인터넷과 첨단 정보통신 매체를 통해 다양한 콘텐츠를 제공함으로써 모든 사람에게 열린 교육의 장을 열어주는 사이버 교육, 즉 이러닝이 최근 들어 절실히 요구되고 있으며, 매우 빠르게 확산되고 있다. 본 논문에서는 A 대학의 사례를 중심으로 사이버 강의와 관련된 여러 가지 단점들을 최대한 극복하고, 효율적이면서 체계적인 온라인 실시간 사이버 교육을 정착시키기 위해 이러닝 센터를 구축하기 위한 효과적인 모형 설계 방안에 대해 기술한다. 본 논문에서는 먼저 이러닝 센터의 모형 설계 전에 이러닝과 관련된 여러 가지 현재 상황을 분석한다. 그런 다음, 이러닝 센터 콘텐츠의 주 사용자이자 핵심 주체가 되는 교수자와 학습자를 대상으로 한 수요조사를 통해 현 시스템에서의 문제점을 분석하고, 도출된 문제점의 개선 방안을 마련하였다. 그리고 운영조직, 콘텐츠 제작 스튜디오, 학습관리시스템 등을 기반으로 이러닝 센터의 모형을 설계하였으며, 3가지 모형 방안 중 A 대학의 현 상황에 가장 적합하다고 판단한 모형 2안을 상세 설계하였다. 본 논문에서 설계한 모형은 이러닝 센터를 새롭게 구축하고자 하는 많은 기관에서 좋은 참조모델로 활용될 수 있을 것이라 기대된다.
딥러닝에 대한 관심이 증가함에 따라 다양한 분야의 연구자 사이에 딥러닝 모델의 적용 및 재현이 중요한 작업으로 자리잡았다. 하지만 모델을 재현하고 활용하는데 있어 다양한 환경과 자원의 한계가 발생하여 문제가 되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 국가연구데이터커먼즈체계인 KRDC 프레임워크를 활용하여 딥러닝 학습 모델의 재현 방안을 제안하였다. 이를 통해 딥러닝 연구에 익숙하지 않은 사용자도 학습 모델의 적용 및 활용을 용이하게 할 수 있음을 확인하였다. KRDC 프레임워크는 사용자가 원하는 데이터와 태스크를 정의하고, 워크플로우로 구성, 학습 모델의 재현 및 활용을 지원한다.
폐색전증(Pulmonary Embolism : PE)은 사망률이 높은 질환중 하나이다. 초기에 정확한 진단 및 치료를 시행하는 경우 사망과 재발의 경우가 흔치 않으나 지연 진단이 일어나는 경우 사망률은 높기 때문에 보다 정확하고 빠른 검사법이 필요하다. 본 연구에서는 폐색전증 환자의 흉부 CT 데이터를 가지고 딥러닝 알고리즘을 생성하여 소프트웨어를 구현하고자 한다. 개발된 딥러닝 기반의 폐색전증 진단 보조 소프트웨어는 CT 촬영 후 즉각적인 질환 예측으로 판독 시간의 단축과 효율성을 제공할 것으로 기대된다.
본 연구는 대표 눈높이 러닝센터의 사업화 사례 분석을 통해 교육 서비스 프랜차이즈 기업의 자기주도 학습관 사업화에 대한 개념을 정립하는데 목적이 있다. 대교 눈높이 러닝센터는 자기주도 학습관과 관련된 프랜차이즈 사업화의 선두주자로 해당 산업 내에서 이러한 성공을 이끈 경영방식을 유지하고 있다.대교가 성공적으로 러닝센터 사업화를 이룰 수 있던 것은 목표관리, 학습관리, 그리고 환경관리 등의 3가지 요인을 기반으로 한 교육서비스를 제공하고 있기 때문이다. 첫째, 대교는 목표관리로 꿈과 학습목표 및 학습실천 계획을 세우고 실천할 수 있는 분위기를 조성함으로써 자기주도적 태도를 형성하는데 도움을 준다. 또한, 대교는 학습 성향검사를 통한 효율적인 학습방법을 탐색하고 도모하게 할 수 있는 정보를 제공한다. 그리고 대교는 지속적인 학습 동기부여를 위한 다양한 행사를 실시하고 있다. 둘째는 학습관리로서, 대교는 30여 년 노하우의 눈높이 교재를 통한 체계적인 기초학력을 정착하는데 도움을 주고, 학습자 중심의 개인별 맞춤 솔루션 제공 및 정확한 진도를 관리하며, 출결시스템을 통한 학습시간 관리 및 1:1 학습지도를 통한 학습실천 관리를 제공한다. 셋째는 환경관리로서, 대교는 이를 위해 과목별 담당교사 및 집중력 있는 시설을 통해 자기주도 학습을 위한 공부환경을 조성해주고, 멀티미디어 시스템을 통한 LAB학습, 동영상 학습을 통한 다양하고 재미있는 공부공간을 제공해준다.
목적 이러닝 센터의 개선 사업을 위해 회원들에게 현재 이러닝 센터의 만족도 및 개선되어야 할 점에 대해 설문조사를 진행하고자 하였다. 대상과 방법 영상의학과 전문의(454/617명) 및 전공의(163/617명)를 대상으로 이메일로 설문조사를 진행하였다. 설문조사 문항은 근무처 등 기본적인 정보와 현재 이러닝 센터의 이용 빈도, 만족도, 만족/불만족 이유 및 기타 개선되었으면 하는 점 등으로 구성하여 조사하였다. 결과 연회원전용 이러닝의 경우 67%, 전체회원용 이러닝의 경우 42%가 평균 이상의 만족도를 보였다. 한 달에 5회 이상 이러닝을 이용하는 회원은 30% 정도였으며, 특히 전공의의 이용 빈도가 높았다. 원하는 강의를 찾기 어렵거나(연회원전용: n = 28/97, 전체회원용: n = 72/166), 원하는 주제의 강의가 없는 경우(연회원전용: n = 37/97, 전체회원용: n = 58/166)가 있어 이 부분에 대한 개선 요구가 있었으며, 강의가 주기적으로 업데이트되었으면 좋겠다는 의견이 있었다. 또한 이러닝 시스템의 사용 편의성 및 안전성 향상에 대한 의견들이 많았다. 결론 설문조사를 토대로 이러닝 강의의 양뿐만 아니라 질적 향상의 도모, 그리고 시스템의 안전성 및 편의성 증대를 기본 방향으로 이러닝 센터 개선작업을 진행할 계획이다.
항·포구내에서 주.야간에 걸쳐 미등록 선박을 검출하기 위해, 가시광 및 IR, 라이다 센서를 통해 선박 영상 및 거리정보를 획득하고, 딥러닝 기술을 적용하여 선박의 외관에 대한 특징 분석 및 선박에 표기된 문자열의 인식, 선박의 크기 측정을 통해 선박을 분류하고 특정하는 기술 개발
콜센터에서 인력 스케줄링은 매우 중요하다. 모든 콜센터에서 인건비는 고정비 성격이 강하여 차지하는 비중이 매우 높아 콜센터의 이익을 좌지우지한다. 그렇기 때문에 콜센터의 적정 인력의 고용과 배치는 인건비 뿐만 아니라 콜 성공률 또한 직결되어 있어 콜센터 운영에서 중요한 사안이라고 할 수 있다. 대부분의 콜센터가 현재까지도 관리자의 경험에 의해 인력배치를 수립하는데, 이러한 방법은 과학적이지 않으며 인원수에 영향을 미치는 모든 변수들을 고려할 수 없다. 과거 수학적 모델을 수립하는 것이었다면, 지금은 모델을 학습시키고, 학습된 모델을 기반으로 미래의 고객과 인원수를 예측해야 한다. 본 논문에서는 수리제약식을 통해 다양한 변수들을 고려하고 비선형 정수 계획법과 딥러닝 기반의 예측 값을 이용하여 비선형 정수계획법을 통해 최적의 인력배치 스케줄링을 수립하였다.
최근 정부산하기관으로는 처음으로 e-러닝 산업의 활성화를 위한 '한국e-러닝산업협회'가 창립됐다. IT산업의 전반적인 불황과 투자위축 등으로 어려움을 겪고 있는 국내 e-러닝산업의 활성화를 위해 창립된 이번 e-러닝산업협회는 지난달 25일 정식으로 창립총회를 갖고 본격적인 활동에 들어갔다. 크레듀, 아이빌소프트, 캠퍼스21, 메디오피아 등 e-러닝전문업체들과 한국교육개발원, 전국사이버대학기관협의회 등 교육기관들이 참여한 이번 e-러닝산업협회 초대회장으로는 메디오피아의 장일홍 사장이 선임됐다. 장일홍 초대 회장을 만나 협회의 향후 계획을 들어봤다.
초중고 등 가장 기본적인 공교육에서부터 기업에서 이뤄지는 직능 교육에 이르기까지 굳이 교육에 대한 중요성을 일일이 열거하지 않더라도 이
미교육은일상생활깊숙이자리잡고있다. 이러상황에서최근몇년간기존오프라인교육에서벗어나새로운온라인교육방식, e러닝에대한관
심과투자가이뤄졌다. 하지만e러닝은거대해보이는시장규모와는달리정작업체들의영세성, 가격경쟁, e러닝에대한사용자인식부족등이
복합적으로어우러져시장성장이더디게이뤄졌다. 최근들어기존의문제점을하나하나풀어나가며새로운중흥기를맞고있는e러닝의시장현
황과표준화동향에대해서살펴본다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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