• 정보교육학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.247-257
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• 2017

본 연구는 중학생의 스마트폰 사용이 (1)자기통제력과 (2)자기주도학습능력에 어떠한 영향을 주는가, 그리고 스마트폰 사용이 (3)자기통제력의 매개를 통하여 자기주도학습능력에 어떠한 영향을 주는가를 분석하였다. 이를 위하여 2015년도에 시행된 서울교육종단연구 6차년도 조사 결과 중에서 중학교 3학년 패널 데이터를 사용하여 구조방정식을 활용한 다집단 비교 분석을 수행하였다. 이때, 스마트폰 사용은 구체적으로 '여가용'과 '학습용'으로 구분하여 자기통제력과 자기주도학습능력과의 관계를 분석하였고, 연구대상은 스마트폰 최초 사용 시점을 기준으로 '초등 최초 스마트폰 사용집단'과 '중등 최초 스마트폰 사용집단'으로 구분하여 비교 분석하였다. 연구결과, 스마트폰 사용시점에 관계없이, '여가용 스마트폰 사용'은 학습자의 자기통제력과 자기주도학습능력에 부적 영향을 주는 것으로 나타났고, '학습용 스마트폰 사용'은 정적 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한, '여가용 스마트폰 사용'은 자기통제력의 매개를 통하여 자기주도학습능력에 부적 영향을 주었고, '학습용 스마트폰 사용'은 정적 영향을 주는 것으로 나타났다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권9호
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• pp.811-819
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• 2014

상황 인식은 유비쿼터스컴퓨팅 환경에 대한 진화를 변화시켰고 무선 센서네트워크 기술은 많은 응용기기에 대한 새로운 방법을 제시하였다. 특히, 행동 인식은 사람의 응용서비스를 제공하는데 있어 특정 사용자의 상황을 인식하는 핵심 요소로 의학, 취미, 군사 분야에서 폭넓은 응용분야를 갖고 있고 사용반경의 확대에서도 효율과 정확도를 높이는 방법에 크게 기여한다. 스마트폰 센서로부터 나오는 데이터로부터 프레임이 512인셈플 데이터를 얻어, 프레임간50%의 오버랩을 갖도록 하고 Machine Learning Algorithm 인 WEKA Experimenter (University of Waikato, Version 3.6.10)을 써서 데이더로부터 시간영역 특징값을 추출함으로써 행동 인식에 대한 99.33%의 정확도를 얻을 수 있었다. 또한, WEKA Experimenter의 사용기법인 C4.5 Decision Tree과 다른 방법인 BN, NB, SMO or Logistic Regression간의 비교실험을 하였다.