영상정합은 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상을 효과적으로 활용하기 위해 필수적으로 선행되는 중요한 과정이다. 널리 각광받고 있는 딥러닝 기법은 위성영상에서 복잡하고 세밀한 특징을 추출하여 영상 간 빠르고 정확한 유사도 판별에 사용될 수 있음에도 불구하고, 학습자료의 양과 질이 결과에 영향을 미치는 딥러닝 모델의 한계와 고해상도 위성영상 기반 학습자료 구축의 어려움에 따라 고해상도 위성영상의 정합에는 제한적으로 적용되어 왔다. 이에 본 연구는 영상정합에서 가장 많은 시간을 소요하는 정합쌍 추출 과정에서 딥러닝 기반 기법의 적용성을 확인하기 위하여, 편향성이 존재하는 고해상도 위성영상 데이터베이스로부터 딥러닝 영상매칭 학습자료를 구축하고 학습자료의 구성이 정합쌍 추출 정확도에 미치는 영향을 분석하였다. 학습자료는 12장의 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상에 대하여 격자 기반의 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 알고리즘을 이용하여 추출한 영상쌍에 참과 거짓의 레이블(label)을 할당한 정합쌍과 오정합쌍의 집합으로 구축되도록 하였다. 구축된 학습자료로부터 정합쌍 추출을 위해 제안된 Siamese convolutional neural network (SCNN) 모델은 동일한 두 개의 합성곱 신경망 구조에 한 쌍을 이루는 두 영상을 하나씩 통과시킴으로써 학습을 진행하고 추출된 특징의 비교를 통해 유사도를 판별한다. 본 연구를 통해 고해상도 위성영상 데이터 베이스로부터 취득된 자료를 딥러닝 학습자료로 활용 가능하며 이종센서 영상을 적절히 조합하여 영상매칭 과정의 효율을 높일 수 있음을 확인하였다. 다중센서 고해상도 위성영상을 활용한 딥러닝 기반 영상매칭 기법은 안정적인 성능을 바탕으로 기존 수작업 기반의 특징 추출 방법을 대체하고, 나아가 통합적인 딥러닝 기반 영상정합 프레임워크로 발전될 것으로 기대한다.
근긴장성 발성장애(cepstral peak prominence, MTD) 환자의 모음 발성과 문장읽기 과제를 켑스트럼 기반 변수를 이용하여 분석하였으며 음성장애 환자의 GRBAS청지각적 특성과 음향학적 특성의 상관관계를 살펴보고, 랜덤포레스트 머신러닝 분류 알고리듬을 이용한 MTD 감별 진단 가능성을 논의하였다. 내원 시 MTD로 진단받은 여성 36명과 정상음성을 사용하는 여성 36명이 연구에 참여했으며, 수집한 음성샘플은 ADSVTM를 사용하여 분석하였다. 연구 결과, 음향학적 측정치 중 MTD의 CSID(cepstral spectral index of dysphonia)는 대조군보다 높았으며, CPP(cepstral peak prominence), CPP_Fo 값이 대조군보다 유의하게 낮았다. 이는 모음 발성과 읽기 과제에서 모두 동일하게 나타났다. MTD 환자의 음질 특성은 전반적인 음성중증도(G)가 가장 두드러졌으며, 조조성(R), 기식성(B), 노력성(S)순으로 음성 특성을 보였다. 이 특성이 높아질수록 CPP가 감소하는 부적 상관을 보이고, CSID는 증가하는 정적 상관이 관찰되었다. 켑스트럴 변수 중 모음과 문장읽기과제 모두에서 집단간 유의한 차이를 보여준 CPP와 CPP_F0를 이용하여 MTD와 대조군의 음성분류를 시도하였다. 머신러닝 알고리듬인 랜덤포레스트로 모델링한 결과 문장읽기 과제에서 모음연장발성보다 조금 더 높은 분류 정확도(83.3%)가 나왔으며, 모음 발성과 문장 읽기 과제 모두에서 CPP변수가 더 중심적 역할을 수행하였음을 알 수 있었다.
본 논문의 목적은 정보통신윤리 교육을 위한 효과적인 블랜디드 문제중심학습 시스템을 구현하는데 있다. 교수-학습 목표 달성을 위해서 온라인 학습과 면대면 수업이 체계적으로 혼합되었고 온라인 학습을 위한 주요 모듈은 오픈소스 학습 관리시스템인 무들에서 운영되었다. 제안 시스템의 교육적인 효과를 검증하기 위해서 ${\bigcirc}{\bigcirc}$시 소재의 대학교 2학년 2개 반을 대상으로 논문에서 제시한 방법을 사용하여 실험연구를 하였다. 실험 대상의 학생 수는 60명(실험집단: 30명, 통제집단: 30명)이며 각 그룹에 6명의 학생으로 10개의 그룹으로 편성되었다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 제안한 블랜디드 PBL을 활용한 교육이 면대면 PBL 방법을 활용한 교육보다 정보통신윤리 의식 함양에 효과적이었다. 둘째, 제안한 블랜디드 PBL에 참여한 학습자들이 면대면 PBL에 참여한 학습자들보다 문제해결능력 향상, 협동학습의 이해와 같은 다양한 PBL 효과를 체험하였다.
현재 강의는 교실에서 실시되는 교수자 주도의 전통적인 방법과 학습자 주도의 이러닝 방식이 공존하고 있다. 이러한 기존 강의 시스템에서는 교수자의 일방적인 강의를 학습자가 수동적으로 받아들이는 단점이 있다. 또한, 최근 3차원 컴퓨터 그래픽스 및 게임 관련 기술의 발달로 게임의 순기능을 교육에 활용하고자 하는 시도도 이루어지고 있다. 특정 교육목표를 위해 제작된 기능성 게임을 강의에 활용하는 경우와 기존 게임을 특정과목에 활용한 강의 등이 시도되고 있으나 일반 교육 과정에 통합 적용되기에는 기술적 경제적으로 많은 어려움이 있다. 이에, 본 논문에서는 성취감, 사회성, 몰입감 등을 제공하는 3차원 다중 사용자 온라인 게임의 특징을 학습 동기화하여 학습자의 능동적인 강의참여를 유도하고 일반 교수자가 기존 교육과정에 쉽게 적용할 수 있는 새로운 강의 시스템을 제안하고자 한다. 본 강의 시스템은 네트워크로 연결된 교수자와 학습자가 3차원 공간상에서 3차원 캐릭터를 이용하여 실시간 양방향 상호작용을 통해 강의를 진행하도록 한다. 또한, 3차원 컴퓨터 그래픽스 및 네트워크 관련 전문 지식이 없는 일반 교수자가 강의 슬라이드 파일만 지정하면 3차원 온라인 강의를 실행 할 수 있도록 하여 교수자의 강의준비 부담을 최소화하고 기존 교육과정에 쉽게 적용될 수 있도록 구현 되었다. 향후 연구로써, 제안된 본 시스템의 학습 효과 및 사용자 평가를 수행할 예정이다.
정보통신기술의 발단과 함께 학교교육에서도 e-Learning이 급격히 증가하고 있지만, 새로운 교수방법의 활용에 따른 교수자 연수 프로그램의 보급은 미흡하다. 이에 한국산업인력공단에서는 공단에서 실시하는 e-Learning의 질 향상을 목적으로 e-Learning에서 교수활동을 제공하는 교수자의 능력향상을 위한 e-Learning 강사과정을 개발하였다. 과정개발을 위하여 e-Learning 교수자의 역할 및 역량을 탐색하고 현재 개발된 과정에 대한 분석과 설문조사를 실시하여 내용구성이 이루어졌다. e-Learning에서의 교수자 역할을 콘텐츠개발과 운영으로 나누어, 개발 및 운영에 공통적으로 필요한 이론적 기반의 공통 모듈, 콘텐츠개발 모듈, e-Learning 운영모듈 등 3개 모듈로 개발하였다. 이들 모듈은 e-Learning 콘텐츠 개발과정 및 e-Learning 운영과정 등 2개의 과정으로 교수자의 역할에 따라 선택적으로 학습할 수 있도록 하였으며, 각각의 과정에 공통모듈이 포함되도록 하였다. 이들 과정은 e-Learning에 참여하고자 하는 교수자에게 e-Learning에 대한 인식제고 및 교수활동에 실제적인 도움을 주어 e-Learning 발전에 기여할 것으로 기대된다.
Covid-19 로 인한 마스크 착용이 청각장애인들의 소통을 더 어렵게 하는 바, 제 3 자의 도움 없이 쌍방향 소통을 가능하게 하는 서비스의 필요성이 커지고 있다. 이에 본 논문은 소통의 어려움을 겪는 청각장애인과 비청각장애인을 위한 쌍방향 소통 서비스에 대한 연구와 개발 과정, 기대 효과를 담는다. 서비스는 GRU-CNN 하이브리드 아키텍처를 사용하여 데이터셋을 영상 공간 정보와 시간 정보를 포함한 프레임으로 분할하는 영상 분류 기법과 같은 딥 러닝 알고리즘을 통해 수어 영상을 분류한다. 해당 연구는 "눈속말" 모바일 어플리케이션으로 제작 중이며 음성을 인식하여 수어영상과 텍스트로 번역결과를 제공하는 청각장애인 버전과 카메라를 통해 들어온 수어 영상을 텍스트로 변환하여 음성과 함께 제공하는 비청각장애인 버전 두 가지로 나누어 구현한다. 청각장애인과 비장애인의 쌍방향 소통을 위한 서비스는 청각장애인이 사회로 나아가기 위한 가장 기본적인 관문으로서의 역할을 할 것이며 사회 참여를 돕고 소통이라는 장벽을 넘어서는 발돋움이 될 것이라 예측된다.
다중 센서로 구성된 다목적실용위성 시리즈는 1999년 1호 발사 후 현재까지 국토 및 환경 모니터링, 재난 분석 등 다양한 분야에서 활용되어 왔다. 최근 빠르게 발전하고 있는 각종 정보처리기술(고속 컴퓨팅 기술, 컴퓨터 비전, 인공지능 등)들이 원격탐사 분야에서도 활용됨에 따라 보다 다양한 위성영상 처리 및 분석 알고리즘 개발이 가능하게 되었다. 본 특별호에서는 최근 연구된 다목적실용위성 영상 활용 관련 기술과 2023 위성정보활용 경진대회에 참여한 연구주제에 관하여 소개하고자 한다.
탄성파 자료에서의 단층 해석은 기계학습을 적용하기 매우 적합한 분야라고 할 수 있다. 결과적으로 다양한 형태의 기계학습 기반 단층 해석 기술들이 개발되고 있으며, 특히 합성 자료를 사용해 기계학습 모델을 훈련시키는 연구들이 중점적으로 수행되고 있다. 합성 자료를 사용할 경우 기계학습 모델을 훈련시키기 위한 대량의 자료를 확보하기가 용이하고, 정확한 단층 구조 라벨을 함께 제작할 수 있다는 장점이 있다. 합성 자료로 훈련시킨 모델을 사용해 현장 자료를 해석하기 위해서는 모델 훈련에 사용한 합성 자료가 지질학적으로 현실적이어야 한다. 이 연구에서는 실제 현장 자료와 유사한 합성 자료 제작을 위한 기술을 소개한다. 먼저 현실적인 단층 구조가 포함된 반사계수 모델을 제작한 후 일방향 파동 방정식 모델링을 적용해 효율적으로 겹쌓기 단면을 생성한다. 생성된 겹쌓기 단면에 참반사보정을 적용해 회절파의 영향을 제거하고, 무작위 잡음을 추가함으로써 현장 자료와 비슷한 형태의 합성 자료를 생성할 수 있다. 생성한 합성 자료를 U-Net 구조의 합성곱 신경망 모델에 적용하여 검증한 결과, 현실적으로 만들어진 합성 자료는 현장 자료에 적용이 가능한 딥러닝 모델을 효과적으로 훈련시킬 수 있다는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 중학생을 대상으로 중학생의 온라인 학습 행동에 영향을 미치는 새로운 요인을 구성하기 위한 요인분석을 제시하였다. 총 204명의 한국 중학생이 참여했으며, 중학교 3년 학생의 표본을 목적표본으로 선정하여 사용하였다. 요인 분석 결과는 공유 분산의 66.15%를 차지하는 35개 항목에 대한 8개 요인 솔루션을 제시했다. 중학생들의 온라인 학습 행동을 식별하기 위해 다양한 요인이 고려된다. 이때, 중학교 시기 온라인 러닝의 적절한 경험과 활용도는 그들의 미래 교육의 중요한 발판이 되기 때문에 중요하다. 본 연구의 결과는 중학생을 위한 온라인 러닝 시스템의 질을 향상시키고 온라인 학습을 발전시키기 위한 정보를 제공할 것으로 기대한다. 연구 결과는 중학생의 온라인 학습 행동에 영향을 미치는 8가지 중요한 요인을 제시했고, 그것들은 1) 소셜 미디어를 학습 도구로 활용한 커뮤니케이션, 2) ICT를 활용한 정보 공유 의지, 3) 테크놀러지 중독, 4) 테크놀러지 도입, 5) ICT를 활용한 정보 탐색, 6) 소셜 미디어 학습 활용, 7) ICT를 이용한 정보 검색, 그리고 8) 테크놀러지 몰입이다. 본 연구의 결과는 중학생들이 학습도구로 소셜미디어를 활용한 커뮤니케이션을 선호하며, ICT를 활용한 정보 공유 의도를 대부분 중시하고 있음을 확인하였다. 요인 분석을 기반으로 얻은 데이터는 온라인 러닝의 새로운 교육 플랫폼을 적용하기 위해, 소셜 미디어 학습과 ICT의 혼합에 대한 온라인 학습 행동에 중요하게 적용할 수 있을 것이다. 이 연구는 중학생들의 온라인 학습 행동을 더 잘 이해하고 온라인 학습 환경을 설계하는 정보 전문가가 특히 디지털 리터러시가 필요한 중학생에게 더 잘 지원할 수 있도록 유용하게 사용할 것으로 기대한다.
이 연구는 온라인 다중참여 역할수행 게임(Massive Multiplayer Online Role Playing Game, 이하 MMORPG)에서 학습자의 몰입에 영향을 미치는 요인들을 탐색한 후, 그 결과를 토대로 학습몰입 정도를 측정하는 척도를 개발하는데 목적이 있다. 관련 연구들의 분석을 통해, MMORPG 상에서의 학습자 몰입에 영향을 미치는 주요 요인으로 6가지 영역(학습자 심리특성, 학습자기술능력, 게임의 중요도, 학습자환경, 교수 학습설계 교수 학습환경)과 16개 하위 영역, 48개 예비문항으로 구성된 학습자 몰입 측정척도를 개발했다. 이것의 구성적 타당성을 검증하기 위해서 국내 A사가 개발한 '영어학습을 위한 상업용 MMORPG를 이용해 온 초등학생 293명을 대상으로 학습몰입도를 측정하고, 이 과정에서 수집된 자료(N=288)를 활용하여 탐색적 요인분석과 확인적 요인분석을 실시하였다. 탐색적 요인분석 결과, 각 영역 별로 하위 영역에 속한 변인들이 1요인으로 묶여지는 것으로 확인되었으며, 선정된 문항들이 각 하위 영역을 구성하는 문항으로서 갖는 내적합치도도 매우 높은 것으로 나타났다. 또한 확인적 요인분석 결과, 본 연구를 통해 개발된 학습자몰입 측정척도는 높은 구성타당성을 보여주었다(CFI=.95, NFI=.92, NNFI=.94). 따라서 이 연구에서 개발된 학습자 몰입 측정척도는 통계적으로 신비롭고 타당한 것임을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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