Recently, there is a strong interest in SW basic education for non-major students in universities, but SW non-majors are having a hard time learning. This paper proposes a class operation method that utilizes customized contents reflecting the interests of non-majors, rather than using existing learning contents for SW majors. The proposed method is to improve the education effects by increasing the learning motivation of SW non-majors. The paper shows a case study of A university, which has operated non-major SW basic education for more than five years. The case study analyzed the change of class satisfaction of students of pre- and post- learning group that reformed major-friendly contents about the same curriculum. As a result, the students of social sciences are interested in learning contents using public data that can examine the social and cultural phenomena of the country, and humanities students are interested in text contents such as novels, history books, and SNS articles. In addition to the understanding of the lectures, the class satisfaction was also greatly improved, and it showed that the major-friendly contents is useful for SW basic education of non-majors.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2019.05a
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pp.309-310
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2019
최근 들어 빅데이터 기반의 추천 방식과 개인화 시스템을 활용하여 맞춤형 콘텐츠를 추천해주는 서비스가 주목받고 있다. 이는 단순히 OTT 서비스뿐만 아니라 상품추천이나 음악 추천, 친구 추천, 뉴스 추천 등 여러 분야에서도 널리 사용 중이다. 본 연구는 OTT 서비스의 맞춤형 콘텐츠를 지속해서 이용하는 경우 정보 탐색 과정의 사용 경험과 이용만족도에 대해 알아보고자 시작되었다. OTT 서비스 중 사용자가 가장 많고 콘텐츠 추천 기능이 강점인 넷플릭스와 왓챠플레이를 중심으로 사용자 인터뷰를 진행하여 사용자들의 추천 기능 이용 패턴을 파악하고 그 과정에서의 특이사항이나 어려움을 파악하려 하였다. 이를 바탕으로 콘텐츠 추천 및 탐색 과정의 UX를 개선할 수 있는 방안을 제시하고자 하였다.
Park, Seong-min;Park, Jeong-soo;Lee, Yoon-kyu;Chae, Woo-Joon;Shin, Moon-sun
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2019.05a
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pp.316-318
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2019
Recently, healthy life has become an issue in an aging society, and the number of people who have been interested in continuous health care for better life is increasing. In this paper, we implemented a personalized recommendation systm to provide convenient healthcare management for user. The PHR (Personal Health Record) of user could be stored in the server along with health related information such as lifestyle, disease, and physical condition. The users could be classified into similar clusters according to the PHR profile in order to provide healthcare contents to the users who had similar PHR profile. K-Means clustering was applied to generate clusters based on PHR profile and ACDT(Ant Colony Decision Tree) algorithm was used to provide personalised recommendation of health information stored in knowledge base. The app system developed in this paper is useful for users to perform healthcare themselves by providing information on serious diseases and lifestyle habits to be improved according to the clusters classified by PHR profile.
The purpose of this study is to design career learning program content and to suggest a development plan in order to assist in freshmen's successful adaptation. To accomplish this goal, first, we reviewed the precedent studies on the situations and problems of freshmen and education programs for freshmen. H. university freshmen's needs for support programs were analyzed. Second, a career learning program conceptual model was developed based on the results of precedent studies and program needs analysis. Third, the program contents for enhancing career learning competency were designed, and we suggested a development plan focusing on customized content, emotional support, and on-off line convergence program. It developed career learning tracks, big data analysis, and action planning as main content. The results of this study are expected to be used as basic data for the development and implementation of competency-based customized career learning programs for freshmen, which will help improve the quality of career learning programs and freshmen's adaptability.
Recently, with the development of mobile devices and social media services, contents recommendation schemes have been studied. They are typically applied to the job curation systems. Most existing university education content recommendation schemes only recommend the most frequently taken subjects based on the student's school and major. Therefore, they do not consider the type or field of employment that each student wants. In this paper, we propose a university educational contents recommendation scheme for job curation services. The proposed scheme extracts companies that a user is interested in by analyzing his/her activities in the job curation system. The proposed scheme selects graduates or mentors based on the reliability and similarity of graduates who have been employed at the companies of interest. The proposed scheme recommends customized subjects, comparative subjects, and autonomous activity lists to users through collaborative filtering.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2019.05a
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pp.347-348
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2019
최근 들어 차량은 단순히 이동을 위한 수단에서 벗어나 정보통신 기술과 융합되면서 콘텐츠를 소비하는 공간의 성격을 가져가고 있다. 자동차도 하나의 컴퓨터처럼 기능하게 되면서 차량 인포테인먼트의 역할이 차량 사용 경험에 중요한 요소로 자리 잡게 되었다. 그러나 교통수단이라는 특수한 환경임에도 불구하고 다른 환경에서 콘텐츠를 제공하는 형식과 차별화 없이 차량용 디스플레이에 맞춰 UI만 변경된 형태로 서비스가 제공되는 모습을 발견할 수 있다. 이에 본 연구는 문헌 조사 및 사용자 인터뷰를 통해 현재 차량 인포테인먼트 사용 행태와 보완점을 발견하여 개선 방향을 모색하고자 하였다. 사용자들이 차량 내에서 각기 다른 이용 패턴을 반복해서 실행하는 과정에서 인포테인먼트의 개인화 서비스에 대한 니즈가 있음을 확인하였고, 개인화 서비스를 통해 맞춤형 정보를 제공함으로써 새로운 가치를 만들어 낼 수 있음을 제시하고자 하였다.
The purpose of this study is to analyze personalized contents and previews of OTT service based on user experience and to suggest the improvements of the preview viewing experience. Current domestic OTT mobile applications were researched to find out how services are offering content. Plus, the 20s-30s were recruited to analyze user experience. An online survey and in-depth interview were conducted by using Stephen P. Anderson's Creating Pleasurable Interface Model. As a result, preview help users to select content but it doesn't suit their taste. Also, the preview is hard to watch however they want. Therefore, it can be inferred that the preview requires the function for improving efficiency, preference, and accessibility. This study is expected to be used as research material on user experience or preview experience of OTT content.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2007.06a
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pp.879-882
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2007
현재와 같은 지식정보화사회에서는 우수한 IT인력 확보가 곧 국가와 기업의 경쟁력이다. 이를 위해 대학과 기업은 맞춤형 IT인력 양성을 위해 다양한 산학협력을 실시하고 있다. 본 논문에서는 부산지역 4년제 대학의 1999학년도부터 2006학년도까지 총 8년간의 입시 변화를 추적 조사하여 IT관련 모집단위의 핵심단어를 5개 그룹($\Delta$전기 전자분야(G1), $\Delta$통신분야(G2), $\Delta$컴퓨터분야(G3), $\Delta$멀티미디어 콘텐츠(G4), $\Delta$IT융합 특성화(G5))으로 묶고, 각 그룹별로 다시 몇 개의 세분류로 나누어 제시하였다. 본 논문은 대학의 IT관련 학부명 학과명 전공명 등 모집단위의 변화가 어떤 변화를 거쳤으며 또한 이의 모집정원은 어떤 변화를 가져 왔는지에 대한 총괄적인 조사를 위한 IT $\ulcorner$학부 학과 전공$\lrcorner$ 의 핵심단어에 의한 그룹별 분류 체계에 관한 연구이다.
The purpose of this study was to investigate the relationship between the factors of cooking practice education environment, educational satisfaction, and preparatory behavior according to the social customized LINC+ fostering project. The study conducted a questionnaire survey using convenience sampling and analyzed using SPSS21.0. As a result of the analysis, first, it was found that there were significant influences on educational programs, teaching ability, and cooking facilities, which are sub-factors of the cooking practice environment. Second, it was found that it had a significant effect on educational satisfaction and job preparation behavior. Third, it was found that it had a significant effect on the educational program and teacher ability, which are sub-factors of the cooking practice education environment. Lastly, through the results of the research, it is expected to provide basic data on policy, education environment, employment, and satisfaction in carrying out financial support projects in related majors. It is intended to provide evidence and implications.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2021.06a
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pp.228-231
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2021
인물의 행동 및 이동을 인식하는 것은 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 사람의 행동을 파악하여 니즈를 예상하고 맞춤형 콘텐츠를 제공하거나 행동을 예측하여 범죄나 폭력을 예방하는 등 여러 방면으로 활용 가능하다. 그러나 이동과 현재 위치 정보만으로 인물의 행동을 예측하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 실시간으로 사람의 이동과 행동을 인식하기 위해 Kinect v2가 제공하는 관절 정보와 YOLOv3를 이용하여 실시간으로 사람의 행동을 인식하는 시스템을 제작하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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