• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.1-13
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• 2023

연합학습이 현대 인공지능 연구에 큰 패러다임을 가지고 오면서 다양한 분야의 연구에서 연합학습을 접목시키기 위한 노력을 하고 있다. 하지만 연합학습 적용을 위한 연구자들은 자신의 상황과 목적에 맞는 연합학습 프레임워크와 벤치마크 툴을 선택해야 하는 문제에 직면한다. 본 연구는 실제 연합학습을 적용하는 연구자의 상황을 고려한 연합학습 프레임워크 및 벤치마크 툴의 선택 가이드라인 제시를 목표로 한다. 특히, 본 연구에서는 3가지의 주요한 기여점이 존재한다. 첫번째, 연합학습을 적용하는 연구자의 상황을 연합학습의 목표와 결합하여 일반화하고, 각 상황에 적합한 연합학습 프레임워크의 선택 가이드라인을 제안한다. 두번째, 연구자에게 연합학습 프레임워크를 각각의 특징과 성능비교를 통해 선택의 적합성을 보여준다. 마지막으로, 현존하는 연합학습 프레임워크의 한계와 실세계 연합학습 운영을 위한 방안, 특히 생명주기 관리에 대한 플랫폼의 구조에 대해 제안한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제58권1호
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• pp.181-198
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• 2024

교수·학습 패러다임의 전환에 따라 비정형 학습에 대한 요구가 높아지고 있다. 본 연구에서는 학습자 주도로 일상적으로 이루어지는 전문가학습공동체를 사서를 위한 교육훈련 프로그램에 적용해보고자 관련 문헌과 사례를 분석하였다. 국내외의 사서와 타 분야의 전문가학습공동체 7개의 운영 사례를 선정하여 학습공동체 구성, 운영 형식과 방법, 학습 내용, 지원 체계 등을 분석하였다. 문헌 검토와 사례 분석을 종합하여 (가칭)사서학습공동체의 개념을 정의하고, 사서학습공동체 구성 및 운영을 위한 시사점으로 구성의 자발성과 다층위성, 학습공동체 운영 형식의 다양성, 학습 내용의 현장성을 도출하였다. 사서학습공동체의 원활한 운영과 활성화를 위한 지원 체계로는 운영기관의 프로그램 운영의 지속성, 소속기관의 지지와 협조, 교육 및 연수 프로그램, 플랫폼 구축 및 운영, 활성화를 위한 성과 확산과 환류의 필요성을 제시하였다.

• 대한통합의학회지
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• 제2권3호
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• pp.15-22
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• 2014

Backround : The paradigm of recent education has been shifting from existing style of professor-oriented, passive and rote teaching to learner-centered education. Rather than mere delivery of knowledge, today's idea of education uses various audiovisual media to let learners gain more problem-solving skills, judgment, cognitive thinking ability, and creativity to apply to real practice. Also, while current trends and change in policy ask for related industry to require practice-centered teaching learning model, Problem-Based Learning (PBL) is quite effective that it activates problem-solving skills as well as application of National Competency Standards (NCS). Purpose : The purpose of this study was to suggest a teaching learning model article as an approach to apply web-based PBL for patient & medical charge management practices. Discussion & Conclusion : This paper the cases on PBL and presents the teaching learning model on web-based PBL as an approach to applying web-based PBL, which fits Medical Information System Department that combines health-medical treatment and computer applications, to practical health administrative affairs.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.31-39
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• 2006

지식정보 사회로의 변화는 교육 패러다임의 변화를 요구하고, 이에 따라 지능형 학습과 원격 교육은 지속적인 연구 주제로서 관심을 모으고 있다. 이러한 연구 분야에서의 교수 학습 방법은 학습의 개별성, 즉, 개별 학습자의 특성에 의존하는 학습 요소 및 경로의 추출을 전제로 하며, 이는 '개별화된 추론 전략'에 대한 논의로 이어진다. 따라서 본 연구에서는 신경논리망의 확장 개념인 X-Neuronet(eXtended Neuronet)을 근거로, 학습 내용을 위계적 표상과 자체의 자기 학습(self-learning)이 가능한 학습자 인지구조체로 표현하고, 이 구조체를 이용하여 개별 학습자의 지식상태에 의존하는 추론의 개별화 전략을 설계하고, 이에 대한 타당성을 검증하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.219-221
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• 2017

최근 오픈 콘텐츠의 성격을 가지는 MOOC(Massive Open Online Course)가 여러 대학에서 서비스되면서 대학교육의 패러다임을 변화시키고 있으며, 이와 함께 MOOC 기반 이러닝 서비스도 다양한 유형으로 발전하고 있다. 지금까지 MOOC 기반 이러닝 서비스의 질 관리는 MOOC의 유형에 관계없이 MOOC가 제공하는 일반적인 요소들을 대상으로 연구되어 왔다. 본 연구에서는 MOOC 유형별로 이러닝 서비스의 질에 영향을 미치는 요인 분석을 통해 MOOC 기반 이러닝 서비스의 질 관리를 개선하기 위한 방안을 제시한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권11호
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• pp.329-331
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• 2020

에듀테크는 교육(Education)과 기술(Technology)의 합성된 단어로서, 4차 산업혁명 시대의 교육 패러다임이다. 이는 4차 산업혁명의 빅데이터(Bigdata), 인공지능(AI), 로봇, 가상현실(Virtual reality; VR) 등 정보통신기술(ICT)을 활용한 차세대 교육을 의미한다. ICT에서의 교육은 온라인 강의로 이러닝(e-Learning)이 사용되고 있으나, 코로나-19로 인해 비대면 교육에 대한 수유가 급증함에 따라 이러닝과 함께 에듀테크가 주목받고 있다. 따라서 본 논문에서는 블록체인 기반의 배지서비스 플랫폼, 시뮬레이션 기반 협동형 이러닝 시스템, 동영상 영어사전, 그리고 블록체인 기반의 접근제어 감사시스템에 대한 심사 완료된 논문들을 분석한다.

• Journal of Power Electronics
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• 제10권6호
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• pp.628-634
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• 2010

The paper describes aspects regarding an E-learning approach of resonant ac inverters. The learning process is based on "Learning by Doing" paradigm supported by several learning tools: electronic course materials, interactive simulation, laboratory plants and real experiments accessed by Web Publishing Tools under LabVIEW. Built on LabVIEW and accompanied by a robust, flexible and versatile hardware, the experiment allows a comprehensive study by remote controlling and performing real measurements on the inverters. The study is offered in a gradual manner, according to the Leonardo da Vinci project EDIPE ($\b{E}$-learning $\b{D}$istance $\b{I}$nteractive $\b{P}$ractical $\b{E}$ducation) philosophy: theoretical aspects followed by simulations, while in the end the real experiments are investigated. Studying and experimenting access is opened for 24 hours a day, 7 days a week under the Moodle booking system.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권2호
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• pp.47-55
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• 2023

The automotive industry is undergoing a paradigm shift due to the convergence of IT and rapid digital transformation. Various components, including embedded structures and systems with complex architectures that incorporate IC semiconductors, are being integrated and modularized. As a result, there has been a significant increase in vehicle defects, raising expectations for the quality of automotive parts. As more and more data is being accumulated, there is an active effort to go beyond traditional reliability analysis methods and apply machine learning models based on the accumulated big data. However, there are still not many cases where machine learning is used in product development to identify factors of defects in performance and durability of products and incorporate feedback into the design to improve product quality. In this paper, we applied a prediction algorithm to the defects of automotive door devices equipped with automatic responsive sensors, which are commonly installed in recent electric and hydrogen vehicles. To do so, we selected test items, built a measurement emulation system for data acquisition, and conducted comparative evaluations by applying different machine learning algorithms to the measured data. The results in terms of R² score were as follows: Ordinary multiple regression 0.96, Ridge regression 0.95, Lasso regression 0.89, Elastic regression 0.91.

• 한국IT서비스학회지
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• 제22권6호
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• pp.71-86
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• 2023

The rapid change in industry and the technological gap give rise to social demand for upskilling and reskilling and spread of alternative education. Against this backdrop, digital certification and career management tools can be used to manage various types of learning activities comprehensively. Digital badges provide various kinds of history information related to individual learning, and the reliability and transparency of the issued information can be strengthened by applying blockchain technology. There have been various discussions about digital badges for a long time, but due to the lack of standards to support the issuance and distribution of digital badges, they have been partially used in some areas. However, interest in digital badges is increasing due to the development of related technologies, establishment of standards, paradigm changes in higher education, and government policies related to nurturing digital talent. This paper deals with the use of digital badges for efficient and transparent learning management and career management in an online learning environment. The researcher analyzes the technical characteristics and use cases of digital badges, and proposes a plan for use in online higher education based on them.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권6호
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• pp.1462-1477
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• 2024

With the evolving complexity of connected vehicle features, the volume and diversity of data generated during driving continue to escalate. Enabling data sharing among interconnected vehicles holds promise for improving users' driving experiences and alleviating traffic congestion. Yet, the unintentional disclosure of users' private information through data sharing poses a risk, potentially compromising the interests of vehicle users and, in certain cases, endangering driving safety. Federated learning (FL) is a newly emerged distributed machine learning paradigm, which is expected to play a prominent role for privacy-preserving learning in autonomous vehicles. While FL holds significant potential to enhance the architecture of the Internet of Vehicles (IoV), the dynamic mobility of vehicles poses a considerable challenge to integrating FL with vehicular networks. In this paper, a novel clustered FL framework is proposed which is efficient for reducing communication and protecting data privacy. By assessing the similarity among feature vectors, vehicles are categorized into distinct clusters. An optimal vehicle is elected as the cluster head, which enhances the efficiency of personalized data processing and model training while reducing communication overhead. Simultaneously, the Local Differential Privacy (LDP) mechanism is incorporated during local training to safeguard vehicle privacy. The simulation results obtained from the 20newsgroups dataset and the MNIST dataset validate the effectiveness of the proposed scheme, indicating that the proposed scheme can ensure data privacy effectively while reducing communication overhead.