최근 IT 기술의 발달로 새로운 정보 기술이 적용된 디지털 매체들이 다양하게 개발되고 있다. 교실 수업은 강의 위주의 학습 환경이 학습자가 참여하는 학습 환경으로 변화하고 있다. 특히 전자칠판은 교수자-학습자가 상호작용을 위한 협동 학습을 하는데 효과적인 디지털 매체로 사용된다. 그러나 기존 전자칠판은 구매 및 유지보수에 많은 비용이 필요하고, 작동시키는 데 있어 다양하고 복잡한 기능을 제공함으로써 사용자의 부담이 가중된다. 본 논문에서는 개발도상국이나 최빈국을 대상으로 교수-학습 환경 개선을 위해 프로젝터가 설치된 공간에서 상호작용을 촉진하기 위한 협동 학습을 지원하는 저비용 전자칠판을 개발하고, 학습활동이 학습 관리 시스템에 연동되도록 시스템을 구현한다.
교육 매개체의 디지털화를 위해 정보 통신망과 기술을 본격적으로 교육에 도입함으로써 교육의 패러다임이 e-learning(electronics learning)으로 이동하고 있다. 그러나 e-learning 콘텐츠는 컴퓨터가 있는 장소에서만 제공받을 수 있기 때문에, 언제 어디서나 사용자가 원할 때 교육받기 힘든 단점이 있으며, 기존 오프라인 콘텐츠를 e-learning 콘텐츠로 재구성하기 위해 많은 비용과 시간이 소요된다. 본 논문에서는 정적인 2차원 시각 정보만을 제공하는 기존 오프라인 콘텐츠의 그림 영상에 모바일 기기를 이용하여 동적인 인터랙션과 다양한 멀티미디어 정보를 융합할 수 있는 교육용 모바일 콘텐츠 (education mobile contents: EMC) 시스템을 제안한다. 제안된 영어 교육 콘텐츠는 기존 오프라인 콘텐츠의 그림 영상을 저해상도 카메라가 장착된 모바일 기기로 인식하기 위해 모양 기반의 영상 검색 방법을 이용하며, 수행속도와 크기와 기울기 변화에 강건한 시작점 일치를 통한 차분 체인코드 (differential chain code)를 사용한 DTW(dynamic time warping)를 이용한다. EMC는 모바일 기기를 이용하여 장소에 상관없이 오프라인 콘텐츠에 적합한 온라인 콘텐츠를 빠르고 정확하게 제공할 수 있다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제28권1호
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pp.53-61
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2021
The year 2020 was a time when the coronavirus infections-19 (COVID-19) caused various changes in society. In particular, the fields that have been conducted face-to-face have been greatly confused by the transition to an online non-face-to-face method, and this is the case with the field of education. There are two main advantages of offline education. The first is that we can improve our understanding through communication with teachers, and the second is that we can develop social skills through interaction with friends. But as online classes progressed due to corona 19, interaction could not be achieved. As a result, the motivation for learning has been reduced due to difficulties in real-time feedback, and the participation rate has been significantly lowered, especially in lower grades, raising concerns about the learning gap that will occur after corona 19. However, there are some cases in which online classes were conducted as effectively as offline classes by utilizing various contents. What they have in common is the use of content. Teachers generally improved the quality of education by linking interesting sights and videos that enhance learning comprehension. The provided video conveys learning-related content into stories, enabling intuitive observation. Many students were already enjoying these videos through VOD (Video on Demand) such as TV and YouTube, they were able to connect their easy access to content and interest in learning. Appropriate use of video content has rather increased the learning effect and should continue after corona 19. Therefore, it is necessary to study methodologies that apply video content efficiently to education. This study looked at the steps that needed content application through the development of education programs, and observed its meaning. Students were curious about the content, motivated to learn and participated in learning on their own. Intuitive learning, conducted through appreciation, play and content production, provided an opportunity to learn on their own in everyday life.
사진 이미지에서의 딥러닝 학습을 통한 이미지 분류는 지난 수년간 매우 활발한 연구 분야로 자리하고 있다. 본 논문에서는 국내산 석재 이미지로부터 딥러닝 학습을 통해 자동으로 석재를 판별하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 300×300픽셀의 황등석, 고흥석, 포천석의 사진 이미지들을 파이썬의 해시 라이브러리를 이용하여 석재별 중복된 이미지를 검사하고, 검사 결과로 해시값이 같은 중복된 이미지를 제거하여 석재별 딥러닝 학습이미지를 만드는 데이터 전처리 과정을 수행한다. 또한 미리 학습된 모델인 VGGNet을 활용하기 위해 학습된 이미지 사이즈인 224×224픽셀로 석재별 이미지들의 사이즈를 재조정하고, 학습데이터와 학습을 위한 검증데이터의 비율을 80% 대 20%로 나누어 딥러닝 학습을 수행한다. 딥러닝 학습을 수행한 후 손실 함수 그래프와 정확도 그래프를 출력하고 세 종류의 석재 이미지에 대해 딥러닝 학습 모델의 예측 결과를 출력하였다.
본 연구는 온·오프 강의에서 온라인으로 영어읽기 학습활동을 하는 학생들의 학습행태를 파악하는 사례 연구이다. 본 연구는 학기말에 실시한 설문조사와 학생들과의 전화 인터뷰를 토대로 하고 있다. 연구대상은 영어 듣기와 읽기 교과목을 수강하는 학생 77명이며 이중 5명과 전화로 인터뷰를 실시하였다. 연구결과 온라인 학습효과를 증진시키기 위하여 학습의 규칙성과 학습 순서는 개선할 필요성이 나타났으며 이를 위하여 교수자의 학생관리 방안이 제시되었다. 교수강의 시청의 경우 학생들은 일시정지와 반복시청과 같은 녹화강의의 장점을 잘 활용하고 있었으나 모든 학생들이 온라인 교수강의를 잘 이해할 수 있게 하기 위하여 녹화강의 개발에 대한 연구가 필요해 보였다. 대면 수업에서 실시하는 교수강의 복습퀴즈는 학생들이 교수강의를 더 적극적으로 시청하도록 자극을 주기 위한 것인데 연구결과 온라인 학습기간 설정과 퀴즈 문제 개수와 같은 요소들을 수정할 필요성이 나타났다.
질소산화물(NOx)은 대기 오염의 주요 원인 물질로, 오존과 초미세먼지의 형성을 유발하여 건강에 해로운 영향을 준다. 석탄화력 발전소에서는 NOx 등 다양한 유해 물질이 발생하고 있고 그에 대한 정확한 예측은 매우 중요하다. 지금까지는 오프라인 학습법에 기반한 연구가 주류를 이루었고, 또한 초기 데이터가 부족한 상황을 고려한 연구는 존재하지 않았다. 본 연구는 온라인 학습 방법을 활용하여 화력발전소의 NOx 배출량을 제안한다. 온라인 학습법은 새로운 관측치가 발생할 때마다 모델을 학습하여 초기 데이터가 부족한 상황에서도 높은 예측 정확도를 보이는 모델이다. 오픈 데이터를 사용하여 훈련 데이터가 적은 상황을 가정해 실험을 진행하였으며, 오프라인 방법론과 비교한 결과 본 연구에서 적용한 온라인 학습법이 가장 우수한 예측 성능을 보였다.
The purpose of this study is to develop the Public Practice Center's teaching-learning model by applying blended learning strategies which is complementary to the expected problems such as expansion of the educational object and diversity of the curriculum to maximize the educational effect and to analyze activation types of the Practical Practice Center to expand the Public Practice Center's function and role by studying the document. Blended Learning Strategies are established in consideration of the following eight (8) factors ; learning environment, learning purpose, learning contents, learning time, learning place, learning type, learning media, type of interaction. It is redesigned and amended to the KEDI's individual confirmation instruction model for skill learning (1975) which is considered to be effective in the filed of education by applying features, educational contents of the Public Practice Center's teaching and merit of Blended Learning Strategies simultaneous. This model is composed of six (6) steps as shown below; 1. Understanding on the purpose and orientation 2. Observation for demonstration of fundamental skill 3. Ex on-line learning 4. Acquirement of element skill 5. Confirmation for acquirement of fundamental skill 6. After on-line learning. Further to this, this model is designed so that the above eight factors will be applied to the students effectively and the merit of e-learning and off-line practice will be mixed to the learner's expectation and satisfaction.
본 연구는 교과용도서 내 영상물 수록이 활발해짐에 따라 영상물 선정의 기준과 관련된 정책을 마련하기 위하여 실행된 기초연구이다. 이를 위해 먼저 영상물이 어린이 및 청소년의 발달단계에 따른 정서적 영향에 대한 연구를 살펴보고 영상물과 학생의 정서 및 건강, 교육적 효과성 간의 관련성을 밝히고자 하였다. 이후 국내외 영상물 관련 심의 및 등급분류 기준을 폭넓게 검토함으로써 국가 수준의 정책 차원에서 영상물 등급제를 제도화 할 필요가 있음을 주장하였다. 위의 사항을 바탕으로 연구자들은 일곱 가지 제언을 하였다. 첫째, 교과용도서 편찬상의 유의점 및 편수자료 등에 영상물 선정 기준을 명시할 필요가 있다. 둘째, 교과용도서에 수록하기 위한 영상물의 정치적 중립성과 인권 측면을 검토하는 데 도움이 되는 지침이 필요하다. 셋째, 국내외 영상물 등급 제도의 범주 항목 및 연령별 준거를 참고하여 교과용도서 내 영상물 선정 지침을 상세화해야 한다. 넷째, 명백한 교육적 목적이 있을 경우에 한하여 영상물 등급 제도를 유연하게 적용할 수 있도록 한다. 다섯째, 교과용도서의 영상물 수록 지침 설정을 위한 제도적 지원이 필요하다. 여섯째, 교과용도서 개발 전 과정에 영상물 전문가 집단이 참여해야 한다. 일곱째, 교실 수업에서 교육용 영상물을 활용하여 자기주도적 학습을 할 수 있도록 교사 교육 프로그램을 병행해야 한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권3호
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pp.1100-1118
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2021
In a wide range of ML applications, the training data contains privacy-sensitive information that should be kept secure. Training the ML systems by privacy-sensitive data makes the ML model inherent to the data. As the structure of the model has been fine-tuned by training data, the model can be abused for accessing the data by the estimation in a reverse process called model inversion attack (MIA). Although, MIA has been applied to shallow neural network models of recognizers in literature and its threat in privacy violation has been approved, in the case of a deep learning (DL) model, its efficiency was under question. It was due to the complexity of a DL model structure, big number of DL model parameters, the huge size of training data, big number of registered users to a DL model and thereof big number of class labels. This research work first analyses the possibility of MIA on a deep learning model of a recognition system, namely a face recognizer. Second, despite the conventional MIA under the white box scenario of having partial access to the users' non-sensitive information in addition to the model structure, the MIA is implemented on a deep face recognition system by just having the model structure and parameters but not any user information. In this aspect, it is under a semi-white box scenario or in other words a gray-box scenario. The experimental results in targeting five registered users of a CNN-based face recognition system approve the possibility of regeneration of users' face images even for a deep model by MIA under a gray box scenario. Although, for some images the evaluation recognition score is low and the generated images are not easily recognizable, but for some other images the score is high and facial features of the targeted identities are observable. The objective and subjective evaluations demonstrate that privacy cyber-attack by MIA on a deep recognition system not only is feasible but also is a serious threat with increasing alert state in the future as there is considerable potential for integration more advanced ML techniques to MIA.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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