최근 모바일 기기의 보급에 따른 모바일 컴퓨팅 교육 환경의 조성으로 스마트폰의 교육적 활용방안에 대한 많은 논의가 이루어지고 있다. 이에 본 연구는 초등학교 수학에서 중요도가 높아지는 암산 지도를 위한 초등학생 저 중학년용 안드로이드 암산 애플리케이션을 개발하였다. 특히 초등학생들의 인지적 발달특성을 고려하여 손가락을 이용한 조작활동으로 값을 입력하는 제스처 입력기반의 인터페이스를 사용하여 흥미와 집중력을 높이고자 하였다 학생들은 이 애플리케이션을 통행 자연수의 덧셈과 �y셈의 기초를 익히고 자연수의 곱셈과 나눗셈의 기초를 순차적으로 학습하게 된다. 또한 시간과 공간의 제약없이 일정량의 문제를 일정시간 동안에 게임처럼 즐기며 계산 속도와 정확성을 향상시킬 수 있도록 하였다.
본 연구의 목적은 노인의 정보화기기 활용 능력이 사회자본 형성에 미치는 영향을 분석하고 이러한 관계에서 노인의 디지털기기 이용 효능감이 갖는 매개효과를 검증하는 데 있다. 이를 위해 2022년 실시한 디지털정보격차 실태조사 자료를 활용하여 SPSS 25.0 통계프로그램으로 개인의 인구사회학적특성, 정보화기기 중 PC, 모바일 기기 활용능력, 디지털기기 이용 효능감을 독립변수로 하고 노인의 사회자본을 종속변수로 하여 영향 관계를 분석하였다. 또한, 디지털기기 이용 효능감을 매개변수로 설정하여 노인의 정보화기기 활용 능력이 사회자본 형성에 미치는 영향에 매개효과가 있는지 검증하였다. 그 결과, 노인의 사회자본 형성에 미치는 영향 요인은 남성보다 여성의 사회자본 수준이 높았고, 나이가 많은 사람, 월평균 소득이 높은 사람, 다른 가족과 함께 거주하는 노인의 사회자본 수준이 높은 것으로 분석되었다. 독립변수인 PC활용능력은 통계적으로 유의미한 영향이 없었고, 모바일기기 활용 능력과 디지털기기 이용 효능감이 높을수록 사회자본이 증가하는 것으로 분석되었다. 이후 노인의 정보화기기 활용 능력이 사회자본에 미치는 영향을 디지털기기 이용 효능감이 매개하는지 분석하기 위해 Baron과 Kenny(1986)의 3단계 모형으로 분석한 결과, pc활용능력 → 디지털기기 이용 효능감 → 사회자본에 이르는 경로와 모바일기기 활용능력 → 디지털기기 이용 효능감 → 사회자본에 이르는 매개효과 경로는 통계적으로 유의미한 결과로 나타났다. 이러한 연구결과를 바탕으로 노인의 정보화기기의 접근성 향상을 위한 교육기관의 노력과 단순한 컨텐츠 위주의 교육에서 보다 실용적이고 즉시적인 교육 콘텐츠 전환 등 실천적 노력에 대해 제언하였다.
최근 중국의 경제가 급속도로 발전하며 2차원 바코드 기반의 간편 결제 서비스가 활성화되었으며 모바일 결제 기반이 부족한 개발도상국들이 도입할 현금 없는 사회 모델로 주목 받고 있다. 이와 함께 기존의 고객관계관리 방법은 모바일기반 고객관계관리라는 모바일 디바이스 중심의 고객 콘텐츠 활용시장으로 확장되고 있으며 온라인 광고와 융합하여 실용적 성과를 높이려는 모델과 그 방법에 대한 연구가 활발하다. 이에 따라, 본 연구를 통해 2차원 바코드를 활용하는 온라인 광고와 고객관계관리의 융합 모형에 대한 개념과 현황을 살펴보고 모바일 디바이스와 소셜 네트워크 서비스를 활용하여 판매시점에서 지역광고주와 고객이 광고정보와 거래 부가정보를 효과적으로 전파하고 공유하는 방법과 시스템을 설계 및 구현하였다. 또한 2차원 바코드를 활용하는 광고 공유 콘텐츠 모형에 대한 응용 방안을 제시하였다.
본 논문에서는 박물관 문화상품을 활용하여 모바일기반 증강현실 기술로 실제와 같은 디지털 3D 그래픽 유물 원형과 음성정보 이미지 Text 정보 등을 증강 시켜 박물관과 같은 유물 체험을 할 수 있는 문화유산 모바일 증강현실 콘텐츠 시스템을 구현하였다. 증강현실 기술을 문화상품 적용하여 모바일 폰으로 상품 인식하여 디지털 유물의 인터랙션을 통해 유물에 대한 특징과 다양한 역사정보를 전달받을 수 있으며 시간과 장소와 상관없이 증강현실 모바일 디지털 콘텐츠로 쉽고 빠르게 유물정보를 확인할 수 있다. 본 연구를 통하여 모바일 증강현실 디지털 콘텐츠가 문화유산 유형에 맞게 연구되어 교육용·산업용·관광 홍보용 등 사용 목적에 맞게 개발되어 증강현실 콘텐츠 확대에 기여하고자 한다.
반도체 기술의 발전에 따라 하루가 다르게 디지털 콘텐츠 시장이 변화하고 있다. 여기에 발맞추어 우리 소비자 니즈도 무지개의 빨주노초파남보처럼 다양하게 요구되고 있어 변화하지 않음이 이상할 정도이다. 그래서 다양한 목소리를 내고 있는 60억 지구촌 소비자를 위해 진수성찬을 준비하면서 지난 호에는 7대 메뉴가운데 방송, 영화, 게임 등 빨주노만으로 성찬을 만들었다. 이번호에서는 남은 초파남보로는 인터넷, 위성교육, 모바일 콘텐츠, 그리고 인터넷 광고 등으로 마저 잔치상을 준비할까 한다.
국내 최강의 모바일 솔루션 전문기업으로 인정받고 있는 인프라밸리의 최염규 대표는 올해를 본격적인 수출 기반 확립의 해로 선정하여 해외시장 공략을 강화해 나가고 있다. 또한 기업의 진정한 경쟁력은 사람이라는 생각으로 직원들의 능력을 키우고 변화에 적응해 나갈 수 있도록 꾸준한 교육을 실시하고 있으며, 그 역시 배우가를 게을리 하지 않고 있다.
무선 기술의 발달은 모바일 기능과의 결합으로 전자적인 학습을 향상시키고, 모바일 학습으로 확산되고 있다. 기본적으로 모바일 학습은 학습자에게 교육 내용 접근을 위한 시간과 공간적인 유용성을 제공한다. 그러나 모바일 디바이스는 작은 디스플레이 장치와 제한된 메모리 공간으로 인해서 학습 내용으로의 접근을 단지 텍스트 기반의 전달로 제한하고 있다. 본 논문은 멀티미디어 오브젝트 동기화를 지원하는 SMIL을 사용하여 모바일 디바이스에서 멀티미디어 컨텐츠 제작에 필요한 태그로만 구성한 MSMIL을 정의하여 파서의 크기를 줄이고, 학습 내용 생성시 매크로 방식을 사용하여 멀티미디어 학습 내용의 데이터 감소, 전송 효율 증대를 위한 멀티미디어 모바일 학습 시스템을 설계 및 구현하였다. 구현 결과, 제작 언어의 간소화와 언어 습득의 용이, 그리고 파서의 크기를 줄임으로써 파싱을 위한 CPU의 자원을 절약할 수 있다.
국내 스마트폰 시장은 아이폰, 캘럭시 시리즈 등이 대중화에 성공하면서 빠르게 성장하였다. PC에 탑재된 기능과 더불어 모바일에서 사용되는 추가 기능을 제공하고, 시각적인 측면과 이동성이 뛰어나 여러 산업분야에서 이를 적극 도입하고 있다. 현재 물류관리, 차량관리, 교육, 헬스케어 등 다양한 분야에서 모바일 기기를 활용한 연구가 활발히 진행 중에 있으며, 특히 건설분야는 건설기술자의 현장업무에서 모바일기기를 활용하여 처리하는 데 활용되고 있다. 본 연구는 기존 건설사업관리시스템과 모바일기기를 함께 연동하여 자료조회, 검측업무 등을 현장과 현장사무소에서 함께 처리할 수 있도록 업무지원시스템 개발방안을 제시하였다. 이를 위해 건설분야의 모바일 연구동향를 조사하고, 건설사업관리시스템에서 모바일 서비스가 가능한 업무를 선정하였으며, 선정된 업무 뿐만 아니라 모바일 업무로 가능한 검측업무 등을 새로운 프로세스에 따라 처리할 수 있도록 시스템 개발방안을 제시하였다.
현재 많은 기업, 관공서, 교육기관들은 각각의 특성에 맞는 업무정보시스템을 구축하여 사용하고 있다. 그러나 스마트폰 및 다양한 모바일기기들의 보급으로 사용자들은 이동성을 지닌 서비스를 요구함에 따라, 최근 많은 곳에서 모바일 서비스를 제공하고 있고, 개발 중에 있다. 그러나 기존 시스템과 모바일 시스템 간 연동을 위해 따로 개발할 때 비용 및 시간, 인력의 낭비가 점점 심해지고 있다. 또한 많은 곳에서 모바일 서비스를 제공하기 위해 기존의 시스템까지 수정해야하는 문제점이 나오고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기위해 기존 시스템과 모바일 시스템간의 연동을 위해 데이터 전송 및 가공을 위해 기존서버, 웹서비스 서버, 모바일시스템간의 라이브러리를 개발 적용해봄으로써, 모바일 웹서비스 환경에서 공통API 설계 및 구현한다.
빅 데이터의 시대가 도래하면서 이전보다 데이터로부터 유의미한 정보를 추출하는 것에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 딥러닝은 텍스트, 이미지, 동영상 등 다양한 데이터에 대한 학습을 가능하게 할 뿐만 아니라 높은 학습 정확도를 보임으로써 차세대 머선러닝 기술로 각광 받고 있다. 그러나 딥러닝은 일반적으로 학습해야하는 데이터가 많을 뿐만 아니라 학습에 요구되는 시간이 매우 길다. 또한 데이터의 전처리 수준과 학습 모델 튜닝에 의해 학습정확도가 크게 영향을 받기 때문에 활용이 어렵다. 딥러닝에서 학습에 요구되는 데이터의 양과 연산량이 많아지면서 분산 처리 프레임워크 기반 분산 학습을 통해 학습 정확도는 유지하면서 학습시간을 단축시키는 사례가 많아지고 있다. 본 연구에서는 범용 분산 처리 프레임워크인 아파치 스파크에서 데이터 병렬화 기반 분산 학습 모델을 활용하여 모바일 빅 데이터 분석을 위한 딥러닝을 구현한다. 딥러닝을 구현할 때 분산학습을 통해 학습 속도를 높이면서도 학습 정확도를 높이기 위한 모델 튜닝 방법을 연구한다. 또한 스파크의 분산 병렬처리 효율을 최대한 끌어올리기 위해 파티션 병렬 최적화 기법을 적용하여 딥러닝의 학습속도를 향상시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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