• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권3호
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• pp.499-508
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• 2017

정보통신기술 및 교육패러다임 변화와 맞물려 이러닝을 활용한 직업교육훈련은 그동안 몇 차례 굵직한 변화를 겪어 왔다. 이러닝을 통한 직업능력개발의 트렌드는 학습의 모바일화, 짧은 콘텐츠의 증가, 학습경험제공의 민첩성과 현장 밀착성으로 요약 가능한 가운데, 본 연구는 이러닝을 통한 직업교육훈련 대상자들의 학습동기, 교육구성요소에 대한 중요성 인식, 학습 행태에 대한 조사연구를 실시하였다. 6개 훈련기관의 4,021명이 참여한 설문조사 응답을 분석한 결과, 자발적 자기계발 차원의 학습이 회사의 직무교육차원보다 높게 나타났고, 이러닝의 구성요소 중에서는 학습내용이 가장 중요한 것으로 나타나, 기존의 형식에 치우진 교육콘텐츠 개발이나 훈련평가가 보다 내용 중심적으로 변화해야함을 시사하였다. 학습 행태측면에서도 학습장소와 시간 활용이 보다 융통적으로 변화하였고, 시간을 정해놓지 않고 틈틈이 불규칙적으로, 특정시점에 몰아서 학습하는 추세를 확인할 수 있었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권6호
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• pp.1115-1121
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• 2018

본 논문에서는 사이버대학교 학습관리시스템에 누적된 데이터를 기반으로 학습 성과를 예측하기 위하여 딥러닝에 기반한 데이터 분석 방법을 연구하였다. 학습자의 학업 성취도를 예측하면, 학습자의 학습을 촉진하여 교육의 질을 높일 수 있는 도구로 활용될 수 있다. 학습 성과의 예측의 정확도를 향상시키기 위하여 오토인코더에 기반하여 한학기 출결 상황을 예측하고, 학기 진행 중인 평가 요소들과 결합하여 딥러닝으로 학습하여 최종 예측의 정확도를 높였다. 제안하는 예측 방법을 검증하기 위하여 학습 진행 과정의 출결데이터의 예측과 평가요소 데이터를 활용하여 최종학습 성취도를 예측하였다. 실험을 통하여 학기 진행중에 학습자의 성취도를 예측할 수 있는 것을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.517-535
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• 2021

디지털 기술 발달은 우리의 삶뿐만 아니라, 온라인 교육 환경에도 많은 변화를 가져오게 되었다. 개별 학습자들에게 맞춤화된 내용을 필요한 즉시 제공 받기를 원하는 학습자들의 요구에 따라 마이크로러닝이 등장하게 되었다. 마이크로러닝은 개인에게 맞춤화된 콘텐츠를 적시에 빠르게 학습이 제공된다는 의미에서 '적응형(adaptive)' 교육이라고 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 적응형 마이크로러닝의 개발원칙이 무엇인지 살펴보고자 하였다. 이를 위해 문헌 연구 및 사례 분석을 통해 적응형 마이크로러닝 개발원칙을 탐색하였다. 그 결과, 개발원칙을 적응형 학습 환경, 적응형 학습 콘텐츠, 적응형 학습 시퀀스, 적응형 학습 평가의 네 가지 측면으로 구분하고 각각에 대한 세부요소를 제시하였다. 마이크로러닝이 현 사회적 요구를 반영한 새로운 이러닝의 형태인 만큼, 본 연구는 앞으로의 후속연구를 위한 방향성을 제안하는 탐색연구로서의 의미를 찾고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.210-212
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• 2017

플랫폼의 다양화에 따라 사용자의 학습경험을 최적화할 수 있는 디자인이 필요하다. 특히 모바일러닝의 확장은 플랫폼의 특성이 반영된 학습설계 전략을 요구하고 있으며, 이를 위하여 휴리스틱 평가를 이용하여 사용성 평가를 진행하였다. 이에 정보표시와 직관성, 간결성 등 시스템적인 요소가 사용자태도에 유의미한 수준의 영향을 미치는 것을 알 수 있었다.

• 한국실천공학교육학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.45-51
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• 2013

베트남-한국 우호 정보기술대학의 이러닝(E-Learning) 교육 품질 향상을 위하여, 잘 알려진 기술수용모델(TAM)에 기반한 이러닝 수용성 평가를 수행하였다. 총 158명의 강사 및 직원으로부터 설문지를 통하여 데이터를 확보했으며, 통계패키지 SPSS를 이용하여 분석하였다. 설문지 작성 시는 다양한 이전 연구 결과를 고려하였으며, 그에 따라 연구 가설 및 모델을 설정하였다. 그 결과, 이러닝 시스템의 성공모델을 세웠으며, 중요 요소를 파악했다. 아울러 강사 및 직원들이 이러닝 시스템의 혜택을 잘 알고 있으며 그들의 훈련 및 교육에 이러닝 방법을 적용하고자 준비가 되었음을 파악했다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권6호
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• pp.243-250
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• 2023

흉부 X-ray 영상은 폐와 심장을 검사하는 방사선 검사이며 특히, 폐 질환을 진단하는 데 널리 사용되고 있다. 이러한 흉부 X-ray의 품질은 의사의 진단에 영향을 줄 수 있으므로 품질을 평가하는 과정이 필수적으로 거쳐야 하는데, 이 과정은 영상의학과 전문의의 주관이 개입될 수 있고, 수작업으로 이루어지기 때문에 많은 시간과 비용이 소모된다. 또한, 이러한 품질평가는 X-ray 영상의 특징과 사용 목적에 따라 일반적인 품질평가와는 다른 평가 요소가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 X-ray 영상에서 검출되는 장기의 해상도, ,해부학적인 구조, 균형 등을 고려하여 임상 현장에서 사용되는 흉부 X-ray 영상 화질 평가 가이드라인을 적용하여 품질요소를 5가지(인공음영, 포함범위, 환자자세, 흡기정도, 그리고 투과상태)로 나누고 이를 자동화하는 도구를 제안한다. 제안하는 도구는 수작업으로 품질평가를 진행하는 본래의 방식 대비 소요 시간과 비용을 줄여주고, 더 나아가 흉부 X-ray를 이용한 학습 모델 개발에 높은 품질의 학습데이터를 선별하는 과정에도 사용될 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.185-185
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• 2020

기후변화의 영향으로 국지적 규모의 홍수, 가뭄 등의 피해 규모가 증가하고 있으며, 복사에너지 변화에 기인한 전지구적 대류활동의 변화는 단발성 피해에 확산되어 특정 지역의 기후 패턴 변화로 이어질 수 있다. 대류활동의 변화는 국가별 물순환의 변화로 이어질 수 있으며, 이로 인한 수자원의 변동성은 국가적 수자원 이용에 있어 중요한 요소로 작용될 수 있다. 수자원의 중요성으로 인해 국제적인 기관들은 전지구적 대류활동에 기인한 물순환 과정을 파악하고자 노력하였으며, 그 일환으로 GCMs (Global climate modeling) 등과 같은 모형이 개발되었고, 위성을 통한 전지구 강우량 측정망을 구축하였다. 위성을 통한 전구 강우량 자료와 GCMs에서 산출된 대류과정과 연관된 기후변량 자료들은 빅데이터로 구축되어 제한 없이 제공되고 있다. 정상성 강우 모의 기법은 데이터에 한정된 패턴을 반영하는 모형들로서 기후변화로 인한 기후 변동성 증가를 반영하는데 한계가 존재한다. 본 연구에서는 기상 빅데이터 자료를 기반으로 한반도의 강우량과 기상학적 특성을 연관할 수 있는 머신러닝의 일종인 딥러닝 방법을 접목시킨 강우 모의 기법을 적용하였다. 본 연구의 모형은 기후변화로 인한 기상학적 패턴의 변화를 딥러닝 기법을 통해 식별하고 식별된 기상학적 특성에 기반한 한반도의 강우량을 모의할 수 있다. 본 모형은 단기 및 장기 예측 모형과 결합하여 불확실성을 고려한 단/장기 강우량 평가에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.621-635
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• 2023

시설물 상태평가는 시설물의 사용성을 평가하고, 진단 주기를 결정하는 중요한 과정이다. 현재 수행되고 있는 인력 기반 방법은 안전, 효율, 객관성에 대한 문제를 안고 있어 이를 개선하기 위해 영상을 이용한 딥러닝(deep learning) 기반의 연구가 수행되고 있다. 그러나 시설물 손상 데이터는 발견하기 어려워 다량의 시설물 손상 학습 데이터를 구축하기 어렵고, 이는 딥러닝 기반 상태평가에 한계로 작용한다. 본 연구에서는 영상 기반 시설물 상태평가의 학습 데이터 부족으로 인한 어려움을 개선하기 위해 파운데이션 모델(foundation model) 기반 2-step 시설물 손상 분석을 제시한다. 시설물 상태평가의 요소를 객체화와 정량화로 세분화하고, 정량화 단계에서 영상 분할(segmentation) 파운데이션 모델을 적용하였다. 본 연구의 방법은 기존 영상 분할 방법 대비 10% 포인트 이상 높은 mean intersection over union을 나타냈고, 특히 철근 노출의 경우에는 40% 포인트 이상의 성능 개선을 보였다. 본 연구의 방법이 학습 데이터 구축이 어려운 도메인에 성능 개선을 가져올 것이라 기대한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.23-31
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• 2009

e-러닝 시스템에서 사용자가 원하는 교수-학습 기능의 지원 정도는 학습효과 향상을 위한 중요한 요소이다. 그러나 e-러닝의 기획, 개발, 운영, 평가 등에 있어서 시스템이 지원하는 기능에 기반 한 명세화된 참조 모델에 관한 연구는 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 웹 기반의 e-러닝 시스템에서 효과적인 교수-학습 기능 지원을 위한 명세화된 참조 모형을 제안한다 제안한 명세화된 참조 모형의 유효성은 e-러닝을 수강한 학생을 대상으로 설문조사에 의해서 검증한 결과, 이전의 e-러닝 시스템보다 $11%{\sim}23%$의 효율성 향상을 기대할 수 있다. 또한 제안 모델의 활용성 검증을 위해서 기존의 e-러닝 시스템을 참조 모형에서 제시된 교수-학습 기능의 지원 정도에 따라서 사전 평가한 결과, 실제 해당 사이트를 경험한 수요자들의 서비스 요구도에 의한 만족도와 부합하는 결과를 보였다.