• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권9호
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• pp.2573-2589
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• 2023

As 5G mobile systems carry multiple services and applications, numerous user, and application types with varying quality of service requirements inside a single physical network infrastructure are the primary problem in constructing 5G networks. Radio Access Network (RAN) slicing is introduced as a way to solve these challenges. This research focuses on optimizing RAN slices within a singular physical cell for vehicle-to-everything (V2X) and enhanced mobile broadband (eMBB) UEs, highlighting the importance of adept resource management and allocation for the evolving landscape of 5G services. We put forth two unique strategies: one being offline network slicing, also referred to as standard network slicing, and the other being Online reinforcement learning (RL) network slicing. Both strategies aim to maximize network efficiency by gathering network model characteristics and augmenting radio resources for eMBB and V2X UEs. When compared to traditional network slicing, RL network slicing shows greater performance in the allocation and utilization of UE resources. These steps are taken to adapt to fluctuating traffic loads using RL strategies, with the ultimate objective of bolstering the efficiency of generic 5G services.

• 문화기술의 융합
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• 제7권4호
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• pp.511-517
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• 2021

본 연구는 비대면 학습환경에서 간호대학생의 학습몰입, 자기 주도성, 자기조절학습능력 및 학업성취도의 상관관계를 파악하기 위한 서술적 조사 연구이다. 연구 대상은 B, G시에 소재하고 있는 간호대학생 179명으로 2021년 9월부터 10월까지 자료수집을 하였다. 자료 분석은 SPSS 24.0 프로그램을 사용하였으며, 기술통계, 상관관계 분석을 실시하였다. 연구 결과 학습몰입 평균은 38.54±7.87이었고, 자기 주도성은 134.83±19.81, 자기조절학습능력은 42.93±5.98, 학업성취도는 15.03±2.56으로 나타났다. 학습몰입, 자기 주도성, 자기조절학습능력, 학업성취도는 모두 유의한 양의 상관을 보여주었다. 따라서 비대면 환경에서 간호대학생의 학업성취도를 높이기 위한 전략과 학습몰입을 높일 수 있는 환경 개선과 제도적인 지원이 필요하다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.179-192
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• 2014

최근 IT 환경의 변화에 따라 웹 서비스를 기반으로 대규모 사용자 대상의 상호 참여적인 MOOC(Massive Open Online Courses)과 같은 온라인 교육 환경이 부상하고 있다. 그러나 온라인 교육 시스템은 원거리로 학습이 이루어짐에 따라 학습자의 자발적 동기를 꾸준히 유지하기 어려우며, 또한 학습자 간에 지식을 공유하고 공유한 지식을 활용하는 기능이 부족하다. 이러한 문제를 극복하기 위해 구성주의적 학습이론과 집단지성에 기반하여 학습자가 보유한 학습자료를 공유하고 개인화된 학습자료 추천을 받을 수 있는 학습자료 북마킹 서비스인 WeStudy를 구현하였다. 위키피디아(Wikipedia), 슬라이드쉐어 (SlideShare), 비디오렉쳐스 (VideoLectures) 등 현존하는 집단지성 기반 서비스들의 주요 기능으로부터 필요한 집단지성 기능들을 검토하였으며, 본 서비스의 주요 기능으로 1) 리스트 및 그래프 형태의 학습자료 리스트 시각화, 2) 개인화된 학습자료 추천, 3) 보다 상세한 학습자료 추천을 위한 관심 학습자 지정 등을 도출하여 시스템을 설계하였다. 이후, 웹 기반으로 구현된 세 가지 주요기능 별로 개량된 휴리스틱 사용성 평가 방법을 통해 개발된 시스템의 사용성 평가를 실시하였다. 10명의 HCI 분야 전공자 및 현업 종사자를 대상으로 정량적 및 정성적인 평가 결과, 세 가지의 주요 기능에서 전반적으로 사용성이 우수한 것으로 판정되었다. 주요 기능 별 정성적인 평가에서 도출된 여러 마이너 이슈들을 반영할 필요가 있으며, 향후 대규모 사용자를 대상으로 본 서비스를 보급하고 이용할 수 있도록 제공하여 자발적인 지식 공유 환경을 조성할 수 있을 것으로 전망된다.

• Smart Structures and Systems
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• 제24권6호
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• pp.733-744
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• 2019

Wind speed forecasting is critical for a variety of engineering tasks, such as wind energy harvesting, scheduling of a wind power system, and dynamic control of structures (e.g., wind turbine, bridge, and building). Wind speed, which has characteristics of random, nonlinear and uncertainty, is difficult to forecast. Nowadays, machine learning approaches (generalized regression neural network (GRNN), back propagation neural network (BPNN), and extreme learning machine (ELM)) are widely used for wind speed forecasting. In this study, two schemes are proposed to improve the forecasting performance of machine learning approaches. One is that optimization algorithms, i.e., cross validation (CV), genetic algorithm (GA), and particle swarm optimization (PSO), are used to automatically find the optimal model parameters. The other is that the combination of different machine learning methods is proposed by finite mixture (FM) method. Specifically, CV-GRNN, GA-BPNN, PSO-ELM belong to optimization algorithm-assisted machine learning approaches, and FM is a hybrid machine learning approach consisting of GRNN, BPNN, and ELM. The effectiveness of these machine learning methods in wind speed forecasting are fully investigated by one-year field monitoring data, and their performance is comprehensively compared.

• 공학교육연구
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• 제27권3호
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• pp.26-33
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• 2024

This study aimed to verify the learning effectiveness of students who took courses in the field of new and renewable energy, which have been operated within a convergence university system. To achieve this, data were collected from 1,228 students who participated in 34 courses jointly developed and conducted by seven universities as part of standard curriculum offerings. The study analyzed learning effectiveness (course satisfaction, transfer motivation, learning transfer, creativity-convergence competency) using Excel 2018 and SPSS 25.0. It also examined inter-university differences in learning effectiveness and identified factors influencing creativity-convergence competency. The main findings are as follows: (a) Course satisfaction (M= 4.20), transfer motivation (M=3.62), learning transfer (M= 4.06), and creativity-convergence competency (M=3.92) were generally high. (b) Analysis of learning effectiveness differences between universities showed no significant differences among universities A, B, C, D, and E. University F was lower compared to other universities, while University G was significantly higher than others. (c) Sex, grade, number of courses taken, course satisfaction, transfer motivation, and learning transfer had effect on creativity-convergence competency. The results of this study provided implications for promoting activities to attract students, expanding transfer opportunities, and ensuring student agency.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.973-980
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• 2023

본 연구는 대학생들을 대상으로 한 마이크로러닝 콘텐츠 기반 비교과 프로그램의 효과를 일반적 특성에 따라 분석하였다. 거점 국립대학 G대학교 소속 학생 600명을 대상으로 설문을 실시하였고, 학습몰입과 학습의욕을 학습효과 측정의 주요 지표로 사용하였다. 학습효과 측정 도구의 신뢰도 검증을 위하여 Cronbach's α 계수 분석을 실시하였다. 성별과 전공계열에 따른 학습몰입, 학습의욕의 차이를 분석하기 위하여 독립표본 t-검정을 통해 결과를 분석하였고. 학년에 따른 학습몰입, 학습의욕에 대한 차이를 분석하기 위하여 집단 간 일원분산분석(ANOVA)을 통해 측정하였다. 연구 결과에 따르면 성별과 학년은 마이크로러닝 콘텐츠 기반 프로그램 참여에는 유의한 영향을 미치지 않았으나, 전공계열에 따라 학습몰입과 학습의욕이 다르게 나타났다. 이를 바탕으로 향후 프로그램은 전공계열에 따라 적절한 환경과 자극을 제공해야 할 것으로 나타났다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2012년도 춘계학술논문집 2부
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• pp.722-725
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• 2012

본 논문에서는 G-러닝 콘텐츠를 사용자 수준에 맞는 난이도 조절을 위해 학습자의 수준을 평가하여 반영하고자 한다. 이때, 학습자의 수준은 게임의 적응도까지 고려하여 설계함으로써 사용자의 적응 훈련도까지 고려한 난이도 조절을 설계한다. 그럼으로써 학습자의 난이도에 맞는 G-러닝이 진행될 수 있도록 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권4호
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• pp.355-361
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• 2018

본 연구는 중학생의 자기이해가 자기주도 학습에 어떠한 영향을 미치는지 알아보며, 자기이해가 자기주도 학습에 미치는 영향관계에서 미래지향적 사고가 갖는 매개효과를 분석하는데 목적이 있다. 이를 위해 G지역 중학생 240명을 대상으로 자기이해 척도, 미래지향적 사고 척도, 자기주도 학습 척도를 이용하여 설문조사를 실시하였다. 매개효과를 검증하기 위해 구조방정식 모형을 사용하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 중학생의 자기이해가 자기주도 학습에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 둘째, 자기이해가 자기주도 학습에 미치는 영향에 있어서 미래지향적 사고는 완전 매개효과를 보이는 것으로 분석되었다. 이상의 결과는 중학생의 자기주도 학습 고취를 위해 자기이해와 미래지향적 사고 발달을 고려한 전략이 필요함을 시사하며, 가정과 학교차원의 자기이해 및 미래지향적 사고 프로그램 개발에 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권7호
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• pp.213-222
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• 2018

본 연구의 목적은 고등 수학교육에 있어서 스마트 러닝의 특징적 적용을 통해 교육환경의 확장과 학습자 역량의 확장을 시도하고 그 효과성을 분석하는 것이다. 본 연구는 2017년 G대학에서 1학년 학생들의 공학인증 과목 중 하나인 미적분학I을 수강하는 화공생명학과 학생들 118명을 실험집단과 비교집단으로 분리하여 스마트러닝의 효과성을 검증하였다. 즉 수업에서 공학도구를 활용한 다양한 학습활동과 SNS를 통한 교수자와 학습자 간의 활발한 상호작용이 시각적 이해와 수학적 개념형성, 그리고 학습성과에 미치는 영향을 분석하였다. 연구결과에 따르면 실험집단에서 긍정적인 학업성취를 보였으며 학습자들의 만족도가 높았다. 본 연구는 고등 수학교육에서 스마트러닝의 가능성을 확인하였으며 향후 질 높은 스마트러닝을 실현하기 위한 전략을 제안한다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권3호
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• pp.13-24
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• 2021

본 연구는 대학생을 대상으로 복합적 문제해결능력을 갖춘 융합인재 양성을 위한 플립러닝을 활용한 글쓰기 프로그램의 효과를 알아보기 위한 단일군 전후설계의 원시실험연구이다. G도 C대학교 대학생 27명을 2020년 9월 1일부터 10월 30일까지 자료수집 하였다. IBM SPSS 25.0을 활용하여 빈도(백분율), 평균과 표준편차, paired t-test로 분석하였다. 셀프리더십은 평균 0.45점 향상(p<.001), 메타인지는 0.87점 향상(p<.001), 목표지향성은 0.77점 향상(p<.001), 창의성은 평균 0.51점(p<.001) 향상되어 통계적으로 유의하였다. 본 연구를 통해 플립러닝을 활용한 글쓰기가 복합적 문제해결능력 역량을 향상시키는 효과가 있었다. 이는 현 세대의 대학생들에게 복합적 문제해결능력을 갖춘 융합인재 양성을 위한 교육프로그램 개발에 기초자료로 활용되어 질 것으로 기대한다. 또한 온라인 환경이 자유로운 현 대학생들에게 플립러닝을 e-러닝으로 적용하는 다양한 수업 개발이 요구된다.