본 연구의 목적은 인공지능 채팅로봇 수업방법과 컴퓨터 흥미도가 교수-학습에 미치는 영향을 살펴보는 것으로 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 인공지능 채팅로봇 수업방법과 컴퓨터 흥미도가 학업성취도에 미치는 영향을 살펴본 결과, 컴퓨터 흥미도 수준이 집단간 학업성취도에 미치는 효과는 없었다. 둘째, 인공지능 채팅로봇 수업방법과 컴퓨터 흥미도가 학습동기에 미치는 영향을 살펴본 결과, 컴퓨터 흥미도가 집단간 학습동기에 미치는 효과가 나타났다. 셋째, 사후 피드백을 분석한 결과를 살펴보면, 인공지능 채터봇 채팅수업(방법)의 장점은 '새로움(신선함), '시공초월', '반복학습'이었고, 단점은 '답변고정', '정서성 부족'이었다. 그리고 제안점으로는 '문제해결중심'이 도출되었다. 넷째, 학업성취도, 학습동기, 피드백 간의 관계를 살펴본 결과, 학업성취도, 학습동기, 피드백 간의 상관관계는 모두 없는 것으로 드러났다. 이런 점들은 인공지능 채터봇에 대한 다각적 교수설계전략의 필요성을 제시해준다.
21세기는 유전자, 질병검사를 통해 질병 예방, 예후 관리, 재택 및 원격 진료 시스템을 구축하여 초고감도, 실시간으로 환자의 건강 상태를 모니터링 하고, 진단, 처방할 수 있는 IT/BT/NT를 결합한 유비쿼터스 의료 시스템이 대두할 것으로 기대되고 있다. 유비쿼터스 의료 시스템의 핵심적인 역할을 할 것으로 기대되는 바이오센서는 측정 기술로서 획기적인 발전을 거듭하고 있으며 생물학, 화학, 의학, 전자, 물리, 컴퓨터, 기계 공학 등 최첨단 학문의 관련 기술이 복합적으로 융합되면서 실용화에 필요한 요소 기술들이 접목되고 점점 소형화, 시스템화 되어 가고 있는 추세이다. 특히 SiNW(silicon nanowire) 바이오센서 같은 경우 양쪽의 전극이 소스와 드레인 역할을 하고 SiNW receptor가 검출대상과 결합하면 게이트 역할을 하게 된다. 불순물의 농도에 따라 전기적 특성이 결정되는데 검출하고자하는 대상이 receptor와 결합하게 되면 마치 MOS에서 게이트에 전압을 인가한 동작과 같은 역할을 하게 되어 소소와 드레인 사이에 채널이 형성되고 하나의 저항처럼 동작하게 된다. 본 논문에서는 기존의 MOS를 이용하여 현재 전자소자나 바이오센서 등 많은 분야에서 응용되고 있는 SiNW 바이오센서의 기능과 유사하게 피드백 회로를 통해 구현하였다. 피드백 회로의 정상 작동 확인과 SiNW 바이오센서의 역할을 대체한 MOS 소자의 정상 작동을 확인을 위해 블루투스 통신을 이용하여 모니터에 전압 값을 표시한다.
본 논문에서는 사람의 피부색 정보와 얼굴의 형태학적 정보를 이용한 실시간 얼굴 검출 알고리즘을 제한한다. 피부색은 YCbCr 칼라 공간에서 특정한 영역에 정의 되고 이것을 이용하여 피부색 영역을 검출할 수 있다. 이 피부색 영역은 간단한 영상처리와 사전지식을 적용하여 얼굴후보영역으로 사용된다. 검출된 얼굴 후보 영역은 연속적인 임계값을 이용한 눈 검출을 통해 얼굴 검출을 수행하고, 마지막으로 눈 영역과 아닌 영역으로 훈련된 신경망을 이용하여 얼굴 검증을 하게 된다. 이때 얼굴 검출에 실패할 경우 임계값을 순차적으로 증가시키면서 재검출하는 피드백 시스템이 적용된다. 실험 결과는 실시간으로 연속영상에서 얼굴을 검출하였다.
본 연구에서는 실시간으로 변화하는 사용자의 감성을 평가하여 각성 또는 이완으로 분류된 시선 정보 이미지를 저장하는 시스템을 구현하고자 한다. 사용자의 감성을 분류하기 위한 요소는 Larson과 Diner 가 정의한 2 차원 감성모델에서 각성, 이완 요소를 사용한다. 감성 상태를 분류하기 위하여 자율 신경계 중 착용과 휴대가 간편한 PPG 센서를 사용하며, PPG 를 분석하기 위한 변수로는 진폭의 양과 초당 Peak 의 빈도수를 사용한다. 머리에 고정할 수 있는 캠을 사용하여 사용자가 바라보는 시선 정보를 획득하고, 클라이언트 컴퓨터는 획득된 시선 정보를 UDP 통신을 사용해 서버 컴퓨터로 전송하는 시스템이다. 320(pixel)*240(pixel)*32(bit)인 영상 데이터를 1/30 로 압축하여 전송하며, 각성과 이완으로 분류되는 시점의 영상을 블록화하여 JPEG 이미지로 저장한다. 본 시스템은 실시간으로 변화되는 사용자의 감성 상태를 파악하여 이미지를 전송하고 서버 컴퓨터에 저장함으로써 당시 사용자가 느꼈던 감성들에 대해 피드백을 주고자 하는데 의의가 있다.
국내의 효율적인 수자원 관리를 위해서는 수량과 수질을 고려하여 한정된 수자원을 효율적으로 사용할 수 있도록 수자원 계획과 운영상의 문제점을 피드백할 수 있는 유역 단위의 통합 수자원 관리 시스템이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 수자원의 효율적인 공급 및 배분을 위해 기상, 유출, 저수지 운영, 수질 모형과 수자원 정보가 통합된 실시간 물관리 운영 시스템을 구축하기 위한 방안을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제안하고자하는 통합 실시간 물관리 운영 시스템(IRWMS)은 한국수자원공사의 물관리 운영자를 위한 시스템으로써 이를 이용하는 사용자와 운영 환경, 모의방식 등에 따라 DB & server 시스템, wrapper engine, on-line 시스템, off-line 시스템, 매크로 시스템의 5부분으로 구성된다.
통계적 공정관리(SPC)는 공정에서 수집된 데이터를 통계적으로 분석함으로써 모든 변환공정의 품질을 관리할 수 있는 객관적 수단을 제공하는데, 실시간으로 공정검사의 결과를 피드백하는 수단이라는 점을 고려하면, 통계적 공정관리를 실시간 생산정보관리(POP)의 1개 모듈로 구축하는 것이 실질적이다. 이러한 맥락에서 본 연구는 자동차 부품업체의 통계적 공정관리시스템을 실시간 생산정보관리(POP)환경에서 구축하여 제시한다.
정보기술의 발전은 학습자와 교수자에게 새롭고 다양한 교육매체를 활용할 수 있는 기회를 제공하고 있다. 가상대학이나 사이버 교육 등과 같은 온-라인 교육 뿐 아니라 교수자와 학습자가 같은 공간에서 이루어지는 전통적인 교육 현장에서도 다양하게 활용되고 있다. 그러나 이러한 연구들의 대부분은 학습자의 학습 상태를 이해하고 적전한 피드백을 주기위한 방법들이 제한적이고 부족한 면이 많다고 할 수 있다. 본 연구에서는 전동적인 교실 수업에서 학습자들의 학습정도에 대한 교수자의 이해를 돕고 학습자들이 보다 적극적으로 수업에 임할 수 있도록 실시간 평가시스템을 활용하는 방안을 제안하고자 한다.
본 논문은 현미경이나 카메라 영상 등의 실시간 영상을 이용한 변형체(deformable object)의 햅틱 렌더링을 구현하는 방법에 관한 것이다. 이는 저속으로 변형하는 물체의 영상정보를 실시간으로 추출하여, 그에 대한 영상처리를 통해 변형과 이동에 대한 위치 정보를 제공함으로써 이루어진다. 물체에 변형이 가해지면 카메라를 통해 컴퓨터로 그 영상이 전송되며 얻어진 영상은 스네이크 알고리즘의 영상처리 과정을 거쳐 이차원 모델 구현을 위한 위치정보를 제공한다. 이 가상모델에 대한 햅틱 렌더링을 구현하여 햅틱장치에 힘 피드백을 주게 되며, 안정적인 햅틱 렌더링의 구현을 위해 보간법(interpolation) 및 보외법(extrapolation)을 적용하여 모델과 햅틱장치간의 샘플링 문제를 해결한다. 그래픽 렌더링 또한 구현하여 조작의 용이함을 제공한다.
SIP는 새로운 서비스로의 확장에 유연하다는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 SIP 프로토콜을 게임서버에 접목하여, 이를 통해 얻을 수 있는 부가서비스를 제안한다. 게임서버의 사용자 인증부분을 SIP Registrar 서버로 확장하여 해결하고, SIP Personal Mobility Service를 이용하여 게임에 접속되지 않은 사용자에게 게임 정보에 대한 피드백(feedback)이 올 수 있도록 설계하였다. 즉, 사용자가 이동 가능한 위치를 SIP Registrar 서버에 등록하면, 게임서버는 게임의 진행정보를 오프라인 상태의 사용자에게 전달한다. 이 부가 서비스는 단순히 게임엔진 뿐만 아니라 증권, 뉴스속보 서비스 등 실시간 정보를 요구하는 서비스에 접목하기에 충분한 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 SIP 프로토콜을 게임서버에 적용하기 위한 방안으로 인터넷상의 SIP 사용자에게 실시간 온라인 게임 정보 전송 서비스 아키텍처를 제안한다.
본 논문은 스마트 디바이스와 소셜네트워크의 커뮤니티 기능을 활용하여 정보와 지식을 위한 실시간 질의응답 시스템을 제안한다. 정보와 지식의 양이 증가 하고 인터넷과 스마트 디바이스의 발전으로 인하여 지식검색의 필요성이 증대되고 있다. 하지만 현재 컴퓨터는 사용자의 질문을 정확히 이해하고 관련된 답변을 제공해주기 어렵다. 본 논문에서 제안하는 질의응답 시스템은 스마트 디바이스를 이용하고 SNS와 같이 커뮤니티 기반의 서비스를 적용한 실시간 커뮤니티형 질의응답 시스템이다. 사용자의 질문을 분석하여 관심사가 같은 사용자들을 그룹화 하고 관심사가 같은 사용자끼리 질문과 답변을 할 수 있는 서비스를 제공하여 질문과 답변을 효율적으로 주고받을 수 있다. 또한 사용자 피드백을 적용하여 사용자 랭킹을 보여줌으로써 사용자들의 답변률을 향상 시키고 스팸성 답변자에게 제한을 할 수 있는 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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