최근 비약적으로 향상되고 있는 개인용 컴퓨터의 성능과 새로운 사용자 경험을 원하는 요구와 맞물려 실시간 영상처리분야의 활발한 연구와 발전이 거듭되고 있다. 본 논문은 개인용 컴퓨터의 주변기기로 시중에 널리 보급되어있는 PC 카메라를 이용해 실시간으로 화면 속에서 얼굴을 인지하고 그 이동을 추적함으로써 키보드와 마우스와 같은 보편적인 입력장치 사용하는 경우와 다른 새로운 사용자 경험을 구현할 수 있는 응용 프로그램의 설계 및 구현방법을 제시한다. 본 논문에서는 Java 개발 환경에서 JMF를 이용해 영상장치로 부터 정보를 수집하고 수집한 정보를 기본적인 영상처리 기법과 Integral Image, SSR 필터를 이용한 패턴 분류, 기계 학습 모델인 SVM을 이용해 안면을 인식한다. 이러한 방법들을 통해 인식한 정보를 추적하고 결과를 바탕으로 게임과 같은 다른 응용프로그램으로 키 이벤트를 전달하여 구현하였다.
웹의 활용이 보편화되면서 웹을 통한 자료의 검색이 증가하고 있으나, 웹상의 방대한 자료 중에서 학습자가 꼭 필요한 학습자료를 찾는 것은 쉬운 일이 아니다. 검색엔진을 이용하면 원하는 정보를 어느 정도 찾을 수 있으나 사용자 의존적인 검색엔진의 특성상 결과가 만족스럽지 못한 경우도 있으며 연관이 없는 정보를 필터링하기 위해 최종적인 내용을 찾기까지 많은 시간을 낭비하는 경우가 많다. 이에 털 연구에서는 자원의 의미정보를 구조화하여 정보의 효율적인 검색, 통합, 재사용을 가능하도록 하는 시맨틱 웹 (Semantic Web)기술을 활용하여 초등학교 학습자료에 적합한 온톨로지 (Ontology)를 구축하여 이를 기반으로 초등학교 학습자료를 검색할 수 있는 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 검색시스템의 특징은 다음과 같다. 첫째, 학습자료와 연관된 사용자 질의어를 보다 상세하게 입력받는다. 둘째, 사용자 질의어를 바탕으로 온톨로지에 질의하여 검색결과를 얻는다. 셋째, 검색하고자 하는 내용의 의미를 분석하여 요구된 의미에 적합한 자료만을 검색결과로 제시한다.
본 연구에서는 인터넷 기반의 문제 해결 학습에서 교수자와 학습자가 겪게 되는 교수 학습의 어려운 점에 기초하여 인터넷 기반의 문제 해결 학습 모형을 개발하였다. 이를 위해 먼저 ICT-EUS[8]를 필요한 단계에 적용하는 7단계 문제 해결 모형을 제안하였다. 다음으로 7단계 문제 해결 모형을 반영한 인터넷 기반 문제 해결 학습 모형을 개발하였고, 모형의 수업 적용을 위한 지원시스템의 개요와 특징을 살펴보았다. 교수 학습 모형은 (1) 설계 (2) 준비 (3)교수 학습 실행 (4) 관리의 네 단계로 구성되어 있고 ICT-EUS 기반의 7단계 문제 해결 모형을 교수 학습 실행의 핵심 단계로 설정하였다. 본 연구에서 제안하는 7단계 문제 해결 모형, 인터넷 기반 문제 해결 학습 모형은 각 교과별 ICT 활용 학습에 구체적으로 적용할 수 있는 기능적 성격보다는 모든 교과에서 보편적으로 활용할 수 있는 범용성을 추구한다.
본 논문에서는 인공지능이 생성하는 일상 대화의 품질 향상을 위해 상식 추론을 정의하고 설문을 통해 정량적, 정성적 분석을 진행하였다. 정량적 평가에서는 주어진 문장이 에게 학습시키기에 적합한가'라는 수용성 판단을 요청한 질문에서 40대 이상의 연령이 20, 30대와 유의미한 차이를 보였다. 정성적 평가에서는 '보편적 사실 여부'를 AI 발화 기준의 주요한 지표로 보았다. 이어서 '챗봇' 대화의 품질에 대한 설문을 실시했다. 이를 통해 일상 대화를 사용한 챗봇의 대화 품질을 높이기 위해서는 먼저, 질문의 요구에 적절한 정보와 공감을 제공해야 하고 두 번째로 공감의 정도가 챗봇의 특성에 맞는 응답이어야 하며 세 번째로 대화의 차례에 따라 담화의 규칙을 지키면서 대화가 진행되어야 한다는 결론을 얻을 수 있었다. 이 세 가지 요건이 통합적으로 적용된 담화 설계를 통해 완전히 인공지능스러운 대화가 가능할 것으로 여겨진다.
제지공정의 지절 현상은 많은 공정 변수들이 복합적으로 작용하여 발생하는 가장 큰 공정 트러블 중의 하나이다. 지절은 생산량 감소 뿐만 아니라 발생 후 공정의 복구 와 정리, 생산재가동 및 공정의 재안정화를 위해 많은 시간과 비용, 그리고 노력이 투 입되어야 하므로 공정의 효율과 생산성을 크게 저하시키는 요인이다. 그러나 지절 현상 의 복잡성 때문에 이에 대해 쉽게 접근하거나 해결하지 못하고 있는 것이 현실이지만 그 필요성은 더욱 더 증대되고 있다. 본 연구에서는 최근 들어 각종 산업분야에서 복잡 한 공정상의 결점 발견 및 진단에 효과적이라고 인정받고 있는 예측 분석기법인 인공 신경망(artificial neural network) 시율레이션과 일반적인 통계기법 중의 하나인 주성분 분석을 이용하여 제지 공정의 지절 현상의 검토 가능성을 타진하였다. 인공신경망이란 인간두뇌에서 일어나는 자극-반응-학습과정을 모사하여 현실세계에 존재하는 다양한 현상들의 업력벡터와 출력상태 간의 비선형 mapping올 컴퓨터 시율 레이션을 통하여 분석하고자 하는 기법으로, 여러 가지 현상들을 학습을 통해서 인식하 는 신경망 내의 신경단위들이 병렬처리에 의해 많은 양의 자료에 대한 추론이나 판단 을 신속하고 정확하게 해주는 특징이 있으며 실시간 패턴인식이나 분류 응용분야에도 매우 매력적으로 이용되고 있는 방법이다. 이러한 인공 신경망 기법 중에서도 본 연구 에서는 퍼셉트론의 한계점을 극복하기 위하여 입력총과 출력층에 한 개 이상의 은닉층 ( (hidden layer)을 사용하여 다층 네트워으로 구성하고, 모든 입력패턴에 대하여 발생하 는 오차함수를 최소화하는 방향으로 연결강도를 조정하는 back propagation 학습 알고 리즘을 사용하였다. 지절의 원인으로 추정 가능한 공정인자들을 변수로 하여 최적의 인 공신경망을 구축하기 위해 학습률과 모멘트 상수의 변화 및 은닉층의 수와 출력층의 뉴런 수를 조절하는 동의 작업을 거쳐 네트워크의 정확도가 높은 인공신경망을 설계하 였다. 또한 이러한 인공신경망과의 비교분석을 위해 동일한 공정 데이터들올 이용하여 보편적으로 사용하는 통계기법 중의 하나인 주성분회귀분석을 실시하였다. 주성분 분석은 여러 개의 반응변수에 대하여 얻어진 다변량 자료의 다차원적인 변 수들을 축소, 요약하는 차원의 단순화와 더불어 서로 상관되어있는 반응변수들 상호간 의 복잡한 구조를 분석하는 기법이다. 본 발표에서는 공정 자료를 활용하여 인공신경망 과 주성분분석을 통해 공정 트러블의 발생에 영향 하는 인자들을 보다 현실적으로 추 정하고, 그 대책을 모색함으로써 이를 최소화할 수 있는 방안을 소개하고자 한다.
보편적 인공지능교육의 필요성이 확대되고 직무 변화가 이루어지고 있는 현 시점에서, 가장 먼저 인공지능을 직무의 일부분으로 경험하게 되는 대학의 비전공자를 위한 인공지능 교양교육에 대한 연구 및 논의는 미흡한 실정이다. 비전공자 대상 인공지능 교육과정이 운영되고 있지만 주로 인공지능의 개념 및 원리에 대한 이론 중심의 교육으로 운영되고 있다. 비전공자 대상 인공지능에 대한 일반적인 개념을 이해하기 위해 체험학습을 병행하여 진행 할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 비전공자의 특성을 고려하여 학습에 흥미를 갖고, 인공지능 수업에 대한 부담감을 낮출 수 있는 난이도의 인공지능 체험교육 학습콘텐츠를 설계한 후 앱인벤터와 오렌지 인공지능 플랫폼을 활용한 체험 교육의 학습효과를 살펴보고자 한다. 팀 별 인공지능 관련 프로젝트 작성을 통해 수집된 학습관련 데이터와 설문조사 자료를 바탕으로 분석한 결과 인공지능 교육의 필요성에 대한 인식의 긍정적인 변화와 인공지능 리터러시 능력이 향상된 것으로 나타났다. 교수자에게는 인공지능 체험교육 학습을 위한 학습모형을 설계하는 데 기틀을 마련해 주는 계기가 될 것으로 기대한다.
인터넷이 보편화되고, 멀티미디어 처리기술과 정보통신 기술이 발전함에 따라 인터넷을 이용한 원격교육기술이 연구되고 있다. 강의를 저작하고 재생하는 원격강의 도구들이 개발되고 있지만, 강의전달의 효율성보다 슬라이드 자료를 기반으로 한 단순한 강의음성 녹음과 드로잉을 기록하고 재생하는 형태로 구성되어 있어 강의의 정확한 전달이나 부가적인 정보의 전달이 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 강의의 보다 정확한 전달 및 부가정보 전달을 처리하여 면대면 효과가 높은 멀티미디어 강의저작을 지원하기 위한 캡션처리기를 설계하고 구현하였다. 구현한 캡션처리기는 텍스트로 입력된 강의내용을 전달하거나 여러 가지 메시지를 학습자에게 전달할 수 있으며, 하이퍼링크기능을 지원하여 특정 홈페이지로의 자동접속을 지원하여 다양한 교수자와 학습자의 상호작용을 지원하는 장점이 있다.
지식기반 환경의 변화와 더불어 이-러닝은 매우 보편화된 교수.학습 방법의 하나가 되었으며, 이와 관련한 여러 연구들이 진행되고 있다. 이-러닝의 주요 연구 분야 중의 하나는 학습자의 다양한 상황들을 반영하여 학습자 개개인의 특징에 맞게 학습내용을 지원하기 위한 적응형 학습 시스템에 관한 연구이다. 이와 관련하여 최근에는 적응적 학습내용을 보다 효과적으로 지원하기 위하여 온톨로지를 기반으로 한 적응형 학습 시스템에 대한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 FCA의 개념 망을 기반으로 온톨로지의 접근 방법과 목적은 같이하지만, 특정 영역의 학습에 적합한 사용자가 보다 자유롭고 쉽게 자신의 적응형 학습 시스템을 구축하여 사용할 수 있는 적응형 학습 시스템을 설계하여 제안한다. 제안된 시스템은 학습영역에 존재하는 학습객체와 학습개념들 사이의 연관 관계에 따라 이들을 개념 망 구조 안에 자동으로 계층화한다. 또한 학습자의 지식수준, 학습선호도, 학습스타일 및 학습개념의 학습상태에 따라 개념 망 학습구조를 적응적으로 구성하여 제시한다.
동영상 강의 중심의 온라인 학습 형태가 보편화 되고 지속적으로 증가됨에 따라 다양한 교육방법을 적용한 동영상 기반 학습 환경도 학습 효과성을 높이기 위해 변화, 발전하고 있다. 온라인 학습 환경에서의 교육 효과성 측정을 위해 학습자 로그 데이터가 대두되었으며, 학습자 맞춤형 학습 처방을 위해 로그 데이터의 다양한 분석 방법이 중요하다. 이를 위해 본 연구에서는 동영상 기반 학습 환경에서의 학습자 행동 데이터 분석, 머신러닝 기법에 따른 학업성취 예측을 실험을 통해 분석하였다. 분석 결과 각 모델에서 공통적으로 동영상 탐색과 코멘트 작성과 같은 상호작용 행동, 학습자 주도적 학습 행동이 학업성취를 예측하였다. 연구 결과를 토대로 동영상 학습 환경 설계에 있어 시사점을 제공하였다.
본 연구는 증강현실 기반 수술간호 실습 교육 애플리케이션을 개발하기 위한 방법론적 연구로서, 연구과정은 ADDIE 모형에 따라 분석, 설계, 개발, 구현, 평가의 5단계로 구성되었다. 요구도 분석 결과 나온 세부 항목 중 전문가 집단과 간호대학생 집단에서 공통적으로 요구도가 높은 항목은 수술 기구 항목이었다. 요구도를 기반으로 수술실에서 가장 빈번하게 사용하며 진료과에 구분 없이 보편적으로 사용되는 7가지 분류의 51개의 수술기구를 선정하여 AR Book으로 제작하였다. 증강현실기반 애플리케이션은 Unity 3D 엔진을 기반으로 제작하였으며, Android OS로 애플리케이션을 빌드하여 대상자가 이용할 수 있도록 하였다. 전문가 평가 결과 전체 평균은 73.4±4.3으로 전체적으로 높게 나타났으며, 학습자 만족도 조사 결과 높은 만족도를 보였다. 제작된 증강현실 기반 수술간호 콘텐츠는 이전의 다른 학습 방법과는 달리 현실성과 휴대성, 접근성, 간편함을 갖춘 새로운 방식의 수술 기구 학습 애플리케이션을 처음으로 개발한 부분에 그 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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