본 논문은 PBL 기반 프로그래밍 교육방법에 기초하여 피지컬 컴퓨팅 내용을 중심 학습 요소로 선정하였다. 본 논문에서는 아두이노를 활용한 피지컬 컴퓨팅 내용을 개발하고 로봇 프로그래밍 교육 발전에 걸림돌로 작용하는 과도한 비용 문제나 시간적, 공간적 제약과 같은 환경적 여건의 부족 문제를 해소하기 위한, 아두이노 교육 프로그램을 제안한다. 그리고 실험 수업을 통해 교육 현장에 적용함으로써 논리적 사고력과 문제해결력에 미치는 영향을 검증하였다.
EasySoft(이하:ES)는 컴퓨터를 처음 배우는 초급자에서부터 프로그래밍 가능자에 이르기까지 다양한 범위의 학습자에게 통합 교과적인 지식을 토대로 알고리즘 교육을 제공하여, 창의성과 논리성 계발의 효과를 거둘 수 있도록 만들어진 학습기자재이다. ES는 EasyLab, EasyC, Visual Basic과 같이 ActiveX를 지원하는 툴과 연동하여 사용한 수 있는 ActiveX 제어도구(EasyOCX)로 구성되어 있다. 학습자는 ES를 통하여 자신의 생각을 구성, 알고리즘화 시켜 프로그래밍하고 코드를 로봇으로 전송하여, 로봇의 움직임과 자신의 의도를 비교, 연구, 반복하는 작업으로 학습하게 된다. ES는 학습기자재가 부족한 교실현장에서 직접 활용할 수 있도록 구성된 것으로, 흥미적 요소와 교육적 요소를 적절하게 조화 시킨 소프트웨어이다. EasyLab은 컴퓨터를 모르는 학습자도 알기쉬운 GUI식 흐름도 기반 S/W를 표방하므로 초등학교에서, EasyOCX나 EasyC의 경우는 EasyLab과 유사한 방식을 추구하되 직접 프로그래밍 하게 되어있어 한 단계 높은 중 고등학교의 교수장면에서 직접 활용이 가능하다.
In this paper an omni-directional mobile robot is suggested for educational robot platform. Comparing to other robots, a mobile robot can be easily designed and manufactured due to its simple geometric structure. Moreover, since it is required to have low DOF motion on planar space, fabrication of control system is also simple. In this research, omni-directional wheels were adopted to remove the non-holonomic characteristic of conventional wheels and facilitate control system design. Firstly, geometric structure of a Mecanum wheel which is a most frequently used omni-directional wheel was demonstrated. Then, the organization of the mobile platform was suggested in aspects of mechanism manufacturing and electronic hardware design. Finally, a methodology of control system development was introduced for educational purpose. Due to an intuitive motion generating ability, simple hardware composition, and convenient control algorithm applicability, the omni-directional mobile robot suggested in this research is expected to be a promising educational platform.
본 논문은 라이다 센싱 정보와 RGB-D 카메라 영상 정보를 융합하여 이용하는 교육용 실내 자율주행 로봇 시스템을 구현한다. 이 시스템은 라이다 센싱 정보를 획득하기 위해 기존의 소 채널 라이다 센싱 방식을 이용한다. 또한 소 채널 라이다 센싱 방식의 약점을 보완하기 위해, RGB-D 카메라 깊이 영상과 딥러닝 기반 객체인식 알고리즘을 이용하는 3차원 구조물 인식 방법을 제안하고 이 시스템에 적용한다.
본 논문의 연구목적은 탐구실험중심 과학교육의 실현 방법으로 고고보드와 NetLogo를 이용한 실세계와 가상세계를 연결해주는 시뮬레이션 콘텐츠를 설계 및 개발하는데 있다. 먼저 탐구실험 수업을 위한 컴퓨터 시뮬레이션과 로봇활용교육을 이용한 수업모형을 탐색하고 가상시뮬레이션과 실제실험을 연동할 수 있도록 컴퓨터 기반의 실험 장치(MBL)을 제작하였다. 이 장치를 토대로 중등과학교과내용 중 온도변화(열평형)과 전기(저항과 전압과의 관계)단원 내용을 대상으로 시뮬레이션 콘텐츠를 제작하였다. 닫혀 있는 계에서의 온도변화가 같아지는 열평형반응을 탐구실험과 시뮬레이션으로 시각화하였으며, 전기단원의 저항과 전압과의 관계에서는 각 저항의 직렬연결을 이루었을 때, 각 저항에 걸리는 전류가 같고 전하의 흐름을 시뮬레이션 하였다. 중학생들을 대상으로 개발된 콘텐츠를 사용하게 하면서 시뮬레이션 사용 및 인터페이스에 대한 형성평가를 하였으며 컴퓨터 기반 과학교육에서 활용할 수 있는 방향성을 제시하였다.
3D 프린팅 기반의 교육용 콘텐츠 제작과 보급은 창의적 문제 해결의 코딩 교육을 리드하고 활성화하는데 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 아두이노를 활용하여 특화된 기능을 제공하는 8비트 MCU 기반 제어 보드 및 3D 프린팅 기반의 다양한 융합 콘텐츠를 개발하였다. 개발된 제어 프로그램은 양방향 통신을 기본 지원하므로 다양한 모니터링 패킷 지원으로 초당 10회 이상 수행한다. 또한, 다양한 정보 전달을 위한 최적화된 통신 프로토콜을 사용하여 여러 콘텐츠 제어가 가능해진다. 개발된 제어 보드와 3D 프린팅으로 제작된 콘텐츠들은 코딩의 원리와 개념을 교육하는 프로그래밍 교육 도구로 유용하게 활용할 수 있다.
In this paper, we first point out the limitation of the existing methods in usability evaluation, and propose a new method to find tasks and users that can cause problems in the use of software applications. To deal with object-based applications, we define unit actions and divide a given task into the sequence of unit actions. Then, we propose a new measure to calculate the degree of lostness for the unit actions. In several experiments, we show the proposed method can represent the usability well while the previous method has a problem in object-based applications. We also find that the user's evaluation is more related to the proposed method than the previous method based on execution time through correlation analysis.
컴파일러 교과목에서 수행하는 컴파일러 개발 프로젝트는 많은 경험과 기술을 얻을 수 있다. 그러나 한 학기에 이수하기 부족한 강의 시간과 컴파일러 개발의 높은 난이도 때문에 수업에 어려움을 겪는다. 그리고 컴파일러 목적시스템은 대게 인터프리터로 구현되기 때문에 학생의 흥미를 유도하기도 어렵다. 이에 따라서 컴파일러 교육은 이론 위주의 교육이 되기 쉽다. 이러한 한계를 극복하기 위하여 본 논문에서는 컴파일러의 이론과 실제를 보다 쉽게 습득할 수 있는 통합개발환경을 제시한다. 개발된 통합개발환경에는 마인드스톰 NXT 로봇을 목적시스템으로 하는 레퍼런스 컴파일러와 컴파일러 제작 도구, 목적언어 테스트 도구, 코드생성 시각화 도구가 포함되며 이클립스 플러그인 기반으로 개발되어 편의성과 확장성이 뛰어나다. 개발된 통합개발환경은 학생들이 컴파일러를 보다 쉽게 이해하고 개발할 수 있도록 도와준다.
This paper deals with the development of a deep-learning-based robot that recognizes various types of stairs and performs a mission to go up to the target floor. The overall motion sequence of the robot is performed based on the ROS robot operating system, and it is possible to detect the shape of the stairs required to implement the motion sequence through rapid object recognition through YOLOv4 and Cuda acceleration calculations. Using the ROS operating system installed in Jetson Nano, a system was built to support communication between Arduino DUE and OpenCM 9.04 with heterogeneous hardware and to control the movement of the robot by aligning the received sensors and data. In addition, the web server for robot control was manufactured as ROS web server, and flow chart and basic ROS communication were designed to enable control through computer and smartphone through message passing.
본 논문의 목적은 수학정보 영재반 수업에서 고고보드를 사용하여 고고범퍼카의 조립 과정 및 고고모니터 명령어로 고고범퍼카를 제어하는 활동을 분석하여 강사와 참여 학생 사이의 상호작용적 활동과 컴퓨팅 사고 패턴을 질적으로 탐구하는 것이다. 연구자는 연구참여자(로봇 강사 및 참여 학생) 2명을 대상으로 2013년 7월 말에 이틀 동안 고고범퍼카 프로젝트 수업을 비디오로 촬영하였다. 그리고 그 이후에 진우를 대상으로 2013년 11월과 2014년 1월 사이에 별도의 후속 면담과 비디오 회상면담을 3회 실시하여 고고범퍼카 프로젝트 수행 과정에 관한 자료를 보완적으로 수집하였다. 비디오 및 면담 자료와 산출물인 고고모니터 코드를 분석한 결과 연구자는 고고범퍼카 프로젝트의 수행 활동에서 나타나는 컴퓨팅 사고의 전개 양상을 포착하였다. 참여 학생은 고고보드 부품 사용과 고고모니터 코딩 활동에서 로봇 강사와의 상호작용을 통하여 종종 숙고하면서 자신이 생각하는 바에 해당되는 명령어의 조합을 배열하면서 수정과 테스트를 순환적으로 하는 컴퓨팅 사고의 전개 패턴을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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