• 정보교육학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.309-318
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• 2012

E-러닝, U-러닝, M-러닝에 이어 요즘의 대세는 스마트 러닝이다. 정부는 지난 2011년 6월 스마트교육 추진 전략을 발표하여 우리나라 스마트 교육의 비전과 추진 방향을 제시하였다. 하지만 현재 정부에서 주도하는 스마트 교육 정책의 추진에 있어 무엇보다도 현장의 현실과 환경적 고려, 교육의 주체자들의 능력 등 다양한 요인의 고려가 없이 무조건적인 적용이 이루어지고 있는 것이 현실이다. 이에 본 연구는 교육현장의 현실과 스마트 환경을 파악하고 이를 교육할 초등학교 교사들의 스마트 기기 활용현황과 현재 정부에서 추진하고 있는 스마트 교육의 여러 요소에 대한 활용인식 및 실태를 조사하여 문제점을 분석하고 개선 방안을 모색하여 보다 체계적인 스마트 교육의 기반을 마련함에 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.125-132
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• 2012

최근 스마트 폰을 활용하여 다양한 학습 콘텐츠들이 구축되어 오고 있다. 본 논문에서는 현재 대학에서 e-learning을 수행에 관한 전반적인 추세와 동향에 대해 알아보았다. 그리고 시스템은 스마트 포털, 학습관리시스템(LMS), 그리고 학습컨텐츠관리시스템(LCMS)으로 구성된 e-learning 플랫폼으로 구축하였다. 실험을 통하여 e-learning의 각각의 구성요소를 구현하였다. 학습관리시스템은 자격취득을 위한 사용자 프로파일을 이용한 평가 시스템으로 보다 효율적으로 구현하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권1호
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• pp.11-22
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• 2021

코로나19 확산으로 초·중·고등학교에서 비대면 원격수업이 시행되고 있으나 가정의 ICTs 환경이 어떻게 갖추어져 있는지에 대한 실증데이터를 분석한 연구는 부족한 상황이다. 가정의 ICTs 환경이 원격수업에 적합한지 알아보기 위해 한국미디어패널조사 데이터를 사용하여 2012년과 2019년 사이 스마트기기 보유량의 변화와 가구 특성에 따른 스마트기기 보유량 차이를 살펴보았다. 본 연구결과에 따르면 2012년에 비해 2019년에는 데스크톱 PC 보유량은 줄어들었으나 노트북 PC, 태블릿 PC, 스마트폰의 보유량이 증가하여 전체적으로는 대부분의 가정에서 원격수업 환경이 갖추어진 것으로 볼 수 있다. 그러나 스마트기기에서 스마트폰을 제외할 경우, 가구소득 500만원 미만 가정에서는 자녀수 별로 원격수업에 필요한 기기를 갖추지 못한 비율이 약 30%로 나타나 가구소득에 따라 원격수업 여건이 다름을 보여준다. 본 연구는 가정의 ICTs 환경을 분석하고 소득집단에 따라 보유 기기 유형의 차이가 있음을 확인함으로써 원격수업으로 인한 불평등을 방지하기 위한 개입 지점을 제시한다는 점에서 의의가 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.1793-1802
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• 2017

In the recent years, IT and Network Technology has rapidly advanced environment in accordance with the needs of the times, the usage of the smart learning service is increasing. Smart learning is extended from e-learning which is limited concept of space and place. This system can be easily exposed to the various security threats due to characteristic of wireless service system. Therefore, this paper proposes the improvement methods of smart learning system security by use of faults analysis methods such as the FTA(Fault Tree Analysis) and FMECA(Failure Mode Effects and Criticality Analysis) utilizing the consolidated analysis method which maximized advantage and minimized disadvantage of each technique.

• 대한화학회지
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• 제64권6호
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• pp.360-370
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• 2020

이 연구에서는 증강현실을 활용한 소집단 학습에서 개념 이해 및 몰입, 상황 흥미를 촉진할 수 있는 학습 환경을 학생들의 자기조절 수준에 따라 탐색하였다. 서울시에 소재한 남녀공학 고등학교 1학년 95명이 연구에 참여하였다. 한 모둠에 마커와 스마트 기기를 각각 1개(1-1), 2개(2-2) 또는 4개(4-4)를 제공하는 세 가지 학습 환경을 구성하고, 학생들을 4인 1모둠으로 편성하여 각 학습 환경에 무선 배치하였다. 통합과학 교과의 화학 결합 개념에 대하여 증강현실을 활용한 소집단 학습을 2차시 동안 실시하였다. 이원 변량 분석 결과, 개념 이해도 검사에서는 4-4 학습 환경의 점수가 1-1 또는 2-2 학습 환경보다 유의미하게 높았으며, 자기조절 수준이 낮은 학생들이 학습 환경 변화의 영향을 받았다. 몰입감 검사에서는 4-4 학습 환경의 점수가 1-1 학습 환경보다 유의미하게 높았고, 자기조절 수준이 높은 학생들이 학습 환경 변화의 영향을 받았다. 상황 흥미 검사에서 4-4 및 2-2 학습 환경의 점수는 1-1 학습 환경보다 통계적으로 유의미하게 높았고, 학습 환경 변화는 자기조절 수준 높은 학생과 낮은 학생 모두에게 영향을 주었다. 연구 결과를 바탕으로 증강현실을 활용한 소집단 학습에서 학생들의 개념 이해 및 몰입, 상황 흥미를 촉진할 수 있는 학습 환경에 대한 교육적 함의를 논의하였다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제9권4호
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• pp.173-178
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• 2020

As the fourth industrial revolution, in which people, objects, and information are connected as one, various fields such as smart energy, smart cities, artificial intelligence, the Internet of Things, unmanned cars, and robot industries are becoming the mainstream, drawing attention to big data. Among them, Smart Grid is a technology that maximizes energy efficiency by converging information and communication technologies into the power grid to establish a smart grid that can know electricity usage, supply volume, and power line conditions. Smart meters are equient that monitors and communicates power usage. We start with the goal of building a virtual smart grid and constructing a virtual environment in which real-time data is generated to accommodate large volumes of data that are small in capacity but regularly generated. A major role is given in creating a software/hardware architecture deployment environment suitable for the system for test operations. It is necessary to identify the advantages and disadvantages of the software according to the characteristics of the collected data and select sub-projects suitable for the purpose. The collected data was collected/loaded/processed/analyzed by the Hadoop ecosystem-based big data platform, and used to predict power demand through deep learning.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.83-94
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• 2013

최근의 국가간 정치, 경제, 사회, 문화적인 측면에서의 교류와 협력이 활발해지면서 글로벌 세계에 대한 인식이 점차 높아지고 있다. 이러한 글로벌 시대에 맞는 인재를 양성하기 위해서는 그동안의 국가 중심의 교육에서 벗어나 글로벌 시대에 적합한 교육으로의 전환이 필요하다. 최근의 스마트기기의 폭팔적인 보급의 영향으로 스마트교육이라는 새로운 교육의 패러다임이 등장하였다. 스마트교육 환경의 특징인 고도로 연결된 사회에서 활발한 상호작용과 적극적인 참여와 협력 등은 보다 효과적으로 글로벌 학습을 지원할 수 있게 하였다. 본 연구에서는 스마트교육 환경에서 효과적으로 글로벌 학습을 지원하기 위한 교수 학습 모형을 제안한다.

• 한국공간구조학회논문집
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• 제21권1호
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• pp.79-86
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• 2021

Control performance of a smart tuned mass damper (TMD) mainly depends on control algorithms. A lot of control strategies have been proposed for semi-active control devices. Recently, machine learning begins to be applied to development of vibration control algorithm. In this study, a reinforcement learning among machine learning techniques was employed to develop a semi-active control algorithm for a smart TMD. The smart TMD was composed of magnetorheological damper in this study. For this purpose, an 11-story building structure with a smart TMD was selected to construct a reinforcement learning environment. A time history analysis of the example structure subject to earthquake excitation was conducted in the reinforcement learning procedure. Deep Q-network (DQN) among various reinforcement learning algorithms was used to make a learning agent. The command voltage sent to the MR damper is determined by the action produced by the DQN. Parametric studies on hyper-parameters of DQN were performed by numerical simulations. After appropriate training iteration of the DQN model with proper hyper-parameters, the DQN model for control of seismic responses of the example structure with smart TMD was developed. The developed DQN model can effectively control smart TMD to reduce seismic responses of the example structure.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.193-198
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• 2010

Smart phone systems such as Android and iPhone are spreading into the next generation's computing and the prediction that cell phone (especially smart phone) penetration rate will be higher than that of PC in the near future is predominant. In this paper, we designed and materialized an item pool system which has self directed learning function that enables learning with smart phone (the PC in the hand). Users can choose the way of studying and do the offered estimation depending on their levels with smart phone. It is materialized the studying environment which can be done immediately anytime and anywhere.

• 한국공간구조학회논문집
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• 제21권2호
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• pp.41-48
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• 2021

A smart tuned mass damper (TMD) is widely studied for seismic response reduction of various structures. Control algorithm is the most important factor for control performance of a smart TMD. This study used a Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) among reinforcement learning techniques to develop a control algorithm for a smart TMD. A magnetorheological (MR) damper was used to make the smart TMD. A single mass model with the smart TMD was employed to make a reinforcement learning environment. Time history analysis simulations of the example structure subject to artificial seismic load were performed in the reinforcement learning process. Critic of policy network and actor of value network for DDPG agent were constructed. The action of DDPG agent was selected as the command voltage sent to the MR damper. Reward for the DDPG action was calculated by using displacement and velocity responses of the main mass. Groundhook control algorithm was used as a comparative control algorithm. After 10,000 episode training of the DDPG agent model with proper hyper-parameters, the semi-active control algorithm for control of seismic responses of the example structure with the smart TMD was developed. The simulation results presented that the developed DDPG model can provide effective control algorithms for smart TMD for reduction of seismic responses.