• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.22 no.5
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• pp.51-65
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• 2019

This study aims to provide educational implications for more strategic online software education by the types of online learning according to learners' self-regulated learning characteristics in the online software education environment and examining the characteristics of each type. For this, variables related to self-regulated learning characteristic were extracted from the log data of 809 students participating in the online software learning program of K University, and then analyzed using hierarchical cluster analysis. Based on hierarchical cluster analysis learner clusters according to the characteristics of self-regulated learning were derived and the differences between learners' learning characteristics and learning results according to cluster types were examined. As a result, the types of self-regulated learning of online software learners were classified as 'high level self-regulated learning type (group 1)', 'medium level self-regulated learning type (group 2)', and 'low level self-regulated learning type (group 3)'. The achievement level was found to be highest in 'high-level self-regulated learning type (group 1)' and 'low-level self-regulated learning type (group 3)' was the lowest. Based on these results, the implications for effective online software education were suggested.

• Journal of Digital Convergence
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• v.17 no.4
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• pp.115-122
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• 2019

In the online marketplace, consumers are exposed to various products and freely express opinions. As consumer product reviews have a important effect on the success of online markets and other consumers, online market needs to accurately analyze the consumers' emotions about their products. Text mining, which is one of the data analysis techniques, can analyze the consumer's reviews on the products and efficiently manage the products. Previous studies have analyzed specific domains and less than 20,000 data, despite the different accuracy of the analysis results depending on the data domain and size. Further, there are few studies on additional factors that can improve the accuracy of analysis. This study analyzed 72,530 review data of food product domain that was not mainly covered in previous studies by using ensemble technique. We also examined the influence of summary review on improving accuracy of analysis. As a result of the study, this study found that Boosting ensemble technique has the highest accuracy of analysis. In addition, the summary review contributed to improving accuracy of the analysis.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02b
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• pp.313-319
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• 2006

쇼핑, 음악, 영화 등 오프라인에서 즐기던 많은 서비스가 이제는 온라인화 되어 일상화되었다. 그 중 뉴스의 경우도 미국의 리서치업체가 조사한 결과에 따르면, 인터넷 사용자의 21%가 온라인 뉴스를 오프라인보다 더 선호할 뿐만 아니라 온라인에 대한 선호도가 비약적으로 늘고 있다고 밝혔다. 종이 페이퍼로 뉴스를 제공할 때는 정보를 제공하는 공간이 제한적이기 때문에 사용자의 행위를 어느 정도 예상할 수 있다. 그러나 상대적으로 온라인 뉴스와 같은 컨텐츠 서비스는 하이퍼텍스트를 기본으로 하기 때문에 사용자의 패턴을 정확히 파악하기가 쉽지 않다. 컨텐츠 서비스 사용 행위를 분석하기 위해 아이트랙킹, 인뎁스인터뷰 등 여러 방법론을 적용할 수 있으며, 아이트랙킹 연구는 Poynter Institute 에서 2004년도에 진행한 사례가 있지만 여전히 컨텐츠 서비스에서의 핵심 이슈인 컨텐츠 영역에 대한 관심도, 영역별 연관성 파악 등에 대한 객관적 데이터가 부족하다. 따라서 본 논문은 컨텐츠 서비스 사용자의 유저 시나리오 도출을 위해 온라인 뉴스를 대상으로 한 분석 케이스를 소개한다. 본 사용자 행동 분석 리서치 수행을 위해 원격툴을 개발하였으며, 이 툴을 실제로 적용해봄으로써 컨텐츠 서비스 분석시 가능성과 고려사항들을 함께 살펴본다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.13 no.6
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• pp.35-42
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• 2010

In this paper, the characteristics of online game addiction have been analyzed using fMRI. The fMRI images are taken from six target subjects who are around 20 years old, right-handed, and undergraduate male students with online game stimulations. The images are processed using SPM5, and statistical analysis showed following characteristics. First, online game stimuli produces an activation in BA18 of brain, and the Pearson correlation coefficient between the activation intensity of BA18 area and the addiction index value is very highly as .94. Second, the Pearson correlation coefficient is .75 between addiction index of subjects and activation index of the mesencephalon. From these observations, we found that the online game stimuli were processed as visual stimuli by subjects' brain, and the subject's brain with bigger addiction index processes more actively from the online game stimuli. Also, the online game stimuli activate the mesolimbic system, and therefore these findings may contribute for comparing the mechanism between general addiction and online game addiction.

• Journal of Digital Convergence
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• v.19 no.7
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• pp.113-127
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• 2021

This study classifies review attributes into ratings, number of comments and image information in online shopping mall to verify their impact on brand attitude and purchase decision and e-WOM intention. Use SPSS 23.0 for frequency analysis, factor analysis and regression analysis. The results showed that review attributes have a positive effect on brand attitudes, purchase decision and e-WOM intention, but the number of comments has not affect on purchase decision. Brand attitude has a positive effect on purchase decision and e-WOM intention. Brand attitude has media effect in the relationship between ratings, image information and purchase decision, and in the relationship between review attributes and e-WOM intention. As these results, consumers don't always like to have a lot of comments. and should allow to focus on high ratings and photo reviews as much as possible when writing reviews.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.37 no.1
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• pp.169-192
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• 2006

This study is aimed to suggest the core elements of instruction and development program through understanding the generation Y's characteristics and examining the standards and education models for information literacy. Concretely, this paper is comparatively analyze and customize the successful online information literacy tutorial models adopted by university libraries in U.S.A, Japan, and Korea. As a result of research, the outline of the needed procedure and required contents for the improvement of the online tutorial in the university of our country are suggested.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.1172-1175
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• 2021

비대면 교육 형식이 보편화됨에 따라 온라인 학습 및 시험 형태가 교육기관에서 일반화되고 있다. 이러한 급격한 변화로 교육의 공정성 문제와 온라인 시험의 부정행위 문제가 대두되고 있다. 시험응시자의 다양한 환경을 고려하여 정확하게 부정행위자를 판별하는 방법이 중요해지고 있다. 이를 위해 본 연구에서는 온라인 시험환경에서의 응시자의 행동 데이터와 영상데이터 분석을 진행하여 부정행위자를 감별하는 연구를 진행하였다. 분석 결과 기존의 부정행위자 감별방식의 한계점을 보완할 수 있는 방식에 대해 제안하였으며 온라인 시험환경에 대한 시사점을 제공하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11b
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• pp.643-646
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• 2003

호서 3D 온라인 게임 엔진은 렌더링등의 기능을 담당하는 3D 엔진(클라이언트 부분)과 네트워크 기능을 담당하는 서버 엔진(서버 부분)으로 구성되어 있다. 본 논문은 호서 3D 온라인 게임 엔진을 이용한 3D Tank 데모 게임을 제작하기 위해 일반적인 게임 진행 루프를 분석한 후, 분석 결과를 게임의 목적에 따라 설계하였다. 또한, 설계에 따른 실제 3D Tank 데모 게임을 개발하였으며 이를 바탕으로 3D 온라인 게임 엔진 요소의 효율적인 통합에 대해 고찰한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.11a
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• pp.23-24
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• 2016

본 논문에서는 온라인 오디오 장르 분류의 성능을 비교 분석한다. 온라인 동작을 위해 1초 단위의 오디오 신호를 입력하여 music, speech, effect 중 하나의 장르로 판단한다. 학습 방법은 GMM과 심층 신경망을 사용하며, 특성은 MFCC와 스펙트로그램을 포함하는 네 가지 종류의 벡터를 사용한다. 각 성능을 비교 분석하여 장르 분류에 적합한 학습 방법과 특성 벡터를 확인한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.199-201
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• 2003

온라인 분석처리 시스템의 핵심 기술인 큐브를 효과적으로 산출하기 위한 많은 연구들이 이루어 졌다. 이러한 연구는 크게 온라인 분석처리 시스템의 결과 데이터를 저장하는 방식에 의해 MOLAP과 ROLAP으로 구분하여 이루어 졌다. 최근에 온라인 분석처리 시스템에서 큐브 산출에 대한 연구로 다중키 엑세스를 효율적으로 처리하는 다차원 파일 구조를 사용하여 집계 연산의 효율을 높이는 연구가 이루어졌다. 본 논문은 이러한 연구들을 바탕으로 다차원 파일 구조를 사용하여 효과적으로 큐브를 산출하고 결과 값을 미리 저장하는 일반적인 방법을 제안한다.