인터넷과 스마트기기의 발달은 시간과 장소에 구애 받지 않는 다양한 분야의 학습이 가능한 환경을 제공하고 있으며 이는 새로운 매체에 최적화된 학습컨텐츠를 필요로 하고 있다. 현재 다양한 IT관련 교육 중 가장 많은 온오프라인 교육이 이루어지고 있는 분야는 오피스 SW 분야이다. 그러나 교수자는 단순한 기능 전달에 중점을 두어 개념을 설명하고, 실무활용과는 무관한 형식적인 예제를 실습한 후 예제에 대한 풀이를 반복함으로써 효과적인 실무활용 교육이 이루어지지 않고 있다. 우리는 RTE(Real Training Environment)시스템이 적용된 LET(Live EduTainer)를 활용하여 학습능력을 극대화할 수 있는 새로운 방법을 제시하고, 단순한 지식전달을 넘어 '재미'와 '흥미'를 유발하여 교육에 대한 '몰입'이 가능하도록 GBL(Game Based Learning)을 접목한 교육시스템을 개발하였다. 본 논문에서는 시스템을 제작하는데 필요한 교수-학습법과 구체적인 솔루션 구성 및 설계과정에 대하여 기술한다. 이를 통해 획기적인 오피스 S/W 교육에 대한 새로운 대안을 제시하고자 하였다.
본 논문에서는 영화의 흥행을 예측하기 위한 방법을 제안한다. 최근 영화시장이 성장함에 따라 시장의 수요를 예측하기 위한 다양한 연구들이 수행되고 있다. 영화는 비교적 수명주기가 짧은 문화상품이다. 따라서 안정적인 수익을 창출하기 위해 개봉 전 마케팅비용 및 개봉 후 스크린 수 등에 대한 설계가 필요하다. 이를 위해서는 상품의 수요와 경제적인 수익규모에 대한 계산이 선행되어야 한다. 기존 관련 연구들의 경우 예측을 위한 변수로서 주로 영화 자체의 속성들이나 시장에서의 경쟁요인 등을 이용한다. 그러나 정작 상품을 구매하는 주체인 잠재관객들에 대한 비중은 비교적 미비하다. 따라서 본 논문에서는 사람들이 가진 영화에 대한 인지도를 고려하기 위해 트위터를 하나의 설문표본으로서 활용했다. 기존에 사용된 변수들과 트위터에서 추출한 정보를 오프라인 요소와 온라인 요소로 정의하고, 두 요소를 취합하여 기계학습을 적용했다. 실험을 통해 본 논문에서 제시하는 예측기법을 검증했으며, 실험결과 약 95%의 정확도로 영화의 흥행을 예측했다.
예비유아교사에게 SNS와 Community를 활용한 반복학습을 수업에 적용하여 강의만족도, 자기효능감, 수업이해도에 대한 효과성을 검증하였다. 대학교육현장에서 이루어지고 있는 교수자 주도적 전통적인 오프라인 강의에 SNS & Community를 활용한 반복학습 모형은 선행조직자를 통한 혼자 생각해보기, 수업도입 시 발표를 통한 함께 생각해보기, 수업종료 후 커뮤니티 활동을 통한 생각나누기로 나누어 적용하였다. 교수자가 수업이전 SNS를 발송으로 반복학습이 시작되지만 이후 학습자 스스로 자기주도적인 학습활동을 진행하게 된다. 이에 강의에 대한 만족도 증대 및 교육학에 대한 이해도가 높아졌으며 자기효능감에 긍정적인 영향을 미쳤다. 이에 기초수학능력이 필요한 전문대학 학습자들에게 교수자들이 활용할 수 있는 SNS와 Community를 활용한 수업방법을 제시하고자 한다.
사이버 공간에서 학업을 병행하는 직장인 학생에게 강의만족은 매우 역동적이고 다차원적인 과정으로 개개인의 학업 니즈와 능력을 반영된 결과이기도 하다. 본 연구는 사이버 경영대학원에 재학 중인 직장인 학생을 대상으로 교수 학생 간 상호작용, 학생 상호간 상호작용, 몰입, 콘텐츠의 질과 구조화, 실시간 Q&A와 사이버 강의를 보완하는 수단으로서의 오프라인 보충강의 등이 만족도에 미칠 직 간접적 영향 정도를 분석하는 데 목적이 있다. 인과관계 검증에 집중하기 보다는 수강생 입장에서 흥미롭다고 인지된 과목과 어렵다고 판단된 과목을 중심으로 인과관계의 강약 정도를 그룹 별로 비교하였다. 분석결과, 어렵다고 인지된 과목을 중심으로 답한 그룹의 경우 교수 학생 간 상호작용에서 만족도, 콘텐츠품질에서 몰입, Q&A에서 교수 학생 간 상호작용 그리고 Q&A에서 학생 간 상호작용으로 이어지는 경로계수값이 흥미롭다고 인지된 과목을 택한 그룹의 경우보다 더 높은 것으로 나타났다. 반대로 학생 간 상호작용에서 만족도와 콘텐츠 구조에서 몰입으로 이어지는 경로계수값은 흥미롭다고 인지된 과목을 택한 그룹이 더 높은 것으로 나타났다. 이를 토대로 이러닝 설계상의 시사점도 간략히 제시하였다.
이 연구는 융합기반의 모바일영어커리큘럼을 실용에 앞서 그 가치를 입증하는 데 목적을 두고 있다. 본 연구는 모바일에 탑재되어있는 영어프로그램을 활용하여 효과적인 영어 학습이 될 수 있도록 커리큘럼을 개발하고 연구한다는 점에서 기존의 연구와 차이가 있다. 이 커리큘럼에 대한 교사의 이해와 인지 정도를 알아보기 위해 질적 연구를 수행했으며, 그 결과 영어교사들의 피드백은 실제 사용하는 영어 학습, 반복효과, 협동 학습, 자기효능감 경험 등의 대부분 긍정적 평가를 받았다. 부정적인 견해로는 전통적인 영어 학습 틀에서 벗어난 학습 환경으로 인해 학습에 임하는 '학습자들의 자세가 가벼울 수 있지 않을까?' 하는 염려가 있었다. 이 문제는 교사와 학습자 간에 온 오프라인을 통한 긴밀한 의사소통으로 해결될 수 있다. 향후 연구에서는 이 커리큘럼을 학습현장에서 활용하고 분석하는 연구가 진행되기를 기대한다.
Accurate seismic vulnerability assessment requires high quality and large amounts of ground motion data. Ground motion data generated from time series contains not only the seismic waves but also the background noise. Therefore, it is crucial to determine the high-pass cut-off frequency to reduce the background noise. Traditional methods for determining the high-pass filter frequency are based on human inspection, such as comparing the noise and the signal Fourier Amplitude Spectrum (FAS), f2 trend line fitting, and inspection of the displacement curve after filtering. However, these methods are subject to human error and unsuitable for automating the process. This study used a deep learning approach to determine the high-pass filter frequency. We used the Mel-spectrogram for feature extraction and mixup technique to overcome the lack of data. We selected convolutional neural network (CNN) models such as ResNet, DenseNet, and EfficientNet for transfer learning. Additionally, we chose ViT and DeiT for transformer-based models. The results showed that ResNet had the highest performance with R2 (the coefficient of determination) at 0.977 and the lowest mean absolute error (MAE) and RMSE (root mean square error) at 0.006 and 0.074, respectively. When applied to a seismic event and compared to the traditional methods, the determination of the high-pass filter frequency through the deep learning method showed a difference of 0.1 Hz, which demonstrates that it can be used as a replacement for traditional methods. We anticipate that this study will pave the way for automating ground motion processing, which could be applied to the system to handle large amounts of data efficiently.
본 논문은 필기체 한글의 특징을 추출한 후 이를 신경망을 이용하여 인식하였다. 한글의 특징 추출을 위해 $5{\times}5$ 윈도우 방법을 사용하였는데, 이는 $3{\times}3$ 윈도우 방법을 수정한 것이다. 추출된 특징을 이진화 코드로 변환하여 신경망의 입력으로 사용하며, 백프로퍼게이션 알고리즘으로 학습시켰다. 수직 모음, 수평모음, 자음 인식을 위한 3개의 신경망을 각각 구성하였고, 결과를 비교하기 위하여 3가지 학습 방법을 사용하였다. 3가지 학습 방법은 고정 코드 방법, 학습 코드 방법 I, 학습 코드 방법 II이고 학습 코드 방법 II가 가장 좋은 결과를 보였다. 이 경우 수직 모음과 수평 모음은 100%의 인식률을, 자음은 93.75%의 인식 결과를 보였다.
정보 통신 기술이 빠른 속도로 발전함에 따라 교육의 페러다임이 변하고 있다. 학교현장에서는 교수-학습을 위하여 웹활용에 대한 많은 자료와 방법들이 개발되고 있고, 활발한 논의가 되고 있지만 우리 아이들의 정의적 측면을 신장시키는데 웹활용 교육은 상대적으로 소홀한 측면이 있었다. 자아 개념 증진을 위한 선행연구들의 공통점은 off-line에서 실시되기 때문에 정보의 공유가 어렵고, 향상된 형태의 프로그램으로 발전하는데 제약이 있다. 본 연구에서는 선행연구들의 단점을 보완한 W-SET(웹기반 자기 표현 훈련)시스템을 설계 구현하였다. 이 시스템을 충북 청주시내 초등학교 학생들에게 실험 적용한 결과, 자아개념 형성에 긍정적인 효과를 가져왔다.
최근 학교 현장에 인터넷의 보급과 함께 새로운 방식의 교육 형태와 학교 업무 전산화의 필요성이 대두되었다. 이에 따라 새로운 교육 방식으로서 ICT (Information & Communication Technology) 활용교육을 통한 다양한 교수-학습 모형이 시도되고 있으나, 학교 업무 전산화는 오프라인에서 종이문서를 단편적으로 입력하고 데이터를 출력하는 형태에 머물러 있다. 따라서 본 연구에서는 웹 기반의 업무처리 방식에 따른 초등학교 과학 교구 관리시스템을 제안한다. 본 시스템의 특징은 다음과 같다. 첫째, 학교에서 관리하는 과학 교구 관리업무를 시 도교육청 기준안에 따라 표준화, 정보화하고 또한 교육청의 교구기준에 따라 자료를 선정하여 업무의 효율성과 신속성을 증진시킨다. 둘째, 교구관리시스템을 기초 정보 관리, 교구 기준 관리, 교구 현황 관리 등으로 구성하여 필요한 정보를 쉽고 빠르게 파악할 수 있다. 셋째, 초등학교 교구기준에 맞추어 설계함으로써 기준량, 보유량 및 부족량의 파악과 교구확충계획을 효율적으로 수립하여 업무의 경감과 인력 및 시간의 낭비를 줄일 수 있다.
인간이 지식을 얻는 대부분의 수단은, 눈으로 사물을 보거나 귀로 소리를 들어 입력되는 패턴.영상또는 소리.을 인식하고 그것을 지식으로 축적하는 연속적인 과정이다. 그중 문자인식은 시각정보를 통하여 문제를 인식하고 나아가 의미를 이해하는 인간의 능력을 컴퓨터로 실현하려는 패턴인식의 한분야로서 신경망을 사용한 패턴인식 시스템으로 발전되고 있다. 신경망의 학습에 있어서를 출력값을 재사용하는 신경망모델로는, 순환신경망( Recurrent Neural Netwrek)이 있다. 최근 들어서 이러한 순환신경망을 오프라인 필기체 문자와 같은 정적인 패턴의 분류에 적용하려는 연구가 많이 진행되고 있다. 그러나 이러한 방법들의 대부분든 오프라인 필기체문자와 같은 정적인 패턴의 분류에 있어서는 효과적으로 적용되지 않는다. 이에 본 연구에서는 오프라인 필기체문자와 같은 정적인 패턴을 효과적으로 분르하기 위한 새로운 형태의 순환신경망을 제안한다.본논문에서는 Jordan과 Elman Model 을 확정 결합한 새로운 J-E(Jordan-Elman) 신경망 모델을 사용하여 숫자 및 필기체 문자와 같은 정적인 패턴의 인식에서 기존의 신명망보다 성능이 향상되었음을 보여 준다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.