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허윤아 ( Yuna Hur ),이동엽 ( Dongyub Lee ),임희석 ( Heuiseok Lim ) 한국컴퓨터교육학회 2017 한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집 Vol.21 No.2
최근 IT 기술이 발전함에 따라 교육형태도 많이 발전되고 있다. 특히 IT 기기를 활용할 수 있는 온라인 교육에 집중되고 있다. 온라인 교육 시스템 중 하나인 MOOT(Massive Open Online Textbook)이 주목받고 있다. MOOT는 텍스트 중심의 교육 기반이며, 온라인 교재 내에 실습환경이 있어 언제 어디서나 학습자가 자기주도적인 학습을 할 수 있도록 도와준다. 온라인을 통해 학습하기 때문에 수많은 학습자의 학습현황을 쉽게 파악할 수 없는 문제점이 제기되었다. 따라서 본 논문에서는 데이터 결과를 한 눈에 파악할 수 있도록 시각화를 제안하여, MOOT시스템 내에서 학습한 고려대학교 343명의 학생 데이터를 기반으로 학습자 데이터 시각화를 설계하였다.
맞춤형 UX 설계를 위한 시니어와 주니어 사용자의 생체능력 비교 분석 연구
소아람(Aram So),이설화(SeolHwa Lee),허윤아(YunA Hur),황태선(Taesun Whang),임희석(HeuiSeok Lim) 한국컴퓨터교육학회 2018 한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집 Vol.22 No.2
스마트 시니어란 기존의 고령자 세대와 달리 문화향유 의욕을 가진 계층으로 컴퓨터, 스마트 기기 등 컴퓨팅 기기를 사용할 수 있고, 취미·문화 활동에 적극적으로 참여한다. 또한 고령자의 인터넷이용률도 증가하고 있다. 하지만 고령자들은 신체적 노화에 따른 한계점에 인터넷이용에 불편을 겪기도 한다. 이에 본 논문에서는 시니어와 주니어의 생체능력 비교실험을 통하여 스마트 시니어를 대상으로 하는 인지반응 분석 기술을 개발하는 것을 목적으로 한다. 시니어와 주니어의 비교분석으로 주니어에서 시니어로 변화되는 과정을 파악할 수 있고 이는 스마트 시니어에게 알맞은 UI/UX제공 및 스마트 시니어에게 최적화된 콘텐츠 및 서비스를 제공할 수 있을 것 이라 사료된다.
소셜 미디어 데이터 분석을 활용한 빅데이터에 대한 인식 변화 비교 분석
윤유동 ( Youdong Yun ),조재춘 ( Jaechoon Jo ),허윤아 ( Yuna Hur ),임희석 ( Heuiseok Lim ) 한국정보처리학회 2017 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.6 No.7
최근 모바일의 확산과 웹 서비스의 도입으로 온라인 상에 데이터가 급격히 증가하게 되어 다양한 분야에서 활용되고 있다. 특히, 빅데이터 분야에서 소셜 미디어의 등장은 축적되는 비정형 데이터의 양이 급격하게 증가하는 계기가 되었다. 이러한 비정형 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하기 위해 다양한 분야에서 빅데이터 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 빅데이터는 선진국을 중심으로 다양한 분야에서 핵심 자원으로서 중요성이 부각되고 있다. 그러나 빅데이터의 긍정적인 미래 전망과 함께 데이터의 침해 및 개인정보 보호에 대한 우려가 지속적으로 언급되고 있다. 이와 같이 긍정적인 시각과 부정적인 시각이 공존하는 빅데이터에 대해 사람들의 의견을 분석하는 연구는 현재 매우 부족한 상황이다. 이에 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 활용하여 소셜 미디어에서 수집한 비정형 데이터를 기반으로 빅데이터에 대한 사람들의 인식 변화를 비교하였다. 텍스트 마이닝 결과, 국내 빅데이터에 대한 연도별 키워드와 함께 시간의 흐름에 따라 감소하는 긍정적인 의견과 증가하는 부정적인 의견이 관찰되었다. 그리고 이러한 분석 결과를 기반으로 국내 빅데이터에 대한 흐름을 예측할 수 있었다. Recently, with the spread of smart device and the introduction of web services, the data is rapidly increasing online, and it is utilized in various fields. In particular, the emergence of social media in the big data field has led to a rapid increase in the amount of unstructured data. In order to extract meaningful information from such unstructured data, interest in big data technology has increased in various fields. Big data is becoming a key resource in many areas. Big data`s prospects for the future are positive, but concerns about data breaches and privacy are constantly being addressed. On this subject of big data, where positive and negative views coexist, the research of analyzing people`s opinions currently lack. In this study, we compared the changes in peoples perception on big data based on unstructured data collected from the social media using a text mining. As a results, yearly keywords for domestic big data, declining positive opinions, and increasing negative opinions were observed. Based on these results, we could predict the flow of domestic big data.