• 정보교육학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.167-174
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• 2022

등교수업과 온라인 수업을 병행하는 블렌디드 러닝에서 온라인 수업의 단방향성과 상호작용의 단절이 학력격차를 심화하는 원인으로 지목되고 있다. 본 연구는 위드 코로나 시대에 온라인 수업의 효과를 높이기 위한 블렌디드 러닝 모델을 개발하기 위하여 교사, 학생, 학부모 교육 공동체를 대상으로 표적 집단 인터뷰를 통하여 온라인에서 교사와 학생, 학생과 학생 간의 상호작용을 높이기 위하여 돌봄 요소를 고려한 EduCare 모델을 제안하였다. 제안된 블렌디드 EduCare 모델에 대하여 전문가 타당성 검토를 거친 6가지 수업 운영 모형을 제안하였다. 온라인 돌봄요소를 고려함으로써 상호작용을 극대화할 뿐만 아니라 학습 실재감, 심리적 안녕감, 사회적 실재감을 높일 수 있으며, 궁극적으로 온라인 학습효과를 증진시킬 것이다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.239-245
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• 2021

한국교육방송공사에서 초등학생을 대상으로 4주간 실시한 학습 멘토링의 교육적 효과를 분석하기 위해, 학습 멘토링에 참여한 27명의 학생을 대상으로 자기주도적 학습능력과 정서적 안정감의 변화를 사전사후 검사를 통해 분석하였다. 그 결과, 학생들의 자기주도적 학습능력과 정서적 안정감이 모두 향상된 것으로 파악되었다. 또한, 학생들은 학습을 지도해준 멘토에 대한 만족도가 높게 나타났다. 따라서 원격 수업 상황에서 소외계층 학생들의 학습 격차를 줄이려면, EBS 학습 멘토링 사업을 지속적으로 추진하고, 멘토링 기간과 멘토링에 참여하는 학생과 교사의 수도 크게 증가시켜야 한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.1122-1128
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• 2020

대역 확장(Bandwidth Extension)이란 채널 용량 부족 혹은 이동통신 기기에 탑재된 코덱의 특성으로 인해 부호화 및 복호화 과정에서 대역 제한(band limited)되거나 손상된 협대역 신호(NB, Narrow Band)를 복원, 확장하여 광대역 신호(WB, Wide Band)로 전환 시켜주는 것을 의미한다. 대역 확장 연구는 주로 음성 신호 위주로 대역 복제(SBR, Spectral Band Replication), IGF(Intelligent Gap Filling)과 같이 고대역을 주파수 영역으로 변환하여 복잡한 특징 추출 과정을 거쳐 이를 바탕으로 사라지거나 손상된 고대역을 복원한다. 본 논문에서는 딥러닝 모델 중 오토인코더(Autoencoder)를 바탕으로 1차원 합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Network)들의 잔차 연결을 활용하여 복잡한 사전 전처리 과정 없이 일정한 길이의 시간 영역 신호를 입력시켜 대역 확장 시킨 음향 신호를 출력하는 모델을 제안한다. 또한 음성 영역에 제한되지 않는 음악을 포함한 여러 종류의 음원을 포함하는 데이터셋에 훈련시켜도 손상된 고대역을 복원할 수 있음을 확인하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.351-363
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• 2001

기존의 웹기반 교육의 시스템은 학습자들간의 상호작용을 이루어 내지 못하고 있었다. 이러한 대안으로 다중의 학습자 상호작용을 위한 시스템들이 개발되었다. 현재 이러한 시스템은 웹기반 교육분야에도 널리 활용이 되고 있는 실정이다. 그러나 현재 이루어지고 있는 다중 학습자들간의 상호작용과 피드백은 실제적으로 많은 시간차를 염두 해 두고 있어 그 효과와 신뢰성이 매우 낮은 편이다. 이러한 문제에 대한 해결책으로 본 연구에서는 실시간으로 다중의 학습자가 서로의 의견을 교환하며 상호작용을 할 수 있는 시스템을 개발하고자 한다. 또한 퀴즈학습이라는 게임형 웹기반 교육과 접목시켜 학습자의 문제해결 과정 안에서 이러한 상호작용을 이끌어 내어 학습자에게 학습의 집중도와 흥미를 유발하고 학습 효과의 극대화를 기대할 수 있다. 이에 본 연구에서는 다중 학습자 상호작용을 위한 웹기반 실시간 퀴즈학습 시스템을 설계하고 구현한다.

• Smart Structures and Systems
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• 제24권5호
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• pp.567-585
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• 2019

In the past two decades, structural health monitoring (SHM) systems have been widely installed on various civil infrastructures for the tracking of the state of their structural health and the detection of structural damage or abnormality, through long-term monitoring of environmental conditions as well as structural loadings and responses. In an SHM system, there are plenty of sensors to acquire a huge number of monitoring data, which can factually reflect the in-service condition of the target structure. In order to bridge the gap between SHM and structural maintenance and management (SMM), it is necessary to employ advanced data processing methods to convert the original multi-source heterogeneous field monitoring data into different types of specific physical indicators in order to make effective decisions regarding inspection, maintenance and management. Conventional approaches to data analysis are confronted with challenges from environmental noise, the volume of measurement data, the complexity of computation, etc., and they severely constrain the pervasive application of SHM technology. In recent years, with the rapid progress of computing hardware and image acquisition equipment, the deep learning-based data processing approach offers a new channel for excavating the massive data from an SHM system, towards autonomous, accurate and robust processing of the monitoring data. Many researchers from the SHM community have made efforts to explore the applications of deep learning-based approaches for structural damage detection and structural condition assessment. This paper gives a review on the deep learning-based SHM of civil infrastructures with the main content, including a brief summary of the history of the development of deep learning, the applications of deep learning-based data processing approaches in the SHM of many kinds of civil infrastructures, and the key challenges and future trends of the strategy of deep learning-based SHM.

• Asian Journal for Public Opinion Research
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• 제9권4호
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• pp.331-351
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• 2021

The unprecedented situation of COVID-19 caused the government of India to instruct educational institutions to switch to an online mode to mitigate the losses for students due to the pandemic. The present study attempts to explore the impact of online learning introduced as a stop-gap arrangement during the pandemic in India. A survey was conducted (N=289), via Facebook and WhatsApp, June 1-15, 2020 to understand the accessibility and effectiveness of online learning and constraints that students of higher education across the country faced during the peak times of the pandemic. The analysis and interpretation of the data revealed that the students acclimatized in a short span of time to online learning, with only 33.21% saying they were not satisfied with the online learning mode. However, the sudden shift to online education has presented more challenges for the socially and economically marginalized groups, including Scheduled Caste (SC), Scheduled Tribes (ST), Other Backward Class (OBC), females, and students in rural areas, due to factors like the price of high-speed Internet (78.20% identified it as a barrier to online learning), insufficient infrastructure (23.52% needed to share their device frequently or very frequently), poor Internet connectivity, etc. According to 76.47% of respondents, the future of learning will be in "blended mode." A total of 88.92% of the respondents suggested that the government should provide high-quality video conferencing facilities free to students to mitigate the division created by online education in an already divided society.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제32권6호
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• pp.483-489
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• 2019

For machine learning techniques, a large amount of high-quality material property data should be accumulated. In this study, several data for an alumina tape casting process were produced with the variables of slurry viscosity, gap size, and coating speed. The alumina tapes were manufactured in the range of 1,000~6,000 cps for slurry viscosity, $300{\sim}1,000{\mu}m$ for gap size, and 0.5~2.0 m/min for coating speed. As a result, the lower the viscosity, coating speed, and gap size, the more pore-free tapes could be manufactured. The viscosity of the slurry limited the minimum thickness of the tape. Green sheets with high packing density were manufactured from the slurry of 100~6,000 cps slurry viscosity, coating speed of 0.5 m/min, and a $300{\sim}500{\mu}m$ gap size.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.655-661
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• 2020

본 연구는 성인지적 관점을 기반으로 여성장애인의 역량강화를 위한 지역사회 중심의 정보화교육 지원방안을 고찰하였다. 첫째 과학기술정보통신부가 조사한 2018년도 '디지털정보격차 실태조사'를 활용하여 남성장애인과 여성장애인의 디지털정보격차의 현황을 파악하여 문제를 제기하였으며 둘째, 여성장애인 정보화격차 해소를 위한 법적 근거로서, 여성장애인을 위한 정보화교육지원 관련법을 제시하였다. 마지막으로 여성장애인이 이용할 수 있는 정보화교육지원 현황을 바탕으로 여성장애인종합지원센터 설치, 장애유형을 고려한 방문교육, 학습능력을 고려한 맞춤형 정보화 교육 개발 및 지원, 정보화 관련 지역사회 자원발굴 등 지역사회 중심의 역량강화 기반 여성장애인 정보화 교육 지원 방안을 제시 하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권11호
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• pp.31-42
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• 2021

Several studies have been conducted on market orientation over the last three decades. However, the majority of previous research focused exclusively on an internal vision that conceives the market orientation from an organizational perspective, considering the market orientation as a strictly perceived culture or behavior by company's staff (managers and employees) .This study aims to emphasize the importance of analyzing the market orientation from a dual perspective by investigating simultaneously the perceptions of customers and those of managers. It examines the perceptual gap or perceptual congruence of market orientation between customers and managers. A survey is conducted with Tunisian bank managers and B to B customers to measure their market orientation perception. The results should reveal level of manager's market orientation in Tunisian banks compared to customers' perceptions. The perception gaps of market orientation between managers and customers named congruence is highlighted and categorized. This study provides some contributions to fill the gap emerging from the one-sidedness of market orientation evaluation and gives a dyadic vision of market orientation that helps managers in their continuous learning about markets and sensing customers' needs and expectations. Market orientation level between the two groups is evaluated to give some managerial recommendations.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.135-141
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• 2019

최근 강화 학습을 통해 게임을 학습하는 인공지능 에이전트를 만드는 연구가 활발히 진행되고 있다. 게임을 에이전트에게 학습 시킬 때 어떠한 딥러닝 활성화 함수를 사용하는지에 따라 그 학습 성능이 달라진다. 본 논문은 2D 슈팅 게임 환경에서 에이전트가 강화 학습을 통해 게임을 학습할 경우 어떤 활성화 함수가 최적의 결과를 얻는지를 비교 평가 한다. 이를 위해 비교 평가에서 사용할 메트릭을 정의하고 각 활성화 함수에 따른 메트릭 값을 학습 시간에 따라 그래프로 나타내었다. 그 결과 ELU (Exponential Linear Unit) 활성화 함수에 1.0으로 파라미터 값을 설정할 경우 게임의 보상 값이 다른 활성화 함수보다 평균적으로 높은 것을 알 수 있었고, 가장 낮은 보상 값을 가졌던 활성화 함수와의 차이는 23.6%였다.