최근 놀라운 성장을 거듭하고 있는 지능형 로봇(Intelligent Robot) 기술은 기존의 주요 활용 분야였던 산업현장이나 연구실과 같은 전문가적 영역을 넘어서 지능형 엔터테인먼트(Entertainment)로봇이나 청소기 로봇의 예에서 볼 수 있듯이 인간의 주요 일상 생활 공간인 가정이나 공공기관의 서비스 분야로 점차 그 활용 영역을 넓혀가고 있다. 학습 보조 교사 도우미 로봇의 개발은 초등학교 교육 현장이 당면하고있는 각종 현안들을 로봇의 활용을 통해서 해결하고자하는 실용적인 목적에서 출발 했다. 이러한 관점에서 볼때 로봇 디자이너의 역할은 전체 개발 프로세스의 말단부에서 로봇 시스템의 외장(Appearance)을 마무리하는 역할을 넘어서 구체적 로봇시스템의 개발에 선행하여 학습보조 교사 도우미 로봇의 잠재적 활용 주체인 학생, 교사, 학부모의 입장에서 각 주체들의 내재적, 외재적 욕구를 효과적으로 만족 시킬 수있는 활용 시나리오(Application Scenario)를 도출, 개발 프로세스 전반에 걸쳐 각 개발 주체들에게 일관된 비젼(vision)과 이미지(image)를 제시하는것이라고 생각되었다. 본연구에서는 학습보조 교사 도우미 로봇 디자인 과제에 있어서 사용자 관찰(User Observation), 유저 다이어리(User Diary), 포커스그룹 인터뷰(F.G.I)등을 바탕으로 로봇의 역할 모델중심, 서비스 영역 중심, 초등학교 교육이념 구현 중심 등 3가지의 서로 다른 컨셉의 로봇 활용 시나리오(Application Scenario)를 제안하였다. 본 연구 결과는 현재 초기 단계에 있는 로봇 디자인 분야의 현실을 감안할때 전체 로봇 개발 프로세스내에서의 향후 산업 디자인이 수행해야 할 역할을 명확하게 보여준다는 점에서 그 의의가 있으며 관련 분야의 연구 활성화에 기여할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 창의적 문제 해결 프로세스로 주목받고 있는 디자인 씽킹 프로세스를 도입하여 초등학생 인공지능 교육 프로그램을 개발하고 적용하였다. 인공지능의 이해, 공감적 문제발견, 문제 정의, 아이디어 창출, 프로토타입 제작, 평가 및 공유 단계로 디자인 씽킹 기반 인공지능 교육 프로그램을 개발하였으며, 초등학교 4~6학년 학생을 대상으로 개발 프로그램을 적용하였다. 프로그램의 효과를 확인하기 위해 학생들의 컴퓨팅 사고력을 사전 사후 검사한 결과 학년별로 컴퓨팅 사고력이 상승했으며, 학생들은 공감적 문제발견에서 얻은 통찰을 바탕으로 창의적 문제 해결을 위해 협업하는 과정을 경험하였다. 또한 인공지능 기술을 활용하여 문제를 해결하려는 태도를 엿볼 수 있었고, 프로토타입 단계에서 아이디어를 생성하고 팀원 간 의사소통을 통해 아이디어를 발전시키는 모습을 확인하였다. 이를 통해 디자인 씽킹 기반 인공지능 교육 프로그램은 초등학생들을 위한 인공지능 교육 중 하나의 방안으로써 학습의 연속성을 보장하며, 창의적 문제 해결 과정의 경험을 제공할 수 있다는 가능성을 확인하였다.
콘텐츠에서 자발적인 사용자 참여를 유도하고 유지하는 것은 매우 어렵지만 중요한 일이다. 그 예로 많은 인터넷 콘텐츠 등에서 사용자들의 참여와 그 유지를 위해 금전적 보상을 제공하고 있다. 그러나 금전적 보상처럼 외재적 동기만을 자극하는 등의 방식으로는 한계가 있으며, 콘텐츠의 대한 지속적이고 자발적인 사용자 참여를 얻기 위해서는 정교한 설계와 관리가 필요하다. 이를 위해, Gamified Learning Management System의 예를 참고하여, 기존의 Contents Management System(CMS)을 확장한 게임화 기반의 CMS(Gamified CMS)를 제안하고자 한다. 이를 통해 궁극적으로 사용자의 콘텐츠에 대한 참여와 몰입을 증대시키고자 한다.
본문의 연구목적은 디자인 교육의 도형 기초 다자인 과정에서 다양한 지식차원의 교육콘텐츠에 대한 플립러닝 수업모델의 효율성을 테스트하고, 도형 기초 다자인 과정을 대상으로 한 플립러닝 수업방안 및 의견을 제시함으로써 교육효과를 높이는 데 있다. 블룸의 교육목표 분류학의 지식차원을 사용하여 도형 기초 다자인 과정의 교육내용을 분류하고, 120명의 학생을 4개의 실험조로 나눈 다음, 다양한 지식차원과정 콘텐츠의 플립러닝 학습을 각각 진행하고, 수업 전에 실시한 테스트와 수업 이후 실시한 테스트를 통해 실험데이터를 얻어 분석을 진행하였다. 그 중 사실성과 개념성 지식 수업의 경우 자기주도적 학습, 절차성과 메타인지 부류의 지식수업에서의 플립러닝 수업방식은 학습의 적극성을 유발하여 학습효율을 높일 수 있다. 연구결과와 학생의 피드백을 근거로 도형 기초 다자인 과정 콘텐츠의 분류방법 및 도형 기초 다자인 과정 플립러닝모델에 대한 수업전략을 제시하였다.
본 연구는 현재 초기 단계에 있는 디자인계열의 비실기 전형 학생들의 작업과 교육과정, 학생들의 작업추이들을 구체적으로 연구ㆍ분석함으로써 실기 능력 유무에 따른 입학 전형에서 나타나는 다양한 사례들을 살펴보고 새로운 조형교육의 방향성 및 제언을 제시하고자 한다. 실기 및 비실기 전형의 학생들을 동시에 하나의 교육과정에서 운영하는 과정에서 디자인계열 대학의 입시전형에서 각 대학, 학과마다 길기 및 비실기 전형을 보다 탄력적으로 운영할 수 있는 입시제도를 마련하여야 한다. 거의 모든 대학이 같은 비율로 입시전형 하는 획일화된 실기 및 비실기 전형의 문제를 개선하여 대학 자체의 특수성을 고려한 다양한 선발기준에 의한 대학교육 적격자를 선발하는 방안이 절실히 요구된다. 본 연구는 학생들의 실기 능력 유무에 따른 학습의 효율성을 위한 것으로 일선에서 교육을 담당하는 교수들의 새로운 교육지표 및 디자인 교육기반을 형성하는데 많은 도움이 되리라 예상된다. 연구 조사 결과를 토대로 효과적인 기초 조형교육이 이루어질 수 있도록 예술교육에 적절한 적용과 연구의 가능성을 발견함과 동시에 대학의 디자인 실기교육에 적용시킬 교육과정 및 방법을 모색하여 제시하는 데 연구의 목적을 두고 있다.
제품의 품질 및 가격뿐만 아니라 물질적 풍요로움과 더불어 다변화 되어가는 생활 환경 속에서 소비자의 감성과 선호도를 파악하는 것은 제품 판매 전략의 중요한 성공요소가 되고 있다. 이를 위하여 제품의 기능적 측면뿐만 아니라 개개인의 정서적 감정과 선호도가 반영된 제품의 설계나 디자인 또한 요구되고 있다. 본 연구에서는 사용자의 감성과 선호도를 중심으로 소재를 개발하는 방법의 하나로 협력적 필터링 개인화 기법을 응용하여 패션 디자인 추천 에이전트 시스템(FDRAS-pro)을 제안한다. 텍스타일 기반의 협력적 필터링 기술에서, 예측에 사용될 이웃의 수를 결정하기 위해서 Representative Attribute-Neighborhood 방법을 사용한다. 사용자들간의 유사도 가중치를 계산하기 위해서 피어슨 상관계수(Pearson Correlation Coefficient)를 사용한다. 소재에 대한 사용자의 감성이나 선호도에 대한 텍스타일의 대표 감성 어휘를 추출함으로써 소재 개발을 위한 감성 어휘 데이타베이스를 구축한다. FDRAS-pro는 구축된 감성 어휘 데이타베이스를 기반으로 성향이 비슷한 사용자에게 텍스타일 디자인을 추천한다. 디자인 요소에 따른 감성 분석을 하기 위해서, 텍스타일 디자인을 9가지 디자인 요소(디자인 소재, 모티브대 배경비율, 모티브의 변화도, 해석법, 모티브의 배열, 모티브의 명료성, 명도차, 색상차, 채도차)에 따라 분석하였다. 패션 디자인 추천 시스템으로 개발하여 시스템의 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다.
본 논문에서는 오버레이 단말 간 직접 (Device-to-Device : D2D) 통신 네트워크를 위한 강화학습 기반 스케쥴링 문제를 연구한다. 강화학습 모델 중 하나인 Q-learning을 이용한 D2D 통신 기술들이 연구되었지만, Q-learning은 상태와 행동의 개수가 증가함에 따라서 높은 복잡도를 유발한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 Deep Q Network (DQN) 기반 D2D 통신 기술들이 연구되었다. 본 논문에서는 무선 통신 시스템 특성을 고려한 DQN 모델을 디자인하고, 피드백 및 시그널링 오버헤드를 줄일 수 있는 DQN 기반 분산적 스케쥴링 방식을 제안한다. 제안 방식은 중앙집중식으로 변수들을 학습시키고, 최종 학습된 파라미터를 모든 단말들에게 전달한다. 모든 단말들은 최종 학습된 파라미터를 이용하여 각자의 행동을 개별적으로 결정한다. 제안 방식의 성능을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 분석하고, 최적방식, 기회주의적 선택 방식, 전체 전송 방식과 비교한다.
본 논문에서는 다항식 보간법의 일종인 이동최소자승법(Moving least squares, MLS)을 네트워크로 학습하여, Divergence-constrained MLS 벡터장을 효율적으로 표현하는 방법을 제안한다. 벡터장을 구성하기 위해 MLS는 스칼라가 아닌 벡터 보간을 해야 하므로 행렬과 벡터의 크기가 더 커지며, 이는 계산량이 커짐을 나타낸다. 고차 보간(High-order interpolation)이 가능한 특징은 장점이 되지만, 계산량이 매우 크기 때문에 시뮬레이션에는 활용이 어렵다. Divergence-constrained MLS를 유체 시뮬레이션에 적용한 경우가 있지만, 실제로 슈퍼컴퓨터(Supercomputer)를 해야 장면 제작이 가능하므로 효용성이 떨어진다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 네트워크 학습을 통한 Divergence-constrained MLS 벡터장을 표현할 수 있는 결과를 보여준다.
실천공학 교육을 위하여 피교육자에 대한 많은 실습과정이 요구되고 이 과정에서 여러 종류의 실습장비가 활용될 수 있다. 다양한 실습장비에 대한 다양한 피교육자들의 장비활용에 관한 학습능력을 나타낼 수 있는 방법으로 학습곡선이론의 적용방안을 모색하였다. 학습곡선이론은 기본적으로 생산관리 분야에서 활용되었던 이론으로, 인간공학적 측면에서 인간의 수행능력에 기반한 이론이다. 본 연구에서는 디자인 분야에서 활용되고 있는 시선추적장비를 대상으로 피교육자의 학습과정에 대한 학습곡선이론의 적용방안을 연구하였다. 시선추적장비의 하드웨어 셋업과 주시영역 기록의 두가지 실습과제를 교육한 후, 반복수행에 따른 과제수행시간을 측정하여 학습곡선모델을 적용하였다. 예측된 수행시간과 실제 수행시간과의 비교분석을 통하여 학습곡선모델의 적용가능성을 분석하였다. 그 결과 학습곡선모델은 실습장비를 활용한 실습교육에서 피교육자의 학습과정을 적합하게 묘사하는 것으로 나타났다.
본 논문은 오픈소스기반 니팅기의 상용화로 인한 사용편의성 개선을 위한 연구로, 문헌조사를 통해 오픈소스 기반의 니팅기에 대해 알아보고, 분류 및 분석하였다. 분석한 내용을 바탕으로 전문가 집단 토론(FGD)를 실시해 고려 사항을 도출하고 도출된 내용을 바탕으로 평가요소를 파악, 최종적으로 오픈소스기반 니팅기 사용자 인터페이스 사용편의성 평가원칙을 도출하였다. 도출된 평가원칙을 바탕으로 UI(사용자 인터페이스) 상황 별 Task를 제작하여 수행시간 및 오류빈도를 측정하였다. 분석결과 모델 C가 학습성, 간결성, 인지적합성, 편의성, 상태 유지성, 직관성면에서 사용편의성이 가장 높은 것으로 나타났으며, 위의 평가원칙 요소들을 바탕으로 개선한다면 오픈소스기반 니팅기 사용자 인터페이스 디자인의 사용편의성을 향상시킬 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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