본 연구의 목적은 고등 수학교육에 있어서 스마트 러닝의 특징적 적용을 통해 교육환경의 확장과 학습자 역량의 확장을 시도하고 그 효과성을 분석하는 것이다. 본 연구는 2017년 G대학에서 1학년 학생들의 공학인증 과목 중 하나인 미적분학I을 수강하는 화공생명학과 학생들 118명을 실험집단과 비교집단으로 분리하여 스마트러닝의 효과성을 검증하였다. 즉 수업에서 공학도구를 활용한 다양한 학습활동과 SNS를 통한 교수자와 학습자 간의 활발한 상호작용이 시각적 이해와 수학적 개념형성, 그리고 학습성과에 미치는 영향을 분석하였다. 연구결과에 따르면 실험집단에서 긍정적인 학업성취를 보였으며 학습자들의 만족도가 높았다. 본 연구는 고등 수학교육에서 스마트러닝의 가능성을 확인하였으며 향후 질 높은 스마트러닝을 실현하기 위한 전략을 제안한다.
Online education, commonly referred to as distance education, has developed rapidly. However, it is questionable whether such distance education has been applied to various educational fields and has achieved satisfactory results in terms of learning effect. One of the reasons for not maximizing the benefits of distance education is non-dynamicity in the production and application of educational content. Educational contents production is made up of collaborative work between the instructor who is the contents expert and the developer who is the production expert. For this reason, existing researches have also concentrated on the improvement of each educational effect. In this paper, we propose to replace a production expert from a developer to an instructor. At this time, the important point is that the educational contents produced by the instructor, who is a development non-expert, should still be able to be maintained with high-quality contents utilizing the characteristics of the web. For this purpose, the production system was developed based on open source to maintain the quality similar to the educational contents developed by the production expert. This will increase the effectiveness of education by applying the developed Smart-Blended Learning System to various educational sites.
IT 발달과 함께 스마트기기로 많은 학습자가 이러닝 콘텐츠를 접하고 있으며, 콘텐츠 제공자들은 학습자의 재이용 의도와 행동을 주의 깊게 관찰하고 있다. 따라서 본 연구에서는 스마트폰에 기반한 이러닝 학습을 접해본 200명의 사용자를 대상으로 이러닝 콘텐츠 플랫폼 특성이 재이용 의도에 미치는 영향을 연구하였다. 그 결과, 사용자의 재이용 의도에 영향을 미치는 특성은 콘텐츠 품질, 상호작용성, 편재성으로 나타났다. 또한, 남성일 경우 재이용 의도에 영향을 미치는 가장 큰 특성은 상호작용성이며, 여성일 경우 콘텐츠 품질과 편재성이었다. 스마트폰을 이용해 하루 평균 한 시간 미만 이러닝을 학습할 경우 콘텐츠 품질이 재이용 의도에 가장 큰 영향을 주었으며, 반대로 한 시간 이상 학습할 경우 편재성, 편리성, 상호작용성이 재이용 의도에 영향을 주었다. 아직도 많은 이러닝 기업들이 PC 기반의 기술이나 단기적 홍보 중심의 사업 전략을 유지해오고 있는데, 본 연구의 결과는 앞으로 해당 기업들이 장기적 사업 전략의 관점에서 스마트폰 기반의 플랫폼 변화와 그 핵심 요인들에 대한 방향을 제시했다는 데 의의를 둘 수 있다.
스테가노그래피는 데이터의 존재 자체를 은닉하여 데이터를 보호하는 기술이다. 최근에는 인공지능 기술이 발달함에 따라 딥러닝 기반의 스테가노그래피 기법들이 개발되고 있다. 딥러닝 기술은 데이터에 대한 고차원의 특징을 분석하여 학습할 수 있으므로 스테가노그래피의 성능과 품질을 개선시킬 수 있다. 본 논문에서는 이미지데이터에 대한 딥러닝 기반의 스테가노그래피 기술의 최신 연구 동향에 대해 살펴보도록 한다.
Purpose The purpose of this study is to investigate the effects of learning expectation and perceived knowledge sharing on user satisfaction and IS continuance in the Korean Army which is currently using the Regiments' Information System to help their Integrated Administration Management. Based on both the Information System(IS) Continuance Model and IS Success Model, this study also examine the role of system quality on user satisfaction. We develop a research model(structural equation model) and its hypotheses that learning expectation, perceived knowledge sharing, and system quality increase users' satisfaction, which leads to IS continuance. The effect of learning expectation on perceived knowledge sharing is also hypothesized. Design/methodology/approach Online Survey using e-mails was administered to test our research model and associated hypotheses. Among the 360 e-mail letters including our survey questionnaire, 285 responses were collected via e-mails. Meaningful 225 cases were analyzed for our study. SPSS Statistics 24.0 and SmartPLS 3.0 were used to analyze both measuremant test and hyotheses test by using the data set. Findings Survey results show that learning expectation(confirmation variable), learning expectation, perceived knowledge sharing(a perceived usefulness variable), and system quality(a system characteristic) each increases user satisfaction, which leads to IS continuance, under the control of the effect of habit to use information systems. Learning expectation also has a positive influence on perceived knowledge sharing. Theoretical and practical implications are presented.
International journal of advanced smart convergence
/
제8권2호
/
pp.199-203
/
2019
In this paper, we propose the efficient impulsive noise mitigation scheme for power line communication (PLC) systems in smart grid applications. The proposed scheme estimates the channel impulsive noise information of receiver by applying machine learning. Then, the estimated impulsive noise is updated in data base. In the modulator, the impulsive noise which reduces the PLC performance is effectively mitigated through proposed technique. As an impulsive noise model, Middleton Class A interference model was employed. The performance is evaluated in terms of bit error rate (BER). From the simulation results, it is confirmed that the proposed scheme has better BER performance compared to the conventional model. As a result, the proposed noise mitigation improves the signal quality of PLC systems by effectively removing the channel noise. The results of the paper can be applied to PLC systems for smart grid.
본 논문은 스마트 빌딩을 위한 가시광 통신 시스템에서 데이터 신뢰성을 향상시키는 딥러닝 기반의 간섭 제거 알고리즘에 대해 연구하였다. 본 논문에서 제안한 기법은 딥러닝 기술을 적용하여 채널에서 발생하는 잡음을 예측하여 제거하는 기술로서 수신단에서 딥러닝에 의해 학습된 잡음들을 활용하여 효과적으로 잡음을 제거함으로써 신호의 품질을 향상시킬 수 있다. 딥러닝 기술의 잡음 예측 정확도를 향상시키기 위해 기존의 잡음 형태를 데이터베이스화하여 활용하였다. 모의실험을 통해 간섭 제거 기법이 적용된 시스템 모델의 성능을 검증하였으며, 제안하는 시스템이 잡음을 효과적으로 제거하여 신호의 품질 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 제안한 시스템 모델은 가시광 통신뿐만 아니라 일반적인 통신 시스템에서도 신호의 품질을 향상시킬 수 있도록 다양하게 적용이 가능하다.
본 연구는 GAN(Generative Adversarial Network)을 기반으로 한 Semi Supervised Learning을 활용하여 이미지 생성과 ResNet50을 이용한 이미지 분류를 결합하는 방법에 대해 다루고 있다. 이를 통해 새로운 접근법을 제시하여 이미지 생성과 분류를 통합함으로써 더 정확하고 다양한 결과를 얻을 수 있도록 하였다. 생성자와 판별자를 학습시켜 생성된 이미지와 실제 이미지를 구별하고, ResNet50을 활용하여 이미지 분류를 수행한다. 실험 결과에서는 생성된 이미지의 품질이 epoch에 따라 변화함을 확인할 수 있었으며, 이를 통해 산업재해 예측 정확성을 향상하고자 한다. 또한, GAN과 ResNet50의 결합을 통해 이미지 생성의 품질을 향상시키고 이미지 분류의 정확도를 높이는 효율적인 방법을 제시하고자 한다.
Purpose: To solve urban problems, empirical research is being actively conducted to implement a smart city based on various ICT technologies, and digital twin technology is needed to effectively implement a smart city. A digital twin is essential for the realization of a smart city. A digital twin is a virtual environment that intuitively visualizes multidimensional data in the real world based on 3D. Digital twin is implemented on the premise of the convergence of GIS and BIM, and in particular, a lot of time is invested in data pre-processing and labeling in the data construction process. In digital twin, data quality is prioritized for consistency with reality, but there is a limit to data inspection with the naked eye. Therefore, in order to improve the required time and quality of digital twin construction, it was attempted to detect a building using Mask R-CNN, a deep learning-based masking algorithm for aerial images. If the results of this study are advanced and used to build digital twin data, it is thought that a high-quality smart city can be realized.
최근에 머신 러닝 기술은 의료, 제조, 마케팅, 금융, 방송, 농업 등 사회 전반에 많은 영향을 미치고 있고 미래에도 인류의 생활에 많은 도움을 줄 것으로 예상된다. 본 논문에서는 인류의 생존에 가장 큰 영향을 주는 먹거리 즉, 농업 분야에 머신러닝기술을 적용하는 방법을 연구한다. 농업 분야에 IoT(Internet of Things) 기술을 접목하는 스마트 팜 (Smart Farm) 분야는 생육환경을 실시간으로 모니터링 하여 농작물의 생육환경을 최적으로 유지 하는 방법을 중점적으로 연구한다. 최근 KT에서 출시된 기가 스마트 팜 솔루션 2.0 에서는 머신러닝 기술을 사용하여 온실내의 온습도를 최적으로 유지하는 기술에 머신러닝을 적용하였다. 기존의 스마트 팜 분야 연구가 생육환경 조절에 중점을 두어 생산성 증대에 집중되어 있지만 본 연구에서는 과일을 최상의 품질 상태에서 수확하여 좋은 가격으로 출하할 수 있도록 수확시기에 머신러닝을 적용하는 방법을 연구한다. 스마트 팜 분야에 머신러닝 기술을 적용하기 위해서는 풍부한 빅 데이터의 확보가 무엇보다 중요하므로 정확한 머신러닝 기술을 적용하기 위해서는 지속적으로 빅 데이터 수집이 가능해야 한다. 본 논문에서 수확시기 예측에 필요한 인자로는 온실 내에서 재배되는 과일의 색상 값과 무게 값, 내부 온습도 값을 색상센서 와 무게센서, 온습도센서를 사용하여 실시간으로 수집하여 확보한다. 본 논문에서 제안하는 FPSML은 유사 과일 재배에 반복적으로 사용할 수 있는 아키텍처를 제공하며 지속적으로 빅 데이터가 축적될수록 보다 정밀한 수확시기를 예측할 수 있다.
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.