이 시스템은 openCV와 딥러닝 학습모델을 이용하여 횡단보도의 상황을 파악하고 횡단보도위의 객체를 추출하여 자동으로 신호를 제어할 수 있다.보행자를 인식하여 노인, 장애인 등 보행속도가 느린 보행자들을 위해 횡단보도의 신호를 추가하여 보행자의 교통사고를 줄일 수 있다. 또한 교통흐름도 고려하여 차량운전자와 보행자 모두에 도움이 되는 시스템 구현을 목표로 한다.
e-러닝 웹사이트는 학습자들에게 학습자 중심의 능동적인 학습 경험이 가능하도록 지원하며, 이를 위한 다양한 e-러닝 웹사이트가 설계 및 개발되어지고 있다. 또한 운영자들은 웹사이트를 개발한 이후에도 각종 콘텐츠와 미디어를 통해 다양한 정보를 제공해 주려고 지속적인 노력을 기울인다. 그러나 이러한 노력은 자칫 학습자들에게 학습에 있어서 복잡성을 증가하는 결과를 낳기도 한다. 본 연구는 e-러닝 웹사이트 설계 및 운영시 고려되는 요소 중 하나인 웹 복잡성(web complexity)측면에서의 다각적인 접근이 부재하다는 문제점을 인식하였다. 또한 e-러닝은 학습자가 능동적인 참여를 해야 완성할 수 있는 프로세스로, 이를 지원할 수 있는 다양한 e-튜터의 역할이 필요하다. 이러한 측면에서 볼 때 e-러닝을 지원하는 e-튜터의 역할이 학습자의 만족에 어떤 영향을 주는가에 대한 접근은 보다 효율적인 e-러닝 학습을 위해서도 필수적인 주제라고 할 수 있다. 본 연구는 e-러닝 웹사이트의 만족에 영향을 주는 원인을 학습자의 지각된 복잡성(PWC, Perceived Web Complexity)의 측면에서 접근하고, e-러닝 웹사이트의 한계점을 보완해 줄 수 있는 e-튜터의 역할에 대해서 알아보았다. 본 연구는 시스템 디자인적인 측면에서 웹사이트 복잡성을 줄이고, 운영적인 면에서 e-튜터를 적극 활용해야 한다는 결론을 도출하였다. 웹 복잡성의 개념은 향후 스마트 폰 등을 이용한 모바일 러닝에 있어서도 간과할 수 없는 중요한 이슈로 볼 수 있다. 본 연구는 e-러닝 웹사이트를 설계하는 개발자 및 디자이너들에게 학습자를 위한 보다 나은 e-러닝 웹사이트를 디자인 하는데 필요한 실무적인 시각을 제공해 줄 수 있다. 또한 이론적으로는 복잡성 중심의 이론적 배경을 발전 시켰다는 점에서 큰 의미를 지닌다.
4차 산업혁명 '인공지능 시대'를 맞이하여 ICT 기술의 발전은 온·오프라인 교육환경에 다양한 영향을 미치고 있다. 온라인 교육의 대중화는 교육 패러다임을 변화시켜 학습자 중심의 서비스로 전환하여 새로운 교육 환경의 변화가 요구되는 시점에서 플립러닝에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히 성인학습자의 경우 생애 전반에 걸쳐 보다 다양한 학습과정의 온라인 학습 수요가 강하게 대두되고 있다. 본 연구는 K사이버대학교의 중·장년층 온라인 학습자를 대상으로 플립러닝을 활용한 반복학습이 학습 몰입과 학습 흥미가 학습 만족도에 미치는 영향의 관계검증과 구조관계에 어떻게 되는지 규명하고자 하였다. 이를 통해 플립러닝을 근간으로 한 학습 만족도를 위한 방향성 제시를 위한 연구에 의의가 있다. 향후 연구에서는 측정할 수 있는 다양한 요인 분석의 모델을 구체화하여 적용한다면 플립러닝을 근간으로 한 학습만족도를 더욱 극대화할 수 있는 연구에 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 경도인지장애(MCI)환자의 가상환경(VE)내 길찾기 학습능력을 측정하였으며, 전통 신경심리검사를 이용하여 길찾기 능력을 구성하는 인지기능에 대해 조사하였다. 피험자는 정상노인집단(N=27)과 MCI 환자집단(N=22)으로 구성되었다. 피험자는 간이정신집단검사, 시각 기억력을 측정하는 Rey Complex Figure Test(RCFT), 시각적 보존력을 측정하는 Benton Visual Retention(BVRT), 주의력을 측정하는 Trail-Making Test(TMT; A형과 B형), 성인용 웩슬러 지능검사의 하위검사인 숫자외우기(바로/거꾸로), 및 집행기능 및 기억력을 측정하는 2차원공간에서의 미로학습검사 Groton Maze Learning Test(GMLT)(12회기)를 마친 후, 가상현실(VE) 내 길찾기과제(6회기)를 수행하였다. 그 결과, VE 길찾기 과제에 대하여 유의미한 집단효과가 나타났다. 즉, MCI집단의 길찾기 수행이 정상노인집단의 길찾기 수행보다 떨어지는 결과가 발견되었다. 집단과 회기간 상호작용 및 유의미한 회기효과는 나타나지 않았다. GMLT에서는 유의미한 상호작용, 집단효과, 및 회기효과가 나타나지 않았다. 신경심리검사에서는 RCFT와 BVRT에서 유의미한 집단간 차이가 발견되었다. 또한, VE과제는 RCFT, BVRT, 그리고 GMLT와 상관이 있었으며, 이를 기반으로한 회기분석 실시 결과 RCFT와 BVRT는 가상환경 내 길찾기 행동에 대한 45%의 설명력을 지니고 있었다. 결론적으로, 본 연구결과는 MCI환자의 길찾기 능력이 정상인에 비하여 떨어지며, MCI환자의 시공간기억기능 결함으로 이와 같은 길찾기 능력저하를 설명할 수 있음을 함의한다.
이 연구는 노인들의 정보기술에 대한 태도, 정보기술 이용 실태 및 정보기술 비이용 실태 등 정보기술 이용 실태와 태도의 종단적 추이에 대한 실증적, 기술적 연구이다. 서울시 소재 노인종합복지관을 이용하는 60세 이상 노인을 대상으로 2004년, 2014년 설문조사를 2회 실시하였고, 각각 785명, 653명의 자료를 SPSS 21.0을 사용하여 분석하였다. 그 결과 첫째, 연구대상의 인구사회학적 특성을 보면 2004년 대비 2014년의 경우 고령자, 혼자 사는 노인, 중고등 학력자, 저소득자, 미취업 노인의 비율이 높아졌으며, 서울 노인의 인터넷 이용률도 다소 증가하였다. 둘째, 노인들의 정보기술에 대한 태도는 비교적 긍정적이었고, 이용자가 비이용자 보다 더 긍정적이었으며, 이러한 경향이 강화되었다. 셋째, 정보기술 이용자의 정보기술 이용은 미흡한 수준이고, 이용 및 학습 동기는 실용적 측면 외에 심리적, 정서적 이유도 컸다. 넷째, 정보기술 비이용자의 경우 정보화나 정보기술 이용에 대해 소극적인 경향이 강화되었다. 결국, 대도시 노인의 정보기술 이용 실태와 태도는 종단적으로 차이가 있으며, 이용자와 비이용자 간의 정보화 인식과 역량의 차이가 더 커지는 추세를 보였다.
As the value of living a complete life has spread, the importance of elderly education as a part of continuing education is ever increasing. As much as the bodily health, the activity to prevent dementia or healthy brain is being emphasized, the math utilizing traditional material was suggested to devise the curriculum appropriate for the emotional/cognitive level of the elderly. This could induce interests of the elderly, and ultimately improved the concept of self-consciousness and self-esteem. Also, a plan for effective application of such 'silver math' should be prepared, and the execution of a fusion study for a medical approach of its effects is proposed.
본 연구는 고령자들을 위한 노인교육에 관한 대학의 융합교육 사례를 살펴보는데 있다. 독일 울름대학교의 학문적인 계속교육 센터(ZAWiW)의 노인주제관련 여러 전공 영역간의 연계, 세대간의 협력 모형을 분석하여 대학기관의 노인교육 다양성과 차별성을 탐색하는 데 목적이 있다. 노인학습자 참여 중심으로 학제간 연구와 노인기의 삶이 연계된 다양한 주제들이 진행되고 있다. 계절아카데미, 울름 3-세대간 대학 등을 통해 지역과 대학의 연계, 학제간 융합 등이 활발히 제공되고 있다. 본 연구를 통해 노인교육에 대한 대학의 차별화 전략을 이끌어 낼 수 있다.
본 논문은 기계학습을 기반으로 아두이노와 시리얼통신을 통한 사용자의 동작인식을 이용해 보다 간단하게 인터넷상의 원하는 동영상을 찾을 수 있는 검색시스템을 제작하고자 하였다. 이 검색시스템은 Python을 기반으로 SVM(Support Vector Machine)을 이용한 패턴 분류를 사용하였으며 이를 통해 사용자의 동작을 입력받아 문자를 예측 할 수 있다. 사용자는 이 검색시스템을 사용하기 위하여 우선 문자에 대한 사용자의 동작입력을 통해 학습 데이터 셋을 만들어야 하며 그것을 SVM을 이용하여 학습 모델과 식별자를 만들고, 만들어진 분류기를 통하여 동작인식을 바탕으로 문자의 결과를 예측 할 수 있다. 최종적으로 사용자의 동작인식을 거쳐 만들어진 문자열을 이용해 인터넷 동영상 사이트인 Youtube를 통해 웹 크롤링하여 문자열과 관련 있는 동영상을 찾아준다.
본 논문에서는 기존의 책상에서 발생하는 문제점을 개선하고 효율적인 공부를 할 수 있도록 도와주는 "학습 능률을 높이는 스마트 책상" 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 주요 기능은 다음과 같다. 첫째, 아두이노와 Linear actuator를 사용하여 책상의 높낮이와 책받침의 각도를 조절한다. 둘째, 심박 센서를 통해 사용자의 집중도를 확인하고 이와 연동된 어플리케이션으로 각종 센서와 모듈을 제어하여 최적의 공부환경을 조성한다. 셋째, 책상 위 모든 동작이 어플리케이션을 통해 자동으로 수행되어 Human task를 감소시킨다. IoT 기술과 집중력 관리 알고리즘을 활용한 제안 시스템을 통해 학습자의 책상 앞 올바른 자세 교정과 학습 시 높은 집중력을 유지시키는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 발화자가 동물이나 채소와 같은 일련의 단어를 무작위로 일 분 동안 말하는 한국어 음성 데이터에 대한 자동 음성 인식(ASR) 문제를 고려하였다. 발화자의 대부분은 60세 이상의 노인이며 치매 환자를 포함하고 있다. 우리의 목표는 이러한 데이터에 대한 딥러닝 기반 자동 음성 인식 모델을 비교하고 성능이 좋은 모델을 찾는 것이다. 자동 음성 인식은 컴퓨터가 사람이 말하는 말을 자동으로 인식하여 음성을 텍스트로 변환할 수 있는 기술이다. 최근 들어 자동 음성 인식 분야에서 성능이 좋은 딥러닝 모델들이 많이 개발되어 왔다. 이러한 딥러닝 모델을 학습시키기 위한 데이터는 대부분 대화나 문장 형식으로 이루어져 있다. 게다가, 발화자들 대부분은 어휘를 정확하게 발음할 수 있어야 한다. 반면에, 우리 데이터의 발화자 대부분은 60세 이상의 노인으로 발음이 부정확한 경우가 많다. 또한, 우리 데이터는 발화자가 1분 동안 문장이 아닌 일련의 단어를 무작위로 말하는 한국어 음성 데이터이다. 따라서 이러한 일반적인 훈련 데이터를 기반으로 한 사전 훈련 모델은 본 논문에서 고려하는 우리 데이터에 적합하지 않을 수 있으므로, 우리는 우리의 데이터를 사용하여 딥러닝 기반 자동 음성 인식 모델을 처음부터 훈련한다. 또한 데이터 크기가 작기 때문에 일부 데이터 증강 방법도 적용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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