최근 스마트 디바이스의 등장으로 스마트 러닝을 위한 다양한 교육용 앱이 개발되고 있다. 하지만 기존의 네이티브 앱은 특정 디바이스에서만 동작하기 때문에 디바이스가 호환이 어렵다. 앱을 개발하는 새로운 방식인 웹 앱은 HTML5로 작성하여 크로스 플랫폼을 지원하는 장점이 있다. 이에 본 연구에서는 HTML5를 사용하여 초등학교 과학교과에서 지레를 학습하는 웹앱을 개발하였다. 초등학교 현직교사로 이루어진 전문가 평가를 통해 개발한 웹앱의 교육적 유용성을 검증하였으며, 검증 결과 개발한 지레 학습 콘텐츠와 웹앱이 가지는 교육적 가치가 높다고 평가되었다.
This study tries to evaluate the effect of ITT introduction in Busan New Port. The study used the estimation model of the number of vehicles required in accordance with the backhaul rate. The model used big data, COPINO e-document for one year in 2015. COPINO recorded the event such as truck ID, container ID, ATA, damage etc when truck arrived at gate. The study finds important information to estimate the required number of trucks for handling current ITT containers in Busan New Port: Daily throughput in Busan New Port is 1650 vans, especially night throughput recorded peak level in 1800 hours to 2400 hours, the throughput between adjacent terminals recorded high, i.e PNIT to HPNT. The transportation capability for 6 hours between terminals is from 4 vans to 7 vans. The required trucks are estimated 89 currently without considering peak level. If we change the back haul rate from current 20% to 40%, 60% and 80%, how much would the cost drop? It was discovered that, if it is raised to 40%, 60% and 80%, the number of vehicle required will be reduced from 89 (current) to 76, 65 and 59. It was also discovered that the total savings will reduce down to 12%, 25% and 34%.
International journal of advanced smart convergence
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제8권2호
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pp.8-17
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2019
The main purpose of this study isto explore the potential of affective computing (AC) platforms in education through two phases ofresearch: Phase I - platform analysis and Phase II - classification of academic emotions. In Phase I, the results indicate that the existing affective analysis platforms can be largely classified into four types according to the emotion detecting methods: (a) facial expression-based platforms, (b) biometric-based platforms, (c) text/verbal tone-based platforms, and (c) mixed methods platforms. In Phase II, we conducted an in-depth analysis of the emotional experience that a learner encounters in online video-based learning in order to establish the basis for a new classification system of online learner's emotions. Overall, positive emotions were shown more frequently and longer than negative emotions. We categorized positive emotions into three groups based on the facial expression data: (a) confidence; (b) excitement, enjoyment, and pleasure; and (c) aspiration, enthusiasm, and expectation. The same method was used to categorize negative emotions into four groups: (a) fear and anxiety, (b) embarrassment and shame, (c) frustration and alienation, and (d) boredom. Drawn from the results, we proposed a new classification scheme that can be used to measure and analyze how learners in online learning environments experience various positive and negative emotions with the indicators of facial expressions.
본 연구는 창작활동을 위한 인공지능 플랫폼의 종류를 조사하고 활용방안을 탐색하는 목적으로 수행되었다. 창작활동의 대표적인 영역인 미술과 음악 창작 영역에서 인공지능을 배우기 위해 인공지능을 체험하고 간단한 프로그래밍을 할 수 있는 인공지능 플랫폼의 종류를 조사하였다. 그리고 각 인공지능 플랫폼이 학생들의 생각을 풍부하게 표현하고 창의력을 높이는데 사용되도록 활용방안을 제시하였다. 이를 통해 인공지능 플랫폼이 창작활동에서 학생들의 표현력과 창의력을 높이는 도구로써 활용될 수 있음을 시사하였다는데 의의가 있다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권2호
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pp.143-149
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2024
The role of social networking mobile applications such as WhatsApp in enhancing second language vocabulary learning among English language learners continues to be a subject of interest for many scholars. The current study aimed at examining medical English vocabulary learning among undergraduate students using WhatsApp compared to learning vocabulary via the Blackboard platform during the Covid-19 pandemic. To this end, 108 medical students (51 males, 57 females) enrolled in a first semester English for a specific English course participated in the study. A quasi-experimental design was adopted for two groups. Fifty-three students participated in the WhatsApp group and 55 students formed the Blackboard group. A pretest-posttest design was employed to collect data. Results of t-test scores did not show a significant difference between the WhatsApp and Blackboard groups on a vocabulary test. Results of a survey that measured students' opinion of the use of WhatsApp as a platform for learning new vocabulary showed positive perceptions since participants thought that WhatsApp enhanced their learning experience.
비대면 수업을 통한 블렌디드 러닝과 인공지능 융합 교육으로의 변화가 가속화되고 있는 교육환경은 디지털 리터러시 함양을 기초소양으로 하고 있다. 이 연구에서는 비대면 수업의 문제점을 보완하며 등장한 메타버스 플랫폼에서 디지털 문해력을 기르기 위한 협동 SW 교육 프로그램을 만들어 미래 역량에 대한 효과성을 검증하고자 하였다. 의사소통 및 협업의 기회가 적은 소인수 학습 간 클러스터를 구축하여 메타버스 안에서 협력적 의사소통을 기반으로 한 SW 교육을 진행하는 방법으로 총 20차시 프로그램을 구성하였다. 연구의 효과성을 검증하기 위해 미래 교육 역량으로 제시되는 4C 역량을 효과성 도구로 선정하여 집단 동질성 검사와 대응표본 t검정을 실시하였다. 연구 결과 메타버스 기반 협동 SW 교육 프로그램은 협력적 의사소통 능력 향상에 효과적으로 나타나서 블렌디드 러닝을 통한 SW교육의 가능성을 확인하였다.
Kim, Sooyoung;Kim, Seonje;Kim, Byungkyu;Sen, Soumen
항공우주시스템공학회지
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제14권2호
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pp.36-43
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2020
Many countries and international organizations have carried out rover missions to explore planetary surfaces. Accordingly, the demand for mechatronics education, which is closely related to building exploratory robots, is also steadily increasing. However, due to the complexity in understanding the background information needed for mechatronics, it is hard for pre-college students to study such process. In this study, we suggest an educational platform for mechatronics using a combined robot kit with a spherical robot and a smartphone application. To provide a visual understanding, the dynamic model of the robot is constructed while analyzing the error between actual driving and a simulation, and the educational algorithm of the game and a feedback method are proposed to improve the learning efficacy by considering the user's level of knowledge of mechatronics. We use this educational spherical robot to develop a curling game platform that can impart engineering education even when students lack significant knowledge.
교육업계에 교육과 정보기술(IT)을 융합한 '에듀테크' 바람이 불고 있다. 4차 산업혁명 핵심 기술이 최근 교육 분야에 적극 활용되고 있는데 학습자들은 인공지능 기반 학습 플랫폼을 이용해 자신이 부족한 부분을 스스로 진단하고, 클라우드 학습 플랫폼으로 온라인상에서 개인 맞춤형 교육을 받는다. 최근 인공지능 기술과 음성인식 기술을 접목한 스마트 스피커와 같은 새로운 교육 매체가 등장하게 되어 다양한 교육서비스가 시도되고 있다. 본 연구에서는 기존 교육의 한계를 극복하기 위해 스마트 스피커를 교육적으로 활용하는 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 스마트 스피커의 개념 및 특성을 알아보고 스마트 스피커에서 제공하는 콘텐츠를 분석하여 시사점을 도출하였다. 또한 스마트 스피커이용의 문제점에 대해서도 고찰하였다.
근현대 자동차 신산업 분야에서 가장 큰 핵심 과제는 2035년 EU 연합의 배출가스 0%를 목적으로 하는 친환경 차량 개발에 있으며, 이에 따라 전기자동차로 산업이 급변하는 시대에서 EV전기차에 대한 교육훈련이 절실한 상황인데, 본 연구에서는 기존 내연기관차와 동일하게 사용하는 Chassis Platform(Body, Tire 등)을 제외한 핵심적인 EV 파워트레인 시스템 시뮬레이터를 개발함으로써, 기계공학적, 전기공학적, 전자공학적 활용 등 EV 파워트레인 시스템을 이해하고 본 과정을 통해 공학적, 융합적 개발 능력을 키우는 매체로 활용하고자 한다.
Kwon, Yejin;Jeon, Inho;On, Noori;Seo, Jerry H.;Lee, Jongsuk R.
인터넷정보학회논문지
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제21권6호
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pp.123-132
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2020
계산과학공학 시뮬레이션 실행 환경을 웹 기반 플랫폼으로 제공하는 EDISON 플랫폼은 전문적인 계산과학공학 연구자 뿐만 아니라 일반 학생이나 사용자에게 다양한 분석 환경을 제공해 줄 수 있다. 이러한 시뮬레이션 환경의 사용자 확대 및 서비스 분석을 위해 매년 EDISON 플랫폼에서는 경진대회를 개최하고 사용자의 시뮬레이션 환경 요구사항을 분석하여 플랫폼의 경쟁성과 우수성을 증대하기 위해 노력해왔다. 계산과학공학 분야의 경진대회 시스템은 기존의 EDISON 플랫폼에서 사용중인 시뮬레이션 서비스와 연계되어 사용자에게 제공되고 있다. 이전까지의 EDION 경진대회 서비스는 시뮬레이션 서비스와 독립적으로 동작하여 최종 사용자 심사 및 중간 시뮬레이션 결과 확인 등의 서비스를 연계하지 못했다. 이러한 요구를 충족하기 위해 현재 서비스 중인 계산과학공학 경진대회의 서비스는 기존의 계산과학공학 시뮬레이션 서비스와 연계되어 사용자와 다양한 서비스 이용자에게 연계된 서비스를 제공할 수 있게 되었다. 또한 경진대회를 진행하고 참가하는 모든 사용자에 대한 다양한 분석을 통해 서비스를 제한적으로 제공함으로써 서비스 리소스에 대한 효율을 높일 수 있었다. 본 논문에서는 이러한 사용자의 시뮬레이션 환경 및 사용 환경 분석을 진행함으로써, 실제 사용자들에게 필요한 서비스와 사용자의 분석을 통해 경진대회 플랫폼을 제공하고 시뮬레이션 실행 환경에 대한 개선 방안에 대해 분석을 진행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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