• 구강회복응용과학지
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• 제33권2호
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• pp.88-96
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• 2017

목적: 치과 임플란트 캐드 소프트웨어를 이용하여 맞춤형 지대주 디자인 시에 소요되는 시간과 반복학습의 관계를 평가하는 것이다. 연구 재료 및 방법: 맞춤형 지대주 디자인은 3DS 캐드 소프트웨어와 EXO 캐드 소프트웨어를 사용하여 지정된 4개의 단계 순으로 시행되었고, 단계별로 3회 반복 측정하였다. 반복학습에 의한 학습효과는 학습곡선으로 나타냈고, 반복학습에 따른 디자인 시에 소요되는 총 시간과 단계별 소요되는 시간의 감소가 유의한지는 Friedman 검정과 사후검증(Wilcoxon signed rank test)으로 평가하였다. 디자인 시간과 군간의 차이는 반복 측정 이 요인 분석으로 평가하였다. 통계 분석은 SPSS 통계 소프트웨어를 사용하여 수행하였다(P < 0.05). 결과: 맞춤형 지대주 디자인의 반복학습은 횟수와 단계에 따라 유의한 차이를 나타냈다(P < 0.001). 디자인 시간에 따른 차이는 유의한 것으로 나타났으며(P < 0.001), 캐드 소프트웨어 간의 차이도 유의한 것으로 나타났다(P = 0.006). 결론: 캐드 소프트웨어의 반복학습은 디자인 시간을 단축하였고 디자인 평균시간은 3DS 캐드가 EXO 캐드에 비하여 더 적게 소요되었으나, 학습효과에 따른 학습률은 EXO 캐드가 3DS 캐드보다 좋은 결과를 보였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.225-231
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• 2018

최근 학령인구의 감소와 대중매체의 발달로 교수자와 학생이 소통할 수 있는 새로운 교수법이 대두되고 있으며, 전문대학생들에 맞추어 플립드 러닝 교수학습모형을 적용하였다. 맞춤식 플립드 러닝 교수학습 모형 결과에서 전공과목 pre class 출석률은 92.3%의 결과로 나타났다. 그리고 전공이외의 교양 교과목의 pre class의 출석률은 87.6%로의 결과를 보여 주었다. 이러한 결과는 방사선과 1학년 재학생들의 전공과목 pre class출석률이 교양 교과목 pre class출석률보다 적극적인 참여가 있었다는 것을 알 수 있다. 맞춤식 플립드러닝 교수학습모형의 in class에서 적용한 연구 집단과 적용하지 않은 비교집단 간의 차이를 비교해 본 결과, 연구 집단이 비교집단보다 직무능력인 지식, 기술, 태도에서 모두 높은 점수를 보였다. 또한, 예비방사선사로서 갖추어야 할 직업기초능력으로 본 수업 모형을 적용한 결과 90%이상의 학습자들이 책임감, 문제해결 능력, 창의적 사고, 협동 능력, 의사소통 능력이 향상되었다. 맞춤식 플립드 러닝 교수 학습모형의 post class에서 방사선사 역할인지 차이 검증에서는 교수학습모형적용전의 평균이 2.10이였으나 적용 후의 평균은 4.40로 증가하여 나타났다. 맞춤식 플립드 교수 학습 모형을 적용한 결과 방사선과 직업기초능력을 함양하기위하여 본 교수학습모형이 적절하며, 이에 확대 적용할 필요성이 있다고 사료된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.537-542
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• 2021

스마트 TV는 인터넷을 기반으로 기존의 TV에 비해 다양한 서비스와 정보를 제공하고 있다. 보다 개인화된 서비스나 정보를 제공하기 위해서는 사용자의 시청 패턴을 분석하고 이를 기반으로 맞춤형 서비스나 정보를 제공해야한다. 제안하는 시스템은 사용자의 TV 시청 패턴을 입력받고 이를 분석하여 사용자에게 맞춤형 정보로써 TV 프로그램이나 영화를 추천한다. 이를 위해 전처리기와 딥러닝(deep learning) 모델로 시스템을 구성하였다. 전처리기는 사용자가 시청한 TV 프로그램의 이름과 해당 TV 프로그램을 시청한 날짜, 시청한 시간 등을 입력하면 이를 정제한다. 그리고 정제된 데이터를 다중속성 LSTM 모델이 학습하고 예측을 수행하게 된다. 제안하는 시스템은 사용자에게 맞춤형 정보를 제공하는 시스템으로써 기존의 IoT 기술과 딥러닝 기술을 융합한 디지털 컨버전스(convergence)의 선도 기술이 될 것으로 사료된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.37-42
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• 2022

본 논문에서는 신장 질환자를 대상으로 맞춤형 운동요법을 제공하기 위해 딥러닝과 같은 AI 방식을 적용한다. 딥러닝 적용을 위해 신장 질환을 판별할 수 있는 데이터셋을 학습시켜 신장 질환 여부를 판단하고 사용자의 신체정보와 질환여부에 따른 근력량인 1RM 또한 딥러닝을 통해 산출할 수 있도록 구성하였다. 산출된 근력량 1RM은 신체 부위별 산출 식을 통해 부위별 저항성 운동으로 변환하여 사용자의 신체정보에 맞춘 유산소 운동량과 함께 제공되도록 구성하였다. 본 논문에서 제안한 방식으로 지속적인 연구가 진행될 경우 다양한 질환에 대해 맞춤형 운동요법을 제공할 수 있을 것이다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.13-20
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• 2019

맞춤형 교육을 위해 학습자에 맞는 학습 경로를 탐색하는 것은 필수적이다. 유전 알고리즘은 해공간이 매우 커서 결정적 방법으로 해를 구하기 어려울 때 타당한 시간 내에 최적해를 찾게 해준다. 본 연구는 유전 알고리즘을 이용하여 200개 코드를 가진 악보 27개를 대상으로 학습자 부담을 최소화하고 단계별 학습량을 균등하게 분산함으로써 학습 효과를 최대화 할 수 있도록 학습 경로를 최적화하였다. 학습 컨텐츠가 27개만 되어도 학습 경로의 순열 크기는 $10^{28}$을 넘지만, 본 연구에서 구현한 도구로 평균 20분 이내에 최적해를 구할 수 있었다. 실험 결과는 유전 알고리즘이 다양한 목적의 맞춤형 교육을 위한 복잡한 학습 경로 설계에 효과적임을 보여주었다. 제안한 방법은 다른 교육 도메인에도 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권1호
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• pp.189-194
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• 2019

본 논문은 글로벌 시대를 살아가는 외국어 학습자들의 학습환경에서 IT기술과 학습콘텐츠의 개발을 통해 사용자 성향별 맞춤 콘텐츠를 제작하는 방법론에 대한 연구이다. 전 세계의 다양한 외국어 학습자들이 모바일기기와 모바일학습콘텐츠를 활용하여 다양한 분야의 학습활동을 하고 있으며 외국어학습이 대표적인 모바일 학습분야의 하나라고 볼 수 있다. 제시된 외국어학습콘텐츠 구성은 학습자의 모국어 음성 문자 텍스트를 기반으로 정보수집 및 콘텐츠 제작의 과정을 거쳐 사용자의 성향별 학습콘텐츠를 구성하는 방법을 제시하였다. 이는 학습자의 학습활동이 실제사용환경과 최대한 유사하게 만들어서 학습과 실제사용에 차이점이 없도록 콘텐츠를 구성하여 학습 후 시행착오를 거쳐 올바른 사용 순서로 이루어지는 기존의 학습방법과 차이를 보여준다. 또한 학습자 개인의 선호 어휘 문맥을 콘텐츠화하여 학습에 사용하므로 학습콘텐츠와 개인성향의 일치를 이루어 학습의 이질감을 최대한 줄여주는 역할을 할 수 있다. 본 연구 내용을 토대로 학습자의 모국어 어휘 문맥 분석 및 텍스트화 과정에 대한 추후 연구가 필요하다.

• 실천공학교육논문지
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• 제16권2호
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• pp.159-165
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• 2024

본 연구는 학습자 중심의 맞춤형 교육을 위한 지능형 학습활동 데이터를 수집하기 위한 전체 체계를 연구하였다. 학습활동 데이터수집 표준인 xAPI, Caliper analytics, cmi5의 특징들을 비교 분석하였고, 이러한 표준화된 데이터뿐만 아니라 표준화되지 않은 학습활동 데이터도 모두 빅데이터로 저장되어 인공지능 학습분석을 할 수 있는 체계를 마련하였다. 그 결과 데이터 유형 정의, xAPI 적용한 학습데이터 표준화, 빅데이터 저장, 학습분석(통계 기반 및 AI 기반), 학습자 맞춤형 서비스인 5개의 단계로 구성하였다. 이를 통해 인공지능 기술을 적용한 학습데이터 분석을 위한 기반을 마련하고자 하였다. 향후 연구에서는 전체 체계를 3개의 단계로 나누어 구현하고 실행하면서 설계에서 부족한 부분을 수정·보완할 것이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권8호
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• pp.3821-3841
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• 2019

Cloud radio access networks (C-RANs) have been regarded in recent times as a promising concept in future 5G technologies where all DSP processors are moved into a central base band unit (BBU) pool in the cloud, and distributed remote radio heads (RRHs) compress and forward received radio signals from mobile users to the BBUs through radio links. In such dynamic environment, automatic decision-making approaches, such as artificial intelligence based deep reinforcement learning (DRL), become imperative in designing new solutions. In this paper, we propose a generic framework of autonomous cell activation and customized physical resource allocation schemes for energy consumption and QoS optimization in wireless networks. We formulate the problem as fractional power control with bandwidth adaptation and full power control and bandwidth allocation models and set up a Q-learning model to satisfy the QoS requirements of users and to achieve low energy consumption with the minimum number of active RRHs under varying traffic demand and network densities. Extensive simulations are conducted to show the effectiveness of our proposed solution compared to existing schemes.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.41-53
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• 2007

최근 학습에 게임을 접목하는 에듀테인먼트를 이용하여 학습에 대한 몰입감과 학습 성취를 높이기 위한 연구들이 많이 진행되고 있다. 그러나 교수자의 관점에서 각 교수자에게 적합한 맞춤식 게임형 학습 콘텐츠를 제작하는 데 있어서 기술적인 어려움의 해결과 제작 시간을 단축하려는 시도는 찾아보기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 제작 기술에 대한 전문적인 지식이 없는 교수자들이 자신들이 원하는 맞춤 형태로 게임형 학습 콘텐츠를 제작할 수 있는 도구를 제안한다. 제안 도구는 템플릿 개념을 적용하여 맞춤식 게임형 학습 콘텐츠 제작을 위한 전체적인 틀을 제공함으로써 제작의 어려움을 숨기고 제작 시간을 크게 줄일 수 있는 것이 주요 특징이다. 개발 도구의 효과성을 알아보기 위해 초등학교 학생들과 교수자들을 대상으로 적용한 후 평가하였다. 적용해 본 결과 교수자들은 맞춤식 게임형 학습 콘텐츠를 게임적인 요소의 구축을 위한 기술적인 어려움을 느끼지 않고 짧은 시간 내에 제작할 수 있음을 볼 수 있었다. 또한, 학습자들은 학업 성취도, 몰입도 등에 있어 유의미한 결과를 보임을 알 수 있었다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제10권3호
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• pp.131-142
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• 2021

Recently, there has been an active service that provides customized news to news subscribers. In this study, we intend to design a customized news service system through Deep Learning-based Social Network Service (SNS) activity analysis, applying real news and avoiding fake news. In other words, the core of this study is the study of delivery methods and delivery devices to provide customized news services based on analysis of users, SNS activities. First of all, this research method consists of a total of five steps. In the first stage, social network service site access records are received from user terminals, and in the second stage, SNS sites are searched based on SNS site access records received to obtain user profile information and user SNS activity information. In step 3, the user's propensity is analyzed based on user profile information and SNS activity information, and in step 4, user-tailored news is selected through news search based on user propensity analysis results. Finally, in step 5, custom news is sent to the user terminal. This study will be of great help to news service providers to increase the number of news subscribers.