• 한국지역지리학회지
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• 제14권6호
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• pp.752-766
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• 2008

지리학습의 기본단위인 지역에 대한 학습이 교육현장에서 충실히 이루어지지 못하고 있음은 실제 수업에 적용 가능하면서도 지리적 기본개념까지 발전할 수 있도록 개발된 지역학습 자료가 부족하기 때문이다. 이에 본 연구는 지역학습을 위한 자료개발의 선행단계로서 지역학습의 구성원리를 제시하고, 그에 따라 지역학습의 내용을 선정하는데 목적이 있다. 이를 위해 먼저 지리교육의 기본개념, 즉 인간-환경, 입지, 지역, 상호작용, 변화, 스케일에 의거하여 지역학습의 구성원리를 제시하였다. 다음으로 지역학습의 내용을 선정하기 위하여 지리학의 연구성과를 바탕으로 지역이해의 필요성과 방법, 자연환경과 주민생활, 자원과 산업활동. 생활공간의 형성과 변화, 변화하는 세계와 지역 등 5개 대주제를 선정한 후, 대주제별로 학습자의 필요와 사회적 요구를 반영하고 지리학의 연구성과와 학습자의 일상생활을 결합할 수 있도록 하는 중주제와 소주제를 세분하여 제시하였다. 이들 주제들은 지역의 특성에 따라 적절한 최상의 지역학습이 되도록 교수자 또는 학습자가 주제 계층의 한 부분 또는 일부분들을 결합하여 적용할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권11호
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• pp.249-259
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• 2006

이러닝 자원에 대한 재사용 과정을 편리하게 하기 위해서는 표준을 준수하는 메타데이터를 사용하여 이러닝 객체를 적정하게 기술하고 분류하는 작업이 필수적으로 요구된다. 이러한 메타데이터는 이러닝 객체의 재사용에 있어서 중복된 노력을 최소화하고 의미를 상호 이해할 수 있도록 등록저장소에 공개되는 것이 바람직하다. 본 논문은 이러닝 객체에 관한 메타데이터를 생성하고, 저장하고, 발견하며, 추출하는데 있어서 국제 표준인 ebXML(Electronic Business using extensible Markup Language) 등록저장소를 이용하는 방안을 제시한다. 국제적으로 광범위하게 채택되고 있는 IEEE LOM 표준을 준수하여 작성된 이러닝 객체 메타데이터를 ebXML 등록저장소에서 표현하고 관리할 수 있도록, LOM과 ebXML 정보모델간의 변환 체계를 제시하고, 이를 바탕으로 ebRR4LOM이라고 하는 이러닝 등록저장소 프로토 타입을 개발하여 이러한 등록저장소의 유용함을 설명한다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제29권2호
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• pp.131-147
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• 2020

Purpose The purpose of this study is to develop intelligent vehicle parking distribution system based on LoRa network at the circumstance of traffic congestion during cultural festival in a local city. This paper proposes a parking dispatch and distribution system using a Q-learning algorithm to rapidly disperse traffics that increases suddenly because of in-bound traffics from the outside of a city in the real-time base as well as to increase parking probability in a parking lot which is widely located in a city. Design/methodology/approach The system get information on realtime-base from the sensor network of IoT (LoRa network). It will contribute to solve the sudden increase in traffic and parking bottlenecks during local cultural festival. We applied the simulation system with Queuing model to the Yudeung Festival in Jinju, Korea. We proposed a Q-learning algorithm that could change the learning policy by setting the acceptability value of each parking lot as a threshold from the Jinju highway IC (Interchange) to the 7 parking lots. LoRa Network platform supports to browse parking resource information to each vehicle in realtime. The system updates Q-table periodically using Q-learning algorithm as soon as get information from parking lots. The Queuing Theory with Poisson arrival distribution is used to get probability distribution function. The Dijkstra algorithm is used to find the shortest distance. Findings This paper suggest a simulation test to verify the efficiency of Q-learning algorithm at the circumstance of high traffic jam in a city during local festival. As a result of the simulation, the proposed algorithm performed well even when each parking lot was somewhat saturated. When an intelligent learning system such as an O-learning algorithm is applied, it is possible to more effectively distribute the vehicle to a lot with a high parking probability when the vehicle inflow from the outside rapidly increases at a specific time, such as a local city cultural festival.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권3호
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• pp.874-890
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• 2021

With the widespread deployment of the fifth-generation (5G) communication networks, various real-time applications are rapidly increasing and generating massive traffic on backhaul network environments. In this scenario, network congestion will occur when the communication and computation resources exceed the maximum available capacity, which severely degrades the network performance. To alleviate this problem, this paper proposed an intelligent resource allocation (IRA) to integrate with the extant resource adjustment (ERA) approach mainly based on the convergence of support vector machine (SVM) algorithm, software-defined networking (SDN), and mobile edge computing (MEC) paradigms. The proposed scheme acquires predictable schedules to adapt the downlink (DL) transmission towards off-peak hour intervals as a predominant priority. Accordingly, the peak hour bandwidth resources for serving real-time uplink (UL) transmission enlarge its capacity for a variety of mission-critical applications. Furthermore, to advance and boost gateway computation resources, MEC servers are implemented and integrated with the proposed scheme in this study. In the conclusive simulation results, the performance evaluation analyzes and compares the proposed scheme with the conventional approach over a variety of QoS metrics including network delay, jitter, packet drop ratio, packet delivery ratio, and throughput.

• 기술혁신학회지
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• 제14권3호
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• pp.647-663
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• 2011

기업은 유능한 인재가 경쟁력임을 인식하고 조직구성원의 직무교육에 관심과 투자를 확대하고 있다. 하지만 그동안 기업교육은 대기업 중심의 이러닝을 중심으로 확대 되었으며 중소기업은 그 경제적 위상에도 불구하고 상대적으로 영세한 사업규모, 직원의 잦은 이직 등으로 관심과 투자가 부족하였다. 본 논문은 스마트 기기의 보급과 확산, 지식기반 경제의 확대 속에서 중소기업의 직무교육을 혁신 과정의 중요한 부분으로 인식하고 효율적인 교육학습 방법으로 스마트러닝을 제안한다. 그리고 이에 대한 중소기업의 이용의향과 세부 효용, 속성별 선호도를 컨조인트 분석을 통해 살펴보았다. 분석결과 중소기업은 스마트러닝 수용에 긍정적인 평가를 나타내고 있었으며, 요금 지불에 대한 이슈와 교육장소가 중요하게 고려되고 있었다. 특히 서비스 개별 속성 및 수준에 대한 일반직원과 교육담당자의 인식차이 가운데 학습 기기뿐만 아니라 교육학습 방식의 혁신으로 양방향 및 맞춤형 콘텐츠에 대한 관심이 필요함을 보여 주었다. 스마트러닝은 향후 중소기업의 변화와 혁신파정에서 차별적인 가치혁신(Value innovation) 전략의 하나로서 기업의 흡수역량(Absorptive capacity)을 향상 시키는 전략적 수단으로 활용될 필요가 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권1호
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• pp.179-187
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• 2019

아프리카를 비롯한 개발도상국은 균등한 교육기회 박탈, 열악한 교육여건, 선진국과의 정보화 격차 등으로 인적자원개발이 미미한 실정이다. 우수한 인적자원을 확보하지 못한 개발도상국은 선진국과의 세계화 경쟁에서 더욱 뒤쳐지고 있어, 개발도상국의 '인적자원개발' 문제는 시급히 해결해야 할 과제가 아닐 수 없다. 개발도상국은 교육 예산이 교육수요를 충족하고 의무 교육을 달성하기에 턱없이 낮은 수준이어서 양적으로 증가하는 교육 수요에 적절히 대응하지 못하고 있는 실정이며, 이러한 교육예산의 부족 문제는 교육 인프라 부족 문제로 연결이 된다. 본 연구에서는 NAS기반의 서버를 구성하여 교육 콘텐츠 및 학습관리 등의 기능을 구성하고, 클라이언트 영역은 태블릿, PC, 빔 프로젝터 등 다양한 미디어를 활용이 가능하도록 솔루션을 제시하여, 인트라넷 환경의 어학교육 지원을 위한 쾌적한 교육환경의 구성 및 SCORM 기반의 플랫폼을 구축을 통한 개발도상국의 최적화된 이러닝 서비스를 지원하고자 한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권3호
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• pp.93-102
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• 2023

클라우드를 통한 데이터 처리는 통신 과정에서 지연시간과 통신비용 증가 등 같은 많은 문제가 발생한다. 사물인터넷 분야에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 엣지 컴퓨팅 연구가 활발히 이루어지고 있고, 대표적인 응용 분야로 자율주행이 있다. 실내 자율주행에서는 실외와 달리 GPS와 교통정보를 이용할 수 없기 때문에 센서를 활용하여 주변 환경을 인식해야 한다. 그리고 자원이 제약된 모바일 환경이기 때문에 효율적인 자율주행 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 실내 환경에서 자율주행을 위해 신경망을 사용하는 기계학습을 제안한다. 신경망 모델은 LiDAR 센서에서 측정된 거리 데이터를 바탕으로 현재 위치에 가장 적절한 주행 명령을 예측한다. 신경망의 입력 데이터의 수에 따른 성능 평가를 수행하기 위해 6가지의 학습 모델을 설계하였다. 주행과 학습을 위해 Raspberry Pi 기반의 자율주행 차량을 제작하였고, 학습 데이터 수집과 성능평가를 위한 실내 주행 트랙을 제작하였다. 6가지의 신경망 모델들은 정확도와 응답시간 그리고 배터리 소모에 대한 성능 비교를 하였고, 입력 데이터의 수가 성능에 미치는 영향을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.302-313
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• 2016

본 연구는 기업에서 CEO의 내 외부 활동(정보, 지식경영, 학습조직)이 혁신활동(활용적, 탐색적)과 경영성과에 미치는 영향을 알아보기 위하여 국내 기업의 CEO 300명을 대상으로 설문조사를 토대로 통계분석을 하였다. 분석 결과 정보와 학습조직 활동은 활용적 혁신활동과 탐색적 혁신활동에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 지식경영 활동은 탐색적 혁신활동에서 통계적으로 유의미한 영향을 끼치지 못하였다. 또한, CEO 내 외부 활동에서 정보, 지식경영, 학습조직 활동의 영향을 받은 활용적, 탐색적 혁신활동은 기업의 경영성과에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤으나 영향력의 세기는 차이를 보였다. 따라서 기업의 경영에서 CEO의 내 외부 활동 중에서 정보, 지식경영, 학습조직 활동에 의한 활용적 혁신과 탐색적 혁신활동 발현으로 경영성과를 극대화시키기 위한 모색은 선행 연구에서 지각된 활동을 기반으로 하여 기업의 경영 환경을 고려하여 유리한 활동을 추출하고 이를 경영 전략에 반영하는 것이 기업에서 최상의 경영성과 목표달성에 유리함을 본 연구결과에서 시사하고 있다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제52권2호
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• pp.209-233
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• 2021

본 연구는 초등교사들의 정보추구행태를 분석하여 학교도서관의 교육정보서비스 개발에 시사점을 얻는데 목적을 두고 있다. 이에 초등교사 11명을 대상으로 심층 면담을 실시하여 초등교사들이 인식하는 역할과 업무에 대한 인식을 분석하고, 이에 따른 정보 요구와 주 정보원을 파악하였다. 분석 결과 초등교사들은 자신의 역할과 업무를 담임 업무, 교수·학습활동, 학교 담당 업무, 기타 업무 순으로 그 중요성을 인식하고 있었으며, 이에 따라 웹정보 및 인적 정보, 도서 정보 등을 정보원으로 활용하고 있었다. 각 역할과 업무에 따라 웹정보 또는 인적 정보를 주로 활용하는 것으로 나타났으며, 초등교사 간 웹 커뮤니티가 주 정보원으로 인식되는 경향을 보였다. 이에 학교도서관에서 운영하는 다양한 교육정보를 많은 초등교사들이 이용하는 웹 정보원에서 공유하는 것, 초등교사들과 학습 공동체 형성을 통해 협력적 교육 정보서비스를 제공하는 것, 학교도서관을 통해 다양한 담임 업무 관련 도서를 제공하는 것 등을 제안하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권3호
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• pp.112-119
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• 2023

Shrimp farming has been becoming a new source of income for fishermen in South Korea. It is often necessary for fishers to measure the size of the shrimp for the purpose to understand the growth rate of the shrimp and to determine the amount of food put into the breeding pond. Traditional methods rely on humans, which has huge time and labor costs. This paper proposes a deep learning-based method for calculating the size of shrimps automatically. Firstly, we use fine-tuning techniques to update the Mask RCNN model with our farm data, enabling it to segment shrimps and generate shrimp masks. We then use skeletonizing method and maximum inscribed circle to calculate the length and width of shrimp, respectively. Our method is simple yet effective, and most importantly, it requires a small hardware resource and is easy to deploy to shrimp farms.