웹기반 교육 시스템의 경우 학습자간의 상호작용이 교육적 교류와 사회성을 증진하는데 도움을 주기 때문에 인터넷을 통하여 상호작용을 증진하는 방법이 매우 중요하다. 본 논문에서는 학습자의 상호작용 향상을 위한 웹기반 문제중심학습(PBL) 시스템을 설계 및 구현하였다. 실제 웹기반 PBL 수업에서 설계된 상호작용 증진 방안이 PBL 활동에 어떤 영향을 미치고, 학생들이 웹기반 PBL 학습경험을 어떻게 인식하는지 조사하였다. 실험결과 제안한 시스템이 학습자들의 자기 주도적 학습과 정과 상호작용을 촉진하는 것으로 확인되었다.
유체-구조물 상호작용 효과를 고려하여, 실린더형 수중 구조물의 유한요소 모델을 상용 전산코드를 사용하여 작성하고 동적하중에 대한 응답해석을 수행하였다. 구조 유한요소에 부착되는 유체 유한요소로 인하여 발생하는 요소행렬의 비대칭성으로 인하여, 일반적으로 사용되는 유한요소 해석 전산코드로 유체-구조물 상호작용 모델에 대한 응답스펙트럼해석을 수행하는 것은 불가능하다. 이 문제의 해결을 위하여, 등가 비 유체-구조물 상호작용 모델을 구성하고, 등가비 유체-구조물 상호작용 모델에 대한 응답스펙트럼 해석 및 조화가진 응답해석 결과를 이용하여 유체-구조물 상호작용 모델의 스펙트럼 가진에 대한 동적 응답을 계산할 수 있는 효율적인 방법을 제시하였다.
현대 예술은 사회구성원들과의 지속적인 상호작용을 통해 사회변혁을 주도하는 역할을 하고 있으며, 예술가의 작품은 시대의 사회 환경과 기록 등을 통해 창조적으로 재구성되는 사회 구성물로 이해 할 수 있다. 이러한 맥락에서 시대의 자료를 기록하고 보존해야 하는 것은 우리의 기본적인 과제이며, 기록 보존이 필수가 되어야 하는 현재, 아카이브의 중요성이 강조 되고 있다. 하지만 국내 아카이브는 단순히 자료 저장의 용도 외, 활용 되지 못하고 있는 실정이다. 따라서 디지털 화된 예술 문화기록의 다양한 활용방안과 창작활동을 증진시키기 위해 아트 아카이브 관련 실증 연구가 필요한 상황이다. 이에 본 연구에서는 상호작용성을 세분화하여, 기술수용모델을 적용한 결과, 이용자는 자신의 창작활동에 도움이 되는 유용한 정보를 용이하게 제공받을 수 있어야 하며, 상호작용성의 지각을 통해 이용의도가 증가되는 것으로 확인되었다. 본 연구 에서는 예술을 정보 기술의 측면에서 접근하고 매체의 특성을 적용한 상호작용성을 보다 구체화 하여 이용의도를 실증 연구하였다는 점에서 연구의 의미와 시사점을 찾을 수 있다.
본 연구는 상호작용 요소가 강화된 피트니스 앱게임의 사용자의 운동경험과 앱게임의 재미, 만족, 이용의도 효과를 검증하기 위해 플레이테스트 실험 방법론을 통해 분석하였다. 실험에 사용된 피트니스 앱 게임은 한림대 헬스커뮤니케이션 연구소에서 제작한 'Enjoy Your Fitness'를 사용하여 남녀 대학생 각각 50명씩 총 100명을 대상으로 실험을 진행하였다. 연구결과, 사용자들의 운동경험인 운동성취감, 몰입, 관심과 같은 운동효과는 상호작용성이 강화된 앱 게임에서 더 높은 것으로 나타났다. 또 피트니스 앱게임의 재미, 만족, 이용의도 역시 상호작용적 요소가 강화된 피트니스 앱 게임에서 더 높은 것으로 나타났다. 본 연구는 상호작용성이 강화된 앱 게임이 사용자의 운동 경험과 앱 게임 자체의 사용자 경험을 강화한다는 점에서 건강증진을 위한 앱 게임 설계에 대한 실무적 함의도 제공한다.
본 연구는 가상현실(VR) 및 증강현실(AR)을 사용한 브랜디드 엔터테인먼트, 즉 리얼리티 브랜디드 콘텐츠(Reality Branded Content, RBC)에 대하여 내용분석 방법을 통해 그 형식과내용을 탐색하였다. 이를 위해 RBC의 특성을 파악하기 위한 분석 항목들을 도출하였으며 300개의 표본에 대하여 카이제곱 검정과 일원분산분석 등의 통계분석 기법을 사용하여 분석하였다. 그 결과, RBC는 주로 디리버티브 스토리텔링 기법을 사용하며, 감성적 소구를 하는 것으로 밝혀졌다. 또한 디지털 리얼리티 기술유형(VR, AR) 별 상호작용성량을 확인한 결과, 증강현실을 사용한 RBC의 상호작용성량이 상대적으로 더 많은 것으로 나타났다. 아울러 상호작용성 유무에 따른 RBC의 인지된 가치량과 콘텐츠 수용에 관여하는 감각의 양적 차이를 살펴본 결과, 인지된콘텐츠 가치량은 상호작용성 기능이 있는 경우가 없는 경우보다 높았고, 관여된 감각의 양은 상호작용성 기능이 없을 때 더 높게 나타났다. 이어 분석의 결과를 토대로 본 연구가 갖는 학문적의의를 논하였으며, 향후 RBC를 활용한 마케팅 커뮤니케이션의 효과 제고를 위한 실무적 시사점을 제시하였다.
IT 기술의 발전으로 현재 e-러닝이 보편화되었으나 e-러닝의 인간적인 상호작용 부족이라는 문제가 대두되고 있다. 최근에는 e-러닝의 상호작용성을 보완하기 위해 e-러닝과 함께 e-멘토링 또는 블랜디드 러닝 등이 도입되는 추세이다. 이 방법들의 공통적인 특징은 온라인 학습 커뮤니티를 기반으로 게시판이나 블로그 등을 사용함으로써 상호작용을 돕는 것이다. 만일 온라인 학습에서 학습자들이 협동적으로 학습콘텐츠를 구축한 후 공유할 수 있도록 유도한다면, 상호작용성을 향상시킬 뿐만 아니라 지식과 아이디어의 공유로 교육효과를 높일 것이다. 본 논문에서는 상호작용성 증진을 통한 온라인 학습효과를 높이기 위해 학습자들이 협동적으로 학습콘텐츠를 구축한 후 공유할 수 있는 트리-기반 학습콘텐츠 구축 도구와 커뮤니티기반의 협동적 학습콘텐츠 구축 도구들을 구현한다. 또한 구현된 도구들을 학습에 적용하여 도구들이 학습자에게 미치는 영향을 분석한다.
교실 수업에서는 지속적인 면대면 상호작용을 통해 학습 동기의 부여와 학습 만족을 충족시켜주어 몰입을 유도할 수 있으나, 이러닝 환경에서는 교실 수업의 상호작용 수준에 미치지 못하는 한계로 많은 학습자의 중도탈락이나 포기하는 현상이 계속되고 있다. 이러한 이러닝 환경에서의 상호작용에 대한 문제점을 개선하고자 컴퓨터와 학습자 간의 상호작용에 중점을 두어 학습자의 몰입증진에 영향을 미치는 요인에 대해 연구하고자 하였다. 또한 학습자가 컴퓨터와 대면하는 디자인의 관점은 어포던스 개념으로 접근하였다. 본 연구는 이러닝에서 몰입에 영향을 미치는 상호작용요인(학습 동기, 피드백 구체성, 학습자 통제감)과 어포던스 요인(심미성, 유희성, 안정성)의 관계를 연구하였다. 이러닝 사용자 236명에게 설문 조사하였고 SPSS 21과 AMOS 21을 통하여 통계분석 하였으며, 연구모형의 타당성과 신뢰성은 적합하였다. 분석 결과 상호작용요인의 피드백 구체성, 학습자 통제감과 어포던스 요인의 유희성이 유의한 결과가 나왔으며 몰입은 만족도에 유의한 영향을 주었다. 본 논문의 의미는 컴퓨터와 사용자 간의 상호작용에서 몰입에 영향을 미치는 요인들을 연구함으로써 이러닝 분야 외에 향후 다양한 분야에서 사람과 기계 사이의 상호작용 시 몰입을 통해 만족도를 높일 수 있는 개발 방향을 제시하였다고 할 수 있다.
클라우드 컴퓨팅 서비스에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 많은 관심에도 불구하고 클라우드 컴퓨팅 서비스에 대한 기존 연구는 한계점이 있다. 선행연구들은 이 서비스가 제공하는 많은 혜택에 대한 연구와 이 서비스를 선택할 경우 발생할 수 있는 문제점에 대해 독립적으로 연구하고 있다. 하지만 실제 생활에서 소비자는 클라우드 컴퓨팅 서비스를 선택할 경우 혜택과 비용에 대해 동시에 고려한다. 따라서 본 연구에서는 클라우드 컴퓨팅 서비스 선택 시 혜택과 비용에 대한 상호작용 효과를 탐색적으로 분석하였다. 분석 결과 독립변수로써 유용성, 사회적영향, 그리고 혁신성은 인지된 가치에 모두 정(+)의 유의한 영향을 주었다. 하지만 혜택과 비용과의 상호작용 효과 분석 결과 유용성과 혁신성만이 비용과의 인지된 가치에 대해 통계학적으로 유의한 것으로 나타났다. 유용성은 비용과의 인지된 가치에 대해 상호작용 효과에 대해 음(-)의 결과가 나타났으며, 혁신성은 비용과의 인지된 가치에 대해 상호작용 효과 검정 결과 정(+)의 상호작용 효과가 있는 것으로 나타났다. 결국 본 연구는 클라우드 컴퓨팅 서비스를 선택할 경우 소비자가 느끼는 혜택의 경우 비용을 고려할 때 인지된 가치에 서로 다른 영향을 줄 수 있음을 실증했다는 점에서 의의가 있다고 하겠다.
본 논문은 음성인식을 위한 neural network의 하나인 TRACE model에 대하여 기술한다. TRACE model은 HEARSAY 음성이해 system의 blackboard 구조와 유사한 trace 구조를 사용하여 정보처리 unit들간의 자극성 내지 억제성 연결에 의한 상호작용의 결과로서 음성을 인식한다. TRACE model은 특징층, 음소층 그리고 단어층의 3층으로 구성되며 층간의 unit들이 상호작용할 뿐 아니라 동일층의 unit들이 상호경쟁함으로써 음성인식에 있어서의 context 효과, segmentation 및 잡음 등의 문제를 해결할 수 있다.
도메인 조합에 기반한 단백질 상호작용 예측 기법은 효모와 같은 특정 종에 대하여 우수한예측 정확도를 보이는 것으로 알려졌으나, 인간과 같은 고등 생명체의 단백질에 대한 상호작용 예측을 수행하기 위하여는 여러종에 대한 기법의 적절성검증과 최적의 학습집단 구성 방안에 대한 연구가 선행되어야 한다. 본 논문에서는, 초파리 단백질을 이용한 예측 정확도 검증으로 도메인 조합 기법의 일반화 가능성을 타진 하고 이종간의 상호작용 예측실험 및 정확도 검증을 통하여 비교적 연구가 덜 되어진 종의 단백질 상호작용 예측을 위한 학습집단 구성 방법에 대하여 기술한다. 초파리 실험에서는 10351개의 상호작용이 있는 단백질 쌍 가운데, 80%와 20%를 각각 학습집단 및 실험집단으로 사용하였으며, 상호작용이 없는단백질 쌍의 학습집단은 1배에서 5배까지 변화시키면서 예측 정확도를 관찰하였다. 이 결과77.58%의 민감도와 92.61%의 특이도를 확인하였다. 이종간의 상호작용 예측 실험은 효모, 초파리, 효모, 초파리에 해당하는 학습집단 각각을 바탕으로 Human, Mouse, E. coli, C. elegans 등의 단백질 상호작용 예측을 수행하였다. 실험 곁과 학습집단의 도메인이 실험집단의 도메인과 많이 겹칠수록 높은 정확도를 보여주었으며, 도메인 집단간의 유사도를 나타내기 위해 고안한 Domain Overlapping Rate(DOR) 는 상호작용 예측 정확도의 중요한 요소임을 찾아내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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