• 디지털융복합연구
• /
• 제13권3호
• /
• pp.11-18
• /
• 2015

융복합 시대로 들어서면서 정부가 이러닝 콘텐츠 개발용역 표준계약서를 제정 고시 후 1년 8개월이 지났다. 그럼에도 불구하고 여전히 관련 업계에서는 부당하고 불합리한 관행이 개선되지 않고 있다는 문제 제기가 지속되어 왔다. 본 연구는 이러닝 융합 콘텐츠 개발용역 현장에서의 표준계약서 적용 실태를 설문 등을 통해 조사하고 이의 개선방안을 제언하고자 한다. 본 연구 결과, 이 표준계약서가 콘텐츠 개발용역 수발주 현장에 전혀 뿌리를 내리지 못해 실효를 거두지 못한 것으로 분석되었다. 이에 본 연구는 이러닝 콘텐츠 개발용역 표준계약서가 정부의 의도와 목적대로 수발주 현장에서 착근됨과 동시에 관행으로 정착되도록 하기 위한 대안으로 표준계약서 적용 의무화, 교육 및 홍보 실시, 모니터링 체계 도입, 인증제도 시행, 기관 및 기관장 평가시의 가점 부여 등의 정책을 제언하였다.

• 한국간호교육학회지
• /
• 제18권2호
• /
• pp.268-275
• /
• 2012

Purpose: The purpose of this study was to implement and evaluate the learning contracts based self-directed learning in a final clinical placement for senior nursing students. Methods: This study was a case study and 82 senior nursing students at a university participated in a learning contract based practice placement. Data were collected from written learning contracts and questionnaires after a clinical practice. Results: The students' learning needs were knowledge, clinical skills, and attitudes frequently encountered in a ward in which clinical skills were most common. The students' formulated learning contracts were varied but most of them were basic and simple. A self-directed clinical course was beneficial and a satisfactory experience to senior students. There was an increase in the students' motivation in learning, confidence in own capability, and satisfaction with the use of the learning contract. Conclusion: Self-directed clinical practicum would result in a degree of attitude change in the students. This study suggests that learning contract based self-directed clinical practice is effective to improve learning satisfaction, confidence in own capability, and competency.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.195-201
• /
• 2022

학습자 주도의 지속적 원격교육 환경을 위하여 학습자의 정확한 학습 패턴을 고려한 올바른 문제 추천 가이드에 대한 필요성이 증대하고 있다. 본 논문에서는 원격교육환경에서 수집되는 학습자의 문제패턴에 대하여 상황별 가중치를 부여하여 해당 데이터를 기반의 개별 학습자의 최적 문제추천 경로를 제시하는 방법으로 블록체인 기반 스마트 컨트랙트 기술을 연구하였다. 본 연구의 성능평가를 위하여 기존 유사 학습 환경과의 학습만족도 및 문제추천가이드의 유용성과 학습자 데이터 처리속도를 분석하였으며 본 연구를 통하여 15% 이상 학습 만족도 향상과 기존 학습 환경 대비 20% 이상의 학습데이터 처리속도향상을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제5권2호
• /
• pp.19-28
• /
• 2005

웹 기반 교수-학습 시스템은 학습자 중심의 학습 환경으로 지속적인 변화를 지향해왔으며, 특히 자기 주도적이고 적극적인 학습 형태인 자기조절 학습은 이상적인 학습 형태로서 이에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구에서는 학습자가 시스템과의 계약과정을 거쳐 자신의 요구와 학습 수준에 따른 개인화된 코스웨어를 구성할 수 있다. 시스템에서 분석된 결과를 통해 자신의 학습 진행과 결과를 인지하고, 학습전략을 수립하여 효과적으로 학습목표에 도달할 수 있는 자기조절 학습 시스템을 설계 구현하였다. 제안된 시스템은 학습자에게 개인의 특성을 고려한 차별화되고 유연성 있는 개인화된 학습 서비스를 자기 주도적으로 진행할 수 있는 학습자 위주의 학습 환경을 제공한다.

• 실천공학교육논문지
• /
• 제15권1호
• /
• pp.199-208
• /
• 2023

기존의 일학습병행 사업 성과 분석은 주로 거시적 차원에서 제도 자체의 효과성을 진단하는 방향으로 전개되어 왔다. 본 연구에서는 일학습병행의 운영 주체 관점에서 공동훈련센터 전담인력의 조직성과에 초점을 둔 진단조사를 시행하고 그 결과를 분석하여 공동훈련센터 및 전담인력을 둘러싸고 산재하는 조직관리상의 다양한 이슈들을 확인하였다. 연구결과 특히 일학습병행 유형과 전담인력 고용형태에 따라 전담인력이 공동훈련센터를 바라보는 인식 및 태도가 차이남을 확인하였다. 일학습병행 유형 중에서는 전반적으로 IPP형 일학습병행에서 전담인력의 조직성과가 낮게 나타난 반면, 산학일체형 도제학교의 경우 상대적으로 높게 나타났다. 고용형태는 특히 프로젝트 계약직에 대한 제도적 개선의 필요성이 도출되었다.

• 대한가정학회지
• /
• 제42권12호
• /
• pp.123-140
• /
• 2004

The purpose of this study was to explore the unfairness of adhesion contracts for internet contents service. The internet contents were classified into six types of avatar, learning, download, e-book and movie internet sites. The adhesion contracts of internet contents service were collected in 60 internet sites. The unfairness of the adhesion contract was reviewed under the adhesion contract regulation act. The major results were as follows. First, the obligation of clear statement, explanation, and delivery was not observed completely. Second, many articles of adhesion contract were unfair and they especially violated articles 7 and 9. Therefore, the standard adhesion contract system for internet content service should be enforced and self-regulation of information service providers is needed.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
• /
• 제30권2호
• /
• pp.105-126
• /
• 2021

Purpose The purpose of this study is to implement a optimal machine learning model about the cancellation prediction performance in car sales business. It is to apply the data set of accumulated contract, cancellation, and sales information in sales support system(SFA) which is commonly used for sales, customers and inventory management by imported car dealers, to several machine learning models and predict performance of cancellation. Design/methodology/approach This study extracts 29,073 contracts, cancellations, and sales data from 2015 to 2020 accumulated in the sales support system(SFA) for imported car dealers and uses the analysis program Python Jupiter notebook in order to perform data pre-processing, verification, and modeling that is applying and learning to Machine learning model after then the final result was predicted using new data. Findings This study confirmed that cancellation prediction is possible by applying car purchase contract information to machine learning models. It proved the possibility of developing and utilizing a generalized predictive model by using data of imported car sales system with machine learning technology. It can reduce and prevent the sales failure as caring the potential lost customer intensively and it lead to increase sales revenue by predicting the cancellation possibility of individual customers.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제14권3호
• /
• pp.201-207
• /
• 2021

머신러닝의 한 종류인 딥러닝은 각 학습 과정을 진행할 때, 가중치를 변경하면서 학습을 수행한다. 딥러닝을 수행할때 대표적으로 사용되는 Tensor Flow나 Keras의 경우 학습이 종료된 결과를 그래프 형태로 제공한다. 이에 과다학습으로 인한 퇴화 현상 또는 가중치의 잘못된 설정으로 인해 학습 결과에 오류가 발생하는 경우, 해당 학습 결과를 폐기해야한다. 이에 기존 기술은 학습 결과를 롤백하는 기능을 제공하고 있지만, 롤백 기능은 최대 5회 이내의 결과로 제한된다. 또한, 딥러닝의 모든 과정을 기록하고 있는 것이 아니기 때문에 값을 추적하기 어렵다. 이를 해결하기 위해 MLOps의 개념을 적용한 기술이 존재하지만. 해당 기술에서는 이전 시점으로 롤백하는 기능을 제공하지 않는다. 본 논문에서는 기존 기술의 문제점을 해결하기 위해 학습 과정의 중간 값을 블록체인으로 관리하여 학습 중간 과정을 기록하고, 오류가 발생할 경우 롤백할 수 있는 시스템을 구성한다. 블록체인의 기능 수행을 위해서 딥러닝 과정 및 학습 결과 롤백은 Smart Contract를 작성하여 동작하도록 설계하였다. 성능평가는 기존의 딥러닝 방식의 롤백 기능을 평가하였을 때, 제안방식은 100%의 복구율을 가지는 것에 비교하여 기존 기법에서는 6회 이후에 복구율이 감소되어 50회일 때 10%까지 감소하는 것을 확인하였다. 또한, 이더리움 블록체인의 Smart Contract를 사용할 때, 블록 1회 생성 시 157만원의 금액이 지속적으로 소모되는 것을 확인하였다.

• 국제학술발표논문집
• /
• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
• /
• pp.57-66
• /
• 2022

Claims and disputes are major causes of cost and schedule overruns in the construction business. In order to manage claims and disputes effectively, it is necessary to analyze various types of contract documents punctually and accurately. Since volume of such documents is so vast, analyzing them in a timely manner is practically very challenging. Recently developed approaches such as artificial intelligence (AI), machine learning algorithms, and natural language processing (NLP) have been applied to various topics in the field of construction contract and claim management. Based on the systematic literature review, this paper analyzed the goals, methodologies, and application results of such approaches. AI methods applied to construction contract management are classified into several categories. This study identified possibilities and limitations of the application of such approaches. This study contributes to providing the directions for how such approaches should be applied to contract management for future studies, which will eventually lead to more effective management of claims and disputes.

• 지식경영연구
• /
• 제17권2호
• /
• pp.205-229
• /
• 2016

Owing to the current economic downturn, one of the most important goals of the organizations who are actively involved in Information Technology Outsourcing (ITO) is the cost efficiency. We focus on supplier firm's domain understanding to make the cost efficiency; therefore, we examine how the disadvantages from lower domain knowledges affect outsourcing performance moderated by outsourcing ratio and knowledge change environments. That is, if clients can endure disadvantage from service providers' lower domain knowledge, they can achieve cost efficiency by choosing lower domain knowledge suppliers with less expensive cost. To examine performance gap depending on the environments, we applied 'A Learning Model of IT Outsourcing' which is suggested by previous literature. As a result, we suggest five strategies for clients to contract with suppliers which have lower domain knowledge: (1) Prepare the strategy to endure disadvantages from the early stage. (2) Make the strategy depending on outsourcing ratio. (3) Knowledge transfer between organizations is important. (4) Make a short-term contract if they do not have good environments for organizational learning. (5) Client's knowledge change environments are more important than those of supplier's. Finally, we offer various implications for clients and suppliers in IT outsourcing.