• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.5232-5239
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• 2015

본 연구의 목적은 대학교육의 스마트러닝에 대한 인식 및 활용방안을 살펴보는 것이다. 이를 위해 A지역 대학생 345명을 대상으로 스마트 기기 이용현황, 스마트러닝에 대한 인식, 활용 요구에 대한 설문조사를 실시하였다. 연구결과, 첫째, 대학생들의 스마트 기기를 포함한 미디어 기기 일일 평균 사용시간은 4시간 이상이 가장 많았고, 스마트기기 사용 용도는 SNS 사용, 게임 및 오락, 일정관리 등이었다. 둘째, 대학생들이 인식하는 대학교육에서 스마트러닝의 장점은 학습 및 과제해결부담 감소가 가장 많았고, 장애요인은 수업몰입의 어려움이었다. 셋째, 대학 스마트러닝에 대한 요구는 스마트러닝을 위한 교육, 강의실 구축에 대한 의견이 가장 많았다. 본 연구를 통해 향후 스마트러닝을 대학교육에 활용할 수 있는 방안과 기초자료를 제공하고자 하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.829-835
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• 2018

기존의 전력 시스템에서 불필요하게 생성되거나 낭비되는 예비전력을 감소시키고 에너지 사용 효율을 개선하기 위한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 전기기기들의 전원 제어를 통한 에너지 사용 효율을 개선하기 위해 스마트그리드의 요소 기술 중 하나인 스마트미터기를 개발하며, 실시간으로 측정된 전력 사용량을 딥 러닝을 통해 전력 사용량의 트렌드를 분석 및 예측한다. 이후 예측된 전력 사용량과 실시간 전력 사용량을 비교하여 전기기기들의 전원을 제어하는 알고리즘을 제안 및 개발한다. 제안한 딥 러닝 기반의 스마트미터기의 성능을 확인하기 위해서 실제 전력 소비 환경을 구축하였고, 실시간으로 전력 사용 데이터를 확보하여 딥 러닝 모델에 학습시킨 뒤 전력 사용량을 예측하였다. 예측된 값과 실제 사용량을 실시간으로 비교하여 예측을 벗어난 기기들의 전원을 제어하여, 전력 사용량을 감소시키고 에너지 사용 효율이 개선되는 결과를 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.47-55
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• 2013

최근 다양한 스마트기기가 등장하고 교육 패러다임의 변화가 대두되면서 이에 맞는 교육환경과 교육방법의 변화가 요구되고 있다. 본 연구에서는 스마트교육의 도구적 활용 측면에서 스마트기기가 어떻게 활용되고 있는지를 알아보기 위하여 교사 개개인의 일반적인 활용 실태를 분석하고, 이를 통한 교육적 활용 방법에 대해 논의하고자 한다. 강원지역 초등교사 221명을 대상으로 설문조사를 통해 분석한 결과 교사의 87.7%가 스마트기기를 이용하고 있으며, 교사들은 일상생활에서 교사라는 특성변인과 관계없이 일반사용자와 유사한 이용을 하고 있는 것으로 나타났다. 스마트기기를 수업에 이용하게 된 동기에는 혁신성, 유용성, 용이성 등이 작용하였고, 수업에 이용하고자 하는 의도는 교과목별, 학습형태별, 교수-학습 전개별로 기기의 기능을 적절히 활용할 수 있기 때문인 것으로 나타났다. 그러나 기기 사용에 대한 효능감이 높다고 해서 수업에의 활용도가 함께 높지는 않았다. 이를 개선하여 교육현장에서 스마트기기를 수업에 활용할 수 있도록 하기 위해서는 교사의 스마트기기에 대한 사용자 연수와 함께 교사들이 수업방법을 변화시키기 위한 의지와 태도의 변화가 중요함을 시사한다. 본 연구의 결과는 초등교사 대상 스마트기기의 교육적 활용 방안을 마련하기 위한 추가 연구의 기초 자료가 될 수 있을 것이다.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권2호
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• pp.375-387
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• 2022

One of the latest teaching strategies is smart classroom teaching. Teaching is carried out with the assistance of smart teaching technologies to improve teacher-student contact, increase students' learning autonomy, and give fresh ideas for the fulfillment of students' deep learning. Computer-based technology has improved students' language learning and significantly motivating them to continue learning while also stimulating their creativity and enthusiasm. However, the difficulties and barriers that many EFL instructors are faced on seeking to integrate information and communication technology (ICT) into their instruction have raised discussions and concerns regarding ICT's real worth in the language classroom. This is a case study that includes observations in the classroom, field notes, interviews, and written materials. In EFL classrooms, both computer-based and non-computer-based activities were recorded and analyzed. The main instrument in this study was a survey questionnaire comprising 43 items, which was used to examine the efficiency of ICT integration in teaching and learning in public schools in Kuala Lumpur. A total of 101 questionnaires were delivered, while each responder being requested to read the statements provided. The total number of respondents for this study was 101 teachers from Kuala Lumpur's public secondary schools. The questionnaire was randomly distributed to respondents with a teaching background. This study indicated the accuracy of utilizing Teaching-Learning-Based Optimization (TLBO) in analyzing the survey results and potential for students to learn English as a foreign language using computers. Also, the usage of foreign language may be improved if real computer-based activities are introduced into the lesson.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.1560-1566
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• 2017

최근 사물 인터넷 센서가 설치된 스마트 돈사의 보급을 통해 돈사 관련 빅데이터 축적이 가능해졌고, 다양한 기계 학습방안들이 수집된 데이터에 적용되어 축산농가의 생산성을 향상시키고 있다. 본 연구에서는 다양한 기계학습 방안을 이용하여 돈사관리에서 가장 중요한 요소 중 하나인 급수량을 예측하였다. 구체적으로 실제 돈사에서 수집된 데이터에 회귀 방안인 선형회귀, 회귀트리 및 아다부스트 회귀 방안과 분류 방안인 로지스틱 분류, 결정트리 및 서포트 벡터 머신 (SVM) 분류방안을 적용하여 돈사의 온도와 습도를 기반으로 급수량을 예측하였다. 성능 분석을 통해서 제안한 방안이 높은 정확도로 급수량을 예측하는 것을 확인할 수 있었다. 제안한 방안은 돈사의 급수시설 이상을 조기에 파악하는데 활용되어 가축을 폐사를 막고 돈사 생산성을 높이는데 활용될 수 있다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제4권2호
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• pp.34-37
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• 2015

An ideal teaching-learning method, such as the blended learning method, is to motivate interests in education and to allow active class participation of students. Students exposed to this method are hypothesized to be dedicated in learning and their school life. A research was conducted on $11^{th}$ graders in Daejeon city high school specialized in industry; the blended learning method was applied to a course, digital logic circuit and the effects on the students' learning were monitored. The result shows that compared with a common leaning method, the blended learning method is very effective in terms of increasing educational interest, class participation, the level of concentration in class and academic achievement of students. Also, it shows positive feedbacks from the students on the educational videos and the usage of the contents. Conclusively, the blended learning method effectively increases academic achievements through improved educational motivation and active class participation which positively affect the overall satisfaction of participants.

• 실천공학교육논문지
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• 제15권2호
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• pp.389-400
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• 2023

정보통신 분야의 기술적 진보를 통해 다양한 종류의 스마트 기기들이 등장하고 활용되면서 사람들의 사용 행태와 환경에도 많은 변화가 발생했다. 이러한 변화는 학습 환경에서도 적용되어, 다양한 스마트 기기들이 학습 환경에 등장하고 있으며 학습자의 학습 행동 양식 또한 달라지고 있다. 이 연구에서는 학습 매체 및 필기 도구로 활용되는 스마트 기기 중 최근 등장한 디지털 펜과 태블릿PC를 중심으로, 이를 활용한 디지털 필기 행동에 대한 학습자의 인식을 알아보고자 한다. 기대 일치 모형을 활용하여, 대학생들의 태블릿PC와 디지털 펜에 대한 사전 기대 및 이후 사용 경험과의 비교를 통해 기대 (불)일치 및 (불)만족 요인에 대한 연구를 수행하였다. 이를 위해 국내 C 대학교의 학생들을 대상으로 개방형 설문을 진행하고, 해당 응답을 질적 내용 분석을 통해 분석하여 네 가지 기대 일치 및 만족 요인과 세 가지 기대 불일치 및 불만족 요인을 도출하였다. 이후 결과를 바탕으로 학술적 및 교육적 시사점을 제공하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권6호
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• pp.35-43
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• 2024

During the post-pandemic period, the interest in foreign language learning surged, leading to increased usage of language-learning apps. With the rising demand for these apps, analyzing app reviews becomes essential, as they provide valuable insights into user experiences and suggestions for improvement. This research focuses on extracting insights into users' opinions, sentiments, and overall satisfaction from reviews of HelloTalk, one of the most renowned language-learning apps. We employed topic modeling and emotion analysis approaches to analyze reviews collected from the Google Play Store. Several experiments were conducted to evaluate the performance of sentiment classification models with different settings. In addition, we identified dominant emotions and topics within the app reviews using feature importance analysis. The experimental results show that the Random Forest model with topics and emotions outperforms other approaches in accuracy, recall, and F1 score. The findings reveal that topics emphasizing language learning and community interactions, as well as the use of language learning tools and the learning experience, are prominent. Moreover, the emotions of 'admiration' and 'annoyance' emerge as significant factors across all models. This research highlights that incorporating emotion scores into the model and utilizing a broader range of emotion labels enhances model performance.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권8호
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• pp.416-434
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• 2022

본 연구는 온라인, 오프라인 도구를 사용하는 학습자들을 대상으로 스마트러닝 학습앱의 사용자경험이 지속 사용 의도에 미치는 구조적인 관계를 기술수용모델을 통하여 이해하고, 학습형태 특성을 분류하였다. 또한, 스마트러닝 앱의 사용 경험을 기반으로 학습 도구와 콘텐츠 구성에 대한 사용자 경험 디자인 설계향상 방안을 모색하였다. 이를 위하여 개발된 스마트러닝 학습앱을 중고등학생 대상 학습자 84명을 대상으로 2개월간 사용 후 사용인식을 조사하였으며, PLS구조방정식 기법을 사용하여 자료를 분석하였다. 본 연구의 주요결과는 다음과 같다. 첫째, 시스템 및 콘텐츠 사용자 경험은 지각된 사용성과 지각된 사용 용이성에 유의미한 영향이 있었으며, 태도를 매개로 지속사용 의도에 미치는 영향은 유의미하였다. 둘째, 다중그룹 비교분석과 성별 그룹에서는 시스템 사용자경험이 지각된 유용성에 미치는 영향에서 유의미한 차이가 발생하였다. 선호학습 그룹에서는 유의미한 경로차이를 나타낸 것은 지각된 사용용이성과 지각된 유용성에서 태도 및 지속사용의도로의 경로였다. 셋째, 실제 가장 많이 사용하는 학습유형을 다차원척도법으로 분류한 결과 저차원으로 분리된 유형은 offline sync type, Online sync type, Ubiquitous learning type, Self-direct learning type으로 4가지 유형으로 나타났다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제44권2호
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• pp.147-156
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• 2023

Efforts to employ smart home sensors to monitor the indoor activities of elderly single residents have been made to assess the feasibility of a safe and healthy lifestyle. However, the bathroom remains an area of blind spot. In this study, we have developed and evaluated a new edge computer device that can automatically detect water usage activities in the bathroom and record the activity log on a cloud server. Three kinds of sound as flushing, showering, and washing using wash basin generated during water usage were recorded and cut into 1-second scenes. These sound clips were then converted into a 2-dimensional image using MEL-spectrogram. Sound data augmentation techniques were adopted to obtain better learning effect from smaller number of data sets. These techniques, some of which are applied in time domain and others in frequency domain, increased the number of training data set by 30 times. A deep learning model, called CRNN, combining Convolutional Neural Network and Recurrent Neural Network was employed. The edge device was implemented using Raspberry Pi 4 and was equipped with a condenser microphone and amplifier to run the pre-trained model in real-time. The detected activities were recorded as text-based activity logs on a Firebase server. Performance was evaluated in two bathrooms for the three water usage activities, resulting in an accuracy of 96.1% and 88.2%, and F1 Score of 96.1% and 87.8%, respectively. Most of the classification errors were observed in the water sound from washing. In conclusion, this system demonstrates the potential for use in recording the activities as a lifelog of elderly single residents to a cloud server over the long-term.