• 산업융합연구
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• 제21권4호
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• pp.73-80
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• 2023

본 연구의 목적은 코로나 팬데믹기간에 온라인 학습 도구 패들랫(Padlet)을 활용하여 대면으로 수업한 교양 과목에 대한 학습자의 인식을 조사하는데 있다. 연구방법은 B대학 재학생 37명을 대상으로 패들렛 활용 수업에 대한 만족도, 참여도, 학습 효과와 동기에 대해 양적 조사와 질적 조사를 실시하였다. 수집된 설문 자료는 SPSS 19.0 프로그램으로 통계 처리하였고, 개방형 질문은 중심어 위주로 분류하여 데이터를 분석하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 패들렛을 활용한 대면 수업에 대해 학습자의 인식은 통계적으로 유의하였다(p< .001). 수업만족도가 제일 높았고, 이어서 학습 효과와 동기 순으로 높았고 반면, 수업 참여도는 제일 낮았다. 둘째, 성별비교에서는 여학생이 참여도를 제외한 만족도, 학습 효과, 동기에서 통계적으로 유의하게 높았다(p< .001). 셋째, 학년 간 비교에서는 1학년과 4학년이 통계적으로 유의하였고(p< .001), 만족도, 참여도, 학습 효과, 동기에서 모두 1학년이 4학년 보다 높았다. 넷째, 개방형 질문에서 패들렛 활용 학습에 대한 만족도, 참여도, 학습 효과, 동기에 대해 학습자들은 긍정적인 데이터를 보였다. 연구결과를 토대로 제언 및 교육적 함의가 논의되었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.62-66
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• 2022

최근 데이터 기반의 딥러닝 기술을 적용하여 비면허 대역의 다양한 통신 신호를 분류하는 연구가 활발히 수행되고 있다. 하지만, 복잡한 신경망 모델 사용을 기반으로 이뤄진 이러한 접근법은 높은 연산 능력을 필요로 하게 되어, 자원 제약적인 무선 인터페이스 및 사물인터넷(Internet of Things) 장비에서는 사용이 제약된다. 본 연구에서는 비면허 대역의 무선 이기종 기술을 인지하기 위한 데이터 기반의 접근 방법을 살펴보고, 신호의 특징 추출 및 데이터화의 효율화 문제를 다룬다. 구체적으로, 비면허 대역의 다른 종류의 무선 통신 기술을 구분하기 위해 수신 신호 강도 측정을 기반으로 한 시계열 데이터를 이용해 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 모델을 학습시켜 신호를 분류하는 방법을 살펴본다. 이 과정에서 동일한 구조의 신경망 모델의 경량화를 위한 효율적 신호의 시계열 데이터 정보 수집시 주파수 대역의 특징을 함께 특징화하는 방법을 제안하고, 그 효과를 평가한다. Bluetooth 호환의 Ubertooth 장비를 이용한 실측 기반의 실험 결과는 제안된 샘플링 기법이 동일한 신경망에 대해서 10% 수준의 샘플링 데이터 이용만으로도 동일한 정확도를 유지함을 보여준다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권12호
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• pp.291-306
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• 2020

오늘날 데이터 네트워크 AI (DNA) 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션은 비즈니스의 삶의 질과 생산성을 향상시키는 새로운 차원의 서비스를 제공하는 것이 현실이 되었다. 인공지능(AI)은 IoT 데이터(IoT 장치에서 수집한 데이터)의 가치를 높이며, 사물 인터넷(IoT)은 AI의 학습 및 지능 기능을 촉진한다. 딥러닝을 사용하여 대량의 IoT 데이터에서 실시간으로 인사이트를 추출하려면 데이터가 생성되는 IoT 단말 장치에서의 처리능력이 필요하다. 그러나 딥러닝에는 IoT 최종 장치에서 사용할 수 없는 상당 수의 컴퓨팅 리소스가 필요하다. 이러한 문제는 처리를 위해 IoT 최종 장치에서 클라우드 데이터 센터로 대량의 데이터를 전송함으로써 해결되었다. 그러나 IoT 빅 데이터를 클라우드로 전송하면 엄청나게 높은 전송 지연과 주요 관심사인 개인 정보 보호 문제가 발생한다. 분산 컴퓨팅 노드가 IoT 최종 장치 가까이에 배치되는 엣지 컴퓨팅은 높은 계산 및 짧은 지연 시간 요구 사항을 충족하고 사용자의 개인 정보를 보호하는 실행 가능한 솔루션이다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하여 IoT 최종 장치에서 생성된 IoT 빅 데이터의 잠재력을 발휘하는 현재 상태에 대한 포괄적인 검토를 제공한다. 우리는 이것이 DNA 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션 개발에 기여할 것이라고 본다. 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 여러 노드에서 딥러닝 모델의 다양한 분산 교육 및 추론 아키텍처를 설명하고 엣지 컴퓨팅 환경과 네트워크 엣지에서 딥러닝이 유용할 수 있는 다양한 애플리케이션 도메인에서 딥러닝의 다양한 개인 정보 보호 접근 방식을 제공한다. 마지막으로 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하는 열린 문제와 과제에 대해 설명한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.13-20
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• 2020

빅 데이터 관련 주요 논제 중의 하나는 방대한 시간 기반 또는 원격 측정 데이터의 가용성에 관한 문제이다. 현재 저비용 획득 및 저장 장치의 등장은 더 세밀한 분석에 사용될 상세한 시간 데이터를 얻을 수 있어서 배후 시스템에 대해 여러 가지 지식을 갖거나 미래의 이벤트를 더 정확히 예측할 수 있다. 특히, 스마트 미터가 설치된 수많은 가정 및 기업 등을 대상으로 전기 사용에 관한 고객 맞춤형 계약을 정의하는 것은 다른 무엇보다도 중요한 문제이다. 수많은 스마트 미터 데이터를 바탕으로 공통적인 전력 소비 형태를 몇 가지 그룹으로 구분할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 스마트 미터 측정 관련 공개 데이터와 자바 기반 공개 소스인 KNIME 플랫폼을 사용하여 스마트 미터 관련 빅 데이터 변환과 클러스터링을 나타낸다. 빅 데이터 구성 요소는 공개 소스는 아니지만, 시험판으로 사용할 수 있다. 스마트 미터 빅 데이터를 가져오고, 정리하고, 변환한 후 전력 사용량 행위와 관련된 각 미터 ID의 해석과 클러스터링에 적합한 DTW 접근 방식을 통해 전력 사용 행위에 관한 스마트 계약을 정의할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.117-124
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• 2021

이 논문에서 우리는 국가연구데이터플랫폼 (DataON)의 분석서비스인 CANVAS (Creative ANalytics enVironment And System)를 제안한다. CANVAS는 연구데이터 분석 자원과 도구가 필요한 연구자들을 위한 개인화된 분석 클라우드 서비스이다. CANVAS는 마이크로서비스 아키텍쳐 기반으로 확장성을 고려하여 설계하였으며 전자정부프레임워크인 Spring 프레임워크, Kubernetes, JupyterLab 등의 오픈소스 소프트웨어를 이용하여 구축하였다. 구축된 시스템은 여러 사용자에게 개인화된 분석환경을 제공하며 고성능 클라우드 인프라 (CPU·GPU)를 활용하여 고속의 대용량 데이터 분석이 가능하다. 구체적으로 JupyterLab 이나 GUI 워크플로우 환경에서 데이터 모델링 및 처리가 가능하다. CANVAS는 DataON과 데이터가 공유되므로 사용자가 등록하거나 다운로드 받은 연구데이터는 CANVAS에서 바로 분석을 수행할 수 있다. 이로서 CANVAS는 DataON 사용자의 데이터 분석 편의성을 높이고 연구데이터 공유·활용 활성화에 기여한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권8호
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• pp.738-745
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• 2014

최근 모바일 사용자들이 증가하면서 모바일 어플리케이션 또한 계속적으로 증가하고 있다. 모바일 어플리케이션이 증가하면서 사용자들은 모바일 장치에 은행정보, 위치정보, 아이디, 패스워드 등의 민감한 정보들을 저장하고 있다. 따라서 최근에는 PC를 타겟으로 하는 악의적인 어플리케이션보다 모바일 장치를 타겟으로 하는 악의적인 어플리케이션들이 증가하고 있는 추세이다. 특히 안드로이드 플랫폼의 경우 오픈 플랫폼으로써 사용자들에게 악성 코드를 포함한 어플리케이션을 배포하기 유리한 환경을 가지고 있다. 본 논문에서는 안드로이드 환경에서 악성코드를 포함한 어플리케이션을 탐지하기 위해 선형 SVM(Support Vector Machine) 기계학습 분류기를 적용한 악성코드 탐지 시스템의 성능을 분석한다. 또한 모바일 악성코드의 탐지 성능 향상을 위한 feature를 제시하고, 의미있는 feature를 선정한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.953-955
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• 2010

국내 교육용 모바일 콘텐츠의 대부분이 영어 등의 외국어 학습용으로 치중되어 있으며, 이동통신사와 교육전문업체가 제휴하여 동영상 등과 같은 콘텐츠를 모바일 단말기에 제공하는 형태가 일반적이다. 최근에는 아이폰, 구글폰 등과 같은 다양한 종류의 스마트 폰의 출시에 따라 교육용 콘텐츠의 모바일 플랫폼이 변화되고 있는 추세이다. 본 논문에서는 외국어로서의 한국어 학습을 효과적으로 지원하기 위하여 한국어교육용 듣기 교육 콘텐츠를 설계한다. 세부적으로 스마트폰의 개방형 플랫폼인 구글의 안드로이드 OS를 기반으로 콘텐츠가 구현 및 운영될 수 있도록 세부 설계를 수행한다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제13권4호
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• pp.121-128
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• 2021

In order to design a real time big data collection and analysis system of manufacturing data in a smart factory, it is important to establish an appropriate wired/wireless communication system and protocol. This paper introduces the latest communication protocol, OPC-UA (Open Platform Communication Unified Architecture) based client/server function, applied user interface technology to configure a network for real-time data collection through IoT Integration. Then, Database is designed in MES (Manufacturing Execution System) based on the analysis table that reflects the user's requirements among the data extracted from the new cutting process automation process, bush inner diameter indentation measurement system and tool monitoring/inspection system. In summary, big data analysis system introduced in this paper performs SPC (statistical Process Control) analysis and visualization analysis with interface of OPC-UA-based wired/wireless communication. Through AI learning modeling with XGBoost (eXtream Gradient Boosting) and LR (Linear Regression) algorithm, quality and visualization analysis is carried out the storage and connection to the cloud.

• 실천공학교육논문지
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• 제12권2호
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• pp.309-319
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• 2020

당구는 재미있는 스포츠이지만, 처음 입문한 초심자가 득점 가능한 경로를 계산하고 올바르게 공을 쳐서 보낼 정도로 숙련되기까지의 진입 장벽이 높은 편이다. 당구 초심자가 어느 정도 수준에 도달하기 위해선 지속적인 집중과 훈련을 필요로 하는데, 적절한 동기 부여 요소가 없다면 흥미를 잃어버리기 쉽다. 본 연구는 스테레오 카메라와 VR 헤드셋을 결합한 몰입도 높은 증강 현실 플랫폼 상에서 당구 경로 안내 및 시각 효과를 통해 초심자의 흥미를 유도하고 당구 학습을 가속하는 것을 목표로 두었다. 이를 위해 영상처리를 활용하여 당구공 배치를 인식하고 Unity Engine의 물리 시뮬레이션을 통해 경로 탐색과 시각화를 수행해 실제와 유사한 경로 예측을 구현했다. 이는 당구에 처음 입문하는 초심자가 경로 설계에 대한 부담 없이 공을 올바르게 보내는 훈련에만 집중할 수 있게 만들며, 나아가 오랜 시간 알고리즘이 제안하는 경로를 익힘으로써 점진적으로 당구 숙련도를 높일 수 있다는 점에서 AR 당구의 학습 보조 도구로서의 가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.446-457
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• 2016

본 연구는 한국 대학생이 K-MOOC을 활용하여 학습함에 있어 강좌 선정의 동기, 학습활동 및 기술과 관련한 학습경험 및 그에 따른 교육적 효과를 이해하는데 그 목적을 두고 있다. 이를 위해 K-MOOC 강좌를 수강하여 학습한 94명의 한국 대학생이 작성한 개인별, 그룹별 성찰일지를 귀납적 내용분석 방법에 따라 수집 및 분석하였다. 연구결과, 학생들의 특정 K-MOOC 선정 및 수강의 주된 동기는 해당 주제에 대한 평소 관심과 흥미에서 비롯되는 것으로 나타났다. 지적호기심, 전공공부 및 진로탐색, 오프라인 강좌와의 비교, 인기도 등이 그 뒤를 따랐다. K-MOOC 학습활동과 관련하여 학생들의 긍정적 경험과 부정적 경험은 주로 동영상 시청과 퀴즈 및 시험에서 야기된 것으로 드러났다. K-MOOC 기술에 대한 학생들의 경험은 대부분 긍정적이었으나 일부 학생들은 기술적 단순오류뿐 아니라 고급 학습분석 플랫폼 기술의 부재로 부정적 경험을 보고하였다. K-MOOC 학습경험을 통한 학습효과에 있어서는 지식(기억, 이해), 태도(감수), 기술 순이었다. 본 연구는 새로운 대중 온라인 학습환경인 K-MOOC 수업에서 나타나는 다양한 학습경험을 비정형화된 자유 서술식 형태의 성찰일지를 통해 실제 학습자의 인식에 근거하여 살펴보았다는 점에서 의미를 갖는다. 추후 학습경험과 학습효과의 직접적인 관계에 대해 실증적인 연구가 수행될 필요가 있다.