• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제36권3호
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• pp.417-438
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• 2022

본 연구의 목적은 개별화 맞춤형 수학 학습을 지원하는 AI 기반 플랫폼 활용 시 고려해야 할 교수·학습에 관한 시사점을 제안하는 것이다. 이를 위해 국내·외 공교육에서 활용되고 있는 플랫폼 5개(똑똑!수학탐험대, 노리AI스쿨수학, 칸 아카데미, MATHia, CENTURY)를 분석대상으로 선정하여, AI 기반 수학교육 플랫폼이 개별화 맞춤형 학습을 지원하기 위한 세 가지 요소(PLP, PLN, PLE)를 어떻게 반영하고 있는지를 분석하였다. 그 결과, 각 플랫폼에서 구현하고 있는 PLP, PLN, PLE의 특징은 다양했지만, PLP와 PLN을 바탕으로 학습자가 자율적으로 학습에 대한 의사결정을 내릴 수 있는 PLE를 형성할 수 있도록 설계된 것으로 분석되었다. 본 연구의 의의는 AI 기반 수학교육 플랫폼을 활용하는 개별화 맞춤형 수학 학습에 대한 이해도와 실천 가능성을 높였다는 데에서 찾을 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.192-198
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• 2007

정보통신기술의 발달로 인하여 e-learning산업은 급속히 팽창하고 있으며, 이외 함께 제작 기술의 발전도 빠르게 이루어지고 있다. 기존의 동영상 강의 제작의 큰 비중을 차지하던 Microsoft 사의 WMV(Window Media Video) 형식에서 최근에는 다른 동영상 파일에 비해 용량은 작지만 화질이 매우 우수한 포맷인 FLV(Flash video)으로 전환되고 있는 추세이다. 플래쉬 기반으로 이루어진 Flv는 윈도우, 리눅스 이외에도 대부분의 OS 환경과 브라우저에서 구동이 되며, 사용자가 별도의 플레이어 설치나 코덱 설치 과정 없이 재생을 할 수 있어 차세대 표준형, 개방형 플랫폼으로 개발자들의 관심을 끌고 있으나, 아직까지는 기존의 WMV 형식과 FLV간의 용량이나 화질의 비교, 제작시간 등에 대한 정확한 비교 분석에 관한 데이터가 나와 있지 않은 실정이다. 따라서 본 논문은 제작 방식에 따라 WMV와 FLV간의 데이터 비교 분석을 통하여 각기 특성에 맞는 제작 플랫폼을 설정하는데 가이드를 제시하고자 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.517-535
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• 2021

디지털 기술 발달은 우리의 삶뿐만 아니라, 온라인 교육 환경에도 많은 변화를 가져오게 되었다. 개별 학습자들에게 맞춤화된 내용을 필요한 즉시 제공 받기를 원하는 학습자들의 요구에 따라 마이크로러닝이 등장하게 되었다. 마이크로러닝은 개인에게 맞춤화된 콘텐츠를 적시에 빠르게 학습이 제공된다는 의미에서 '적응형(adaptive)' 교육이라고 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 적응형 마이크로러닝의 개발원칙이 무엇인지 살펴보고자 하였다. 이를 위해 문헌 연구 및 사례 분석을 통해 적응형 마이크로러닝 개발원칙을 탐색하였다. 그 결과, 개발원칙을 적응형 학습 환경, 적응형 학습 콘텐츠, 적응형 학습 시퀀스, 적응형 학습 평가의 네 가지 측면으로 구분하고 각각에 대한 세부요소를 제시하였다. 마이크로러닝이 현 사회적 요구를 반영한 새로운 이러닝의 형태인 만큼, 본 연구는 앞으로의 후속연구를 위한 방향성을 제안하는 탐색연구로서의 의미를 찾고자 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권7호
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• pp.9-21
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• 2015

최근 대학이러닝 환경은 급변하고 있고, 특히 글로벌 유수 대학을 중심으로 한 MOOCs 서비스의 확산은 국내 대학이러닝에도 새로운 변화와 도전을 촉진하고 있다. 급변하는 이러닝 환경 속에서 대학이러닝은 MOOCs를 중심으로 어떻게 변화하고 발전해 나갈 것인지 융복합적인 관점에서 발전방안에 대한 탐색이 요구된다. 이에 본 연구에서는 MOOCs를 기반으로 대학이러닝의 융복합적인 발전방안을 개념적 틀과 함께 제안하였다. 본 연구를 위해 대학이러닝 및 MOOCs 관련 문헌 연구, 전문가 자문회의, 대학이러닝을 둘러싼 SWOT 분석, 대학이러닝지원센터 관련자 대상 설문 등을 실시하였다. 이러한 과정을 통해 MOOCs의 특성을 반영한 '개방형 고등교육 강좌 서비스', '교수학습 큐레이션 서비스', '교수학습 프랙티스 서비스', '창의적 교수학습 방법 개발 및 공유 서비스', '클라우드 기반의 교육용 플랫폼 지원 서비스' 등의 이슈를 융복합적으로 통합한 안을 도출하였고, MOOCs 기반으로 한 융복합적 발전방안을 마련하였다. 본 연구 결과를 통해 대학이러닝의 도약적 발전을 위한 방안이 제시되고, 아울러 국내 MOOCs의 도입과 적용에 대한 논의의 기초가 마련될 것으로 기대된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.33-39
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• 2020

The paper is to build recommendation systems leveraging Deep Learning and Big Data platform, Spark to predict item ratings of the Amazon e-commerce site. Recommendation system in e-commerce has become extremely popular in recent years and it is very important for both customers and sellers in daily life. It means providing the users with products and services they are interested in. Therecommendation systems need users' previous shopping activities and digital footprints to make best recommendation purpose for next item shopping. We developed the recommendation models in Amazon AWS Cloud services to predict the users' ratings for the items with the massive data set of Amazon customer reviews. We also present Big Data architecture to afford the large scale data set for storing and computation. And, we adopted deep learning for machine learning community as it is known that it has higher accuracy for the massive data set. In the end, a comparative conclusion in terms of the accuracy as well as the performance is illustrated with the Deep Learning architecture with Spark ML and the traditional Big Data architecture, Spark ML alone.

• Journal of Power Electronics
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• 제10권6호
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• pp.643-646
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• 2010

An interactive web-based teaching tool for a power semiconductor course at the University of Central Florida is presented in this paper. A novel approach is introduced using Technology Aided Design Tools (TCAD) to generate time-lapsed 2D semiconductor device cross-section embedded in a webpage using $Adobe^{(R)}$ Flash (web design tool) platform to create interactive movies that demonstrate complex device physical phenomenon. Students can step through the interactive movies forward, backward, pausing, or looping. Each step represents a giving bias condition. Current-voltage plots are represented along with the semiconductor device and a visual point is placed on the IV curve to indicate the current bias conditions. The changes are then reflected in the 2D cross-section movie area and the IV plot. This tool was implemented in a classroom setting to augment the lectures or for discovery learning.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.672-680
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• 2019

본 논문은 농장의 바이오 센서 데이터를 수집해서 농장에서 재배중인 농작물의 질병을 진단하고, 그 해 수확량을 예측하는 IoT 및 딥 러닝 기반 스마트 팜 환경 최적화 및 수확량 예측 플랫폼을 제안한다. 이 플랫폼은 현재 날씨, 토양 미생물 등 수집 가능한 모든 정보를 수집하여 작물이 잘 성장할 수 있도록 농장 환경을 최적화하고, 농장에서 재배중인 작물의 잎을 이용하여 작물의 질병을 진단하고, 그리고, 농장의 모든 정보를 사용하여 올해 수확량을 예측한다. 실험 결과 AEOM(Agricultural Environment Optimization Module)의 평균 정확도는 RF(Random Forest)보다 약 15%, GBD(Gradient Boosting Tree)보다 약 8% 높고, 데이터가 증가해도 RF나 GBD에 비해 정확도가 덜 감소한다. 선형 회귀에 따르면 정확도의 기울기는 ReLU의 경우 -3.641E-4, Sigmoid의 경우 -4.0710E-4, 계단함수의 경우 -7.4534E-4이다. 따라서 ReLU 사용시 정확도 기울기가 가장 낮으므로 테스트 데이터의 양이 증가함에 따라 ReLU는 다른 두 가지 활성화 기능보다 더 정확하다. 본 논문에서 제안한 EOYPP는 농장 전체를 관리하는 플랫폼으로 실제 농장에 도입된다면 국내 스마트 팜의 발전에 크게 이바지할 것이다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제36권1호
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• pp.1-21
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• 2022

본 연구는 디지털 기술의 본격 활용에 따라 시간과 장소에 구애받지 않는 유연한 학습 환경 구축의 방안으로 제안되고 있는 에듀테크가 수학 교과에서 활용되기 위하여 그 현황을 분석하는 데 목적이 있다. 이에 따라 국내외 에듀테크 현황 및 활용 동향을 확인하며, 수학교과에서 활용되는 에듀테크 플랫폼의 기능과 그 역할을 분석하였다. 분석 결과, 에듀테크 플랫폼은 위계적 학문인 수학교육에서 학습자 개별 맞춤 학습에 유용할 수 있도록 그 기능을 구축해 나가고 있으며, 나아가 학습자의 자기주도학습을 추구하고 있었다. 또한 각 수업 단계에 맞는 활동 및 평가가 가능하여 교사의 업무경감 및 학습관리와 역량 강화 수업 등에 유용할 수 있도록 발전되어가고 있음을 확인하였다. 따라서 향후 이러한 플랫폼을 효율적으로 활용할 수 있는 교수설계 및 학생의 개별 맞춤형 학습 지원 활용 방안이 함께 수행되어질 필요가 있다.

• ETRI Journal
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• 제46권4호
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• pp.633-647
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• 2024

In e-commerce platforms, sentiment analysis on an enormous number of user reviews efficiently enhances user satisfaction. In this article, an automated product recommendation system is developed based on machine and deep-learning models. In the initial step, the text data are acquired from the Amazon Product Reviews dataset, which includes 60 000 customer reviews with 14 806 neutral reviews, 19 567 negative reviews, and 25 627 positive reviews. Further, the text data denoising is carried out using techniques such as stop word removal, stemming, segregation, lemmatization, and tokenization. Removing stop-words (duplicate and inconsistent text) and other denoising techniques improves the classification performance and decreases the training time of the model. Next, vectorization is accomplished utilizing the term frequency-inverse document frequency technique, which converts denoised text to numerical vectors for faster code execution. The obtained feature vectors are given to the modified convolutional neural network model for sentiment analysis on e-commerce platforms. The empirical result shows that the proposed model obtained a mean accuracy of 97.40% on the APR dataset.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권5호
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• pp.24-32
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• 2011

국방 분야와 정보기술의 융합 가속화에 따라 군 원격교육체계에서도 혁신적 변화가 요구되고 있다. 즉, 네트워크중심 지식정보화로 발전하기 위해 표준, 상호운용성 등을 바탕으로 통합의 필요성이 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는, SOA 기반에서 동영상콘텐츠 서비스에 대한 운영모델과 운영시스템을 도출하여 군 원격교육체계에 대한 통합 혁신 발전 방향을 제시하고자 한다. SOA가 지닌 서비스 중심으로 프로세스 단위의 통합과 확장이 용이한 점을 이용하여, 동영상 서비스 플랫폼 구조를 정의하고, Imprimatur 모델을 바탕으로 서비스 체계를 도출한다. 이를 바탕으로, 운영모델에서는 동영상콘텐츠 서비스를 위해 생산모델, 중개모델, 소비모델에 따른 각 단계별 액터들의 역할을 정의하고, 운영시스템에서는, 운영모델을 바탕으로 동영상콘텐츠 서비스를 위해 필요한 기능을 제어하고 처리할 수 있도록 기능과 데이터를 정의한다.