• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.171-172
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• 2016

본 연구는 온라인 대학 강의에서 수강생들의 강의관련 질문과 답변 내용을 주간 단위로 모아서 수강생들에게 추가로 공지하는 상호작용이 학업성과와 강의만족도에 어떠한 영향을 주는가를 파악하는데 목적을 두었다. 이를 위해 실험법 중 통제집단사후측정 비교설계 방식에 따라 진행하였다. 각 집단은 한 분반이 200명 단위로 분반되는 대형수강과목을 1개 선정하여 600명을 3개 분반에 무선할당 하여 각각 실험집단1, 실험집단2, 통제집단으로 하였다. 실험집단1에게는 이메일로 내용을 전달하고, 실험집단2에게는 과목공지게시판을 통해서 내용을 전달하며, 통제집단에게는 아무런 처치를 하지 않았다. 종속변수는 해당 과목에 대한 수강생들의 학업성적과 강의만족도이었다. 그 결과, 통제집단보다 실험집단1과 실험집단2에서 학업성적이 유의미하게 높게 나타났다. 그리고 실험집단 중에서는 1집단이 2집단보다 유의미하게 학업성적은 높았는데, 강의만족도는 유의미한 차이가 없었다. 이것은 강의관련 질문에 대해 교수자가 수강생들에게 적극적인 상호작용을 많이 하는 것이 긍정적인 효과를 낳을 수 있는데, 상호작용의 방식은 과목공지게시판보다는 학생에게 보다 편리한 이메일 전달방식이 더 효과적임을 실증적으로 보여주는 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.180-182
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• 2022

최근 팬데믹의 영향으로 비대면 문화가 확산하였다. 온라인 수업의 경우 시간과 공간에 구애받지 않고, 본인이 원하는 강의를 선택함으로써 학습의 질을 향상할 수 있는 장점이 있다. 이에 비대면 문화가 퍼짐에 따라 교육 온라인 수업의 수요와 중요도가 증가하였다. 따라서, 기업이나 교육단체가 가지는 원격 강의 플랫폼 품질의 중요성이 크다. 온라인 학습 플랫폼 구축을 위해서는 미디어 플레이어가 필수적이다. 인터넷에서 보안의 중요성이 대두됨에 따라, 본 논문에서는 다양한 플랫폼에 적용할 수 있는 HLS 프로토콜 기반 미디어 웹 플레이어를 개발하고자 한다.

• Journal of Industrial Convergence
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• v.20 no.11
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• pp.41-47
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• 2022

This study explored the academic emotions of university freshmen depending on the type of online class(pre-recorded lecture vs. real time online class) that they took during the COVID-19 lockdown. 170 freshmen participated in the survey based on the 'Academic Emotion Questionnaire(AEQ)', and the statistical results are as follows; Firstly, research showed that the participants felt higher positive emotions for pre-recorded lecture than for real time online class, and higher negative emotions for real time online class than for pre-recorded lecture(p < .01). Secondly, participants felt different emotions depending on English level(p < .01). Thirdly, participants felt different emotions depending on their majors(p < .01). Students majoring in science & engineering felt higher positive emotions than those in humanities & social studies in pre-recorded lecture class. Fourthly, participants felt different emotions depending on gender(p < .01). Female students felt higher negative emotions than male students. Finally, the pedagogical implications and suggestions were discussed.

• The Journal of Korean Institute for Practical Engineering Education
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• v.2 no.1
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• pp.52-57
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• 2010

Using the Operating Systems course that is offered by online, a blended learning mixed up with face-to-face lecture and e-learning for O.S. course has been carried out. In order to find a efficient management way of the blended learning, we build up two groups: one group named 01 takes a class which consists of two hours face-to-face lecture and one hour online study per week and the other group named 02 takes a class which consists of two hours online study and one hour face-to-face lecture. According to the result of a mid-term examination, the Cohen's d between two groups is 0.165. It means the small effect size. The 01 group has higer average and smaller variance than 02 group. However, 02 group has more students who earn high score than 01 group. In conclusion, if students can well carry out the self-regulated learning, then the blended learning mixed up with 02 group style is suitable. Otherwise, face-to-face lecture or the blended learning like 01 group style is suitable.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.1171-1174
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• 2005

요즈음 인터넷 사용자들의 폭발적인 증가와 함께 많은 콘텐츠가 생겨났고 그중 공간의 제약이 없고 교육의 기회가 확대되는 장점으로 인해 사이버강의, 사이버대학이 생기는 등 온라인 교육이 활성화 되고 있는 추세이다. 그러나 온라인 교육은 오프라인 교육과 달리 수강자가 출석이나 시험 일정 등 자신이 수업에 관한 정보를 계속적으로 관리하지 않으면 출석미달, 과제 및 시험에 관한 정보부재로 인한 어려움이 생길 수 있다. 본 연구에서는 항상 지참하고 있는 휴대폰을 이용하여 사이버강의 등의 수업정보를 언제 어디서나 관리하여 온라인교육의 학습능률을 향상시킬 수 있는 모바일 교육시스템을 제안한다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.19 no.7
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• pp.451-461
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• 2021

This study was conducted for nursing students to identify the effects of professors' teaching skills, learners' online learning readiness and major satisfaction on the online learning satisfaction after the COVID-19 pandemic. The participants recruited from nursing colleges located in five province, and data was collected using the Google Online Questionnaire from August 17th to October 5th, 2020. A total of 130 data were analyzed using the SPSS 23.0 program. As a result of this study, the factors that affect online learning satisfaction are the methods in the teaching skills (β=.43, p <.001) and self-directed learning in the online learning readiness (β=.33, p <.001), and satisfaction in nursing major (β=.21, p <.001). The results of this study suggest that education methods need to be devised to enhance the satisfaction of online learning in nursing colleges, and environmental improvements that can be self-directed learning are needed.

• Proceedings of The KACE
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• 2017.08a
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• pp.135-137
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• 2017

비디오 강의를 활용한 온라인 학습은 교육 효과를 높이는 무한한 가능성을 가지고 있지만 온라인에서 학습자 주도로 이루어지기 때문에 학습 동기를 높이고 온라인 강의에 집중시킬 수 있는 도구의 개발이 필요하다. 또한 교수자는 온라인 환경 안에서 학습자가 실제로 학습을 수행했는지에 대한 여부를 쉽게 파악할 수 있는 도구의 개발이 필요하다. 본 논문은 학습자와 교수자의 요구를 만족 시킬 수 있는 단어게임 기반의 온라인 비디오 학습 자동 판단 시스템을 개발하였고, 시스템 검증을 위해 343명의 학습자를 대상으로 사용자 만족도 설문조사를 수행하였다. 설문 결과, 83%의 시스템 용이성, 73%의 시스템 만족도로 긍정적인 결과를 보였다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.20 no.2
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• pp.171-178
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• 2020

Many countries are establishing and operating blended learning that combines the advantages of online and offline education. However, online education lecture-based Mooc courses have a very low level, with a graduation rate of less than 5-10%. Therefore, in order to increase the graduation rate of students taking online Mooc distance education lectures that anyone can easily take lectures anytime, anywhere on the web-based basis, it is necessary to introduce automatic analysis of students' understanding level of lectures and an automatic academic warning system. Moreover, in order to enter an advanced education country, it is necessary to develop an automatic judgment SW for wrong answer rate, automatic summary SW for lectures, and automatic analysis SW education for lecture-based weak subjects based on mixed learning levels. In order to improve this problem, in this paper, we proposed and simulated an automatic summarization system for lecture contents, an automatic warning system for incorrect answers, and an automatic judgment algorithm for weak subjects.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.22 no.10
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• pp.778-787
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• 2022

This study was performed to obtain basic data in relation to instructional design and teaching strategy according to instructional modes. For the purpose of this study, participants evaluated the qualities of the instructions they attended and the results of the evaluation were compared according to 4 instructional modes(content class, online real-time class, online and face-to-face mixed class, and face-to-face class). As a result of the study, there were differences in the evaluation regarding the appropriateness of the course according to instructional modes. That is, satisfaction with lecture progress was lower in the online real-time classes than in content classes, mixed classes, and face-to-face classes. As a result of the descriptive lecture evaluation analysis, in the content class type, students answered that they were satisfied with the easily understandable and interesting explanations. In the case of the online real-time classes, it was found that they were satisfied with thorough preparation and effective communication. In the mixed class type, they said they were satisfied with the systematic class and passionate lecture, and in the face-to-face classes, the pleasure of interaction and the enthusiasm of the instructor were identified as the main reasons for satisfaction. It was analyzed that the satisfaction characteristic commonly derived from the four class types was the enthusiasm of the instructor. The results of this study are expected to provide implications for instructional design and teaching strategy establishment according to each instructional mode.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.541-544
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• 2022

코로나19 이후로 교육의 형태가 오프라인에서 온라인으로 변화되었다. 하지만 온라인 강의 교육 서비스는 실시간 소통의 한계를 가지고 있다. 이러한 단점을 해결하기 위해 본 논문에서는 기계독해 기반 실시간 강의 질의응답 시스템을 제안한다. 본 논문연구에서는 질의응답 시스템을 만들기 위해 KorQuAD 1.0 학습 데이터를 활용해 BERT를 fine-tuning 했고 그 결과를 이용해 기계독해 기반 질의응답 시스템을 구축했다. 하지만 이렇게 구축된 챗봇은 강의 내용에 대한 질의응답에 최적화되어있지 않기 때문에 강의 내용 질의응답에 관한 문장형 데이터 셋을 구축하고 추가 학습을 수행하여 문제를 해결했다. 실험 결과 질의응답 표를 통해 문장형 답변에 대한 성능이 개선된 것을 확인할 수 있다.