• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.151-157
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• 2009

많은 이러닝 시스템들은 기존의 설정된 문항난이도를 기반으로 학습자에게 학습정보를 제공하고 있으며, 학습자는 정해진 학습과정에 따라 학습을 수행하고 있다. 이는 학습과정 중에서 학습자마다 학습을 이해하는 정도가 다름에도 불구하고 학습자는 정해진 난이도와 학습과정을 따라야 함으로 효율적인 학습효과를 나타내기 어렵다. 본 연구에서는 학습자가 학습과정중에 이해하는 정도를 시스템이 파악하여 능동적으로 난이도 및 학습과정을 조절하는 학습자 적응형 이러닝 시스템을 제시하고자 한다. 이를 통하여 학습자는 오프라인에서의 학습과 같은 대화형 학습을 통해 온라인 학습이 가져오는 획일적 학습에서 벗어나 보다 높은 학습효과를 높일 수 있다.

• 한국전자거래학회지
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• 제10권2호
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• pp.59-88
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• 2005

정보통신기술의 발달과 정보화사회라는 환경변화에 대응하여 웹을 이용한 온라인 교육이 기업교육의 새로운 방향으로 대두되고 있는 상황에서 본 연구는 서비스품질 이론과 심리학에서의 공동체의식 이론, 웹기반 원격교육의 효과요인에 관한 선행연구를 중심으로 기업의 e-Learning 교육효과에 영향을 미치는 요인들을 추출하고 e-Learning 서비스를 제공하는 기업의 사례를 중심으로 실증적 연구를 통해 관련 요인들간의 영향관계를 밝히고자 하였다. 연구결과 서비스 품질의 개인화. 학습공동체 특성인 감정적 유대감과 영향력 그리고 학습자 특성인 학습동기, 지각된 유용성, 지각된 사용용이성 등이 e-Learning 교육효과에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 학습공동체 특성인 욕구의 통합과 충족은 e-Learning 교육효과에 부분적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.9-17
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• 2005

이 논문에서는 공개 소프트웨어 기반의 e-Learning 시스템을 구축하기 위해, 기존 학습 관리 시스템을 비교 분석하여 무들(Moodle)을 선정하였고 학사관리시스템, 스트리밍서비스 등의 기존 시스템들과 연동 운용함으로써, 공개 소프트웨어 기반 e-Learning 시스템의 현실적 가능성을 보였다. 공개 LMS(Learning Management System)인 무들은 LAMP(Linux, Apache, MySQL, PHP) 환경을 기반으로 하고 있으며 모듈화 구조를 수용해 사용의 편의성과 확장성을 충분히 제공하고 있다. 또한, 사회적 구성주의 학습 이론을 기반으로 설계, 구현되어 있다는 중요한 장점을 갖고 있다. 개발된 시스템은 대학에서 한 학기 동안 7개 강좌를 혼합 학습 모델로 운영이 되었으며 COLLES(Constructivist On-Line Learning Environment Survey), ATTLS(Attitudes to Thinking and Learning Survey) 설문을 통해 참여자들의 높은 만족도를 확인하였고, 공개 S/W 기반의 안정적 e-Learning 시스템이 가능함을 보였다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제9권3호
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• pp.183-191
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• 2020

Today, taking photos using smartphones has become an essential element of modern people. According to these social changes, modern people need a larger storage capacity, and the number of unnecessary photos has increased. To support the storage, cloud-based photo storage services from various platforms have appeared, and many people are using the services. As the number of photos increases, it is difficult for users to find the photos they want, and it takes a lot of time to organize. In this paper, we propose a cloud-based photo management service that facilitates photo management by classifying photos and recommending unnecessary photos using deep learning. The service provides the function of tagging photos by identifying what the subject is, the function of checking for wrongly taken photos, and the function of recommending similar photos. By using the proposed service, users can easily manage photos and use storage capacity efficiently.

• 한국수학교육학회지시리즈D:수학교육연구
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• 제11권4호
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• pp.221-234
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• 2007

A comparison of mathematics teachers' personal beliefs between in- and pre-service teachers for Chinese secondary schools (grades 7-12) about mathematics theories, teaching and learning has been studied. In-service teachers' beliefs are close to constructivist's aspect and pre-service teachers' beliefs are close to absolutist's views. Based on the results, we give some suggestions to both teacher education and in-service teachers' training.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제19권2호
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• pp.73-78
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• 2021

As interest in beauty has increased, various studies have been conducted, and related companies have considered the anthropometric data handled between humans and interfaces as an important factor. However, owing to the nature of 3D human body scanners used to extract anthropometric data, it is difficult to accurately analyze a user's body shape until a service is provided because the user only scans and extracts data. To solve this problem, the body shape of several users was analyzed, and the collected anthropometric data were obtained using a 3D human body scanner. After processing the extracted data and the anthropometric data, a custom deep learning model was designed, the designed model was learned, and the user's body shape information was predicted to provide a service suitable for the body shape. Through this approach, it is expected that the user's body shape information can be predicted using a 3D human body scanner, based upon which a beauty service can be provide.

• 한국도로학회논문집
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• 제20권2호
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• pp.57-65
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• 2018

PURPOSES : The study aims to predict the service life of national highway asphalt pavements through deep learning methods by using maintenance history data of the National Highway Pavement Management System. METHODS : For the configuration of a deep learning network, this study used Tensorflow 1.5, an open source program which has excellent usability among deep learning frameworks. For the analysis, nine variables of cumulative annual average daily traffic, cumulative equivalent single axle loads, maintenance layer, surface, base, subbase, anti-frost layer, structural number of pavement, and region were selected as input data, while service life was chosen to construct the input layer and output layers as output data. Additionally, for scenario analysis, in this study, a model was formed with four different numbers of 1, 2, 4, and 8 hidden layers and a simulation analysis was performed according to the applicability of the over fitting resolution algorithm. RESULTS : The results of the analysis have shown that regardless of the number of hidden layers, when an over fitting resolution algorithm, such as dropout, is applied, the prediction capability is improved as the coefficient of determination ($R^2$) of the test data increases. Furthermore, the result of the sensitivity analysis of the applicability of region variables demonstrates that estimating service life requires sufficient consideration of regional characteristics as $R^2$ had a maximum of between 0.73 and 0.84, when regional variables where taken into consideration. CONCLUSIONS : As a result, this study proposes that it is possible to precisely predict the service life of national highway pavement sections with the consideration of traffic, pavement thickness, and regional factors and concludes that the use of the prediction of service life is fundamental data in decision making within pavement management systems.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제38권2호
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• pp.173-190
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• 2019

The self-efficacy of pre-service teachers has been reported as a major factor in the instruction of the curriculum. In particular, considering the importance of science learning instruction for underrepresented students from the viewpoint of science education for all, pre-service elementary teachers' self-efficacy about science instruction for underrepresented students will be an important factor of science education for these students. The purpose of this study is to investigate the self-efficacy of pre-service elementary teachers in science instruction for underrepresented students. To this end, the science teaching and learning self-efficacy test tool (Lee & Im, 2010) was revised in accordance with the context of science teaching for underrepresented students into a total of 24 items using 5 Likert scales. Through using the test tool consists of 3 dimensions as Learning Efficacy, Teaching Efficacy and Outcome Expectancy, 81 pre-service elementary teachers were surveyed and the reliability of test tool was verified through factor analysis and assessing construct validity by using the responses. As a result of the analysis, setting 5 as the standard perfect score, the average score of self-efficacy per dimension was shown as 3.29 in Learning Efficacy, 2.89 in Teaching Efficacy, and 3.39 in Outcome Expectancy. We confirmed the tendency and difference of self-efficacy of the research objects according to their background factors in which direct and indirect experience relating to the science education for the underrepresented students. Also, we verified that pre-service elementary teachers' interest in science subject matter, teaching science and their perception of the value of science learning had significant relations with self-efficacy on science teaching for underrepresented students.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.71-76
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• 2010

본 연구는 U-러닝 시스템에서 SCORM을 적용하기 위한 방안을 제시하고자 한다. 이는 기존의 SCORM기반의 학습객체 인터페이스 환경인 RTE의 API Instance와 U-러닝을 연결하기 위해 API 브로커를 제시하였다. API 브로커에서는 요구포트와 응답포트를 통해 SCORM과 U-러닝 서버사이의 서비스를 핸들링한다. 또한 각 서비스들의 원활한 운용을 위하여 API 브로커 내에 학습 콘텐츠 서비스 버퍼를 두었다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제60권1호
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• pp.61-76
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• 2021

본 연구는 수학 예비교사들이 과제의 인지적 노력 수준 변형에서 겪는 오류와 어려움을 분석하여, 수학 과제 변형과 관련한 수학 예비교사 교육에 유의미한 시사점을 제공하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 24명의 수학 예비교사들을 대상으로 수직이등분선의 성질에 대한 추론 과제를 높은 수준과 낮은 수준으로 변형하는 활동과 이에 대한 반성 및 수정 기회를 제공하였다. 변형 과제를 중심으로 예비교사들이 과제의 수준 변형에서 겪는 오류와 어려움을 분석한 결과, 과제 수준의 판단 관점에서 PNC와 PWC 과제의 구분에 제한된 이해를 보였으며, 과제의 외형적인 요소에 의존하는 간섭 현상을 확인하였다. 과제 수준의 변형 관점에서 예비교사들은 과제의 목표와 수직적 위계를 간과하거나 변형 유형의 편향성을 보였다. 한편 예비교사들은 반성 및 수정 활동을 통해 자신들의 변형 과제의 오류를 인식하고 개선할 수 있었으며, 도구의 범주를 Geogebra를 포함한 공학적 도구로 확장하는 모습을 보여주었다.