• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권7호
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• pp.1263-1270
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• 2018

본 연구는 개발도상국 고등교육을 위한 이러닝 플랫폼에 대하여 연구하였다. 먼저 ICT기술환경 등 이러닝 환경요인과 개발도상국을 위한 아세안사이버대학(ACU) 프로젝트를 소개한 후, 개발도상국 이러닝 플랫폼 사례로서 캄보디아 사례를 제시하였다. 캄보디아의 국가교육정책 및 ICT환경, 현지의 이러닝 수요 및 환경요소를 분석하였으며, 분석 결과에 따른 이러닝 전략과 세부방안을 도출하고 이러닝 플랫폼 C-MOOC Net을 제안하였다. 제안된 방법을 검증하기 위하여 C-MOOC Net 시스템의 프로토타입을 공개소프트웨어 기반으로 개발하여 실제로 운영한 결과 C-MOOC 허브의 연계, 현지 언어의 지원, 선호강좌의 개인화 등록 등 요구사항을 충족함을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.5564-5569
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• 2011

본 연구는 U-Learning을 위한 안드로이드 플랫폼에서의 증강 현실 도입에 대한 것이다. 안드로이드는 모바일 컴퓨팅 및 개방형 기술의 새로운 기반이며, 안드로이드는 모바일 전화에만 국한되지 않고 다양한 장치에 적용이 가능하다. 또한 개발자의 기술을 활용할 수 있는 기회를 제공하며, 활동적이고 흥미로운 커뮤니티를 구축할 기회를 제공한다. 증강현실은 카메라, GPS 등 대부분 애플리케이션에 적용될 수 있으며, 점차 스마트 폰에서 일반화되고 있다. 증강현실은 웹 접속이 가능한 유비쿼터스 장비를 통해 개인들이 유연하게 정보들을 수신, 발신, 검토할 수 있는 교육도구가 될 수 있다. 본 논문에서는 형식 정의에 증강 현실을 이용한 안드로이드 스마트 폰을 사용하여 형식 식별을 위한 증강 현실을 제안한다. 본 연구는 학생들의 외부 공간 실습 활동, 즉 동물원, 식물원 등이 방문 시에 유용할 것이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권6호
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• pp.2188-2203
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• 2021

With the rapid development of mobile Internet, smart phones have been widely popularized, among which Android platform dominates. Due to it is open source, malware on the Android platform is rampant. In order to improve the efficiency of malware detection, this paper proposes deep learning Android malicious detection system based on behavior features. First of all, the detection system adopts the static analysis method to extract different types of behavior features from Android applications, and extract sensitive behavior features through Term frequency-inverse Document Frequency algorithm for each extracted behavior feature to construct detection features through unified abstract expression. Secondly, Long Short-Term Memory neural network model is established to select and learn from the extracted attributes and the learned attributes are used to detect Android malicious applications, Analysis and further optimization of the application behavior parameters, so as to build a deep learning Android malicious detection method based on feature analysis. We use different types of features to evaluate our method and compare it with various machine learning-based methods. Study shows that it outperforms most existing machine learning based approaches and detects 95.31% of the malware.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.79-86
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• 2019

This paper is an overview of key elements of Korea National Open University's smart mobile learning system, and an attempt to evaluate its main services relative to the FRAME model and the Mobile Learning Development Model for distance learning in higher education. KNOU improved its system architecture to one based on xMOOC e-learning content delivery while also upgrading its PC-based online/mobile learning services to facilitate an easier and more convenient access to lectures and for better interactivity. From the users' viewpoint, the upgraded 'U-KNOU Campus' allows for a more integrated search capability coupled with better course recommendations and a customized notification service. Using the new system, the students can access not only the school- and peer-issued messages via online bulletin boards but also share information and pose questions to others including to the school faculty/officials and system administrators. Additionally, a new mobile payment method has been incorporated into the system so that the students can select and pay for additional courses from anywhere. In spite of these advances, the issue of device usability and content development remain; specifically U-KNOU Campus needs to improve its instructor-learner and learner-to-learner interactivity and mobile evaluation interface.

• World Technopolis Review
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• 제5권1호
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• pp.30-46
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• 2016

This paper is intended as an opening of a dialog on how to apply platform thinking in the development of innovation environments. It will briefly describe a new STP (Science and Technology Park) concept called 3GSP (Third Generation Science Park), which is gaining momentum in Finland. The paper explains the fundamental changes that are currently taking place in the global innovation environment and explains why platform thinking is becoming an essential element in ecosystem development. The theoretical background and classifications of platforms are described and the benefits to be gained from STP perspective are highlighted. The paper emphasizes especially the role of so called 'competence platforms' and explains the main characteristics of a fully working competence platform. The role of competence platforms in understanding serendipity and as a fundamental factor in building the team is also highlighted. The paper analyses from STP perspective several practical examples, where platform thinking supports the emergence of new innovation environments, including Urban Mill (Finland) and Meetberlage (Netherlands). The requirements for comprehensive competence platform services are presented and their potential to support community building and therefore ecosystem development is illustrated. This analysis will provide STP practitioners with new models for applying platform thinking and will help to establish co-creation, open innovation and serendipity management practices. The case studies presented will help STP management teams to evaluate the benefits of competence platforms in different contexts.

• ETRI Journal
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• 제42권2호
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• pp.196-204
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• 2020

Open-source software development projects are well suited for exploring new ideas and acquiring knowledge from developers outside of the project. In this paper, we examine the impact of external developers on innovation in open-source software development from the perspective of organizational learning theory. We examine the roles of external and internal developers, who "explore" and "exploit," respectively, on the innovation performance of 17 691 open-source software development projects whose data is stored in the GitHub platform. The results indicate that a multifaceted strategy, in which the exploitation successfully supports the exploration, is most effective for their success. The results also indicate that the role of exploration decreases after the release of the software.

• 스마트미디어저널
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• 제11권11호
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• pp.32-39
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• 2022

AI 서비스를 제공하는 IoT 응용이 늘어나면서 자율적인 학습 및 추론을 지원하는 다양한 하드웨어와 소프트웨어들이 개발되고 있다. 하지만 하드웨어마다 특성 및 제약조건이 상이하여 IoT 응용 개발에 어려움이 가중됨에 따라 통합된 플랫폼의 개발이 요구되고 있다. 본 논문에서는 IoT 기술뿐만 아니라 인공 신경망 및 스파이킹 신경망 기반의 컴포넌트를 오픈 플랫폼과 호환되도록 자동 생성하는 도구를 제안한다. 제안하는 컴포넌트 자동 생성 도구는 IoT 및 AI의 가상 컴포넌트 계층을 통해 다양한 하드웨어의 특성에 맞는 컴포넌트 생성을 용이하게 하고 자동으로 오픈 플랫폼에 적용할 수 있도록 지원한다.

• 대한지구과학교육학회지
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• 제15권1호
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• pp.47-61
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• 2022

이 연구에서는 한국지질자원연구원에서 제공하는 빅데이터 플랫폼의 지오빅데이터를 토대로 가상현실 지질자료를 개발하고 이 자료를 중심으로 학생들이 직접 주제를 선정하고, 이에 대한 가상현실 자료를 개발하는 원격수업을 운영하였으며, 이에 대한 수업의 효과를 알아보았다. 따라서 지오빅데이터에서 제공하는 지질 주제도는 실제 한국의 지질노두를 가상현실을 바탕으로 재구성하여 수업자료를 제작하였고, 지형정보 데이터는 원격수업을 위한 자료 제작을 위해 활용하였다. 연구대상으로 무선표집에 의해 20명의 학생들을 선정하였고 가상현실 지질자료 개발의 원격수업에 대한 학생들의 인식의 변화 및 수업의 효과를 확인하기 위해 인터뷰를 포함한 설문조사를 실시하여 자료를 수집하고, 귀납적 범주화를 통해 자료를 분석하였다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 가상현실 지질자료 개발 원격수업에 대한 흥미도, 활용도 및 지식활용도에서 학생들은 긍정적인 수업반응을 나타내었다. 이는 가상현실을 활용한 수업이 학생들에게 동기를 부여하고, 의사소통을 위한 협력을 유발하여 고정된 틀에서 벗어나 다양하고 융통성 있는 학습의 적응성을 나타낸 결과이다. 둘째, 가상현실 지질자료 개발의 원격수업에 대해 학생들은 '현실감 있는 체험 학습 과정', '동기유발에 의한 몰입감 있는 학습 과정', '지구과학 분야 지식 습득의 학습 과정'으로 인식하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제8권3호
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• pp.521-538
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• 2012

As the knowledge society matures, not only distant, but also off-line universities are trying to provide learners with on-line educational contents. Particularly, high effectiveness of mobile devices for e-Learning has been demonstrated by the university sector, which uses distant learning that is based on blended learning. In this paper, we analyzed previous m-Learning scenarios and future technology prospects. Based on the proposed m-Learning scenario, we designed cellular phone-based educational contents and service structure, implemented m-Learning system, and analyzed m-Learning service satisfaction. The design principles of the m-Learning service are 1) to provide learners with m-Learning environment with both cellular phones and desktop computers; 2) to serve announcements, discussion boards, Q&A boards, course materials, and exercises on cellular phones and desktop computers; and 3) to serve learning activities like the reviewing of full lectures, discussions, and writing term papers using desktop computers and cellular phones. The m-Learning service was developed on a cellular phone that supports H.264 codex in 3G communication technology. Some of the functions of the m-Learning design principles are implemented in a 3G cellular phone. The contents of lectures are provided in the forms of video, text, audio, and video with text. One-way educational contents are complemented by exercises (quizzes).

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제19권2호
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• pp.88-91
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• 2020

Image segmentation is the task of partitioning an image into multiple sets of pixels based on some characteristics. The objective is to simplify the image into a representation that is more meaningful and easier to analyze. In this paper, we apply deep-learning to pre-train the learning model, and implement an algorithm that performs image segmentation in real time by extracting frames for the stream input from the Android device. Based on the open source of DeepLab-v3+ implemented in Tensorflow, some convolution filters are modified to improve real-time operation on the Android platform.