• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.22 no.1
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• pp.159-167
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• 2018

In this study, we have developed an online learning community site using Humhub social network software and promote social constructive learning through the questions and answers in subject specific learning groups. By accumulating learning contents which consist of questions and answers about specific topics, learners can acquire knowledge by searching relevant topics and questions and can create and reconstruct knowledge as well as consuming knowledge by participating in self-regulated learning community. We have developed a mathematical editor feature which enables users to enter mathematical expression such as equations and greek characters. Online learning community sites can be used for inquiry based information education.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.46 no.6
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• pp.707-723
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• 2011

The purpose of this study was to quantitatively evaluate the effectiveness of learning management systems (LMS) in the physical geography class. The study adopted the experimental design and three classes participated in this study. The first class was controlled using only classroom lectures, the second class used PPT slides along with the classroom lectures, and the third class used online video clips along with the lectures. The experiments were conducted from the Spring Semester 2007 to the Spring Semester 2008 for the introductory physical geography course. The study results showed that online learning tools help students improve academic performance and their attitudes towards the class and the instructor. Compared to simple PowerPoint slides, voice recording attached to the visual lecture slide materials enhanced students' motivation. Class lectures with lecture slides did not improve students' scores. However, when the visual materials were combined with voice recording, the number of internet access to online class materials increased, and class attendance and students' final grades were improved. Based on the results, the instructional design model that combines classroom and online learning was suggested.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2011.01a
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• pp.233-240
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• 2011

Social Media is the open online tool and media platform for sharing and participation of users opinion, experience, viewpoiont, so general situation that is one-side flowing from production to consume doesn't act, and while use of two-way, user create contents use of sharing and participation. This social media include Blog, Social Network Service(SNS), Wiki, User Create Contents(UCC), Micro Blog, 5 types. In broad terms, Social Learning is self-learning that user sharing with coperation and collective intelligence through Social Media, and in few wards Social Learning is learning for Social Media. In this research, we define Social Media and Social Learning, and research of method of use of Elementary Education.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.35 no.1
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• pp.93-104
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• 2022

In forecasting realized volatility of the major US stock price indexes (S&P 500, Russell 2000, DJIA, Nasdaq 100), internet search volume reflecting investor's interests and implied volatility are used to improve forecast via a deep learning method of the LSTM. The LSTM method combined with search volume index produces better forecasts than existing standard methods of the vector autoregressive (VAR) and the vector error correction (VEC) models. It also beats the recently proposed vector error correction heterogeneous autoregressive (VECHAR) model which takes advantage of the cointegration relation between realized volatility and implied volatility.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.477-478
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• 2022

최근 코로나19 팬데믹의 영향으로 온라인 소비가 늘면서 종이, 플라스틱 등 재활용품의 사용량이 증가하고 있다. 또한 1인 가구의 중가에 따라 분리수거 배출이 제대로 이루어지지 않는 추세이다. 대부분의 1인 가구가 거주하고 있는 원룸 밀집 지역의 분리수거 여건이 제대로 갖춰진 곳이 많지 않으며, 분리수거 기준이 모호한 종류들이 많다. 재활용품 분리수거가 제대로 이루어지지 않는다면 에너지 및 자원낭비와 쓰레기 소각으로 인한 환경오염이 초래된다. 본 논문에서는 딥러닝 객체 인식 및 검출을 통한 재활용품 분류 결과에 따른 모터제어 및 분리수거를 진행하는 재활용품 분리수거 장치를 개발하였다. 해당 장치는 객체인식 알고리즘 YOLOV4를 이용하여 객체를 인식 및 검출한 후 모터제어, LED를 통해 분리수거 및 피드백을 제공한다. 이를 활용하여 누구나 쉽게 분리수거를 할 수 있도록 편의성을 제공하며 재활용 쓰레기 수거율을 높여 소각으로 인한 환경오염 방지를 기대할 수 있다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.116-121
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• 2017

cQA(Community-based Question Answering) 시스템은 온라인 커뮤니티를 통해 사용자들이 질문을 남기고 답변을 작성할 수 있도록 만들어진 시스템이다. 신규 질문이 인입되면, 기존에 축적된 cQA 저장소에서 해당 질문과 가장 유사한 질문을 검색하고, 그 질문에 대한 답변을 신규 질문에 대한 답변으로 대체할 수 있다. 하지만, 키워드 매칭을 사용하는 전통적인 검색 방식으로는 문장에 내재된 의미들을 이용할 수 없다는 한계가 있다. 이를 극복하기 위해서는 의미적으로 동일한 문장들로 학습이 되어야 하지만, 이러한 데이터를 대량으로 확보하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 질문이 제목과 내용으로 분리되어 있는 대량의 cQA 셋에서, 질문 제목과 내용을 의미 벡터 공간으로 사상하고 두 벡터의 상대적 거리가 가깝게 되도록 학습함으로써 의사(pseudo) 유사 의미의 성질을 내재화 하였다. 또한, 질문 제목과 내용의 의미 벡터 표현(representation)을 위하여, semi-training word embedding과 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용한 딥러닝 기법을 제안하였다. 유사 질문 검색 실험 결과, 제안 모델을 이용한 검색이 키워드 매칭 기반 검색보다 좋은 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.01a
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• pp.73-74
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• 2018

최근 사이버대학들은 치열한 입시경쟁을 겪고 있다. 이에 학교들은 교육질 개선을 위하여 다양한 노력을 하고 있다. S 사이버대학의 경우 최초로 전과목별로 실시간 채팅서비스를 제공하여 동영상 강의와 게시판의 한계를 극복하고자 하고 있다. 본 연구에서는 이러닝 교육의 학습효과를 종속변수로 설정하고, 학습내용, 교수설계요인과 채팅서비스를 독립변수로 투입하여, 다중회귀분석을 기법을 통해 분석하였다. 분석결과 학습내용, 교수설계요인, 채팅서비스 모두는 학습효과에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 전교과목에 적용한 채팅서비스는 온라인 교육 효과를 높일 수 있는 방안임을 확인하였고, 효과적인 채팅 서비스의 활용방안을 제시하고자 한다.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.26 no.4
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• pp.23-39
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• 2021

2차원 영상을 3차원 모델 영상으로 변환하는 방식이 다양하게 발전해오고 있다. 딥러닝의 발전 중 특히 GAN의 다양한 연구는 2차원 영상의 생성뿐만 아니라 다양한 3차원 영상의 생성에도 진전을 보였다. 본 고에서는 2차원 영상을 3차원 영상으로 변환하는 연구의 필요성을 바탕으로 관련 연구의 내용과 동향을 분석하였다. 주요 내용으로는 딥러닝 기반의 3차원 객체인식, 2D로부터 3D 변환을 위한 신경망에 대한 연구, 생성적 기법을 적용한 연구, 3D 모델링 도구 등이 포함된다. 관련 연구의 전반적인 흐름을 고려했을 때 향후 3D 모델링의 정교한 표현력 향상, 고속의 고해상도 렌더링, 편리한 온라인 접근성 등을 예상하게 된다. 관련 산업 종사자들에게는 생성시간의 단축을 가져올 수 있고 일반인은 전문적인 3D 기술이 없어도 우수한 3D 모델을 생성하고 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.11-12
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• 2021

소비자가 남긴 댓글이나 상품평은 상품기획의 주요 정보가 될 수 있다. 본 논문에서는 버티컬 무소음 마우스 7,300개에 대한 온라인 댓글을 딥러닝 기술인 Word2Vec을 이용하여 유사도 분석을 시행하였다. 유사도 분석결과 클릭 키워드에 대한 장점으로 소리(.975), 버튼(.972), 무게(.971)가 분석되었으며 단점은 가볍다(.959)이었다. 이는 구매 상품에 대한 소비자의 의견, 태도, 성향 및 서비스에 대한 포괄적인 의견들을 데이터화 하여 상품의 특징을 분석할 수 있는 의미있는 과정 이라고 볼 수 있다. 상품기획 프로세스에 딥러닝 기술을 통한 소비자의 감성분석자료 포함시키는 전략을 적용한다면 상품기획의 시간과 비용투자의 경제성을 높일 수 있고 나아가 빠르게 변화하는 소비자의 요구사항을 적기에 반영할 수 있을 것으로 생각된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.716-718
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• 2023

엔데믹 시대, 외식 비중이 증가하고 온라인 커뮤니티를 중심으로 인기있는 식당에 대한 공유가 활발하게 일어나며 특정 식당으로 쏠리는 현상 심화, 주요 시간대에 식사를 하기 위해 줄을 서거나 아예 헛걸음을 하는 경우가 많아지고 있다. 본 연구에서는 대부분의 식당에 설치되어 있는 CCTV에서 촬영 이미지를 활용해서 딥러닝을 활용한 Data Labeling을 시행, 현재 식당의 남은 자리를 분석하여 사용자에게 전달하는 프로젝트에 대한 방식을 서술한다. Client를 통해 사용자는 실시간으로 특정 식당의 남은 좌석 수를 확인할 수 있고, 이 정보를 바탕으로 해당 식당에 방문할지 말지를 결정할 수 있을 것이다. 프로젝트 진행에 앞서 데이터를 분석하는 딥러닝 모델인 YOLO에 대해 분석하였고, 각 버전에 대해 특징을 비교 및 대조, 본 프로젝트에 적합한 버전으로 YOLOv5s를 선정하였다.