• 정보교육학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.691-699
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• 2017

2015 개정 교육과정에서 SW 교육 중요성이 증대되어 다양한 교육적 방법과 도구들을 활용한 SW 교육이 이루어지고 있으며, SW 교육 도구를 활용한 교수학습 콘텐츠가 지속적으로 개발되고 있다. 본 논문에서는 예비교사들의 EPL 수업후 산출된 결과물을 학과별, 학점별, 유형별로 분석하여 예비교사들의 EPL 콘텐츠 선호유형, 선호하는 개발과목 및 개발대상과 그들간의 연관성을 분석하였다. 그 결과, 학과별로 개발과목과 유형은 차이가 있었으며, 유형별로 개발과목과 대상에도 차이가 있었으나 학점별로 개발과목과 유형에는 차이가 없었다. 이를 통해 EPL 수업에 관한 피드백을 받을 수 있고 EPL 관련 교육과정 개발 및 적용에 도움을 줄 수 있을 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권3호
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• pp.345-352
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• 2013

최근 스마트 기기 사용자의 증가에 따라 모바일 음악에 대한 수요와 생산이 꾸준히 증가하고 있다. 이에 따라 대중화된 음악의 폭이 넓어지면서 사용자가 선호하는 음악에 대한 선택의 기준 또한 매우 다양해지고 복잡해지는 추세이다. 이러한 이유로 모바일 환경에서 사용자 개인이 선호하는 음악을 정교하게 추천하기 위한 지능적 음악 추천 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존의 음악 추천시스템은 청취로그를 이용한 단순 추천 방법을 사용하고 있어 사용자의 선호도를 제대로 고려하지 못하고 있다. 본 논문에서는 사용자의 선호도를 반영한 개인화된 적응형 음악 추천 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 계층적 의사결정 도구인 AHP를 이용하여 사용자의 개개인의 음악적 선호도를 반영한 음악 추천이 가능토록 하였으며, 베이지안 네트워크 기반의 사용자 피드백 통해 지속적인 사용자의 음악적 선호도를 반영하도록 하였다. 본 시스템의 성능을 평가하기 위해 12명의 실험자를 각각 3명씩 4그룹으로 나누어 실험하였으며 그 결과 87.5%의 추천 만족도를 얻었다.

• 한국건축시공학회지
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• 제21권1호
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• pp.71-78
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• 2021

코로나 팬데믹과 4차산업혁명의 도래는 대학교육에도 영향을 미쳐, 많은 변화가 유발되고 있다. 이러한 변화의 하나로 온라인 교육의 확대가 있다. 본 연구는 국내대학에서 급격하게 확대된 온라인교육으로 인한 학습자들의 어려움을 분석하고, 학습 지원방안을 모색하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 국내 대학의 건축공학전공 학생들을 대상으로 설문을 하였다. 그 결과 준비가 부족한 상황에서 급격히 확대된 온라인교육으로 인해, 교수와 학생의 상호작용에서 어려움이 있었던 것으로 나타났다. 비대면 온라인교육으로 인한 의사소통의 기회가 충분하지 못했고, 질의응답이나 피드백을 신속하게 받지 못한 것으로 분석되었다. 또한 본 연구는 온라인교육 학습의 어려움을 지원하기 위한 방법을 조사하였다. 학생들은 '강의일정과 같은 공지사항의 적절한 안내', '교수자의 강의노트를 학습자료로 제공' 등의 항목에서 높은 선호도를 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.738-750
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• 2022

본 논문은 XR 콘텐츠나 인터페이스 환경에서 활용할 수 있는 음향 자극의 종류를 고찰하고, 청각 자극 기반의 감성 유발이 뇌과학적으로 실효성을 가지는지에 대해 논의하였다. 외부 청각자극, 감성변화 및 뇌연결성의 상관관계 규명에 초점을 맞추어, XR 환경에서 사용자 경험을 제고하기 위한 기계학습 기반 개인 맞춤형 사운드 트랙 제공 서비스 개발이 필요하다는 시사점을 도출하였다. 또한, 짧은 음향자극으로 감성을 유발할 수 있는지를 테스트하여 청각자극에 의해 유발된 각성상태에서 우측 전두엽이나 전두엽, 두정엽, 후두엽 네트워크에서 뇌의 기능적 연결성이 강화되고 이완시에는 상반된 패턴을 보이는 것을 확인하였다. 본 연구에서 도출된 결과는 보다 입체적인 XR 상호작용 경험을 제시하고 사용자의 XR 인지수용성을 제고하여, 현장에서 실질적으로 적용될 수 있는 초실감 XR 사운드 바이오피드백 시스템 개발에 활용될 수 있을 것이다.

• Nutrition Research and Practice
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• 제18권2호
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• pp.294-307
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• 2024

BACKGROUND/OBJECTIVES: Dietitians frequently use nutrition education tools to facilitate dietary counselling sessions. Nevertheless, these tools may require adaptation to keep pace with technological advancements. This study had a 2-fold purpose: first, to identify the types of nutrition education tools currently in use, identify their limitations, and explore dietitians' perspectives on the importance of these tools; second, to investigate the features that dietitians prefer in digital nutrition education tools. SUBJECTS/METHODS: A semi-structured face-to-face interview was conducted among 15 dietitians from selected public hospitals, primary care clinics, and teaching hospitals in Malaysia. Inductive thematic analysis of the responses was conducted using NVivo version 12 software. RESULTS: Most dietitians used physical education tools including the healthy plate model, pamphlets, food models, and flip charts. These tools were perceived as important as they facilitate the nutrition assessment process, deliver nutrition intervention, and are time efficient. However, dietitians described the current educational tools as impersonal, outdated, limited in availability due to financial constraints, unhandy, and difficult to visualise. Alternatively, they strongly favoured digital education tools that provided instant feedback, utilised an automated system, included a local food database, were user-friendly, developed by experts in the field, and seamlessly integrated into the healthcare system. CONCLUSION: Presently, although dietitians have a preference for digital educational tools, they heavily rely on physical nutrition education tools due to their availability despite the perception that these tools are outdated, impersonal, and inconvenient. Transitioning to digital dietary education tools could potentially address these issues.

• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.129-142
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• 2016

전자상거래에서 소비자들의 구매 의사결정에 판매 제품을 이미 구매하여 사용한 고객의 리뷰가 중요한 영향을 미치고 있다. 전자상거래 업체들은 고객들이 제품 리뷰를 남기도록 유도하고 있으며, 구매고객들도 적극적으로 자신의 경험을 공유하고 있다. 한 제품에 대한 고객 리뷰가 너무 많아져서 구매하려는 제품의 모든 리뷰를 읽고 제품의 장단점을 파악하는 것은 무척 힘든 일이 되었다. 전자상거래 업체들과 연구자들은 텍스트 마이닝을 활용하여 리뷰들 중에서 유용한 리뷰들의 속성을 파악하거나 유용한 리뷰와 유용하지 않은 리뷰를 미리 분류하는 노력을 수행하고 있다. 고객들에게 유용한 리뷰를 필터링하여 전달하는 방안이다. 본 연구에서는 문서-단어 매트릭스에서 단어의 제거 기준으로 온라인 고객 리뷰가 유용한 지, 그렇지 않은지를 구분하는 문제에서 단어들이 유용 리뷰 집합과 유용하지 않은 리뷰집합에 중복하여 등장하는 정도를 측정한 중립도를 제시한다. 제시한 중립도를 희소성과 함께 분석에 활용하여 제거할 단어를 선정한 후에 각 분류 알고리즘의 성과를 비교하였다. 최적의 성과를 보이는 중립도를 찾았으며, 희소성과 중립도에 따라 단어를 선택적으로 제거하였다. 실험은 Amazon.com의 'Cellphones & Accessories', 'Movies & TV program', 'Automotive', 'CDs & Vinyl', 'Clothing, Shoes & Jewelry' 제품 분야 고객 리뷰와 사용자들의 리뷰에 대한 평가를 활용하였다. 전체 득표의 수가 4개 이상인 리뷰 중에서 제품 카테고리 별로 유용하다고 판단되는 1,500개의 리뷰와 유용하지 않다고 판단되는 1,500개의 리뷰를 무작위로 추출하여 연구에 사용하였다. 데이터 집합에 따라 정확도 개선 정도가 상이하며, F-measure 기준으로는 두 알고리즘에서 모두 희소성과 중립도에 기반하여 단어를 제거하는 방안이 더 성과가 높았다. 하지만 Information Gain 알고리즘에서는 Recall 기준으로는 5개 제품 카테고리 데이터에서 언제나 희소성만을 기준으로 단어를 제거하는 방안의 성과가 높았으며, SVM에서는 전체 단어를 활용하는 방안이 Precision 기준으로 성과가 더 높았다. 따라서, 활용하는 알고리즘과 분석 목적에 따라서 단어 제거 방안을 고려하는 것이 필요하다.

• 한국의류학회지
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• 제33권6호
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• pp.990-1001
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• 2009

본 연구는 지각자의 성별, 의복, 헤어스타일이 남성의 전문성 및 선호도의 시각적 평가에 미치는 영향을 조사하는데 그 목적이 있었다. 연구방법은 준실험방법이었으며, 실험설계는 $2\times8\times2$(지각자의 성별$\times$의복$\times$헤어스타일)의 요인설계를 사용하였다. 자극물은 20대 남성의 사진 16장이었다. 의복은 베이지색과 남색의 테일러드 칼라 재킷, 베이지색, 남색, 빨강색의 점퍼와 스웨터였고, 하의는 청바지를 착용하였다. 헤어스타일은 길이에 따라 짧은형과 중간형으로 구분하였다. 조사대상자는 서울지역의 남성 208명과 여성 223명이었다. 청바지와 함께 베이지색 스웨터를 착용하는 것은 지성적 이미지가 높게 보였고, 빨강색 점퍼의 착용은 지성적 이미지가 낮게 보였으며, 베이지색 재킷은 역능적 이미지가 낮게 평가되었다. 남성의 짧은 헤어스타일은 중간형 헤어스타일보다 전문성이 높게 평가되었다. 남자 지각자는 여자보다 짧은 헤어스타일을 더 선호하였으나 여자는 헤어스타일 선호도가 유사하였다. 여자는 테일러드 칼라의 재킷과 수티앵 칼라의 점퍼에 대한 선호도가 유사하였으나 남자는 재킷보다 점퍼의 선호도가 더 높았다. 베이지색 재킷에는 중간형 헤어스타일, 빨강 스웨터에는 짧은 헤어스타일이 전문성이 높게 평가되었다. 남자 지각자는 청바지에 수티앵 칼라의 점퍼를 착용한 것을 청바지에 테일러드 칼라의 재킷을 착용한 것보다 더 긍정적으로 평가함으로써 남자가 여자보다 옷차림에 대해 보수적인 태도를 나타냈다. 또한 청바지 차림에서는 점퍼를 입고 짧은 헤어스타일을 한 남자가 긍정적으로 평가되었고, 재킷을 입고 중간형 헤어스타일을 한 남자는 부정적으로 지각되었다. 결론적으로 베이지색 재킷에는 중간형 머리, 빨강 스웨터에는 짧은형 머리가 전문성이 높게 보였으므로 의복과 헤어스타일이 상호작용하여 전문성 평가에 영향을 준다고 할 수 있다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권32호
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• pp.289-313
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• 2013

브랜드 연구자들은 브랜드 마케팅과 관련된 모든 의사결정은 특정 브랜드의 브랜드 아이덴티티(brand identity)를 기반으로 이루어져야 한다고 주장한다. 본 연구는, 연구자들의 논의에 근거하여 문화콘텐츠 OSMU는 콘텐츠가 창출하는 부가가치를 극대화시키기 위한 마케팅 활동이며, 모든 OSMU관련 의사결정은 특정 콘텐츠의 브랜드 아이덴티티를 중심으로 이루어져야 한다고 주장한 '브랜드 아이덴티티 기반 문화콘텐츠 OSMU 전략모델'의 타당성을 검증하고자 하였다. 연구목적 달성을 위해, 성공한 문화콘텐츠이자 막대한 브랜드 가치를 지닌 파워브랜드로 평가되는 <해리포터>를 조사대상으로 선정, 브랜드 아이덴티티를 반영한 캐릭터 상품과 그렇지 않은 상품에 대한 소비자 태도 및 브랜드 자산의 차이를 설문조사를 통해 측정하였다. 조사 결과, 소비자들은 <해리포터>의 브랜드 아이덴티티인 '마법, 선악대결, 용기'가 반영된 상품에 대해서 더욱 호감을 느끼며, 품질이 좋은 것으로 인식한다는 것을 확인하였다. 이는 브랜드 아이덴티티의 효과적인 전달에 초점을 맞춘 OSMU 전략이 문화콘텐츠의 부가가치 극대화에 기여한다는 브랜드 아이덴티티 기반 OSMU 전략모델의 주장과 일치하는 결과이다. 하지만, 브랜드 아이덴티티를 반영한 캐릭터 상품이 브랜드 자산에 미치는 영향을 측정한 결과, <해리포터>에 대한 소비자 인지도, 충성도, 지각된 품질은 상대적으로 높았으나, 그 차이가 통계적으로 유의미하지는 않았고, 그에 따라 브랜드 아이덴티티 기반 OSMU가 콘텐츠의 브랜드 자산에 영향을 미친다는 피드백 효과는 확인되지 않았다. 하지만, 콘텐츠의 브랜드 자산이란 지속적인 소비자들의 콘텐츠 관련 경험을 통해 장기적으로 구축되는 것이기 때문에, 다양한 OSMU를 통한 브랜드 아이덴티티의 지속적인 전달이 정기적으로는 콘텐츠의 브랜드 자산에 긍정적 영향을 미칠 것이라는 해석의 여지도 남아있는 바, 이와 관련된 지속적인 연구가 필요하다. 본 연구는 실천적 관점에서 문화콘텐츠 OSMU 전략의 타당성을 실증적으로 논의한 최초의 연구이며, 성공 프로젝트를 위한 논의에서 한발 더 나아가, <해리포터>와 같은 문화콘텐츠 파워브랜드를 구축하기 위한 방법론에 대한 관심과 논의의 필요성을 제기하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권2호
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• pp.35-46
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• 2017

국내외 연구결과들에 의하면 좋은 수업의 공통적 특징 중의 하나는 다양한 수업방법이다. 본 연구에서는 다양한 수업방법을 도입하여 '비즈니스 전공영어' 수업을 좋은 수업으로 만들기 위해 교수설명, 그룹활동 및 발표, 단어퀴즈, reading comprehension, 숙제 및 시험에 대한 피드백이 수업활동으로 활용되었다. 2015년과 2016년에 '비즈니스 전공영어' 수업을 수강한 3학년 39명 학생들을 대상으로 수업활동에 대한 학생들의 인식에 대해 설문조사를 실시하였다. 설문조사를 분석한 결과 다음 사실들을 확인할 수 있었다. 첫째, 학생들이 가장 선호하는 수업활동은 교수설명이었다. 둘째, 텍스트 내용 이해와 영어구문 이해에 가장 도움이 된다고 학생들이 인식하는 수업활동은 교수설명이었다. 셋째, 그룹 활동 및 발표에 대한 선호도는 높지 않았으며, 텍스트 내용 이해와 영어구문 이해에 가장 도움이 안 되는 수업활동으로 인식하고 있었다. 이러한 설문조사 결과는 영어문장 구조의 정확한 파악에 미숙한 조사대상자 학생들은 텍스트 내용의 확실한 이해를 위해 영어문장 구조에 대한 교수의 명확한 설명을 필요로 한다는 것을 보여 준다. 즉 영어수업의 경우 학생들이 선호하며 도움이 많이 된다고 인식하는 수업활동은 교과목의 특성과 학생들의 영어능숙도와 관련이 있다는 것을 시사해 주었다.

• 지식경영연구
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• 제23권2호
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• pp.277-299
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• 2022

관광산업에서 발생하는 방대한 카드 거래 데이터는 관광객의 소비 행태와 패턴을 암시하는 중요한 자원이 되었다. 거래 데이터에 기반을 둔 스마트 서비스 시스템을 개발하는 것은 관광산업과 지식관리시스템 개발자들의 주요한 목표들 중 하나이다. 그러나 기존 추천 기법의 근간이 되어 온 평점을 활용하기 어렵다는 점은 시스템 설계자들이 학습 과정을 평가하기 어렵게 한다. 또한 시간적, 공간적, 인구통계학적 정보와 같이 추천 성과를 높일 수 있는 보조 요소들을 적절히 활용하는 방법도 어려운 상황이다. 이러한 문제들에 대하여 본 논문은 카드 거래 데이터를 기반으로 관광 서비스를 추천하는 새로운 방식인 CTDDTR을 제안한다. 먼저 Doc2Vec를 이용하여 시간성 선호도를 임베딩하여 관광객 그룹과 서비스 벡터로 데이터를 표현하였다. 다음 단계로 딥러닝 기술 중 하나인 다중 계층 퍼셉트론을 도입하여 얻어진 벡터와 관광 RDF로부터 도출한 보조 요소를 통합하여 심층 추천 모듈을 구성하였다. 추가로, 지식경영 분야의 RFM 분석 기법을 심층 추천 모듈에 도입하여 심층 신경망을 학습하는데 사용되는 평점을 생성함으로써 평점 부재 문제에 대응하였다. 제안한 CTDDTR의 추천 성능을 평가하기 위해 제주도에서 8년 동안 발생한 카드 거래 데이터를 사용하였고, 제안된 방법의 우수한 추천 성능과 보조 요소의 효과를 증명하였다.