본 논문은 비전공자의 프로그래밍 수업에서 발생하는 오류들을 수집하고 오류 유형을 분석하여 초보 프로그래머의 오류 문제 해결을 쉽게 접근할 수 있도록 하고 교수자가 하는 피드백을 인공지능을 통해 자동화하는 시스템을 개발하는 기초 연구가 되는 것을 목표로 하였다. 결과로는 분석한 오류 유형에는 컴파일 타임에러가 가장 많이 발생하였고 그중에서도 구문에러(syntax error), 그중 missing 에러가 가장 많이 나타났다. 비전공자 학습자는 에러메시지를 이해하는 것을 가장 어려워하였고, 교수자의 피드백을 가장 절실하게 필요로 하였다. 좋은 오류 메시지는 초보자 프로그래머를 위한 프로그램 사용성에 큰 차이를 만들 수 있어 오류 메시지 내용을 단순화시킬 필요가 있으며, 학습자와 교수자의 상호작용을 효율적으로 이루어지게 할 필요가 있고, 인공지능을 통한 피드백을 자동화할 필요가 있음을 제언하였다. 향후 과제로는 오류 유형 중 자주 발생하는 구문에러부터 해결할 수 있는 인공지능을 이용한 자동 피드백 프로그램을 만들어 학습자와 실시간 상호작용하여 온라인에서 프로그래밍 수업이 가능한 학습시스템을 구현하고자 한다.
이전연구에서 가상현실에 몰입하는 동안 넓은 시야 (Field of view: 150$^{\circ}$)와 빠른 운행속도 (70 km/sec)가 사이버멀미를 심화시킨다는 결과를 얻었다: 피험자의 90%가 좁은 시야 (50$^{\circ}$)와 느린 운행속도 (30 km/sec)에서 사이버멀미 증상이 적었다. 본 실험에서는 피험자가 생리적인 동요를 경험할 때마다 바이오피드백 방법을 사용해서 사이버멀미 감소 가상환경 (cybersickness alleviating virtual environment, CAVE)을 제시한 후, 그 효과를 관찰하였다. 피부전도도, 말초체온, 말초혈류량, 심박률, 눈 깜박임, 뇌전위의 변수들을 입력으로 하는 인공신경망으로 구성된 실시간 멀미 탐지 시스템과 CAVE-제시 피드백 시스템을 구축하였다. 이 시스템은 생리적 측정치들이 사이버멀미의 출현을 신호할 때마다 피드백 출력으로 좁은 화면과 감소된 운행속도를 일시적으로 제공했다. 36명의 피험자를 대상으로 SSQ (simulator sickness questionnaires)와 자기보고를 이용하여 사이버멀미의 빈도와 심각도를 조사하였다. 모든 피험자는 한달 간격으로 CAVE 조건과 non-CAVE 조건에서 두 번 가상현실을 경험하였다. 사이버멀미의 빈도와 심각도는 non-CAVE 조건보다 CAVE 조건에서 유의미하게 감소하였다. 즉, 전기생리학적 특징들에 기반한 인공신경망에 의해 제공된 좁은 시야와 느린 운행의 가상환경은 사이버멀미 증상들을 의미있게 감소시켰다. 이러한 결과들은 생체신호 피드백 시스템을 이용하여 인간 친화적 가상환경을 구축할 수 있는 가능성을 보인 것이다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크를 이용한 피드백 진동제어 시스템을 구성하고, 모형 구조물을 대상으로 구성된 시스템의 진동제어효과를 실험적으로 검증하고자 하였다. 이를 위하여 본 논문에서는 블루투스 기반의 무선 I/O 센서 시스템과 스마트 재료를 사용한 전단형 MR 댐퍼를 개발하고, 또한 일정한 크기의 정현파형을 발생시키는 가진기 및 모형 단순보 구조물을 이용하여 피드백 진동제어 시스템의 실험�V을 구성하였다. 진동제어 실험은 가진기를 이용해 보의 1/4 등분점에서 일정하게 가진한 상태에서, 보 중앙점에 수직방향으로 설치된 MR 댐퍼를 이용해 진동을 제어하였으며, 보의 2/4 등분점에서의 가속도 응답을 획득하여 제어효과를 평가하였다. 이때, 제어명령은 보 중앙점에 무선 I/O 센서 노드를 설치하고, 여기서 획득된 가속도 응답이 일정 크기 이상일 경우에 설정된 범위의 전압신호를 MR 댐퍼로 출력하도록 설정하였다. 최종적으로 본 논문에서 구성된 무선 센서 네트워크 기반의 실시간 피드백 진동제어 시스템은 비록 제한적인 명령 체계에서 검증되었지만, 실시간적으로 목적된 제어명령의 발생시킴으로써 구조물의 진동을 효과적으로 감소시키는 것을 확인하였고, 추후 다양한 준능동 제어 알고리즘을 적용한 구조적 응답제어시스템으로의 활용 가능성을 제시하였다.
분산 비디오 부호화 기법은 우수한 비트율-왜곡 성능을 달성하기 위해 패리티 비트 제어용으로 피드백 채널을 필요로 하고 있다. 그러나 이 방법은 분산 비디오 부호화기법에서 매우 높은 복호화 지연을 야기한다. 실시간 환경에 구현하고 상용화를 촉진하기 위해서, 많은 연구가 고속 복호화 알고리즘 개발에 집중되어 오고 있다. 실시간 구현의 한 방법으로서 본 논문에서는 복호화기에서 부호화기측으로 움직임 정보와 같은 부호화 통계 특성을 제공할 수 있는 응용 환경에 적합한 새로운 분산 비디오 부호화 기법을 다룬다. 즉, 본 논문에서는 보조 정보 생성시에 얻어지는 움직임 정보를 피드백함으로써 복호화 속도를 개선하기 위한 고속 분산 복호화 방식을 제안한다. 모의실험을 통하여, 제안 방식은 기존의 고속 분산 복호화 방식들 보다 우수함을 보인다.
시간에 의존적인 대용량의 멀티미디어 데이터를 다양한 네트웍 환경에 맞도록 전송하는 방법이 다양하게 연구되고 있다. 또한 멀티미디어 데이터를 실시간으로 전송하기 위한 프로토콜로 RTP(Real-time Transport Protocol)을 적용하여 하고 있으며, 다양한 상태의 네트웍을 통한 전송에 대한 피드백(feedback) 정보인 RTCP(Real-time Transport Control Protocol) 정보를 이용하여 QoS(Quality of Service)를 관리하는 메커니즘이 연구되고 있다. 본 논문에서는 RTP/RTCP 기반의 실시간 멀티미디어 데이터 전송을 위하여 멀티캐스팅(multicasting) 환경 하에서 각기 다른 대역 폭에 대한 동적인 QoS 관리 플랫폼을 제안한다.
본 논문에서는 LMS나 고비용의 콘텐츠를 사용하지 않고 기본적인 상호작용 도구인 게시판을 개선하여 블렌디드 러닝에서 학습효과를 향상 시킬 수 있는 방안을 제시한다. 제안한 E-BoardII는 게시판의 기능을 개선하여 학습자의 성취 정도의 실시간 점검, 피드백 기능 수행, 수업 콘텐츠의 자동 생산 및 실시간 활용, 학습 동기 부여 및 분위기 환기 등의 효과를 가진다.
본 논문에서는 웹툰에서 사용되는 대규모 군중 격투씬을 표현하기 위하여 Unity3D 엔진을 사용하는 방법에 대해 연구하였다. 웹툰에서는 대규모 군중을 표현할 때 그 작업량을 줄이고 속도를 올리기 위해 여러 가지 자동화 방법을 고려하고 있고, 빠른 피드백과 실시간 렌더링, 쉬운 조작이 가능한 게임 엔진은 이 경우에 매우 유용한 도구가 될 수 있다.
본 논문에서는 Docker를 활용하여 코드 테스트 API를 활용한 코딩 테스트 웹 사이트를 구현한 결과를 보인다. 코드 테스트에서 다양한 언어 지원을 위해 Dockerfile 템플릿을 개발하여 언어의 다양성을 확보하고 Docker를 이용하여 격리된 환경에서 코드를 실행하고 평가하여 안전하고 효율적으로 채점을 수행한다. Docker의 curl[1]를 이용해 실시간으로 서버와 통신을 통해 결과를 전송한다. 이를 통해 사용자는 작성한 코드에 대한 평가를 실시간으로 피드백 받을 수 있다.
본 연구에서는 하지의 좌우 불균형 검출을 위한 밸런스 측정 인솔을 개발하고 불균형을 개선하기 위한 청각 피드백 기술에 대한 검증을 하고자 하였다. 밸런스 인솔은 실시간 압력 감지 범위가 64 단계이며 발바닥 압력분포를 고려해 8개 부위에 FSR 센서를 탑재한 FPCB로 구성되었다. 피험자는 하지의 좌우 근력차이가 20% 이상 차이가 나는 피험자 20명을 선출하였다. 피험자들은 경사 0, 5, 10%와 속도 3, 4, 5km/h 로 15분 간 트레드밀 위에서 보행을 하였다. 또한 보행 시 나타나는 좌우 불균형을 평가 및 청각 피드백에 따른 개선효과를 검증하기 위해 측정된 족압 센서 데이터와 실시간 근육생리신호 데이터를 비교분석하였다. 실험 결과, 보행경사와 속도가 증가할수록 하지 좌우의 근력 불균형을 보유한 피험자들은 75.7%~140.9%까지 증가하는 반면 청각 피드백을 제공 시 10% 이내로 감소하는 결과를 보였다. 본 연구에서 개발 인솔 시스템을 이용한 보행환경에 따른 인체 좌우 불균형 발생시 FSR 신호 감도 결과와 인체생리신호 간 유효한 결과를 보였다. 향후 밸런스 피드백 보행 시 하지 좌우 불균형 개선 효과 경향을 보여 향후 족부 영역별 FSR 센서 민감도, 불균형 검출 및 개선을 위한 역치점 처리 알고리즘 개발에 대한 연구가 필요하다고 사료된다.
비실시간 온라인 수업은 학습자가 원하는 시간에 학습할 수 있고, 공간의 제약이 없다는 장점이 있다. 그러나 실시간으로 이루어지는 수업이 아니다 보니 수업 콘텐츠에 문제가 있거나, 설명이 부족한 부분에 대한 학습자들의 의견이 교수자에게 전달하는 것에 한계점이 존재한다. 본 논문에서는 수업 콘텐츠를 듣는 학습자들의 피드백 정보를 교수자에게 전달하는 시스템을 제안한다. 학습자에게는 온라인 녹화 수업 콘텐츠를 정지했을 시 정지 사유를 조사하고, 정지 사유와 정지한 콘텐츠의 시간 정보를 교수자에게 전달할 수 있고, 교수자에게는 학습자들의 온라인 녹화 수업 영상의 피드백 정보와 정지시간을 교수자에게 그래프로 나타내어 한눈에 수업 콘텐츠의 문제점이 많은 부분을 파악할 수 있게 해서 전달한다. 교수자는 피드백을 반영해 콘텐츠를 재업로드하여 질 높은 수업 콘텐츠로 인해 학습자들은 학업 성취도를 높일 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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