• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권9호
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• pp.248-256
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• 2007

본 연구는 효과적인 교육방법으로 급속히 관심이 확산되고 있는 게임형 콘텐츠를 중학교 수학교과에 적용할 수 있는 콘텐츠 설계 전략을 수립하여 이를 기반으로 콘텐츠로 개발한 후 적용을 통해 현장 적용시 시사점을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구에서는 중등 수학교과 학습을 위한 게임형 콘텐츠 설계모형을 구축하고, 이를 기반으로 실제 콘텐츠로 개발한 후 운영상의 고려할 점들이 무엇인지를 실제 수업 현장에서 분석하였다. 중학교 수학교과용 게임형 콘텐츠 개발을 위해 문헌고찰, 기존 사례조사, 분석, 관련 사이트 검색, 전문가 회의 및 학교 현장 전문 교사진 검토 및 적용 테스트 등 다양한 연구 방법을 적용하여, 교육용 게임형 콘텐츠의 설계전략을 수립하고 이를 토대로 실제 콘텐츠를 개발하였으며 개발된 콘텐츠를 실제 중학 수학교과에 적용하여 현장적용 시 발생하는 문제점을 추출하여 최종 수정하였다. 연구결과, 게임형 콘텐츠는 학습자들의 흥미유발과 학습동기 향상에 긍정적인 영향을 주었으며, 향후 다른 교과와 다양한 학습자 그룹으로 확산될 가치가 충분하다고 판단하였다. 또한 본 논문의 결과는 향후 중학교 온라인 게임형 콘텐츠, 특히 수학교과의 현장 적용시 중요한 시사점을 제공할 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권6호
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• pp.839-846
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• 2006

최근 무선기기의 다양한 제약 사항을 극복하고, 수시로 변화하는 주변 환경에 따라 항상 적절한 서비스 레벨을 유지하기 위한 상황인식형 적응 서비스가 중요한 이슈가 되고 있다. 그러나 대부분의 기존 연구들은 적응 모듈이 클라이언트나 프록시, 서버 중 한 위치에 집중되어 있어, 사용자가 증가하는 경우에 작업부하가 한 곳에 몰리고, 결과적으로 사용자의 요청에 대한 응답시간을 증가시키는 문제를 가지고 있었다. 따라서 본 논문에서는 적응 모듈을 클라이언트, 프록시, 서버 측에 분산배치하고 시스템의 상황을 모니터링하여, 가장 적절한 시스템이 작업을 처리하는 분산적응 프레임워크를 제안한다. 이를 통해, 사용자가 증가하는 경우와 같이 작업부하가 증가하는 상황에서도 보다 빠른 적응작업이 가능해지며, 부하가 분산되어 안정적인 시스템 운영이 가능해진다. 본 논문에서는 제안프레임워크의 평가를 위해 프로토타입을 구현하고, 크기가 큰 이미지파일을 포함하는 멀티미디어 기반 학습콘텐츠를 이용하여 분산처리를 테스트하였다. 그리고 서버의 과부하를 시뮬레이팅하여, 기존 적응시스템들과의 응답시간과 시스템 안정성측면의 비교를 수행하였으며, 이 실험결과를 통해 제안프레임워크의 유효성을 증명하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제10권2호
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• pp.174-188
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• 2004

제품의 품질 및 가격뿐만 아니라 물질적 풍요로움과 더불어 다변화 되어가는 생활 환경 속에서 소비자의 감성과 선호도를 파악하는 것은 제품 판매 전략의 중요한 성공요소가 되고 있다. 이를 위하여 제품의 기능적 측면뿐만 아니라 개개인의 정서적 감정과 선호도가 반영된 제품의 설계나 디자인 또한 요구되고 있다. 본 연구에서는 사용자의 감성과 선호도를 중심으로 소재를 개발하는 방법의 하나로 협력적 필터링 개인화 기법을 응용하여 패션 디자인 추천 에이전트 시스템(FDRAS-pro)을 제안한다. 텍스타일 기반의 협력적 필터링 기술에서, 예측에 사용될 이웃의 수를 결정하기 위해서 Representative Attribute-Neighborhood 방법을 사용한다. 사용자들간의 유사도 가중치를 계산하기 위해서 피어슨 상관계수(Pearson Correlation Coefficient)를 사용한다. 소재에 대한 사용자의 감성이나 선호도에 대한 텍스타일의 대표 감성 어휘를 추출함으로써 소재 개발을 위한 감성 어휘 데이타베이스를 구축한다. FDRAS-pro는 구축된 감성 어휘 데이타베이스를 기반으로 성향이 비슷한 사용자에게 텍스타일 디자인을 추천한다. 디자인 요소에 따른 감성 분석을 하기 위해서, 텍스타일 디자인을 9가지 디자인 요소(디자인 소재, 모티브대 배경비율, 모티브의 변화도, 해석법, 모티브의 배열, 모티브의 명료성, 명도차, 색상차, 채도차)에 따라 분석하였다. 패션 디자인 추천 시스템으로 개발하여 시스템의 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제10권2호
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• pp.23-35
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• 2007

최근 정보 검색 분야에서 시맨틱 웹 기술에 따른 인터넷 용어사전과 더불어 시소러스의 필요성이 더욱 중요시되고 있다. 시소러스는 분류와 사전의 결합으로 상위 및 하위개념 사이의 전후관계를 명확히 하기 위해서 공식적으로 조직, 통제된 색인어의 어휘로 인간의 학습, 탐구활동 등 제반 지식활동의 대상이 되는 개념(용어)간의 관계를 표현한 지식구조의 토픽 맵이다. 하지만 시소러스가 용어의 통제 및 표준화와 더불어 정보를 능률적으로 처리하고 검색하는데 필수적인 수단으로 평가되고 있음에도 불구하고 아직까지 지질분야에서 우리말 시소러스가 없는 실정이다. 시소러스를 구축하기 위해서는 표준화되고 잘 정의된 지침이 필요하다. 이러한 표준화된 지침은 보다 효율적인 정보 관리를 가능하게 할 것이며, 정보 이용자 또한 보다 정확한 정보를 쉽고 편리하게 이용할 수 있게 될 것이다. 본 연구는 지질정보 중 가장 기본이 되는 용어 시소러스 시스템 구축 연구이다. 이를 위해서 첫째, 국내외 지질용어 표준화 동향을 살펴보았다. 둘째, 15개 분야에 대한 지질학적 주제를 정하고 각 주제에 대한 분류체계(안)를 마련하였다. 셋째, 지질용어 시소러스 분류체계를 바탕으로 지질용어 시소러스 명세서를 작성하였다. 마지막으로 이 명세서를 이용하여 인터넷기반 지질용어 시소러스 시스템을 설계하고 구축하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권11호
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• pp.681-688
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• 2015

k-Nearest Neighbor(k-NN)그래프는 모든 노드에 대한 k-NN 정보를 나타내는 데이터 구조로써, 협업 필터링, 유사도 탐색과 여러 정보검색 및 추천 시스템에서 k-NN그래프를 활용하고 있다. 이러한 장점에도 불구하고 brute-force방법의 k-NN그래프 생성 방법은 $O(n^2)$의 시간복잡도를 갖기 때문에 빅데이터 셋에 대해서는 처리가 곤란하다. 따라서, 고차원, 희소 데이터에 효율적인 Locality Sensitive Hashing 기법을 (key, value)기반의 분산환경인 MapReduce환경에서 사용하여 k-NN그래프를 생성하는 알고리즘이 연구되고 있다. Locality Sensitive Hashing 기법을 사용하여 사용자를 이웃후보 그룹으로 만들고 후보내의 쌍에 대해서만 brute-force하게 유사도를 계산하는 two-stage 방법을 MapReduce환경에서 사용하였다. 특히, 그래프 생성과정 중 유사도 계산하는 부분이 가장 많은 시간이 소요되므로 후보 그룹을 어떻게 만드는 것인지가 중요하다. 기존의 방법은 사이즈가 큰 후보그룹을 방지하는데 한계점이 있다. 본 논문에서는 효율적인 k-NN 그래프 생성을 위하여 사이즈가 큰 후보그룹을 재구성하는 알고리즘을 제시하였다. 실험을 통해 본 논문에서 제안한 알고리즘이 그래프의 정확성, Scan Rate측면에서 좋은 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.250-263
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• 2019

본 연구의 목적은 방문간호사를 위한 국가 건강검진에 관한 온라인 보수교육 프로그램을 개발하기 위함이다. 연구 기간은 2016년 11월부터 2017년 12월까지 시행되었다. 교육 프로그램은 래피드프로토타입 방법을 활용하여 단계적으로 개발하였다. : 1) 관련 문헌 검토와 이해관계자 및 전문가의 포커스그룹 면담(FGI)을 통해 학습자의 요구도를 확인하였다. 2) 방문 간호사의 건강 검진에 관한 상담 전략을 포함하는 교육내용의 개요를 작성하였다. 3) 온라인 교육자료 개발자와 연구자가 회의를 거쳐 온라인 교육 프로그램을 개발하여 학습자에게 모의 조사를 실시하였다. 4) 확정된 교육내용을 8개의 모듈로 구분하여 온라인 교육 자료 초안을 개발하여 파일롯 과정을 실행하였다. 5) 학습자의 피드백을 반영하여 교육 프로그램을 확정하여 지역사회 간호사를 위한 건강검진 온라인 보수교육 프로그램을 최종적으로 개발 및 운영하였다. 개발 된 온라인 보수교육 프로그램은 방문 간호사가 건강검진에 관한 상담을 수행하도록 돕는 데 효과적이었다. 따라서 온라인 보수교육 프로그램은 간호사의 실무역량을 향상하는데 효과적인 교육적 접근이라 할 수 있겠다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.576-584
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• 2022

구성주의는 인지심리학의 중요한 한 갈래로 현재 교육학 분야와 심리학 분야에 모두 커다란 영향을 미치고 있다. 본 연구는 CiteSpace 시각화 소프트웨어를 분석 도구로 사용하여 최근 35년간 교육분야에서 구성주의에 관한 연구문헌에 대한 지식지도 분석을 하였다. 이를 위하여 'WOS(web of science)' 데이터베이스를 기초로 국외문헌분석을 위하여 'WOS 핵심 데이터베이스'의 문헌들을 사용하였고, 국내문헌분석을 위하여 'KCI(Korean Journal Database)데이터베이스'의 문헌들을 분석하였다. 분석 방향은 발표연도, 연구가 이루어진 국가(지역), 연구자, 기관 또는 대학별 협력관계 분석, 주제어 분석이었다. 연구를 통해 얻은 결론은 세 가지이다. 첫째, 구성주의라는 주제에 관한 연구는 1986년부터 지금까지 이어지고 있으며 현재는 안정적인 발전단계이다. 둘째, 구성주의라는 주제로 연구가 많이 이루어진 국가는 미국, 캐나다, 영국, 호주, 네덜란드 순이다. 연구의 주요 기관과 연구자도 주로 이들 국가에 분포돼 있다. 셋째, 현재 구성주의 연구들의 주제어는 'instructional strategies(교수전략)' 집합에 집중되어 있으며, 과학기술의 발전이 개인 학습에 영향을 미치고 있다. 향후 교수전략은 구성주의 연구의 중점내용이 될 것이며, 교수공학의 발달로 새로운 교수모델 개발과 관련된 연구가 이루어질 필요가 있다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제24권2호
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• pp.233-253
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• 2014

Can the stock market really be predicted? Stock market prediction has attracted much attention from many fields including business, economics, statistics, and mathematics. Early research on stock market prediction was based on random walk theory (RWT) and the efficient market hypothesis (EMH). According to the EMH, stock market are largely driven by new information rather than present and past prices. Since it is unpredictable, stock market will follow a random walk. Even though these theories, Schumaker [2010] asserted that people keep trying to predict the stock market by using artificial intelligence, statistical estimates, and mathematical models. Mathematical approaches include Percolation Methods, Log-Periodic Oscillations and Wavelet Transforms to model future prices. Examples of artificial intelligence approaches that deals with optimization and machine learning are Genetic Algorithms, Support Vector Machines (SVM) and Neural Networks. Statistical approaches typically predicts the future by using past stock market data. Recently, financial engineers have started to predict the stock prices movement pattern by using the SNS data. SNS is the place where peoples opinions and ideas are freely flow and affect others' beliefs on certain things. Through word-of-mouth in SNS, people share product usage experiences, subjective feelings, and commonly accompanying sentiment or mood with others. An increasing number of empirical analyses of sentiment and mood are based on textual collections of public user generated data on the web. The Opinion mining is one domain of the data mining fields extracting public opinions exposed in SNS by utilizing data mining. There have been many studies on the issues of opinion mining from Web sources such as product reviews, forum posts and blogs. In relation to this literatures, we are trying to understand the effects of SNS exposures of firms on stock prices in Korea. Similarly to Bollen et al. [2011], we empirically analyze the impact of SNS exposures on stock return rates. We use Social Metrics by Daum Soft, an SNS big data analysis company in Korea. Social Metrics provides trends and public opinions in Twitter and blogs by using natural language process and analysis tools. It collects the sentences circulated in the Twitter in real time, and breaks down these sentences into the word units and then extracts keywords. In this study, we classify firms' exposures in SNS into two groups: positive and negative. To test the correlation and causation relationship between SNS exposures and stock price returns, we first collect 252 firms' stock prices and KRX100 index in the Korea Stock Exchange (KRX) from May 25, 2012 to September 1, 2012. We also gather the public attitudes (positive, negative) about these firms from Social Metrics over the same period of time. We conduct regression analysis between stock prices and the number of SNS exposures. Having checked the correlation between the two variables, we perform Granger causality test to see the causation direction between the two variables. The research result is that the number of total SNS exposures is positively related with stock market returns. The number of positive mentions of has also positive relationship with stock market returns. Contrarily, the number of negative mentions has negative relationship with stock market returns, but this relationship is statistically not significant. This means that the impact of positive mentions is statistically bigger than the impact of negative mentions. We also investigate whether the impacts are moderated by industry type and firm's size. We find that the SNS exposures impacts are bigger for IT firms than for non-IT firms, and bigger for small sized firms than for large sized firms. The results of Granger causality test shows change of stock price return is caused by SNS exposures, while the causation of the other way round is not significant. Therefore the correlation relationship between SNS exposures and stock prices has uni-direction causality. The more a firm is exposed in SNS, the more is the stock price likely to increase, while stock price changes may not cause more SNS mentions.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권29호
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• pp.129-149
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• 2012

최근 페이스북이 오픈 플랫폼을 통해 다면시장을 형성함으로써 게임 분야에 소셜이 본격적으로 등장하기 시작하였다. 그중 가장 크게 주목을 받고 있는 분야는 소셜 네트워크를 기반으로 발전한 SNG 분야이다. SNG란 Social Network Game으로 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service)의 인맥 관계를 기반으로 제작한 게임을 말한다. SNG의 가장 큰 특징은 게임 실력보다는 네트워크를 통해 이루어진 이웃간의 교류가 게임의 가장 큰 요소로 작용하는 것이다. 이러한 소셜 네트워크 게임의 빠른 성장과 함께 연구되어야할 분야는 인간과 인간, 인간과 게임, 게임과 게임 간의 소통이라 볼 수 있다. 본 연구는 SNG을 플레이하는 유저들의 심리가 소셜을 기반으로 하는 게임 속 캐릭터에 어떠한 영양을 미치는지에 대한 것을 알아보고자 한다. 연구방식은 성격 특성의 상관관계를 검증하는 방식으로 심리학적 성격 5요인 특성(Big Five Factor Model)과 리커트(likert) 척도를 사용하여 유저가 생성한 캐릭터와 성격 5요인 특성을 대입하는 방식을 사용 하였다. 본 논문을 통해 게임을 플레이하는 유저들의 심리상태를 파악하는 방식이 연구되어짐으로써 미래의 소셜 네트워크 게임이 어떠한 방향으로 발전해 나갈 것인지에 대한 준거점 역할을 할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.39-44
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• 2016

최근 IT시대인 만큼 IT기술의 눈부신 발전으로 인해 사물 대 사물, 사물 대 사람, 사람 대 사람 간의 정보 전달 기술이 활발해지고 있다. 정보 전달 기술이 활발해 지고 있는 만큼 IoT는 우리 일상생활에 밀접하게 다가와 언제 어디에서나 흔하게 볼 수 있을 만큼 우리 일상생활의 한 부분을 차지하고 있다. IoT 환경에서는 주로 웹기반 프로토콜인 CoAP 프로토콜을 사용한다. CoAP 프로토콜은 전송 속도가 낮고 손실이 큰 네트워크에서 주로 사용되기 때문에 IoT 환경에서 주로 사용된다. 그러나 IoT는 보안적으로 취약하다는 단점이 있다. 만약, IoT 환경에서 보안에 노출 될 경우 개인정보 또는 기업의 기밀 정보 등이 유출 될 가능성이 있다. 공격자가 IoT 환경에서 대상 디바이스를 감염 시킨 후 감염된 디바이스가 공공장소에서 흔히 사용되는 무선인터넷에 접속 했을 시 장악된 디바이스는 내부망에 있는 디바이스들에게 arp spoofing을 보낸다. 그 후 내부망 패킷의 흐름을 장악한 후에 내부망에 있는 디바이스들이 보내는 패킷을 감염된 디바이스가 받아 지정된 해커의 서버에 보낸다. 본 논문에서는 이에 관한 공격 방법과 대응방안을 제안한다.