코로나19 상황에서 교육산업은 4차 산업혁명의 핵심기술을 기반으로 다양한 지능 정보기술을 도입함으로써 기존의 이러닝(e-Learning)에서 한 단계 진화한 '에듀테크' 개념을 정리하고 다양한 컨텐츠를 통하여 확산시키고 있다. 한편, 각종 산업은 기존의 비즈니스에 새로운 기술의 적용을 통하여 신산업을 창출하고 있으며, 새롭게 나타나는 문제를 해결할 수 있는 기존의 전통적인 ICT 기술과 산업 비즈니스를 이해하는 인력의 양성을 필요로 하고 있다. 그러나, 기존의 단방향 지식전달의 고전적인 이러닝 또는 일부 대화형을 구축한 양방향 소통체계로는 이러한 인력을 양성하기 위한 콘텐츠를 구축하기에 어려움이 있다. 이에 따라 본 연구에서는 기존의 양방향 소통체계를 기반으로 교육자가 실시간으로 학습자와 소통하며 문제해결형 교육을 진행할 수 있는 협동형 이러닝 시스템에 대한 연구를 수행하였다. 그 결과, 콘텐츠에 대한 프레임과 프로토타입 개발을 통하여 수업에 일부 적용하고, 교수자 및 학습자의 효용성 분석을 통하여 실제 수업에 적용하기 위한 시뮬레이션 기반 협동형 콘텐츠로써 적합함이 나타났다.
최근에 다양한 정보로부터 감정을 예측하여 청중에게 감독이 알리고자 하는 정보를 빠르게 전달하고자 한다. 또한, 청중은 감독의 의도를 대화 내용에 나타나는 대사뿐만 아니라, 영상내의 다양한 정보인 촬영 기법, 장면의 배경, 배경 음악 등을 통해 비대사 구간에서도 감정의 흐름을 이해하려고 한다. 본 논문에서는 대사와 같은 문맥의 상황뿐만 아니라, 촬영 영상에 담아낸 색상, 음향, 구도, 배치 등에 의해 표현된 정보를 혼합하여 감정을 추출하고자 한다. 즉, 다양한 감정 표현 기법을 대사 구간, 비대사 구간으로 나누어 학습하고 판별하여 영상의 완성도에 기여하고 새로운 변화에 빠르게 적용할 수 있는 감정 예측 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 감정 예측시스템이 변형된 n-gram 방식과 형태소 분석을 적용한 사례와 비교했을 때, 정확도는 약 5.1%, 0.4% 향상되었고, 재현율은 약 4.3%, 1.6% 향상되었다.
토가족(土家族) 모고사(毛古斯) 춤은 상서(湘西) 토가족의 오래된 하나의 의식무(儀式舞)이다. 이는 인물, 대화, 단순한 스토리와 일정한 연출의 격식을 갖춘 일종의 원시적 춤이다. 또한 이는 중국 무용계와 연극계 전문가들로부터 중국 무용, 연극의 가장 원초적이고 살아있는 화석으로 인정받고 있다. 본 고는 철학, 종교학, 인류학 및 민속학 등 다각도에서 모고사(毛古斯) 춤의 원시 숭배 표상 뒤에 담긴 상고 시대에 남긴 여러 가지 정신 기호와 문화적 함의에 대해 해독하도록 하고자 한다. 이 여러 가지 정신 기호는 즉 자연 숭배, 토템 숭배, 조상 숭배와 생식 숭배이다. 그 강렬한 원시 숭배의식은 모구스춤의 공연과정의 시종에 내포되어 있으며, 그 행위와 정신 이념은 결코 미신과 봉건적인 행위가 아니라, 토가족의 풍부한 역사문화, 풍속과 정신내용을 진실하게 반영하고 있다. 이러한 원시적 생태의식이 살아서 번성해온 진정한 원인을 탐구하고 모고사(毛古斯) 춤에 덮인 베일을 벗기려 함으로써 우리에게는 이 두터운 역사를 담아낸 예술 형식의 깊은 내면을 더 잘 이해할 수 있도록 도와준다.
최근에 인공지능 기술발전과 더불어 코로나19 바이러스(COVID-19)가 장기화되면서 비대면 사회가 일상화되었고, 많은 기업들은 이에 대응하기 위한 디지털 트랜스포메이션과 인공지능 도입의 활성화를 촉진시키고 있으며 챗봇의 수요가 급격히 늘어났다. 또한 챗봇은 기존의 단순문의 대응에서 업무 트랜잭션 처리를 하기에 이르렀다. 하지만 기존 시스템과 연계를 위해 API를 개발해야하고 연계 하는데 많은 어려움이 발생하고 있어, 이를 해결하기 위해 RPA연계를 통한 하이브리드 챗봇을 구축하는 것이 점점 중요해지고 있으며, 최근 RPA와 챗봇의 결합이 많은 비즈니스 프로세스를 처리하는 효과적인 도구로 간주되고 있다. 그러나 연계사례 부족과 구축 방법을 찾아보기 힘들어 많은 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 기존 선행연구 고찰과 하이퍼오토메이션 관점에서 Conversational UX인 챗봇과 Task Automation의 RPA를 연계한 하이브리드 챗봇 구축을 위한 방법을 실제 구현사례를 바탕으로 제시하여, 보다 쉽게 연계방법을 이해하고 구축할 수 있도록 하여 디지털 트랜스포메이션에 적극적으로 AI 챗봇을 활용할 수 있도록 하는데 시사점이 있다.
인공지능 융합기술 중 Chatbot은 인공지능 기반의 대화형 시스템이며, 인간과의 상호작용을 제공할 수 있는 시스템을 말한다. 챗봇의 발전으로 NLP, NLU 그리고 NLG로 발전하게 되면서, 챗봇이 재조명되고 있다. 하지만 인공지능 챗봇은 학습한 데이터에 따라 편향된 정보를 제공할 수 있고, 프라이버시 침해, 사이버 보안의 우려를 비롯한 심각한 피해를 줄 수 있으며, 이에 인공지능 기술의 이해와 효과적이고 책임감 있게 사용할 수 있는 능력인 AI 리터러시 함양이 필수적임을 제시했다. 인공지능의 지속적인 진화와 보편화에 따라, AI 리터리시 역시 범위를 확장하며 새로운 영역을 포함하게 될 것이다. 본 연구는 인공지능 기술에 대한 경각심을 일깨우고, 인간의 AI 리터러시 역량 함양을 통해 기술에 매몰되지 않는 인간 존중의 기술 사용을 제안하는데 그 의의가 있다고 하겠다.
인간과 정보기기간 대화를 통해 물품을 구매하는 음성 쇼핑에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구는 가치-태도-행동 모델을 활용하여 음성 쇼핑 지속이용의도에 미치는 영향 요인들을 살펴보았다. 인공지능 비서를 이용해 음성 쇼핑을 이용하고 있는 20-40대 소비자들을 대상으로 온라인 조사를 실시하였고, 총 360명의 응답 자료가 분석에 사용되었다. 데이터 분석을 위해 SPSS 25.0과 Amos 23.0 프로그램을 이용하였고, 기술통계분석, 확인적요인분석, 그리고 구조모형분석을 실시하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같이 요약될 수 있다. 첫째, 기능적 가치가 음성 쇼핑에 대한 만족도에 가장 많은 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 둘째, 사회적 가치, 감성적 가치, 그리고 진귀적 가치가 음성 쇼핑에 대한 만족도에 정(+)적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 셋째, 음성 쇼핑의 만족도가 지속이용의도에 정(+)적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 본 연구의 결과는 음성 쇼핑 이용자들에 대한 특성을 파악하고, 음성 쇼핑에서 추구되는 다양한 가치를 이해하는데 기여할 수 있을 것이다.
2020년 2월 중순 이루 코로나 바이러스 2019(Covid-19)로 인하여 정부의 기술창업기업 지원 방식도 전반적으로 기존의 대면 방식에서 비대면 방식으로 전환하여 현재까지 대부분 진행되어 오고 있다. 창업기업에 대한 멘토링은 특히 멘티인 창업자와 멘토가 기존에 알고 있는 관계가 아닌 대부분 처음 만나는 관계의 확률이 높음에 따라 사전에 상호간에 라포(Rapport)가 형성되지 않은 상태에서 멘토링이 이루어진다. 이로 인해 Rapport가 형성이 안된 상태에서는 서로 호감을 느끼거나, 나아가 공감대 형성, 그리고 터놓고 이야기 하여, 서로 간의 대화가 충분히 감정적으로나 이성적으로 이해하기가 어려운 경우가 대부분이다. 이러한 경우에는 충분한 멘토링이 어려울 것으로 예상할 수 있다. 따라서 본 연구는 창업 멘토링의 특수성을 감안해 볼 때 정부 기술창업지원 방식 중 기업의 성과를 높이기 위한 멘토링 과정에서 대면 또는 비대면 방식의 방법 차이가 멘토링 만족도에 영향을 주는 것을 그 목적으로 한다. 본 연구는 창업 기업의 성과를 높이기 위한 중소벤처기업부의 도약패키지 사업 중 2019년과 2020년의 제품 아카데미 사업에 참여한 283명을 대면 방식이었던 2019년 211명과 비대면 방식이었던 2020년 72명의 창업 기업 멘티들의 학습 과정에서 발생하는 배운 내용을 실천하고자 하는 학습 전이 효과 경로에 차이가 발생하는 지에 대하여 분석하였다. 자기 기입 설문 방식으로 인해 발생할 수 있는 동일방법편의를 해결하고자 구조화된 설문지 구성할 때부터 응답자의 일관성 동기를 줄이려고 하였고, 통계분석 단계에서도 다수이 방법으로 측정하는 일반 CFA 모형을 활용하였다. 실증 분석결과 비대면 방식의 창업 멘토링 방식을 학습 전이 효과 경로 결과에 있어서 조절효과가 있음을 유의한 통계적 결과고 확인하고, 사후 검증을 통해 볼 때 등분산 가정이 되지 않은 상황에서 차이가 있음을 통계적으로 유의하게 나타났다.
최근 코로나19로 인한 비대면 서비스의 확산으로 온라인을 통한 소통이 증가하고 있다. 비대면 상황에서는 텍스트나 음성, 이미지 등의 모달리티를 통해 상대방의 의견이나 감정을 인식하고 있다. 현재 다양한 모달리티를 결합한 멀티모달 감정인식에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그중 음성 데이터를 활용한 감정인식은 음향 및 언어정보를 통해 감정을 이해하는 수단으로 주목하고 있으나 대부분 단일한 음성 특징값으로 감정을 인식하고 있다. 하지만 대화문에는 다양한 감정이 복합적으로 존재하기 때문에 다중 감정을 인식하는 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 복합적으로 존재하는 내재된 감정인식을 위해 음성 데이터를 전처리한 후 특징 벡터를 추출하고 시간의 흐름을 고려한 다중 감정 회귀 모델을 제안한다.
Frans Prathama;Seokrae Won;Iq Reviessay Pulshashi;Riska Asriana Sutrisnowati
한국컴퓨터정보학회논문지
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제29권6호
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pp.101-112
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2024
본 논문에서는 프로세스 마이닝을 위한 이벤트 로그 생성을 지원하도록 설계된 대화형 도구인 EDF(Event Data Factory)를 소개한다. EDF는 다양한 데이터 커넥터를 통합하여 사용자가 다양한 데이터 소스에 연결할 수 있도록 지원한다. 이 도구는 그래프 기반 시각화와 함께 로우 코드/노코드 기술을 사용하여 비전문가 사용자가 프로세스 흐름을 이해하도록 돕고, 사용자 경험을 향상시킨다. EDF는 메타데이터 정보를 활용하여 사용자가 case, activity 및 timestamp 속성을 포함하는 이벤트 로그를 효율적으로 생성할 수 있도록 한다. 로그 품질 메트릭을 통해 사용자는 생성된 이벤트 로그의 품질을 평가할 수 있다. 우리는 클라우드 기반 아키텍처에서 EDF를 구현하고 성능평가를 실행했으며, 본 연구와 결과는 EDF의 사용성과 적용 가능성을 보여주었다. 마지막으로 관찰 연구를 통해 EDF가 사용하기 쉽고 유용하여 프로세스 마이닝 애플리케이션에 대한 중소기업(SME)의 접근을 확장한다는 사실을 확인했다.
이 연구는 초등학교 6학년, 중학교 3학년, 고등학교 1학년 학생들 중에서 3%를 표집하여 2006년에 시행된 국가수준 학업성취도 평가에서 학생들의 과학과 성취도와 학생 관련 배경변인과의 관계를 조사하였다. 그 결과 부모와의 대화 정도가 많을수록, 방과 후 스스로 공부하는 시간이 많을수록, 책을 많이 읽을수록, 자기조절 학습정도, 학교 생활 적응 정도, 과학 수업 충실도, 과학 수업 이해 정도, 과학 교과에 대한 태도가 높을수록 과학 성취도가 높게 나타나는 경향이 있었다. 학생의 과학 성취도에 영향을 주는 배경변인을 묻는 설문 결과에서 현재 학교 현장에서 주도하는 교육 풍토가 입시 위주임을 알 수 있었으나, 학생 관련 배경 변인에 대한 전반적인 결과에서 학생들의 과학 성취도 향상을 위해 단지 공부만을 강조하는 외적 동기 위주의 자극보다는 흥미나 과학에 대한 태도, 학습 방법, 인간관계 등 내적인 동기를 자극하는 접근이 더 중요함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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