• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권1호
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• pp.125-136
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• 2021

The development of systems that can generate automatically instructional material is a challenging goal for the e-learning community. These systems pave the way towards large scale e-learning deployment as they produce instruction on-demand for users requesting to learn about any topic, anywhere and anytime. However, realizing such systems is possible with the availability of vast repositories of web information in different formats that can be searched, reused and integrated into information-rich environments for interactive learning. This paradigm of learning relieves instructors from the tedious authoring task, making them focusing more on the design and quality of instruction. This paper presents a mobile learning system (Mole) that supports the generation of instructional material in M-Learning (Mobile Learning) contexts, by reusing and integrating heterogeneous hypermedia web resources. Mole uses open hypermedia repositories to build a Learning Web and to generate learning objects including various hypermedia resources that are adapted to the user context. Learning is delivered through a nice graphical user interface allowing the user to navigate conveniently while building their own learning path. A test case scenario illustrating Mole is presented along with a system evaluation which shows that in 90% of the cases Mole was able to generate learning objects that are related to the user query.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제6권2호
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• pp.282-287
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• 2008

In distributed mobile robot systems, autonomous robots accomplish complicated tasks through intelligent cooperation with each other. This paper presents behavior learning and online distributed evolution for cooperative behavior of a group of autonomous robots. Learning and evolution capabilities are essential for a group of autonomous robots to adapt to unstructured environments. Behavior learning finds an optimal state-action mapping of a robot for a given operating condition. In behavior learning, a Q-learning algorithm is modified to handle delayed rewards in the distributed robot systems. A group of robots implements cooperative behaviors through communication with other robots. Individual robots improve the state-action mapping through online evolution with the crossover operator based on the Q-values and their update frequencies. A cooperative material search problem demonstrated the effectiveness of the proposed behavior learning and online distributed evolution method for implementing cooperative behavior of a group of autonomous mobile robots.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.452-461
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• 2020

본 연구는 모바일 테크놀로지를 통해 활용되는 학습 자료에 대해 학습자가 어떻게 인식하는지를 확인하는 목적을 지닌다. 이를 위해 다차원 척도 분석법을 활용하여 학습자가 어떻게 모바일 학습 자료의 유형을 구분하는지에 대한 인식을 탐색하였다. 또한, 의미 변별 척도법을 통해 학습자들이 기존 전통적인 학습 자료와 비교하여 볼 때, 모바일 학습 자료가 어떠한 특성을 지니고 있는지를 확인하였다. 연구 결과, 모바일 테크놀로지를 통해 활용되는 학습 자료의 유형에 대해 학습자는 '콘텐츠와의 상호작용성'과 '실재감' 차원으로 구분하는 것으로 나타났다. 학습자들은 모바일 학습 자료가 기존 전통적 학습 자료보다 '활동적', '학습자 중심적', '다 감각적', '흥미를 유발하는' 특성을 지닌 것으로 인식하고 있음을 확인하였다. 본 연구는 다양한 모바일 학습 자료의 특성을 학습자 인식을 통해 경험적이고 종합적으로 확인한 의미를 지닌다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1369-1380
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• 2011

현재까지 모바일 원격 교육 분야에는 강의 동영상이나 강의 자료를 다운로드 받는 형태의 비동기식 모바일 원격 교육 시스템이 대부분을 차지하고 있다. 그러나 강사의 동영상뿐만 아니라 슬라이드 및 애노테이션, 그리고 학생으로부터의 피드백 등을 실시간으로 지원하는 동기식 모바일 원격 교육 시스템은 드문 실정이다. 이러한 모바일 원격 교육 시스템의 경우 강사와 학생간의 실시간 상호작용을 지원함으로써 강의에 대한 이해도를 높일 수 있는 장점이 있으나, 학생들이 과거의 강의를 다시 경험할 수 없는 단점이 있다. 이러한 단점은 강의가 이루어지는 동안의 이벤트들을 저장하는 세션 레코딩, 그리고 저장된 이벤트들을 다시 재수행하는 세션 리플레이 기능을 통하여 해결될 수 있다. 그러나 세션 레코딩과 리플레이를 실시간으로 지원하는 모바일 원격 교육 시스템은 아직까지 드문 실정이다. 본 논문에서는 강의자의 비디오 및 오디오, 슬라이드 및 애노테이션, 그리고 학생으로부터의 피드백 등을 실시간으로 지원할 뿐만 아니라, 기존의 모바일 원격 교육 시스템에서는 제공되지 않는 세션 레코딩과 리플레이를 지원하는 안드로이드 스마트폰 기반의 동기식 모바일 원격 교육 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 논문에서 제안된 시스템에 대하여 학생들에게 만족도를 조사한 결과 긍정적인 답변이 61.3%로서 부정적인 답변인 3.2%보다 상당히 높았다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제20권4호
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• pp.558-573
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• 2024

Considering factors such as illumination, camera quality variations, and background-specific variations, identifying a face using a smartphone-based facial image capture application is challenging. Face Image Quality Assessment refers to the process of taking a face image as input and producing some form of "quality" estimate as an output. Typically, quality assessment techniques use deep learning methods to categorize images. The models used in deep learning are shown as black boxes. This raises the question of the trustworthiness of the models. Several explainability techniques have gained importance in building this trust. Explainability techniques provide visual evidence of the active regions within an image on which the deep learning model makes a prediction. Here, we developed a technique for reliable prediction of facial images before medical analysis and security operations. A combination of gradient-weighted class activation mapping and local interpretable model-agnostic explanations were used to explain the model. This approach has been implemented in the preselection of facial images for skin feature extraction, which is important in critical medical science applications. We demonstrate that the use of combined explanations provides better visual explanations for the model, where both the saliency map and perturbation-based explainability techniques verify predictions.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제19권4호
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• pp.62-69
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• 2022

Construction machinery is exposed to accidents such as collisions, narrowness, and overturns during operation. In particular, mobile crane is operated only with the driver's vision and limited information of the assistant worker. Thus, there is a high risk of an accident. Recently, some collision avoidance device using sensors such as cameras and LiDAR have been applied. However, they are still insufficient to prevent collisions in the omnidirectional 3D space. In this study, a rotating LiDAR device was developed and applied to a 250-ton crane to obtain a full-space point cloud. An algorithm that could provide distance information and safety status to the driver was developed. Also, deep-learning segmentation algorithm was used to classify human-worker. The developed device could recognize obstacles within 100m of a 360-degree range. In the experiment, a safety distance was calculated with an error of 10.3cm at 30m to give the operator an accurate distance and collision alarm.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.88-98
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• 2019

2018년부터 2015 개정 교육과정이 적용되면서 과학 분야에서 학생들의 과학적 소양 함양을 위한 노력들이 이루어지고 있다. 이 중에서 과학실험은 학생들의 과학에 대한 학습 흥미 진작과 과학적 태도 함양에 도움을 준다. 과학적 사실을 이론으로 배우는 것보다 실험을 통해 배우게 되면 학습자의 이해가 높아지며 좀 더 오래 기억할 수 있다. 따라서 과학적 소양 함양에 있어서 실험을 매우 중요하다. 하지만 중학교에서는 시간과 예산, 재료 부족으로 과학실험이 순조롭게 진행되지 않고 있다. 본 연구에서는 이와 같은 문제점을 해소하고자 중학교 과학 교과서를 분석하고 과학 예비교사 학생들을 주로 대상으로 설문을 실시하여 가장 중요하게 여기는 과학실험을 선정한 후, 가상 환경에서 과학실험을 체험할 수 있도록 시뮬레이션형 모바일 앱을 개발하였다. 개발한 앱은 학습 강화 효과를 얻을 수 있도록 퀘스트 기반 학습방법을 사용하고 유니티를 사용하여 방탈출 게임형식을 접목하여 개발되었다. 본 연구에서는 앱을 개발한 후, 기존 앱들과의 차이점 분석과 사용자 피드백을 통해 향후 STEAM 콘텐츠로서 개발 의미와 기대효과에 대해 제언한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권7호
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• pp.29-36
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• 2021

본 논문에서는 딥러닝 모델을 이용하여 모바일 기기의 심전도 신호 측정 데이터를 분류한다. 비정상 심장박동을 높은 정확도로 분류하기 위해 딥러닝 모델의 구성 요소 세 가지를 선정하고 요소의 조건 변화에 따른 분류 정확도를 비교한다. 심전도 신호 데이터의 특징을 스스로 추출할 수 있는 CNN 모델을 적용하고 모델을 구성하는 모델의 깊이, 최적화 방법, 활성화 함수의 조건을 변경하여 총 48개의 조합의 성능을 비교한다. 가장 높은 정확도를 보이는 조건의 조합을 도출한 결과 컨볼루션 레이어 19개, 최적화 방법 SGD, 활성화 함수 Mish를 적용하였을 때 정확도 97.88%로 모든 조합 중 가장 높은 분류 정확도를 얻었다. 이 실험에서 CNN을 활용한 1-채널 심전도 신호의 특징 추출과 비정상 박동 검출의 적합성을 확인하였다.

• International Journal of Contents
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• 제18권2호
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• pp.47-57
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• 2022

e-Learning content can be defined as digital content to achieve educational goals. Since it is an educational material that can be distributed in offline, online, and mobile environments, it is important to create content that meets the learner's education environment and educational goals. In particular, if the learner is a public official, the vision, philosophy, and characteristics of each local government must reflect. As non-face-to-face online education expands further due to the COVID-19 pandemic, local governments that have relied on onsite education in the past urgently require developing strong basic competency education and special task competency content that reflect regional characteristics. Such e-learning content, however, hardly exists and the ability to independently develop them is also insufficient. In this circumstance, this case study describes the process of self-production of e-learning content suitable for Busan's characteristics by the Human Resource Development (HRD) Institute of Busan City, a local government. The field of instructional design and instructional technology is always evolving and growing by blending technological innovation into instructional platform design and adapting to the changes in society. Busan HRD Institute (BHI), therefore, tried to implement blended learning by developing content that reflected the recent trend of micro-learning in e-learning through a detailed analysis. For this, an e-learning content developer with certain requirements was selected and contracted, and the process of developing content through a collaboration between the client and developer was described in this study according to the ADDIE model of Instructional Systems Development (ISD).

• 한국수학교육학회지시리즈D:수학교육연구
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• 제4권1호
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• pp.45-55
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• 2000

The rapid proliferation of wireless networks provides a ubiquitous channel for delivering instructional materials at the convenience of the user. By delivering content through portable devices linked to the Internet, the full spectrum of multimedia capabilities is available for engaging the user's interest. This capability encompasses not only text but images, video, speech generation and voice recognition. Moreover, the incorporation of machine learning capabilities at the source provides the ability to tailor the material to the general level of expertise of the user as well as the immediate needs of the moment: for instance, a request for information regarding a particular city might be covered by a leisurely presentation if solicited from the home, but more tersely if the user happens to be driving a car. This paper presents system architecture to support mobile instruction in conjunction with knowledge-based tutoring capabilities. For concreteress, the general concepts are examined in the context of a system for mathematics education on the Web.