• 한국게임학회 논문지
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• 제17권4호
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• pp.109-116
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• 2017

보드게임은 많은 수의 말들과 상태공간을 갖고 있다. 그러므로 게임은 학습을 오래하여야 한다. 그러나 강화학습은 학습초기에 학습속도가 느려지는 단점이 있다. 그러므로 학습 도중에 동일한 최선 값이 있을 때, 영향력분포도를 고려한 문제 영역 지식을 활용한 휴리스틱을 사용해 학습의 속도 향상을 시도하였다. 기존 구현된 말과 개선 구현된 말을 비교하기 위해 보드게임을 제작하였다. 그래서 일방공격형 말과 승부를 하게 하였다. 실험 결과 개선 구현된 말의 성능이 학습속도 측면에서 향상됨을 알 수 있었다.

• Educational Technology International
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• 제10권1호
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• pp.1-23
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• 2009

Learners are often posited in a paradoxical situation where they are not fully involved in decision making processes on how to learn, in designing their tools. Cognitive artifacts in e-learning are supposed to effectively support learner-centered e-learning. The purpose of the study is to analyze cases of cognitive artifacts and to inquire those design principles for facilitating the learner-centered e-learning. Four research questions are suggested: First, it will be analyzed the characteristics of learners with respect to design of cognitive artifacts for supporting the learner-centered e-learning. Second, characteristics of four cases to design cognitive artifacts in learner-centered e-learning environment are analyzed. Third, it will be suggested the appropriate design principles of cognitive artifacts to facilitating learner-centered learning in e-learning environment. Four cases of cognitive artifacts design in learner-centered e-learning was identified as follows: Wiki software as cognitive artifacts in computer-supported collaborative learning; 'Play Around Network (PAN)' as cognitive artifact to monitor learning activities in knowledge community; Knowledge Forum System (KFS) as a cognitive artifact in knowledge building; cognitive artifacts in Courses-as-seeds applied meta-design. Five design principles are concluded as follows: Promoting externalization of cognitive artifacts to private media; Helping learners to initiate their learning processes; Encouraging learners to make connections with other learners' knowledge building and their cognitive artifacts; Promoting monitoring of participants' contributions in collaborative knowledge building; Supporting learners to design their cognitive artifacts.

• 디지털융복합연구
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• 제15권9호
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• pp.87-97
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• 2017

본 연구는 언론보도에 따라 소비자들의 이동통신비에 대한 인식에 어떤 변화가 발생하는지를 실험 연구를 통해 검증하고 이에 대한 정책적 시사점을 제시하였다. 무작위로 선발된 대상자를 4개의 집단(통제집단, 고비용 언론보도 노출 집단, 저비용 언론보도 노출 집단, 동시 노출 집단)에 배정한 후 언론보도에 대한 신뢰성 및 중립성, 자신의 생각과의 일치정도, 이동통신비에 대한 인식을 측정하였다. 분산분석 결과, 소비자들은 저비용 언론보도보다 고비용 언론보도를 더 신뢰하고 중립적이라고 평가하였다. 그러나 공변량 분석으로 통해 언론보도와 자신의 생각과의 일치 정도를 제거할 경우, 분산분석에서 나타났던 신뢰성과 중립성의 차이는 사라짐을 확인하였다. 또한 소비자들은 언론보도와 무관하게 이동통신비가 비싸다는 인식을 가지고 있었으며, 이동통신비가 비싸다는 기존의 인식이 새로운 정보를 받아들이지 못하게 방해하고 있음을 확인할 수 있었다. 따라서 가계통신비 인하에 대한 사회적 압력을 해소하기 위해서는 이동통신비가 비싸다는 소비자들의 고정관념을 변화시켜야 할 것이며, 프레이밍을 활용한 향후 연구도 고려할 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권8호
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• pp.341-347
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• 2013

이러닝 도입의 긍정적 효과를 기대하는 대학의 입장에서 교수자들의 이러닝 수용의지와 활용능력은 중요한 변수이다. 교수자들은 교수적 역할을 포함하여 컨텐트 전문가, 교육과정 설계자, 그래픽 전문가, 미디어 감독, 프로그래머 역할까지 모두 수행해야 할 수도 있다. 본 연구는 이러닝의 교수자 역할이 이러닝의 성공요인, 학습성과에 미치는 영향요인을 제안하고자 한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.399-402
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• 2009

Web 2.0 시대의 대표적인 콘텐츠인 UCC와 Learning 콘텐츠를 접목시킨다면, 효과적인 지식공유와 습득을 유도할 수 있을 것이다. 두 콘텐츠를 접목시켰을 때 일어날 수 있는 전문성과 신뢰성, 저작권법 관련 등의 문제점을 효과적으로 해결하기 위한 방안으로 History 검색을 제안한다. 또 그에 따른 메타데이터 설계와 데이터 검색방법을 제안한다. 효율적인 UCC기반 Learning history 검색을 위해서 reference 요소관리가 가능하도록 DB를 설계하였다. 저작도구를 이용하여 제작된 Learning UCC는 reference 요소를 통해 소스 콘텐츠에 관한 정보를 가지고 올 수 있으며, reference DB에 저장된 정보에 따라, 사용자에게 reference에 관한 정보들을 효과적으로 제공 할 수 있다. 저작도구를 사용해야 한다는 제한성과 검색 효율성을 보다 개선한다면 Learning UCC를 관리하기 위한 효과적인 시스템이 될 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.637-638
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• 2013

디지털화된 새로운 패러다임(paradigm)은 교수 미디어에 있어서도 많은 변화를 가져오고 있다. 과거의 일방적 지식전달방식에서 탈피하여 피교육자 스스로 선택적으로 강의를 찾아다니면서 본인의 능력에 맞도록 수업을 할 수 있으며, 각종 e-Learning 컨텐츠의 활용은 물론 피드백이 가능한 커뮤니케이션을 요구하게 되었다. 본 연구에서는 디자인 기술 분야의 교과목에서 도입중인 e-Learning을 중심으로 고려되어야 할 사항 및 효율적인 학습방법과 그 활성화 방안의 한 가지를 제시하였다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제17권1호
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• pp.83-111
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• 2008

The purpose of this study is to identify which factors are important for learning performance and the moderating effects of self-regulated factors such as elaboration and organization between users characteristic(perceived usefulness, preparatory education, internet experience) and learning performance. To Accomplish these research purpose, this study performed a survey and 173 response were used for statistical analysis. The results of this study are as follows: First, 7 factors(ease of use, interactivity, accuracy, media richness, perceived usefulness, preparatory education, internet experience) had significant impacts on learning performance whereas reliability did not. Second, the moderating effects of self-regulated factors showed that Elaboration of self-regulated factors can be considered as a significant moderating variable between 2 factors(perceived usefulness, internet experience) and teaming performance.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제17권2호
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• pp.155-173
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• 2010

Although online education service markets are growing fast, previous studies have been limited to the studies on media types or system qualities of online education. In order to provide timely implications for online education service providers to maintain and increase the number of users, other factors such as interactivity and community perspectives should be considered. In this study, social capital and service quality were adopted as antecedents of learning motivation. Also, service quality dimensions, as well as learning motivation, were chosen to examine its impact on intention to repurchase of online education services. Research findings show that structural and cognitive dimensions of social capital are proved as antecedents of relational capital; structural and relational social capital positively influence on learning motivation; tangibility positively makes impact on learning motivation; and intention to repurchase is positively influenced by responsiveness and learning motivation. Practical implications based on the research findings are presented.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.112-115
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• 2022

The process of deep learning usually needs to deal with massive data which has greatly limited the development of deep learning technologies today. Convolutional Neural Network (CNN) structure is often used to solve image classification problems. However, a large number of images may be required in order to train an image in CNN, which is a heavy burden for existing computer systems to handle. If the image data can be compressed under the premise that the computer hardware system remains unchanged, it is possible to train more datasets in deep learning. However, image compression usually adopts the form of lossy compression, which will lose part of the image information. If the lost information is key information, it may affect learning performance. In this paper, we will analyze the effect of image compression on deep learning performance on CNN-based cat and dog classification. Through the experiment results, we conclude that the compression of images does not have a significant impact on the accuracy of deep learning.

• 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.