This study developed a responsive healthcare system that users can easily use in real life to prevent turtle neck syndrome by posture correction. We propose a system that naturally induces direct posture improvement by adjusting the height with a responsive cradle through a turtle neck discrimination algorithm detecting the turtle neck posture in real time using a webcam. The turtle neck algorithm was developed based on machine learning, using the points that the distance relationship between the jaw line and the shoulder varies depending on the posture. For the younger age group, which is particularly problematic due to the increase in the use of IT devices, image data in different situations according to the height and posture of the cradle was collected and learned as a support vector machine classifier. In addition, a height-adjustable cradle that can support a laptop has been created and expanded into a responsive cradle that can be controlled with software by interlocking with the Arduino. Therefore, this service enables posture correction of many modern people suffering from turtle neck syndrome and will become an essential platform in the increasing online environment in the non-contact era.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권7호
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pp.171-180
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2022
In the knowledge development of online assessment in learning management systems (LMSs), many assessments are evaluated weekly in the summer training course for undergraduate students in the Faculty of Computing and Information Technology at King Abdul-Aziz University in Saudi Arabia. The number of performance assessments in the summer training course reaches 15 weeks. Many of them, however, are sent or done informally or through unreliable ways and cannot be verified by third parties. Therefore, applying the concept of digital transformation is essential. This research study reported herein used the action design research (ADR) method to build a new information technology system that could assist in the digital transformation. An electronic platform was designed, developed, implemented, and evaluated using the ADR method so that the main people involved in the summer training process (i.e., students, academic supervisors, and administrators) would have a high level of satisfaction with it. The study was conducted on 452 students, 105 academic supervisors, and 15 administrative staff and was conducted during the summer semester of 2020. All the training processes were digitally transformed and automated to control and raise the level and reliability of the training. All involved people were satisfied, thus, shifting the process to be in a digital form assist in achieving the high-level goal.
In programming classes, there is always a need to efficiently manage programming assignments. This is especially important as class sizes and assignment complexity grows. GitHub and GitHub Classroom makes the management of student assignments much simpler than uploading files and folders to a LMS or shared online drive. Additionally, git and GitHub are industry standard tools, so introducing students these tools in class provides them a good opportunity to start learning about how software is developed in the real-world. This study describes a workflow that uses both GitHub Pages and GitHub Classroom for more efficient classroom and assignment management. The workflow outlined in this study was used in two practical web programming classes in Spring 2023 with 46 third and fourth-year university students. GitHub Pages was used as a classroom website to distribute class announcements, assignments, lecture slides, study guides, and exams. GitHub Classroom was used as a class roster and assignment management platform. The workflow presented in this study is expected to assist other lecturers with the formidable tasks of distributing, collecting, grading, and leaving feedback on multiple students' multi-file programming assignments in practical programming classes.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권11호
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pp.93-98
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2023
Instagram is one of the fastest-growing online photo social web services where users share their life images and videos with other users. Image tagging is an essential step for developing Automatic Image Annotation (AIA) methods that are based on the learning by example paradigm. Hashtags can be used on just about any social media platform, but they're most popular on Twitter and Instagram. Using hashtags is essentially a way to group together conversations or content around a certain topic, making it easy for people to find content that interests them. Practically on average, 20% of the Instagram hashtags are related to the actual visual content of the image they accompany, i.e., they are descriptive hashtags, while there are many irrelevant hashtags, i.e., stophashtags, that are used across totally different images just for gathering clicks and for search ability enhancement. Hence in this work, Sorting instagram hashtags all the way through mass tagging using HITS (Hyperlink-Induced Topic Search) algorithm is presented. The hashtags can sorted to several groups according to Jensen-Shannon divergence between any two hashtags. This approach provides an effective and consistent way for finding pairs of Instagram images and hashtags, which lead to representative and noise-free training sets for content-based image retrieval. The HITS algorithm is first used to rank the annotators in terms of their effectiveness in the crowd tagging task and then to identify the right hashtags per image.
There have been emerging many use-cases applying recommendation systems especially in online platform. Although the performance of recommendation systems is affected by a variety of factors, selecting appropriate features is difficult since most of recommendation systems have sparse data. Conventional matrix factorization (MF) method is a basic way to handle with problems in the recommendation systems. However, the MF based scheme cannot reflect non-linearity characteristics well. As deep learning technology has been attracted widely, a deep neural network (DNN) framework based collaborative filtering (CF) was introduced to complement the non-linearity issue. However, there is still a problem related to feature embedding for use as input to the DNN. In this paper, we propose an effective method using singular value decomposition (SVD) based feature embedding for improving the DNN performance of recommendation algorithms. We evaluate the performance of recommendation systems using MovieLens dataset and show the proposed scheme outperforms the existing methods. Moreover, we analyze the performance according to the number of latent features in the proposed algorithm. We expect that the proposed scheme can be applied to the generalized recommendation systems.
코로나19 팬데믹으로 인한 사회적 거리두기의 일상화는 전 산업에 걸친 디지털 전환(Digital Transformation)을 가속화하였고 교육 분야에서도 IT 기술과 교육 서비스가 융합된 에듀테크(Edutech)가 확산되며 대학 교육에서도 변화를 가져왔다. 대학에서의 비대면 온라인 강의는 오프라인 학습의 병행 또는 보조적 수단이었으나 코로나19 팬데믹 이후 확산된 비대면 온라인 동영상 수업은 학습자와의 상호작용 부재, 학습자의 학업 이해도 저하 등의 한계를 보였고 대안으로 실시간 온라인 강의가 병행되었으나 상호작용 한계를 해결하지 못하고 기존 온라인 교육의 장점인 시공간 제한 없는 학습마저 없애는 문제가 발생하였다. 또한 학생들의 대학내 활동 참여 기회 감소에 따른 경험 부재로 인한 사회화 능력 감소가 우려되나 Zoom 과 같은 2차원 디지털 환경의 웹 회의 플랫폼을 사용한 온라인 활동은 학생들의 사회활동에 충분히 기여하지 못하였다. 이와 같은 한계를 극복하고자 하는 방법으로 '메타버스'가 주목받기 시작하였다. 메타버스는 아바타를 사용하는 3차원으로 구성되는 가상세계이나 상호작용, 사회적, 경제적 활동과 같은 실생활을 구현한 기술적 특징을 가져 온라인 교육의 한계 및 의사소통 한계 문제를 해결하는 학습 공간, 비교과 활동 지원 플랫폼으로 사용되기 시작하고 있다. 메타버스를 이용한 대학 교육의 실제 적용을 위해 도입 전략의 마련이 필요한 시점으로 이를 위해 본 연구에서는 첫째, 메타버스의 개념, 특징, 서비스 유형 등 메타버스와 관련된 전반적인 선행연구와 메타버스 적용사례를 고찰하고 둘째, 기술수명주기 모델과 혁신 기술 확산 이론을 바탕으로 한 메타버스 도입 프레임워크를 구축하고 단계적 도입 전략 및 주 사용층에 따른 특화된 도입 방안을 수립하여 시나리오로 제시하였다. 이를 통해 신기술 도입의 이론적 배경, 메타버스 연구의 확산 뿐 아니라 효율적 도입 전략 형성과 연계 서비스 모델 기초 제공, 대학의 부가가치 창출 전략을 제공할 수 있는 실무적 기반을 제시한다.
본 연구는 리터러시의 국내 연구동향 분석을 통해 학습과의 관련 변인을 살펴보고, 리터러시 교육방향에 시사점을 제시하고자 한다. 한국연구정보서비스(RISS)를 활용하여 1993년부터 2022년 2월까지의 연구논문을 수집하였다. 검색 키워드로 '리터러시'와 '교육'을 사용하였으며, 200편의 논문이 분석대상으로 선정되었다. 키워드 네트워크 분석을 활용하여 관련 변인을 분석한 결과, 총 810개의 키워드 중 최소 3회 이상 출현한 키워드는 118개였으며, 가장 높은 빈도를 보인 키워드는 '디지털 리터러시', '미디어 리터러시', '초등학교' 순으로 나타났다. 분석 결과를 통해 다음의 시사점을 제시했다. 첫째, 온라인 교수·학습 자원 플랫폼 구축과 교육정책 연계와의 확대성 연구가 요구된다. 둘째, 리터러시 역량 설정 및 역량 향상 방안이 모색되어야 한다. 셋째, 디지털 기반 융합 교육모델 개발이 이뤄져야 한다. 본 연구는 가장 최근까지의 리터러시 연구를 살펴보고, 이를 통해 리터러시 교육의 방향을 제시하였다는 점에서 의의가 있다고 하겠다.
본 연구는 한국 대학생이 K-MOOC을 활용하여 학습함에 있어 강좌 선정의 동기, 학습활동 및 기술과 관련한 학습경험 및 그에 따른 교육적 효과를 이해하는데 그 목적을 두고 있다. 이를 위해 K-MOOC 강좌를 수강하여 학습한 94명의 한국 대학생이 작성한 개인별, 그룹별 성찰일지를 귀납적 내용분석 방법에 따라 수집 및 분석하였다. 연구결과, 학생들의 특정 K-MOOC 선정 및 수강의 주된 동기는 해당 주제에 대한 평소 관심과 흥미에서 비롯되는 것으로 나타났다. 지적호기심, 전공공부 및 진로탐색, 오프라인 강좌와의 비교, 인기도 등이 그 뒤를 따랐다. K-MOOC 학습활동과 관련하여 학생들의 긍정적 경험과 부정적 경험은 주로 동영상 시청과 퀴즈 및 시험에서 야기된 것으로 드러났다. K-MOOC 기술에 대한 학생들의 경험은 대부분 긍정적이었으나 일부 학생들은 기술적 단순오류뿐 아니라 고급 학습분석 플랫폼 기술의 부재로 부정적 경험을 보고하였다. K-MOOC 학습경험을 통한 학습효과에 있어서는 지식(기억, 이해), 태도(감수), 기술 순이었다. 본 연구는 새로운 대중 온라인 학습환경인 K-MOOC 수업에서 나타나는 다양한 학습경험을 비정형화된 자유 서술식 형태의 성찰일지를 통해 실제 학습자의 인식에 근거하여 살펴보았다는 점에서 의미를 갖는다. 추후 학습경험과 학습효과의 직접적인 관계에 대해 실증적인 연구가 수행될 필요가 있다.
최근 전 세계 보험업계에도 기계학습, 자연어 처리, 딥러닝 등의 인공지능 기술 활용을 통한 디지털 전환이 급속도로 확산하고 있다. 이에 따라 인공지능 기술을 기반으로 한 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스 성공을 이룬 해외 보험사들도 증가하고 있다. 대표적으로 중국 최대 민영기업인 평안보험그룹은 '금융과 기술', '금융과 생태계'를 기업의 핵심 키워드로 내세우며 끊임없는 혁신에 도전한 결과, 인슈어테크와 디지털플랫폼 분야에서 괄목할만한 성과를 보이며 중국의 글로벌 4차 산업혁명을 선도하고 있다. 이에 본 연구는 평안보험그룹 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스 활동을 ser-M 분석 모델을 통해 분석하여 국내 보험사들의 인공지능 기술기반 비즈니스 활성화를 위한 전략적 시사점을 제공하고자 했다. ser-M 분석 모델은 기업의 경영전략을 주체, 환경, 자원, 메커니즘 관점에서 통합적으로 해석이 가능한 프레임으로, 최고경영자의 비전과 리더십, 기업의 역사적 환경, 다양한 자원 활용, 독특한 메커니즘 관계가 통합적으로 해석되도록 연구하였다. 사례분석 결과, 평안보험은 안면·음성·표정 인식 등 핵심 인공지능 기술을 활용하여 세일즈, 보험인수, 보험금 청구, 대출 서비스 등 업무 전 영역을 디지털로 혁신함으로써 경비 절감과 고객서비스 발전을 이루었다. 또한 '중국 내 온라인 데이터'와 '회사가 축적한 방대한 오프라인 데이터 및 통찰력'을 인공지능, 빅데이터 분석 등 신기술과 결합하여 금융 서비스와 디지털 서비스 사업이 통합된 디지털 플랫폼을 구축하였다. 이러한 평안보험그룹의 성공 배경을 ser-M 관점에서 분석해 보면, 창업자 마밍즈 회장은 4차 산업혁명 시대의 디지털 기술발전, 시장경쟁 및 인구 구조의 변화를 빠르게 포착하여 새로운 비전을 수립하고 디지털 기술중시의 민첩한 리더십을 발휘하였다. 환경변화에 대응한 창업자 주도의 강력한 리더십을 바탕으로 인공지능 기술 투자, 우수 전문인력 확보, 빅데이터 역량 강화 등 내부자원을 혁신하고, 외부 흡수역량의 결합, 다양한 업종 간의 전략적 제휴를 통해 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스를 성공적으로 끌어냈다. 이와 같은 성공사례 분석을 통하여 인슈어테크와 디지털플랫폼 도입을 본격 준비하고 있는 국내 보험사들에게 디지털 시대에 필요한 경영 전략과 리더십에 대한 시사점을 줄 수 있다.
최근 메타버스(Metaverse)에 대한 관심과 함께 메타버스 플랫폼을 다양한 형태로 활용하려는 시도가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 메타버스가 가지고 있는 교육적 활용 가능성에 주목하고, 비대면 교육 상황에서 학습자에게 효과적인 학습 경험을 제공하기 위한 메타버스 환경의 융합(STEAM) 프로그램을 개발 및 적용하였다. 개발한 프로그램은 학생들에게 친숙한 마인크래프트와 제페토를 메타버스 학습 플랫폼으로 활용하였고, 모듈 형태의 5가지 주제를 총 16차시로 구성하여 교육 현장에서 차시 대체형 수업이 이루어질 수 있도록 하였다. 이를 통해 학습자의 STEAM 태도의 변화 및 학습 만족도를 측정했으며, 개발한 융합 프로그램을 통해 학습자의 흥미, 배려, 소통, 유용성, 자아개념, 자아효능감, 진로선택 영역이 유의미하게 상승한 것으로 나타났다. 또한 만족도, 흥미, 수업 전반과 관련된 학습자 만족도 검사 전 영역에서도 긍정적인 결과가 확인되었다. 향후 메타버스의 특성을 고려하여 시공간의 제약을 탈피하여 새롭게 소통하고, 높은 자유도와 몰입도를 바탕으로 하는 학습자 중심의 다양한 교육적 접근이 이루어져야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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