• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.321-324
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• 2005

기존의 LMS(Learning Management System)는 웹 기반의 e-Learning 교육의 장점에도 불구하고 학습자의 요구와 수준에 무관하게 학습과 관련한 컨텐츠들이 획일적으로 구성됨으로써, 학습자의 요구를 만족시키지 못하고 있다. 본 논문에서는 LCMS(Learning Content Management System) 와 LMS를 연계한 학습 통계 모듈을 제시하고, LMS에 학습자와 운영자에게 학습정보 데이터를 제공함으로써 학습하는 과정을 추적하고 학습이력을 관리 할 수 있는 학습통계모듈을 설계하고 구현한다. 제시된 모듈에서는 효과적인 학습통계을 위한 검색 방안으로 LCMS의 메타데이터와 다양한 학습관리 정보(CMI)값을 LMS를 호출하는 기능인 API(Application Program Interface) 어댑터를 이용하여 연계된 값과 LMS시스템에 학습지원과 운영지원 기능을 추가하여 나온 결과값을 바탕으로 하였다. 이 학습통계모듈을 통해서 LMS운영자는 학습자의 컨텐츠의 활용을 더욱 확장할 수가 있으며 학습자의 학습정보관리를 하는 LMS의 성능을 향상 시키고자 하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.1-10
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• 2021

학습관리 시스템(LMS)에 축적되는 로그 데이터는 학습 과정에 대한 양질의 정보를 제공한다. 지금까지 LMS 로그 데이터를 활용한 학업성취 예측 연구가 다양하게 수행되었지만, 상대적으로 적은 양의 학생 및 수업 데이터에 기반하고 있어 연구 결과 일반화 가능성에 한계가 존재한다. 본 연구는 대용량 LMS 로그 데이터를 이용해 대학생 학업성취를 조기예측하는 심층신경망 모델을 개발하고 성능을 검증했다. 이를 위해 가명화 처리된 LMS 로그 데이터 78,466,385건과 성적 데이터 165,846건을 활용했다. 그 결과, 본 연구에서 제안하는 예측 모델은 우수학생 집단을 학기 초부터 높은 수준의 정확도로 예측하였다. 한편 보통 및 저성취 집단에 대한 예측 정확도는 제한적인 수준이었지만, 예측시점이 늦을수록 향상되었다. 본 연구의 결과는 순수 LMS 로그 데이터만을 이용해 실제로 활용할 수 있을 정도의 일반화 성능을 가진 심층신경망 기반 조기예측 모델을 구현했다는 의의가 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권10호
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• pp.277-282
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• 2012

음성 인식 시스템은 다양하게 변화하는 환경 잡음에 빠르게 적응할 수 없어서 인식 성능을 저하시키는 요인이 된다. 본 논문에서는 평균 예측 LMS 알고리즘을 이용하여 반향 잡음에 강인하게 하는 방법으로 HMM 학습 모델을 구성하는 방법을 제안하였으며, 변화하는 반향 잡음에 적응하도록 HMM 학습 모델을 구성하여 인식 성능을 평가하였다. 실험 결과 변화하는 환경 잡음을 제거하여 얻은 음성의 SNR은 평균 3.1dB이 향상되었고 인식률은 3.9% 향상되었다.

• 한국정보기술응용학회:학술대회논문집
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• 한국정보기술응용학회 2007년도 추계 국제학술대회
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• pp.123-123
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• 2007

• 복식문화연구
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• 제27권5호
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• pp.512-523
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• 2019

Contemporary University students are considered the Z generation who were born after 1995. They are more tech savvy than millennials. To target the generation, traditional class management platforms have evolved to smart LMS that is more customized and accessible for smart devices. Global level information search and collaboration can also be implemented using such smart LMS. However, switching from one LMS to another LMS requires great effort from teachers and support from staffs. This study measured the learners' perception of the system when they were exposed to a new smart-LMS. Blackboard Learn Ultra was used for 15 weeks and at the end of the semester, a questionnaire was administered to the students of these classes. Results indicated that experience with previous LMS discouraged students from adopting Blackboard Learn. Result of TAM modeling indicated that perceived usefulness, compared to perceived ease of use and attitude, was an effective aspect to bring positive acceptance of the system. A qualitative approach and network analysis were also conducted based on students' responses. Both positive and negative responses were detected. Inconvenience due to mechanical aspects was mentioned. Dissatisfaction compared to previous local LMS use was also mentioned. Mobile application and communication effectiveness were positive aspects. Revised course development and promoting how useful the system may help enhance the acceptance of the new system.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.247-250
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• 2002

본 논문은 디지털컨텐츠의 재사용성과 효율적인 운용과 관리를 위한 SCORM 표준안에 따르는 LMS의 설계 및 구현에 관한 논문이다. 즉, 본 시스템은 XML을 이용한 메타데이타정의와 메타데이타를 관리하는 SQL서버와 이러한 컨텐츠를 관리하는 응용시스템을 ASP로 구현함으로써 세분화된 교육컨텐츠를 학습자가 효율적으로 이용하여 학습의 효과를 증대할 수 있도록 자기 주도형 학습을 지원하기 위한 LMS를 제안하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.1-5
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• 2012

한국 기업들의 필리핀 진출이 활발해지면서 필리핀 현지의 한국 업체들은 한국어 능력을 보유한 현지인력의 채용을 확대하고 있다. 이 논문에서는 한국의 e-learning 경험을 바탕으로 필리핀 현지 한국인 산업체 인력의 한국어 능력 향상을 위한 e-laering 시스템과 학습관리시스템을 설계하고 구현하였다. 이 시스템은 JAVA, ASP와 HTML로 구현되었으며, 강의 자료 및 학생 자료는 MS SQL-Server로 관리되도록 구현하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.159-167
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• 2019

최근에는 ICT기술을 학습에 도입한 학습관리시스템이 학생들의 자기주도 학습능력을 향상시키는데 도움을 주고 있다. 학습관리시스템을 활용한 자기주도 학습은 학습자원의 효율적인 활용과 의사소통 확산의 장점을 중심으로 학습자의 학습참여를 촉진시키고 흥미를 유발시켜준다. 본 연구에서는 학습관리시스템을 활용한 자기주도 학습이 초등학생의 학습동기와 학업성취취도에 미치는 영향에 대해 알아보았다. 학습자들은 제안한 학습관리시스템의 알고리즘을 통해 자신의 수준에 맞는 문제를 학습하므로 효과적인 학업 성취를 달성할 수 있을 것이다. 연구를 위하여 S초등학교 21명에 대한 제안한 학습관리시스템을 활용한 수업을 8주 동안 매주 2차시씩 총 16차 시를 진행하였다. 연구결과로 실험에 참여한 학습자의 학습지향성과 흥미 영역에 유의미한 향상을 보였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.76-81
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• 2012

다양한 모바일 기기의 보급 확산으로 u러닝 기반의 학습 관리 시스템의 연구가 활발히 진행 되고 있다. u-러닝 기반의 학습 관리 시스템은 콘텐츠 사용자의 접근 시간과 장소 그리고 다양한 접근 기기에 대한 제약이 없다는 점에서 매우 편리하다. 그러나 사용자에 대한 접근의 인증과 학습에 대한 집중 여부에 대한 판단이 매우 어렵다. 본 논문은 일반적인 사용자 이벤트 중심의 인터페이스가 아닌 음성과 사용자 안면 캡춰 인터페이스를 학습 관리 시스템에 적용 하였다. 사용자가 학습 관리 시스템에 접근 시 등록된 본인의 패스워드를 음성 입력하여 로그인 하고, 사용자가 콘텐츠를 통해 학습이 진행 되는 과정에서도 간단한 단어의 응답 발화를 통해 사용자의 학습 태도 및 학습 성과를 판단하게 한다. 제안된 학습 관리 시스템의 평가 결과 사용자의 학습 성취도와 집중도가 향상 되었으며 이에 따른 사용자의 비정상적인 학습태도에 대한 관리자의 모니터링을 가능 하게 했다.

• Educational Technology International
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• 제18권2호
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• pp.159-191
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• 2017

Academic analytics guides university decision-makers to assign limited resources more effectively. Especially, diverse academic courses clustered by the usage patterns and levels on Learning Management System(LMS) help understanding instructors' pedagogical approach and the integration level of technologies. Further, the clustering results can contribute deciding proper range and levels of financial and technical supports. However, in spite of diverse analytic methodologies, clustering analysis methods often provide different results. The purpose of this study is to present implications by using three different clustering analysis including Gaussian Mixture Model, K-Means clustering, and Hierarchical clustering. As a case, we have clustered academic courses based on the usage levels and patterns of LMS in higher education using those three clustering techniques. In this study, 2,639 courses opened during 2013 fall semester in a large private university located in South Korea were analyzed with 13 observation variables that represent the characteristics of academic courses. The results of analysis show that the strengths and weakness of each clustering analysis and suggest that academic leaders and university staff should look into the usage levels and patterns of LMS with more elaborated view and take an integrated approach with different analytic methods for their strategic decision on development of LMS.