IT기술을 교육 서비스에 접목시키는 에듀테크 시대가 도래함에 따라, 음악 교육에서도 다양한 시도들이 행해지고 있다. 교수자 중심에서 학습자 중심으로 옮아가면서 학습자 맞춤형 학습에 대해 관심이 높아졌으며, 이를 위해서 학습자의 숙련도를 파악하는 것이 필요하다. 피아노 학습에서 코드 운지법은 반주자가 필수적으로 익혀야 할 기법이다. 본 논문에서는 맞춤형 코드 운지법 학습 도구를 제안하고 코드 운지법 패턴 분석을 통한 활용 방안을 보였다. 구체적으로는, 학습자의 축적된 코드 연습 데이터를 활용하여 코드의 난이도나 학습자의 숙련도를 파악하고, 코드 사이의 유사도에 기반한 계층적 클러스터링을 수행하여 코드 클러스터들을 통하여 보다 향상된 코드 연습에 대한 활용방안을 제시하였다. 본 연구의 의의는 연습 데이터로부터 의미 있는 정보를 획득하여 맞춤형으로 코드 학습을 할 수 있다는 데 있다. 또한 테스트와 같은 부가적인 노력 없이, 연습 시에 저장되는 데이터들을 이용하여 숙련도와 코드 학습 난이도가 산정되므로 학습자 입장에서의 부담을 경감시킬 수 있다.
본 숙련도 시험 프로그램은 ABS (acrylonitrile-butadiene-styrene) 수지 중 브롬계 난연제 PBDE들에 대한 국내 시험소들의 분석능력을 평가하고 향상시키기 위해 ISO/IEC 17043에 준하여 한국표준과학연구원(KRISS)이 수행하였다. 숙련도시험 물질은 PBDE류 (BDE-154, 183, 206, 209)가 첨가된 10 그램의 알갱이 형 ABS였으며 KRISS에서 균질성과 안정성을 확인한 후 사용되었다. KRISS에서는 확립한 국가 표준을 기반으로 숙련도시험 물질에 포함된 각 PBDE들의 인증값을 계산하였으며 숙련도 시험의 설정값으로 하였다. 숙련도 시험에는 16개 시험소들이 참여하였으며 측정방법은 각 시험소들이 서비스에 사용하는 일상적인 방법을 사용하도록 하였다. 참여 시험소들의 분석 능력을 평가하기 위해 ISO/IEC 17043의 z-score법을 사용하였으며 비밀보장을 위해 각 참여 시험소에 고유번호를 부여하였다. z-score는 이상치를 제외한 참여자들의 표준편차를 사용하여 계산하였다. 본 논문에서는 숙련도 시험의 결과, 참가 실험실 평가결과 그리고 숙련도시험을 통한 정확도 향상에 대하여 기술하였다.
이 연구는 산학(기업 공고) 연계 맞춤형 인력양성 프로그램(이하 '맞춤과정')을 수료하고 입직하여 2년 정도 근무한 수료근로자 3명을 인터뷰하여 그들의 취업 후 습숙경험을 분석한 것이다. 연구자는 2008년 선행된 경력설계 연구를 기반으로 초기습숙의 과정을 의존적 근로자에서 독립적 근로자로 이행하는 단계로 보고, 맞춤과정 수료근로자가 현장에 배치된 이후 약 2년간 어떤 습숙경험을 하는지에 초점을 두고 면담하고, 그 내용을 분석하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 기업이 신입자의 습숙을 돕기 위해 실시하는 안내 및 교육으로서는 회사의 역사 및 현황, 근무수칙, 안전 등을 담은 신입사원 교육, 여러 작업 실무현장의 '맛 보이기', 사수-조수관계 맺어주기, 매뉴얼 및 직무기준 제시 등이었다. 이는 '통과의례' 같은 것으로서 습숙의 기본적인 디딤돌이 된다. 둘째, 습숙을 이끌어가는 상호작용과 자기성찰로서 구조화되어 있는 질책, 구성원간 유대, 경험의 누적과 성찰을 통한 깊은 학습 등이 있었다. 공식적 조치에 의해 안면을 익힌 신입자는 선임자의 질책을 받으며 상당기간(1-2년) 험난한 인고의 과정을 거쳐 질책을 받지 않고 스스로 일을 할 수 있는 수준에 이른다. 수직적 위계질서보다 수평적 유대가 강조되는 조직에서는 쉽게 경험을 공유한다. 그리고 제보자는 자신의 경험을 돌아보아 적응하기, 조직에서 살아남기, 발견한 기술을 함께 공유하고 성장하기와 같은 것을 학습하였다. 셋째, 습숙에 장애가 되는 환경 여건으로는 신입자의 습숙에 대한 숙련자의 경계, 장시간 근로와 여유시간의 결핍, 저임금 등이 있었다. 일반적으로 숙련자들은 신입자에게 경계의식을 갖고 자신이 가지고 있는 암묵지를 노출시키려고 하지 않는다. 그러나 수평적 유대가 강조되는 조직에서는 서로 쉽게 기술을 공유한다. 단순 기술과 저임금의 기업특수기술도 습숙동기를 유발하지 못한다. 연구결과는 맞춤과정 개발시 협약기업이 제시하는 직무뿐 아니라 그 직무수행자들을 위한 습숙지원제도 및 과정 등에 대해서도 분석하여 반영해야 함을 시사한다.
BioRescue($RMIng{\acute{e}}nierie$, Marseille, France)는 대상자가 일어서거나 앉을 때 동적과 정적인 균형을 평가하기 위해 사용하는 장비이다. 이전부터 다양하게 사용되고 있지만 이 장비에 대한 명확한 신뢰도에 대한 연구는 아직 부족한 상태이다. 본 논문은 균형 능력 측정을 위한 BioRescue의 측정자내와 측정자간 신뢰도를 측정했다. 이 연구의 대상자는 34명의 건강한 대상자들과 2명의 물리치료사 평가자들로 구성되었다. BioRescue는 발지표(면적과 압력), 롬버그 검사, 안정성 검사로 구성되어 있다. 발지표의 면적과 안정성 검사는 모든 방향에서 ICC값이 0.60 이상으로 나왔다. 하지만 발지표의 압력과 롬버그 검사는 모든 방향에서 ICC값이 0.60 이하로 나왔다. BioRescue는 균형검사 시 발지표의 면적과 안정성 검사에서 높은 신뢰도를 나타냈다. 하지만, 발지표의 압력과 롬버그 검사의 수치에서 숙련자와 비숙련자의 차이를 보이기 때문에 장비의 정확성을 위해 숙련이 필요하다.
본 연구는 인산염 인 농도 측정과 관련하여 숙련도에 의해서 정도관리의 지표가 어떻게 개선되는지를 조사하였다. 아울러 분석기기의 종류에 따른 측정값의 차이가 있는지 함께 비교하였다. 분석자의 숙련도가 분석결과에 미치는 영향을 알아보기 위해 3인의 실험자가 2종의 분석기기를 사용하여 수질오염공정시험기준에 따라 인산염 인을 7회에 걸쳐서 방법검출한계와 정량한계를 측정하였으며, 실험결과 5회 이상 반복실험하면 정도관리지표를 만족하였다. 인산염 인의 정량한계는 0.02 mg/L로 계산되었으며, 분석기기가 다른 경우 정량한계 부근의 시료에 대한 흡광도와 농도가 통계적으로 유의미하게 차이가 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 스마트공장의 대표적인 비정형데이터인 CCTV-동영상의 물리적 구성요소인 비디오-프레임을 묘사할 수 있는 기본 요소인 객체(Objects), 행위(Motions), 물리적환경(Physical Environment) 특성들을 중에서 인공지능-딥러닝 모델들을 적용하여 탐지할 수 있는 영상-객체를 텍스트데이터유형의 XML-능동데이터로 수집·저장·관리할 수 있는 소위 CCTV-동영상 객체능동화(Object Activitization)1) 개념을 실현할 수 있는 개념적 아키텍처와 그의 구현을 위한 접근방법을 제안한다. 결과적으로, 본 논문에서 제안한 접근방법의 궁극적 목표는 다양한 산업의 작업 및 공정현장에서 수집되는 정형·비정형 데이터로부터 고숙련 작업자 중심의 현장지식을 체계적으로 수집·저장·관리하는 고숙련작업자 중심 현장작업지식 자산화를 위한 스마트공장 현장지식 공유 플랫폼을 구현하는데 있다.
인터넷 기술과 모바일 등의 기기 발전으로 교육환경도 전통적이고 수동적인 방식에서 학습자 중심의 능동적인 방식으로 변화하고 있다. 이에 따라 학습자 개개인의 수준별 맞춤 교육의 역할도 커지고 있으며, 이에는 개별 학습자의 프로파일 구축이 중요하다. 기존의 ICT 기반 맞춤형 영어 교육의 다수는 어휘에 초점을 맞추고 있으며, 학습 콘텐츠에 대한 분석에 많은 노력을 기울이고 있다. 본 논문에서는 보다 정밀하게 사용자의 학습상태를 정의하기 위하여 단어와 문법을 대상으로 학습 상태를 구축하였다. 그리고 학습자가 특정 콘텐츠에 얼마나 익숙한지를 알려주는 콘텐츠에 대한 숙련도 메트릭을 정의하였다. 이후 실제 영문 에세이 데이터를 기반으로 사전학습을 통하여 사용자들의 숙련도를 결정하고, 시뮬레이션을 통하여 평가 에세이 데이터에 대하여 적용성이 있음을 보였다. 또한 본 연구에서 제안한 분석기법은 학습상황에 대하여 통계치나 그래프를 제공하고 학습자 수준에 적합한 학습자료를 생성하는데 필요한 데이터를 제공할 수 있다.
본 연구에서는 MRS 정량적 분석 중 jMRUI AMARES방법의 관찰자의 의존적 원인 요소를 숙련자와 비숙련자의 측정을 통하여 파악하고 하였다. 실험용 10주령 수컷 쥐의 간 부분을 3T MRI 장치를 활용하여 point resolved spectroscopy 펄스시퀀스를 이용하여 자기공명분광 데이터를 획득하였다. 획득된 데이터는 기준 값으로 사용하기 위해서 LCModel software 이용하여 1.3 ppm의 메틸렌 양성자와 4.7 ppm의 물 분자 양성자의 정량 비를 계산하였다. 7명의 비숙련 관찰자는 jMRUI AMARES 방법으로 총 지질을 1, 2주 간격으로 측정한 후 측정된 값을 SPSS를 이용하여 interclass correlation coefficient를 시행하였다. 관찰자 사이 간 측정치의 일관성의 신뢰도 분석을 표현한 크논바 알파 계수는 0.1 미만으로 나타났다. 1주차 데이터 값과 2주차 데이터 값의 평균값은 $0.096{\pm}0.038$로 LCModel의 분석 값보다 0.048로 50% 높게 관찰되었다. jMRUI AMARES분석 방법이 LCModel과 동일한 결과를 얻기 위해서는 정확한 대사물질의 개요를 숙지하고 획득된 그래프의 형태를 잘 파악하여 잔존 대사물질를 최소화 하여야 한다.
본 논문에서는 기타를 배우는 초보자가 조율을 쉽게 할 수 있도록 지원하는 시스템을 구현하였다. 본 시스템은 입력된 기타음에서 A/D 변환 및 FFT를 이용하여 pitch를 추출하였다. 기타음 인식 알고리즘을 적용하여 줄감개의 조작량과 조작 방향을 '약 $45^{\circ}$정도 감아라.', '아주조금 풀어라.' 등과 같은 언어적 표현으로 나타내어 조율 할 수 있게 하였다. 기타를 처음 접해보는 피험자들에게 본 시스템을 적용시켜 본 결과 피험자들은 시스템의 언어표현과 적절한 조작 횟수에 대하여 만족감을 나타내었고 조율 결과도 숙련자의 조작과 동일한 효과를 얻을 수 있었다.
공정계획은 숙련된 작업자의 경험의 경험과 지식에 의해서 작성된다. 이러한 과정을 컴퓨터를 활용하여 자동화함으로써 공정계획을 수립하는 시간은 물론 이와 연관된 설계변경, 설비선정, 견적, 재고관리 등 반복적인 업무의 스피드와 정확도를 향상시킬 수 있으며, 비숙련자라도 쉽게 공정을 파악하고 최선의 공정계획을 수립할 수 있다. 자동차 외판제조용 대형 프레스 금형을 대상으로 자동화된 공정계획 시스템을 구현하기 위해 비공식 또는 공식으로 일어나고 있는 공정에 관한 지식을 수집, 분석하여 금형의 패턴과 형구, 부품, 사양으로 분류하여 표준화하였고, 이를 기반으로 공정계획을 컴퓨터가 자동으로 생성할 수 있도록 공정에 관한 Knowledge를 Relational Data Model로 표현하였다. 자동공정계획 시스템은 단계별 Tree 방식으로서, 각 단계마다 시스템이 제공하는 질의에 대해 설계자 또는 공정계획자가 설계도면을 참고하여 이에 대응하면 해당 금형에 대한 적합한 공정계획과 작업공수가 제시되도록 설계 개발되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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