• 폴리머
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• 제32권6호
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• pp.537-543
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• 2008

Crosslinked agar-g-poly(acrylic acid) (x-agar-g-PAA) super absorbent with a water absorbency ($Q_{H2O}$) of approximately 660 g/g was synthesized by the copolymerization of agar with an acrylic acid monomer. KPS and MBA were used as the initiator and crosslinker, respectively. Grafting was performed in air. Infrared spectroscopy was used to identify the product of copolymerization. The optimum conditions to synthesize the x-agar-g-PAA superabsorbent were 0.1 g of agar, 0.1 g of the KPS initiator, for 15 min; 50% AA monomer, 0.005 g of the MBA crosslinker, for a propagation time of 5 min; and 1 M NaOH for 15 min to allow for saponification. The reaction temperature was $80{^\circ}C$.

• 한국게임학회 논문지
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• 제14권5호
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• pp.69-78
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• 2014

본 논문은 혁신선호 경향이 강한(조기수용자) 학생들의 G러닝 활용 동기와 G러닝을 통한 학습 효과성을 분석하였다. 이 분석을 통해 혁신선호 경향이 강한 학생들의 G러닝 활용 동기는 사회적 관계와 유행, 과시라는 것을 밝혔다. 또 이 학생들은 G러닝 학습 과정에서 높은 몰입도와 흥미도를 나타내며, 결과적으로 학습성취도도 높다는 사실을 확인하였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제11권5호
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• pp.3-11
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• 2011

게임세대를 위한 효과적인 교육방법으로 게임을 통한 학습이 주목을 받고 있다. 기존 교육용 게임의 설계방법은 필요한 모든 학습요소들과 게임요소들을 동시에 한 게임 안에 수용하도록 설계하는 것이다. 그래서 동기유발과 학습효과를 동시에 달성해야 하는 교육용 게임을 설계하는 것은 일반적으로 어렵다. 교육용게임을 설계하기 어려움의 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 동기유발기제를 사용하여 게임플레이와 학습플레이를 연동하는 G러닝 모델인 IGLM을 제안하였다. 제안하는 모델 IGLM은 게임레벨들과 학습레벨들을 따로 독립적으로 구성하고 있고 동기유발기제의 연동 메커니즘으로 게임레벨들과 학습레벨들이 서로 연동되어 진행된다. 제안하는 IGLM의 설계방법의 설계 어려움에 대하여 기존 설계방법들과 비교분석하였다. 분석결과에 의하면, 제안하는 IGLM은 기존 방법들의 설계 어려움을 해결할 수 있을 뿐 아니라 구성요소들의 설계의 난이도, 자유도, 그리고 수용범위가 가장 우수한 방법임을 알 수 있었다.

• 한국초등수학교육학회지
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• 제17권2호
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• pp.225-243
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• 2013

본 연구의 목적은 G-러닝의 도입 배경과 교육환경의 변화에 맞추어 2012년에 개발한 기초학습부진 학생을 위한 기초셈하기 G-러닝 콘텐츠의 효과성 및 만족도를 분석하는데 있다. 이를 위해 서울시에 소재한 초등학교 3~6학년 기초셈하기 부진 학생 146명을 대상으로 G-러닝 콘텐츠 학습 전 후의 성취도 동형검사를 실시하여 통계적으로 유의미한 변화가 있는지 파악하였다. 또한 학생, 교사, 학부모를 대상으로 G-러닝 콘텐츠의 효과성에 대한 설문조사를 실시해 G-러닝 콘텐츠 및 활용에 대한 성향 및 현장의 만족도를 조사하였다. 연구결과 기초셈하기 G-러닝 콘텐츠를 활용한 학습자의 기초셈하기 능력은 전반적으로 향상되었다. 또한 기초셈하기 G-러닝 콘텐츠를 활용해 학습을 한 기초학습부진 학생들의 만족도는 좋은 편이었으며, 게임을 활용한 수학학습 이후 계산에 대한 자신감이 늘어나고, 수학곤란은 줄어들었다. 또한 학부모들은 기초셈하기 G-러닝 콘텐츠를 활용한 수학학습이 자녀들의 수학에 대한 자신감을 높여줄 뿐만 아니라 연산 능력 향상에도 도움이 된다는 긍정적인 반응을 보였다. 교사들 역시 프로그램에 대한 만족도는 높았지만 게임을 활용한 수학학습을 운영하면서 발생하는 콘텐츠 상의 오류, 멀티미디어 확보의 어려움, 게임 자체를 학습하게 되는 문제점 등을 지적하였다. G-러닝 콘텐츠 프로그램의 개발 및 효과성을 높이기 위해 보다 수학콘텐츠의 정교화 및 학생들의 심리연구 등에 대한 장기간의 광범위한 연구가 지속되어야 함을 제안하였다.

• 영어어문교육
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• 제11권3호
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• pp.89-112
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• 2005

This study investigated the effects of collocation-based vocabulary instruction for the experimental group (G2). It was compared to the traditional wordlist-based vocabulary instruction for the control group (G1). This results reflect the development of low level high school EFL learners' vocabulary learning strategy use and the positive change in the affective domain. In the analysis of the survey responses, G1 and G2 did not differ significantly on the first questionnaire. They did, however, differ significantly on the second questionnaire. G2 used more strategies to discover and to consolidate the meaning of the words by means of combining words. In terms of the affective domain, G2 participated more actively in the learning activities, which had a significant effect on vocabulary growth, memory, self-confidence, motivation, and cooperative learning. This is attributable to the fact that G2 was more inquisitive, interested, challenged, participatory, cooperative, and attentive than G1 in performing the vocabulary task activities. Moreover, the data collected from the questionnaire showed that G2 performed more interactive and dynamic activities in solving the given tasks.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.79-86
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• 2024

본 논문에서는 기존의 내용 전달 위주의 학습 메타버스 플랫폼이 아닌 실제 수업 활동에서 이루어지는 다양한 학습 상호작용에 기반한 가상 학습 플랫폼을 제안한다. 본 연구에서는 AI와 가상환경을 융합한 학습 환경을 제공하여 실시간 AI와 대화하며 문제를 풀어가는 방식을 활용하고 있다. 또한, 수업의 몰입도를 향상하기 위해 G-러닝 기법을 적용하였다. 본 연구를 통해 개발한 VirtualEdu 플랫폼은 자기주도적 학습, 게임을 통한 흥미 유발, 그리고 PBL 수업 방식을 조합하여 효과적인 학습 경험을 제공하고 있다. 이를 기반으로 학생들의 참여도와 학습 효과를 향상 시키는 새로운 교육 방식을 제안하고 있다. 실험으로는 50명 이상의 학습자가 실시간 화상 학습 활동 기반의 다양한 학습 활동애 대해 성능 실험을 하였고, 결과로서 안정하게 원활한 수업이 진행됨을 얻을 수 있었다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제32권1호
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• pp.10-21
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• 2013

The purpose of this study was to research applying possibility of the R.G.B. technique for combined thinking learning in the elementary science classes. For this, R.G.B. technique which was designed to mark students' output with red, green and blue colors depending one's judgement was developed and applied in elementary science classes. The results were follows. Firstly, the propriety of questionnaires constitution which was developed to achieve study objects in science classes was given credit by experts. Secondly, the evaluating results of student's outputs which had been done during science classes were credible on focused achieving the objects of science classes. Thirdly, in a point of view achieving creative thinking skill as well as knowledge, R.G.B. technique was effective. Fourthly, the combined thinking learning joined R.G.B. technique has possibility of applying to general science classes. Fifthly, the students who were participating in combined thinking learning science classes based on R.G.B. technique said with great satisfaction. Consequently, combined thinking learning based on R.G.B. technique should be paid attention to the value of possibility to achieve study effects both creative thinking skill and knowledge.

• 스마트미디어저널
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• 제13권4호
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• pp.33-48
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• 2024

향상된 모바일 광대역(eMBB), 초저지연 및 고신뢰 통신(URLLC), 대규모 기계형 통신(mMTC) 등의 특징을 가진 5G의 등장으로 인해 효율적인 네트워크 관리와 서비스 제공을 위해 증가하는 네트워크 트래픽과 복잡성 해결이 시급한 상황이다.본 논문에서는 기계학습(Machine Learning, ML) 및 딥러닝(Deep Learning, DL)기술을 활용하여 5G 네트워크의 초고속, 초저지연, 초연결성이라는 주요 과제를 해결하면서 네트워크 슬라이싱 및 자원 할당을 동적으로 최적화하는 새로운 접근 방식을 제시한다. 제안된 기법에서는 네트워크 트래픽 및 자원 할당에 대한 예측 모델, 네트워크 대역폭 및 지연 시간을 최적화하면서 동시에 개인 정보와 보안을 향상시키기 위한 연합 학습(FL) 기법을 사용한다. 특히, 본 논문에서는 랜덤 포레스트와 LSTM 등 다양한 알고리듬과 모델의 구현 방법에 대해 자세히 다루며, 이를 통해 5G 네트워크 운영의 자동화와 지능화를 위한 방법론을 제시한다. 마지막으로 제안된 기법을 통해 5G 네트워크에 ML 및 DL을 적용하여 얻을 수 있는 성능향상 효과를 성능평가 및 분석을 통해 검증하고 다양한 산업 응용 분야에서 네트워크 슬라이싱 및 자원 관리 최적화를 위한 솔루션을 제시한다.

• 통합자연과학논문집
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• 제14권2호
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• pp.50-56
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• 2021

Due to the recent increase in the mobile streaming market, mobile traffic is increasing exponentially. IMT-2020, named as the next generation mobile communication standard by ITU, is called the 5th generation mobile communication (5G), and is a technology that satisfies the data traffic capacity, low latency, high energy efficiency, and economic efficiency compared to the existing LTE (Long Term Evolution) system. 5G implements this technology by utilizing a high frequency band, but there is a problem of path loss due to the use of a high frequency band, which is greatly affected by system performance. In this paper, small cell technology was presented as a solution to the high frequency utilization of 5G mobile communication system, and furthermore, the system performance was improved by applying machine learning technology to macro communication and small cell communication method decision. It was found that the system performance was improved due to the technical application and the application of machine learning techniques.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제30권2호
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• pp.127-146
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• 2021

Research Purpose Advances in digital technology have facilitated the widespread adoption of online learning, which has become a substantial way of learning. Although digital immigrants have become a main group of users of learning online, there is a lack of understanding of their online learning. This study aims to explore digital immigrants' adoption of online learning from the goal-pursuit perspective to gain insight into how they use online learning. Research Method A laddering interview was conducted with 22 Korean adults to elicit their goals in online learning. Then, a means-end chain analysis was used to derive their hierarchical goal structure. Findings The results reveal digital immigrants' goal structure of online learning, consisting of four attributes of online learning (e.g., accessibility, diversity, up-to-dateness, and repeatability) and six goals (e.g., self-esteem, enjoyment, recognition, productivity, gaining insights, and positive relations). This study contributes to the literature by providing a rich picture of their use of online learning.