• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권1호
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• pp.125-136
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• 2021

The development of systems that can generate automatically instructional material is a challenging goal for the e-learning community. These systems pave the way towards large scale e-learning deployment as they produce instruction on-demand for users requesting to learn about any topic, anywhere and anytime. However, realizing such systems is possible with the availability of vast repositories of web information in different formats that can be searched, reused and integrated into information-rich environments for interactive learning. This paradigm of learning relieves instructors from the tedious authoring task, making them focusing more on the design and quality of instruction. This paper presents a mobile learning system (Mole) that supports the generation of instructional material in M-Learning (Mobile Learning) contexts, by reusing and integrating heterogeneous hypermedia web resources. Mole uses open hypermedia repositories to build a Learning Web and to generate learning objects including various hypermedia resources that are adapted to the user context. Learning is delivered through a nice graphical user interface allowing the user to navigate conveniently while building their own learning path. A test case scenario illustrating Mole is presented along with a system evaluation which shows that in 90% of the cases Mole was able to generate learning objects that are related to the user query.

• 한국항행학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.661-667
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• 2010

많은 기존의 E-러닝은 SCORM과 LMS를 연동하고 있다. 또한 U-러닝은 E-러닝의 하나의 트랜드로 연구되고 있다. 그러나 U-러닝에서 기존의 SCORM과 LMS를 연동하는 방안에 대해서는 매우 미흡하게 제시되고 있다. 본 연구는 기존의 SCORM과 LMS를 연동한 U-러닝 프레임워크를 제안하고자 한다. U-러닝에서 사용하는 각기 다른 모바일 기기의 특성을 반영하기 위하여 모바일 기기 변환모듈과 학습객체 재구성 모듈을 이용하였다. 특히 모바일 기기 정보는 모바일 기기 메타데이터를 사용하여 저장하고 관리하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권6호
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• pp.309-318
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• 2005

e-Learning에서 학습자는 교실에서의 면대면 학습자보다 상호협동과 책임감이 적다. 따라서 학습관리 시스템은 학습자들의 상호작용을 촉진하기 위한 협동학습 설계에 중점을 둔다. 본 논문에서는 효율적인 협동학습과 블랜디드 러닝을 지원하기 위해서 JXTA 기반의 P2P 구조를 갖는 체험학습 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 체험학습객체 공유를 통해서 자기 주도적 학습력과 창의적인 문제 해결 능력을 개발하는데 의미가 있다. 실험결과 제안 시스템은 기존 시스템보다 학습자의 학습력 향상과 협동학습에서 더욱 효율적임을 보였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.79-87
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• 2008

자기조절학습은 학습자 스스로가 학습에 참여하여 학습효율을 높일 수 있는 대안으로 제시되고 있다. 본 연구에서는 이러닝 시스템에 자기조절학습을 적용하였으며, 학습자가 능동적으로 학습에 참여함으로서 학습효과를 높이기 위한 방법으로 학습자 스스로가 학습객체를 선택할 수 있도록 하였다. 또한 학습 비즈니스로직은 개발의 효율성과 운용성을 위하여 웹 서비스로 구현하였다. 본 연구의 적용으로서, 비슷한 학습수준을 가지는 학습집단에 대하여 시험된 결과 제안된 방법에 의한 학습이 더 좋은 학습효과를 가져왔다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.2785-2791
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• 2012

본 논문에서는 학습 콘텐츠의 효과적인 관리와 재사용을 위한 학습객체 자동 분류 기법을 제안한다. 제안한 기법은 학습객체들의 발생 사례를 이용하여 학습객체들의 응집도를 생성하고, 응집도를 기반으로 학습객체들의 연관성을 측정하여 학습객체들의 자동 분류를 수행한다. 제안한 기법을 학습관리시스템에 적용하면 학습 콘텐츠의 개발 비용을 절감시킬 수 있는 장점이 있다. 시뮬레이션에서 확률 기반 기법의 평균 정확도는 28.20%로 나타났고, 응집도 기반 기법의 평균 정확도는 56.38%로 나타났다. 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안한 기법이 학습객체 자동 분류에 효과적이라는 것을 확인하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제9권3호
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• pp.25-30
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• 2020

본 논문에서는 산업 시설에서 작업자의 안전을 실시간으로 감시하는 딥러닝 기반 영상 분석 시스템을 구현하는 데 목적을 둔다. 작업자의 복장을 안전모, 안전조끼, 안전벨트 착용 여부에 따라 총 여섯 가지의 클래스로 나누고, 총 5,307개의 영상을 학습데이터로 이용하였다. 실험은 속도와 정확도가 준수한 YOLO v4를 이용하였으며, 총 645장의 영상에 대해 학습 반복 수에 따른 가중치를 적용했을 때의 mAP를 비교함으로써 수행되었다. 학습 반복 수 6,000에서의 mAP가 60.13%로 제일 높았으며, 테스트셋이 가장 많은 클래스의 AP가 가장 높음을 확인하였다. 추후 데이터셋과 객체 검출 모델을 최적화함으로써, 정확도와 속도를 개선할 예정이다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제10권2호
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• pp.263-288
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• 2007

본 연구는 수학 7-가, 수학 8-가 교과서의 함수단원 분석을 통해 지필환경의 제한점을 알아본 후 탐구용 소프트웨어인 엑셀이 학생들의 일차함수의 과정-대상관점 형성 과정에 어떠한 영향을 미치는지 알아보는 것이다. 엑셀을 활용한 교수 실험은 학습능력 수준이 다른 다섯 명의 학생을 선정하여 중학교에서 다루고 있는 함수관련 내용을 중심으로 실시하였다. 교수실험은 5차시로 이루어졌으며, 각 학생의 활동 과정을 녹화, 녹음한 내용과 학생과의 면담, 관찰, 활동지 등을 분석하였다. 교수실험 결과, 엑셀을 활용해 식과 표와 그래프를 다양하게 조작한 역동적 탐구활동은 일차함수의 과정관점과 대상관점을 형성하는 데 중요한 비계설정(scaffolding) 역할을 했다.

• 아동학회지
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• 제37권4호
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• pp.159-168
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• 2016

Objective: This study investigated the age at which monolingual children can understand that different languages are different conventional systems of communication. In particular, we investigated when children can suspend using the mutual exclusivity (ME) assumption that a label solely refers to one category when interpreting novel words from foreign languages. Methods: Two-year-olds (n = 16) and 3-year-olds (n = 16) participated in the procedure, which consisted of three blocks. In the first block, a Korean speaker taught the children a novel word, muppi, referring to a novel object. The children were presented with two objects, muppi and another novel object. The Korean speaker then asked the children to find a referent of either muppi or the other novel Korean label, kkati. In the second block, a foreign language (either English or Spanish) speaker asked children to find the object for a foreign novel word, sefo, presenting two objects: muppi and the third novel object, which had not been presented before. The procedure of the third block was identical to that of the first block. Results: Three-year-olds exploited the ME assumption when interpreting a Korean novel word but not when interpreting a foreign novel word. In contrast, 2-year-old children did not use the ME assumption when interpreting native and foreign words. Conclusion: Children acquire an understanding that native and foreign languages have different words for an object at least by 3 years of age.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.571-575
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• 2015

실시간으로 입력되는 영상으로부터 이동객체의 움직임 특징을 분석하는 시간적 히스토그램 기반의 행동패턴분석 알고리즘을 제안한다. 이동객체의 추적 및 분석을 위해 배경과 이동객체를 분리하는 배경학습을 행한다. 배경학습으로 추출된 이동객체는 무게중심 및 좌표연관성을 이용하여 객체를 식별한 후 객체별 추적을 행한다. 추적된 각 객체의 시작프레임, 종료프레임, 좌표정보, 크기정보를 연결리스트에 저장하여 관리한다. 시간적 히스토그램은 x, y좌표와 시간을 이용해 움직임 특징 패턴을 정의한 것으로 각 객체의 좌표정보와 비교하여 움직임특징 및 행동패턴을 파악한다. 시간적 히스토그램 기반 행동패턴분석시스템은 자체 수집한 데모영상에 대한 실험을 통해 초당 45~50 fps의 높은 처리속도를 유지하며 95%이상의 높은 추적율을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.780-789
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• 2018

전 세계적으로 총기 사고는 인적이 드문 장소뿐만 아니라 사람들이 많이 모여 있는 공공장소에서도 빈번하게 일어난다. 특히, 권총과 같은 소형 총기 사고의 빈도수가 매우 높다. 그러므로 사람에 비해 상대적으로 매우 작은 크기의 객체인 권총을 가진 사람을 탐지하는 것은 사고의 피해를 최소화하는데 핵심적이다. '권총 든 사람'을 탐지하는 연구가 수행되고 있지만, 사람보다 권총은 상대적으로 크기가 작기 때문에 단일 객체만을 탐지하는 기존 객체 탐지 방법으로 '권총 든 사람'을 탐지하면 오류 발생 빈도수가 매우 높다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 권총으로 무장한 사람을 탐지하는 방법으로 APDA(Armed Person Detection Algorithm)를 제안한다. APDA는 입력 영상에서 합성곱신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 기반의 인체 특징점 탐지 모델과 객체 탐지 모델을 병행하여 획득한 양 손목과 권총의 위치를 후처리 작업에서 이용하여 '권총 든 사람'을 탐지한다. APDA는 기존 방식보다 객관적 평가에서 재현율이 46.3% 향상되었고, 정밀도는 14.04% 향상되었다.