• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1226-1229
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• 2013

우리의 교육은 다양한 매체의 등장과 기술의 발달로 인해 이러닝, 모바일 러닝, 소셜 러닝, 스마트 러닝에 이르기까지 다양한 방식으로 발전 하고 있다. 빠르게 변화하는 교육환경 속에서 우리가 지금 해야 하는 것은 기술의 발전이 가져다준 미래지향적인 교육 패러다임의 방향을 알고, 교육 현장에 적용하는 것이다. 스마트 시대에 적합한 학습환경을 마련하기 위해서는 이러닝의 주요 학습 환경 구성요소인 학습관리시스템(LMS: Learning Management Systems)의 변화가 매우 중요한 역할을 담당한다. 국내 외 이러닝 분야의 표준은 빠르게 신규 버전이 개발되고 새로운 영역의 표준들이 등장하고 있다. 본 논문에서는 디지털 콘텐츠 및 출판의 융합모델에 대한 표준으로 급부상중인 IMS의 Common Cartridge를 기반으로 하는 수준별 오답분석 시스템을 설계하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1445-1446
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• 2011

최근 스마트 컴퓨팅 시대를 맞아 스마트 러닝 시스템에 대한 관심도가 급증하고 있다. 스마트 러닝의 개념은 크게 2가지로 스마트 단말기를 이용한 학습 방법과 학습을 위한 스마트 학습 기법으로 나누어 볼 수 있다. 스마트 학습 기법은 학습자에게 좀 더 효율적이면서 학습의 효과를 증대시키기 위해 학습자의 성향과 학습자의 프로파일, 학습 상황 등을 인지하여 분석하고 적용할 수 있는 기법을 말한다. 본 논문에서는 학습자에게 스마트 러닝을 위한 스마트 학습 기법을 적용한 시스템 설계를 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하고 있는 스마트 러닝 시스템은 학습자에게 적합한 교수학습 모형을 자동으로 적용하여 학습의 효과를 극대화하고, 학습의 유형과 학습 패턴의 변화에 따라 시스템이 학습자에게 지능적으로 대처할 수 있도록 하는 것이다. 교수학습 모형이 학습자에게 자동변화 되기 위해서는 학습자의 성향분석 그리고 형성평가, 사후평가 등의 데이터 분석을 수집하고 자동으로 분석하여 적용 할 수 있는 스마트 학습 에이전트(SSA:Smart Study Agent)가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 SSA 설계를 기반으로 스마트 러닝 시스템의 필요성과 향후 연구 발전에 따른 이러닝(e-learning) 교육 혁신에 기여하고자 한다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.15 no.12
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• pp.35-45
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• 2017

This study aims to explore the effect of quality factors and learning styles on users' satisfaction in e-Learning context. For this purpose, statistical methods such as reliability test, factor analysis, ANOVA, regression analysis were carried out using the survey data from university students. The quality factors of e-Learning were classified into contents, system, service, and interpersonal activities while learning styles were classified into positive-cooperative, self-directed, environmental-dependent, and passive styles. The results showed that each quality factors of e-Learning has a strong positive effect on user satisfaction, and self-directed group has higher satisfaction than other groups. Learning styles have moderating effects on the quality-satisfaction relationship, and especially, the group of passive learning style has a strong moderating effect on the interpersonal activities. Theoretical and practical implications and future research directions are drawn from these findings.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.5
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• pp.201-209
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• 2009

RThe main object of this study is to stipulate the relation between e-learning characteristics and e-learner's scholastic performance through the integrated study model of perspective of educational technology and information technology. Using e-learning system quality, e-learning contents characteristics and interaction as independent variable, e-learner's scholastic performance as dependent variable and learning motivation as mediator, this study has examined the relationship among these variables. Two hundreds and twelve undergraduates in cyber university participated in the survey and filled out questionnaires related to this study. The main results are as followed. First, content's quality, technical quality and the support of school affairs have a significant effect on the e-learner's scholastic performance. Second, Learning motivation plays a partial mediating role in the relationship between e-learning characteristics and e-learner's scholastic performance. The meaningful implication of this study is that to improve e-learner's scholastic performance, we have to offer e-learners more customized various learning plans, learning contents and interaction between e-learners and e-learning systems.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.558-561
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• 2009

본 논문에서는 웹기반 문제은행의 발전된 모형으로 문제 유형에 따른 학습자의 맞춤형 문제를 제공하는 시스템을 설계하였다. 본 시스템의 최종 목표는 능동적, 자기 주도적 학습을 실현할 수 있는 맞춤형 이러닝을 통해 학습자의 학업 성취도 향상에 있다. 교수자 및 개발자 중심의 이러닝 서비스가 아닌 학습자의 학습 결과에 능동적으로 반영하고 유연한 서비스를 제공하기 위해 문제 유형에 따른 적합한 다음 단계의 문제를 제공함으로써 이러닝의 효율을 극대화 한다. 기존의 고정 출제 또는 무작위 출제 방식에서 탈피하여 개별 학습자의 오답과 문제 유형을 고려하여 문제의 키워드, 선택된 보기의 키워드, 유동적 난이도에 따른 문제 추출 방식을 설계하였다. 이 모델은 보조 학습의 수단으로 문제은행 시스템을 학습자 중심에 근접하여, 융통적이고 효과적으로 개인화된 서비스를 제공한다.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.21 no.4
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• pp.393-401
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• 2017

The purpose of this study is to develop a deep learning based learning system for improving learner's data analytical thinking ability. The contents of the study are as follows. First, deep learning was applied to the discovery learning model to improve data analytical thinking ability. This is a learning method that can generate a model showing the relationship of given data by using the deep learning method, then apply the model to new data to obtain the result. Second, we developed a deep learning based system for DBD learning model. Specifically, we developed a system to generate a model of data using the deep learning method and to apply this model. The research of deep learning based learning system will be a new approach to improve learner's data analytical thinking ability in future society where data becomes more important.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.11 no.9
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• pp.524-535
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• 2011

For success in E-learning, support from a learning environment that enables learners to perform self-directed learning more effectively is assumed. However, most existing e-learning systems do not maximize the improvement in learners' self-regulated learning ability because they only partially accommodate factors that can facilitate self-directed learning. In this paper, a web-based e-learning system is designed and proposed that enables support of an enhanced self-directed learning environment by providing various learning methods, evaluation methods, learning content levels, and strategies for learning motivation in various conditions, and synthetically reflecting them. To validate the effectiveness of the proposed system, it was applied to the subject of data structures in a university course, and an online survey was conducted with the students. The results indicated that the proposed system can support a learning environment in which students can perform more effective self-directed learning, enhancing their learning ability.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.12 no.3
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• pp.41-51
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• 2009

In this thesis, we suggested an e-learning model, which is named 'goal driven personalized e-learning system' to improve educational effects, and implemented it. The system makes the learner choose the learning goal which could be a motivational power for learning, so it enabled self-directed learning. In order to implement the system, we proposed new standards related to personalization by modifying SCORM 2004 standard. New standards stand for the statistics on learning objects usage, a goal for driving learning. and information of the contents model and the sequencing information model, which are parts of the system previously suggested. We implemented the system, and then proved that personalize e-learning is possible by showing that the system could offer a learning path individually to learners who have different characteristics.

• Journal of the HCI Society of Korea
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• v.12 no.3
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• pp.5-11
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• 2017

Korean traditional dance has cultural value and is human's cultural heritage. But they are in danger which is caused by lack of bearers and public interest. E-Learning of traditional dance using network technology and digital media can be a solution to extinction problem. The aim of this study is to propose the E-Learning courses and systems for learning traditional dance. E-Learning systems were evaluated in accordance with the HCI (Human Computer Interaction) user evaluation. This study contribute to overcoming distance constraints by offering synchronous E-Learning education system of traditional dance as intangible cultural heritage through new media experience.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.226-227
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• 2021

딥러닝을 활용한 영상 분석 기술은 GPU 하드웨어의 발전으로 인하여 소프트웨어 기반 처리 기술이 급격히 발전하였고 기존 패턴 분석 기술 대비 높은 정확도를 보여주고 있다. PC나 특정 하드웨어에서 동작하는 소프트웨어 기반 영상분석기술은 적용분야의 한계가 발생하였다. 신경망 기술을 하드웨어로 구현한 NPU(Network processing unit)의 개발로 고가의 플랫폼이 아닌 임베디드 플랫폼에서의 딥러닝 구현이 가능해졌다. 반면에 하드웨어에서 활용 가능한 네트워크가 제한적임으로 인하여 구현 가능한 딥러닝 모델의 크기, 메모리 등의 한계가 있으며 시시각각 변하는 딥러닝 기술에 기반한 최신모델 또는 고성능 모델을 구동하기에는 한계가 발생하였다. 이를 해결하기 위하여 본 연구에서는 Distillation 기법을 적용한 임베디드 시스템을 개발하고 이에 기반한 딥러닝 모델의 구현 및 상황에 따른 가변적 딥러닝 모델의 적용이 가능한 시스템을 구현하였다.