International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제16권2호
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pp.203-208
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2024
The convergence of deep learning and smart factory is drawing a lot of attentions from not only industrial but also academic circles. The objective of this article is to quantitatively review on deep learning and smart factory from 2010 to 2023. This research analyzed the 138 articles, extracted from the Core Collection of Web of Science, in terms of four dimensions such as the main trend in article publications, the main trend in article citations, the distribution of article publications by research area, and the keywords representing the main contents of published articles. The quantitative review results reveal the following four points: First, the article publications drastically grew from 2019 to 2022 in its annual trend. Second, the article citations have rapidly grown since 2018. Third, Engineering, Computer Science, and Telecommunications are the top 3 research areas composing the 138 articles. Fourth, it is the top 10 keywords such as 'deep', 'learning', 'smart', 'detection', factory', 'data', 'system', 'manufacturing', 'neural', and 'network' that represent the main contents of the 138 articles published from 2010 to 2023 in deep learning and smart factory. These findings revealed by this quantitative review will be significantly useful for deepening and widening relevant future research on deep learning and smart factory.
Smart devices have a variety of affordances to foster meaningful learning in elementary school. For the design of smart learning environments, more research is needed to understand students' smart device usage and their perception of learning with smart devices. In order to capture smart device usage profiles among elementary school students in South Korea, this study carried out Latent Profile Analysis with three constructs: information search, communication, and study. Participants (n=253), who ranged from the fourth to the sixth grade students, were classified into three profiles of smart device usage: low-activity, communication, and high-activity groups. The smart device usage profiles varied depending on smartphone usage experience, and the profiles were significantly related with smart device addiction, not with smart device usage ability. Perceptions of smart education were also significantly associated with the profiles. The high-activity group showed more positive attitudes toward smart education than the others, but no significant difference was found in regard to negative attitudes. Based on the findings, this study discussed implications for the use of smart devices in elementary school.
This study presents the educational utility of blended learning by analyzing the effectiveness of learning after class by blending team project learning and smart device app-based learning methods. Qualitative analysis and survey analysis were conducted and the results were as follows. First, team project activities based on task resolution were conducted freely through detailed activities such as sharing roles, planning meetings, and coordinating opinions. Team activities were carried out with respect and consideration, team member bonding, and a sense of responsibility. Second, the smart device app is recognized as a medium for work and communication, and fast feedback has been made, making it highly impactful on classroom activities. Third, in terms of learning satisfaction, most learners showed an interest in the course and were satisfied with the project results. The smart device app was used as a learning and communication medium for personal and team activities and was analyzed as a blended method applicable to classes that conduct practical activities as an efficient tool to further activate project activities.
Objectives: This study aimed to analyze the effects of smart-learning on the education of dental hygiene students. Methods: This study was conducted on 135 students in the dental hygiene department from a single university, with a pre-test implemented in order to verify the homogeneity of the experimental (smart-learning exposed) and control groups. Following each group's lecture, we measured the study achievements of the students via a post-test, and their learning satisfaction through a questionnaire. An independent t-test was conducted to examine the homogeneity of the two groups and to compare both study achievements and learning satisfaction. Furthermore, a paired t-test was performed in order to compare the study achievements before and after lectures. Results: The average learning satisfaction level of the experimental group was $4.65{\pm}0.43$, which was higher than that of the control group ($4.46{\pm}0.54$) (p<0.05). After comparing the study achievements of the groups, there was no statistically significant difference between them, both before and after lectures. Paired comparisons conducted on the overall study achievements showed that they significantly increased following lectures when compared to what they were beforehand, in both the smart-learning and control groups (p<0.001). Conclusions: Smart-learning can be expected to result in positive effects for dental hygiene education, and further structural studies on the various types of smart-learning are needed.
Covid -19 이후 온라인 학습에 대한 관심과 수요가 증가하면서 많은 교육기관은 더 이상 온라인 학습을 부가적인 자료로 바라보지 않고 주된 학습 수단으로 사용하게 되었다. 본 연구에서는 스마트러닝에 대한 정의를 살펴보고 실험을 통해 스마트러닝 수학 수업이 학업성취도와 수학적 흥미, 태도에 어떤 영향을 미치는지 살펴보고자 하였다. 이를 위해 집단을 구분하여 6주간 스마트러닝을 실시한 집단과 대면학습을 실시한 집단 간에 학업성취도, 수학적 흥미, 태도를 비교하였다. 그 결과, 스마트러닝을 실시한 집단이 대면학습을 실시한 집단에 비해 세 요인 모두 사전-사후 차이가 큰 것을 발견하였다. 또한 스마트러닝을 실시한 학생들은 기존의 성적 수준이 태도 변화와 학업성취도 변화 사이에 유의한 조절효과가 있었다. 구체적으로 기존의 성적이 낮은 학생들은 높은 학생에 비해 스마트러닝을 통해 태도변화 차이가 클수록 학업성취도 점수도 크게 향상하였다.
이러닝은 스마트러닝의 출현을 계기로 산업 패러다임 전환점을 맞이하고 있다. 이에 정부도 새로운 시대에 걸맞는 이러닝산업 육성 정책을 모색하고 있다. 본 연구는 이러닝의 다음 세대로 스마트러닝을 제안하면서, 관련 산업을 육성하기 위한 방안 마련에 주안점을 두고 있다. 특히, 산업 육성정책을 제안하기 위해 최근 10여년간 추진해 왔던 기존 이러닝 산업 및 정책의 문제점을 분석하고, 개선방안을 도출함으로써 스마트러닝 산업이 대표적인 지식서비스 산업으로 육성되기 위한 정책 방안을 제시하고자 한다. 또한, 이러닝과 다른 스마트러닝의 특성을 파악하여 그 특성에 적합한 맞춤형 정책 제언도 함께 포함하고 있다.
본 연구는 초등 학습장애학생을 대상으로 한 스마트러닝 활용 연구의 유형 및 효과를 문헌분석을 통해 고찰해보고 앞으로의 연구 과제를 제시하고자 하였다. 이를 위해 국내 외 학술데이터베이스를 활용하여 연구 조건을 검색해서 국내 외 연구 총 10편을 수집하였고 연구내용을 분석하였다. 분석 대상 문헌들은 연구대상, 연구방법, 중재유형을 중심으로 조사하고 분석하였다. 연구결과 대부분의 연구가 사례연구 또는 단일대상설계의 연구방법을 실시하였고 스마트러닝 활용 유형으로는 대부분 교육내용 측면에서 기술 중심의 교육용 어플리케이션을 활용하는 형태로 이루어졌다. 이러한 결과를 바탕으로 초등 학습장애학생을 위한 스마트러닝 활용 연구의 시사점과 앞으로의 과제를 제시하였다.
유비쿼터스 시대에서 새로운 교육형태인 유러닝(Ubiquitous Learning: U-learning)은 언제(Anytime) 어디서나(Anywhere) 어떠한 형태의 네트워크를 이용하여(Any Network) 어떠한 단말기로도(Any Device) 정보의 전달이 가능한 새로운 교육형태이다. 유러닝은 무선인터넷과 휴대단말기의 발달과 더불어 더욱 진화되고 있으며, 대중화되고 있다. 유러닝 지원시스템(U-learning Support System: ULSS)은 유러닝을 지원하는 포괄적인 시스템이다. 한편 최근들어 스마트폰(Smart Phone도 급속히 대중화되고 있으며, 교육 분야의 활용에도 각광을 받고 있다. 본 논문에서는 스마트폰 환경에서의 유러닝지원시스템을 정의한다.
As the world enters the era of the Fourth Industrial Revolution, which is represented by advanced technology, it not only changes the industrial field but also the education field. In recent years, Smart Learning has enriched learning by using diverse forms and technologies that utilize vast amount of information about learners' individual knowledge through the emergence of realistic and intelligent contents that combine high technology such as artificial intelligence, big data and virtual reality and there is an increasing interest in intelligent adaptive learning, which can customize individual education. Therefore, the purpose of this study is to explore intelligent adaptive learning method through recent smart education environment, beyond traditional writing-based communication education which is highly dependent on the competency of instructors. In this study, we analyzed the various learner information collected in the communication course and constructed a concrete teaching and learning method of intelligent adaptive learning based on the instructor's intended smart contents. The result of this study is expected to be the basis of highly personalized teaching and learning method of digital method in communication education which is emphasized in the fourth industrial revolution era.
A smart tuned mass damper (TMD) is widely studied for seismic response reduction of various structures. Control algorithm is the most important factor for control performance of a smart TMD. This study used a Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) among reinforcement learning techniques to develop a control algorithm for a smart TMD. A magnetorheological (MR) damper was used to make the smart TMD. A single mass model with the smart TMD was employed to make a reinforcement learning environment. Time history analysis simulations of the example structure subject to artificial seismic load were performed in the reinforcement learning process. Critic of policy network and actor of value network for DDPG agent were constructed. The action of DDPG agent was selected as the command voltage sent to the MR damper. Reward for the DDPG action was calculated by using displacement and velocity responses of the main mass. Groundhook control algorithm was used as a comparative control algorithm. After 10,000 episode training of the DDPG agent model with proper hyper-parameters, the semi-active control algorithm for control of seismic responses of the example structure with the smart TMD was developed. The simulation results presented that the developed DDPG model can provide effective control algorithms for smart TMD for reduction of seismic responses.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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