모션 캡쳐 장비는 사람의 자연스러운 행동이나 동작 정보를 정밀하게 얻기 위해 널리 이용되며, 영화나 게임과 같은 콘텐츠 제작 시에 자주 활용된다. 하지만 모션 캡쳐 장비가 고가이고 이용하기 불편하기 때문에 대부분의 경우 한번 입력받은 데이타를 모션별로 분할하고 상황에 맞게 재결합하여 이용하며, 입력 데이타를 모션별로 분할하는 작업은 대부분 수동으로 이루어진다. 이 때문에 캡쳐된 모션 데이타를 자동으로 분할하기 위한 연구들이 최근 다양하게 시도되고 있다. 기존의 연구들은 크게 각 프레임의 전역적 특징을 고려하는 오프라인 방법과 이웃하는 프레임 사이의 유사도를 고려하는 온라인 방법으로 나누어진다. 본 논문에서는 온라인과 오프라인 방법을 통합한 그래프 기반의 하이레벨 모션 분할 방법을 제안한다. 하이레벨 모션은 모션 내에서 반복되는 프레임을 포함하는 특징을 가지고 있다. 우리는 이 특징을 기반으로 이웃하는 프레임뿐만 아니라 일정시간내의 모든 프레임 사이의 유사도를 고려하는 그래프를 생성하며, 그래프의 정점(vertex)에는 프레임 정보를 간선(edge)의 가중치는 두 프레임 사이의 유사도를 반영한다. 그래프를 분할하기 위해 분할된 간선의 가중치를 전역적으로 최소화할 수 있는 normalized cuts을 이용하며, 분할된 정점의 집합은 하이레벨 모션을 의미한다. 결과적으로 제안된 방법은 이웃하는 프레임뿐만 아니라 일정시간내의 모든 프레임 사이의 유사도를 반영하는 그래프를 전역적으로 최소화함으로써 온라인과 오프라인 방법을 동시에 고려할 수 있으며, 실험에서 제안된 방법은 기존의 오프라인 방법 중 하나인 GMM과 온라인 방법 중 하나인 PEA를 이용한 방법보다 좋은 결과를 보였다
본 연구는 온-오프라인 혼합 학습환경에서 과학교사의 교수 지향과 그에 따른 PCK의 특징 탐색을 목적으로 한다. 본 연구에서는 교사 12명을 대상으로 설문, 반구조화 면담, 수업관찰 및 현장노트의 질적 자료를 수집하여 귀납적으로 분석하였다. 본 연구 참여교사의 과학 교육 목표 지향과 과학 교수·학습 지향의 조합으로 범주화하여 '과학 개념 이해-강의식 수업' '과학 개념형성-탐구 수업' '과학 개념 및 탐구 과정 적용-탐구 수업' '과학 개념 및 탐구 과정 적용-강의식 수업' '과학 정보 분석 및 판단-탐구 수업' '과학적 태도 함양-탐구 수업' '과학적 태도 함양-강의식 수업' '과학·기술·사회 상호관계 인식 함양-탐구 수업'의 교수 지향을 추출하였다. 온-오프라인 혼합 학습환경에서 과학 교육 목표 지향과 관계없이 '탐구 수업 지향'의 교사는 '강의식 수업 지향'의 교사와 다르게 다양한 탐구 활동을 위한 온라인 학습환경 특이적인 교육과정에 관한 지식을 형성하고 있는 것으로 나타났다. '과학 개념 이해-강의식 수업 지향'의 교사들은 학생 이해 점검을 위한 질문 전략, 반복 강의 전략 등의 교수 전략에 관한 지식을 가지고 있었다. 반면, '과학 개념 형성-탐구 수업 지향'의 교사들은 학생들의 과학 개념 형성을 위해 온라인 학습환경에서 실시간 모둠 활동을 수행하는 전략, 코로나 19 이전 수행하던 대면 모둠 활동을 가상 실험, 학생 개별 실험으로 대체하여 수행하는 전략에 관한 지식을 가지고 있었다. '과학 개념 이해-강의식 수업 지향'의 교사들은 학생 과학 학습에 관한 지식이 드러나지 않은 반면, '과학 개념 형성-탐구 수업 지향'의 교사들은 온라인 학습환경에서 탐구 수업 관련된 학생의 학습 어려움에 관한 지식을 가지고 있었다.
본 연구는 블렌디드 이러닝이 공과대학 학생들의 공학수학 교수·학습에 미치는 영향을 알아보기 위하여 M대학교 기계공학과 3학년 42명을 연구대상자로 선정하였다. 본 연구에서 공학수학 교과목에 블렌디드 이러닝을 적용한 수업은 오프라인에서는 전체 수강생을 대상으로 강의실에서 면대면 수업의 형태로 진행되었고, 수업이 진행되는 동안 수업의 전 과정을 녹화한 후 녹화된 동영상을 LMS에 탑재하여 온라인 상에서 개별 학습이 이루어지도록 하였다. 한 학기 동안 오프라인과 온라인을 혼합한 형태로 수업을 진행하면서 학습자들의 온라인 자료의 활용 실태 및 오프라인 수업에서의 학생들의 태도의 변화 등을 조사하였다. 그 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 공학수학에 적용한 블렌디드 이러닝은 학생들의 자기주도적이고 개별화된 학습에 긍정적인 영향을 준다. 둘째, 블렌디드 이러닝은 공학수학 교수·학습에 긍정적인 영향을 준다. 셋째, 블렌디드 이러닝은 학생들의 수업 만족도에 긍정적인 영향을 준다.
최근 인터넷(온라인) 인프라가 확대 및 보급되고 있긴 하지만, 방송(오프라인)은 명실상부한 멀티미디어 컨텐츠의 최대 유통 인프라이다. 본 튜토리얼에서는 지난 45년간의 방송기술 및 경영 경험을 바탕으로 하여 최근의 방송환경, 뉴미디어, 케이블TV및 위성방송기술의 국내·외 동향을 살피고 향후의 발전방향을 전망한다.
Adobe? InDesign?의 최신 버전은 CS4이다. Adobe의 CS4 버전은 전반적으로 작업 시간 단축이라는 공통된 특징을 가지고 있다. 특히 InDesign CS4는 온라인 출판과 오프라인 출판의 경계가 허물어질 수 있을 정도로 다른 프로그램과의 호환성이 강력해졌다. 이번 호에서는 인디자인 CS4의 전반적인 화면의 모습과 신기능 및 향상된 기능에 대해 알아본다.
고모리코퍼레이션의 한국지사인 일진 PMS의 최신 인쇄기술서비스의 핵심은 '교육'에 있다. 물론 ERP시스템처럼 다른 브랜드는 하고 있지 않은 온라인 서비스도 있지만 다른 브랜드와 차별되는 것은 일본과 한국에서 이뤄지고 있는 '고모리스쿨'과 '고모리 기술교육 및 세미나'에 있다.
2011년부터 20인 미만 사업장의 주40시간 근무제 도입예정에 따라 한국공인노무사회는 주 40시간 근무제의 주요 내용과 운영방안 등에 대한 온라인 및 오프라인 교육을 실시하고 있다. 본지는 20인 미만인 회원사의 근로업무에 도움이 되고자 한국공인노무사회의 교육 일정을 소개한다.
오프라인 쇼핑몰에 비해 온라인 쇼핑몰은 빠르게 접근이 가능하기 때문에 처음 구매의사를 생성하고 실제 구매가 이루어지기까지의 기간이 오프라인 쇼핑몰에 비해 매우 짧게 나타난다. 즉 오프라인 쇼핑몰의 경우 구매 희망물건을 바로 구매하기 보다는 몇 개의 물건들을 모두 모아서 구매하는 행태가 일반적이다. 하지만, 인터넷 쇼핑몰의 경우 단 하나의 물품만을 포함하고 있는 주문이 전체 주문의 절반이상을 차지한다. 이러한 차이는 온라인 쇼핑몰 거래데이터의 분석을 위해서는 데이터 마이닝 분석에서 사용되어 온 장바구니의 정의에 대한 확장이 필요함을 의미한다. 하지만 현재까지 온라인 데이터를 대상으로 한 장바구니 분석 연구는, 장바구니의 기준 즉 동시구매의 기준에 대한 명확한 근거나 합의 없이 연구자의 선택에 따라 서로 다른 기준으로 수행되어왔다. 따라서 본 연구에서는 온라인 쇼핑몰 분석에 적용되는 동시에 구매되는 물건들에 대한 기준을 고찰해보고 연구모형을 마련하고자 한다.
최근에, 분야별로 다양한 도서가 출판되면서 인터넷이나 오프라인 서점에서 구매 선택폭이 넓어진 상황이다. 그러나 오프라인 서점의 경우 책의 손상을 방지하기 위한 비닐포장 현상이 나타나고 있다. 그 결과 책 내용 확인이 어려워 구매결정에 영향을 주게 되는 요인이 되고 있다. 이러한 요인은 연평균 독서량 감소 현상으로 연결된다. 따라서 본 논문에서는 온라인 및 오프라인 서점의 문제점으로 인한 책 판매 감소 현상을 개선하는 마커(Marker)기술 및 AR을 이용한 도서 정보 알림 서비스 "아이 뷰" 어플리케이션을 제안하고자 한다.
국산 마이크로서버인 KOSMOS의 활용을 위해 클라우드 컴퓨팅 분야의 실제 응용 서비스 기반 벤치마크 프로그램인 CloudSuite로 성능 평가 결과를 제시한다. CloudSuite는 오프라인 응용과 온라인 응용의 두 가지 부분에서 클라우드 서비스로 제공되는 몇 가지의 구분되는 응용 프로그램을 컨테이너 기반으로 제공하고 있다. KOSMOS의 유사 스펙의 비교군인 다른 마이크로서버와의 성능 비교에서 전 부분에 걸처 KOSMOS가 우수하였으며, 인텔 Xeon CPU 기반 서버와의 비교에서도 일부 오프라인 응용에서는 성능이 더 우수하였다. CloudSuite 오프라인 응용 벤치마크 프로그램인 Graph Analytics 수행 시 KOSMOS의 다수의 노드들을 분산 실행시킨 형상에서 인텔 Xeon CPU 기반 2개의 서버 비교군과 비교하였을 때, 각각 30.3%, 72.3%만큼의 수행시간을 감소시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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