디자인 분야에서 온라인, 모바일을 통한 융합교육의 보급이 빠르게 확장되고 있다. 특히 증강현실 기술을 응용한 교육 프로그램 개발이 점차 널리 사용되고 있다. 이 글은 우선, 증강현실 기술의 현재 상태와 장점을 검토함으로써 교육 응용 분야에서 증강현실의 필요성을 강조한다. 둘째, 필자는 새로운 유형의 교육 시스템인 "AR + E" 교육 클라우드 플랫폼 시스템을 제안한다. 이 시스템은 일반 종이 교과서, 범용 휴대용 이동 단말기와 APP 등 3가지로 구성된다. 본 연구는 자동차 정비 전공 학생들을 대상으로 하여 "AR + E" 교육 시스템의 유용성 및 성능 실험을 통해 "AR + E" 시스템이 학습 효과에 미치는 영향 연구 조사하였다. "AR + E"시스템은 전통적인 학습 그룹과의 비교 실험을 통해 AR 대화식 미디어를 사용하여 학습자의 학업 성과를 향상시킬 뿐만 아니라, 재미와 참여도 및 연속성을 향상시키는 결과를 얻게 되었다. 끝으로, 사용자 경험, 행위와 기호에 대한 관찰과 인터뷰를 통해 AR 기반 교육 프로그램 소프트웨어를 디자인하고 개발하여 제안하고 있다.
본 논문에서는 기존의 이러닝(e-learning)에서 발전한 모바일 증강현실(AR: Augmented Reality)을 활용한 스마트 러닝(smart learning) 시스템을 제안한다. 모바일의 하드웨어 발전과 확산으로 인해 눈으로 보는 현실 세계에 가상 물체를 겹쳐 보여주는 증강현실 관련 서비스가 증가하고 있다. 모바일을 이용한 증강현실 서비스는 언제 어디서나 제약을 받지 않고 사용자가 원하는 정보를 현실 세계에서 얻을 수 있다. 현재까지는 엔터테인먼트 사업, 마케팅, 위치 기반 서비스와의 연계를 통한 활용이 많은데, 앞으로 증강현실의 응용분야 중에서 가장 유망한 분야 중의 하나가 교육이다. 사용자에게 생동감 있는 영상을 보여줄 수 있기 때문에 현실감과 집중력을 높일 수 있다. 본 논문에서는 모바일에 장착된 GPS, 디지털 나침반, 기울기 센서로 구현하는 위치 기반 기술에서 벗어나 카메라 입력을 통한 이미지 기반 기술을 활용하여 스마트러닝 시스템을 제안한다.
Dissociation of a highly excited diatomic molecule in the Ar + Ar…$O_2$ and Ar + $O_2$ collisions is studied using trajectory dynamics procedures in the collision energy range of 0.050 to 1.0 eV. Between 0.050 and 0.2 eV, dissociation probabilities are very large for the complexed system compared to the uncomplexed system. This efficient dissociation of $O_2$ in Ar…$O_2$ is attributed to the ready flow of energy from the incident atom to the large-amplitude vibrational motion of the excited O2 via the van der Waals bond. Thermal-averaged dissociation probabilites of $O_2$ in Ar + Ar…$O_2$ near room temperature are nearly two orders of magnitude larger than those of $O_2$ in Ar + $O_2$.
In this study, we developed the Field-Experiential Learning Framework Using the Location Based Mobil-learning System (LBMS) and it is mobile Augmented Reality (AR) for smart learning system which is advanced e-learning. AR is technology that seamlessly overlays computer graphics on the real world. LBMS-AR has become widely available because of mobile AR. Mobile AR is possible to get information from real world anytime, anywhere. Nowadays, there are various areas using AR such as entertainment, marketing, location-based AR. We analysed the result of survey and implemented the functions. Also, for survey about application's effectiveness, we have focus group interview (FGI). Then we demonstrated and explained the application to them. The result of survey about application's effectiveness shows that application have higher utilization in education area. One of the most promising areas is education. AR in education shows lifelike images to users for realism. It's a good way for improving concentration and attention. We utilize only a beacone for image-based AR without other sensor.
In recent years, augmented reality (AR) technologies have been the subject of great interest among many communities. In education applications, old-fashioned materials (or textbooks) are still used, despite remarkable AR developments in the industrial area. We present an AR system for education. Our system consists of an authoring tool that can be used to create educational content, a viewer that plays that content, and an engine to manage the tool and viewer. In our system, a marker unit recognizes a marker printed on a plane or a cubic plane by adaptively adjusting the threshold to have an excellent recognition rate in diverse environments and acquires corresponding data of the marker. Based on the system, we test 142 elementary school students for increased educational benefits using our system.
In this paper, we propose a formula to compute the exact autocorrelations of the autoregressive (AR) process. For an arbitrary value of N, we first review the Yule-Walker equation and some basic properties of the AR model. We then modify the Yule-Walker equation to construct a new system of N+1 linear equations that can be used to solve for the N+1 autocorrelation coefficients for lags 0, 1, …, N, provided that the AR parameters of order N and the power of the white noise of the AR process are given.
Augmented Reality (AR) technology has rapidly been applied to various application areas including e-learning and e-education. Focusing on the design and development of android tablet application, this study targeted to develop infant music education using AR technology. We used a tablet instead of personal computer because it is more easily accessible and more convenient. Our system allows infant users to play with teaching aids like blocks or puzzles to mimic musical play like game. The user sets the puzzle piece on the playground in front of the tablet and presses the play button. Then, the system extracts a region of interest among the images acquired by internal camera and separates the foreground image from the background image. The block recognition software analyzes, recognizes and shows the result using AR technology. In order to have reasonably working recognition ratio, we did experiments with more than 5,000 frames of actual playing scenarios. We found that the recognition rate can be secured up to 95%, when the threshold values are selected well using various condition parameters.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권3호
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pp.1189-1204
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2018
Detecting and capturing 3D human structures from the intensity-based image sequences is an inherently arguable problem, which attracted attention of several researchers especially in real-time activity recognition (Real-AR). These Real-AR systems have been significantly enhanced by using depth intensity sensors that gives maximum information, in spite of the fact that conventional Real-AR systems are using RGB video sensors. This study proposed a depth-based routine-logging Real-AR system to identify the daily human activity routines and to make these surroundings an intelligent living space. Our real-time routine-logging Real-AR system is categorized into two categories. The data collection with the use of a depth camera, feature extraction based on joint information and training/recognition of each activity. In-addition, the recognition mechanism locates, and pinpoints the learned activities and induces routine-logs. The evaluation applied on the depth datasets (self-annotated and MSRAction3D datasets) demonstrated that proposed system can achieve better recognition rates and robust as compare to state-of-the-art methods. Our Real-AR should be feasibly accessible and permanently used in behavior monitoring applications, humanoid-robot systems and e-medical therapy systems.
최근 세계적인 ICT 기업들이 가상현실 (VR)과 증강현실 (AR) 기술의 생태계 확장을 위하여 많은 노력을 하고 있다. 기존의 엔터테인먼트 분야뿐만 아니라 교육, e-커머스 등 다양한 산업으로 발전시키고 있으며, 전력, 에너지 분야 또한 예외가 아니다. 전력산업에서도 VR/AR 기술 적용을 통한 어플리케이션의 증가가 예상되고 있어, 관련 기술 요소들을 데이터와 프로세스 관점에서 표준화하여 재사용성을 높이고, 기존 Legacy 시스템 연동과 보안 등을 고려한 플랫폼 구성을 선행함으로써 어플리케이션 개발에 효율과 편의성을 극대화할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 VR, AR의 기술개발 동향 및 전력산업에서의 적용가능성과 플랫폼의 필요성, 구성요소들을 도출하여 기능적으로 완성도 높고 사용이 편리한 다양한 전력 VR/AR 플랫폼을 제공함으로써 포켓몬고 (Pokemon GO)와 같은 전력분야의 혁명적인 킬러 어플리케이션의 도출과 플랫폼 표준을 이끌어갈 것으로 기대한다.
우리 사회는 COVID-19로 인하여 비대면 사회로 빠르게 변화하고 있다. 특히, COVID-19에 대한 대응으로 인플레이션 부작용이 나타나고 있는데 공급망 붕괴가 원인으로 지목되고 있다. 물류를 안전하고 원활하게 하려면 선박검사에 비대면 기술이 요구되는데 AR과 VR 기술을 활용한 원격 선박검사 시스템이 필요할 것으로 전망된다. 이에 따라, 본연구는 산업과 연구의 실무에서 요구하는 기능에 대한 설문조사를 기반으로 분석하고 기술개발과 시스템 설계에 대한 방향성을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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