• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.293-294
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• 2020

본 논문에서는 현재 이슈가 되고 있는 개인 정보 보안에 대해서 Keras 라이브러리를 사용하여 개인 정보 관련 데이터를 학습한 후, 한글 인식률 증가된 Tesseract-OCR 활용하여 사람들이 가지고 있는 데이터의 개인 정보 유무를 판단하여 분류한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.245-246
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• 2020

본 논문에서는 블록형 코딩 방식을 통해 비전공자가 스스로 머신러닝의 쉽게 원리를 구현해 볼 수 있는 딥아이( D.I.Y, Deep AI Yourself) 플랫폼을 제안하였다. 딥아이는 구글의 오픈 소스 블록형 코딩 툴 개발 라이브러리인 Blockly를 기반으로 머신러닝 알고리즘을 쉽게 구현할 수 다양한 블록으로 구성되어 있다. Blockly는 CSR 기반이며 사용자가 개발한 블록 코드는 내부적으로 코드 생성기에 의해 파이썬 코드 등으로 변환되어 백엔드 서버에서 처리를 하며 결과를 사용자에게 제공한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.333-334
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• 2023

본 논문에서는 모기 활동 수치를 측정하기 위한 효율적인 머신러닝 모델을 제안한다. 수집된 데이터의 분석을 통해 효율적인 모델을 선정한다. 또한 데이터셋의 상관관계를 분석하고 데이터 가중치에 따라 모기의 활동에 영향을 주는 환경이 무엇인지를 분석한다. 본 논문에서는 모델을 이용한 앱 개발하여 실질적으로 모델을 활용한 예시를 보이고 실생활에서의 해당 모델을 도입하였을 때 가져올 일상의 긍정적 효과를 보인다.

• 공학교육연구
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• 제14권3호
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• pp.25-30
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• 2011

본 논문은 성균관대학교에서 개설되고 있는 "과학기술 문서 작성 및 발표" 강좌의 특징과 핵심 교육목표에 중점을 두고 학생들에게 부과되는 과제를 중심으로 공학적 의사소통, 공학적인 문제들을 인식하며 이를 공식화하여 해결하는 일종의 사고능력과 표현능력을 동시에 훈련하는 기초과정의 측면에 기반 하였다. 과학기술 문서 작성 및 발표수업은 기본적으로 Blended Learning 학습유형중 문제 중심학습(PBL)에 기반을 두어 학생들 스스로의 문제해결력을 키워갈 것을 강조하며 자기 주도적으로 학습할 수 있는 능력을 키워주는데 지향점을 두었다. 팀별활동을 통해 학습자들이 좀 더 구체적인 문제를 이끌어내도록 참여를 장려하였고, 학생들 스스로 주제를 설정하는 능동적인 과정 속에서 자신의 활동을 객관화시켜 검토해 보는데 수업의 목표를 두었다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권6호
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• pp.287-295
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• 2020

본 연구는 최근 이러닝 분야에서 모바일 러닝과 마이크로콘텐츠에 의해 부상하고 있는 마이크로러닝의 특성을 정의하고 이에 대한 적용 만족도를 분석하여, 향후 마이크로러닝이 새로운 학습 형태로 자리매김 할 수 있는지를 살펴보았다. 이를 위하여 사전 문헌분석을 통해 마이크로러닝의 특성을 정의하고 잘 갖추어진 마이크로러닝 사이트에 대하여 특성 만족도를 실증 검증하고, 이 특성 이외에 어떤 다른 기술적 기능이 필요한가에 대하여도 전문가의 의견수렴을 통하여 제시하였으며, 이러닝의 미래기술인 학습 분석이나 성과측정 등의 기술적 기능과 향후 연계되어야 한다는 것을 제시하였다. 본 연구의 결과에 따르면 마이크로러닝의 특성인 학습콘텐츠의 질적, 양적 수준, 학습콘텐츠에의 접근성, 모바일 기기 접근성, 동기부여 및 상호작용의 모든 면에서 특성 만족도를 보여주고 있었다. 따라서 마이크로러닝은 그 기능적 특성을 잘 반영한다면 이러닝 분야에서 효과적인 학습 형태로 자리 잡을 것이며 밀레니얼 세대를 위한 교육과 학습 및 훈련에 크게 기여할 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.507-508
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• 2021

4차산업 혁명시대가 도래하고, 클라우드 컴퓨팅의 발전과 동시에 데이터 처리 효율과 속도가 높아지면서, 지속적으로 다양한 분야의 데이터가 누적되고, 이를 활용한 기술들이 발전하고 있는 가운데 데이터 사이언스의 역량을 필요로 하는 직군 또한 넓어지고 있다. 본 논문에서는 데이터 사이언스에 막 뛰어든 입문자들이 고난이도의 코딩 없이 데이터 분석 및 전처리, 머신러닝에 익숙해질 수 있도록 디자인적 접근성을 고려한 코드리스 프로그램을 개발하였다.

• 대한공업교육학회지
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• 제30권1호
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• pp.1-18
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• 2005

The purpose of this study was to development a model of problem solving instruction for improving practical skill-competence in technical high school. For the study, various literature researches were reviewed intensively about problem solving process, laboratory instruction's approaches and learning principals. The problem solving instruction process was composed with identifying problems, generating alternative solutions, investigation and research, choosing a solution, acting on a plan, modeling of problem solving, testing and evaluating, redesigning and improving. The skills schema combines a four domain of skilled activity, that is, cognitive skills, psychomotor skills, reactive skills and interactive skills. The problem solving instruction was composed with five major learning systems-emotional, social, cognitive, physical, and reflective-that can be used extensively as generic lesson plashing. The teacher serves as a coach or guide for student learning. As a facilitator, the teacher challenges, questions, and stimulates the students in their thinking, problem solving and self-directed study. In this process, students represent problem with think aloud, assume responsibility for their learning and move from teacher-centered to student-centered education.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권3호
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• pp.610-632
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• 2024

Mobile Learning (M-learning) adoption and success in supporting students' learning engagement mainly depend on many factors. Therefore, this study systematically reviews the literature, synthesizes and analyzes the predictors of M-learning adoption, and uses success for students' learning engagement. Literature from 2016 to 2023 in various databases is covered in this study. Based on the review's findings, the factors that influence students' learning engagement when it comes to M-learning usage and adoption, can be divided into technical, pedagogical, and social factors. More specifically, technical factors include mobile devices availability and quality, connectivity to the internet, and user-friendly interfaces, pedagogical factors include effective instructional design, teaching methods, and assessment strategies, and social factors include motivation of students, social interaction and perceived enjoyment - all these factors have a significant impact on the M-learning adoption and use success. The findings of the review also indicated that M-learning has a key role in enhancing the learning engagement of students through different ways, like increasing their motivation, attention, and participation in their process of learning, paving the way for interaction and building relationships opportunities with peers and instructors, which in turn, can lead to strengthening the learning environment. The implications of these findings extend beyond immediate educational contexts, offering vital insights for future educational technology strategies and policy decisions, particularly in addressing global educational challenges and embracing technological advancements in learning.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제4권2호
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• pp.7-11
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• 2012

In this paper, we defined constructivism and ontology theory and associate it in ubiquitous learning. The typical ubiquitous learning involving the Context Aware Intelligent system was presented. Also the Architecture for learning environment including the key idea and technical concept is being presented in this paper. Guided with these principles and with the advancement of information and communication technology the context-awareness based on Artificial intelligence for Location based Service for ubiquitous Learning was conceptualized.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권6호
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• pp.2527-2545
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• 2016

Measuring the similarity of given samples is a key problem of recognition, clustering, retrieval and related applications. A number of works, e.g. kernel method and metric learning, have been contributed to this problem. The challenge of similarity learning is to find a similarity robust to intra-class variance and simultaneously selective to inter-class characteristic. We observed that, the similarity measure can be improved if the data distribution and hidden semantic information are exploited in a more sophisticated way. In this paper, we propose a similarity learning approach for retrieval and recognition. The approach, termed as LDA-FEK, derives free energy kernel (FEK) from Latent Dirichlet Allocation (LDA). First, it trains LDA and constructs kernel using the parameters and variables of the trained model. Then, the unknown kernel parameters are learned by a discriminative learning approach. The main contributions of the proposed method are twofold: (1) the method is computationally efficient and scalable since the parameters in kernel are determined in a staged way; (2) the method exploits data distribution and semantic level hidden information by means of LDA. To evaluate the performance of LDA-FEK, we apply it for image retrieval over two data sets and for text categorization on four popular data sets. The results show the competitive performance of our method.