• 한국융합학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.197-211
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• 2021

지식 공유 라이브 방송의 출현은 라이브 방송 플랫폼에 더 많은 다원화적인 내용을 제공하였다. 지식 공유 라이브 방송 사용자의 사용 의향에 대한 영향 요인을 분석하면 인터넷 라이브 방송 플랫폼으로 하여금 이러한 내용에 관심을 가지는 사용자의 사용 특징을 더 잘 이해하게 할 수 있다. 또한 플랫폼 운영업체에 더 좋은 서비스를 제공하여 라이브 방송 플랫폼의 혁신에 도움을 줄 수 있다. 본 연구는 TAM모델을 기반으로 설문조사와 구조방정식 모형을 이용해 지식 공유 라이브 방송 중 사용자 의향에 대한 영향 요인에 관한 개념 모형을 구축하고 지식 사용자의 영향 요인 모형에 대해 실증 분석을 진행한다. 데이터 분석 결과에 따르면, 사용자가 지식 공유 라이브 방송 태도에 미치는 유의한 영향은 지각된 유용성이고 다음은 몰입 체험이며, 지각된 가치는 사용자 태도와 사용 의향에 긍정적 영향을 미치고 사용자 태도의 긍정적 영향은 사용자의 사용 의향에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 정보교육학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.539-550
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• 2020

이 연구는 뇌과학과 교육을 접목하는 교육신경학의 관점에 기초한 연구이다. 이 관점에 기초하여 디지털 학습자료 활용의 뇌과학적 근거를 확인함과 아울러 교육적 시사점을 도출하는 것을 연구의 목적으로 하였다. 이 연구에서 얻어진 결과를 결론으로 제시하면, 다음과 같다. 첫째, 디지털 학습자료를 통한 다양한 감각 자극은 다중감각신경, 상구 심층부 등을 거치며 협동적 정보처리를 가능하게 한다. 둘째, 디지털 학습자료로 인한 간접경험은 거울신경계를 거쳐 학습 내용을 생생하게 이해하도록 도와준다. 셋째, 디지털 학습자료들이 일으킨 긍정적인 감정은 도파민, 망상활성체계, 전두 선조체, 대뇌 피질 등의 기능을 활성화시켜 준다. 이 연구의 결과를 통해 제시되는 교육적 시사점은 다음과 같다. 첫째, 교사는 디지털 학습자료를 선정할 때 표현 양식, 학습 내용, 수업의 흐름 및 역기능 측면까지 고려해야 한다. 둘째, 수업 장면에 따라 다양한 디지털 학습자료를 호기심과 즐거움의 유발, 흥미와 노력의 유지, 학습한 내용에 대한 복습의 목적으로 사용하는 것은 수업 효과를 위해 바람직하다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.40-50
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• 2021

Science museum are dealing with exhibits on field of changing science and technology, and previous research suggested that exhibits replacement should carried out at least every 5 years. In order to efficiently replace exhibits within a limited budget, various studies analyzed visitors' preferences to exhibits. Recently, studies use various technologies to collect the data on visitors' preferences automatically, but almost of studies had a high dependency on their visitors such as visitors needed to carry specific sub-devices in the museums for gathering data. As complementing the limitations of previous research, this study introduces the improved method which is able to automatically collect and quantify visitors' preferences to exhibits using TensorFlow, a deep learning technology. By the proposed analysis method, it was possible to collect 2,520 data of visitors' experience on exhibits in totality. Based on collected data, attraction power and holding power indicating the preference of visitors on exhibits were able to be calculated. The result also confirmed antecedent research conclusion that the attraction power and holding power of the exhibit which consists of 3 dimensional structures work are higher than other exhibits. As a conclusion, the proposed method will provide more convenient data collection method for detecting visitors' preference.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.1832-1837
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• 2022

대학교에서 컴퓨터 관련 학과를 졸업하거나 관련된 직업을 갖지 않은 자를 말하는 비전공자의 SW교육에서 교양교육을 접하는 학습자는 처음 접하는 SW 개발환경과 이해, 전공과의 관련성, 융합 사고능력 등의 어려움을 겪게 된다. 교양교육에서 비전공 학습자의 어려움을 보완하고자 비교적 쉽게 접근할 수 있는 소프트웨어를 활용하여 SW교육 초보자에게 적용할 수 있는 시연 중심모델을 활용하였다. 실생활에서 사용되는 애플리케이션과 문제해결의 논리적 흐름을 파악할 수 있도록 교수자의 시연과 학습자의 모방을 통한 반복적인 구현과 학습자의 학습 만족도와 성취도를 높이기 위한 학습지표를 결합한 융합 SW 교수법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 교수학습법을 적용한 실험에서 SW 교육의 학습 효과, 학업 성취도, 학습 만족도, 교수학습법 측면을 평가할 때 의미 있는 결과를 보였다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제14권4호
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• pp.258-267
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• 2016

Three-dimensional integrated circuits (3D ICs) experience die-to-die variations in addition to the already challenging within-die variations. This adds an additional design complexity and makes variation estimation and full-chip optimization even more challenging. In this paper, we show that the industry standard on-chip variation (AOCV) tables cannot be applied directly to 3D paths that are spanning multiple dies. We develop a new machine learning-based model and methodology for an accurate variation estimation of logic paths in 3D designs. Our model makes use of key parameters extracted from existing GDSII 3D IC design and sign-off simulation database. Thus, it requires no runtime overhead when compared to AOCV analysis while achieving an average accuracy of 90% in variation evaluation. By using our model in a full-chip variation-aware 3D IC physical design flow, we obtain up to 16% improvement in critical path delay under variations, which is verified with detailed Monte Carlo simulations.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.97-115
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• 2023

In South Korea, chronic kidney disease(CKD) impacts around 4.6 million adults, leading to a high reliance on hemodialysis. For effective dialysis, vascular access is crucial, with decisions about vascular surgeries often made during dialysis sessions. Anticipating these needs could improve dialysis quality and patient comfort. This study investigates the use of Artificial Intelligence(AI) to predict the timing of surgeries for dialysis vessels, an area not extensively researched. We've developed an AI algorithm using predictive maintenance methods, transitioning from machine learning to a more advanced deep learning approach with Long Short-Term Memory(LSTM) models. The algorithm processes variables such as venous pressure, blood flow, and patient age, demonstrating high effectiveness with metrics exceeding 0.91. By shortening the data collection intervals, a more refined model can be obtained. Implementing this AI in clinical practice could notably enhance patient experience and the quality of medical services in dialysis, marking a significant advancement in the treatment of CKD.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.179-191
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• 2011

본 연구는 성인학습자의 특성과 사이버강의 몰입구인간의 관련성을 살펴보고 몰입, 스트레스, 문제해결간의 관계를 밝혀 보려는데 연구목적을 두었다. 연구대상은 서울에 소재한 K사이버대학교 재학생 1044명 이였으며 학생들은 온라인설문지 형태에 자발적으로 참여하였다. 분석결과 첫째, 즐거움, 관여, 주의집중, 시간왜곡의 몰입구인에서 학년, 연령, 결혼상태, 수강신청 과목 수라는 성인학습자의 특성에 따라 차이를 보였다. 둘째, 사이버강의 몰입은 스트레스와 부적상관관계를 보였고 문제해결과는 정적상관관계를 보였다. 이 연구를 통해 성인학습자의 사이버강의 몰입향상을 구체화하는 프로그램 마련을 위해서 다음과 같은 시사점을 제시하고자 한다. 첫째, 성인학습자의 다양한 배경과 특성을 고려한 사이버강의 설계가 필요하며, 둘째, 성인학습자가 학습과정에서 몰입감을 높일 수 있도록 다양한 사이버강의 평가방법의 개발 및 적용이 필요하며, 셋째, 성인학습자들의 사이버강의 몰입향상을 제공할 수 있는 스트레스 관리와 문제해결능력을 증진시킬 수 있는 체계적인 학업상담이 필요하다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권6호
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• pp.2168-2187
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• 2021

The smart grid replaces the traditional power structure with information inventiveness that contributes to a new physical structure. In such a field, malicious information injection can potentially lead to extreme results. Incorrect, FDI attacks will never be identified by typical residual techniques for false data identification. Most of the work on the detection of FDI attacks is based on the linearized power system model DC and does not detect attacks from the AC model. Also, the overwhelming majority of current FDIA recognition approaches focus on FDIA, whilst significant injection location data cannot be achieved. Building on the continuous developments in deep learning, we propose a Deep Learning based Locational Detection technique to continuously recognize the specific areas of FDIA. In the development area solver gap happiness is a False Data Detector (FDD) that incorporates a Convolutional Neural Network (CNN). The FDD is established enough to catch the fake information. As a multi-label classifier, the following CNN is utilized to evaluate the irregularity and cooccurrence dependency of power flow calculations due to the possible attacks. There are no earlier statistical assumptions in the architecture proposed, as they are "model-free." It is also "cost-accommodating" since it does not alter the current FDD framework and it is only several microseconds on a household computer during the identification procedure. We have shown that ANN-MLP, SVM-RBF, and CNN can conduct locational detection under different noise and attack circumstances through broad experience in IEEE 14, 30, 57, and 118 bus systems. Moreover, the multi-name classification method used successfully improves the precision of the present identification.

• 디지털융복합연구
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• 제14권4호
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• pp.69-78
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• 2016

이 연구는 대학 학습공동체에 참여한 대학생들의 팀상호작용과 팀메타인지가 학습공동체 활동의 지속참여 의향에 어떠한 융복합적 영향을 주는가를 분석하기 위한 것이다. 팀상호작용 19개 문항과 팀메타인지 17개 문항으로 된 측정도구로, A 대학교 학습공동체 프로그램에 참여한 15개 팀 113명의 대학생을 대상으로 실시하였다. 이항 로지스틱 회귀분석을 통하여 밝힌 연구 결과는 첫째, 학습공동체 지속참여 의향에 팀상호작용 수준과 팀메타인지 수준이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 팀상호작용 수준이 높을수록, 팀메타인지 수준이 낮을수록 지속참여할 가능성이 증가하였다. 둘째, 학습공동체 지속참여 의향에 영향을 주는 팀상호작용 요인 중, 학습 횟수가 많을수록, 팀원들이 학습을 위해 서로 격려할수록 지속참여 가능성이 증가하였고, 팀원들이 열심히 활동하지 않을수록, 학습에 몰입하지 않을수록, 학습 시간이 적을수록 지속참여 가능성이 감소하는 것으로 나타났다. 셋째, 학습공동체 지속참여 의향에 영향을 주는 팀메타인지 요인 중, 학습 횟수가 많을수록 참여 의향 가능성이 증가하고, 다양한 학습도구를 사용할수록, 평균 학습시간이 많을수록 참여 의향 가능성이 감소하였다. 이상의 결과를 바탕으로 대학생의 학습공동체 지속참여를 위한 융복합적 지원 방안은 다음과 같다. 팀상호작용을 촉진하기 위해 학습 횟수를 늘리고, 팀원간 상호 격려하도록 지원하여 긍정적인 학습공동체 경험을 유도하고, 팀메타인지 활동의 필요성과 유용성을 학생들이 충분히 인식하도록 효과적인 활용 방법을 지원할 필요가 있다.

• 한국초등수학교육학회지
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• 제14권2호
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• pp.421-440
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• 2010

본 연구에서는 시간 지도 개선에 관한 시사점을 찾고자 한국, 싱가포르, 일본의 초등학교 수학교과서를 비교 분석하였다. 연구 결과에 따르면, 우리나라는 두 나라에 비해 시간의 덧셈과 뺄셈의 사칙 계산과 그 알고리즘이 강조되고 있었다. 또한 두 나라에 비해 시간 지도 요소 항목이 많이 편이었으며, 소재와 시계 모형에 있어서도 유사한 것들이 반복 사용되고 있었다. 마지막으로 시간의 흐름이 적게 반영되어 있었다.