• 전자통신동향분석
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• 제26권1호
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• pp.36-46
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• 2011

급변하는 사회 환경과 기술 변화에 적응하기 위해 평생 교육에 대한 관심이 높아지고 있으며 이러한 욕구를 충족시키기 위한 새로운 개념의 e-러닝 기술에 대한 연구가 활발히 진행중이다. 또한 기존의 단순한 정보 전달 수준을 뛰어 넘어 학습자가 직접 참여하고 체험할 수 있는 고품질의 인터랙티브 e-러닝 콘텐츠에 대한 요구가 증대되고 있다. 본 고에서는 최근 이슈가 되고 있는 증강 현실 학습 기술, 가상현실 학습 기술, 시뮬레이션 학습 기술, 맞춤형 학습 기술 등 e-러닝 요소 기술 개발 현황에 대해 살펴보고 관련 기술 동향을 분석한다. 또한 e-러닝 기술 관련 표준화 동향에 대해서도 살펴본다.

• 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.

• 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.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권5호
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• pp.869-879
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• 2017

이 연구는 HTML5 서비스 품질이 스마트 러닝의 사용의도에 관한 실증적인 연구를 통해 정책적 시사점을 제시한다. HTML5의 서비스 품질로 신뢰성, 확신성, 유형성, 공감성, 대응성을 독립변수로, 지각된 유용성, 지각된 사용 용이성을 매개변수로, 사용의도를 종속변수로 선정 하였다. 조절변수로는 디바이스, 이용서비스, 학습장소, 이용서비스, 사용기간, 사용시간이 채택되었다. HTML5 서비스 품질의 신뢰성, 유형성이 지각된 사용 용이성에 부정적 영향을 미치는 것으로 파악 되었다. 신뢰성, 확신성, 유형성, 공감성, 대응성이 지각된 유용성에 긍정적 영향을 미치고, 확신성, 공감성, 대응성이 지각된 사용 용이성에서 긍정적 영향을 미치는 것으로 파악 되었다. 지각된 사용 용이성이 지각된 유용성에서 긍정적인 영향을 미치는 것으로 검증이 되었고 유용하거나 사용이 용이하다면 이용자의 사용의도에 긍정적인 영향이 있음을 검증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.749-756
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• 2021

제조 생산공정에는 다양한 센서를 통해 실시간으로 양질의 데이터가 데이터베이스에 축적되고 있다. 이와 함께 통계적으로 접근하기 까다로운 데이터에 대해서 높은 수준의 정확도로 예측모델을 구축할 수 있는 머신러닝이 보급되면서 '4차 산업화 시대'를 맞이하고 있다. 본 논문에서는 이러한 제조업계의 흐름에 따라 업계의 주요 관심사인 제품의 품질특성을 예측하는 머신러닝 모델의 성능을 향상하는 방법을 제시한다. 머신러닝 모델의 성능을 향상하는데 일반적으로 사용되는 샘플 크기의 증가, Hyper-Parameter의 최적화 및 적절한 알고리즘 선택의 효과를 검증한다. 그리고, 새로운 성능향상 방법을 제시하고, 그 효과를 검증해본다. 논문에서 제시한 방법을 통해서 제조업에서는 더욱 향상된 성능의 예측모델을 구축, 품질예측과 관리에 크게 이바지할 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.19-26
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• 2020

일반적으로 품질 관리는 많은 제조 공정, 특히 주조 또는 용접과 관련된 공정의 기본 구성 요소가 된다. 그러나 사람이 일일이 수동으로 품질 관리 절차를 하는 것은 종종 시간이 걸리고 오류가 발생하기 쉽다. 최근 고품질 제품에 대한 요구를 만족시키기 위해 지능형 육안 검사 시스템의 사용이 생산 라인에서 필수적이 되고 있다. 본 논문에서는 이를 위해 딥 러닝 기반의 ShuffleDefectNet 결함 감지 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 결함 검출 시스템은 NEU 데이터 세트의 결함 검출에 대한 여러 최신 성능들보다 높은 평균 정확도 99.75% 정도를 얻는다. 이 논문에서 여러 다른 트레이닝 데이터로부터 최상의 성능을 탐지하고 탐지 성능을 관찰하였다. 그 결과 ShuffleDefectNet의 전체 아키텍처를 사용할 때 정확성과 속도가 크게 향상됨을 알 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.309-323
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• 2007

최근 급격히 확산된 광역 인프라를 기반으로 탄생된 e-Learning 은 학교에서의 교육혁신 및 사회에서의 인적자원개발을 위한 새로운 수단으로 각광받고 있을 뿐만 아니라 디지털 콘텐츠 산업의 주요 핵심으로 등장하게 되었다. 본 논문에서는 e-Learning 소프트웨어의 기반 기술의 특성을 분석하고 e-Learning 소프트웨어의 품질시험 및 평가를 위한 품질특성을 분석하여 e-Learning 소프트웨어 품질 평가모델을 개발하였다. 이를 위해 관련 국제 표준을 도입하여 e-Learning 소프트웨어에 대한 품질평가 체계를 확립하고 품질평가를 위한 평가모델을 개발하였다. 이를 통해, 품질평가를 효과적으로 수행하여 경쟁력 있는 e-Learning소프트웨어 제품의 개발을 촉진할 수 있을 것이라고 사료된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.63-64
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• 2022

마스크 착용은 대화나 통화 등의 의사소통에 불편함을 초래하고 음성의 품질과 명료도를 떨어트린다. 이를 해결하기 위해 음성 향상 기술이 필요하며, 머신러닝 기반의 다양한 음성 향상 방법이 개발되었다. 지도 학습을 위해 마스크 착용 유무에 따라 일대일로 대응된 음성 데이터를 확보하는 것은 매우 어렵고, 따라서 일대일로 대응된 데이터가 필수적이지 않은 비지도 학습이 요구된다. 본 논문에서는 비지도 학습방식을 사용하면서 콘텍스트를 유지하며 특징을 변경할 수 있는 CycleGAN을 이용하여 마스크 착용에 의한 음성 왜곡을 복원 시키는 기술을 제안한다. 스펙트로그램 기반으로 마스크 착용에 의해 왜곡된 음성을 마스크 미착용 음성으로 변환하여 음성의 품질을 향상시켰다. 청취평가를 진행한 결과 품질이 향상된 음원의 선호도가 더 높음을 확인하였으며 스펙트로그램을 통해 3 kHz 이상의 고대역 에너지가 증가하는 것을 확인하였다. 이를 통해 CycleGAN을 이용한 비지도 학습으로 마스크 착용에 의해 왜곡된 음성의 품질을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• 품질경영학회지
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• 제38권2호
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• pp.161-170
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• 2010

Diffusion of e-learning has been accelerated according as the convenience and effectiveness have been increased rapidly due to the advancement of information technology. However, there has been few studies on systematic evaluation of its performance. SERVQUAL model was applied to evaluate the service quality of a 100% on-line lecture opened in a major Korean university. Two classes, one for 71 undergraduate students, the other for 79 graduate students, were opened for the lecture. The gaps between the expected service and the perceived service scores were compared with respect to sex, age, and e-learning experience. Although the gap score of male and female students were not different significantly, the gap scores among the other comparative groups were different. The perceived score of the older group with more than thirty ages was lower than that of the younger group. It seems that the older group evaluated the score based on the practical use of the subject since they are part-time students with jobs. Also, the perceived score of the group with previous e-learning experience was higher than that of the group with no e-learning experience. It seems that the experienced group evaluated it compared with the previous e-learning satisfaction. As it might be expected, the groups with higher perceived scores had stronger intention to recommend the e-learning lecture to other students.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.320-320
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• 2023

강우 데이터는 수문기상, 환경, 농업, 자연재해, 그리고 수자원 시스템 분야에서 가장 필수적인 기본 요소 중 하나이다. 또한 강우 데이터는 수문학적 분석에서 활용되는 필수 입력 자료 중 하나로 관측 데이터의 품질에 따라 수문 모형을 이용한 모의 결과물의 정확도가 결정된다고 할 수 있다. 따라서, 강우 관측소별로 강우 데이터의 품질을 어떻게 관리하느냐에 따라 수문 모형의 활용 범위 및 수자원 관리의 효율성이 결정될 수 있다. 강우의 시공간적 변동성은 수 많은 인자들과 직간접적으로 연계되어 있기 때문에 미계측 강우 자료에 대해 직접 관측이 아닌 수치 모형을 이용하여 강우의 발생과 강우량을 산정하는 것은 매우 복잡한 과제 중 하나이다. 현재 국내에서 운용되고 있는 강우 관측소의 경우에도 미계측 된 강우 데이터가 존재함으로써 강우 데이터의 활용에 제한이 생기는 경우가 있다. 따라서, 이러한 미계측 데이터의 추정 및 보완은 보다 효과적인 수재해 방지, 수자원 관리를 위한 필수 과제 중 하나이다. 일반적으로, 미계측 강우를 산정하기 위해서 Kriging, Thiessen, 등우선법, 그리고 역거리 관측법 등 다양한 수문학적 방법들이 적용되고 있다. 이러한 방법들은 산악효과나 강우 관측소의 분포 상태 등을 고려하지 못하기 때문에 측정하는 지역에 따라 강우 추정 오차가 커질 수 있다는 한계가 있다. 최근에는 데이터 관측 시스템과 빅데이터 기술의 발전과 활용 가능한 데이터의 양이 증가함에 따라 머신러닝을 활용한 사례가 증가하고 있다. 머신러닝은 데이터 사이의 관계를 기반으로 분류, 회귀, 그리고 예측 문제에 주로 사용되는 기법 중 하나이다. 따라서, 본 연구에서는 광주광역시 지역에 위치한 주요 강우 관측 지점들을 대상으로 미계측 된 시강우 데이터를 추정 및 복원하고자 한다. 여기서 데이터 추정 기술이란 미계측 강우의 발생 유무 및 강우량을 추정할 수 있는 기술을 의미한다. 이를 위해 대표적인 머신러닝 알고리즘인 인공신경망(Artificial Neural Network) 및 랜덤포레스트(Random Forest)를 적용하였다.