• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2024.04a
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• pp.35-41
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• 2024

최근 비전통적 성인 학습자가 새로운 입학자원으로 주목받고 있으며, 그중에서도 만학도의 대학 진학률은 급격히 상승하는 추세다. 이에 따라 이들이 대학생활을 무사히 마칠 수 있도록, 즉 학업중단이 발생하지 않도록 대학에서는 다양한 측면에서 방안을 골몰해야 하는 상황이다. 본 연구는 이러한 문제의식에 기반하여, 비전통적 학습자의 학업중단을 저지할 방안을 창업지원 측면에서 살펴보고자 하였다. 이는 학업능력, 성별, 교우관계 등을 중점적으로 살펴보는 기존 연구에서 더 나아가 창업지원이라는 새로운 요인과의 관계성을 만학도의 입장에서 심층적으로 살펴봄으로써 연구의 차별성을 강조한다. 본 연구는 대학 입학 이후 학교의 창업지원을 받은 경험이 있는 만 30세 이상의 만학도 총 10명을 대상으로 심층인터뷰를 진행하여, 학교의 창업지원이 학업중단을 저지하는 데 영향을 주었는지를 살펴보고자 한다. 또한 그 과정에서 이들이 느낀 감정과 태도, 가치 등을 근거이론을 통해 분석하여 학업중단을 저지할 방안을 모색하고자 한다. 만학도는 전통적 학습자와 달리 졸업 이후 인생2모작을 준비하는 경우가 상당수기에, 이들의 니즈를 명확하게 파악하는 일은 시대적 흐름을 반영한 기초연구로서 학교의 정책적 대안을 마련하기 위한 기반이 될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2008.10b
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• pp.595-597
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• 2008

교육 서비스의 수요 측면인 학습자의 니즈가 날로 높아감에 따라 e-learning의 발달과 함께 혼합화의 추세가 보편화되고 있다. 이에 본 연구에서는 유아 내지 K-12 교육 분야에서의 혼합형 학습의 효과성에 관한 실증적 연구를 통해 그 실효성을 입증해 보고자 한다. 이를 토대로 유아 내지 K-12 교육 분야에서의 혼합형 학습에서의 전략성의 시사점을 도출하고자 한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.22 no.3
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• pp.105-111
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• 2022

Multiple-choice survey types have been mainly performed to analyze students' needs for online classes. However, in order to analyze the exact needs of students, unstructured data analysis by answer for essay question is required. Big data is applied in various fields because it is possible to analyze unstructured data. This study aims to investigate and analyze what students want subjects or topics for software lecture in general education that process on non-face-to-face online teaching methods. As for the experimental method, keyword analysis and association analysis of big data were performed with unstructured data by giving a subjective questionnaire to students. By the result, we are able to know the keyword what the students want for software lecture, so it will be an important data for planning and designing software lecture of liberal arts in the future as students can grasp the topics they want to learn.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.199-203
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• 2018

음식과 맛집에 대한 사용자의 정보검색 니즈가 나날이 증가하면서 서비스 제공자가 정보 제공의 대상이 되는 맛집 상호명을 파악하는 것은 중요한 이슈다. 그러나 업종의 특성상 점포가 새로 생겨나는 주기는 매우 짧은 반면, 신규 점포의 서비스 등록 시점에는 시간적 차이가 존재하는 문제가 있다. 본 논문에서는 신규 상호명을 능동적으로 파악하기 위해 위치기반 서비스 로그에서 맛집 상호명을 추출하는 문자 기반의 딥러닝 모델 및 방법론을 제시한다. 자체 구축한 학습 데이터셋으로 실험한 결과, 제안하는 모델이 기존 기계학습 모델보다 높은 정확도로 상호명을 분류할 수 있음을 확인하였다. 또한, 사전 학습된 모델을 검색로그에 적용하여 신규 상호명 후보를 추출함으로써 향후 상호명 DB를 능동적으로 업데이트 할 수 있는 가능성을 타진하였다.

• Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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• v.17 no.4
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• pp.127-142
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• 2022

According to social change, entrepreneurship education at university is drawing attention as a means to cultivate convergent creative competency required by the times. Currently, the number of entrepreneurship education at university is increasing every year, and quantitative expansion is taking place, but quality advancement of education remains a task. In this context, this study conducted an action research with the aim of revitalizing entrepreneurship education and upgrading quality, and developing a entrepreneurship education program suitable for general elective courses operated by universities. In the process of the study, first, through literature analysis related to entrepreneurship education at university, educational contents and teaching methods of entrepreneurship education were confirmed. Based on this, the IPA analysis was used to analyze the educational needs of students for entrepreneurship education contents and design a program that reflects this. The designed program was applied and operated to the entrepreneurship education of A University, and improvements were derived and improved by analyzing the opinions of learners in the action research process. The entrepreneurship education program developed through this study was composed as follows. The necessity of entrepreneurship education at the beginning of the lecture is sufficiently presented, and the knowledge necessary for start-up, including idea discovery and business model design, is delivered through theoretical lectures by teacher-centered method. In the second half of the lecture, students with similar interests are gathered into teams and learner-centered practical activities are operated. The contents of the activities include information on idea discovery, business model design, business plan and pitching. Practical activities for each team are conducted during class hours, and the professor advice on difficulties for each team.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.429-432
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• 2019

본 작품은 학생들의 캡스톤디자인 작품이다. 본 작품은 부모와 아이(유아기)가 집에서 책을 단순히 읽는 것을 벗어나 동화를 직접 창작할 수 있는 미래형 포토 CMS를 개발하고자 한다. 또한 스마트기기에 저장되어 있는 부모와 아이의 사진을 동화에 감정이 이입되는 방법으로 개발되었으며, 창작자에 따라서는 부모와 아이의 역할을 바꾸어 수행해 봄으로써 상대방의 소중함을 깨우칠 수 있다는 장점이 있다. 본 작품은 스마트 교육과 디지털 교과서 등의 융합교육으로 소비자 니즈(Consumer needs) 변화로 새로운 트랜드를 정립하고, 특히 부모와 아이가 동시 출연하여 동화를 창작해 나가는 친화적/창의력 학습을 할 수 있기 때문에 아이의 인지 및 감성력 향상에 도움을 주고자 개발하였다.

• Journal of Korean Home Economics Education Association
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• v.34 no.1
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• pp.97-111
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• 2022

The purpose of this study is to systematically develop an impression management education program for career women by applying the Educational System Development Model [ESD] (Kwon, 1997) based on the research results of Hwang and Lee(2019) on social attractiveness. Since the previous impression management education programs were generally developed by content experts, few of them were developed systematically by considering the learner characteristics, clearly setting the educational goals, and structuring the contents accordingly. In this study, 'social attractiveness' defined by Hwang and Lee (2019) was considered as the educational goal of the impression management education program. In particular, this study focused on the design stage of the ESD model, set teaching goals based on the components of social attractiveness derived from previous studies, and conducted an analysis of teaching activities, the establishment of the educational goals at the specific function level, allocation of time, and establishment of an evaluation plan. The research process was intended to improve the learners' social image directly related to success through a systematic educational program designed to enhance the social attractiveness of working women with various hands-on activities and information. The impression management education program designed in this study has the educational advantage of a learner-centered education program configured to meet the needs and goals of career women. In addition, based on the ESD model, the sub-factors necessary for impression management were identified, and the curriculum was configured to reflect them through mutual communication between the instructor and learners. Therefore, this education program meets the basic requirements of impression management education necessary for career women and is expected to contribute to enhancing the social attractiveness of working women.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.491-491
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• 2021

댐·보 운영은 과거부터 많은 양의 데이터를 근간으로 분석 및 의사결정을 진행하였으나, 자연 현상의 복잡성 및 다양한 영향 관계로 인해 기술개발은 답보 상태에 머물러 있다. 또한 댐·보 운영의 기술개발은 개별적인 일부 요소기술에 국한되어 있는 실정으로 댐·보 운영의 전체 의사결정체계에 대한 미래의 방향성에 대한 전략이 부재한 상황이다. 이에 기후변화, 물관리일원화, 환경대응용수의 활용, 복합적 제약사항 도출 등 최적 댐·보 운영을 위한 의사결정지원 고도화에 대한 사회적 니즈가 증가를 반영하고, 기존의 재래적 의사결정지원 시스템 및 홍수분석기술에서 탈피하여 AI, Big Data 등 혁신 기술적용 및 최신기술 트렌드를 반영한 미래 물관리 로드맵의 제시가 필요한 상황이다. 본 연구의 목적은 홍수기 댐운영을 위해 기존 반복 분석하는 일련의 절차 자동화와 운영자의 경험에 따라 달라지는 운영방법의 일반화를 위한 AI의 도입에 있다. 기존 홍수분석체계를 살펴보면 저수지 홍수분석, 저수지 수위계산, 방류량 결정, 분석결과와 제약사항의 비교 같은 일련의 절차에 대해서 합리적인 결과가 도출될 때까지 반복 분석을 수행하여야 한다. 분석모형간 연계와 재래적 방법의 자동화를 도입하면 홍수분석에 소요되는 시간을 줄일 수 있어, 사전에 대비할 수 있는 시간을 추가적으로 확보할 수 있게 된다. 또한 홍수기 댐운영 방법이 운영자의 경험에 의존하다 보니 운영자마다 다른 운영방법을 도출하게 되는데, 과거사례의 최적 운영방안을 학습시킨 AI를 도입하게 되면 일관성있는 최적 댐운영이 가능할 것으로 판단된다. 이에 본 연구에서는 홍수분석 절차의 자동화, DB 및 통계모형 구축, 분석결과 및 제약사항의 직관적인 표출화, AI 도입을 통한 운영방안의 일반화 등 기존 재래기술의 개선을 통해 최적 댐운영 의사결정지원시스템의 고도화를 추진하고자 한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.25 no.11
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• pp.1655-1662
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• 2021

The purpose of this study is to draw implications through a case study on the curriculum operation of a professor who operated a programming subject as a PBL(project-based learning) method in an untact situation due to COVID-19. A survey was conducted for first-year freshmen students to determine their learning condition before project implementation. Based on the results of the questionnaire, individual interviews were conducted to identify the needs for education, and then, basic grammar for project completion and lectures that segmenting each stage of the project were composed. Repeated learning was induced through weekly quizzes, and feedback was given by giving time in advance until the project deadline. 23 students (40 students in total) completed the project. The remaining 17 students took the exam but did not complete the project. The purpose of this study is significant in that it investigated whether a project can be carried out through instructional design, execution, and interaction while operating a programming subject through PBL in the COVID-19 environment.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.29 no.1
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• pp.327-351
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• 2023

This paper aims to derive success factors that successfully lead an artificial intelligence (AI) project and prioritize importance. To this end, we first reviewed prior related studies to select success factors and finally derived 17 factors through expert interviews. Then, we developed a hierarchical model based on the TOE framework. With a hierarchical model, a survey was conducted on experts from AI-using companies and experts from supplier companies that support AI advice and technologies, platforms, and applications and analyzed using AHP methods. As a result of the analysis, organizational and technical factors are more important than environmental factors, but organizational factors are a little more critical. Among the organizational factors, strategic/clear business needs, AI implementation/utilization capabilities, and collaboration/communication between departments were the most important. Among the technical factors, sufficient amount and quality of data for AI learning were derived as the most important factors, followed by IT infrastructure/compatibility. Regarding environmental factors, customer preparation and support for the direct use of AI were essential. Looking at the importance of each 17 individual factors, data availability and quality (0.2245) were the most important, followed by strategy/clear business needs (0.1076) and customer readiness/support (0.0763). These results can guide successful implementation and development for companies considering or implementing AI adoption, service providers supporting AI adoption, and government policymakers seeking to foster the AI industry. In addition, they are expected to contribute to researchers who aim to study AI success models.