• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.43-50
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• 2016

본 연구는 스마트러닝 시스템을 조기 구축하고 임직원 교육을 위해 활용 중인 국내 IT Service 전문기업을 대상으로 스마트기기를 활용한 혼합학습(Blended Learning)이 학습만족도에 미치는 영향을 정량적으로 측정하였다. 구체적으로 기술수용모형을 적용하여 스마트기기를 이용한 학습태도인 자기효능감, 개인혁신성, 인지된 유용성, 인지된 용이성이 혼합학습에서 선행학습인 스마트러닝의 수용과 오프라인 면대면 학습의 만족도에 미치는 영향에 대해 실증적으로 분석하였다. 그 결과, 스마트러닝의 학습태도는 스마트러닝의 수용에 정의 영향을 주었으며, 스마트러닝의 수용은 오프라인 교육의 학습 만족도에 정의 영향을 주었다. 추가로 스마트러닝의 학습태도는 스마트러닝의 수용뿐만 아니라 오프라이 교육의 학습 만족도에도 정의 영향을 주었다. 이는 스마트러닝 학습태도의 변인들이 자기 주도적 학습과 긍정적인 학습만족도에 영향을 미치고 있음을 시사한다.

• 방송공학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.739-748
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• 2016

본 연구는 스마트러닝 시스템을 조기 구축하고 임직원 교육을 위해 활용 중인 국내 IT Service 전문기업을 대상으로 스마트기기를 활용한 혼합학습(Blended Learning)이 학습만족도에 미치는 영향을 정량적으로 측정하였다. 구체적으로 기술수용모형을 적용하여 스마트기기를 이용한 학습태도인 자기효능감, 개인혁신성, 인지된 유용성, 인지된 용이성이 혼합학습에서 선행학습인 스마트러닝의 수용과 오프라인 면대면 학습의 만족도에 미치는 영향에 대해 실증적으로 분석하였다. 그 결과, 스마트러닝의 학습태도는 스마트러닝의 수용에 정의 영향을 주었으며, 스마트러닝의 수용은 오프라인 교육의 학습 만족도에 정의 영향을 주었다. 추가로 스마트러닝의 학습태도는 스마트러닝의 수용뿐만 아니라 오프라이 교육의 학습 만족도에도 정의 영향을 주었다. 이는 스마트러닝 학습태도의 변인들이 자기 주도적 학습과 긍정적인 학습만족도에 영향을 미치고 있음을 시사한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2006년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.575-579
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• 2006

지능형 교수 시스템의 주요 구성 요소인 교수 모듈, 학습자 모듈, 전문가 모듈, 인터페이스 모듈 중에서 학습자와 가장 긴밀한 연관이 있으며 학습 시스템의 가장 큰 표현 부분에 해당하는 모듈이 인터페이스 모듈이다. 학습자에게 있어 인터페이스 모듈은 일반 이러닝 시스템뿐만 아니라 지능형 교수 시스템에서도 큰 비중을 차지하는데 아직까지 인터페이스의 개선에 관한 연구는 그리 활발하지 못한 실정이다. 이에 따라 본 연구에서는 이러닝시 학습자와 가장 상호작용이 많은 인터페이스의 개선에 관한 연구를 수행하였다. 본 연구를 위해 기존의 인터페이스의 주요 구성 요소에 대해 살펴보았으며 선행 연구의 문제점을 개선한 멀티미디어 인터페이스를 설계 구현 하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.31-39
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• 2013

본 연구는 교수자와 학습자들이 소유하고 있는 여러 장치들을 활용한다는 개념을 이용하여 스마트러닝 환경을 지원할 수 있는 학습자 평가시스템을 개발하여 수업에 적용하였다. 또한, 인터페이스, 상호작용, 애플리케이션, 기술지원, 평가 영역을 통해 학습자의 만족도를 분석하였다. 개발된 시스템은 태블릿 PC와 스마트폰용 애플리케이션 프로그램, 프로젝터를 지원하는 전자교탁용 프로그램, 서버 프로그램으로 구성된다. 수업자료 및 학습자에 대한 평가, 피드백 자료는 모두 서버에 저장되며, 학습자는 이를 이용하여 스마트폰, 데스크탑 PC를 통해 학습하거나 수업에 대한 피드백을 실시간 받을 수 있게 하였다. 제안된 시스템을 이용할 경우 학습자의 학업성취도와 학습에 대한 흥미를 높일 수 있음을 보이고 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.477-490
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• 2014

본 연구의 목적은 사이버대학생의 모바일러닝 지속사용의도에 영향을 미치는 요인을 규명하고, 이를 높이기 위한 구체적인 전략을 모색하는 데 있다. 본 연구에서는 시스템품질, 정보품질, 서비스품질 및 개인혁신성향이 노력기대와 성과기대를 통해 지속사용의도에 영향을 미칠 것으로 가정하였다. 가설적 연구모형을 검증하기 위해 2013년도 2학기에 W사이버대학에서 웰빙건강학부 한방건강학과의 전공과목 수강생 279명에게 설문조사를 실시하였으며, 수집한 자료를 바탕으로 구조방정식을 활용하여 변인 간의 구조적 인과관계를 검증하였다. 연구결과, 시스템품질과 개인혁신성향은 노력기대에 영향을 미쳤으며 정보품질, 서비스품질 및 개인혁신성향은 성과기대에 영향을 미치는 것으로 드러났다. 또한 노력기대와 성과기대는 지속사용의도에 영향을 주었다. 이러한 연구결과를 바탕으로 모바일러닝 학습자의 지속사용의도를 높이기 위해서 모바일러닝의 시스템품질과 정보품질 및 서비스품질을 높이고, 학습자의 혁신성향을 증진시키는 것이 중요함을 제안하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권1호
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• pp.51-59
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• 2011

본 논문에서는 기존의 수동적인 이러닝 학습환경의 한계를 극복하기 위해 웹 2.0에서 도래된 이러닝 2.0 학습환경을 위한 표준안을 제시한다. 이러닝 체제를 관리하는 기존의 LMS/LCMS는 동영상 학습 시 다양한 인터렉티브 요소 제공에 한계가 느껴지는 점이 있어 동영상에 있는 콘텐츠 운영시 교수자-학습자, 학습자-학습자 사이에 실시간성 및 상호작용성이 부족하고, 교수-학습간에 학습자의 정확한 진도율 측정이 힘든 점 등이 있었다. 때문에 이러한 이러닝의 한계를 극복하고 학습효과를 극대화 시킬 수 있는 방법으로 학습자와 교수자간 실시간으로 상호작용할 수 있는 멀티미디어 콘텐츠(양방향 학습요소)를 설계한다. 이를 위해 현재 LMS/LCMS 제작 시 사용되고 있는 SCORM 표준을 확장한 표준안을 설계하고, 제시한 내용을 바탕으로 이러닝 멀티미디어 환경을 구현한다.

• 공학교육연구
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• 제10권3호
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• pp.109-124
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• 2007

인터넷과 컴퓨팅 기술의 진보와 함께 사이버 공간에서 효과적인 학습을 위한 이 러닝(e-learning)에 대한 관심이 국, 내외적으로 매우 높다. 그러나 오늘날 대부분의 이 러닝 컨텐츠는 주로 텍스트 위주이며, 이미지, 동영상, 음성 등과 같은 간단한 수준의 멀티미디어 요소가 추가되는 정도의 수준에 불과하다. 본 논문에서는 컴퓨터 프로그래밍 이 러닝에 효과적인 방법을 제안한다. 제안된 방법은 순서도를 이용한 프로그램 시각화에 기반한다. 제안된 방법의 특징은 문장 수준 단위의 단계적, 계층적 프로그램 시각화, 언어의 제어 구조에 대한 순서도 기반 시각화, 프로그램 전체 구조로의 시각화 범위 확대, 소스 프로그램 대비 시각화, 학습자와의 상호작용 등을 들 수 있다. 마지막으로, 제안된 방법을 실현하는 시스템을 구현하고, 예제 프로그램에 대해서 그 실행 예를 보인다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2017년 정기학술대회
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• pp.327-328
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• 2017

본 논문에서는 사회재난 안전사고 중 수상 안전사고를 예방 및 사고 발생시 즉각 대응을 위한 센서 융복합 상황인지 기술을 개발하였다. 실제 현장에서의 위험상황을 전문가 컨설팅을 통하여 정의하였으며 이를 영상 분석을 이용한 객체의 검출 및 객체의 추적을 통한 위험상황 검출을 개발하였다. 기존 패턴인식 기술에 비하여 우수한 성능을 보이는 인공지능 기반 딥러닝 기술을 적용하였으며 딥러닝 기술을 적용하기 위하여는 많은 수의 데이터베이스 확보가 필수적이고 이를 위하여 기존 데이터베이스의 확보 및 현장에서의 실제 데이터베이스 구축을 위한 작업을 통하여 충분한 데이터베이스를 확보하였다. 객체 검출은 최적의 속도를 확보하기 위하여 SSD 구조를 이용하였으며 객체 추적을 위해서는 Re-identification 기법을 적용하여 Tied convolution 구조를 이용하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.384-387
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• 2018

SNS가 급속도로 확산되며 거짓 정보를 언론으로 위장한 형태인 가짜뉴스는 큰 사회적 문제가 되었다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 한글 가짜뉴스 탐지를 위한 딥러닝 모델을 제시한다. 기존 연구들은 영어에 적합한 모델들을 제시하고 있으나, 한글은 같은 의미라도 더 짧은 문장으로 표현 가능해 딥러닝을 하기 위한 특징수가 부족하여 깊은 신경망을 운용하기 어렵다는 점과, 형태소 중의성으로 인한 의미 분석의 어려움으로 인해 기존 오델들을 적용하기에는 한계가 있다. 이를 해결하기 위해 얕은 CNN 모델과 음절 단위로 학습된 단어 임베딩 모델인 'Fasttext'를 활용하여 시스템을 구현하고, 이를 학습시켜 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.105-108
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• 2024

랜섬웨어는 Ransom(몸값)과 Software(소프트웨어)의 합성어로, 데이터를 암호화하여 이를 인질로 금전을 요구하는 악성 프로그램이다. 블랙캣(BlackCat)과 같은 랜섬웨어가 스위스 항공 서비스 기업의 시스템을 마비시키는 공격을 시도하였으며, 이와 같은 랜섬웨어로 인한 피해는 지속적으로 발생하고 있다. 랜섬웨어에 의한 피해 감소 및 방지를 위하여, 다양한 랜섬웨어 탐지방안이 등장하였으며, 최근 행위 기반 침입탐지 시스템에 인공지능 기술을 결합하여 랜섬웨어를 탐지하는 방안이 연구되는 실정이다. 인공지능 기술은 딥러닝 및 하드웨어의 발전으로 데이터를 처리할 수 있는 범위가 넓어지면서, 다양한 분야와 접목하여 랜섬웨어 탐지를 위한 시스템에 적용되고 있지만, 국내는 국외만큼 활발하게 연구되지 않고 연구 개발 단계에 머물러 있다. 따라서 본 논문에서는 랜섬웨어에 감염된 파일에서 나타나는 특징 중 하나인 엔트로피를 데이터 분석에 활용함으로써, 랜섬웨어를 탐지하는 시스템을 제안하고 설계하였다.