• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.449-458
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• 2010

이러닝 품질관리는 정보화 시대의 교육에 대한 책무성의 하나로 양적 팽창 보다는 질적 강화를 위한 기본 방침으로 이해되어야 한다. 이에 본 연구는 해외에서 이루어지고 있는 이러닝 품질관리 동향 조사를 통해 우리나라의 이러닝 품질관리가 어떤 형태로 진행되어야 하는지에 시사점을 제공하고자 하였다. 따라서 5개 국가 9개 기관의 이러닝 품질관리 현황, 영역 및 대상, 지표의 쓰임 등에 대해 알아보고, 5개국의 이러닝 품질관리 특징을 분석하였다. 분석결과, 이러닝을 위한 다양한 자원 확보, 국가 수준의 이러닝 품질관리 통합, 전문가 양성 그리고 품질관리 시스템에 대한 집중과 선택이라는 시사점을 찾을 수 있었다. 즉, 이러닝 품질관리는 업무의 측면이 아닌 교육의 질적 향상이라는 범 국가적 차원에서 접근할 필요가 있음을 알 수 있었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.283-289
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• 2019

본 연구는 이러닝 학습자의 특성을 개인적 요인과 심리적 요인으로 분류하여, 이러한 학습자의 특성이 이러닝 학습효과와 재이용의도에 어떠한 영향을 미치는지를 확인하고자 하였다. 이를 위해, 경상북도에 소재한 Y대학과 K대학의 대학생을 대상으로 연구조사를 실시하였다. 그 결과, 첫째 학습자의 학년, 자제력, 집중력, 자기효능감이 이러닝 학습효과에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 학습자의 학년, 이러닝 학습경험, 자기효능감, 학습효과가 이러닝 재이용의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러므로 대학생들의 특성을 고려한 다양한 콘텐츠 개발과 스스로 학습과정을 관리하고 학습을 진행할 수 있도록 시스템 설계와 교수자의 관리적인 역할이 중요시 되어야 할 것이다. 본 연구의 결과는 이러닝의 학습효과 향상을 위한 효과적인 활용방안과 이러닝 학습자 특성에 대한 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.189-201
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• 2011

본 논문에서는 대표적인 학습 객체 메타데이터 형식들을 통합하여 상호운용성을 제공하면서 대학 강좌를 위한 학습 객체의 메타데이터를 기술할 때 사용되는 개념과 개념들 간의 의미적 관계를 정의하는 온톨로지를 설계한다. 그리고 서로 다른 형식을 이용해 학습 객체의 메타데이터를 기술하는 여러 지역 저장소에 대해 효율적인 학습 객체 검색이 가능하도록 계층적으로 구조화된 이러닝 시스템을 구성하고 추론에 기반한 질의 처리 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 계층적으로 구조화된 이러닝 시스템에서 학습 객체 온톨로지를 이용한 질의 처리 기법을 적용하면 사용자 질의에 직접적으로 관련이 있는 학습 객체와 함께 의미적 연관성이 추론된 학습 객체도 검색되어 보다 정확하고 만족도 높은 검색 서비스를 제공할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.495-495
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• 2023

본 연구는 하수처리장 운영시스템 자료를 활용하여, 머신러닝 기반의 예측 모델을 개발하고, 모델 정확도 향상에 대하여 검토하였다. 하수처리장에 설치된 각종 센서를 통해 실시간으로 자료가 모니터링되고 있으며, 수집된 자료는 운영시스템에 저장된다. 하수처리장 시스템은 설정된 값과 센서의 측정값을 비교해 이상치가 발생하면 운영자가 즉각적으로 조치하여 문제를 해결하고 있으나, 비정상적인 상황 발생시 이를 대처할 시간이 부족하여 적절한 조치가 이루어지지 못하는 경우가 발생 되고 있다. 따라서, 이러한 문제점을 해결하기 위해 A 하수처리장 운영자료를 활용하여 결과 예측이 신속하고 신뢰도 높은 머신러닝 기반의 예측 모델을 개발하고자 하였다. 모델의 예측 정확도 및 신뢰성을 향상하기 위하여 결과에 영향을 미치는 주요 영향 인자를 분석하고, 이를 기반으로 모델의 추가 분석 및 개선을 수행하여 모델의 예측력을 평가하였다. 금회 연구는 데이터 전처리를 과정을 통한 인사이트를 도출하고 이를 활용하여 하수처리장 운영자료 예측 정확도를 높일 수 있었으며, 이 결과를 바탕으로 다른 하수처리장의 모델 개발시에도 유용하게 활용이 가능할 것으로 검토되었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.181-182
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• 2018

주입식 강의로는 미래형 인재를 키우기 어렵기 때문에 e-러닝의 진화로 주입식 교육의 반대인 플립러닝이 이슈화되고 있다. 주입식 교육에서는 교사의 일방적인 주도성을 가지며 학생의 생동감, 흥미, 능력, 필요를 전혀 무시하는 단점이 있다. 이를 해소하기 위해 본 논문에서는 그룹 스터디 활동에 플립 러닝 방식을 적용함으로써 스스로 학습을 유도하는 시스템을 제시한다. 대표 학생은 활동 기간 동안 교사 역할과 함께 책임자가 되고, 수업 할 자료를 공유할 수 있는데 학생들은 자료마다 질문을 남길 수 있다. 대표 학생이 질문 확인을 함으로써 학생 진도를 확인할 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.322-324
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• 2021

최근 고주사율 디스플레이 시장 확대와 실감콘텐츠에 대한 요구에 따라, 높은 프레임율의 동영상 콘텐츠에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문은 이용자의 비디오를 초슬로우 비디오로 변환해주는 웹 기반 서비스 시스템을 제안한다. 이는 사용자가 웹을 통해 비디오를 업로드하면, 딥러닝 기반의 비디오 프레임 보간 알고리즘을 이용하여 초고프레임율의 동영상으로 변환하며. 변환된 초저속 비디오를 웹을 통해 보여주거나 파일 포맷으로 제공한다. 제안 시스템은 복잡한 연산을 요구하는 딥러닝 네트워크 모듈과 사용자와의 상호작용을 위한 웹 페이지 모듈로 구성되었다. 프레임 보간을 위해서, State-of-the-art 기술인 딥러닝 기반의 Real-Time Intermediate Flow Estimation for Video Frame Interpolation 방법이 활용되었으며, 웹페이지는 HTML, CSS, Javascript, Flask를 사용하여 구축되었고, Flask를 활용하여 두 모듈이 연동되었다. 제안 웹 기반 시스템을 통해, 사용자는 딥러닝 네트워크 구동에 필요한 별도의 지식 없이 통신 자원만으로 고실감의 경험과 편의성을 제공받을 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.33-34
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• 2023

성장하는 빅 데이터 시장과 빅 데이터 수의 기하급수적인 증가는 기존 컴퓨팅 환경에서 데이터 처리의 어려움을 야기한다. 특히 이미지 데이터 처리 속도는 데이터양이 많을수록 현저하게 느려진다. 이에 본 논문에서는 Apache Spark와 OpenCV를 활용한 분산 클러스터 컴퓨팅 환경의 대용량 이미지 머신러닝 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 Apache Spark를 통해 분산 클러스터를 구성하며, OpenCV의 이미지 처리 알고리즘과 Spark MLlib의 머신러닝 알고리즘을 활용하여 작업을 수행한다. 제안하는 시스템을 통해 본 논문은 대용량 이미지 데이터 처리 및 머신러닝 작업 속도 향상 방법을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.268-271
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• 2010

본 연구의 목적은 E-NIE 수업을 진행하는데 있어 기존 연구의 문제점과 개선점을 조사하고 수업자료선택, 수업진행, 발전방향에 관한 설문조사 결과를 토대로 멀티미디어 자료 검색 방법과 온라인에서 신문활용학습이 효율적으로 이루어질 수 있는 E-NIE 이러닝 시스템 발전 방안을 모색하기 위한 것이다. E-NIE에 뉴스 표준인 NewsML과 교육정보 표준인 KEM 그리고 학사관리운영플랫폼 LMS를 접목해 멀티미디어 자료와 교과 및 단원을 구조화해 표준화된 교육용 멀티미디어 아카이브를 구축하고 온라인으로 진단 형성 수행 평가, 토론학습, 협동학습 등이 가능하고 학생들의 성적과 진도는 물론 교수학습의 전반적인 과정을 통합적으로 운영 관리할 수 있는 E-NIE 이러닝 시스템을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.925-927
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• 2022

본 논문에서는 자율주행을 통해 보도를 청소하는 동안 분실물을 인지할 수 있는 로봇 시스템을 개발하였다. 분실물의 종류는 딥러닝 모델에 의해 지정되고 학습되며 로봇은 이를 인식하여 저장한다. 보도 경계 및 장애물을 감지하기 위해 Image-Segmentation 기술을 사용하였으며, 물체 감지에 사용되는 depth 카메라(d435)를 사용하였다. 학습하기 위한 딥러닝 모델로 YOLOv5 를 사용하였으며, 그 결과 정해진 사물을 인식하는 데 평균 84%의 정확도를 보였다. 이 시스템을 로봇에 적용할 경우 예상되는 효과로는 정확한 보도 인식으로 로봇이 경로를 이탈하지 않도록 하는 것, 유실물품의 신속하고 안전한 인계 등이 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.1170-1172
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• 2008

본 논문에서는 적응적 이러닝 시스템을 구현하기에 다소 미흡하였던 SCORM 2004 국제표준을 수정한 새로운 표준을 제안한다. 학습자가 선택하는 과목과 학습객체에 대한 데이터 모델을 분리하였고, 이것을 이용한 API 메소드를 추가하였다. 또한 학습객체정보, 그것들의 관계와 과목을 구성하는 학습객체들의 경로에 대한 정보를 설명하는 섹션을 Manifest 파일에 추가하였다. 기존 SCORM 2004 를 수정한 새로운 표준을 따르면 학습자가 과목을 선택하는 시점과 학습 객체가 선택되는 시점을 분리할 수 있고, 기존 학습객체 단위보다 상위 단위의 학습객체 시퀀싱이 가능하게 되어 효율적인 적응적 이러닝 시스템을 구현할 수 있게 된다.