• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06b
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• pp.269-271
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• 2011

이러닝은 기능적인 요소기술의 구현에 초점을 두었던 단계를 지나 학습자의 학습 능력과 취향, 선호도 및 학습습관을 고려하며 사용자의 편의와 학습의 품질을 근본적이고 획기적으로 개선하기 위한 유러닝으로 발전하고 있다. 이와 함께 IMS 학습설계는 병렬세션관리, 협동학습과 혼합학습 지원 측면에서 그 동안 국내외에서 개별학습을 지원하는 표준안으로 활용되어온 ADL의 SCORM 국제표준이 갖는 한계 문제점을 해결할 수 있는 대안으로서 등장하였다. 하지만 제정된 이후로 개정이 되지 않아 유러닝을 지원하기 위해서는 개선이 요구되고 있다. 이를 위해 본 논문에서는 지식서비스 USN 산업원천 기술개발 과제의 세부과제인 'U-러닝 환경 표준 및 표준 명세 개발 및 검증' 과제에서 맞춤형 학습을 지원하고 사용자 편의를 제공할 수 있도록 확장된 학습설계 표준에 대하여 소개한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.383-386
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• 2019

4 차산업혁명의 발달은 전 세계가 건강한 삶에 관련된 스마트시티 및 맞춤형 치료에 큰 관심을 갖게 하였고, 특히 기계학습 기술은 암을 극복하기 위한 유전체 기반의 정밀 의학 연구에 널리 활용되고 있어 암환자의 예후 예측 및 예후에 따른 맞춤형 치료 전략 수립 등을 가능케하였다. 하지만 암 예후 예측 연구에 주로 사용되는 유전자 발현량 데이터는 약 17,000 개의 유전자를 갖는 반면에 샘플의 수가 200 여개 밖에 없는 문제를 안고 있어, 예후 예측을 위한 신경망 모델의 일반화를 어렵게 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 고차원의 유전자 발현량 데이터를 신경망 모델이 효과적으로 학습할 수 있도록 2D 이미지로 표현하는 기법을 제안한다. 길이 17,000 인 1 차원 유전자 벡터를 64×64 크기의 2 차원 이미지로 사상하여 입력크기를 압축하였다. 2 차원 평면 상의 유전자 좌표를 구하기 위해 유전자 네트워크 데이터와 Node2Vec 이 활용되었고, 이미지 기반의 암 예후 예측을 수행하기 위해 합성곱 신경망 모델을 사용하였다. 제안하는 기법을 정확하게 평가하기 위해 이중 교차 검증 및 무작위 탐색 기법으로 모델 선택 및 평가 작업을 수행하였고, 그 결과로 베이스라인 모델인 고차원의 유전자 벡터를 입력 받는 다층 퍼셉트론 모델보다 더 높은 예측 정확도를 보여주는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06b
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• pp.226-229
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• 2008

최근 e-러닝에서 대두되고 있는 중요한 문제는 곳곳에 산재되어 있는 학습자의 포트폴리오 정보를 표준화 하여 기록하고 이를 학습자의 학습에 다시 활용해야 한다는 것이다. 이를 위해서는 학습자의 포트폴리오의 공유를 위해 포트폴리오의 표준화와 통합 및 관리하는 방법이 필수적이다. 본 연구에서는 개인의 학습이 여러 기관이나 여러 이러닝 사이트를 통해 이루어 지는 상황을 가정하고 포트폴리오를 IMS에서 발표한 ePortfoliio로 표현하며, 이를 Apache Axis를 사용하여 웹 서비스로 관리한다. 기록된 포트폴리오는 필요에 의해 하나로 통합하고 이를 기반한 역량 온톨로지로 변환되어 학습자의 다음 학습에 필요한 콘텐츠를 제시하는 근거로 활용할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.1196-1197
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• 2023

본 연구는 초개인화된 마케팅 카피 생성을 위해 생성 AI 를 활용하여 고객 맞춤형 카피 생성 모델을 제안한다. 이벤트 데이터를 학습한 생성 AI 를 통해 배너용 카피를 자동으로 생성하였으며, 고객 페르소나 정보를 더해 고객별 초개인화된 문구 및 문체로 변경하도록 하였다. 이러한 개인 맞춤형 카피 및 문구와 문체의 적용은 기업의 마케팅 효율과 고객 만족도 향상에 기여할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.484-485
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• 2018

컴퓨터 프로그래밍 수업에 연계된 다양한 교과외 학습 활동들은 학습자들의 맞춤형 프로그래밍 학습에 많은 도움이 된다. 본 연구에서는 튜터링, 교수자 중심의 전공스터디, 학생들의 자발적 스터디 모임 등 다양한 형태의 프로그래밍 중심 교과외 학습 활동들이 연계된 프로그래밍 수업의 만족도와 학습 동기 부여에 어떤 영향을 미치는지에 대해 연구하기 위해, 참여 학생들을 대상으로 설문 조사를 하고 그 결과를 분석해보고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.347-349
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• 2020

본 논문에서는 컴퓨팅 이미지 객체인식 시스템인 YOLO 성능 향상을 위한 효율적인 이미지 마킹 정책을 제안한다. 이 정책은 이미지 데이터를 통한 객체인식 학습 YOLO의 객체인식을 높이고 다른 객체와의 구분을 최대화하여 학습 모델의 성능을 높인다. YOLO의 성능을 최대화하기 위하여 YOLO의 학습을 몇 번 시킬 것인지 무엇을 객체로 인식시킬지 동적으로 할당한다. 이때 학습 싸이클에 따라 객체의 인식이 달라지며 어느 싸이클에서 가장 효율적인지, 왜 다른 객체를 같이 학습시켜야 하는지 중명한다. 본 논문에서는 YOLO의 싸이클과 다른 객체 학습에 있어서 최적의 객체인식 싸이클과 학습 성능 향상 면에서 우수함을 보인다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.05a
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• pp.174-176
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• 2022

In this paper, we present a mobile application for 'personalized customized learning' for children with articulation disorders using an artificial intelligence (AI) algorithm. A dataset (Data Set) to analyze, judge, and predict the learner's articulation situation and degree. In particular, we designed a prototype model by looking at how AI can be improved and advanced compared to existing applications from the UX/UI (GUI) aspect. So far, the focus has been on visual experience, but now it is an important time to process data and provide a UX/UI (GUI) experience to users. The UX/UI (GUI) of the proposed mobile application was to be provided according to the learner's articulation level and situation by using CRNN (Convolution Recurrent Neural Network) of DeepLearning and Auto Encoder GPT-3 (Generative Pretrained Transformer). The use of artificial intelligence algorithms will provide a learning environment with a high degree of perfection to children with articulation disorders, thereby enhancing the learning effect. I hope that you do not have any fear or discomfort in conversation by improving the perfection of articulation with 'personalized and customized learning'.

• The Mathematical Education
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• v.63 no.2
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• pp.123-138
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• 2024

This study described the utilization of ChatGPT in teaching and students' learning processes for the course "Introductory Mathematics for Artificial Intelligence (Math4AI)" at 'S' University. We developed a customized ChatGPT and presented a learning model in which students supplement their knowledge of the topic at hand by utilizing this model. More specifically, first, students learn the concepts and questions of the course textbook by themselves. Then, for any question they are unsure of, students may submit any questions (keywords or open problem numbers from the textbook) to our own ChatGPT at https://math4ai.solgitmath.com/ to get help. Notably, we optimized ChatGPT and minimized inaccurate information by fully utilizing various types of data related to the subject, such as textbooks, labs, discussion records, and codes at http://matrix.skku.ac.kr/Math4AI-ChatGPT/. In this model, when students have questions while studying the textbook by themselves, they can ask mathematical concepts, keywords, theorems, examples, and problems in natural language through the ChatGPT interface. Our customized ChatGPT then provides the relevant terms, concepts, and sample answers based on previous students' discussions and/or samples of Python or R code that have been used in the discussion. Furthermore, by providing students with real-time, optimized advice based on their level, we can provide personalized education not only for the Math4AI course, but also for any other courses in college math education. The present study, which incorporates our ChatGPT model into the teaching and learning process in the course, shows promising applicability of AI technology to other college math courses (for instance, calculus, linear algebra, discrete mathematics, engineering mathematics, and basic statistics) and in K-12 math education as well as the Lifespan Learning and Continuing Education.

• Journal of Industrial Convergence
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• v.17 no.2
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• pp.15-20
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• 2019

The purpose of this study is to provide customized experience learning service platform that enables consumers to easily search for various content information about on - site experiential learning, exhibitions, events, and culture, and to provide services. To provide customized experiential learning information that meets the requirements of the consumer. Beacon technology implemented through this study is a BLE technology that broadcasts a URL in Eddystone format developed by Google. This means that even if a user does not install a separate application, Making it easier and faster to access. Based on this, when the database of local cultural contents is completed, it will be expanded to the whole country, and it is expected that more diverse and high quality self - directed cultural contents experiential learning activity education programs will be provided to consumers by diversifying contents and expanding the market.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.443-448
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• 2019

본 논문은 공공 데이터 Open API와 TMDB(The Movie Database) API를 이용하여 사용자의 선호 영화를 Google에서 제공해주는 Tensoflow로 인공신경망 딥러닝 학습하여 사용자가 선호하는 영화를 맞춤 추천하는 애플리케이션의 설계 및 구현에 대하여 서술한다. 본 애플리케이션은 사용자가 쉽게 영화를 추천받을 수 있도록 만들어진 애플리케이션으로 기존의 필터링 방식으로 추천하는 방식의 애플리케이션들과 달리 사용자의 취향을 딥러닝 학습을 통해 최적의 영화 Contents를 추천함과 아울러 기존 영화의 특성을 학습하여 흥행할 신규 영화를 예측하는 기능 또한 제공한다. 본 애플리케이션에 사용된 신규 영화 흥행 예측 모델은 약 85%의 정확도를 보이며 사용자 맞춤추천의 경우 기존 장르 추천이나 협업 필터링 추천보다 딥러닝을 통한 장르, 감독, 배우 등의 보다 세밀한 학습 추천이 가능하다.