• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2012년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.305-306
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• 2012

미디어 플랫폼의 다양화로 인하여 다양한 교육방법이 시도되고 있으며, 특히 교육용기능성게임은 G-learning 베이스로 새로운 교육방법으로 제시되고 있다. 하지만 "게임"이라는 부정적 인식으로 인하여 저변확대가 이루어지고 있지 않다. 게임을 즐기고 자라난 게임세대들에 대한 인식전환과 교육용 기능성게임에 대한 교육적 효과검증을 통하여 교육용 기능성게임을 새로운 교육방법으로 활용하기 위하여는 사회적 인식전환과 저변확대가 우선순위이다. 이를 위하여는 일반인들에게 교육용기능성게임을 알릴 수 있는 대회를 활성화하여 인식의 전환과 효과를 직접 체험할 수 있도록 해야한다. 이를 위하여 국내외 교육용 기능성게임대를 분석하고 활성화 방안을 모색하여 새로운 교육패러다임전환에 기여할 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 이는 향후 국내 교육용 기능성게임 유저를 확산시켜줄 뿐만 아니라, 새로운 교육적 방법으로 활용할 수 있는 계기를 제시할 것으로 보인다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2009년도 하계학술대회
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• pp.197-204
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• 2009

2003년 미국 IT기업인 린덴랩에서 개발한 3D 가상현실 사이트인 세컨드라이프가 최근 인터넷 서비스 시장에서 큰 주목을 받고 있다. 그 까닭으로는 세컨드라이프가 3D 기반 인터넷 기술과 사용자의 서비스 경향을 충실히 담고 있다는 점과 현실과 밀접히 연결되는 부분을 많이 가지고 있어 현실 세계에 미치는 영향력이 점점 증가세에 있다는 것을 들 수 있다. 최근의 우리나라 교육 현장에서는 다양한 ICT활용 교육을 통하여 학교에서 이루어지는 교과 지도와 생활 지도를 온라인으로 확장하고 있으며, 또한 기술의 발달에 힘입어 모바일 교육과 U-Learning과 같은 새로운 교육 방법과 함께 온라인에서 주목받는 우수한 소프트웨어를 학교현장에 도입하려는 노력을 시도하고 있다. 본 연구에서는 Second Life가 머지않아 교실수업과 인터넷수업을 잇는 매개체로 사용될 것이라 보고 세컨드라이프의 국내외 적용사례를 살펴보고 초등교육에서 활용하기 다양한 방안을 제시하고 장단점을 분석한다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2007년도 동계학술대회
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• pp.301-308
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• 2007

21세기 교육환경의 변화로 인해 언제 어디서나 누구든지 쉽고 편리하게 자기 주도적 학습을 할 수 있는 도구로서 이러닝이 주목받기 시작하면서, 효과적인 이러닝 활용 능력을 가진 이러닝 전문 교사의 필요성이 확대되었다. 본 논문에서는 이러닝을 선도하는 전문 교사 양성을 위한 교육과정을 개발하기 위해, 국내 이러닝 전문 인력 양성 기관의 교육과정 및 전국 16개 시 도교육청 ICT 관련 연수 과정을 분석하고, 현장 교사들을 대상으로 이러닝 관련 요구사항을 파악하여 이러닝 전문 교사 양성 교육과정을 개발하였다.

• 한국가시화정보학회지
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• 제19권1호
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• pp.68-73
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• 2021

In this study, the detection of rubber o-ring defects was carried out using k-fold cross validation and Support Vector Machine (SVM) algorithm. The data process was carried out in 3 steps. First, we proceeded with a frame alignment to eliminate unnecessary regions in the learning and secondly, we applied gray-scale changes for computational reduction. Finally, data processing was carried out using image augmentation to prevent data overfitting. After processing data, SVM algorithm was used to obtain normal and defect detection accuracy. In addition, we applied the SVM algorithm through the k-fold cross validation method to compare the classification accuracy. As a result, we obtain results that show better performance by applying the k-fold cross validation method.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.93-100
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• 2019

The interest in the Fourth Industrial Revolution along with the development of ICT makes the software get the attention of the world. This phenomenon naturally leads to the concern for software education. Learning software coding is not easy for students whose major is in humanities or social sciences. This paper is a study of how cognition on software education affects to education of computational thinking. For research method, moderator variables were adopted on the proposed research model to prove that positive cognition can derive good influence on improvement of computational thinking. To find out moderator variables of the research model, we have conducted the questionnaire over three years for total of 928 students who took the software coding courses. As the result of the study, we proved that the positive cognition on software education can make the better improvement of computational thinking within proper moderator variables.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.961-964
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• 2004

우리는 가정이나 직장 등에서 PC를 이용하여 인터넷에 쉽게 접근할 수 있게 되었다. 많은 수의 분산된 PC를 활용하여 의미가 있는 일을 하고자 하는 노력이 시도되고 있으며, 교육 분야에서도 정보통신기술(ICT)을 활용한 교육에 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 웹 기반의 문제풀이형 학습 시스템을 위해 통일된 XML 데이터 구조를 정의하였다. 웹상에서 학습정보를 XML로 저장하고 교환함으로써 수정없이 재사용할 수 있게 되었다. 분산된 다수의 서버들이 표준화된 학습정보문서의 체계에 따라 학습 정보를 제공한다면, 쉽게 대규모의 가상 학습시스템의 구축이 가능하다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제8권1호
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• pp.75-81
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• 2019

Data imbalance problem is common and causes serious problem in machine learning process. Sampling is one of the effective methods for solving data imbalance problem. Over-sampling increases the number of instances, so when over-sampling is applied in imbalanced data, it is applied to minority instances. Under-sampling reduces instances, which usually is performed on majority data. We apply under-sampling and over-sampling to imbalanced data and generate sampled data sets. From the generated data sets from sampling and original data set, we construct a heterogeneous ensemble of classifiers. We apply five different algorithms to the heterogeneous ensemble. Experimental results on an intrusion detection dataset as an imbalanced datasets show that our approach shows effective results.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제6권4호
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• pp.309-316
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• 2018

The main purpose of this study is to understand how cognitive factors influence the way people interact with information/information systems, by conducting comprehensive and in-depth literature reviews and a theoretical synthesis of related research. Adaptive systems have been built around an individual user's characteristics, such as interests, preferences, knowledge and goals. Individual differences in the ability to use new information and communication technology have been an important issue in all fields. Performance differences in utilizing new information and communication technology are sufficiently predictable that we can begin to coordinate them. Therefore, it is necessary to understand cognitive mechanisms to explain differences between individuals as well as the levels of performance. The theoretical synthesis from this study can be applied to design intelligent (i.e., human friendly) systems in our everyday lives. Further research should explore optimization design for user, by integrating user's individual traits (such as emotion and intent) and system modules to improve the interactions of human-system in data-driven environments.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제9권4호
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• pp.120-123
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• 2020

The surveillance system to prevent crime and accidents in advance has become a necessity, not an option in real life. Not only public institutions but also individuals are installing surveillance cameras to protect their property and privacy. However, since the installed surveillance camera cannot be monitored for 24 hours, the focus is on the technology that tracks the video after an accident occurs rather than prevention. In this paper, we propose a system model that monitors abnormal behaviors that may cause crimes through real-time video, and when a specific behavior occurs, the surveillance system automatically detects it and responds immediately through an alarm. We are a model that analyzes real-time images from surveillance cameras and uses I3D models from analysis servers to analyze abnormal behavior and deliver notifications to web servers and then to clients. If the system is implemented with the proposed model, immediate response can be expected when a crime occurs.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제14권4호
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• pp.228-239
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• 2022

Many countries around the world using ICT technologies have various technologies to keep pace with the 4th industrial revolution, and various algorithms and systems have been developed accordingly. Among them, many industries and researchers are investing in unmanned automation systems based on AI. At the time when new technology development and algorithms are developed, decision-making by big data analysis applied to AI systems must be equipped with more sophistication. We apply, Pearson's correlation analysis is applied to six independent variables to find out the job satisfaction that office workers feel according to their job characteristics. First, a correlation coefficient is obtained to find out the degree of correlation for each variable. Second, the presence or absence of correlation for each data is verified through hypothesis testing. Third, after visualization processing using the size of the correlation coefficient, the degree of correlation between data is investigated. Fourth, the degree of correlation between variables will be verified based on the correlation coefficient obtained through the experiment and the results of the hypothesis test