• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.10 no.11
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• pp.195-201
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• 2020

There have been many developments and innovations in the educational environments in line with the rapidly evolving information age. E-Learning is a representative example of this rapid evolution. However, E-Learning is challenging to maintain students' concentration because of the low engagement level and limited interactions between instructors and students. Additionally, instructors have limitations in identifying learners' concentration. This paper proposes a system that can measure E-learning users' concentration levels by detecting the users' eyelid movement and the top of the head. The system recognizes the eyelid and the top of the head and measures the learners' concentration level. Detection of the eyelid and the top of the head triggers an event to assess the learners' concentration level based on the users' response. After this process, the system provides a normalized concentration score to the instructor. Experiments with experimental groups and control groups were conducted to verify and validate the system, and the concentration score showed more than 90% accuracy.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.05a
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• pp.719-720
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• 2015

This paper propose the method of U-learning system which is the $21^{th}$ core IT fields of the knowledge based information-oriented society, which is digital convergenced ubiquitous with e-learning. Specially, for the future it will be expected and prospected new media core in digital life age using DMB smart phone.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.07a
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• pp.9-10
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• 2017

본 논문에서 소음, 진동을 이용한 딥러닝 기반 기계 고장진단 임베디드 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 기계로부터 취득된 소리와 진동을 바탕으로 학습한 DNN모델을 통해 실시간으로 기계 고장을 진단한다. 딥러닝 기술을 사용하여 학습에 따라 적용대상이 변경될 수 있도록 함으로써 특정 기계에 종속적이지 않고 가변적으로 다양한 기계에 대해 고장 예지 및 건전성 관리를 제공하도록 설계하였으며, 이를 증명하기 위해 액추에이터를 환풍기로 설정하여 정상상태와 4가지 비정상상태의 5가지상태를 학습하여 실험한 결과 93%의 정확도를 얻었다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2007.11a
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• pp.357-362
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• 2007

본 연구는 e러닝 환경에서 웹 기반 학습자간 상호작용 학습증진을 위한 스터디 그룹 활동지원시스템 개발을 위한 실질적 사례를 제시하는 데 있다. e러닝 환경 웹 기반학습의 단점을 보완하기 위하여 함께 학습이 가능하도록 제안되었고, 학습자들간의 상호작용을 증진시킬 수 있는 자료실 정보교환, 화상토론, 동영상강좌 동시 시청 가능도 설계되었다. 대학생 254명 대상 49개 그룹으로 학습자간의 상호작용을 통한 학습만족도를 조사하고 그 결과를 분석 해보았다. 또한 협동학습을 통한 스터디 그룹 활동은 개인별 상호작용 활동지수로 나타내어 학습만족도와의 상관관계를 증가시킬 수 있는 하나의 온라인 학습 커뮤니티 모형을 제시함으로서 e러닝 사이트나 학습 시스템을 설자하고 구현하는데 참고가 될 수 있으리라 기대한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.1035-1038
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• 2005

정부 각 부처의 적극적인 지원 정책에 힘입어 국내 e러닝 산업은 국내 디지털 콘텐츠 산업 시장에서 두번째로 큰 시장으로 성장하였고, 연평균 28% 이상의 빠른 성장세를 보이고 있다. 이러한 e러닝 산업에서 중요한 기본 요소 중 하나인 e러닝 콘텐츠를 효율적으로 개발하기 위한 프로세스의 마련은 중요한 과제라 할 수 있다. 본 논문에서는 일반적으로 활용되고 있는 교수 설계 모형인 ADDIE 모형을 분석하고, 이를 근간으로 하여 분석, 설계, 개발, 운영, 평가, 이상 5항목으로 구분하여 웹기반 e러닝 콘텐츠의 개발 프로세스 각각의 수행 내용을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 프로세스는 교육 콘텐츠의 목적이나 교수 학습 모형, 교수 학습 형태 등에 따라 적절히 변형하여 웹기반이 아닌 멀티미디어 학습 시스템이나 전통적인 학습 시스템의 경우에도 충분히 적용될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.788-791
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• 2009

유비쿼터스 환경에서 러닝 서비스는 언제, 어디서, 어떠한 물리적 장치에 구애받지 않고 사용자에게 적절한 서비스를 제공할 수 있어야 한다. 그러한 u-러닝 서비스를 제공하기 위해서는 학습자 수준을 정확히 판단할 수 있는 진단 기법이 필요하다. 또한 u-러닝 서비스에서 학습자의 학습 환경을 정확히 파악하여 이에 적절한 형태의 학습 컨텐츠를 제공하는 학습 컨텐츠 적응화 기술도 요구된다. 따라서 본 논문에서는 온톨로지 모델링을 이용하여 학습자의 프로파일과 학습 컨텐츠를 모델링하고, 모델링된 프로파일 정보와 컨텐츠 정보를 온톨로지 추론 규칙을 정의함으로서 학습자의 학습 정보를 정확히 파악하고 학습자에게 적절한 학습 컨텐츠를 제공할 수 있는 온톨로지 모델링과 추론을 기반으로 유비쿼터스 환경에서 학습자의 정보와 각 이종 디바이스에 대해 적합한 학습 컨텐츠를 제공할 수 있는 u-러닝 시스템을 제안한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.47 no.4
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• pp.11-17
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• 2010

In this paper, we propose a recommendation system for supporting self-directed programming language education. The system is a recommendation system using collaborative filtering based on learners' level and stage. In this study, we design a recommendation system which uses collaborative filtering based on learners' profile of their level and correlation profile between learning topics in order to increase self-directed learning effects when students plan their learning process in e-learning environment. This system provides a way for solving a difficult problem, that is providing programming problems based on problem solving ability, in the programming language education system. As a result, it will contribute to improve the quality of education by providing appropriate programming problems in learner"s level and e-learning environment based on teaching and learning method to encourage self-directed learning.

• Information Systems Review
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• v.21 no.1
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• pp.39-59
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• 2019

E-learning has improved the educational effect by making it possible to learn anytime and anywhere by escaping the traditional infusion education. As the use of e-learning system increases with the increasing popularity of e-learning, it has become important to measure e-learning satisfaction. In this study, we used the mixed research method to identify satisfaction factors of e-learning. The mixed research method is to perform both qualitative research and quantitative research at the same time. As a quantitative research, we collected reviews in Udemy.com by text mining. Then we classified high and low rated lectures and applied topic modeling technique to derive factors from reviews. Also, this study conducted an in-depth 1:1 interview on e-learning learners as a qualitative research. By combining these results, we were able to derive factors of e-learning satisfaction and dissatisfaction. Based on these factors, we suggested ways to improve e-learning satisfaction. In contrast to the fact that survey-based research was mainly conducted in the past, this study collects actual data by text mining. The academic significance of this study is that the results of the topic modeling are combined with the factor based on the information system success model.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.243-246
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• 2011

학습자의 감성 상태가 충분히 반영되는 오프라인 수업과 달리 지금까지 대부분의 e-러닝은 학습자의 감성 정보를 수업에 효과적으로 반영하지 못했다. 이러한 한계점은 e-러닝의 학습 효과성을 저해하는 문제 중 하나로 지적되었다. 이 문제를 해결하기 위해 학습자의 뇌파를 통해 감성을 인식하고 감성 상태에 따라 적절한 학습 콘텐츠 타입을 추천하여 학습 효과를 증대 시킬 수 있는 방법론이 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 기 수집된 학습자들의 감성(뇌파) 데이터를 분석하여 콘텐츠 타입 선호도를 파악한 후 프로파일 데이터를 활용하여 상관계수 기반 NN-Recommendation 학습 콘텐츠 타입 추천 시스템을 제안 하고자 한다. 이 시스템은 일반적인 추천시스템에서 발생하는 Cold-start 문제를 해결할 수 있으며 특히 본 연구에서는 보다나은 추천 정확도를 위해 프로파일 각 속성에 자동적으로 가중치를 부여하는 기법을 제시하여 향상된 성능을 보이게 됨을 실험을 통해 확인 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.49-52
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• 2019

머신러닝을 이용한 악성코드 분류 시스템의 대부분이 캐글 데이터셋 10,868건을 사용하여 분류의 정확도를 측정한다. 이 데이터셋에 포함된 바이러스 바이트코드에는 미확인(undefined)필드라는 부분이 과도하게 존재한다. 캐글 데이터셋 특정 Label의 미확인필드 포함도는 75%가 넘는 경우도 존재한다. 이 경우 미확인 필드를 어떻게 처리하느냐가 시스템의 성능에 가장 큰 영향을 끼친다. 본 연구에서는 이러한 캐글 데이터셋의 미확인필드 처리방법을 제시하고 그에 따른 분류 정확도를 연구하였다. 다양한 처리방법에 대한 정확도를 측정하여 제안한 방식의 타당성을 증명하였다.