protect themselves from harsh environments. Conventional detection methods for foodborne bacterial pathogens including the plate count method, enzyme-linked immunosorbent assays (ELISA), and polymerase chain reaction (PCR) assays require a lot of time and effort. Hyperspectral imaging has been used for food safety because of its non-destructive and real-time detection capability. This study assessed the feasibility of using hyperspectral imaging and machine learning techniques to detect biofilms formed by Escherichia coli. E. coli was cultured on a high-density polyethylene (HDPE) coupon, which is a main material of food processing facilities. Hyperspectral fluorescence images were acquired from 420 to 730 nm and analyzed by a single wavelength method and machine learning techniques to determine whether an E. coli culture was present. The prediction accuracy of a biofilm by the single wavelength method was 84.69%. The prediction accuracy by the machine learning techniques were 87.49, 91.16, 86.61, and 86.80% for decision tree (DT), k-nearest neighbor (k-NN), linear discriminant analysis (LDA), and partial least squares-discriminant analysis (PLS-DA), respectively. This result shows the possibility of using machine learning techniques, especially the k-NN model, to effectively detect bacterial pathogens and confirm food poisoning through hyperspectral images.

• 실천공학교육논문지
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• 제8권1호
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• pp.31-37
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• 2016

본 연구는 대표적인 해외 MOOC 플랫폼으로부터 5개 이상의 우수 공학 강좌를 선정하여 수업을 관찰하고 강좌 구성요소를 분석함으로써 공통된 이러닝 설계전략을 도출하고자 하였다. 거시적 플랫폼 설계전략과 미시적 콘텐츠 설계전략을 찾아 국내 공학교육에서의 이러닝 강좌 설계에 대한 방향과 시사점을 제시하였다. 빠르고 효율적으로 제작된 짧은 콘텐츠 제공에 비해 학습자 참여와 다양하고 맥락적인 학습경험을 지원하는 교수-학습 전략 구현이 주된 경향으로 나타나고 있다.

• 실천공학교육논문지
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• 제10권1호
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• pp.25-33
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• 2018

IT산업이 발달하면서 기존의 이론 교과목에서 머물러져 있던 이러닝 학습이 실습이 요구되는 교과목까지 영역이 확장되고 있다. 이러닝 학습에서 실습이 요구되는 교과목이 온라인 실습을 통해 학습성과가 있는지 평가돼야 한다. 본 연구에서는 사이버대학 메카트로닉스공학 학생들이 전공기초실습 교과목인 'PLC제어'교과목과 '전동기 서보제어'교과목을 이러닝에서 학습을 위해 '프라임칼리지(Prime College)의 사이버랩'을 통해 학습 성과가 있는지 조사하였다. 이를 위해 사이버랩 학습 운영을 진행하였고, 2년 동안 교과목을 수강한 학생에 대하여 5점 척도 설문과 취득성적을 통해 실습교과목의 대한 이러닝 교육의 효과가 상단부분 있음을 확인하였다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제22권4호
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• pp.395-413
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• 2019

본 연구는 블렌디드 이러닝이 공과대학 학생들의 공학수학 교수·학습에 미치는 영향을 알아보기 위하여 M대학교 기계공학과 3학년 42명을 연구대상자로 선정하였다. 본 연구에서 공학수학 교과목에 블렌디드 이러닝을 적용한 수업은 오프라인에서는 전체 수강생을 대상으로 강의실에서 면대면 수업의 형태로 진행되었고, 수업이 진행되는 동안 수업의 전 과정을 녹화한 후 녹화된 동영상을 LMS에 탑재하여 온라인 상에서 개별 학습이 이루어지도록 하였다. 한 학기 동안 오프라인과 온라인을 혼합한 형태로 수업을 진행하면서 학습자들의 온라인 자료의 활용 실태 및 오프라인 수업에서의 학생들의 태도의 변화 등을 조사하였다. 그 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 공학수학에 적용한 블렌디드 이러닝은 학생들의 자기주도적이고 개별화된 학습에 긍정적인 영향을 준다. 둘째, 블렌디드 이러닝은 공학수학 교수·학습에 긍정적인 영향을 준다. 셋째, 블렌디드 이러닝은 학생들의 수업 만족도에 긍정적인 영향을 준다.

• 한국전자거래학회:학술대회논문집
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• 한국전자거래학회 2004년도 e-Biz World Conference
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• pp.294-301
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• 2004

·Text-mining approach to e-documents organization based on topic hierarchy - Machine-Learning ＆ information Theory-based ㆍ 'Category(topic) discovery' problem → document bundle-based user-constraint document clustering ㆍ 'Automatic categorization' problem → Accelerated EM with CU-based active learning → 'Hierarchy Construction' problem → Unsupervised learning of category subsumption relation

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권1호
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• pp.51-59
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• 2011

본 논문에서는 기존의 수동적인 이러닝 학습환경의 한계를 극복하기 위해 웹 2.0에서 도래된 이러닝 2.0 학습환경을 위한 표준안을 제시한다. 이러닝 체제를 관리하는 기존의 LMS/LCMS는 동영상 학습 시 다양한 인터렉티브 요소 제공에 한계가 느껴지는 점이 있어 동영상에 있는 콘텐츠 운영시 교수자-학습자, 학습자-학습자 사이에 실시간성 및 상호작용성이 부족하고, 교수-학습간에 학습자의 정확한 진도율 측정이 힘든 점 등이 있었다. 때문에 이러한 이러닝의 한계를 극복하고 학습효과를 극대화 시킬 수 있는 방법으로 학습자와 교수자간 실시간으로 상호작용할 수 있는 멀티미디어 콘텐츠(양방향 학습요소)를 설계한다. 이를 위해 현재 LMS/LCMS 제작 시 사용되고 있는 SCORM 표준을 확장한 표준안을 설계하고, 제시한 내용을 바탕으로 이러닝 멀티미디어 환경을 구현한다.

• 공학교육연구
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• 제5권1호
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• pp.50-58
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• 2002

원격교육(e-learning)의 중요한 점은 교육 컨텐츠에 대한 학습자, 교수자, 관리자 사이에 상호작용을 향상시켜 공감 교육을 얻는 것이다. 교수자가 모든 학습자의 요구를 충족시킬 수가 없기 때문에 지원자 및 운영자인 관리자의 적극적인 도움이 필요하다. 그러므로 운영자의 역할은 원격교육의 성공에 매우 중요하다. 본 논문에서는, 웹 기반 통합 원격교육 환경의 정립과 WWW의 특성을 효율적으로 반영하는 구성주의적 이론을 연구한다. 이러한 환경은 학습자, 교수자, 관리자의 3 모듈로 구성되고 상호작용을 강화하고 교육의 효과를 향상시키기 위해 통합적인 교수 기능이 요구된다. 여기에서 운영자의 역할을 효과적으로 지원하기 위해 관리자 모듈에 중점을 둔 원격교육 시스템 설계 및 구현을 제안한다. 따라서 본 연구