• Journal of Information Processing Systems
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• 제4권4호
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• pp.159-168
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• 2008

Human-Robot Interaction (HRI), based on already well-researched Human-Computer Interaction (HCI), has been under vigorous scrutiny since recent developments in robot technology. Robots may be more successful in establishing common ground in project-based education or foreign language learning for children than in traditional media. Backed by its strong IT environment and advances in robot technology, Korea has developed the world's first available e-Learning home robot. This has demonstrated the potential for robots to be used as a new educational media - robot-learning, referred to as 'r-Learning'. Robot technology is expected to become more interactive and user-friendly than computers. Also, robots can exhibit various forms of communication such as gestures, motions and facial expressions. This study compared the effects of non-computer based (NCB) media (using a book with audiotape) and Web-Based Instruction (WBI), with the effects of Home Robot-Assisted Learning (HRL) for children. The robot gestured and spoke in English, and children could touch its monitor if it did not recognize their voice command. Compared to other learning programs, the HRL was superior in promoting and improving children's concentration, interest, and academic achievement. In addition, the children felt that a home robot was friendlier than other types of instructional media. The HRL group had longer concentration spans than the other groups, and the p-value demonstrated a significant difference in concentration among the groups. In regard to the children's interest in learning, the HRL group showed the highest level of interest, the NCB group and the WBI group came next in order. Also, academic achievement was the highest in the HRL group, followed by the WBI group and the NCB group respectively. However, a significant difference was also found in the children's academic achievement among the groups. These results suggest that home robots are more effective as regards children's learning concentration, learning interest and academic achievement than other types of instructional media (such as: books with audiotape and WBI) for English as a foreign language.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권9호
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• pp.358-368
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• 2022

Social media is a window for everyone, individuals, communities, and companies to spread ideas and promote trends and products. With these opportunities, challenges and problems related to security, privacy and rights arose. Also, the data accumulated from social media has become a fertile source for many analytics, inference, and experimentation with new technologies in the field of data science. In this chapter, emphasis will be given to methods of trend analysis, especially ensemble learning methods. Ensemble learning methods embrace the concept of cooperation between different learning methods rather than competition between them. Therefore, in this chapter, we will discuss the most important trends in ensemble learning and their applications in analysing social media data and anticipating the most important future trends.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.495-509
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• 2011

기술의 급격한 발달에 따라 유비쿼터스 환경 등 다양한 기술적 기반이 확충되면서 최근 소셜 미디어를 활용한 교육활동인 이른바 소셜 러닝에 관심이 증대되고 있다. 본 연구는 소셜 미디어 콘텐츠를 활용하는 학습자의 다양한 참여유형을 분석하고, 나아가 학습을 촉진시킬 수 있는 전략을 탐구하기 위해 실시되었다. 구체적으로, 연구를 수행하기 위한 연구모형으로서 소셜 미디어 콘텐츠 활용 유형을 크게 두 시각으로 나누어 접근하였다. 첫째는 읽기 및 쓰기활동에 근거한 참여형태에 따른 분류로서 프로슈머형, 생산자형, 소비자형, 그리고 비참여자형으로 구분하였다. 둘째는 수업 활동 및 수업외 활동에 따른 참여내용별 분류로서 수업내용, 수업관리, 정서표현, 그리고 친교활동으로 범주화하였다. 본 연구에서 상정한 참여유형을 실증적으로 검증하기 위해 K대학교 학생 14명을 대상으로 8주간 마이크로블로그를 활용한 소셜 미디어 활동을 실시하였으며, 참여형태 및 참여내용에 따른 다양한 학습활동 결과가 분석되었다. 연구결과에 근거하여 소셜 미디어 활용학습 촉진을 위한 방안으로 학습자 분석의 중요성, 교수자 역할의 증대, 그리고 수업모형의 설계 원리와 관련된 내용이 제시되었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.189-194
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• 2013

소셜러닝은 미래 지식정보사회의 새로운 학습모델로 기존의 학습과 달리 개인의 능동성과 타인과의 협력학습을 중시한다. 협력학습을 위한 소셜러닝 플랫폼 구축에 기존 소셜미디어 서비스를 활용하는 것이 유용하다. 본 논문에서는 기존 소셜미디어 서비스 및 소셜플랫폼을 조사분석하여 소셜미디어 서비스를 활용한 효과적인 소셜러닝 플랫폼을 제시하고자 한다. 또한 새로운 소셜러닝 플랫폼의 구조 및 설계화면을 통해 소셜러닝 플랫폼의 동작 방법과 다른 소셜 플랫폼에 비해 차이점과 우수성을 제시하고자 한다.

• 융합정보논문지
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• 제10권6호
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• pp.49-58
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• 2020

본 연구는 기본간호학실습 교과목에 미디어 융합을 활용한 플립러닝을 적용한 후 학업적 자기효능감과 자기주도 학습 능력의 변화를 파악하고자 수행하였다. 비동등대조군 전후설계 연구로 실험군 22명, 대조군 26명의 학생을 대상으로 총 10주 동안 플립러닝 교수법을 적용하였다. 2019년 8월 27일부터 12월 3일까지 자료를 수집하였다. 플립러닝 수업 전과 후의 실험군과 대조군의 학업적 자기효능감 차이는 실험군 1.00점, 대조군 0.81점으로 두 군간 유의한 차이가 없었다(t=0.11, p=.917). 그러나 자기주도학습 능력 차이는 실험군 11.32점, 대조군 0.23점이었다(t=2.32, p=.027). 본 연구결과 미디어 융합 활용 플립러닝은 학생들의 자기주도학습 능력을 향상시키는 효과적인 교수법으로 나타났다. 그러므로 미디어 융합 활용 플립러닝을 다양한 간호학 교과목에 확대 적용 연구가 필요가 있다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제28권4호
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• pp.293-311
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• 2019

목적 본 연구는 2011년부터 8년간의 영문문헌에 대해 메타분석법을 이용하여 소셜미디어의 사용과 학습성과간의 관계를 규명하고자 하였다. 또한 소셜미디어 사용 상황과 연구분석방법론 변인의 조절효과 여부를 분석하였다. 연구방법론 주요 연구방법으로 유사한 연구 의문점이 제시된 선행의 실증연구들에 대해 메타분석기법을 사용하였으며, 문헌분석을 통해 정량적 데이터를 도출하고, 이를 실증 분석하였다. 연구결과 연구결과로 소셜미디어의 사용과 학습성과간에는 정의 상관을 보였으며, 상황변수와 연구방법론 변수가 조절효과를 보였다. 상황변수의 구성개념으로는 소셜미디어형태, 사용자 집단, 플랫폼 종류 등으로 하였고, 분석을 위한 측정방법 변수에는 측정모형, 데이터속성 등의 개념으로 구성하였다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제15권3호
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• pp.35-53
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• 2006

Distance teaming systems have become popular tools for teaching and learning. The purpose of this study is to analyze influence of instructor factors and media richness on student's intention th use and performance in distance teaming. We used TAM as a theoretical foundation to explain student's behavior. The model was tested using LISREL analysis on the sample of 246 users rho have experience with the distance teaming systems. The results show that instructor factors such as luぉ style and attitude have partial effects on perceived usefulness, ease of use and media richness. In addition, results also show that both TAM variables and media richness strongly predict intention In use of the distance loaming system Finally, the usage intention has a positive effect on teaming performance. Implications of these findings are discussed for researchers and practitioners.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권3호
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• pp.1228-1248
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• 2020

Steganalysis & steganography have witnessed immense progress over the past few years by the advancement of deep convolutional neural networks (DCNN). In this paper, we analyzed current research states from the latest image steganography and steganalysis frameworks based on deep learning. Our objective is to provide for future researchers the work being done on deep learning-based image steganography & steganalysis and highlights the strengths and weakness of existing up-to-date techniques. The result of this study opens new approaches for upcoming research and may serve as source of hypothesis for further significant research on deep learning-based image steganography and steganalysis. Finally, technical challenges of current methods and several promising directions on deep learning steganography and steganalysis are suggested to illustrate how these challenges can be transferred into prolific future research avenues.

• 한국도서관정보학회지
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• 제46권4호
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• pp.471-491
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• 2015

본 연구는 창의인재교육 관점에서 고전문학수업에서 매체통합교육에 있어 매체풍부성과 매체경험이 매체유용성과 학습몰입과 어떤 상관성이 있는지 살펴본 것이다. 이를 위해 전국 234개 시군구의 향토문화 자료를 집대성하고 이를 디지털화하여 서비스하는 웹매체인 한국향토문화전자대전(www.grandculture.net)(향토DB)를 활용한 수업을 받은 418명의 고등학생을 대상으로 설문조사를 실시하여 가설 설정, 타당도 검증, 인과모형을 도출하여 구조방정식을 분석한 결과, 향토DB의 매체풍부성과 학습자의 매체경험은 학습몰입에 주요한 영향임을 확인할 수 있었다. 또한 매체풍부성과 학습자의 매체유용성을 매개한 간접효과도 통계적으로 유의하였다. 따라서 향토DB와 같은 전국의 시군구 자료를 집대성한 웹매체의 적극적 발굴과 고전문학수업에서의 활용이 창의인재교육을 위한 매체통합교육에 유용함을 확인할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권3호
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• pp.1403-1417
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• 2019

With the rapid growth of multimedia data, research on cross-media feature learning has significance in many applications, such as multimedia search and recommendation. Existing methods are sensitive to noise and edge information in multimedia data. In this paper, we propose a semi-supervised method for cross-media feature learning by means of $L_{2,q}$ norm to improve the performance of cross-media retrieval, which is more robust and efficient than the previous ones. In our method, noise and edge information have less effect on the results of cross-media retrieval and the dynamic patch information of multimedia data is employed to increase the accuracy of cross-media retrieval. Our method can reduce the interference of noise and edge information and achieve fast convergence. Extensive experiments on the XMedia dataset illustrate that our method has better performance than the state-of-the-art methods.