• 산업공학
• /
• 제19권4호
• /
• pp.306-315
• /
• 2006

In this paper we analyze whether we can use the mobile phone having been highly distributed into young generation as a device for the u-learning in Korean public education. For this purpose we deal with the technical maturity in three axes. Firstly, we examine the authoring nature of mobile internet-based contents such as both text and motion picture for the contents developers in the public education. As a research result the authoring of text has almost no difficulty, but that of the motion picture shows some problems. Secondly, we deal with whether u-learners can easily get and use u-contents on both mobile phone and PC respectively. After analysing this factor, we found that the downloading of motion picture contents into mobile phone is very limited. Therfore we talk about the usability and problem of various PC Sync tools and propose their standardization. Finally, the needs of the introduction of the ubiquitous SCORM which could enable to reuse u-contents among different Korean telco’s mobile phones are discussed. Here we describe some functionality of both ubiquitous SCORM and u-LMS. Our study looks like almost the first work examining the technological maturity for the introduction of u-learning with mobile phone in Korean public education and it could be used as a reference for the study of any other wireless telecommunication-based u-learning other than mobile telecommunication.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제16권1호
• /
• pp.76-81
• /
• 2012

다양한 모바일 기기의 보급 확산으로 u러닝 기반의 학습 관리 시스템의 연구가 활발히 진행 되고 있다. u-러닝 기반의 학습 관리 시스템은 콘텐츠 사용자의 접근 시간과 장소 그리고 다양한 접근 기기에 대한 제약이 없다는 점에서 매우 편리하다. 그러나 사용자에 대한 접근의 인증과 학습에 대한 집중 여부에 대한 판단이 매우 어렵다. 본 논문은 일반적인 사용자 이벤트 중심의 인터페이스가 아닌 음성과 사용자 안면 캡춰 인터페이스를 학습 관리 시스템에 적용 하였다. 사용자가 학습 관리 시스템에 접근 시 등록된 본인의 패스워드를 음성 입력하여 로그인 하고, 사용자가 콘텐츠를 통해 학습이 진행 되는 과정에서도 간단한 단어의 응답 발화를 통해 사용자의 학습 태도 및 학습 성과를 판단하게 한다. 제안된 학습 관리 시스템의 평가 결과 사용자의 학습 성취도와 집중도가 향상 되었으며 이에 따른 사용자의 비정상적인 학습태도에 대한 관리자의 모니터링을 가능 하게 했다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
• /
• pp.95-98
• /
• 1996

Universal Learning Network(U.L.N.), which can model and control the large scale complicated systems naturally, consists of nonlinearly operated nodes and multi-branches that may have arbitrary time delays including zero or minus ones. Therefore, U.L.N. can be applied to many kinds of systems which are difficult to be expressed by ordinary first order difference equations with one sampling time delay. It has been already reported that learning algorithm of parameter variables in U.L.N. by forward and backward propagation is useful for modeling, managing and controlling of the large scale complicated systems such as industrial plants, economic, social and life phenomena. But, in the previous learning algorithm of U.L.N., time delays between the nodes were fixed, in other words, criterion function of U.L.N. was improved by adjusting only parameter variables. In this paper, a new learning algorithm is proposed, where not only parameter variables but also time delays between the nodes can be adjusted. Because time delays are integral numbers, adjustment of time delays can be carried out by a kind of random search procedure which executes intensified and diversified search in a single framework.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제13권12호
• /
• pp.1252-1256
• /
• 2007

U-learning (ubiquitous learning) systems, which deliver learning materials anytime and anywhere, allow learners to watch live lectures on PDAs, tablet PCs and notebook computers via broadband and wireless Internet. These systems have various problems; first, terminal devices are expensive, and it is difficult to maintain their efficiencies. Secondly, Internet does not guarantee quality of service (QoS), and in general it does not provide real-time services. Finally, the security of these systems is weaker in a local network than in an external network. The USB-based terminal system based on the OSGi service platform was designed as a ubiquitous system, in order to solve those problems. The USB terminals, used in this system, are inexpensive, and it is easy to maintain their performances. Also, this system solves the problems of security in a local network and provides guaranteed QoS. To accomplish this, the number of USB terminals connected to the system has to be limited according to the formula proposed in our paper. This system uses the OSGi specification as a middleware. It supports the discovery mechanism of the USB terminals, maintenance and administration of the system. Finally, this paper shows a driver's license testing system as an example u-learning application1.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제23권5호
• /
• pp.71-76
• /
• 2023

본 논문에서는 딥러닝을 이용한 영상 분할에서 성능을 향상하기 위해 퍼지 논리를 적용하는 퍼지 딥러닝 모델인 퍼지 U-Net을 제안한다. 퍼지 논리를 이용한 퍼지 모듈을 영상 분할에서 우수한 성능을 보이는 딥러닝 모델인 U-Net에 결합하여 다양한 형태의 퍼지 모듈을 시뮬레이션하였다. 제안된 딥러닝 모델의 퍼지 모듈은 이미지의 특징맵과 해당 분할 결과 사이의 본질적이고 복잡한 규칙을 학습다. 이를 위해 치아 CBCT 데이터에 적용하여 제안된 방법의 우수성을 입증하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 퍼지 U-Net에서 더하기 스킵 연결을 사용한 모델의 ADD-RELU 퍼지 모듈 구조의 성능이 시험용 데이터에 대해 0.7928로 가장 우수한 것을 볼 수 있다.

• 융합보안논문지
• /
• 제10권3호
• /
• pp.43-49
• /
• 2010

정보통신 기술이 발전하여 시간과 장소에 제한 없이 통신을 할 수 있는 유비쿼터스 개념이 나타났다. 이렇게 정보를 전달할 수 있는 기술의 발전으로 현재의 사회를 정보화 사회에서 발전된 지식화 사회로 부른다. 지식화 사회는 정보를 가공하여 축척된 지식이 중심이 된 사회이다. 교육의 방법도 컴퓨터를 이용한 e-러닝(e-Learning)의 개념에서 유비쿼터스 개념이 접목된 u-러닝(u-Learning)이라는 개념으로 발전되었다. 군에서도 교육은 핵심정책 중의 하나로 꼽힌다. 전쟁의 양상이 플랫폼 중심전에서 네트워크 중심전(NCW：Network Centric Warfare)로 바뀌고 있다. 따라서 전장을 상황을 실시간으로 수집하여 관리하는 것이 지휘통제의 핵심이 된다. 이를 위해서는 첨단 지식강군 육성을 위해 개인과 조직의 능력을 최대화시켜야한다. 따라서 본 논문에서는 전장환경과 정보통신기술의 변화에 맞추어 교육훈련 및 작전에서의 u-러닝 시스템 적용 방안을 알아보고자 한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2005년도 추계종합학술대회
• /
• pp.179-184
• /
• 2005

Computer Education form is rapidly growing and has been developed in a variety of forms such as off-line. on-line, multimedia, ICT education . These forms are changed to E-Learning, Blended-Learning and Ubiquitous-Learning. Ubiquitous-Learning model schools have already been running on a national scale according to the policy of the Ministry of Education. In this study, to understand the necessity for the Ubiquitous-Learning and Ubiquitous-Environment, the awareness of the Ubiquitous environment and U-learning in model schools and general schools is analyzed and compared. Through this study, a desirable model about Ubiquitous-Learning and Environment will be explored.

• 통상정보연구
• /
• 제9권2호
• /
• pp.103-120
• /
• 2007

The knowledge based economy requires more and more people to learn new knowledge and skills in a timely and effective manner. These needs and new technology such as computer and Internet are fueling a transition in e-learning. According to specialist's opinion, imagination experience studying is generalized, and learning environment that language barrier by studying, multi-language studying Machine that experience past things that disappear through simulation, and travel area, and experience future changed state disappears is forecasting to come. This is previewing finally that it may become future education that education and IT, element of entertainment is combined. Already, became story that argument for party satellite of e-Learning existence passes one season already. e-Learning is utilized already in all educations that we touch by effectiveness by corporation's competitive power improvement and implement of lifelong education in educational institutions through present e-Learning. It is obvious that when see from our viewpoint which is defining e-Learning by one industry and rear by application to education as well as one new growth power about these, e-Learning industry becomes very important means that can solve dilemma of growth real form. Only, special quality of digital industry that e-Learning is being same with other digital industry and repeat putting out a fire rapidly, and is repeating sudden change that these evolution is not gradual growth of accumulation and improvement of technology that is appearing consider need to. In the meantime, we need to observe about evolution of Information Technology. Because there is some scholars who e-Learning's concept foresees to evolve by u-Learning.(although, a person who see that these concept is not more in marketing terminology by some scholars' opinion is). This u-Learning's concept means e-Learning that take advantage of ubiquitous technology as Ubiquitous-Learning's curtailment speech. Ubiquitous, user means Information-Communication surrounding that can connect to network freely regardless of place without feeling network or computer. There is controversy about introduction time regarding these direction, but e-Learning is judged to evolve by u-Learning necessarily. Because keep in step and age that study all contents that learner wants under environment of 3A (any time, any whrer, any device) by individual order thoroughly is foreseen to come in ubiquitous learning environment that approach more festinately.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
• /
• pp.737-738
• /
• 2006

This paper present a method of education configuration for U-learning. The proposed U-Learning configuration is more upgrade than earlier method. For the future, it is demanded that more advanced U-Learning systems and configuration toward to next generation education system, namely blended teaching and learning system.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권3호
• /
• pp.269-282
• /
• 2023

본 연구는 딥러닝 모델(deep learning model)을 활용하여 토지피복분류를 수행하였으며 입력 이미지의 크기, Stride 적용 등 데이터세트(dataset)의 조절을 통해 토지피복분류를 위한 최적의 딥러닝 모델 선정을 목적으로 하였다. 적용한 딥러닝 모델은 3종류로 Encoder-Decoder 구조를 가진 U-net과 DeeplabV3+, 두 가지 모델을 결합한 앙상블(Ensemble) 모델을 활용하였다. 데이터세트는 RapidEye 위성영상을 입력영상으로, 라벨(label) 이미지는 Intergovernmental Panel on Climate Change 토지이용의 6가지 범주에 따라 구축한 Raster 이미지를 참값으로 활용하였다. 딥러닝 모델의 정확도 향상을 위해 데이터세트의 질적 향상 문제에 대해 주목하였으며 딥러닝 모델(U-net, DeeplabV3+, Ensemble), 입력 이미지 크기(64 × 64 pixel, 256 × 256 pixel), Stride 적용(50%, 100%) 조합을 통해 12가지 토지피복도를 구축하였다. 라벨 이미지와 딥러닝 모델 기반의 토지피복도의 정합성 평가결과, U-net과 DeeplabV3+ 모델의 전체 정확도는 각각 최대 약 87.9%와 89.8%, kappa 계수는 모두 약 72% 이상으로 높은 정확도를 보였으며, 64 × 64 pixel 크기의 데이터세트를 활용한 U-net 모델의 정확도가 가장 높았다. 또한 딥러닝 모델에 앙상블 및 Stride를 적용한 결과, 최대 약 3% 정확도가 상승하였으며 Semantic Segmentation 기반 딥러닝 모델의 단점인 경계간의 불일치가 개선됨을 확인하였다.