• 스마트미디어저널
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• 제12권5호
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• pp.88-101
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• 2023

As the definition and role of design changes over time with the times and society, design education needs to update teaching methods to match it. The course design in this study began with an optimisation of the learning model based on previous research and analysis, followed by in-depth interviews, the application of the interview results to the final curriculum design, and finally a questionnaire to verify the positive effects of this teaching model. This teaching model has been applied to teach a pilot class in a university of applied sciences in China. The main characteristics of the course design are Project-Based Learning (PJBL) oriented, team cooperation centric, and an educational model developed based on peer assessment. In every stage of the UI design course, realistic project simulations are adopted, enhancing students' abilities through practical experience, teamwork, and peer assessment. The innovation lies in validating the effectiveness and advantages of this model at every stage of the UI design course, innovating existing teaching methods, optimizing learning models, and combining practice with evaluation. This research found that a project-oriented team course design based on PJBL has a high degree of effectiveness and relevance in each stage of the UI design course, significantly improving students' overall competence. It is expected that the results of this study can be applied in various ways to the course design of the courses that similar to design majors.

• 스마트미디어저널
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• 제11권7호
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• pp.94-103
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• 2022

Weeds bring disadvantages to crops since they can damage them, and a clean treatment with less pollution and contamination should be developed. Artificial intelligence gives new hope to agriculture to achieve smart farming. This study delivers an automated weeds growth point detection using deep learning. This study proposes a combination of semantic graphics for generating data annotation and U-Net with pre-trained deep learning as a backbone for locating the growth point of the weeds on the given field scene. The dataset was collected from an actual field. We measured the intersection over union, f1-score, precision, and recall to evaluate our method. Moreover, Mobilenet V2 was chosen as the backbone and compared with Resnet 34. The results showed that the proposed method was accurate enough to detect the growth point and handle the brightness variation. The best performance was achieved by Mobilenet V2 as a backbone with IoU 96.81%, precision 97.77%, recall 98.97%, and f1-score 97.30%.

• 스마트미디어저널
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• 제13권3호
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• pp.27-35
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• 2024

본 연구는 GAN(Generative Adversarial Network)을 기반으로 한 Semi Supervised Learning을 활용하여 이미지 생성과 ResNet50을 이용한 이미지 분류를 결합하는 방법에 대해 다루고 있다. 이를 통해 새로운 접근법을 제시하여 이미지 생성과 분류를 통합함으로써 더 정확하고 다양한 결과를 얻을 수 있도록 하였다. 생성자와 판별자를 학습시켜 생성된 이미지와 실제 이미지를 구별하고, ResNet50을 활용하여 이미지 분류를 수행한다. 실험 결과에서는 생성된 이미지의 품질이 epoch에 따라 변화함을 확인할 수 있었으며, 이를 통해 산업재해 예측 정확성을 향상하고자 한다. 또한, GAN과 ResNet50의 결합을 통해 이미지 생성의 품질을 향상시키고 이미지 분류의 정확도를 높이는 효율적인 방법을 제시하고자 한다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권3호
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• pp.45-52
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• 2024

오늘날 점점 증가하는 위협 환경에서는 보안 이벤트에 대한 신속하고 효과적인 탐지 및 대응이 필수적이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 기업과 조직에서는 다양한 보안관제시스템을 도입하여 보안 위협에 대응하고 있다. 그러나 기존 보안관제시스템은 보안 이벤트의 복잡성과 다양한 특성으로 인해 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 인공지능 기반의 자동화된 통합보안관제시스템 모델을 제안하였다. 인공지능 기술인 딥러닝을 기반으로 하여 다양한 보안 이벤트에 대해 효과적인 탐지와 이를 처리하는 기능들을 제공한다. 이를 위해 모델은 기존의 보안관제시스템 한계를 극복하기 위하여 다양한 인공지능 알고리즘과 머신러닝 방법을 적용한다. 제안된 모델은 운영자의 업무량을 줄이고 효율적인 운영을 보장하며 보안 위협에 대한 신속한 대응을 지원하게 될 것이다.

• 중국학논총
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• 제63호
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• pp.121-136
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• 2019

Graded reading is to match reading competency of readers with difficulty levels of text, based on the study of readability. This article discusses how to apply new media to develop Chinese graded reading materials which are more interesting, scientific and practical than traditional paper materials. The graded materials on the new media platform can be used for Chinese second language learners to self-study, and also for instructors to support reading and writing instruction in class or after class.

• 경영정보학연구
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• 제10권3호
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• pp.39-64
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• 2008

디지털 융합이 빠른 속도로 진전되고 있는 가운데 VoIP, IPTV 등 IP를 기반으로 하는 융합 서비스가 확대될 것으로 예상되고 있다. 그 중 IPTV는 양방향 서비스와 서비스 확장성을 통해 수동적 입장에 머물러 있던 이용자에게 다양한 경험과 더 큰 선택권을 제공할 것으로 기대된다. IP 기반의 양방향 매체가 가지는 상호작용적 특성은 기본적으로 매체의 기술적 특징과 풍부한 정보 제공, 그리고 콘텐츠 품질 등으로부터 영향을 받을 것이다. 본 연구에서는 IP 기반의 양방향 매체에서 나타나는 상호작용의 유형을 다차원적 구조로 도출한 후, 다차원적 상호작용이 서비스 품질과 인지적 몰입에 매개 효과가 있는가에 관해 실증적으로 연구를 수행하였다. 그 결과, IP 기반의 양방향 매체에서의 상호작용은 크게 탐색적, 반응적, 소통적, 창조적 상호 작용으로 나눠지며, 이 중 반응적 상호작용과 창조적 상호작용은 시스템 반응성, 콘텐츠 유용성, 매체 생동감과 이용자의 인지적 몰입 사이에 매개 효과를 미치는 것으로 나타났다. 이와같은 연구 결과가 IP 기반 양방향 매체에서의 상호작용을 촉진하기 위한 전략 마련에 시사점을 제공해 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권9호
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• pp.334-342
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• 2022

Nowadays, as we can notice on social media, most users choose to use more than one language in their online postings. Thus, social media analytics needs reviewing as code-switching analytics instead of traditional analytics. This paper aims to present evidence comparable to the accuracy of code-switching analytics techniques in analysing the mood state of social media users. We conducted a systematic literature review (SLR) to study the social media analytics that examined the effectiveness of code-switching analytics techniques. One primary question and three sub-questions have been raised for this purpose. The study investigates the computational models used to detect and measures emotional well-being. The study primarily focuses on online postings text, including the extended text analysis, analysing and predicting using past experiences, and classifying the mood upon analysis. We used thirty-two (32) papers for our evidence synthesis and identified four main task classifications that can be used potentially in code-switching analytics. The tasks include determining analytics algorithms, classification techniques, mood classes, and analytics flow. Results showed that CNN-BiLSTM was the machine learning algorithm that affected code-switching analytics accuracy the most with 83.21%. In addition, the analytics accuracy when using the code-mixing emotion corpus could enhance by about 20% compared to when performing with one language. Our meta-analyses showed that code-mixing emotion corpus was effective in improving the mood analytics accuracy level. This SLR result has pointed to two apparent gaps in the research field: i) lack of studies that focus on Malay-English code-mixing analytics and ii) lack of studies investigating various mood classes via the code-mixing approach.

• 공학교육연구
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• 제15권4호
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• pp.85-93
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• 2012

본 연구는 로봇활용수업이 초등학생의 학습태도에 미치는 효과를 밝히려는 것이다. 연구 결과, 로봇활용수업을 실시한 후의 학습태도 점수는 실시 전에 비해 뚜렷한 향상을 보여, 수업에서 로봇을 활용하는 경우 학생들의 학습태도를 적극적으로 변화시킨다는 점을 확인하였다. 성별에 따른 학습태도 점수는 남학생이 여학생에 비해 유의미하게 높았으나, 그 차이는 미미한 것으로 나타났다. 또 교과별로 비교할 때 과학, 미술, 재량활동 과목에서 특히 더욱 효과가 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 첫째, 로봇활용수업이 실제적인 과제와 실천 중심의 교수 학습 환경을 바탕으로 과제에 대한 주인의식과 내적동기를 북돋우기 용이하다는 점과, 둘째, 로봇매체의 교육적 장점을 극대화하고 그에 따른 적절한 수업환경을 제공한 데서 연유한 것으로 판단된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.192-198
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• 2007

정보통신기술의 발달로 인하여 e-learning산업은 급속히 팽창하고 있으며, 이외 함께 제작 기술의 발전도 빠르게 이루어지고 있다. 기존의 동영상 강의 제작의 큰 비중을 차지하던 Microsoft 사의 WMV(Window Media Video) 형식에서 최근에는 다른 동영상 파일에 비해 용량은 작지만 화질이 매우 우수한 포맷인 FLV(Flash video)으로 전환되고 있는 추세이다. 플래쉬 기반으로 이루어진 Flv는 윈도우, 리눅스 이외에도 대부분의 OS 환경과 브라우저에서 구동이 되며, 사용자가 별도의 플레이어 설치나 코덱 설치 과정 없이 재생을 할 수 있어 차세대 표준형, 개방형 플랫폼으로 개발자들의 관심을 끌고 있으나, 아직까지는 기존의 WMV 형식과 FLV간의 용량이나 화질의 비교, 제작시간 등에 대한 정확한 비교 분석에 관한 데이터가 나와 있지 않은 실정이다. 따라서 본 논문은 제작 방식에 따라 WMV와 FLV간의 데이터 비교 분석을 통하여 각기 특성에 맞는 제작 플랫폼을 설정하는데 가이드를 제시하고자 한다.

• 스마트미디어저널
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• 제5권3호
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• pp.35-41
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• 2016

본 논문에서는 심층 학습 모델 방법을 이용하여 EPS(Electronic Potential Sensor) 기반의 손동작 신호를 인식하는 시스템을 제안한다. 전기장 기반 센서인 EPS로부터 추출된 신호는 다량의 잡음이 포함되어 있어 이를 제거하는 전처리과정을 거쳐야 한다. 주파수 대역 특징 필터를 이용한 잡음 제거한 후, 신호는 시간에 따른 전압(Voltage) 값만 가지는 1차원적 특징을 지닌다. 2차원 데이터를 입력으로 하여 컨볼루션 연산을 하는 알고리즘에 적합한 형태를 갖추기 위해 신호는 차원 변형을 통해 재구성된다. 재구성된 신호데이터는 여러 계층의 학습 층(layer)을 가지는 심층 학습 기반의 모델을 통해 분류되어 최종 인식된다. 기존 확률 기반 통계적 모델링 알고리즘은 훈련 후 모델을 생성하는 과정에서 초기 파라미터에 결과가 좌우되는 어려움이 있었다. 심층 학습 기반 모델은 학습 층을 쌓아 훈련을 반복하므로 이를 극복할 수 있다. 실험에서, 제안된 심층 학습 기반의 서로 다른 구조를 가지는 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Networks), DBN(Deep Belief Network) 알고리즘과 통계적 모델링 기반의 방법을 이용한 인식 결과의 성능을 비교하였고, 컨볼루션 신경망 알고리즘이 다른 알고리즘에 비해 EPS 동작신호 인식에서 보다 우수한 성능을 나타냄을 보였다.