이 연구는 디지털 교과서 개발에의 시사점을 도출하기 위해 초등 교사의 디지털 교과서에 대한 인식을 살펴보는 데 목적이 있다. 이를 위해 먼저, 디지털 교과서의 기능을 8가지로 설정하고 각 기능마다 2개~6개의 세부기능을 설정하였다. 이후 이 기능을 기준으로 전국의 초등 교사 372명에게 디지털 역량에 대한 인식, 코로나19 이후 디지털 교과서 활용 경험, 디지털 교과서에 대한 인식을 묻는 설문을 실시하였다. 디지털 역량 인식에 따른디지털 교과서에 대한 인식을 살펴보기 위해 단순회귀분석을, 디지털 교과서 활용 경험에 따른 디지털 교과서에대한 인식을 분석하기 위해 일원배치 분산분석의 방법을 활용하였다. 분석 결과, 초등 교사의 디지털 역량에대한 인식은 디지털 교과서의 모든 기능에 대한 필요성을 인식하는 데 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 특히 디지털 역량이 필요하고 중요하다고 인식할수록 디지털 교과서의 '운영 및 관리 기능'에 대한 필요성을 높게 인식하는 것으로 나타났다. 또한, 디지털 교과서를 자주 사용하는 교사들이 그렇지 않은 교사보다 '검색'과 '저작 도구 제공' 기능을 제외한 디지털 교과서의 기능에 대한 필요성을 높게 인식하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 현장 친화적인 디지털 교과서를 성공적으로 개발하기 위해 초등 교사의 디지털 역량에 대한 긍정적인 인식 제고와 디지털 교과서 사용 경험의 확대를 지원할 필요가 있음을 시사한다.
키넥트는 사용자의 동작을 인식하고, 마이크 모듈로 음성을 인식하는 센서이다. 최근, 키넥트는 재활 치료 분야, 교육 분야 등의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 교육 분야 중에서도 음악, 발레 등의 예체능 교육 분야들에 키넥트를 활용한 연구가 진행되고 있는데, 본 논문에서는 예체능 교육 분야인 피아노 교육 분야에 키넥트를 활용한다. 본 논문에서는 저가의 접근성이 높은 키넥트를 이용해 전문가와 학습자의 자세 위치 값을 인식 및 비교해 학습자에게 피드백을 제공함으로써 학습자가 혼자 있을 경우에도 객관적인 수치에 의해 자신의 자세를 교정할 수 있는 피아노 교육 방안을 제안 및 구현한다. 제안하는 키넥트 기반 피아노 교육 시스템은 키넥트를 이용하여 학습자에게 피드백을 줄 수 있는 최초의 피아노 교육 시스템이며, 전문가의 관절 위치와 학습자의 관절 위치를 비교하는 알고리즘을 제안 및 구현한다. 또한, 학습자와 전문가의 관절 위치 비교 시 오차 허용 정도를 달리하는 실험을 통하여 오차 허용 정도별 자세의 정확도를 측정한다.
본 연구의 목적은 대학교육의 스마트러닝에 대한 인식 및 활용방안을 살펴보는 것이다. 이를 위해 A지역 대학생 345명을 대상으로 스마트 기기 이용현황, 스마트러닝에 대한 인식, 활용 요구에 대한 설문조사를 실시하였다. 연구결과, 첫째, 대학생들의 스마트 기기를 포함한 미디어 기기 일일 평균 사용시간은 4시간 이상이 가장 많았고, 스마트기기 사용 용도는 SNS 사용, 게임 및 오락, 일정관리 등이었다. 둘째, 대학생들이 인식하는 대학교육에서 스마트러닝의 장점은 학습 및 과제해결부담 감소가 가장 많았고, 장애요인은 수업몰입의 어려움이었다. 셋째, 대학 스마트러닝에 대한 요구는 스마트러닝을 위한 교육, 강의실 구축에 대한 의견이 가장 많았다. 본 연구를 통해 향후 스마트러닝을 대학교육에 활용할 수 있는 방안과 기초자료를 제공하고자 하였다.
본 연구는 예비 수학 교사들의 수학적 모델, 수학적 모델링 및 수학적 모델링의 교육적 활용에 대한 인식을 조사하고 그들 간의 관계에 대하여 탐색하였다. 210명의 예비 수학 교사들의 설문에 대한 응답을 구조방정식 모형을 이용하여 양적 분석하였다. 연구 결과에 따르면, 예비 수학 교사들의 수학적 모델 및 모델링에 대한 인식은 수학적 모델링의 교육적 활용에 대한 인식에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 이에 대한 연구 및 교육적 함의점을 논의하였다.
상황인식 시스템에 포함되는 멀티 모달 센서의 활용과 장기간 축적된 센서정보(long-term value)를 상황정보로 어떻게 이용할 것인지에 대한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 상황인식 시스템은 센서가 교체, 추가 및 제거되는 것과 관계없이 상황인식 모델의 재사용이 가능해야 하며, 센서정보와 상황정보는 프로세스 실행에 활용될 수 있어야 한다. 따라서, 본 논문에서는 센서정보와 상황정보를 노드로 구성하여 이들의 상호작용에 의해 프로세스의 실행을 결정하는 베이지안 네트워크로 표현된 상황인식 모델을 제안한다. 이 모델은 시스템의 역할이나 시스템을 구성한 의도가 센서의 교체나 추가, 제거에 관계없이 유지되는 점을 이용하여 이들간의 관계를 베이지안 네트워크로 나타낸다. 그리고 실험적으로 구현된 위치 기반 영상 감시 시스템에 적용하여 해당 모델의 유효성을 확인한다.
본 논문에서는 효율적인 자세인식을 위해 인체 골격 정보를 활용한 멀티클래스 SVM(Multiclass Support Vector Machine)학습 기반의 자세 인식 분류 기법을 제안한다. RGB 카메라로 취득한 영상을 활용하거나 깊이 카메라로부터 취득한 골격 정보를 그대로 사용하는 기존 연구와 달리 제안 기법에서는 깊이 정보로부터 추출한 인체의 3 차원 골격 정보를 이용하여 고차원의 특징을 추출하고 그로부터 자세 인식 분류를 수행한다. 제안 기법의 특징 벡터는 깊이 정보에서 취득한 골격 정보의 관절간 각도의 조합으로 구성하여 인체의 골격 편차에 강인할 뿐 아니라 특징의 차원을 효과적으로 감소시킬 수 있다. 또한 분류기로는 멀티클래스 SVM 방식 중 one-vs-one 분류 방식을 이용하여 학습 및 판별을 수행함으로써 제안 기술의 성능을 평가한다. 실험을 통해 제안 기법은 다수의 자세에서 비교하는 다른 학습 기법보다 비교적 높은 자세인식률을 보인다.
개체명 인식이란 문장에서 인명, 지명, 기관명 등과 같이 고유한 의미를 갖는 단어를 찾아 개체명을 분류하는 작업이다. 딥러닝을 활용한 연구가 수행되면서 개체명 인식에 RNN(Recurrent Neural Network)과 CRF(Condition Random Fields)를 결합한 연구가 좋은 성능을 보이고 있다. 그러나 CRF는 시간 복잡도가 분류해야 하는 클래스(Class) 개수의 제곱에 비례하고, 최근 RNN과 Softmax 모델보다 낮은 성능을 보이는 연구도 있었다. 본 논문에서는 CRF의 단점을 보완한 LAN(Label Attention Network)와 사전 학습 언어 모델인 음절 단위 ELECTRA를 활용하는 개체명 인식 모델을 제안한다.
본 연구는 교사의 개인배경과 연수경험이 디지털교과서 활용역량, 이해수준, 효과성 인식 및 태도에 미치는 영향을 분석하기 위해 수행되었다. 이를 위해 경기 및 전남지역 초 중 고등학교 교사 101명의 설문결과를 SPSS 통계 패키지를 활용하여 분석하였다. 연구결과 남교사의 디지털교과서 활용역량이 여교사에 비해 통계적으로 높았고 성별 및 학교급의 차이는 없었다. 또한 디지털교과서 연수경험이 있는 교사들이 그렇지 않은 교사들에 비해 이해수준은 높았으나 활용역량, 효과성 인식, 태도는 차이가 없는 것으로 나타났다. 연구결과, 정보격차가 일부영역을 제외하고 극복되고 있는 점이 특이사항으로 확인되었으며, 향후 디지털교과서의 발전을 위해 학습자 특성을 고려한 연수 프로그램 설계와 실천의 개선이 요구되었다.
전통적으로 바이오인식기술은 출입국심사(전자여권, 승무원 승객 신원확인), 출입통제(도어락, 출입통제 근태관리), 행정(무인민원발급, 전자조달), 사회복지(미아찾기, 복지기금관리), 의료(원격의료, 의료진 환자 신원확인), 정보통신(휴대폰 PC 인터넷 인증), 금융(온라인 뱅킹, ATM 현금인출) 등 다방면에서 폭넓게 보급되어 실생활에서 널리 활용되고 있다. [그림1]은 신체적 특징(Physiological biometrics)과 행동적 특징(Behavioral biometrics)을 이용한 사용자 인증기술인 바이오인식기술의 유형과 함께 각 기술별 보안취약점(괄호 안 빨강색글자)을 나타내고 있다. 최근 들어, 모바일 지급결제서비스 ATM 인출기 인터넷전문은행 등과 같은 핀테크 분야에서 비대면 인증기술로 바이오인식기술이 각광을 받기 시작했다. 한편, 가짜지문 등 기존의 신체적 특징을 이용한 바이오인식기술의 위변조 위협에 대한 우려 존재함에 따라 뇌파 심전도 근전도 맥박 등 살아있는 사람의 행동적(신체의 기능적) 특징을 이용한 생체신호를 이용하여 비대면 인증기술로서 활용하기 위하여 주요 선진국에서 차세대 바이오인식 기술개발이 가속화되고 있는 추세이다.[1] 또한, 이러한 생체신호는 최근에 삼성전자, LG전자, 애플 등에서 스마트워치를 통해 심장박동수를 측정하고 스마트폰을 통하여 모바일 지급결제, 헬스케어 등과 같은 IoT 모바일 융복합 응용서비스에 활용될 전망이다. 본고에서는 뇌파 심전도(심박수)와 같은 생체신호를 측정하는 스마트워치 밴드형 의복형 또는 패치형태의 웨어러블 디바이스와 같은 생체신호센서, 생체신호 인증기술 및 관련표준화 동향을 고찰해 보기로 한다. 국내외 관련기술과 표준화 동향을 면밀히 분석하여 지난 2015년 5월29일에 발족한 국내외 전문가그룹인 KISA"모바일 생체신호 인증기술 표준연구회"(이하 KISA 표준연구회)가 구심점이 되어 한국형 생체신호를 이용한 차세대 텔레바이오인식기술에 대한 연구개발과 국내외 표준화 추진에 박차를 가할 계획이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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