정보산업의 발달로 동영상 콘텐츠들이 폭발적으로 늘고 있다. 동영상 시청과 동시에 학습을 위해 필기를 할 경우에 화면 분할로 인한 시선 분산으로 강의에 집중하기에 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 투명도 조정, 최상위 고정, 과목과 주차별 분류 등을 활용하여 학습효과를 극대화함으로써 시청중인 동영상 콘텐츠와 같은 속도로 같은 곳을 바라보며 필기가 가능한 투명한 메모 모듈을 구현하였다.
일반인이 심정지를 신속하게 인지하는 것은 심정지 생존에 중요한 첫 단계이다. 본 연구는 심정지 상황에서 발생하는 심정지 호흡을 기존 강의식 교육과 동영상 교육으로 시행한 후, 심정지 인지를 분석하여 효과적인 교육방법을 파악하고자 연구를 수행하였다. 연구설계는 연구대상자를 강의식 교육과 동영상 교육으로 무작위로 배정하여 교육을 수행한 후 심정지인지를 비교한 무작위 대조군 연구이다. 연구기간은 2015년 10월 30일부터 10월 31일까지 시행하였으며, 연구대상은 15세 이상 청소년 104명으로 실험군 52명, 대조군 52명으로 선정하였다. 연구결과, 반응이 없고 호흡이 없는 동영상에서 실험군과 대조군의 차이를 보이지 않았다(p=0.741). 하지만 반응이 없고 심정지 호흡을 보이는 동영상에서는 실험군 중 심폐소생술시행이 43명(82.7%), 대조군 중 심폐소생술 시행이 33명(63.5%)으로 유의한 차이를 나타냈다(p=0.006). 이러한 결과를 통하여 심폐소생술 교육 시 동영상으로 심정지 호흡을 교육하는 것이 기존 강의식 교육에 비해 심정지 인지를 향상시키는 것을 파악할 수 있었다.
최근 컴퓨터와 인터넷의 급속한 발전과 더불어 교육 문화는 사용자들로 하여금 새로운 세상을 열어주게 되었다. 21세기 교육이 평생교육사회라는 분야로 집중화되면서 끊임없는 자기 개발로 빠르게 변화하는 지식기반 사회에서 자신의 경쟁력을 키워가고 있다. 원격교육은 바로 이러한 평생교육을 달성 할 수 있는 매우 효과적인 방식으로 언제나 어디서나 누구나 양질의 교육을 받을 수 있는 열린 교육문화로서 본 연구에서는 학습자의 철저한 관리를 통한 학습능력의 향상을 중점으로 별도의 인터넷 접속과정 없이 편리하고 개인성이 보장된 원격 교육 시스템을 구현하는데 목적을 두었다. 본 논문은 MS의 미디어 스트리밍 서비스를 이용한 동영상 강의 시청 및 조절 과정, My_SQL을 이용한 동영상 강의에 대한 서브노트 문서 제공 및 질의 응답이 이루어지는 토론형 시스템 설계, 사용자의 강의 진도 체크와 출결사항 및 수강과목을 편리하게 관리할 수 있도록 설계되어 있다. 또한 시스템의 처리 과정에서 사용자 수강 관리에 연구의 초점을 두었으며 시스템 내에서 실시간으로 이루어지는 학습자 관리를 중점으로 구성되어 있다.
본 논문은 챕터 수준의 강의 동영상 추천 시스템에 있어서 추천의 정확도와 처리속도 간의 균형문제, 즉, 추천 정확도를 향상시키려면 처리 속도가 저하되고, 반대로 처리 속도를 높일 경우 정확도가 감소하는 문제에 대하여 연구한다. 본 논문에서는 이의 해결을 위하여 TF-IDF, K-Means++ Clustering, Graph Neural Network(GNN) 등 다양한 기법을 복합적으로 활용하는 방법을 제안한다. 즉, 챕터들의 유사성을 바탕으로 클러스터를 사전에 구성함으로써 검색 시의 계산량을 줄여 속도를 향상시키면서도, 클러스터를 노드로 하는 그래프에 대하여 GNN을 적용함으로써 추천의 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다. 실험 결과 GNN을 사용한 경우 추천의 정확도가 MRR 지표에서 약 19.7% 증가하였으며, 유사도 기반의 정밀도에 있어서 약 27.7% 증가하는 결과를 확인할 수 있었다. 이를 통해 학습자의 질의에 보다 적합한 동영상 챕터를 추천하는 학습시스템 구축에 기여할 것으로 기대한다.
영상을 이용하여 하천유속과 유량을 측정하는 방법은 신속하고 간결하게 유속을 측정할 수 있는 방법으로 주목을 받고 있다. 또한 새로운 기술인 드론을 활용하여 하천의 유속과 유량을 측정하는 방법도 다양하게 시도되고 있다. 본 연구는 드론을 정지영상과 동영상을 이용하여 별도의 측량이나 복잡한 과정없이도 하천의 유속분포를 추정할 수 있는 방안을 제시하였다. 이 때, 중소하천의 유속 측정에 보다 쉽게 활용할 수 있도록 카메라 보정을 통한 카메라 내부변수 획득과 정지영상에 수록된 드론의 위치와 자세에 대한 EXIF 자료를 이용하는 방안, 약간의 흔들림이 있는 영상에서도 유속을 추정하는 방안을 제안하였다. 먼저, 드론의 카메라 보정을 위한 프로그램을 작성하고, 카메라의 내부 변수를 추정하였다. 드론의 위치와 자세에 대한 정보는 정지영상(JPG 파일)에 수록된 EXIF 정보를 이용하여 드론의 위치(GPS)와 자세(자이로스코프)를 알아내었다. 이를 이용하여 현장의 참조점에 대한 위치 정보를 확인하고, 또 수면촬영을 위한 정지비행시의 카메라의 대략의 위치와 자세 정보를 확인하였다. 이 자료들은 실제 유속측정에 이용하는 동영상에서 나타나는 참조점의 위치 정보를 결정하기 위한 것이다. 그리고 연이어 촬영된 동영상에서 시공간영상분석법으로 측정 단면의 유속분포를 분석하였다. 이 때, 동영상 내에 있는 약간의 흔들림은 FFT 분석으로 적절히 보완할 수 있다. 개발된 방법을 밀양강의 단장천 대리 수위표 지점 인근에서 시험한 결과 기존의 유속계로 측정한 방법과 상당히 근사한 결과를 얻을 수 있었다.
본 연구는 동영상 학습에서 교수자 출연 여부와 교수자 발화속도가 학습몰입과 교수실재감의 효과에 차이를 나타내는지를 실험을 통해 밝히는 것이다. 실험 대상자는 중국 형태대학교 1학년 183명이며, 이들에게 교수자가 출연여부와 발화속도 고저의 4가지 동영상을 학습하도록 한 후, 학습몰입과 교수실재감을 측정하였다. 수집된 자료는 다변량분산분석을 통해 분석하였다. 분석결과 첫째, 교수자가 출연한 동영상을 학습한 집단이 그렇지 않은 집단보다 학습몰입과 교수실재감이 모두 높게 나타났다. 둘째, 교수자의 발화속도가 높은 동영상으로 학습한 집단이 낮은 동영상으로 학습한 집단보다 학습몰입과 교수실재감이 모두 높게 나타났다. 셋째, 교수자 출연여부와 발화속도의 학습몰입과 교수실재감에 대한 상호작용 효과는 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 대학 수업에서 효과적인 학습을 위한 강의 동영상을 개발할 때 교수자의 출연여부와 발화속도를 어떻게 설계할 것인지에 대한 이론적·실천적 근거를 제공한다. 즉 가급적 동영상에 교수자가 출연하여 표정, 몸짓과 같은 비언어적 방식으로 사회적 단서를 제시하는 것이 중요하다. 또한 교수자는 동영상에서 약간 빠른 속도로 설명함으로써 학생이 학습에 더 집중하여 몰입하게 할 수 있다. 교수자 출연과 빠른 발화속도는 학습에 몰입하게 하고, 동영상에서 교수행위가 실재로 이루어지고 있다는 느낌을 주게 한다는 것을 시사한다.
본 논문에서는 디지털 홀로그램(digital hologram)을 2 차원 비디오 압축기를 사용하여 압축하는 방법을 다룬다. 그 방법은 디지털 홀로그램을 다수 개의 부홀로그램(sub-hologram)으로 나누고, 각 부홀로그램을 2 차원영상화한 후 그 결과를 배열하여 동영상 시퀀스로 만들어 2 차원 동영상 압축기로 압축하는 방법이다. 각 부홀로그램을 2 차원 영상으로 만드는 방법으로 DCT(Discrete Cosine Transform)와 Fresnel 변환 변환(Fresnel Transform)을 사용하며, 다양한 크기의 부홀로그램을 고려한다. 2 차원 비디오 압축 방법으로는 H.264/AVC 와 HEVC 를 사용한다. 본 논문에서는 2 차원 영상 변환 방법, 부홀로그램의 크기, 그리고 2 차원 영상압축 방법에 따른 성능을 비교하고 분석한다.
인터넷 이용의 확대로 가정마다 컴퓨터 보급이 크게 증가하면서 인터넷을 이용한 교육이 증가하고 있다. 학교에 가지 않아도 컴퓨터를 이용하여 듣고 싶은 수업을 원하는 시간에 지구촌에 있는 학생들과 함께 수업을 듣고 토의할 수 있다. 컴퓨터의 보급 증가와 인터넷 사용증가로 인하여 인터넷 교육이 하나 둘 나오기 시작했다. 그리고, 미래 프로젝트의 하나인 실시간 원격 교육이 가능하게 되었다. 실시간 원격 강의 시스템을 이용하면, 시간과 비용을 줄일 수 있고 누구든지 장소에 구애받지 않고 교육을 받을 수 있다. 앞으로 정보 통신망의 발달과 음성 및 화상 압축기술이 발달하면 실시간 동영상 등으로 학생들은 더 종은 교육을 쉽게 접할 수 있게 될 것이다.
파노라마(Panorama) 및 360도 영상과 같은 몰입형(Immersive) 미디어 영상은 영상 내 공간을 사용자가 직접 방문한 것 같은 현장감을 제공해야하므로 실제 세계의 모습을 사실 그대로 나타낼 수 있어야 한다. 그러나 파노라마 및 360도 영상에서는 촬영 카메라들간의 시차(Parallax)로 인해 사물이 사라지거나 중복해서 나타나는 현상이 나타나며, 이와 같은 시차 왜곡은 사용자의 콘텐츠 몰입을 방해할 수 있다. 이에 따라서, 시차 왜곡을 극복하기 위한 많은 동영상 스티칭 알고리즘이 제안되고 있지만, Object detection 모듈의 낮은 성능과 Seam 생성 방식 등의 제한으로 여전히 시차 왜곡이 발생하고 있다. 이에 본 논문에서는 기존 동영상 스티칭 기술의 제한 사항을 분석하고, 해당 동영상 스티칭 기술의 제한을 극복하기 위하여 LDPM(Local Differential Pixel Mean) 영상 평가를 활용한 동영상 스티칭의 시차 왜곡 검출 및 정정 방법을 제안한다.
요즘 원격 교육의 필요성으로 인하여 교사 연수에 있어서도 기존 출석 연수와 병행하여 원격연수가 증가하는 추세에 있다. 그러나 현재 이루어지고 있는 원격 연수의 상당 부분은 실제 현장 교사들이 원하고 교사 연수의 핵심인 교수법 향상에 대한 것보다는 교과에 대한 지식이나 기능위주로 시행되고 있는 것이 사실이다. 교사 연수의 궁극적인 목적인 교수법 향상을 위해서는 연수생들이 경험이 풍부하고 교수법이 뛰어난 교사가 실제 수업하는 것을 보고 동료 교사들끼리 서로 충분히 토의를 거치고 배우는 형태의 연수가 유용할 것이다. 그러나 시간, 인원, 경비 등의 문제로 실제 그렇게 하기 어려우므로, 교수-학습 지도안과 동기화된 동영상 중심으로 이루어진 원격 연수 시스템을 구축하는 것이 좋을 것이다. 본 연구에서는 동기화 동영상 저작 도구를 개발하고 이를 활용하여 원격 연수 시스템을 구축해서 교사들의 교수법 향상에 많은 도움이 되리라 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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