• 과학교육연구지
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• 제41권2호
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• pp.248-266
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• 2017

본 연구는 초등학교 6학년 수학수업에서 수업인터넷을 기반으로 한 협력학습의 다양한 수업사례를 제시하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 수업인터넷 기반을 위한 수업환경의 설계 방법을 안내하고 다양한 수업방법에 대한 사례를 제시하였다. 본 연구는 D 광역시의 초등학교 6학년 한 개 반을 대상으로 2016년 3월부터 11월까지 약 9개월간 수업인터넷 기반으로 한 협력학습을 실시하여 대표적인 수업사례 유형을 정리하였다. 그 유형으로는 수업인터넷을 기반으로 한 교실 내 협력학습, 교실-교실 간 원격협력학습, 실시간 참여수업, 프로젝트 협력학습, 가상현실을 이용한 협력학습 등으로 구분할 수 있었으며, 다른 지역의 학생들과 동시간대에 협력학습을 실시할 수 있거나 Youtube를 이용한 학부모 및 교사 참관수업이 가능하다는 점이 기존의 협력학습과 차이가 있다는 것을 알 수 있었다. 이러한 수업사례는 교실 안에서 이루어지는 전통적인 수학수업을 벗어날 수 있는 사례로 제시할 수 있다는 점에서 미래교실에서의 스마트 기기와 인터넷을 활용한 수업방법에 대한 시사점을 제공할 수 있을 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권10호
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• pp.1-9
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• 2018

본 연구의 목적은 첨단 ICT의 활용도를 높이고 국가 간 교육 교류협력 활성화에 기여하는 온라인 국제교류 협력학습의 개념과 유형에 대해서 살펴보고, 유형별 수업 설계모형을 제시하는 데 있다. 이를 위해 온라인 국제교류 협력학습 관련 시범사업 및 선행연구를 고찰하였다. 그 결과, 온라인 국제교류 협력학습은 첨단 ICT를 기반으로 언어적, 문화적으로 이질적인 학생, 교사, 현장전문가가 상호작용하고 협력함으로써 지식을 탐구하고 구성해가는 구성주의 기반의 교육방법임을 확인하였다. 유형으로는 원격 화상 수업 중심의 실시간 교류학습과 웹사이트 기반 과제 중심의 비실시간 교류학습이 있었고, 이러한 유형별 특징을 고려한 PPIE(Plan-Preparation-Interaction-Evaluation) 수업 설계모형을 제시하였다. 본 연구의 결과가 온라인 국제교류 협력학습 활성화에 기여할 것으로 기대한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권5호
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• pp.914-923
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• 2015

스마트 디바이스의 보급과 더불어 스마트 TV, 웹 기반 IPTV등의 확산으로 사용자 측의 방송 콘텐츠 재생 단말의 급속한 변화가 일어나고 있다. 이러한 환경 변화를 통해 방송 콘텐츠들은 다양한 웹 서비스들이 결합된 응용 서비스들이 가능해졌으며 방송 환경에서의 웹 콘텐츠의 수용을 더욱 촉진하고 있다. 이러한 변화와 함께, 교육 콘텐츠의 경우 교수자의 강의를 일방적으로 전달하던 방송 형태에서 점차 웹을 응용한 온라인 교육 환경으로 발전함에 따라 점점 교수자와 학습자간의 상호작용에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 웹 기술과 방송이 결합된 환경에서 양방향 교육 환경을 지원하기 위해, WebRTC (Web Real-Time Communication) 기반 원격 협업 학습 플랫폼을 제안한다. 변화된 환경에서의 원격 협업 교육 서비스 시나리오 도출을 통해 요구사항을 정의하고, 이를 지원하기 위한 웹 기반 원격 협업 콘텐츠 객체 공유 기술과 협업 스트리밍 기술을 제시한다. 특히 WebRTC를 기반으로 한 효율적인 사용자 세션 제어, 연동 및 관리를 위한 협업 교육 플랫폼 구조 제안 및 구현을 통해 실제 교육 환경에서의 적용 및 검증하고, 본 기술의 가능성을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권3호
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• pp.958-979
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• 2023

Due to laws, regulations, privacy, etc., between 70-90 percent of providers do not share medical data, forming a "data island". It is essential to collaborate across multiple institutions without sharing patient data. Most existing methods adopt distributed learning and centralized federal architecture to solve this problem, but there are problems of resource heterogeneity and data heterogeneity in the practical application process. This paper proposes a collaborative deep learning modelling method based on the blockchain network. The training process uses encryption parameters to replace the original remote source data transmission to protect privacy. Hyperledger Fabric blockchain is adopted to realize that the parties are not restricted by the third-party authoritative verification end. To a certain extent, the distrust and single point of failure caused by the centralized system are avoided. The aggregation algorithm uses the FedProx algorithm to solve the problem of device heterogeneity and data heterogeneity. The experiments show that the maximum improvement of segmentation accuracy in the collaborative training mode proposed in this paper is 11.179% compared to local training. In the sequential training mode, the average accuracy improvement is greater than 7%. In the parallel training mode, the average accuracy improvement is greater than 8%. The experimental results show that the model proposed in this paper can solve the current problem of centralized modelling of multicenter data. In particular, it provides ideas to solve privacy protection and break "data silos", and protects all data.

• Journal of Platform Technology
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• 제9권3호
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• pp.70-77
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• 2021

기능성 게임은 사용자에게 재미와 함께 특정한 학습 목표를 달성하기 위한 훈련 또는 교육의 경험을 제공하는 것이다. 본 연구에서는 몰입형 메타버스 플랫폼에서 여러 훈련생과 감독자 들이 서로 실시간 동기화된 자신들의 아바타들 간 협업을 통해 화재 탈출 훈련을 제공하는 기능성 게임을 제안하고 구현하였다. 제작된 시스템 아키텍처는 착용형 동작 센서와 헤드 마운트 디스플레이로 구성되어 메타버스 사이버 공간에서 각 사용자의 의도된 행동을 사용자의 아바타의 동작과 동기화시킨다. 개인화된 착용형 시스템은 사이버 체험 기반의 화재 대피 훈련 시스템에 편리한 사용자 인터페이스와 몰입형 환경을 저렴한 구성 비용으로 제공할 수 있도록 한다. 본 연구의 기능성 게임은 건물의 화재 현장에 대해서만 구현되었으나 제안하는 플랫폼은 공공의 안전을 위한 다양한 재난 상황에 대해 구성을 확장할 수 있다. 본 시스템의 실험 결과를 통하여 제작된 시스템이 화재 탈출에 필요한 능력을 향상시키는 훈련 효과를 검증하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권11호
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• pp.216-222
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• 2021

Advances in technology have given educators a tool to empower them to assist with developing the best possible human resources. Teachers at universities prefer to use more modern technological advances to help them educate their students. This opens up a necessity to research the capabilities of cloud-based learning services so that educational solutions can be found among the available options. Based on that, this essay looks at models and levels of deployment for the e-learning cloud architecture in the education system. A project involving educators explores whether gement Systems (LMS) can function well in a collaborative remote learning environment. The study was performed on how Blackboard was being used by a public institution and included research on cloud computing. This test examined how Blackboard Learn performs as a teaching tool and featured 60 participants. It is evident from the completed research that computers are beneficial to student education, especially in improving how schools administer lessons. Convenient tools for processing educational content are included as well as effective organizational strategies for educational processes and better ways to monitor and manage knowledge. In addition, this project's conclusions help highlight the advantages of rolling out cloud-based e-learning in higher educational institutions, which are responsible for creating the integrated educational product. The study showed that a shift to cloud computing can bring progress to educational material and substantial improvement to student academic outcomes, which is related to the increased use of better learning tools and methods.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.35-39
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• 2008

협업 시스템은 원거리의 다수 사용자들이 시간과 공간의 제약을 받지 않고 공동의 작업을 진행 할 수 있도록 서비스를 제공하는 시스템이다. 하지만 모든 시스템들이 그렇듯이 처음 사용할 때는 여러 가지 시행작오가 생기게 된다. 가상분자모델링 시스템인 VRMMS[1]는 여러 사용자들이 온라인상에서 분자 구조를 관찰하고 시뮬레이션 결과를 확인 할 수 있고 또한 피드백까지 줄 수 있는 협업시스템인데, 분자 모델을 연구하는 사람들에게는 유용한 시스템이지만 익숙하게 분자 구조를 조작하기 위해서는 인터페이스에 대한 학습이 필요하다. 가장 좋은 방법은 직접 만나서 교육을 시켜주는 것이지만 한 장소가 아닌 여러 장소에서 원격으로 실험을 진행하는 상황에서는 사용법에 대한 직접적인 교육이 힘들기 때문에 시행착오 기간이 길어질 수 있다. 본 논문에서는 이러한 시행착오를 줄이기 위해 가상의 현실세계인 세컨드라이프[2]를 통해 분자 구조를 관찰하고 시뮬레이션을 할 수 있는 협업시스템을 제안한다. 각각의 사용자들은 가상세계에서 자신의 아바타를 통해 가상분자모델링 시스템인 VRMMS를 사용하여 현실 세계에서와 같은 방식으로 실험을 진행할 수 있으며, 실험에 익숙하지 않는 사용자들은 실험방법을 직접 보고 따라 해 볼 수 있어서 좋은 학습효과를 기대할 수 있다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제19권4호
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• pp.924-935
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• 2023

Purpose: The central aim of this study is to leverage machine learning techniques for the classification of Intrusion Detection System (IDS) data, with a specific focus on identifying the variables responsible for enhancing overall performance. Method: First, we classified 'R2L(Remote to Local)' and 'U2R (User to Root)' attacks in the NSL-KDD dataset, which are difficult to detect due to class imbalance, using seven machine learning models, including Logistic Regression (LR) and K-Nearest Neighbor (KNN). Next, we use the SHapley Additive exPlanation (SHAP) for two classification models that showed high performance, Random Forest (RF) and Light Gradient-Boosting Machine (LGBM), to check the importance of variables that affect classification for each model. Result: In the case of RF, the 'service' variable and in the case of LGBM, the 'dst_host_srv_count' variable were confirmed to be the most important variables. These pivotal variables serve as key factors capable of enhancing performance in the context of classification for each respective model. Conclusion: In conclusion, this paper successfully identifies the optimal models, RF and LGBM, for classifying 'R2L' and 'U2R' attacks, while elucidating the crucial variables associated with each selected model.