• 한국빅데이터학회지
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• 제3권2호
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• pp.11-18
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• 2018

본 연구는 빅데이터 품질 진단의 핵심 요소인 도메인 기반 품질 진단을 위한 도메인 자동 판별에 관한 연구다. 빅데이터의 가치와 활용도의 증가와 4차 산업혁명의 대두로, 법률, 의료, 금융 등 IT와 융합된 다양한 분야에서 빅데이터를 활용하여 새로운 가치를 창출하려는 노력을 진행중이다. 하지만, 신뢰도가 낮은 데이터에 기반한 분석은 과정과 결과 모두에서 치명적인 문제를 발생하며, 분석 결과에 따른 판단 또한 신뢰하기 어려워 진다. 이처럼 신뢰도가 높은 데이터의 필요성 또한 증가하였지만, 데이터의 품질 확보에 대한 연구와 그에 대한 결과는 미비하다. 본 연구는 데이터 품질 향상을 위한 진단 평가의 핵심적 요소인 도메인 기반 품질 진단에서, 수작업으로 진행되었던 도메인 판별 작업을 머신러닝을 이용하여 자동화 함으로써, 작업시간을 단축하는 것을 목표로 한다. 데이터 베이스에 저장된, 도메인이 판별되어 있는 데이터의 특성에 관한 정보들을 추출하여 변수화하고, 이를 머신러닝을 이용하여 도메인 판별을 자동화 한다. 이를 빅데이터 품질 진단에 활용하고, 품질 향상에 기여하도록 한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.399-405
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• 2020

본 연구의 목적은 서비스러닝을 통한 교실 안의 학습이 지역사회에 실용적으로 전이될 수 있는 자기주도 학습과의 관계를 탐구하는 것이다. 본 연구의 대상은 2019년 9월 1일부터 2019년 12월28일까지 교양 과목 수강 학생을 대상으로 하였다. 본 논문의 연구 문제는 서비스러닝 기반 교양수업과 자기주도 학습과의 관계는 어떠한가? 즉, 서비스러닝 기반 교양수업이 자기주도 학습의 하위 요소인 개방성, 자율성, 문제해결력, 자기평가에 어떠한 영향을 미치는가이다. 그렇다면 학습자 개인의 변인은 자기주도 학습 능력에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지를 알아보고자했다. 연구결과, 자율성과 문제해결능력 r=.66으로 높은 상관관계를 보여주었고, 개방성과 자기평가(r=.60) 자율성과 자기평가(r=.55)가 통계적으로 유의미한 상관관계의 결과를 가져왔다. 서비스러닝에 있어서의 학습자 자율성은 서비스러닝 활동의 학습 촉진 및 협력과 유의미한 상관관계를 보였다(**p<.01) 이 연구의 결과를 통해, 향후 학생들은 자기가 학습한 내용을 심화하여 지역사회기관 봉사를 통해 실천하고 경험하며 학교에서의 배움이 강의실에 머물러 있지 않고 사회로 환원이 가능한 개방성, 자율성, 봉사의 실천을 통해 실질적 세계에서 부딪칠 수 있는 문제해결 그리고 성찰을 통한 자기평가가 가능하다. 또한 학습자들은 사회 구성원으로서의 책임감과 민주시민으로서의 자존감을 고취 시킬 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (B)
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• pp.210-215
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• 2008

SCORM(Sharable Content Object Reference Model)은 세계 이러닝(e-Learning) 표준화 분야에서 가장 주목을 받고 있는 ADL(Advanced Distributed Learning)의 표준화 모델이다. ADL은 비교적 안정화 단계에 접어들었다는 평가를 받고 있는 SCORM 2004를 제시함으로써 콘텐츠의 재활용성을 높여 경제성 있는 콘텐츠 구현을 가능하게 하였고, 개발 과정에서의 효율성을 극대화 시켰다. 그러나 SCORM 스펙의 다양한 요소를 충분히 활용하면서도 게임적인 요소를 가미하여 효과적인 학습 콘텐츠를 구현 할 수 있는가에 대한 연구는 현재 매우 미약한 실정이다. 또한 IMS SS(Simple Sequencing)를 기반으로 하는 SCORM 시퀀싱 & 네비게이션은 구현 방법이 간단하지 않아 LSAL등에서 제공하는 SCORM 시퀀싱 템플릿을 거의 그대로 사용하는 것이 일반적이다. 따라서 본 연구에서는 LSAL 템플릿 모델 및 게임 기반 학습에 대한 관련 연구 조사를 수행하고, 게임 기반 학습에서 사용 될 수 있는 SCORM 데이터 모델을 참고하여 이를 실제 초등 학습에서 적용 가능한 SCORM 기반 에듀테인먼트 콘텐츠를 제작한다. 또한 기존의 선형적인 학습 구조에서 벗어나 수준별 학습을 실현하는 보다 구체적이고 세련된 시퀀싱 & 네비게이션 설계 방법을 제시한다.

• 경영정보학연구
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• 제21권1호
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• pp.39-59
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• 2019

이러닝은 전통적인 주입식 교육에서 벗어나 언제 어디서나 원하는 학습을 가능하게 하여 교육 효과를 높였다. 그러나 효과적으로 정보시스템을 활용하기 위해서는 사용자의 만족을 평가하여 피드백을 반영하는 것이 중요하다. 학습은 유무형의 요소를 많이 포함하기 때문에 이러닝의 만족 요인을 명확하게 규명할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 혼합방법론을 사용하여 이러닝 학습 만족도 증진 방안을 도출하고 이러닝 만족도 모델 제안을 목적으로 한다. 따라서 본 연구는 실제 학습자 대상으로 1:1 심층 인터뷰를 하고, Udemy 사이트의 온라인 학습자 후기를 텍스트 마이닝하여 상위평점 강의와 하위평점 강의를 분지한 것을 바탕으로 토픽 모델링을 하였다. 분석 결과 학습자들이 이러닝 학습에 대하여 어떠한 부분을 긍정 혹은 부정적으로 느끼고 이용하는지 파악하고자 한다. 기존에는 설문 기반의 연구가 주로 이루어졌던 것에 반해 본 연구는 학습자가 직접 작성한 실제 데이터를 수집하였다. 이것을 정보시스템 성공 모델을 기반으로 토픽 모델링을 통해 도출된 결과와 접목하였다는 것에서 학술적 의의가 있다고 할 수 있다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.61-68
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• 2007

우리나라 초 중등교육의 대표적인 이러닝이라 할 수 있는 사이버가정학습체제는 2005년 16개 시 도 교육청에서 실시하는 국가 단위의 학습체제이다. 따라서 매년 효과성 검증을 통하여 보다 발전적인 방향으로의 변화를 지속하고 있다. 효과성과 밀접한 관련을 갖는 수요자의 만족도는 효과성 검증에서 필수적이고 중요한 요소라고 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 사이버가정학습체제의 최종 수요자라 할 수 있는 학습자들의 사이버가정학습에 대한 만족도 평가 준거의 개발을 통해 보다 객관적이고 정량적인 형태로 학습자들의 만족도를 분석하는데 기여하고자 하였다. 따라서 학습자 만족도 평가 준거를 개발하고 문항 양호도와 특성 분석을 통해 준거의 타당화 작업을 진행하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권11호
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• pp.38-44
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• 2006

인터넷의 보급과 함께 엄청나게 성장하고 있는 디지털 콘텐츠 산업은 웹정보콘텐츠 뿐만 아니라 게임, 애니메이션, 디지털 영상, 이러닝 등 다양한 형태로 발전하고 있다. 국가 성장엔진의 하나로서 디지털콘텐츠가 차지하는 비중을 미루어 보건데 사업성을 전제한 관련기술과 핵심요소들의 정확한 개발 방향에 대한 결정이 매우 중요하다. 본 논문에서는 10대 성장동력 산업의 하나인 디지털콘텐츠 세부 분야별 사업 유망성에 대한 평가를 통해 관련분야의 기술개발 및 사업화에 관심을 갖는 산 학 연 주체들의 사업전략에 실질적인 도움을 주고자 했다. 사업 유망성 비교분석의 틀로써 SRIC-BI의 차세대 성장산업과 제품들을 선정하기 위한 7단계의 프로세스 가운데 산업과 사업영역의 평가가 가능하도록 외적요인 평가프로세스를 보정한 BOE 프로세스를 제안하고, 이를 디지털콘텐츠 세부산업 평가에 활용하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.213-222
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• 2018

본 연구에서는 초등학생들을 대상으로 컴퓨터와 스마트기기를 활용하여 자기주도적 학습을 할 수 있도록 교과교육과정과 SW교육 내용요소를 융복합하여 플립 러닝 기반의 융합SW 교수-학습 모형을 개발하고 이를 초등 교육현장에 적용하여 EPL 흥미도와 교과 성취 수준에 미치는 영향을 분석 평가하는데 목적이 있다. 본 교수-학습 모형은 교과 내용 융 복합, 문제 상황 제시, 창의적 아이디어 설계, 산출물 공유의 4단계로 구성되었다. 본 연구의 플립 러닝기반 융합SW 교수-학습 모형을 수업에 적용하여 평가 분석한 결과 학습자들의 EPL 흥미도 및 교과 성취 수준 향상에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구 결과에 대한 시사점 및 기대효과를 제시하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제15권1호
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• pp.101-112
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• 2014

특정 표준에 대한 사전 지식 없이 콘텐트를 저작할 수 있는 템플릿 기반의 이러닝 저작 도구가 활발히 개발되고 있다. 그러나 일반적인 웹 기반 HTML 저작도구에서 템플릿을 사용하기 위해서는 중요한 극복 사항이 있다. 콘텐트 내부에 템플릿이 삽입 되거나, 이를 편집 과정 중에 사용자의 의도치 않은 입력으로 템플릿 구조가 변형이 될 수 있다. 이것은 제한된 스키마를 준수해야하는 표준 콘텐트 저작에 있어서 큰 위험 요소가 된다. 본 논문은 위지윅 기반의 HTML 저작 도구에 삽입되는 템플릿 자원을 사용자가 임의로 변형하는 것을 막을 수 있는 효과적인 유지 기법을 제안한다. 우리는 웹 기반 오픈 소스에디터인 tinyMCE에 IMS-QTI 표준 문항을 생성할 수 있는 템플릿 플러그인을 추가하였다. 그리고 사용자의 의도치 않은 입력 행위에 대응하여 템플릿의 구조가 지속적으로 유지 가능하게 하는 tinyMCE용 플러그인 모듈을 구현하였다. 제안하는 기법은 tinyMCE 이외에도 다양한 오픈 소스 기반의 편집 도구에 적용 가능하다는 장점이 있다.

• 해양환경안전학회지
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• 제26권2호
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• pp.139-148
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• 2020

선박이 접안할 때 발생하는 접안에너지에 가장 영향력이 큰 요소는 접안속도이며, 과도한 경우 사고로 이어질 수 있다. 접안속도의 결정에 영향을 미치는 요소는 다양하지만 기존 연구에서는 일반적으로 선박 크기에 제한하여 분석하였다. 따라서 본 연구에서는 다양한 선박 접안속도의 영향요소를 반영하여 분석하고 그에 따른 중요도를 도출하고자 한다. 분석에 활용한 데이터는 국내 한 탱커부두의 선박 접안속도를 실측한 것을 바탕으로 하였다. 수집된 데이터를 활용하여 머신러닝 분류 알고리즘인 의사결정나무(Decision Tree), 랜덤포레스트(Random Forest), 로지스틱회귀(Logistic Regression), 퍼셉트론(Perceptron)을 비교분석하였다. 알고리즘 평가 방법으로는 혼동 행렬에 따른 모델성능 평가지표를 사용하였다. 분석 결과, 가장 성능이 좋은 알고리즘으로는 퍼셉트론이 채택되었으며 그에 따른 접안속도 영향요인의 중요도는 선박 크기(DWT), 부두 위치(Jetty No.), 재화상태(State) 순으로 나타났다. 이에 따라 선박 접안 시, 선박의 크기를 비롯하여 부두 위치, 재화 상태 등 다양한 요인을 고려하여 접안속도를 설계하여야 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1729-1738
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• 2021

머신러닝은 인지심리, 뇌과학과 긴밀한 관계를 유지하며 함께 발전하고 있다. 본 논문은 OASIS-3 dataset을 머신러닝 기법을 이용하여 분석하고, 이를 통해 치매를 예측하는 모델을 제안한다. OASIS-3 데이터 중 각 영역의 부피를 수치화한 데이터들에 대해 PCA(Principal component analysis) 를 통한 차원 축소를 실행한 뒤, 중요한 요소(특징)들만 추출 후 이에 대해 그래디언트 부스팅, 스태킹을 포함한 다양한 머신러닝 모델들을 적용, 각각의 성능을 비교한다. 제안하는 기법은 기존 연구들과 달리 뇌 생체 데이터들은 물론 참가자의 성별 등의 기본 정보 데이터, 참여자의 의료 정보 데이터를 사용했기에 차별성이 크다. 또한, 다양한 성능평가를 통해 제안하는 기법이 다양한 수치 데이터 중 치매와 더 많은 관련성을 보이는 특징들을 찾아내어 치매를 더 잘 예측할 수 있는 모델임을 보였다.