• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제15권1호
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• pp.195-202
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• 2023

This study is a comparative survey study conducted to explore the differences in learners' learning flow and learning satisfaction according to the non-face-to-face class operation methods implemented at universities. After implementing different class management methods for the same subject taught by the same instructor non-face-to-face for 15 weeks, each learning flow and learning satisfaction were compared and analyzed, and the collected data were analyzed with IBM SPSS 21.0. As a result of the study, learning flow was high in the order of lectures using real-time ZOOM and recorded lectures using self-studio(3.41±0.91, 3.28±1.01), and learning satisfaction was high in the order of lectures using real-time ZOOM and lectures using the automatic recording system of classes(3.40±0.80, 3.30±0.74). The item with the lowest score was the PPT audio recording lecture in both areas of learning flow and learning satisfaction(2.72±1.04, 1.73±1.04). Considering that system errors such as sound in the smart lecture environment operated for the first time in this study affected the research results, it is suggested that future research should be conducted by supplementing the corresponding part.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.505-507
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• 2021

영상 인식 기술은 인공지능 기술을 기반으로 인식하고자하는 객체의 형상, 객체 주변의 환경변화 및 객체 회전에 의한 인식 능력 저하를 보완할 수 있는 객체특징점 및 특징 기술자를 생성하고, 생성된 특징 기술자를 이용하여, 영상 객체를 인식하는 기술로, 일반적으로 영상에 나타난 객체를 인식하는 기술을 뜻한다. 스마트 안전 축사에서 전력소비 및 화재 발생 복합 환경 분석을 위해 설치되는 전력화재 관리 디바이스를 통합 관리함으로써 축사 전력 사용의 효율성 향상 및 전기 사용의 과부화로 발생할 수 있는 사고를 방지하여 축산 농가의 이익 증대 및 피해를 최소화하고 안전하고 최적화된 지능형 스마트 안전 축사를 개발하여 보급하는데 요구되는 전력 관리 프레임워크를 구현하는데 목적이 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권8호
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• pp.2894-2909
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• 2015

As the number of mobile devices such as smart phones and tablets explodes, the need for new services or applications is also rapidly increasing. Smart class application is one of the emerging applications, in which most of contents are distributed to all members of a class simultaneously. It is highly required to select relay nodes to cover shadow area of radio as well as extend coverage, but existing algorithms in a smart class environment suffer from high control packet overhead and delay for exchanging topology information among all pairs of nodes to select relay nodes. In addition, the relay selection procedure should be repeated in order to adapt to the dynamic topology changes caused by link status changes or device's movement. This paper proposes the learning based relay selection algorithm to overcome aforementioned problems. The key idea is that every node keeps track of its relay quality in a fully distributed manner, where RQI (Relay Quality Indicator) is newly defined to measure both the ability of receiving packets from content source and the ability of successfully relaying them to successors. The RQI of each node is updated whenever it receives or relays broadcast packet, and the node having the higher RQI is selected as a relay node in a distributed and run-time manner. Thus, the proposed algorithm not only removes the overhead for obtaining prior knowledge to select relay nodes, but also provides the adaptability to the dynamic topology changes. The network simulation and experimental results prove that the proposed algorithm provides efficient and reliable content distribution to all members in a smart class as well adaptability against network dynamics.

• 스마트미디어저널
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• 제13권5호
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• pp.45-51
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• 2024

최근 교육의 학습 효과에 도움을 제공하기 위해 실감 콘텐츠 환경에서 상호작용을 제공하는 시스템이 널리 활용되고 있다. 특히, 증강현실(Augmented reality) 기술은 실제 학습 환경에 가상의 물체를 합성하여 정보를 직관적으로 이해하는데 도움을 제공할 수 있다. 본 논문에서는 기하와 관련된 입체도형에 대한 수학개념을 3차원의 공간 정보를 이용하여 학습하는 증강현실 도구를 개발하였다. 이를 위해 수학 교육 과정 중 각기둥과 각뿔에 관한 교과서에 증강현실 합성 기술을 적용하여 공간적인 학습 효과를 보다 높일 수 있도록 하였다. 또한, 카메라와 마커 사이의 위치 관계에 의해 정합이 되도록 가상의 도형을 표현하였고, 공간에 대한 지각 효과를 높이기 위해 평면도, 전개도 등 도형 형태의 다양화, wireframe 가시화 모드 선택 기능 등이 가능하도록 하였다. 본 논문에서 제시한 증강현실 기반 학습도구를 통해 수업에 관한 학업성취도 및 흥미도에 관한 효과성을 평가한 결과 통계적으로 유의한 결과를 얻을 수 있었다. 본 논문에서 제안한 방법을 통하여 입체도형 학습 뿐 아니라 다양한 수업에서 교육적 효과를 높일 수 있을 것으로 전망한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.30-39
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• 2014

본 연구는 국내 대학의 e-러닝 운영 특징은 무엇이며 이에 대한 수강자의 평가 및 요구사항은 어떠한지를 조사하여 대학 e-러닝 활성화방안을 모색하고자 하였다. 이를 위해 운영주체차원의 조사로 10개 일반대학 및 17개 사이버대학의 홈페이지와 언론보도를 분석하여 e-러닝 중점사업을 조사하였으며, 이용자차원의 조사로 Q&A게시판 내용분석 및 수강생 대상 일대일 심층면접을 진행하였다. 조사결과, 국내 대학은 모바일 스마트 캠퍼스 구축, 강의콘텐츠 다양화, 상호작용 시스템 강화, e-러닝 시스템 및 스마트기기 활용교육을 강조하고 있었다. 그러나 e-러닝 수강자들은 모바일에서의 e-러닝 환경이 학사행정에 있어서는 편리하나 과목수강과 관련해서는 불안정하거나 기능이 미흡하다고 느끼고 있었고, 강의콘텐츠는 아직도 특정 형태가 차지하는 비중이 높으며, 강의내용에 따라 차별화된 형태로 운영되는 것이 바람직하다고 응답했다. 또한 운영자 및 시스템의 상호작용보다 수강자 상호간의 상호작용이 활발하게 이루어지길 바라고 있었으며, 일반적인 스마트미디어활용교육이 아닌 강의 및 학습과 관련하여 활용할 수 있는 소셜애플리케이션에 대한 교육을 원하고 있었다. 따라서 국내 대학의 e-러닝 활성화를 위해서는 행정중심적 사업추진이 아닌 교육중심적 e-러닝 환경구축을 목표로 한 실효성 있는 노력이 필요하다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.337-343
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• 2021

심층 강화학습은 학습자가 가공되지 않은 고차원의 입력 데이터를 기반으로 최적의 행동을 선택할 수 있게 하는 인공지능 알고리즘이며, 이를 이용하여 장애물들이 존재하는 환경에서 모바일 로봇의 최적 이동 경로를 생성하는 연구가 많이 진행되었다. 본 논문에서는 복잡한 주변 환경의 이미지로부터 모바일 로봇의 이동 경로를 생성하기 위하여 우선 순위 경험 재사용(Prioritized Experience Replay)을 사용하는 Dueling Double DQN(D3QN) 알고리즘을 선택하였다. 가상의 환경은 로봇 시뮬레이터인 Webots를 사용하여 구현하였고, 시뮬레이션을 통해 모바일 로봇이 실시간으로 장애물의 위치를 파악하고 회피하여 목표 지점에 도달하는 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.61-67
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• 2022

본 논문에서는 시뮬레이션 프로그램 리소스의 일부를 모바일 환경으로 전환시킬 수 있는 모델을 제안한다. 최근 제조업에서 PLC를 컨트롤러로 사용하는 스마트 팩토리가 급속하게 확산되고 있다. 그러나 PLC 운영 인력의 부족으로 운영에 대한 어려움을 겪고 있는 상황으로, PLC 운영 교육에 대한 플랫폼이 필요한 실정이다. 현재 PLC와 관련된 대부분의 교육 플랫폼들은 2D를 기반으로 하고 있어 정확한 학습이 어렵고, 일반적인 PC 환경에서 시뮬레이션 프로그램들을 원격 교육에 적용하면, 모니터 상에 많은 요소가 표현되어 화면 전환이 불편하다. 제안 모델의 실험 결과 일반적인 상황에서 프레임 저하가 없다는 것의 확인하였고, 요청 프레임에 따른 응답 시간은 평균 102ms 으로 학습자가 시스템 지연을 체감할 수준은 아닌 것으로 판단하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권4호
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• pp.21-32
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• 2014

최근 몇 년에 걸쳐 우리나라 스마트폰 사용자가 급격히 늘어났다. 이들 중에서 영어 학습에 스마트폰을 이용하고자 하는 사람들이 많아졌다. 이에 본 연구에서는 우리나라 성인 영어 학습자 100명을 대상으로 스마트폰 사용 관련하여 활용 정도, 영향 요인에 대해 조사를 하였다. 그리고 이 일반 성인 영어 학습자 집단과 비교될 수 있는 집단으로 스마트캠퍼스 환경에서 스마트폰으로 영어를 학습할 수 있는 사이버대학교 재학생 62명의 응답을 비교 분석하였다. 분석 결과 두 집단 모두 스마트폰 사용을 긍정적으로 보면서 많이 사용하고 있었고, 계속 사용할 의도를 갖고 있었다. 영어 학습 관련하여 이들은 스마트폰을 이용해서 영어를 배울 의사가 많았고, 30분 이내의 짧은 시간 동안 학습하는 콘텐츠를 선호하였다. 학습하고자 하는 영어 콘텐츠로는 듣기와 읽기처럼 수용적 기술(receptive skill)과 발음과 어휘 등 짧은 단위로 학습할 수 있는 콘텐츠를 선호하였다. 그런데, 두 집단 모두 실제 영어 학습 관련하여 스마트폰에 설치한 영어 학습 앱은 많지 않았고 만족하는 앱도 많지 않았다. 스마트캠퍼스 환경에 있는 사이버대 재학생들도 스마트폰 사용과 관련하여 전반적으로 일반 영어 학습자 집단과 비슷한 응답을 보였으나, 스마트폰을 이용한 영어 학습에 대해서는 다소 유보적인 태도를 보였다. 이는 스마트캠퍼스를 구축하여 스마트러닝을 통한 학습 성과를 얻고자 하는 교육기관의 목적이 아직 제대로 달성되지 못한 상황을 보여주는 것이다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제9권2호
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• pp.203-211
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• 2020

This study proposes a method for estimating gender and age that is robust to various external environment changes by applying deep learning-based learning. To improve the accuracy of the proposed algorithm, an improved CNN network structure and learning method are described, and the performance of the algorithm is also evaluated. In this study, in order to improve the learning method based on CNN composed of 6 layers of hidden layers, a network using GoogLeNet's inception module was constructed. As a result of the experiment, the age estimation accuracy of 5,328 images for the performance test of the age estimation method is about 85%, and the gender estimation accuracy is about 98%. It is expected that real-time age recognition will be possible beyond feature extraction of face images if studies on the construction of a larger data set, pre-processing methods, and various network structures and activation functions have been made to classify the age classes that are further subdivided according to age.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제9권4호
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• pp.156-166
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• 2020

In this paper, to improve spectral efficiency and mitigate interference in coordinated millimeter-wave systems, we proposes an optimal user group and beam selection scheme. The proposed scheme improves spectral efficiency by mitigating intra- and inter-cell interferences (ICI). By examining the effective channel capacity for all possible user combinations, user combinations and beams with minimized ICI can be selected. However, implementing this in a dense environment of cells and users requires highly complex computational abilities, which we have investigated applying multiclass classifiers based on machine learning. Compared with the conventional scheme, the numerical results show that our proposed scheme can achieve near-optimal performance, making it an attractive option for these systems.