스마트팜은 농업과 ICT의 융복합을 통해 농업의 생산뿐만 아니라 유통과 소비를 포함한 농업과 관련된 다양한 분야로 새로운 가치를 창출하는 것을 의미한다. 국내에서도 스마트 농업 확산을 위한 임대형 스마트팜을 조성하고, 스마트팜 빅데이터 플랫폼을 구축하여 데이터 수집·활용 촉진. 스마트 APC 확대, 온라인거래소 운영 및 도매시장 거래정보 디지털화 등 산지에서 소비지까지 농산물 유통 디지털 전환을 추진하고 있다. 이처럼 농업 데이터는 다양한 출처에서 특성에 따라 정보가 생성되고 있지만, 통계 및 정형화된 데이터를 이용한 서비스로만 활용되고 있다. 이는 농업에서 생산·유통·소비까지 분산된 데이터 수집으로 인해 한계가 있으며 다양한 출처로부터의 다양한 형태의 데이터를 수집·처리하기 어렵기 때문이다. 그러므로 본 논문에서는 디지털 농업을 위한 국내 농업 데이터 수집·공유 현황을 분석하고 인공지능 서비스를 위한 데이터 수집·연계 방법을 제안한다. 그리고 제안하는 데이터를 이용하여 딥러닝 기반의 환경 인자를 추천하는 방법을 제안한다.
현재 스마트 기기가 상용화된 우리 사회에서는 대부분의 사람들이 PC를 접하는 시간 보다 스마트 기기를 접하는 시간이 늘어가고 있으며 그것은 게임 산업 측면에서도 같은 추세를 보이고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 모바일 환경에서 스마트 기기만의 특성을 살려 게임을 개발하였으며, 그 중에서도 자이로 센서를 활용하여 캐릭터의 움직임을 구현하였다. 본 논문에서는 사용자들이 재미있고 쉽게 플레이 할 수 있는 어드벤처 3D 러닝게임을 기획, 설계 구현한 것에 대하여 다루었다.
최근 기업들은 스마트 기기를 활용하여 시간과 공간의 제약을 받지 않으면서 전자결재, 고객관리, 현장점검 등의 업무를 원활하게 처리하는 스마트워크를 추진하고 있다. 스마트워크에 주로 사용되고 있는 스마트폰의 경우, 언제 어디서나 업무를 수행할 수 있는 혜택을 주는 반면에, 업무 영역과 사적영역을 불분명하게 만드는 문제를 야기한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 자기 통제력이나 감성적 요인을 고려할 필요가 있다. 왜냐하면 스마트워크 환경에서는 업무 스타일이 지시에서 자율로 전환되고, 스마트폰을 활용한 표현이 수월해 졌기 때문이다. 최근 마케팅 분야에서 인지·감성·의지 등 세가지 구성요소의 조합을 통해 인간 행동이 나타난다고 보고 소비자 행태를 분석하고 있으며, 정보시스템 분야에서도 관심을 보여 왔다. 하지만 기존 연구는 인지·감성·의지 요인을 분류하고 있지 않으며, 이 중에서 한두 가지 요인에 집중하고 있다는 한계가 있다. 이러한 배경 하에서 본 연구는 스마트폰 이용자의 인지·감성·의지 요인을 살펴보는 데 중점을 두었다. 왜냐하면 스마트워크 환경에서 업무를 수행하는 것과 스마트러닝 환경에서 학습을 수행하는 것이 유사하여, 스마트러닝 환경에서 학습 성과 영향요인 고찰을 통해 스마트워크 환경에서의 업무 성과 영향요인을 가늠해 볼 수 있기 때문이다. 이에 181명의 대학(원)생을 대상으로 학습 성과를 종속 요인으로 하는 설문조사에 기반을 둔 탐색적 연구를 수행하였다. 연구를 통해 개개인의 인지적 요인(자기 통제력)과 의지적 요인(스마트폰 커뮤니케이션 및 인터넷)을 향상시킬 수 있다면 정서적 소진을 낮추고, 학습 성과를 높일 수 있으며, 감성적 요인(심리적 분리와 감성 지능)이 향상되면 학습 성과를 높일 수 있다는 점을 다는 점을 발견하였다. 이러한 결과는 스마트러닝이나 스마트워크 환경에서 스마트기기 이용에 있어서 통제에 초점을 맞추기 보다는 적절한 사용을 장려할 수 있는 방안이 필요하다는 점을 시사한다.
최근 디지털 기술의 고도화로 인하여 테크놀로지가 급속도록 발전하면서 다양한 정보통신 기술과 지식의 융합을 교육 환경에 적용하는 스마트러닝에 대한 관심이 집중되기 시작하였다. 이러한 스마트러닝 환경의 장점들을 통해 학생들이 더욱 효과적으로 교육받을 수 있게 되었다. 학생들은 모바일 기기의 접근성에 대한 인식이 확대되고 모바일 기기와 교육용 프로그램을 활용한 학습이 활성화 되고 있다. 이에 본 연구에서는 스마트기기를 이용한 학습과 평가가 이루어질 수 있는 방안에 대해 알아보고자 한다.
유비쿼터스는 정보통신 기술과 IT 기술 등이 접목된 새로운 컴퓨팅 환경으로서, PDA를 비롯한 다양한 기기와 여러 분야의 응용기술이 적용되었다. 최근엔 통신 기능과 다양한 IT 기능이 접목되고 휴대성이 좋은 스마트 폰의 출현으로 사용자들의 기기 이용 환경이 변화하고 있다. 이러한 스마트 폰의 활용은 환경의 제약없이 사용자들에게 학습 기기로서의 역할까지로 확장되고 있다. 따라서 본 연구에서는 스마트 폰에서 U-러닝을 제공하기 위하여 SCORM 기반의 메타데이터를 설계하였다. 이를 위하여, 기존의 LMS와 연동된 SCORM을 U-러닝 서버와 스마트 폰 처리 서버를 두어 이를 핸들링 하도록 하였다. 각기 다른 특성을 가지는 스마트 폰의 적용을 위하여 메타데이터에서는 CPU, 화면크기, 메모리 등의 자원 정보를 가지도록 하였으며, 메타데이터 아답터가 이를 처리하도록 하였다.
본 논문은 스마트시대 이러닝 운영 현황의 한계점을 분석하고 인터넷 정신을 접목한 개선방안을 제시하여 그 효과를 실증적으로 분석하였다. 대학에서 활용되는 이러닝 클래스의 운영방식에 대하여 중점적으로 논한다. 오프라인 클래스의 운영모델을 온라인 환경에 원용함으로 인해 발생하는 부작용 등을 통계적으로 확인한다. 특히 시간이라는 정량적 개념이 온라인 학습에서 참여확인을 위해 활용되고 있는 이러닝 모델의 현실적, 기능적 한계를 구체적으로 분석하였다. 이에 대한 개선안으로 인터넷의 태생적 특징인 참여, 개방, 공유의 정신을 이러닝에 접목시킬 수 있는 방안으로 QBS시스템을 개발, 제안한다. 학습자가 주도적으로 문제를 만들어 학습 자료로써 공유하는 QBS를 실제 이러닝 현장에 적용하여 학습자의 행동양상을 분석한다. 결과적으로 이러닝 학습 환경에서 학습자 참여형 모델이 학업성취도에 유의미한 영향이 있음을 확인함으로써 스마트시대의 새로운 이러닝 모델의 개선방향을 제시한다.
본 연구는 교수자와 학습자들이 소유하고 있는 여러 장치들을 활용한다는 개념을 이용하여 스마트러닝 환경을 지원할 수 있는 학습자 평가시스템을 개발하여 수업에 적용하였다. 또한, 인터페이스, 상호작용, 애플리케이션, 기술지원, 평가 영역을 통해 학습자의 만족도를 분석하였다. 개발된 시스템은 태블릿 PC와 스마트폰용 애플리케이션 프로그램, 프로젝터를 지원하는 전자교탁용 프로그램, 서버 프로그램으로 구성된다. 수업자료 및 학습자에 대한 평가, 피드백 자료는 모두 서버에 저장되며, 학습자는 이를 이용하여 스마트폰, 데스크탑 PC를 통해 학습하거나 수업에 대한 피드백을 실시간 받을 수 있게 하였다. 제안된 시스템을 이용할 경우 학습자의 학업성취도와 학습에 대한 흥미를 높일 수 있음을 보이고 있다.
IoT 기술의 발전에 따라 스마트팜을 활용하는 농가가 증가하고 있다. 스마트팜은 환경을 모니터링하고, 원격 또는 자동으로 최적의 내부 환경을 조성하여 작물의 생산량 및 품질을 향상시킨다. 이를 위해 수집되는 농업 디지털 데이터를 활용하여 작물의 생산성을 예측하는 기술에 대한 연구가 활성화되고 있다. 그러나 생산량 예측을 위한 연구에서는 기존의 통계자료를 바탕으로 하는 통계모델 기반의 연구가 대부분이며, 이에 따라 예측 정확도가 낮은 문제점이 존재한다. 본 연구에서는 시설 원예 스마트팜에 수집된 농업 디지털 데이터를 활용하여 다양한 머신러닝 모델을 통해 생산량 및 판매 수익금을 예측하고, 성능을 비교하였다. 성능을 비교한 모델은 다중선형회귀, 서포트벡터머신, 인공신경망, 순환신경망, LSTM, ConvLSTM이다. 성능 비교 결과 ConvLSTM가 R2 값 및 RMSE 값에서 가장 우수한 성능을 나타내었다.
자율주행 자동차에서 딥러닝 기반 영상처리는 매우 중요하다. 자동차를 비롯한 SoC(System on Chip) 환경에서 실시간으로 도로 영상을 처리하기 위해서는 영상처리 모델을 딥러닝 연산에 특화된 NPU(Neural Processing Unit) 상에서 실행해야 한다. 본 연구에서는 GPU 서버 환경에서 개발된 7종의 오픈소스 딥러닝 영상처리 모델들을 TIDL (Texas Instrument Deep Learning) NPU 환경에 이식하였다. 성능 평가와 시각화를 통해 본 연구에서 이식한 모델들이 SoC 가상환경에서 정상 작동함을 확인하였다. 본 논문은 NPU 환경의 제약으로 인해 이식 과정에 발생한 문제들과 그 해결 방법을 소개함으로써 딥러닝 모델을 SoC 환경에 이식하려는 개발자 및 연구자가 참고할 만한 사례를 제시한다.
본 연구에서는 스마트러닝 환경에 맞는 교수 학습 도구로써 3D 콘텐츠 제작 및 활용이 가능한 3D 기반 소프트웨어를 대상으로 교수 학습 적용 방안을 모색하였다. 그리고 그 현장 적용 가능성을 탐색하기 위하여 스마트스쿨에 시범 적용을 실시하였다. 시범 적용 후 학생들을 대상으로 학습만족도 검사를 실시하였으며, 교사를 대상으로 일대일 면담을 통한 현장 적용 가능성 평가를 실시하였다. 그 결과 다양한 교과에서의 교수 매체, 동기유발 자료 제시, 개인 및 모둠별 발표 도구, 학습 부진아 및 영재 교육을 위한 교수매체로써의 활용 가능성에 대해 긍정적인 결과를 도출할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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