• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02b
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• pp.200-205
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• 2007

본 연구에서는 컴퓨터를 이용해 시간과 공간에 구애 받지 않고 교사와 학생, 학생과 학생이 쌍방향으로 대화할 수 있는 첨단의 교육환경인 이러닝의 콘텐츠에 대한 연구를 진행하였다. 이러닝에서의 콘텐츠 디자인은 교육의 효율성과 수월성의 측면에서 많은 연구가 필요하다. 본 연구에서는 이러닝에서 교육 콘텐츠의 제작에 있어 웹 아이덴티티 적용의 필요성과 그 개념 및 효율성에 대한 연구를 수행하였다. 이론 고찰을 통해 이러닝에서 웹 아이덴티티가 학습에 미치는 효율적 작용을 연구하였고, 실증적 조사연구를 통해, 이러닝에서의 웹 아이덴티티 구현과 과목 선호의 상관관계를 규명하였다. 조사 방법으로는 가설을 세우고 이를 검증하는 방식으로 이루어졌으며, 가설은 '웹 아이덴티티가 적용된 이러닝 콘텐츠는 과목 선호에 영향을 주어 학습동기유발 및 학업 성취에 긍정적인 영향을 준다'로 설정하였으며, 사이버대학교 재학생을 대상으로 웹을 통한 이러닝에서 학습 콘텐츠에 웹 아이덴티티 적용 유무에 따른 과목 선호를 조사하였다. 이 조사를 통해 이러닝 콘텐츠에서 웹 아이덴티티 구현이 과목 선호도에 긍정적인 영향을 준다는 것이 확인되었다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.9 no.6
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• pp.53-64
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• 2006

In this paper, I described a guide of developing contents to present the direction of developing contents for u-learning. After surveying a character of Ubiquitous computing and u-learning, I described a guide of developing contents which is composed 17 items in 5 fields. This guide is checked by experts and staffs to test a validity and reliability. As a result, It is proven having the validity and reliability. I expect it to guide the direction of developing contents for u-learning. Also, It will contribute to make effective contents which will not affected by technical development and can use continuously because of foreseeing the technical development of future.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.9-10
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• 2019

본 논문은 구동장치의 진동에서 특징 데이터를 추출하고 인공신경망에 학습을 시킨 후, 구동 장치의 결함을 분류하는 시스템을 구현하였다. 딥러닝 기술을 이용함으로써 특정 장치에 종속되지 않고 학습할 데이터의 특징에 따라 쉽게 변경 가능하다. 또한, 실제 적용될 현장에서 발생할 수 있는 예측외의 진동 환경에 유연하게 대처하기 위해 딥러닝 모델 중 CNN을 적용한 시스템을 설계하였으며, 본 연구팀의 이전 연구에서 제안된 DNN 기반의 진단시스템을 학습데이터의 환경과 다른 처리배제가 필요한 진동 환경에서 비교 실험하여 제안된 시스템이 새로운 환경적응 성능향상에 대하여 우수한 결과를 얻었음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.209-210
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• 2021

본 논문에서는 스마트 폰의 GPS 센서와 Google Map 기반의 러닝 운동을 효율적으로 할 수 있는 애플리케이션을 개발한다. 이 애플리케이션은 안드로이드의 GPS 센서를 이용하여 사용자의 위치, 달리는 속도(Km/h), 이동 거리(Km)를 기록하고 페이스 계산을 통해 사용자의 운동 목표량에 도달하도록 도와준다. 그리고 Google Map을 사용하여 사용자의 러닝 경로를 시각화하여 지도에 표시한다. 또한 이전의 운동 기록을 저장하여 효과적인 러닝 플랜을 세울 수 있도록 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.591-592
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• 2020

본 연구에서는 코로나19 사태로 인해 대학교육에서 전면적으로 실시되고 있는 온라인 강의 환경에서 플립러닝의 학습효과를 규명하였다. 실시간 온라인 프로그래밍 수업에서 85명의 학습자를 대상으로 설문을 분석한 결과, 학습내용이해도에 대해서는 학습활동의 적절성이, 만족도에 대해서는 교수자지원과 학습내용의 적절성이, 역량향상도에 대해서는 교수자지원이 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 연구결과를 바탕으로 프로그래밍교육을 위한 실시간 온라인 강의에서 플립러닝 설계 및 운영 전략에 대한 시사점을 제언하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.35-36
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• 2021

딥러닝을 이용한 이미지 처리에서 데이터 셋이 반드시 필요하다. 월패드는 널리 보급되는 다양한 성능을 포함한 IoT가전으로 그 기능의 사용을 돕기 위해서는 해당 월패드에 해당하는 매뉴얼을 제공해야 하고 이를 위해 딥러닝을 이용한 월패드 분류를 이용 할 수 있다. 하지만 월패드 중 일부 모델은 화면의 전반사가 매우 심해 기존의 작은 데이터 셋으로는 딥러닝을 이용한 이미지 분류 성능이 좋지 못하다. 본 논문은 이를 해결하기 위해 추가적으로 데이터 셋을 구축하고 이를 이용해 대규모 데이터로 사전 학습된 VGG16, VGG19, ResNet50, MobileNet 등을 이용해 전이학습을 통해 월패드를 분류한다.

• Digital Contents
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• no.5 s.144
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• pp.68-69
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• 2005

습자가 원하는 학습자원을 컴퓨터가 스스로 찾아내서 학습자에게 전달해주고, 더 나아가 새로운 지식까지 추론해서 제공해 줄 수는 없을까? 의미의 웹이라 불리고 있는 시멘틱 웹(Semantic Web)은 의미적으로 연결돼 있는 학습 정보를 컴퓨터가 의미를 이해해서 학습자가 원하는, 학습자 수준에 맞는 정보를 제공해주고 더 나아가 지식까지도 추론해서 학습자에게 가장 적합한 형태로 전달해 줄 수 있는 강력한 메커니즘으로 부각되고 있다. 이에 필자는 살이 있는 e러닝이 되기 위해서는 시멘틱 웹과의 통합이 필요하다고 생각해 2회에 걸쳐 시멘틱 웹과, 시멘틱 웹을 e러닝에 어떻게 적용할 것인지에 대해 진단해 보고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.23-26
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• 2022

딥 러닝 모델은 블랙 박스 (Black Box) 모델로 예측에 대한 근거를 제시하지 못해 신뢰성이 떨어지는 단점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 딥 러닝 모델에 설명력을 부여하는 설명 가능한 인공지능 (XAI) 분야 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 모델 예측을 프로토타입을 통해 설명하는 딥 러닝 모델을 제시한다. 즉, "주어진 이미지는 티셔츠인데, 그 이유는 티셔츠를 대표하는 모양의 프로토타입과 닮았기 때문이다."의 형태로 딥 러닝 모델을 설명한다. 해당 모델은 Encoder, Prototype Layer, Classifier로 구성되어 있다. Encoder는 Feature를 추출하는 데 활용하고 Classifier를 통해 분류 작업을 수행한다. 모델이 제시하는 분류 결과를 설명하기 위해 Prototype Layer에서 가장 유사한 프로토타입을 찾아 설명을 제시한다. 실험 결과 프로토타입 생성 기반 설명 모델은 기존 이미지 분류 모델과 유사한 예측 정확도를 보였고, 예측에 대한 설명력까지 확보하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.165-166
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• 2018

최근 딥러닝 기술이 발전함에 따라 이를 네트워크 침입탐지 분야에 적용하려는 연구가 활발히 이루어지고 있으며 이에 따라 대용량 네트워크 데이터에 대한 처리 방법이 주목받고 있다. 본 논문에서는 네트워크 데이터를 이미지화하는 전처리 방법을 제안한다. 네트워크 데이터를 세션단위로 처리하여 손실율을 줄이면서 딥러닝 알고리즘에 바로 적용할 수 있도록 정규화된 이미지로 변환하는 방법이다. 이를 통해 딥러닝 기술을 적용한 네트워크 정보보안 분야의 연구 활성화를 기대할 수 있다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.10 no.4
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• pp.125-133
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• 2007

Many researches have tried to introduce affective computing for Human-Computer Interaction (HCI). In the affective aspect, emotional memories significantly affect on people's cognitive processing activities. In this paper, to observe the effect of affective feedback for emotional state of learners in an e-learning environment, selected emotional feedback messages and delivery method are integrated into an e-learning system. Self reporting button for recognizing learner's emotional state are used for detecting learner's emotional states and the test results show that providing affective feedback to learner has positive effects in e-learning environment in terms of learner's academic achievements.