• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권11호
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• pp.265-271
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• 2022

Social media is a form of communication based on the internet to share information through content and images. Their choice of profile images and type of image they post can be closely connected to their personality. The user posted images are designated as personality traits. The objective of this study is to predict five factor model personality dimensions from profile images by using deep learning and neural networks. Developed a deep learning framework-based neural network for personality prediction. The personality types of the Big Five Factor model can be quantified from user profile images. To measure the effectiveness, proposed two models using convolution Neural Networks to classify each personality of the user. Done performance analysis among two different models for efficiently predict personality traits from profile image. It was found that VGG-69 CNN models are best performing models for producing the classification accuracy of 91% to predict user personality traits.

• ETRI Journal
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• 제46권3호
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• pp.379-391
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• 2024

To meet increasing traffic requirements in mobile networks, small base stations (SBSs) are densely deployed, overlapping existing network architecture and increasing system capacity. However, densely deployed SBSs increase energy consumption and interference. Although these problems already exist because of densely deployed SBSs, even more SBSs are needed to meet increasing traffic demands. Hence, base station (BS) switching operations have been used to minimize energy consumption while guaranteeing quality-of-service (QoS) for users. In this study, to optimize energy efficiency, we propose the use of deep reinforcement learning (DRL) to create a BS switching operation strategy with a traffic prediction model. First, a federated long short-term memory (LSTM) model is introduced to predict user traffic demands from user trajectory information. Next, the DRL-based BS switching operation scheme determines the switching operations for the SBSs using the predicted traffic demand. Experimental results confirm that the proposed scheme outperforms existing approaches in terms of energy efficiency, signal-to-interference noise ratio, handover metrics, and prediction performance.

• 스마트미디어저널
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• 제9권1호
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• pp.45-50
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• 2020

딥 러닝의 발전에 따라 추천시스템에서 딥 러닝 기반의 인공신경망을 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, RNN(Recurrent Neural Network)기반의 추천시스템은 데이터의 순차적 특성을 고려하기 때문에 추천시스템에서 좋은 성과를 보여주고 있다. 본 연구는 RNN기반의 알고리즘인 GRU(Gated Recurrent Unit)와 세션 기반 병렬 미니배치(Session Parallel mini-batch)기법을 활용한 여행경로 추천 시스템을 제안한다. 본 연구는 top1과 bpr(Bayesian personalized ranking) 오차함수의 앙상블을 통해 추천 성과를 향상시켰다. 또한, 데이터 내에 순차적인 특성을 고려한 RNN기반 추천 시스템은 여행경로에 내재된 여행지의 의미가 반영된 추천이 이루어진다는 것을 확인되었다.

• 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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.91-99
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• 2013

스마트 디바이스의 개발과 발달, 그리고 스마트 디바이스의 보편화에 따라 사용자들은 한 개 이상의 스마트 디바이스를 소지하게 되었다. 기존의 온라인 학습 서비스는 하나의 스크린을 분할시켜 다양한 정보를 제공해 왔다. 그러나 기존의 PC환경과 다르게 스마트 디바이스가 발달되고 보편화됨에 따라, 사용자의 학습공간은 하나의 스크린 환경에서 다중스크린 환경으로 변화할 것이다. 본 논문에서는 다중스크린을 기반으로 한 스마트 학습공간을 구성하고, 스마트 학습공간에서 미디어 콘텐츠를 융합하여 서비스하는 시스템을 제고하고자 한다. 이에 다중스크린 관련연구 분야와 다중스크린 환경에 합당한 온라인 학습 서비스를 분석 설계하여 Timed Button이라는 스마트 디바이스 간의 동기화 기법을 제시한다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제22권1호
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• pp.23-32
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• 2024

This study aims to improve the quality of distance learning by developing webcast-based e-learning media and integrating it into an e-learning platform for functional job training purposes at the National Research and Innovation Agency, Indonesia. This study uses a Technology Acceptance Model (TAM) to assess and predict user perceptions of information systems using webcast platforms as an alternative to conventional applications. The research method was an online survey using Google Forms. Data collected from 136 respondents involved in practical job training were analyzed using structural equation modeling to test the technology acceptance model. The results showed that the proposed model effectively explained the variables associated with the adoption of web-based e-learning during the COVID-19 pandemic in Indonesia for participants engaged in functional job training. These findings suggest that users' perceptions of ease of use, usefulness, benefits, attitudes, intentions, and webcast usage significantly contribute to the acceptance and use of a more effective and efficient webcast-based e-learning platform.

• 한국도서관정보학회지
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• 제53권3호
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• pp.263-285
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• 2022

본 연구에서는 중학생을 대상으로 중학생의 온라인 학습 행동에 영향을 미치는 새로운 요인을 구성하기 위한 요인분석을 제시하였다. 총 204명의 한국 중학생이 참여했으며, 중학교 3년 학생의 표본을 목적표본으로 선정하여 사용하였다. 요인 분석 결과는 공유 분산의 66.15%를 차지하는 35개 항목에 대한 8개 요인 솔루션을 제시했다. 중학생들의 온라인 학습 행동을 식별하기 위해 다양한 요인이 고려된다. 이때, 중학교 시기 온라인 러닝의 적절한 경험과 활용도는 그들의 미래 교육의 중요한 발판이 되기 때문에 중요하다. 본 연구의 결과는 중학생을 위한 온라인 러닝 시스템의 질을 향상시키고 온라인 학습을 발전시키기 위한 정보를 제공할 것으로 기대한다. 연구 결과는 중학생의 온라인 학습 행동에 영향을 미치는 8가지 중요한 요인을 제시했고, 그것들은 1) 소셜 미디어를 학습 도구로 활용한 커뮤니케이션, 2) ICT를 활용한 정보 공유 의지, 3) 테크놀러지 중독, 4) 테크놀러지 도입, 5) ICT를 활용한 정보 탐색, 6) 소셜 미디어 학습 활용, 7) ICT를 이용한 정보 검색, 그리고 8) 테크놀러지 몰입이다. 본 연구의 결과는 중학생들이 학습도구로 소셜미디어를 활용한 커뮤니케이션을 선호하며, ICT를 활용한 정보 공유 의도를 대부분 중시하고 있음을 확인하였다. 요인 분석을 기반으로 얻은 데이터는 온라인 러닝의 새로운 교육 플랫폼을 적용하기 위해, 소셜 미디어 학습과 ICT의 혼합에 대한 온라인 학습 행동에 중요하게 적용할 수 있을 것이다. 이 연구는 중학생들의 온라인 학습 행동을 더 잘 이해하고 온라인 학습 환경을 설계하는 정보 전문가가 특히 디지털 리터러시가 필요한 중학생에게 더 잘 지원할 수 있도록 유용하게 사용할 것으로 기대한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.1-10
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• 2016

본 연구는 디지털 매체를 통한 고전문학의 원소스 멀티유즈(One Source Multi Use)의 활성화를 위해 매체품질에 대해 고찰하였다. 한국향토문화전자대전(www.grandculture.net)(향토DB)는 전국 234개 시 군 구의 향토문화 자료와 함께 설화, 민요 등이 구축되어 있어 고전문학의 OSMU가 가능한 매체이다. 이에 IS 성공모형을 적용하여 향토DB의 매체품질이 학습만족을 매개로 지속이용의도에 미치는 영향을 고찰하고자 고전문학수업을 받은 418명의 고등학생을 대상으로 설문조사를 실시하고 구조방정식을 사용해 분석하였다. 그 결과, 향토DB의 콘텐츠품질과 서비스품질은 학습만족을 매개로 지속이용의도에 영향을 미쳤으나 시스템품질의 학습만족에 대한 영향은 나타나지 않았다. 탐색적 다중회귀분석 결과, 시스템품질을 높게 인식하는 집단에서는 시스템품질의 학습만족에 대한 영향이 통계적으로 유의미하였으나 시스템품질을 낮게 인식하는 집단에서는 시스템품질의 학습만족에 대한 영향이 나타나지 않았다. 이러한 결과는 향토DB의 시스템품질이 향상되면 학습만족은 조금 강화되는 반면 콘텐츠품질과 서비스품질이 향상되면 학습만족은 상당히 활성화될 것임을 의미한다.

• 정보관리학회지
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• 제24권4호
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• pp.119-132
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• 2007

본 연구는 대학생을 대상으로 정보매체활용에 따른 학습효율성의차이를 분석하였다. 연구를 위한 설문조사 표본은 모두 106개이었고, 단순회귀분석결과 컴퓨터활용능력과 정보매체활용에 대하여는t=2.990(p=0.003), sig=0.05, 정보매체활용과 학습효율성에서는t=41.758(p=0.000), sig=0.05으로 유의적으로 나타났다. 반면, 컴퓨터활용능력과 학습효율성에 관해서는t=-1.756(p=0.082), sig=0.05.로 비유의적으로 나타났다. 이에 본 연구는 정보매체를 활용한 수업방식에 있어서 보다 효과적인 교수법에 대한 기초자료를 제시하였다. 아울러 대학에서 다양하게 적용되고 있는 정보매체를 활용한 수업에 고려해야 할 사항들을 제시함으로써 효과적인 정보화교육 및 교수방법에 새로운 방향을 모색하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권8호
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• pp.2732-2748
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• 2021

In post-COVID-19 pandemic era, students' learning effects and experience may sharply decrease when teaching is transferred from offline to online. Several tools suitable for online teaching have been developed to guarantee and promote students' learning effects. However, they cannot fully consider teacher-student interaction in online teaching. To figure out this issue, this paper proposes integrated media platform-based virtual office hours implementation for online teaching. Specifically, an integrated media platform (IMP) is first constructed. Then, virtual office hours (VOH) is implemented based on the IMP, aiming at increasing student-teacher interactions. For evaluating the effectiveness of this scheme, 140 undergraduate students using IMP are divided into one control group and three experimental groups that respectively contain text, voice and video modes. The experiment results indicate that applying VOH in the IMP can improve students' online presence and test scores. Furthermore, students' participating modes during VOH implementation can largely affect their degree of presence, which can be well classified by using principal component analysis. The implication of this work is that IMP-based VOH is an effective and sustainable tool to be continuously implemented even when the COVID-19 pandemic period ends.