정보통신 기술의 발달로 다양한 교수매체가 등장함에 따라 교수매체에 적합한 콘텐츠 제공이 학습의 중요한 요소로 주목받고 있는 가운데, 특히 PDA와 같은 이동통신 학습 환경에 대한 학습자 요구가 꾸준히 증가하고 있다. 본 논문은 초등학생들의 수학 학습(사칙연산)을 보조하기 위한 이동 학습단말기로서의 PDA 매체를 이용한 학습콘텐츠 설계 기법, 즉 학습 콘텐츠 내에서의 학습 시퀀싱 모델과 학습 콘텐츠사이의 학습 시퀀싱 모델을 설계하였다. 그리고 이를 PDA에서 구현하고, 이를 지원해주는 학습운영시스템을 설계하고 개발하였다. 또한 PDA를 학습 보조 단말기로 활용할 수 있는 실질적인 학습 서비스를 구현하였다. 대한 요약을 기술하시면 됩니다.
최근 정보통신 기술의 급속한 발전으로 소형 이동형 단말기를 이용한 각종 스포츠 경기 시청이 두드러지게 증가하고 있다. 그럼에도 불구하고 이동형 단말기를 통해 제공되는 영상은 일반 TV나 HDTV용으로 제작되어 소형 이동형 단말기의 사용자가 화면을 통해 스포츠 경기의 상황을 인식하는데 많은 불편함을 주고 있다. 특히, 경기 진행 시간이나 점수를 포함하는 점수상자(scoreboard)는 경기의 상황을 파악하는데 매우 중요한 역할을 하나, 소형 이동형 단말기의 작은 화면에서는 점수상자의 내용을 정확히 인식하기가 쉽지 않다. 이에 본 논문은 많은 사람들이 즐겨보는 축구 경기에 대하여 짧은 학습 기간을 갖는 효율적인 점수상자 추출 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 전수상자와 주변 환경의 밝기 정보를 이용한 점수상자 경계 좌표 추출, 학습을 통한 최적의 경계 좌표 결정, 전수상자 영역 추출 및 확대의 세 단계로 구성된다. 제안하는 알고리즘은 점수상자가 없는 프레임에서도 몇 프레임 앞서 표시된 점수상자의 저장을 통해 디스플레이가 가능하도록 하였다. 다양한 축구경기 비디오에 대한 실험을 통해 제안된 알고리즘이 소형 이동형 단말기 상에서 점수상자를 추출하고 이를 사용자가 쉽게 인식할 수 있도록 확대하여 디스플레이 하는 좋은 해결책임을 보이고자 한다.
본 논문은 인터넷과 이동전화 사용자가 늘어감으로써 무선인터넷의 필요성이 대두고 있는 가운데 WAP 환경에서 주관식 채점시스템을 접목시킨 시스템을 구현하고자 한다. 근거리통신, 무선인터넷 등의 통신을 이용하여 학습자가 주제별 주관식문제에 응시한 후 해당 답안 정보는 출제자 무선단말기에 푸쉬(Push) 메시지 형태로 즉시 보내지고, 출제자는 학습자의 답안정보를 받아 무선단말기를 이용하여 학습자가 작성한 답안의 배점을 결정하고 채점결과를 서버에 보낸 후 서버는 이 배점으로 채점결과를 학습자에게 신속하게 알려주는 시스템으로 학습자는 신속한 채점결과를 확인하여 학습능력을 향상시킬 수 있는데 목적이 있다.
본고에서는 u-Office 서비스를 실현하기 위하여 이동 단말 기기로부터 수신한 사용자의 시간 및 위치 이동 정보를 이용해서 사용자에게 유용한 서비스를 제공하는 데 필요한 사용자 맞춤형 서비스 제공 통합 프레임워크 및 추론 기술 알고리즘에 대해 기술하고자 한다. 사용자 맞춤형 서비스제공 통합 프레임워크는 사용자 이동단말기 및 시간 및 이동 데이터를 저장하는 AP, AP의 데이터를 수집하는 데이터베이스, 사용자 이동 단말 어플리케이션 등으로 구성되어있으며, 사용자의 시간 및 위치 정보를 학습하여 이동 경로를 예측하고 유용한 서비스를 제공하기 위해 사용된 기계학습 기반 추론 알고리즘에 대하여 알아본다. u-Office 서비스를 실현하기 위하여 실제로 캠퍼스 및 교실범위로 구현한 사용자 패턴기반 맞춤형 서비스 프레임워크에 대해 알아보고 제공 가능한 서비스에 대하여 논의한다.
본 논문에서는 실제 경영의 의사결정 등을 위한 활용가치가 있는 정보를 추출해 내는 방법론으로 SOM을 적용하였다. SOM은 자율(upsupervised)과 경쟁(competitive) 학습을 한다. 데이터를 입력하였을 때, SOM의 출력 노드중에서 다른 출력 노드과 비교해서 가장 강하게 반응하는 노드가 있을 것이며, 그러한 출력 노드를 더욱 더 강하게 반응하게끔 반복적으로 학습시키는 것이다. 입력에 대해 자연스럽게 반응하는 출력 노드를 선택하여 반복 학습을 시키면, 후에는 결과적으로 어떤 출력 노드가 반응되는지를 조사하면 거꾸로 입력을 알 수 있게 되는 것이다. 대량의 데이터, 잠재적으로 활용가치가 있는 데이터를 SOM을 통해 유용한 정보들을 추출할 수 있으며 이는 실제 경영의 의사결정을 위한 수단으로 충분히 활용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 학습의 개념과 e-Learning과 u-Learning의 학습환경 및 유비쿼터스 학습환경의 설계, 그에 따른 문제점 및 해결방안을 모색하고 향후 발전방안에 대해서 고찰하였다. 최근 정보통신 및 컴퓨터의 기술발전에 따라 언제 어디서나 쉽게 원하는 학습을 할 수 있는 유비쿼터스컴퓨팅학습의 요구와 필요성이 대두되고 있다. 특히, DMB(Digital Multimedia Broadcast), WiBro, WCDMA와 같은 고속 이동 데이터 통신망의 등장과 소형의 DMB단말기, PDA, 고기능/고성능 휴대폰의 일반화는 유비쿼터스컴퓨팅 학습의 발전가능성을 더욱 촉진시킬 것이다.
초고속 인터넷의 보급으로 인터넷이 너무나 다양하고 친숙한 관계로 우리에게 다가왔으며 휴대폰이나 PDA의 등장으로 무선인터넷에 관심을 많이 가지게 되었다. 그러나 무선인터넷 기술을 우리 생활에 유익한 도구로 활용하기 위해서 다양한 연구활동이 이루어지고 있으나 교육적 도구로 활용하기 위한 연구는 아직까지 미비한 편이다. 본 연구는 무선인터넷 기술을 교육 목표 달성을 위한 도구로 활용하기 위해서 사이버 강의 시스템을 구축하였다. 사이버 강의 시스템의 특징은 첫째, 이동통신 단말기의 특성을 고려하여 시스템을 설계하였다. 둘째, 유 무선인터넷 사이트를 연계하여 정보를 전달하고 관리하게 하였다. 셋째, 다양한 언어로 제작하여 각기 다른 회사의 언어에 지원할 수 있게 제작하였다 넷째, 영어학습, 국어학습, 과학학습을 할 수 있는 정보제공 사이트를 설계하였다.
정보통신기술이 급변함에 따라 교육에 대한 패러다임도 변화되고 있다. 최근 PDA, 태블릿 PC, 휴대전화 단말기 등의 개별화 정보기기를 통해 언제 어디서나 학습이 가능한 u-러닝이 도입되고 있다. u-러닝에서 개별화 정보기기의 이동성과 개인성 등을 이용한다면 시간과 공간의 제약 없이 학습자 개인의 특성에 적합한 맞춤형 학습을 가능하게 하고, 상황학습과 체험학습에도 효과적이게 될 것이다. 본 연구에서는 PDA의 교수-학습에의 활용 방안과 PDA 활용 교수-학습 기초 모델을 모색하고자 PDA를 직접 수업에 적용하고 그 효과를 알아보았다. 그 결과 PDA를 활용한 수업에 대하여 대부분 만족스럽다는 응답을 얻었으나, 접속의 문제, PDA용 콘텐츠의 부족, 화질의 문제 등이 개선되어야 할 점으로 지적되었다.
이 논문에서 우리는 작은 휴대형 단말기에서 축구영상을 화면에 보여주는 자동적이면서도 효율적인 방법을 제안하고자 한다. 정보통신 기술의 급속한 발전으로 작은 LCD 패널을 가진 멀티미디어 장치의 사용이 대단히 빠른 속도로 증가하고 있다. 이러한 작은 장치들의 증가 추세에도 불구하고 일반 TV나 HDTV 용으로 녹화되는 대부분의 동영상들은 작은 이동형 기기 사용자들이 화면 내의 상황을 인식하는데 있어서 많은 불편한 경험을 갖게 한다. 예를 들어, 원거리 샷 카메라 기법으로 찍힌 축구 경기 동영상의 경우, 운동장 내의 공과 선수들의 모습이 매우 작아서 작은 화면으로 알아보기가 힘든 경우가 발생한다. 따라서 소형 디스플레이 시청자들의 원활한 이해를 위해 지능형 디스플레이 기술을 제안하고자 한다. 이를 위한 핵심기술의 하나가 관심 영역을 자동으로 결정하는 일이다. 여기서 관심영역이란 시청자들이 화면 내에서 다른 부분에 비해 더욱 관심을 갖게 되는 부분을 말한다. 이 논문에서, 우리는 소형 단말기를 위한 축구 경기 비디오의 지능적 디스플레이에 초점을 맞춘다. 화면 내에서 시각적으로 현저한 부분의 검출에 관심을 갖는 방법 대신, 축구 경기 비디오 고유의 특징을 이용하는 도메인 한정적인 접근법을 이용한다. 제안된 알고리즘은 크게 세 단계 - 그라운드 색 학습과 샷 분류, 관심영역 결정으로 구성된다. 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘이 이동형 단말기 상에서 지능형 디스플레이를 위한 좋은 해결책임을 보이고자 한다.
이미지에서의 자동 객체 인식은 컴퓨터 비젼 및 패턴 분석을 포함한 많은 분야에서 아주 중요한 이슈중의 하나이다. 특히, 최근 스마트폰과 같은 개인용 이동형 단말기가 빠르게 보급되면서, 그러한 기술들을 지원할 필요성이 커지게 되었다. 이러한 단말기들은 대개 카메라, GPS, 가속도 센서 등과 같은 장치들을 갖추고 있으며 사용자들에게 다양한 서비스를 편리한 인터페이스를 통해 제공하고 있다. 하지만 제한된 시스템 자원 때문에 처리속도가 비교적 느리다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서 우리는 전처리 과정과 단순 지역 특징을 기반으로 한 객체 인식 성능 향상 기법을 제안한다. 전처리 단계에서는, 우선 객체 종류별 이미지로부터 각 객체의 특징이라고 생각되는 부분을 자동으로 판별하고 비슷한 부분끼리 분류한 다음 이들의 특징을 추출하고 학습한다. 질의 영상에 대해 우선 지역 특징 후보들을 파악한 다음 전처리 과정에서 학습된 정보와 비교하여 객체인식을 하게 된다. 실험을 통하여 제안된 기법의 객체 인식 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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