본 연구의 목적은 과학 학습 기능성 게임 개발 과정의 사례를 살펴봄으로써 앞으로 과학 학습 기능성 게임 개발 과정에서 개발자가 겪는 어려움을 해소할 수 있는 방안을 구안하는데 있다. 시나리오 개발자인 교사 3명 및 게임 개발자 3명과의 심층 면담을 통해 과학 학습 기능성 게임 개발 과정에서의 어려움에 대한 양측의 관점 차이를 분석하였다. 또한, 시나리오 개발자 3명으로부터 '게임 개발 과정'과 '개발된 게임에 대한 의견' 자료를 받아 분석하였다. 과학교육 기능성 게임 개발 과정에서 개발자가 겪는 첫 번째 어려움은 게임의 구현에 관한 인식인데, 시나리오 개발자는 게임의 구현 기술에 대해 다소 과도한 기대를 가지고 있었지만, 게임 개발자의 입장에서는 주어진 자원과 시간으로는 해결할 수 없는 부분이었다. 두 번째 어려움은 게임 구현 방법에 대한 것인데, 시나리오 개발자와 게임 개발자 사이의 활발한 의사소통 및 밀접한 상호작용이 예상했던 것보다 더 크게 요구되었다. 이에 대한 해소 방안은 다음과 같다. 첫째, 시나리오 개발자와 게임 개발자는 '기능성 게임'과 '학습 이론'에 대해 이해해야 한다. 둘째, 주어진 인적, 물적 자원의 한계를 분명히 인식한다. 셋째, 학습콘텐츠 저작 도구를 사용하여 시나리오 개발자가 게임 개발자의 역할을 병행할 수 있는 방안을 모색 한다. 넷째, 개발 단계에서 시나리오 개발자와 게임 개발자간에 지속적인 상호작용이 이루어져야 한다. 다섯째, 시나리오를 구체적이고 세부적으로 작성 한다. 여섯째, 시나리오 개발자와 게임 개발자의 협업을 지휘할 총괄책임자를 지정해야 한다.
본 논문에서는 영환 기계번역 시스템 ALKOL의 개발 과정에서 사용된 분산 환경을 사전 구축과 테스트 환경을 중심으로 설명한다. 번역 시스템 개발은 시스템 개발자, 사전 개발자, 검사자(tester)의 세 요소를 중심으로 이루어지는 작업으로, 효율적인 개발을 위해서는 개발 요소의 작업이 독립적으로 진행되면서 유기적으로 연결될 수 있는 환경이 마련되어야 한다. ALKOL에서는 이를 위하여 번역 시스템을 번역 서버, 사전 서버, 사전 편집기, 사용자 인터페이스 클라이언트/서버 분산 환경으로 구성하고 검사자를 위한 테스트 환경을 제공하여 효율적인 번역 시스템 개발 환경을 구축한다. 번역 시스템을 분산 환경에서 개발하여 시스템 개발자, 사전 개발자, 검사자가 각자의 작업을 병렬적으로 진행할 수 있고 실시간으로 갱신되는 시스템과 사전 정보를 이용하여 작업을 진행할 수 있어 번역 시스템 개발의 효율성을 높일 수 있다.
공동작업을 위한 어플리케이션 공유는 여러 시스템에 분산되어 있는 개발도구와 어플리케이션을 공유하여 다수의 참여자가 공간적으로 제약받지 않고 공동 개발할 수 있도록 한다. 그러나 가상공간에 개념을 둔 CSCW에 기존의 어플리케이션 공유 방식을 적용하기에는 3차원이라는 공간적인 요소를 고려하지 않은 문제점을 가지게 된다. 또한 기존의 CSCW에 비해서 가상공간에 기반을 둔 CSCW 어플리케이션 개발은 가상 공간과 다중 참여자를 고려해서 개발하여야 하기 때문에 개발자에게 매우 어려운 작업이다. 따라서, 이 논문에서는 다중 참여자를 지원하는 VRML 기반 어플리케이션 공유 엔진을 설계하였다. 설계된 VRML 기반 어플리케이션 공유 엔진은 참여자 사이트로 에이전트를 이동시켜 웹 브라우져 내의 VRML 가상 공간에서 참여자의 어플리케이션 대한 3차원상의 이벤트를 2차원적인 상대값으로 바꾸고 실제 어플리케이션상의 이벤트로 변환하는 메커니즘을 도입하여 VRML 가상공간에서 어플리케이션을 공유를 가능하게 하였다. 또한 참여자 이벤트를 처리하는 스케줄러를 도입하여 참여자의 이벤트를 순서적이고 참여자 간의 충돌을 해결할 수 있었으며 가상환경이 VRML로 구성되기 때문에 운영체제에 독립적이고 웹상에서 어플리케이션 공유가 가능하였다. 그리고 가상환경을 위한 CSCW 응용 개발에 대한 오버헤드를 줄이고 기존 윈도우 어플리케이션을 가상공간에 사용함으로서 기존 어플리케이션의 재사용성을 높일 수 있었다.
게임 개발 환경을 개선하기 위해 고려해야할 중요한 사항 중 하나가 게임을 구현하기 위한 언어이다. 현재 게임을 개발하기 위해 설계되어있는 전용 언어는 부족한 상황이다. 따라서 게임개발은 범용의 프로그래밍 언어를 이용하여 직접적으로 엔진을 모델링하여 구현하고 있다. 따라서 개발자는 쉽게 게임을 개발하기 어려우며 엔진레벨에서 프로그래밍을 해야한다. 엔진을 잘 이해하지 못한 환경에서 게임을 개발하는 것은 상당히 어려운 일이다. 개발자와 기획자는 쉽게 게임을 개발하기 위해 기획자 측면에서 사용할 수 있는 추상화된 상위언어를 사용하고자 한다. 그리고 기획자와 개발자 사이의 의사교환을 위한 도구도 없는 상황이다. 그러므로 본 연구에서는 추상화된 엔진레벨에서 모델링이 가능한 스크립트 언어를 정의하였다. 그리고 추상화된 고수준의 언어를 이용하여 게임을 개발할 수 있는 통합환경을 구축하였다. 스크립트 언어는 라른 속도로 게임을 개발할 수 있도록 하였다. 따라서 개발자는 엔진레벨이 아닌 기획자와 게임을 개발할 수 있다. 또한 기획자와 개발자는 통합환경을 이용하여 스켈레톤 게임을 만들 수 있기 때문에 의사교환 도구로 이용할 수 있다.
Lee, Won Joo;Kim, Doohyun;Kim, Sang Il;Kim, Han Sung
한국컴퓨터정보학회논문지
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제27권3호
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pp.251-258
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2022
본 논문에서는 산업체 수요에 기반한 표준 AI 개발자 직무 교육과정을 제안한다. 이 교육과정의 특징은 산업체와 대학간의 AI 개발자 직무 역량의 미스 매치를 최소화 할 수 있다는 것이다. AI 개발자 직무 교육과정 개발을 위해 산업체 현장에 재직중인 AI 개발자를 대상으로 설문 조사를 실시한다. 이 설문조사에서는 NCS 기반의 5개 AI 개발자 직무 중 산업체 현장의 인력 수요가 많은 AI 개발자 직무를 도출하여 직무분석을 실시한다. 직무분석에서는 해당 직무의 핵심 능력단위요소를 선정하고, 그 핵심 능력단위요소를 수행하기 위해 필요한 지식, 기술, 도구 등을 도출한다. 그리고 지식, 기술, 도구 등을 교육할 수 있는 핵심 교과목과 이수 체계를 도출하여 표준 AI 개발자 직무 교육과정을 개발한다. 그리고 본 논문에서 제안한 표준 AI 개발자 직무 교육과정을 활용한 효율적인 AI 개발자 직무 교육 방안을 제시한다.
1980년대 이후 특허 데이터를 이용한 많은 연구가 있었지만, 특허문서에 나온 기술 개발자의 정보를 이용한 연구는 큰 진전을 이루지 못하였다. 이는 해외 모든 국가의 경우 특허에 기재된 개발자의 이름만으로는 동일인 파악이 어렵기 때문이다. 한국 특허 데이터에 포함된 개발자의 식별번호, 생년, 그리고 성별 정보를 이용하여, 본 연구는 생애주기에서 개발자의 기술개발 생산성이 어떻게 변하는지, 세대별로 생산성의 향상이 있었는지 분석하였다. 앞으로 이 개발자 패널데이터를 이용하여 기술개발의 중요한 요소인 기술인력에 관한 연구가 크게 진전되리라고 기대한다.
본 논문에서는 영한 기계번역 시스템 ALKOL의 개발 과정에서 사용된 분산 환경을 사전구축과 테스트 환경을 중심으로 설명한다. 번역 시스템 개발은 시스템 개발자, 사전 개발자, 검사자(tester)의 세 요소를 중심으로 이루어지는 작업으로, 효율적인 개발을 위해서는 개별 요소의 작업이 독립적으로 진행되면서 유기적으로 연결될 수 있는 환경이 마련되어야 한다. ALKOL에서는 이를 위하여 번역 시스템을 번역 서버, 사전 서버, 사전 편집기, 사용자 인터페이스의 클라이언트/서버 분산 환경으로 구성하고 검사자를 위한 테스트 환경을 제공하여 효율적인 번역 시스템 개발 환경을 구축한다. 번역 시스템을 분산 환경에서 개발하여 시스템 개발자, 사전 개발자, 검사자가 각자의 작업을 병렬적으로 진행할 수 있고 실시간으로 갱신되는 시스템과 사전 정보를 이용하여 작업을 진행할 수 있어 번역 시스템 개발의 효율성을 높일 수 있다.
최근 소프트웨어 규모가 더욱 커지고 복잡해지고 있다. 하루에도 수많은 버그 리포트들이 버그저장소에 전송 되어 개발자들의 업무가 늘어나고 있다. 이러한 버그 리포트들을 적절한 개발자에게 전달하여 빠르고 정확하게 소프트웨어의 결함이 수정되어야 하는데, 많은 버그 리포트들이 적절하지 않는 개발자에게 배정되어 다른 개발자에게 다시 재배정 되는 경우가 빈번하게 일어나고 있다. 이것은 배정자가 전송받은 버그 리포트들을 정확히 이해하지 못했거나, 또는 모든 개발자들의 능력을 바르게 파악하지 못해 발생한다. 이것은 소프트웨어 유지보수에 개발자의 시간과 노력을 많이 필요하게 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 버그 리포트와 관련된 토픽을 찾아내고, 토픽 내 개발자들의 소셜 네트워크 관계를 분석해서 적절한 개발자를 추천하는 기법을 제안한다. 그리고 공개 소스 프로젝트를 이용한 개발자 추천에 대한 성능비교 실험을 통하여 본 연구에서 제안한 방법이 효과적이라는 것을 보인다.
본 연구의 목적은 이러닝 콘텐츠의 접근성을 개선하기 위해 보편적 학습설계 원리에 근거한 가이드라인을 개발하고, 개발자와 설계자의 역할에 따른 가이드라인의 활용을 제안하기 위함이다. 웹은 연령과 장애에 구애 없이 정보를 필요로 하는 사람들이 손쉽게 정보를 나눌 수 있는 공간이어야 하듯이 이러닝으로 제공되는 콘텐츠 또한 사용자 모두에게 접근이 가능해야 한다. 국내 이러닝 콘텐츠의 빠른 접근성 개선을 위해서 기술적으로 복잡하지 않은 보편적 학습설계 원리에 근거한 접근성 가이드라인을 개발하였다. 본 연구는 6개 이러닝 콘텐츠에 대한 장애별 사용자의 분석결과와 전문가의 접근성에 대한 설문결과로 보편적 이러닝 콘텐츠 접근성 가이드라인을 개발하였으며, 이를 활용하기 위해서 개발자와 설계자의 역할에 따라 구별하였다. 국내 Flash 이러닝 콘텐츠의 접근성이 특히 시각장애인과 신체 장애인에게 접근이 매우 제한적이기 때문에 설계자와 개발자의 접근성에 대한 인식전환이 필요하고, 개발자와 설계자의 역할에 따라 구분된 활용이 가능하며, 접근성의 정착화를 위해서는 관련 기관의 협력, 질 관리에 포함, 매뉴얼 개발과 연수, 그리고 기존의 Flash 콘텐츠의 접근성 확보를 위한 노력이 필요하다.
소프트웨어 개발 및 유지보수 과정에서 여러 종류의 버그가 발생된다. 버그는 소프트웨어의 개발 및 유지 보수 시간을 증가시키는 주요원인으로 소프트웨어의 품질 저하를 초래한다. 버그의 발생을 사전에 완벽하게 방지하는 것은 불가능하다. 대신 버그 질라(Bugzilla), 멘티스BT(MantisGBT), 트랙 (Trac), 질라 (JIRA)와 같은 버그 트래킹 시스템을 이용하여 버그를 효과적으로 관리하는 것이 가능하다. 개발자 또는 사용자가 발생된 버그를 버그 트래킹 시스템에 보고하면, 프로젝트 매니저에 의해서 보고된 버그는 버그 해결에 적합한 개발자에게 전달되어 해결될 때까지 버그 트래킹 시스템에 의해서 추척된다. 여기서 프로젝트 매니저가 버그 해결에 적합한 개발자를 선별하는 것을 버그 분류 작업 (Bug triaging)이라고 하며, 대량으로 발생되는 버그 리포트들을 수동으로 분류하는 것은 프로젝트 매니저에게 있어서 매우 어려운 문제가 된다. 본 논문에서는 버그 트래킹 시스템에 저장된 과거에 해결된 버그 리포트에서 개발자 별 버그 해결 유형을 추출하고, 이를 활용한 버그 분류 작업, 즉 개발자 추천 방법을 제안한다. 먼저 버그 트래킹 시스템에서 각 개발자가 해결한 버그 리포트들을 분류한 후, 자연 언어 처리 알고리즘과 TF-IDF (Term frequency-Inverse document frequency)를 활용하여 각 개발자 별 단어 리스트를 생성한다. 그 후, 새로운 버그가 발생되었을 때 코사인 유사도를 통해서 생성된 개발자 별 단어 리스트와 새로운 버그 리포트의 단어 리스트를 비교하여 가장 유사한 단어 리스트를 가지는 개발자를 추천하는 방법이다. 두 오픈 소스 프로젝트인 이클립스 JDT.UI와 CDT.CORE를 대상으로 수행한 개발자 추천 실험에서 기계 학습 모델 기반의 추천 방법보다 제안하는 방법이 더 우수한 결과를 얻은 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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