• 한국항행학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.854-860
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• 2009

유비쿼터스는 정보통신 기술과 IT 기술 등이 접목된 새로운 컴퓨팅 환경으로서, PDA를 비롯한 다양한 기기와 여러 분야의 응용기술이 적용되었다. 최근엔 통신 기능과 다양한 IT 기능이 접목되고 휴대성이 좋은 스마트 폰의 출현으로 사용자들의 기기 이용 환경이 변화하고 있다. 이러한 스마트 폰의 활용은 환경의 제약없이 사용자들에게 학습 기기로서의 역할까지로 확장되고 있다. 따라서 본 연구에서는 스마트 폰에서 U-러닝을 제공하기 위하여 SCORM 기반의 메타데이터를 설계하였다. 이를 위하여, 기존의 LMS와 연동된 SCORM을 U-러닝 서버와 스마트 폰 처리 서버를 두어 이를 핸들링 하도록 하였다. 각기 다른 특성을 가지는 스마트 폰의 적용을 위하여 메타데이터에서는 CPU, 화면크기, 메모리 등의 자원 정보를 가지도록 하였으며, 메타데이터 아답터가 이를 처리하도록 하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제44권2호
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• pp.27-50
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• 2013

본 연구의 목적은 학교도서관의 스마트러닝 수업 모형을 정보활용교육 측면에서 개발하는 것이다. 수업 모형은 ADDIE 모형과 ASSURE 모형을 기반으로 학교도서관의 특성에 맞게 도서관의 시설, 자료, 인적자원, 정보문제 해결과정, 협동수업 및 블렌디드 학습, 스마트 디바이스의 이용 등이 고려되었다. 수업 모형은 "학습목표 설정${\rightarrow}$학습자 분석${\rightarrow}$학습환경 분석${\rightarrow}$학습과제 분석${\rightarrow}$교수 전략${\rightarrow}$매체 선정 및 개발${\rightarrow}$수업적용${\rightarrow}$평가"의 순서로 개발하였다. 또한 학교도서관 스마트러닝의 실제적인 상황에 대한 이해를 돕기 위해서 수업 예시를 제시하였다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제16권2호
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• pp.161-168
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• 2024

As the size of big data models grows, distributed training is emerging as an essential element for large-scale machine learning tasks. In this paper, we propose ParamHub for distributed data training. During the training process, this agent utilizes the provided data to adjust various conditions of the model's parameters, such as the model structure, learning algorithm, hyperparameters, and bias, aiming to minimize the error between the model's predictions and the actual values. Furthermore, it operates autonomously, collecting and updating data in a distributed environment, thereby reducing the burden of load balancing that occurs in a centralized system. And Through communication between agents, resource management and learning processes can be coordinated, enabling efficient management of distributed data and resources. This approach enhances the scalability and stability of distributed machine learning systems while providing flexibility to be applied in various learning environments.

• 스마트미디어저널
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• 제8권1호
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• pp.74-81
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• 2019

최근에 머신 러닝 기술은 의료, 제조, 마케팅, 금융, 방송, 농업 등 사회 전반에 많은 영향을 미치고 있고 미래에도 인류의 생활에 많은 도움을 줄 것으로 예상된다. 본 논문에서는 인류의 생존에 가장 큰 영향을 주는 먹거리 즉, 농업 분야에 머신러닝기술을 적용하는 방법을 연구한다. 농업 분야에 IoT(Internet of Things) 기술을 접목하는 스마트 팜 (Smart Farm) 분야는 생육환경을 실시간으로 모니터링 하여 농작물의 생육환경을 최적으로 유지 하는 방법을 중점적으로 연구한다. 최근 KT에서 출시된 기가 스마트 팜 솔루션 2.0 에서는 머신러닝 기술을 사용하여 온실내의 온습도를 최적으로 유지하는 기술에 머신러닝을 적용하였다. 기존의 스마트 팜 분야 연구가 생육환경 조절에 중점을 두어 생산성 증대에 집중되어 있지만 본 연구에서는 과일을 최상의 품질 상태에서 수확하여 좋은 가격으로 출하할 수 있도록 수확시기에 머신러닝을 적용하는 방법을 연구한다. 스마트 팜 분야에 머신러닝 기술을 적용하기 위해서는 풍부한 빅 데이터의 확보가 무엇보다 중요하므로 정확한 머신러닝 기술을 적용하기 위해서는 지속적으로 빅 데이터 수집이 가능해야 한다. 본 논문에서 수확시기 예측에 필요한 인자로는 온실 내에서 재배되는 과일의 색상 값과 무게 값, 내부 온습도 값을 색상센서 와 무게센서, 온습도센서를 사용하여 실시간으로 수집하여 확보한다. 본 논문에서 제안하는 FPSML은 유사 과일 재배에 반복적으로 사용할 수 있는 아키텍처를 제공하며 지속적으로 빅 데이터가 축적될수록 보다 정밀한 수확시기를 예측할 수 있다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.207-221
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• 2014

Education environment of modern society is rapidly changing along the usage of various device and development of contents. Learners of diverse age groups and genders are exposed in smart education environment. Thus in order to investigate effective smart education contents production, this study classified interactive types that affect learning satisfaction into CAI (Computer Assisted Instruction) based , NCS (Network Communication System) based , and NTS (New Technology System) based . Then we investigated how each interactive types affect immersion, utility, self-efficacy, practicality, and stimulation. The effects were measured according to the learner's gender and age. As the result, interactive types do affect smart education, where male had higher learning satisfaction for CAI based, game type, and wiki type while female had higher satisfaction for relationship establishment type and experience type. Also, for age group, the 10s preferred NTS based, 20~30s NCS based, and 40s and over CAI based interactive type. Thus, if satisfaction levels according to gender and age are considered when producing smart education contents, it may be possible to create educative contents that meet the dispositions of the learners.

• 디지털융복합연구
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• 제16권7호
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• pp.213-222
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• 2018

본 연구의 목적은 고등 수학교육에 있어서 스마트 러닝의 특징적 적용을 통해 교육환경의 확장과 학습자 역량의 확장을 시도하고 그 효과성을 분석하는 것이다. 본 연구는 2017년 G대학에서 1학년 학생들의 공학인증 과목 중 하나인 미적분학I을 수강하는 화공생명학과 학생들 118명을 실험집단과 비교집단으로 분리하여 스마트러닝의 효과성을 검증하였다. 즉 수업에서 공학도구를 활용한 다양한 학습활동과 SNS를 통한 교수자와 학습자 간의 활발한 상호작용이 시각적 이해와 수학적 개념형성, 그리고 학습성과에 미치는 영향을 분석하였다. 연구결과에 따르면 실험집단에서 긍정적인 학업성취를 보였으며 학습자들의 만족도가 높았다. 본 연구는 고등 수학교육에서 스마트러닝의 가능성을 확인하였으며 향후 질 높은 스마트러닝을 실현하기 위한 전략을 제안한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.59-70
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• 2013

최근 정보통신기술의 발달과 더불어 다양한 혁신적인 기술이 개발되고 있다. 이러한 기술은 우리의 모든 삶의 방식을 변화시키고 있다. 특히 스마트기술은 우리의 삶을 극적으로 바꾸어 놓고 있다. 스마트폰과 테브릿 PC등 스마트 기기들은 교육분야에 활용되어 소위 "스마트 러닝"이라는 개념이 탄생되어 교육분야에 적용되고 있다. 현재 스마트러닝은 교육분야에 스마트기기의 확산과 더불어 활발하게 진행되고 있다. 이러한 스마트 환경에서 개인의 소양능력을 구분하기 위해서 스마트 소양 척도가 필요하다. 하지만 현재까지 스마트 소양 척도에 대한 연구는 미미한 실정이다. 본 연구의 목적은 스마트 러닝 환경에서 교사와 학생의 스마트 소양 척도를 개발하는 것이다. 본 연구의 스마트 소양척도는 기존의 ICT 소양척도를 기반으로 개발되었다. 본 연구의 스마트 소양 척도는 4개의 분야로 구성되어 있다. 즉 스마트 교육, 스마트 소양, 스마트 활용 및 스마트 윤리이다. 스마트 소양 척도를 개발하기 위해서 교수, 교사 및 연구원 등 다양한 전문가집단을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 설문결과는 광범위한 통계처리를 통해 최종적인 스마트 소양 척도가 개발되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.17-29
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• 2017

IRecently, researches on the recognition of indoor user situations through various sensors in a smart home environment are under way. In this paper, the case study was conducted to determine the operation of the robot vacuum cleaner by inferring the user 's indoor situation through the operation of home appliances, because the indoor situation greatly affects the operation of home appliances. In order to collect learning data for indoor situation awareness model learning, we received feedbacks from user when there was a mistake about the cleaning situation. In this paper, we propose a semi-supervised learning method using user feedback data. When we receive a user feedback, we search for the labels of unlabeled data that most fit the feedbacks collected through genetic algorithm, and use this data to learn the model. In order to verify the performance of the proposed algorithm, we performed a comparison experiments with other learning algorithms in the same environment and confirmed that the performance of the proposed algorithm is better than the other algorithms.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제44차 하계학술발표논문집 19권2호
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• pp.403-406
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• 2011

본 논문에서는 최근 등장한 스마트 환경에서 e-러닝에 대한 관심의 확산에 따라 e-러닝의 개념을 도구적 접근, 환경적 접근, 그리고 이론적 접근을 통해 살펴보았다. 이를 통해 제시된 스마트 환경에서 e-러닝의 개선방향을 제시한다. 이 같은 스마트 환경에서 e-러닝 개선방안을 기반으로 향후 개별적 수업상황에 적합한 구체적인 개발전략의 지속적 연구가 필요하다.

• 한국보육지원학회지
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• 제19권2호
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• pp.61-85
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• 2023

Objective: This study aims to investigate whether science teaching attitude of early childhood teachers mediates the relationship between the professional learning environment of institutions and their intention to accept artificial intelligence (AI) technology, and whether the experience of using smart and digital devices moderates the effect of science teaching attitude. Methods: An online survey was conducted targeting 118 teachers with more than 1 year of experience in kindergarten and day care center settings. Descriptive statistical analysis, correlation analysis, and The Process macro model 4, 14 were performed using SPSS 27.0 and The Process macro 3.5. Results: First, the science teaching attitude of early childhood teachers served as a mediator between the professional learning environment of institutions and teachers' intention to accept AI technology. Second, the experience of using smart and digital devices was found to moderate the effect of teachers' science teaching attitude on their intention to accept AI technology. Conclusion/Implications: This results showed that an institutional environment that supports teachers' professionalism development and provides rich experience is crucial for promoting teachers' active acceptance of AI technology. The findings highlight the importance of creating a supportive institutional envionment for teacher's professional growth, enhancing science teaching attitudes, and facilitating the use of various devices.