• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제27권3호
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• pp.19-36
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• 2020

The Internet of things (IoT) is a system of interrelated computed devices, digital machines and any physical objects which are provided with unique identifiers and the potential to transmit data to people or machine (M2M) without requiring human interaction. IoT devices can be used to monitor and control the electrical and electronic systems used in different fields like smart home, smart city, smart healthcare and etc. In this study we introduce four imaginary IoT devices as a learning support assistants according to students' dominant learning styles measured by Honey and Mumford Learning Styles: Activists, Reflectors, Theorists and Pragmatists. This research emphasizes the association between students' strong learning styles and a preference to appropriate IoT devices with specific characteristics. Moreover, different levels of IoT devices' architecture are clearly explained in this study where all the artificial devices are designed based on this structure. Data analysis of experiment were measured by the use of chi square test for association and research results showed the statistical significance of the estimated model and the impacts of each category over the model where we finally got accurate estimates for our research variables. This study revealed the importance of considering the students' dominant learning styles before inventing a new IoT device.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.53-60
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• 2018

지속적인 IoT의 발전으로 인한 스마트팜 보급은 고령화와 일손부족 현상이 지속되고 있는 우리나라 농촌의 해결책으로 부각되고 있다. 이에 현재 스마트팜의 보급은 지속적으로 증가하고 있다. 스마트팜은 사람을 대신하여 온도, 습도, 이산화탄소, 그리고 날씨와 같이 작물 재배를 위한 환경을 모니터링하고 제어한다. 특히 작물을 재배함에 있어서 온도를 제어하는 것은 매우 중요하다. 온도를 제어하기 위해 스마트팜 내에서는 에어컨, 팬과 같이 온도를 제어할 수 있는 기기가 널리 사용되고 있다. 하지만 이러한 기기들은 전력소모가 심해 생산비의 증가를 초래한다. 본 논문은 인공지능을 이용하여 스마트팜 빅데이터를 학습하고 1시간후의 비닐하우스 최적온도를 예측하고 창문을 이용해 온도를 제어함으로써 다른 온도제어기기들보다 전력을 절약할 수 있는 전력절약형 스마트팜 시스템을 제시한다. 본 논문에서 연구한 방법을 이용한 시뮬레이션을 통해 기존에 사용하는 팬보다 특정 조건 하에서 83%전력소모가 절약될 수 있다는 것을 확인하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권2호
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• pp.39-52
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• 2022

In the context of the evolution of automation and intelligence, deep learning and machine learning algorithms have been widely applied in aquaculture in recent years, providing new opportunities for the digital realization of aquaculture. Especially, water quality management deserves attention thanks to its importance to food organisms. In this study, we proposed an end-to-end deep learning-based TabNet model for water quality prediction. From major indexes of water quality assessment, we applied novel deep learning techniques and machine learning algorithms in innovative fish aquaculture to predict the number of water cells counting. Furthermore, the application of deep learning in aquaculture is outlined, and the obtained results are analyzed. The experiment on in-house data showed an optimistic impact on the application of artificial intelligence in aquaculture, helping to reduce costs and time and increase efficiency in the farming process.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.137-143
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• 2014

스마트 교육은 정보형 인재에서 창의형 인재로 변화되는 현대사회에서 스마트화, 자동화 교육을 통해 창의적인 스마트 인재를 양성하는 교육 혁명이라 할 수 있다. 즉, 지식정보화와 스마트 기기의 출현 등으로 점차 개인별 능동적 맞춤형 교육 방식으로 교육 패러다임이 변화하고 있으며 이를 반영하는 교육 방식이라 할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 스마트 교육 환경을 구현하기 위한 기반 기술 체계를 설계한 것으로 클라우드 컴퓨팅과 N 스크린 기반의 차세대 스마트 교육 시스템을 연구하였다. 이를 위해 스마트 미디어 환경에서 교육적 기능과 특징 분석을 기반으로 스마트 교육 시스템의 활용 방안을 극대화시킨 시스템 설계를 연구하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권3호
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• pp.31-36
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• 2015

전자통신 및 스마트기기 사용의 확산과 더불어 스마트플랫폼 시대에 맞는 강의 및 새로운 서비스 구상이 필요하고, 다양한 콘텐츠 및 시스템 변화에 대비하여 교육 시스템을 설계, 구현할 필요성이 강조되고 있다. 국내 사이버 대학들도 스마트폰 기반의 모바일 캠퍼스 구축 등 융복합 기술을 통한 새로운 정보통신 환경에 부합하는 교육시스템과 네트워크 기반 구축에 빠르게 대처하고 있는 실정이다. 이에 본 연구의 목적은 K대학의 사례연구를 통해 클라우드 기반 시스템 설계와 구현, 활용효과를 제시함으로서 효과적인 도입 방법 및 개선점 등을 시사하는 것이다. K대학의 행아웃 학습시스템 도입사례를 통해 교수와 학생간 자유로운 의견 교환 및 정보공유를 통해 학생의 학업성취도 및 만족도가 향상되었고, 시간 및 운영비용 등의 절감을 통해 효율성이 향상되었음을 확인할 수 있었다. 또한, 이 연구 결과는 실시간 영상강의의 새로운 모델을 발굴하고 학습 환경 개선을 위한 클라우드 기반 서비스 플랫폼을 제시한다.

• 한국경영과학회지
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• 제17권2호
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• pp.145-162
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• 1992

This paper proposes two design principles for expert systems to solve a stock market timing (SMART) problems : machine knowledge and fuzzy post-adjustment, Machine knowledge is derived from past SMART instances by using an inductive learning algorithm. A knowledge-based solution, which can be regarded as a prior SMART strategy, is then obtained on the basis of the machine knowledge. Fuzzy post-adjustment (FPA) refers to a Bayesian-like reasoning, allowing the prior SMART strategy to be revised by the fuzzy evaluation of environmental factors that might effect the SMART strategy. A prototype system, named K-SISS2 (Knowledge-based Stock Investment Support System 2), was implemented using the two design principles and tested for solving the SMART problem that is aimed at choosing the best time to buy or sell stocks. The prototype system worked very well in an actual stock investment situation, illustrating basic ideas and techniques underlying the suggested design principles.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.619-624
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• 2014

This paper introduces a robot-based learning system which is designed to teach multiplication to children. In addition to a small humanoid and a smart device delivering educational content, we employ a type of mixed-initiative operation which provides enhanced multi-modal cognition to the r-learning system through human intervention. To investigate major factors that influence people's intention to use the r-learning system and to see how the multi-modality affects the connections, we performed a user study based on TAM (Technology Acceptance Model). The results support the fact that the quality of the system and the natural interaction are key factors for the r-learning system to be used, and they also reveal very interesting implications related to the human behaviors.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제13권2호
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• pp.258-266
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• 2024

E-learning systems have proliferated in recent years, particularly in the wake of the global COVID-19 pandemic. For kids, there isn't a specific online learning platform available, though. To do this, new conceptual models of training and learning software that are adapted to the abilities and preferences of end users must be created. Young pupils: those in kindergarten, preschool, and elementary school are unique subjects with little research history. From the standpoint of software technology, young students who have never had access to a computer system are regarded as specific users with high expectations for the functionality and interface of the software, social network connectivity, and instantaneous Internet communication. In this study, we suggested creating an electronic learning management system that is web-based and appropriate for primary school pupils. User-centered design is the fundamental technique that was applied in the development of the system that we are proposing. Test findings have demonstrated that students who are using the digital environment for the first time are studying more effectively thanks to the online learning management system.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.529-530
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• 2021

본 논문에서는 MindWave와 AR 헤드셋 기기를 연동하여 자폐 스펙트럼 장애 아동이 불안감을 느낄 때 발산되는 뇌파 신호를 실시간으로 감지한다. 또한 실시간 객체 검출을 위한 YOLOv5 알고리즘을 통해 시각적 정보를 수집하여 해당 아동이 불안감을 느끼는 원인을 파악하고 이에 맞는 해결책을 AR 형태로 제시하며 자폐 스펙트럼 장애 아동이 불안감을 느끼면 보호자에게 알림을 전송하는 앱을 구현한다. 이를 통해 자폐 스펙트럼 장애 아동의 뇌파 안정과 정서 회복을 돕고 실생활에서 발생할 수 있는 돌발 상황을 방지할 수 있는 시스템을 제안한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.135-143
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• 2011

스마트폰은 학습자에게 언제 어디서나 학습할 수 있는 환경을 만들어 주었다. 학습자는 항상 인터넷에 연결할 수 있는 환경이 주어지므로 이동 중 학습이 가능할 뿐만 아니라 스마트폰의 다양한 기능을 이용하여 효율적인 학습이 가능하다. 스마트러닝이란 정보 검색·공유 및 다양한 응용프로그램 활용이 가능한 모바일 디지털 기기 기반의 학습이라고 정의할 수 있다. 이러닝 시스템에서 스마트폰의 효과적인 활용을 위해서는 상호작용, 협동학습 등 효과적인 교수-학습 원리를 기반으로 콘텐츠 및 학습관리시스템(LMS) 등을 설계해야한다. 학습 콘텐츠는 스마트폰의 고유 기능과 융합하여 학습에 효과적인 콘텐츠 설계가 필요하며, 이동 중 학습이 편리한 소규모의 학습 주제별 콘텐츠 개발이 필요하다. 학습관리시스템(LMS)의 경우 PA에이전트 프로그램 등을 이용해 학습자 환경을 파악하여 학습자에게 적합한 맞춤형 학습 서비스를 제공해야한다.