• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제14권2호
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• pp.255-262
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• 2013

유용한 영어 교육을 위한 어플은 강의실 컴퓨터를 위해 모바일 장치를 무선 원격 시스템으로 즉각적인 변환을 가능하게 한다. 일단 강의실 주 컴퓨터에 무료 소프트웨어를 설치하면 학생들이 power point를 이용하여 컴퓨터 통제를 위한 모바일 장치에 Air mouse를 갖도록 한다. 이를 이용하여 학생들은 board위에 글이나 그림을 그릴수 있으며 그들의 앉은 자리에서 학습 자료를 구동할 수 있게 된다. 영어공부는 학문연구가 아니라 언어 훈련이라는 점에서 지금까지의 영어 학습이 단순한 학습대상으로 먼저 인식하여 의사소통의 도구가 아닌 학교 성적이나 토익, 토플 시험을 위한 학습 대상이 되었다는 점에서 그동안 영어의 학습의 문제점으로 지적되어 왔다. 본 연구는 수동적인 학습 환경에서 흥미와 동기부여를 가지고 자발적인 학습을 위해 Podcast, Apps 등 여러 매체를 이용하여 일정 학습 한도를 정하여 꾸준히 학습 할 수 있는 쉽고 재미있는 영어 학습 중 모바일, VOD영어 학습 컨텐츠, 리얼 영화 스크립트를 이용한 미드 영어 등 여러 어플을 이용한 영어 학습방법을 제시하고자 한다.

• 지식경영연구
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• 제20권3호
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• pp.119-137
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• 2019

With the recent spread of digital content, more people have been watching the digital content of TV programs on their PCs or mobile devices, rather than on TVs. With the change in such media use pattern, genres(types) of broadcast programs change in the flow of the times and viewers' trends. The programs that were broadcast on TVs have been released in digital content, and thereby people watching such content change their perception. For this reason, it is necessary to newly and differently classify genres(types) of broadcast programs on the basis of digital content, from the conventional classification of program genres(types) in broadcasting companies or relevant industries. Therefore, this study suggests a plan for newly classifying broadcast programs through using machine learning with the log data of people watching the programs in online media and for applying the new classification. This study is academically meaningful in the point that it analyzes and classifies program types on the basis of digital content. In addition, it is meaningful in the point that it makes use of the program classification algorithm developed in relevant industries, and especially suggests the strategy and plan for applying it.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권11호
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• pp.1621-1633
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• 2022

The present study aims to design an application for anger control training of individuals and test its practical usability with the goal of encouraging preventive training in daily life. This study also investigates, through usability evaluation, whether users can use the application to carry out the actual anger management training program, whether it is useful and convenient, and whether it produces adequate learning effects. In order to conduct usability evaluation, a usability evaluation scale comprised of six factors-utility, reuse intention, learning, error, and reflectivity-was derived, and survey items tailored to each factor were produced. The association between usability evaluation elements, user demographic parameters, mobile usage behavior, and state anger was also examined. The result demonstrated that additional menus and features are necessary to increase the usability of the application for anger management. The result also revealed that it is vital to build an intuitive application interface that users unfamiliar with mobile app functionality can easily navigate, as well as to add entertaining components in the content, as users may be somewhat bored. On the basis of the findings, ideas of modifying and creating anger management training programs were discussed.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.1-10
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• 2016

본 연구는 프로그래밍 교육을 효과적으로 실시하기 위한 실제적 능력을 향상시키기 위하여 프로그래밍 교육 프로그램을 설계하고 적용하여 예비교사의 프로그래밍 교수내용지식의 변화를 확인한 연구이다. 제작된 교육 프로그램에서는 블록 기반 모바일 프로그래밍 언어인 앱 인벤터를 사용하였고, 문제 기반 학습 방법과 프로젝트 기반 학습 방법을 활용하였다. 개발된 교육프로그램을 예비정보교사에게 교육하고 프로그래밍 교수내용지식을 확인하기 위한 평가문항으로 자기평가를 실시하였다. 그 결과 문제 기반 학습 방법으로 프로그래밍을 학습한 후 프로그래밍 교수내용지식 점수와 교수법영역 지식의 점수가 유의하게 향상되었고, 프로젝트 기반 학습 방법을 적용한 후 내용지식영역, 교수법영역, 교육과정영역의 점수가 유의하게 향상되었다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제22권1호
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• pp.56-63
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• 2024

Despite the rapid strides in content-based image retrieval, a notable disparity persists between the visual features of images and the semantic features discerned by humans. Hence, image retrieval based on the association of semantic similarities recognized by humans with visual similarities is a difficult task for most image-retrieval systems. Our study endeavors to bridge this gap by refining image semantics, aligning them more closely with human perception. Deep learning techniques are used to semantically classify images and retrieve those that are semantically similar to personalized images. Moreover, we introduce a keyword-based image retrieval, enabling automatic labeling of images in mobile environments. The proposed approach can improve the performance of a mobile device with limited resources and bandwidth by performing retrieval based on the visual features and keywords of the image on the mobile device.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제13권1호
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• pp.54-60
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• 2021

AR (Augmented Reality) is a technology that provides virtual content to the real world and provides additional information to objects in real-time through 3D content. In the past, a high-performance device was required to experience AR, but it was possible to implement AR more easily by improving mobile performance and mounting various sensors such as ToF (Time-of-Flight). Also, the importance of mobile augmented reality is growing with the commercialization of high-speed wireless Internet such as 5G. Thus, this paper proposes a system that can provide AR services via GNN (Graph Neural Network) using cameras and sensors on mobile devices. ToF of mobile devices is used to capture depth maps. A 3D point cloud was created using RGB images to distinguish specific colors of objects. Point clouds created with RGB images and Depth Map perform downsampling for smooth communication between mobile and server. Point clouds sent to the server are used for 3D object detection. The detection process determines the class of objects and uses one point in the 3D bounding box as an anchor point. AR contents are provided through app and web through class and anchor of the detected object.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제49차 동계학술대회논문집 22권1호
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• pp.189-191
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• 2014

This paper provides an overview of the E-learning service education on the last decade, In the early 2000's the emphasis of educational technology was on interactive multimedia- stand alone packages on computer hard disks or portable memory, which integrated a range of media forms in the lately. Customers handle finding the best sources of content.The system then uses social signals such as those coming from Facebook, Twitter, LinkedIn, delicious as well as clicks and views. The SNS and network infrastructure is sufficiently mature that the focus should shift to how to use the technology most appropriately to facilitate learning. As we study environmental conditions of the traditional internet and the mobile internet users in some ways. In this paper, analyze the nature of learning, role of educational and suggest alternative policy, innovation of e-learning service and effective e-learning environment in developing technology.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.45-53
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• 2012

지능형 모바일 및 가전기기의 등장은 다양한 멀티미디어 콘텐츠 뿐 아니라 교육용 콘텐츠의 이용량을 증대시켰다. 특히 이동성을 강조한 단말 기기인 스마트폰과 스마트패드의 보급 및 지능화된 스마트 TV의 등장은 다양한 단말 환경에서 편리하게 학습할 수 있는 환경을 제공하였고, 언제 어디서나 이용자가 교육용 콘텐츠를 이용할 수 있도록 했다. 그러나 현재 이용되고 있는 스마트 디바이스들은 단말 제조사 및 모바일 OS 공급자의 정책이 통일되지 않아 다양한 환경 내에서의 콘텐츠의 재사용이 어렵다. 이에 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 NeS(N-Screen e-learning System)를 제안하고자 한다. NeS는 이용자 학습 관리, 교육 콘텐츠 관리의 교육 관련 시스템과 콘텐츠 변환과 양방향 처리로 이루어지는 N-Screen 대응 콘텐츠 전송 시스템으로 구성된다. NeS에서는 새로운 웹 표준으로 각광받고 있는 HTML 5 언어를 이용해 각종 기기간의 상호호환성을 보장한다. 본 논문에서 제시하는 NeS를 통해 사용자가 소유하고 있는 각종 기기 및 다양한 OS의 종류에 구애받지 않고 콘텐츠의 OSMU를 실현할 수 있고, 콘텐츠의 연속성을 보장하여 보다 편리하게 교육용 콘텐츠를 이용할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1355-1360
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• 2014

가상현실이란 사용자 몰입형 체감형 인터페이스로서 공간적, 물리적 제약에 의해 현실세계에서는 직접 경험하지 못하는 상황을 간접 체험할 수 있도록 하는 기술이다. 종이에 저작된 책들이 디지털시대에 맞게 이동성을 갖춘 모바일 기기를 활용하여 가상현실로 표현되고 있다. 본 논문에서는 디지털 콘텐츠와 아날로그 종이를 융합하고 모바일 증강현실 기술을 사용하여 다양한 상호작용을 체험할 수 있게 해주는 디지로그북을 로봇학습에 적용한다. 로봇학습을 더 풍부하게 만들기 위해 동영상, 입체영상, 애니메이션 등의 중요한 요소를 3D Max에 적용하고, 보다 쉬운 로봇블록 조립을 위해서 블록들 간의 위계질서를 보다 쉽게 파악할 있도록 고안한다. 특히 모바일에서 실행되는 디지로그북은 언제 어디서나 로봇학습이 가능하다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권9호
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• pp.4572-4586
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• 2019

Mobile Edge Computing (MEC) and Information-Centric Networking (ICN) are essential network architectures for the future Internet. The advantages of MEC and ICN such as computation and storage capabilities at the edge of the network, in-network caching and named-data communication paradigm can greatly improve the quality of video streaming applications. However, the packet loss in wireless network environments still affects the video streaming performance and the existing loss recovery approaches in ICN does not exploit the capabilities of MEC. This paper proposes a Deep Learning based Loss Recovery Mechanism (DL-LRM) for video streaming over MEC based ICN. Different with existing approaches, the Forward Error Correction (FEC) packets are generated at the edge of the network, which dramatically reduces the workload of core network and backhaul. By monitoring network states, our proposed DL-LRM controls the FEC request rate by deep reinforcement learning algorithm. Considering the characteristics of video streaming and MEC, in this paper we develop content caching detection and fast retransmission algorithm to effectively utilize resources of MEC. Experimental results demonstrate that the DL-LRM is able to adaptively adjust and control the FEC request rate and achieve better video quality than the existing approaches.