• 벤처창업연구
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• 제12권3호
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• pp.37-51
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• 2017

본 연구는 기업가정신, 정보기술 수용성, 미디어 활용역량이 직장인의 업무몰입에 미치는 영향에 관해 학습 지향성을 조절 효과로 반영하여 탐구하였다. 이는 스마트 정보화 시대에 개인과 조직에서의 핵심 역량 즉, 기업가정신, 정보기술 수용성, 미디어 활용역량이 업무몰입에 유의한 영향을 미치는지와 독립변수로 제시된 기업가정신, 정보기술 수용성, 미디어 활용역량과 종속변수인 업무몰입 간에 학습 지향성의 조절 효과를 분석하여, 업무몰입에 영향을 미치는 변수들을 규명하는 데 그 목적이 있다. 본 연구를 위해서 직장인을 대상으로 한 설문조사를 진행하였고, 최종적으로 340개의 유효한 설문지를 수집하였다. 수집된 자료는 인구통계학적 특성을 통제변인으로 하는 다중회귀분석을 진행하였고 학습지향성 조절효과는 조절회귀 분석을 실시하였다. 분석결과 기업가정신 중 성취 욕구와 진취성이 높을수록 업무몰입이 높아지는 것으로 나타났고 정보기술 수용성의 지각된 유용성과 미디어 활용역량의 커뮤니케이션 활용역량이 업무몰입에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 학습 지향성의 조절 효과 분석 결과 기업가정신, 미디어 활용역량과 업무몰입 간에 학습 지향성의 조절 효과가 나타났다. 이러한 연구를 통해, 디지털 환경이 고도화된 스마트 정보사회에서 직장인의 업무몰입을 향상시키기 위해서는 진취성과 성취욕구, 정보기술에 대한 지각된 유용성, 온라인 커뮤니케이션 활용역량의 축적과 함께 학습지향성과의 시너지 효과를 적극적으로 모색해야 한다는 결론을 도출하였다.

• International Journal of Contents
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• 제16권2호
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• pp.78-91
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• 2020

In this study, an investigation was conducted into the influencing factors for the learning motivation of players in the game, including experience, vicarious experience, the need of achievement, the need of power, and mastery motivation. Then, a discussion was conducted regarding the role played by learning motivation, learning performance, and satisfaction with continuous use. A survey was conducted with 519 players, most at the intermediate gaming level in . As demonstrated by the results of this study, experience, vicarious experience, the need of power, and the mastery of motivation have significant positive association with the players' motivation of learning the game. Learning performance and satisfaction have a positive impact on the continuity of use. Additionally, the correlation between the need of achievement and learning motivation is insignificant. Overall, the research results confirm the significance of the social-cognitive theory relative to the learning motivation. Players began to transform, satisfied with their achievements in the game, as well as gradually evolving toward self-improvement to achieve satisfaction. It offers a new explanation and crucial reference for mastering the gaming trend among the contemporary players.

• 한국게임학회 논문지
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• 제11권5호
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• pp.79-88
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• 2011

본 연구는 스마트폰으로 인식이 가능한 QR코드를 이용한 퀘스트 기반학습을 적용하여 교육 현장에서 학습방법으로서 가능성을 확인하는데 있다. 퀘스트 기반학습의 적용은 초등학교 3학년 32명을 대상으로 1개월간 총 8차시에 걸쳐 적용되었다. 학습활동 후 학습동기의 네 가지 하위요인에 대한 다변량분석을 하였다. 연구결과, 퀘스트 기반학습은 동기하위요인 중 주의집중과 자신감 요인의 동기를 촉진하는 긍정적인 결과를 보였다. 게임형태의 퀘스트 기반학습은 다양한 미디어를 활용한 학습방법으로 교육현장에서 학습자 참여를 촉진하고, 활동중심의 경험학습을 위한 학습방법으로 활용될 수 있을 것이다.

• 패션비즈니스
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• 제16권2호
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• pp.1-11
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• 2012

The purpose of this study was to examine the effects of UBL (Ubiquitous basedlearning) on fashion and consumer behavior course. Thirty-one undergraduate university students completed a 15-week capstone course in a clothing and textiles department. About sixteen percent students were majoring in liberal arts and sixty-three percent of the participants were majoring in the clothing and textiles. Mainly, the participants were junior and senior undergraduate students. The participants demonstrated positive attitude toward the UBL (Ubiquitous based-learning) on fashion and consumer behavior course. The results showed that seventy-seven percent of the participants have more opportunities to handle multi-media resources using social network and social media. Eighty percent of the participants have been developed of communication skills. Seventy-one percent of the participants were helped to learn foreign language skills. Overall, most of the participants were satisfied that their presentation skill was improved in class and they had willing to recommend the class to other students for the future.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (B)
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• pp.156-160
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• 2007

정보 통신 기술의 발전으로 교육 환경은 이러닝(e-Learning)과 모바일 러닝(Mobile Learning)이 지원되는 융합(convergence)된 네트워크 환경이 구축되고 있으며, 새로운 교수법을 필요로 한다. 학습자의 학습 환경(learning environment)에 따라 이러닝과 모바일 러닝이 상호작용(interaction)하여 학습 활동이 끊김없이(seamless) 수행되도록 한다. 본 논문에서는 이러닝과 모바일 러닝 환경에서 학습 활동을 수행하는 과정에서 상호작용하는 레이어를 설계한다. 각 레이에의 흐름(flow)에서 필요한 요소로 메타데이터(metadata)를 도출하고, 메타데이터를 다른 요소에서 필요로 할 때 재사용(reusable)할 수 있도록 하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권1호
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• pp.1-5
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• 2021

Cyberbullying is a problem that is faced in many cultures. Due to their popularity and interactive nature, social media platforms have also been affected by cyberbullying. Social media users from Arab countries have also reported being a target of cyberbullying. Machine learning techniques have been a prominent approach used by scientists to detect and battle this phenomenon. In this paper, we compare different machine learning algorithms for their performance in cyberbullying detection based on a labeled dataset of Arabic YouTube comments. Three machine learning models are considered, namely: Multinomial Naïve Bayes (MNB), Complement Naïve Bayes (CNB), and Linear Regression (LR). In addition, we experiment with two feature extraction methods, namely: Count Vectorizer and Tfidf Vectorizer. Our results show that, using count vectroizer feature extraction, the Logistic Regression model can outperform both Multinomial and Complement Naïve Bayes models. However, when using Tfidf vectorizer feature extraction, Complement Naive Bayes model can outperform the other two models.

• 스마트미디어저널
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• 제12권4호
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• pp.9-18
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• 2023

스테가노그래피는 데이터의 존재 자체를 은닉하여 데이터를 보호하는 기술이다. 최근에는 인공지능 기술이 발달함에 따라 딥러닝 기반의 스테가노그래피 기법들이 개발되고 있다. 딥러닝 기술은 데이터에 대한 고차원의 특징을 분석하여 학습할 수 있으므로 스테가노그래피의 성능과 품질을 개선시킬 수 있다. 본 논문에서는 이미지데이터에 대한 딥러닝 기반의 스테가노그래피 기술의 최신 연구 동향에 대해 살펴보도록 한다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제43권2호
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• pp.227-246
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• 2012

출판업계가 불황을 타개하기 위한 목적 등으로 이른바 학습만화를 고안해 내면서 만화를 통해 교과학습 및 관련 사물을 이해하려는 학생들의 수가 날로 증가하고 있다. 하지만 만화에 대한 유해성이 높은 독서자료라는 과거의 인식은 아직도 많은 학부모들로 하여금 자녀들의 만화독서를 금지시키는 요인이 되고 있는 것이 현실이다. 그렇다면 실제 만화를 독서하고 있는 학생들과 이를 대하는 학부모들은 만화에 대하여 어떠한 인식을 가지고 있는가를 알아볼 필요가 있다. 본 연구는 3개 초등학교 3학년부터 6학년까지 한반씩 총 12개 반의 291명의 학생들과 203명의 학부모 설문지가 유효하다고 판단하여 분석한 결과, 상당수의 학생들이 학교도서관 등의 정보원으로부터 학습만화를 입수하여 독서한 경험을 가지고 있으며 학습만화가 학업성취에 상당히 도움이 되고 있으며 두 집단에서 학습만화 독서가 일반 독서로 이어지는 독서전이에 도움이 된다고 인식한 것으로 나타났다. 따라서 초등학교 도서관운영자는 학습만화를 중요한 교수학습매체로써 인식해야 하며 아울러 독서흥미유발을 위한 견인매체로써 학습만화를 활용하여야 하고 정규교과목 시간에서도 교수학습활동에 학습만화를 보조교재로 활용할 것을 제안하였다.

• 의학교육논단
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• 제19권3호
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• pp.158-168
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• 2017

There is a more urgent call for educational methods of machine learning in medical education, and therefore, new approaches of teaching and researching machine learning in medicine are needed. This paper presents a case using machine learning through text analysis. Topic modeling of news articles with the keyword 'asbestos' were examined. Two hypotheses were tested using this method, and the process of machine learning of texts is illustrated through this example. Using an automated text analysis method, all the news articles published from January 1, 1990 to November 15, 2016 in South Korea which included 'asbestos' in the title and the body were collected by web scraping. Differences in topics were analyzed by structured topic modelling (STM) and compared by press companies and periods. More articles were found in liberal media outlets. Differences were found in the number and types of topics in the articles according to the partisanship and period. STM showed that the conservative press views asbestos as a personal problem, while the progressive press views asbestos as a social problem. A divergence in the perspective for emphasizing the issues of asbestos between the conservative press and progressive press was also found. Social perspective influences the main topics of news stories. Thus, the patients' uneasiness and pain are not presented by both sources of media. In addition, topics differ between news media sources based on partisanship, and therefore cause divergence in readers' framing. The method of text analysis and its strengths and weaknesses are explained, and an application for the teaching and researching of machine learning in medical education using the methodology of text analysis is considered. An educational method of machine learning in medical education is urgent for future generations.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.991-1000
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• 2015

본 논문은 스마트시대의 온라인 학습에 대한 논문으로, 새로운 모델을 제안하고 실증하는데 초점을 두었다. 온라인 학습 클래스 운영에 있어 각 학습 요인들을 통해서 최종 성취도를 예측하는 연구를 진행하였다. 이에 학습 운영 요인 7가지를 정하고 학습자들의 데이터를 수집한 후 의사결정나무방법을 통한 예측 모델을 완성한다. 모델을 통한 예측성을 확인한 후, 일반성 확보를 위해 다른 교과목에도 모델을 적용시켜 예측성을 확인하였다. 결과적으로 기존의 온라인 클래스의 정적인 학습 모델을 넘어 객관적인 지표를 이용한 학업성취도를 상시적으로 확인할 수 있게 하였다. 학습자와 교수자 모두가 학습 중 유용하게 활용할 수 있는 스마트시대 새로운 패러다임의 학습 모델을 제안한다.