언어학습 도구로서 스마트폰은 강의실 밖과 비교했을 때 수업시간에 활용되는 경우는 흔하지 않다. 따라서 본 연구의 목적은 영어 듣기의 수업 활동에서 스마트폰의 유용성을 파악하는 것이다. 71명의 학생들이 한 학기 동안 Practical English Listening and Reading 과목에서 개별적으로 스마트폰을 이용하여 듣기 활동을 하였다. 학기 말에 학생들은 스마트폰 활동에 관한 10문항의 설문에 응답하였다. 설문을 분석한 결과 스마트폰을 이용한 듣기 활동은 학생들의 영어 듣기에 대한 흥미를 유발하였으며 개인별 맞춤 학습으로서 듣기 능력을 향상시키는 효과를 가져왔다. 그런데 스마트폰이 지닌 다른 기능들이 학생들의 듣기 활동을 방해한다는 사실이 스마트폰 활용의 가장 큰 단점으로 나타났다. 이를 해결하기 위해 듣기 활동을 모두 스마트폰 활동으로 할 것이 아니라 강의실 컴퓨터를 사용한 전체 활동도 병행할 것을 제안한다. 학생들이 원하는 혼합율은 50대 50 이었다. 학생 집단의 수준에 따라 그 혼합율은 달라질 수 있을 것이다. 이러한 연구결과는 디지털 융합 영어학습을 활성화하는데 기여할 것이다.
안드로이드 어플리케이션은 생산성과 게임 등의 다양한 카테고리에 걸쳐 출시되며, 사용자는 개인의 사용 패턴에 따라 다양한 어플리케이션 및 악성코드에 노출된다. 반면 대부분의 분석 엔진은 기존에 존재하는 데이터셋을 활용하며, 주기적인 업데이트가 이루어진다고 해도 사용자의 선호도를 반영하지 않는다. 따라서 알려진 악성코드에 대한 탐지율은 높은 반면, 애드웨어와 같은 유형의 악성코드는 탐지가 어렵다. 또한 기존의 엔진은 서버를 거쳐야 하므로, 추가적인 비용이 발생하며, 사용자는 가용성과 실시간성을 보장받지 못하는 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 논문에서는 서버와 단 한번만의 통신이 요구되는 on-device 악성코드 분석과 전이학습을 통한 모델 재훈련을 수행하는 분석 시스템을 제안한다. 또한 해당 시스템은 디바이스 내부에서 디컴파일을 포함한 전체 프로세스가 이루어지므로, 서버 시스템에서의 부하를 분산할 수 있다. 이러한 분석 시스템을 구현하여 테스트한 결과, 전이 학습이전 기준 최대 90.3%의 정확도를 얻었으며, Adware 카테고리에 대하여 전이학습을 수행한 뒤 최대 95.1% 의 정확도로, 기존 대비 4.8% 높은 정확도를 얻을 수 있었다.
As the blockchain technology attracts attention, interest in cryptocurrency that is received as a reward is also increasing. Currently, investments and transactions are continuing with the expectation and increasing value of cryptocurrency. Accordingly, prediction for cryptocurrency price has been attempted through artificial intelligence technology and social sentiment analysis. The purpose of this paper is to develop a deep learning ensemble model for predicting the price fluctuations and one-day lag price of cryptocurrency based on the design science research method. This paper intends to perform predictive modeling on Ethereum among cryptocurrencies to make predictions more efficiently and accurately than existing models. Therefore, it collects data for five years related to Ethereum price and performs pre-processing through customized functions. In the model development stage, four LSTM models, which are efficient for time series data processing, are utilized to build an ensemble model with the optimal combination of hyperparameters found in the experimental process. Then, based on the performance evaluation scale, the superiority of the model is evaluated through comparison with other deep learning models. The results of this paper have a practical contribution that can be used as a model that shows high performance and predictive rate for cryptocurrency price prediction and price fluctuations. Besides, it shows academic contribution in that it improves the quality of research by following scientific design research procedures that solve scientific problems and create and evaluate new and innovative products in the field of information systems.
딥러닝을 이용한 학습자 맞춤 강의 추천 프로젝트를 연구한다. 추천시스템은 웹과 앱에서 쉽게 발견할 수 있으며 이 특성을 이용한 예제는 사용자 클릭으로 특성 영상 추천과 SNS에서 평소 사용자가 관심 있던 분야의 아이템을 광고하는 것이 있다. 본 연구에서는 문장 유사도인 Word2Vec를 주로 이용하여 2번의 필터링을 거쳤으며 Surprise 라이브러리를 통해 강좌 추천을 하였다. 이러한 시스템으로 사용자에게 간편하고 편리하게 원하는 분류의 강좌 데이터를 제공한다. Surprise 라이브러리는 Python scikit-learn 기반의 라이브러리이며 추천시스템에 편리하게 사용된다. 데이터를 분석하여 시스템을 빠른 속도로 구현하고 딥러닝을 사용하여 강좌 단계를 거쳐 보다 더 정밀한 결과를 구현해낸다. 사용자가 관심 있는 키워드를 입력하면 해당 키워드와 강좌 제목과의 유사도를 실행하고 추출된 영상 데이터로 또 음성 텍스트와의 유사도를 실행하여 추출된 데이터로 Surprise 라이브러리를 통해 가장 높은 순위의 영상 데이터를 추천한다.
Purpose : This study aims to identify the factors influencing health-related quality of life through machine learning of the general characteristics of patients with hypertension and to provide a basis for related research on patients, such as intervention strategies and management guidelines in the field of physical therapy for health promotion. Methods : Annual data from the second Korean Health Panel (Version 2.0) from 2019 to 2020, conducted jointly by the Korea Health and Social Research Institute and the National Health Insurance Service, were analyzed (Korea Health Panel, 2024). The data used in this study was collected from January to July 2020, and the data was collected using computer-assisted face-to-face interviews. Of the 13,530 household members surveyed, 1,368 were selected as the final study participants after removing missing values from 3,448 individuals diagnosed with hypertension by a doctor. Results : The results showed that walking (P2) was the most significant factor affecting health-related quality of life in random forest, followed by perceived stress (HS1), body mass index (BMIc), total household income (TOTc), subjective health status (SRHc), marital status (Marr), and education level (Edu). Conclusion :To prevent and manage chronic diseases such as hypertension, as well as to provide customized interventions for patients in advanced stages of the disease, research should be conducted in the field of physical therapy to identify influencing factors using machine learning. Based on the findings of this study, we believe that there is a need for additional content that can be utilized in the field of physical therapy to improve the health-related quality of life of patients with hypertension, such as diagnostic assessment and intervention management guidelines for hypertension, and education on perceived stress and subjective health status.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제8권3호
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pp.198-205
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2020
The purpose of this study is to investigate the effect of real-time remote video instruction using zoom on learners' English reading achievement. The study also sought to identify the efficiency of zoom video lectures and consider supplementing them by surveying learners' opinions and satisfaction regarding zoom video lectures. To this end, control and experimental groups were set up, and two achievement tests and a questionnaire were conducted. The study's results demonstrated that zoom video lectures have a positive effect on learners' English reading achievement. The questionnaire found that learners are satisfied with zoom video lectures for the following reasons: 'increased interest in and motivation towards learning', 'self-directed learning', 'active interaction', 'ease of access', 'ease of information retrieval'. At the same time, the questionnaire also found that some learners are dissatisfied with zoom video lectures due to 'mechanical errors or defects', 'poor audio quality', and 'the need to add customized functions for efficient classes'. In practice, zoom video lectures must be supplemented with automatic attendance processing, convenient data upload and download, and more efficient video screen management. Given the recent increase in online classes, we, as instructors, must develop teaching activities and/or strategies for video lectures that can encourage active participation by learners.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제8권3호
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pp.186-191
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2020
Artificial Intelligence (AI) technology is used in a variety of fields because it can make inferences and plans through learning processes. In the field of coding technologies, AI has been introduced as a tool for personalized and customized education to provide new educational environments. Also, it can be used as a virtual assistant in coding operations for easier and more efficient coding. Currently, as coding education becomes mandatory around the world, students' interest in programming is heightened. The purpose of coding education is to develop the ability to solve problems and fuse different academic fields through computational thinking and creative thinking to cultivate talented persons who can adapt well to the Fourth Industrial Revolution era. However, new non-computer science major students who take software-related subjects as compulsory liberal arts subjects at university came to experience many difficulties in these subjects, which they are experiencing for the first time. AI based coding technologies can be used to solve their difficulties and to increase the learning effect of non-computer majors who come across software for the first time. Therefore, this study examines the current state of AI based coding technologies and suggests the direction of future coding education.
급증하는 멀티미디어 전문가 수요를 충족시키기 위하여 대부분 대학에서 멀티미디어 강좌가 개설되고 있고, 수강자들의 사전학습이 증가하고 있으며, 컴퓨터를 활용한 이미지 편집 등의 분야에서 사전학습은 일반화되었다. 하지만, 대부분의 강좌에서는 전통적인 학습모형을 유지하고 있기에, 사전학습자들을 위한 특화된 학습설계가 이루어지지 않고 있다. 본 논문은 멀티미디어 분야에서의 사전학습자들의 특성을 규명하고, 이들의 학습욕구를 지원하는 강좌의 설계와 교재의 특징을 제안한다. 이를 위하여, 교육공학에서 새로운 패러다임으로 논의되는 구성주의와 문제 중심 학습 개념을 컴퓨터그래픽 분야에 적용하였고, 이를 통한 멀티미디어 전문가 양성을 효율적으로 지원하는 대학 강의의 특징을 밝힌다.
사용자에게 맞춘 개인화된 제품과 서비스를 제공하는 기술의 발전으로 개인화의 수요는 점점 늘어날 것으로 전망하고 있다. 또한 개인 맞춤형으로 전문 스포츠 선수화, 족부 장애우를 위한 정형 제화 등 전문적인 기능 중심의 개인화나 패션을 위한 스타일 중심의 개인화 등 개인 맞춤 제작 신발을 제작할 때 기존의 아날로그적인 방식으로 발 변인을 측정했을 때 각 변인에 대해 기준점이 명확하지 않아서 재현성이 떨어진다. 따라서 본 논문에서는 자를 이용해 간단히 측정 가능한 기본적인 발 변인 이용하여 다른 변인들을 학습하고 딥러닝을 이용해 추정하는 방법에 대해 서술한다. 이를 위해 20개의 발 변인을 휙득 하였고 그 중 6개의 기본적인 발 변인을 이용해 14개 변인을적합 방지를 위해 Dorpout을 적용해 학습하고 학습한 데이터를 이용해 학습하지 않은 데이터를 테스트해 각 변인별 결과를 보여준다.
본 연구에서는 학교 수학의 내용을 담아낸 모바일 기반 수학 학습 어플리케이션을 개발하고, 이를 수학 교수 학습 상황에서 활용할 수 있는 방안을 모색하였다. 먼저, 중학교 수학의 '이차함수와 그래프', '대푯값과 산포도' 단원에서 조작을 통한 개념 탐구와 토론 학습이 가능하도록 어플리케이션 <중3수학교실>을 안드로이드 버전으로 수학교육 전문가, 수학 교사, 컴퓨터공학 전문가, 디지털 애니메이션 감독과 협업하여 개발하였다. 이때, 예비교사의 도움을 받아 중학교 3학년 남녀 학생 4명을 대상으로 개발한 어플리케이션을 적용하여 그 활용가능성을 검증하였다. 또한, 수학 수업에 어플리케이션을 활용하는 교수 학습 지도안과 어플리케이션 활용 매뉴얼을 개발하고 중학교 3학년 1개 학급을 대상으로 사례 연구를 실시하여 그 현장 적용 가능성을 모색하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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