본 연구는 21세기에 필요한 핵심적인 학습 능력을 연구하고 미래 사회 국가 발전에 필요한 핵심 인력을 양성하는데 있다. '21세기 학습 능력 프로젝트'는 학습자의 학습 능력과 개인 회적으로 가치 있는 주제를 중심으로 기존 지식과 학문을 다학문적, 통합적으로 접근 하는 것이다. 국내에서도 학습 능력 배양을 위한 다양한 교과 간 통합 교육과정의 시도가 있었으나 각 교과의 내용과 특성의 차이를 충분히 이해하여 효과적으로 교수할 수 있는 교사가 부족하고 현장에서 쉽게 적용하는데 어려움이 있다. 이에 본 연구는 21세기에 필요한 학습 능력 신장을 위해 학문의 지식을 통합하는 다학문적 맞춤형 교육과정을 개발하고 이를 효율적으로 지원하기위해 교육과정 실태를 분석 연구하고 그 결과로 초 중등학교에 적용할 수 있는 다학문 맞춤형 학문 통합 모형을 제안한다.
Khan, Sadia;Fahiem, Muhammad Abuzar;Bakhtawar, Birra;Aftab, Shabib;Ahmad, Munir;Aziz, Nauman;Almotilag, Abdullah;Elmitwally, Nouh Sabri
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권6호
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pp.143-150
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2021
Process model is an integral part of software industry. Different process models are used now a days in the industry for different software projects. Process models need to be tailored to address some specific project needs. Agile models are considered as the most widely used process models nowadays. They have distinctive features and the ability to address the dynamic needs of today's software development. Extreme programming (XP) is one of the extensively used agile process model especially for small projects. Many researchers have tried to mold XP to overcome its shortcomings and for better working in specific scenarios. Therefore, many customized versions of XP process model are available today. In this paper, we are going to analyze the latest customizations of XP. For this purpose, a systematic literature review is conducted on studies published from 2012 till 2018 in renowned online search libraries. This comprehensive review highlights the purpose of customizations, along with the areas in which customizations are made, and phases & practices which are being customized. This work will serve the researchers to discover the modern versions of XP process model as well as will provide a baseline for future directions for customizations.
본 논문에서는 신장 질환자를 대상으로 맞춤형 운동요법을 제공하기 위해 딥러닝과 같은 AI 방식을 적용한다. 딥러닝 적용을 위해 신장 질환을 판별할 수 있는 데이터셋을 학습시켜 신장 질환 여부를 판단하고 사용자의 신체정보와 질환여부에 따른 근력량인 1RM 또한 딥러닝을 통해 산출할 수 있도록 구성하였다. 산출된 근력량 1RM은 신체 부위별 산출 식을 통해 부위별 저항성 운동으로 변환하여 사용자의 신체정보에 맞춘 유산소 운동량과 함께 제공되도록 구성하였다. 본 논문에서 제안한 방식으로 지속적인 연구가 진행될 경우 다양한 질환에 대해 맞춤형 운동요법을 제공할 수 있을 것이다.
본 논문에서는인공지능(AI; Artificial Intelligence)알고리즘을 활용한 조음 장애 아동들의 '개인화된 맞춤형 학습' 모바일 애플리케이션을 제시한다. 조음과 관련된 빅데이터(Big Data)를 수집-정제-가공한 데이터 셋(Data Set)으로 학습자의 조음 상황 및 정도를 분석, 판단, 예측한다. 특히, 인공지능 활용 시 기존 애플리케이션에 비해 어떻게 개선되고 고도화할수 있는지를 UX/UI(GUI) 측면에서 바라보고 프로토타입 모델을 설계해 보았다. 지금까지 시각적 경험에 많이 치중해 있었다면, 이제는 데이터를 어떻게 가공하여 사용자에게 UX/UI(GUI) 경험을 제공할 수 있는지가 중요한 시점이다. 제시한 모바일 애플리케이션의 UX/UI(GUI)는 딥러닝(Deep Learning)의 CRNN(Convolution Recurrent Neural Network)과 Auto Encoder GPT-3 (Generative Pretrained Transformer)를 활용하여 학습자의 조음 정도와 상황에 맞게 제공하고자 하였다. 인공지능 알고리즘의 활용은 조음 장애 아동들에게 완성도 높은 학습환경을 제공하여 학습효과를 높일 수 있를 것이다. '개인화된 맞춤형 학습'으로 조음의 완성도를 높여서, 대화에 대한 두려움이나 불편함을 갖지 않길 바란다.
인공지능 대화 기술이 발달하며 다양한 분야에서 사용자의 의도에 따른 적절한 대응이 가능한 챗봇이 적용되고 있다. 특히 사용자 문의 및 상담이 많은 교육 도메인에서의 챗봇 도입 중요성은 증가하고 있다. 하지만 현재까지의 챗봇은 단순 대응이나 사용자가 자주 사용하는 기능 위주로 대응이 이루어지고 있다. 또한 교육콘텐츠가 다양화되고 증가함에 따라 인공지능을 통해 맞춤형 추천이 가능한 추천 시스템 연구가 활발해지고 있다. 이러한 대화 시스템과 추천 시스템에 대한 각 연구 분야는 같은 도메인에서 핵심적인 요소임에도 불구하고 별도로 진행되고 있는 한계점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 사용자 맞춤형 강의 콘텐츠를 추천할 수 있는 추천 시스템과 부가 기능에 대한 대응이 가능한 대화 시스템이 결합된 사용자 맞춤형 강의 추천 대화 시스템을 제안한다. 이를 통해 다양화 및 개인화 되어가는 교육도메인에서의 챗봇 적용으로 업무 효율성 및 사용자 만족도가 향상되기를 기대한다.
KISTI(Korea Institute of Science and Technology) has developed ${\ulcorner}KISTI-ACOMS (KIST-Article Contribution Management System){\lrcorner}$ as a part of the national project for the informatization of academic societies, and distributed the system to academic societies for free since 2001. KISTI-ACOMS is a web-based system that automates the full process of academic paper review and journal publication and circulation for academic societies. KISTI have analyzed academic societies' demands for a paper review system for last three years and, after a thorough redesign and implementation, released KISTI-ACOMS 2.0 in september 2005. recently, there are many societies requesting the online paper review system for the informatization of their societies. korean academy of child health Nursing has decided to introduce KISTI-ACOMS 2.0 to meet current trends and KISTI customized KISTI-ACOMS 2.0 to reflect configuration and paper review process of Korean Academy of Child Health Nursing. This Paper investigates the functions of KISTI-ACOMS customized for the korea academy of child health nursing and describes necessary features for the future online paper review system.
기존의 전시환경에서 전시 참여업체는 처음에 작성된 개인 정보를 사용하여 모든 관람객에게 동일한 마케팅 정보를 전달하게 된다. 즉, 전시 관람객의 선호도나 반응의 변화에 따른 적절한 대비가 어렵고 개인 별 선호 취향에 따른 개별 대응이 힘들다. 관람객 개개인에게 차별화된 맞춤형 서비스를 제공하기 위해서는 관람객 개개인의 의도를 인지할 수 있어야 하고, 그 인지된 정보를 기준으로 해서 선별적인 서비스를 제공해야 한다. 본 논문에서는 전시 공간에서 관람객 개개인의 선호도와 상황을 인식하고, 인식된 정보를 기반으로 하여 관람객 개인별로 가장 적합한 전시 참가 업체의 마케팅 정보나 부스 정보를 관람객이 소유한 스마트 폰을 통해 제공 하며, 전시 공간에 설치되어 있는 인터랙션이 가능한 디바이스들과 전시 관람객 개개인이 소지하고 있는 스마트 폰 간의 인터랙션 서비스를 제공하기 위한 모바일 프레임 워크를 설계하였다.
국내는 정보통신(IT) 기술의 발달을 기반으로 BIS, BMS, CNS 등을 통해 교통정보가 실시간으로 제공되고 있으며, 향후 유비쿼터스 시대로 본격적으로 진입하게 되면 개개인의 입맛에 맞는 맞춤형 (대중)교통 정보 제공이 가능하리라 판단된다. 이러한 대중교통 통행정보 제공은 대중교통망에서의 경로탐색알고리즘을 구현함으로써 가능한데, 대중교통망은 일반가로망과는 달리 환승과 운행시간 특성을 포함하며, 통행자가 경로선택시 통행거리, 통행요금, 환승횟수 등과 같은 복수의 요소에 대한 고려가 필요하다. 이에 본 연구에서는 사용자에게 영향을 미칠 수 있는 요인들을 제약조건으로 구성하고 그들의 상한 값을 변수화 함으로써 사용자의 경로탐색조건을 보다 자의적으로 축소해 나가는 기법을 제안한다. 또한, 본 연구에서는 서비스시간제약조건을 고려한 K경로탐색알고리즘에 기반을 두어 환승횟수, 총통행시간, 좌석확보, 거리비례제의 요금제약, 환승시간을 제약조건으로 구축하고, 최적의 경로를 탐색하는 방법을 제안한 후 서울시 및 수도권 도시철도망에 대하여 적용함으로써 맞춤형 환승교통정보를 구현해 본다. 적용되는 K경로탐색알고리즘은 전체경로삭제(Entire Path Deletion Method)에 근거한 후, 시간종속적(Time-Dependent)인 개념으로 확장하여 향후 여행전(Pre-Trip), 여행중(In-Vehicle Route Guidance), 실시간적인 경로계획(Path Planning)에도 활용될 수 있는 기반을 구축하였다.
Recently, data analysis technology through artificial intelligence is attracting major attention in various industrial fields. In addition, with the increase in personal income, nowadays, the importance of heterogeneous leisure life is becoming more prominent. However, there is a problem that the tourism industry is not out of the traditional service framework. For the ultimate development of the tourism industry, it is time to provide more scientific and systematic tourism services. In this paper, various data analysis techniques in the field of computer science are applied to the field of tourism to realize next generation tourism services. To this end, the scope of this study is limited to the aviation service, and a natural ecosystem of the aviation industry for future-oriented services of aviation tourism that can improve the efficiency of aviation service gradually is established. The proposed method effectively solves the problems of traditional aviation services through data analysis techniques with artificial intelligence techniques in computer science. We expect that it will enhance the customized satisfaction of customers through personalized service and foster loyal customers in aviation companies through the method proposed.
This study focused on the developing a system of computer adaptive diagnosis and instruction(CADI). This system is a conceptual model that connected learning with assesment by using new media such as computers, multimedia, and new technologies. In this conceptual model, adaptive diagnosis means tailored or customized diagnostic evaluation, and adaptive instruction implies tailored or customized instruction. The connection between learning and assesment suggests that they are closely related to determine following learning contents and learning methods. CADI's expected effect are 1) it can contribute to real learning of core concept, 2) it can enlarge the educational opportunities, 3) it can help students study by student himself and learn media literacy, 4) information for evaluation functions more essential roles, 5) it is possible to work cooperatively with any other school subject.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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