• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(D)
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• pp.16-19
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• 2011

최근에 Smart Phone 보급의 급격한 확산에 따라 2012년경에는 국내에서 약 2천만명 정도가 Smart Phone을 사용할 것이며 전 세계적으로도 약 3억5천만대 정도의 사용자가 Smart Phone을 사용할 것으로 예상되고 있다. 이러한 Smart Phone에서 시작된 u-Device 변혁은 Smart Phone, Tablet-PC, Smart TV, Desk Top Computer를 연계한 Seamless 학습 환경 및 최근의 N-Screen 환경의 구현을 가능하게 하고 있다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권1호
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• pp.92-100
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• 2023

Wireless communication technology is becoming increasingly prevalent in smart factories, but the rise in the number of wireless devices can lead to interference in the ISM band and obstacles like metal blocks within the factory can weaken communication signals, creating radio shadow areas that impede information exchange. Consequently, accurately determining the radio communication coverage range is crucial. To address this issue, a Radio Environment Map (REM) can be used to provide information about the radio environment in a specific area. In this paper, a technique for estimating an indoor REM usinga mobile robot and machine learning methods is introduced. The mobile robot first collects and processes data, including the Received Signal Strength Indicator (RSSI) and location estimation. This data is then used to implement the REM through machine learning regression algorithms such as Extra Tree Regressor, Random Forest Regressor, and Decision Tree Regressor. Furthermore, the numerical and visual performance of REM for each model can be assessed in terms of R2 and Root Mean Square Error (RMSE).

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.507-519
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• 2015

본 연구에서는 스마트폰, 태블릿 PC를 활용한 스마트러닝 환경에서 기기의 유형 및 모달리티(modality)가 학습자의 주관적인 상호작용경험에 미치는 영향을 실험연구를 통해 검증하였다. 분석 결과, 모달리티는 사회적 실재감 및 학습자의 상호작용경험(상호작용경험 평가, 다른 학습자에 대한 태도)에 유의미하게 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 스마트 기기 유형의 경우 사회적 실재감 및 학습자의 상호작용경험에 직접적으로 미치는 영향은 없었으나, 모달리티가 사회적 실재감 및 학습자의 상호작용경험에 영향을 미칠 때 조절변인으로서 상호작용효과를 가지는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 다양한 기기를 활용한 스마트러닝 환경에서 사회적 실재감 및 학습자 간 상호작용을 증진시킬 수 있는 학습 환경의 설계 원리를 제시한다는 측면에서 시사점을 가진다.

• Educational Technology International
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• 제12권2호
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• pp.135-151
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• 2011

Recently, a wide variety of studies on future learning have appeared owing to rapid advances in information and communication technology (ICT) and increased discussion about core competencies in twenty-first-century learning. These studies, though insufficient in number, cover various fields such as architecture (design of the learning space), education (learning model), and technology (adaptation of mobile devices). However, these studies focus on mainstream students and do not discuss the future situation of inclusive education with regard to both mainstream and students with physical disabilities. Hence, in order to fill this gap, the present study explores the perceptions and ideas held by special education preservice teachers on the future learning space with regard to school design and peer-to-peer feedback. For this purpose, these preservice teachers' design proposals about future school were collected and analyzed. In conclusion, special education preservice teachers perceive the future learning space as an inclusive environment in which smart technology is incorporated. Future learning environment were categorized in terms of flexible, ubiquitous technology, physical and mental health, safety, and spaces with facilities for students with physical disabilities.

• 한국항행학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.473-480
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• 2019

스마트 홈은 가정의 가전제품, 에너지 소비 장치, 보안기기 등 모든 사물을 통신망으로 연결해 모니터링 및 제어할 수 있는 기술이다. 스마트 홈은 자동제어 뿐 아니라 상황과 사용자의 취향을 학습하고, 이에 맞는 결과를 스스로 제공하는 방향으로 발전하고 있다. 본 논문은 사용자의 행동을 감지하여 사용자의 특성에 맞는 쾌적한 실내 환경 제어 서비스를 할 수 있는 모델을 제안하였다. 전체 시스템 구성은 센서와 와이파이를 탑재한 ESP8266, 실시간 데이터베이스인 firebase, 스마트 폰 어플로 구성된다. 본 모델은 사용자가 가전기기 작동시의 학습모드, 학습 결과를 통한 학습 제어, 실내와 실외 센서의 값을 이용한 자동 환기 등의 기능으로 구분된다. 학습은 에어컨, 가습기, 공기청정지 등 가전기기 제어시의 온도와 습도에 대한 이동 평균을 이용하였다. 본 시스템은 데이터베이스에 지속적으로 수집된 데이터를 다양한 기계학습과 딥 러닝을 통해 사용자의 특성을 분석하고 예측하여 보다 고 품질의 서비스를 제공할 수 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권11호
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• pp.25-31
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• 2022

자율주행 자동차에서 딥러닝 기반 영상처리는 매우 중요하다. 자동차를 비롯한 SoC(System on Chip) 환경에서 실시간으로 도로 영상을 처리하기 위해서는 영상처리 모델을 딥러닝 연산에 특화된 NPU(Neural Processing Unit) 상에서 실행해야 한다. 본 연구에서는 GPU 서버 환경에서 개발된 7종의 오픈소스 딥러닝 영상처리 모델들을 TIDL (Texas Instrument Deep Learning) NPU 환경에 이식하였다. 성능 평가와 시각화를 통해 본 연구에서 이식한 모델들이 SoC 가상환경에서 정상 작동함을 확인하였다. 본 논문은 NPU 환경의 제약으로 인해 이식 과정에 발생한 문제들과 그 해결 방법을 소개함으로써 딥러닝 모델을 SoC 환경에 이식하려는 개발자 및 연구자가 참고할 만한 사례를 제시한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.161-166
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• 2014

스마트 기기 사용의 증가는 많은 사회적 변화를 가져왔다. 특히 교육에서는 보다 높은 학습효과를 위하여 스마트 기기 적용을 연구하여 왔다. 그러나 인문교양은 전통적인 교육 패턴 뿐만 아니라 과목이 가지는 특성 때문에 정보통신에 적용하기가 매우 어려운 분야였다. 본 연구에서는 인문교양 과목을 디지털 방송에 적용하고 그 효과를 증대시키기 위한 방안을 제시하려 한다. 이를 위하여 인문교양의 스마트 콘텐츠 제작 및 연계 방안을 제시하고, 그 실효성을 위하여 디지털 방송에 적용하는 방안에 대한 설문을 통해 적용 가능성을 제시하고자 한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.9-16
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• 2016

Pervasive computing and Internet of Things (IoT) have recently received considerable interest to deploy solutions for the future Internet. Smart environments are integrated with Semantic Web to provide context-awareness to the processed information. Self-learning techniques have been adopted within smart solutions for efficient retrieval of data but do not process data with privacy parameters for in-place authorization. To overcome this issue, we present a novel approach of deploying access control as a service mechanism within Semantic Web based smart environment by using eXtensible Access Control Markup Language (XACML). The proposed XACML as a Service (XACMLaaS) approach offers fine-grained access control for protecting information within smart environment. In this paper, we have defined mathematical rules for each components of proposed access control service layer. These rules are for implementation of access control using XACML. The proposed approach allows the adaptation of authorization of information at component level and provides scalable solution for authorization policies and rule enforcement within smart environment.

• 디지털융복합연구
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• 제11권4호
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• pp.35-44
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• 2013

본 연구는 스마트교육의 개념을 정리한 다음, 교육현장의 다양한 여론 수렴 부족, 교육현장의 준비 부족과 같은 스마트교육 추진 환경과 문제점을 파악하고자 한다. 이러한 개념 정리 및 환경과 문제점 분석을 토대로 본 연구는 스마트교육이 학교 현장에 성공적으로 정착하기 위해 필요한 요인을 기술 및 인프라적 측면, 교사적 측면, 생태계 및 유통적 측면에서 살펴보고 정책추진 방향에 대해 제언하는 것을 연구 목적으로 한다.

• ETRI Journal
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• 제45권4호
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• pp.650-665
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• 2023

A novel smart metering technique capable of anomaly detection was proposed for real-time home power management system. Smart meter data generated in real-time were obtained from 900 households of single apartments. To detect outliers and missing values in smart meter data, a deep learning model, the autoencoder, consisting of a graph convolutional network and bidirectional long short-term memory network, was applied to the smart metering technique. Power management based on the smart metering technique was executed by multi-objective optimization in the presence of a battery storage system and an electric vehicle. The results of the power management employing the proposed smart metering technique indicate a reduction in electricity cost and amount of power supplied by the grid compared to the results of power management without anomaly detection.