본 논문은 실버세대의 치매예방을 위한 제스처 인식 기반 3D기능성 게임을 제안한다. 제안된 기능성 게임은 전신 제스처 인식을 이용함으로써 사용자의 두뇌 사용능력과 신체활동성을 증가시켜 치매예방 효과를 향상시킬 수 있도록 구성하였다. 기존에 개발된 제스처 인식 기술에 사용된 카메라들은 인식률과 가동영역이 한계적이다. 보다 안정적인 전신 제스처 인식을 위해 3D depth 카메라로부터 사용자를 인식하고 사용자의 관절 정보를 획득하였으며 관절의 움직임을 분석하여 전신 제스처를 인식하였다. 게임 콘텐츠로는 치매의 대표적인 원인인 뇌세포의 퇴화에 초점을 맞춰 기억력, 논리력, 산술능력, 공간인지능력 등을 훈련할 수 있도록 구성하였다.
한국노동패널조사(Korea Labor and Income Panel Study)는 비농촌지역에 거주하는 한국의 가구와 가구원을 대표하는 패널표본구성원(5,000가구에 거주하는 가구원)을 대상으로 1년에 1회 경제활동 및 노동시장 이동, 소득 활동 및 소비, 교육 및 직업훈련, 사회생활 등에 관하여 추적 조사하는 종단면 조사(longitudinal survey)이다. 매년 반복적인 조사를 통해 표본가구구성원들에 대한 다양한 내용의 정보를 수집하는 가운데 조사년수가 늘어가면서 표본가구원 개인들의 생애과정(Life Course)에 걸친 단계별 변화와 이동의 이력, 특히 학교교육력(Schooling History), 취업력(Work History) 혹은 노동시장이동(Labor Market Transitions) 과정이 구축될 수 있을 것이다. 조사구의 추출방법은 계통추출방법을 사용하였으며, 제주도를 제외한 전국의 시부만을 대상으로 1,000개의 조사구를 선정하고, 각 조사구내에서는 97년 고 3965;의 조사대상가구 중에서 5가구를 임의 선정(random sampling)하였다.다.
연구목적: 사실 재난대응을 잘하기 위해서는 발생한 재난에 대한 철저한 분석과 평가로 자연스럽게 완화 및 대비가 이루어져야 했어야 함에도 불구하고 "대응 ${\rightarrow}$ 복구 ${\rightarrow}$ 완화 ${\rightarrow}$ 대비${\rightarrow}$${\ldots}$"가 선(善)순환적으로 작동되지 않아 분절적 재난관리가 반복되었다. 연구방법: 여러 다각적인 연구방법 및 분석을 통해 결국 사회재난 중심 재난관리체제인 우리나라에서 지역사회의 재난회복력을 높이기 위해서는 연구결과: (1) "시민 안전교육 및 훈련" (2) "시민대상 실시간 재난정보제공 및 공유" (3) "재난정보 및 경보시스템 네트워크(연결망) 구축" (4) "재난분석과 평가(위험성 및 취약성 평가)" (5) "재난완화계획"(6) "정부 간(間) 협조체계 구축" 등 주요 구성요소가 재난관리정책에 구체적으로 반영되어 실현되어야 함을 검증하였다. 결론: 이제는 더 이상 악(惡)순환적 또는 단절적 재난관리가 아닌 선(善)순환적 연결된 재난관리가 되어야 한다. 재난관리를 더 잘하기 위해서는 완화 및 대비 영역에서 재난대응에 영향을 주는 재난회복력 주요 구성요소가 재난관리의 선(善)순환적인 연결고리에 작동할 수 있도록 재난관리정책에 우선적으로 반영되어야 할 것이다.
학습자가 학습의 주도적인 역할을 하고 능동적으로 수행할 수 있는 환경을 구성하여 학습과정에서 창의적 문제해결력이 신장되도록 문제중심학습(Problem-Based Learning : PBL)모형에 창의성과 문제해결을 결합한 창의적 문제해결(Creative Problem Solving : CPS)단계를 통합한 창의적 문제중심학습(Creative Problem-Based Learning : C-PBL)단계를 정보통신기술교육에 적용하여 창의적 문제해결의 효과를 검증하고자 초등학교 3학년 2개 학급을 대상으로 실험집단과 비교집단으로 구성하여 실험하였다. 본 논문은 C-PBL을 적용하여 창의적 문제해결을 위한 수업모형을 일부 제공하였다는 점에서 의의를 갖는다.
기존 연구에서 정보화전략계획(Information Strategy Planning)과 계획의 실현을 위한 절차와 산출물, 기법을 정형화하는 정보화전략계획 방법론(Methodology)에 관한 논의가 존재해 왔다. 그런데 이들은 기업 모델 도출을 위한 절차와 산출물 기법의 기술과 정형화에 그칠 뿐 그 하위 구성 요소인 데이터의 관리나 입출력 관계, 업무 지식, 경험에 대한 효과적인 관리에 관한 접근은 부족했던 실정이다. 게다가. 비 정형화된 지식이나 경험, 업무 성과 데이터 등의 정형화와 분류체계에 대한 전략적인 접근은 미비하다. 본 연구에서는 기업 자원을 프로세스. 조직. 환경. 정보시스템의 네 관점으로 분류한 기업 정보 분류 체계를 제시하고 그 구성, 내용, 범위를 살펴본다. 이렇게 분류된 데이터간 연관관계의 정의와 그 타당성 검증을 거쳐, 기업 자원의 전략적 관리를 위한 기업 모형 수립 방안을 제시하게 된다. 본 연구의 정보 관리 모델을 통해, 정형화된 데이터 뿐 아니라 비 정형화된 지식과 경험, 선진 업무 지식, 성과 지표를 효과적으로 활용하여 기업의 전략적 방향을 보여줄 수 있다.
기존의 웹 컨텐츠를 휴대폰이나 poA등과 같은 개인용 단말기에 표현하기에는 단말기 성능상의 제약(낮은 CPU 성능, 작은 출력 화면, 입출력 방법의 단순함 등)이 따르게 되므로 컨텐츠 변환의 과정이 필요하게 된다. 트랜스코딩이감 기존의 웹 컨텐츠를 단말기의 환경에 따라 적합한 형태로 변환하는 것을 의미하며, HTML 문서의 레이아웃 정보를 이용하여 변환하는 연구가 다양하게 이루어져 왔다. 본 논문에서는 사용자 의견을 반영한 XML문서의 정확한 트랜스 코딩을 위하여 시맨틱 어노테이션 기법을 제안한다. XML 문서의 트랜스코딩에는 IPTC(International Press Telecommunications Council)에서 정한 NewsML을 기반으로 하였으며, 본 논문에서 제안하는 트랜스코딩 프레임워크는 크게 3단계로 나뉘어 진다. 어노테이션 생성 및 인식, 어노테이션의 구조 정보를 활용한 페이지 생성 및 페이지 앱 구성, 디바이스에 따른 페이지의 변환으로 구성된다. 향후 연구로는 어노테이션과 페이지 생성 기법을 통해 생성된 XML 문서를 CC/PP를 이용하여 poA나 휴대폰 등의 시스템에 적합하게 변환하는 기법 등이 요구된다.
7차 교육과정은 응용소프트웨어를 얼마나 잘 다루는지와 같은 컴퓨터를 도구적 활용을 중점으로 구성되었다. 컴퓨터 과학의 기본원리를 적용하여 문제해결능력을 신장시키고 이를 구현하기 이한 체계적인 교육의 필요성이 제기되어 2007년 개정 교육과정에서 문제해결방법과 절차라는 대영역이 포함되었다. 정보과목 문제해결방법과 절차 영역에서 다양한 문제를 이해 분석하여 알고리즘을 설계하고 구현하는데 있어 원활한 교수학습을 위한 다양한 방법과 도구들에 대한 연구가 요구되고 있다. 본 연구는 창의적 문제해결 향상에 효과적인 프로그래밍 언어들은 상용소프트웨어들의 비용부담과 언어적 문법, 에러발생에 대한 해결에 비중이 높아 학습자가 겪는 인지적 부담을 감소 할 수 있는 EPl(Educational Programming Language)인 Scratch 프로그래밍으로 창의적 문제해결력 향상을 위한 교수학습 모형을 개발하였다.
게임 산업은 게임콘텐츠의 개발 및 활용을 통한 오락성과 대중성을 특징으로 하는 종합 엔터테인먼트 산업이며, 주변 산업과의 연관성이 높아 부가가치 창출이 용이한 21세기 미래 산업이다. 이러한 게임제작의 궁극적인 목적은 수요자가 만족하는 게임을 개발하여 최대한 많이 판매하는 것이므로 하나의 게임 나아가서는 게임산업의 경쟁력을 높이기 위해서 게임 공급자나 수요자가 만족하는 게임을 제작 및 개발할 수 있도록 기존 또는 향후 개발되는 게임의 만족도를 정량적으로 평가할 수 있는 모델 개발이 필요한 실정이다. AHP기법을 통하여 게임개발에 필요한 게임구성요소에 대한 설문조사 및 자료조사를 통하여 게임콘텐츠를 평가할 수 있는 구성요소를 도굴하고 이 요소들이 차지하는 비중을 판별하여 영향을 끼치는 요인의 내용과 그 크기를 평가할 수 있는 방법으로서 기여하고자 한다.
포트폴리오 구성문제는 과거부터 현재까지 많은 연구가 이루어지고 있다. 현재는 강화학습을 통해 포트폴리오를 구성하는 연구가 많이 진행되고있다. 포트폴리오를 구성함에 있어 종목선택과 각 종목을 얼만큼 투자할 것인지는 둘 다 중요한 문제이다. 본 연구에서는 과거부터 많이 사용해오던 방식을 차용하여 강화학습 방법과 접목시켰고 이를 통해 설명력이 높은 모델을 만들려고 노력하였다. 강화학습에 사용한 모델은 PPO(Proximal Policy Optimization)을 기본으로 하였고 인공신경망은 LSTM을 활용하였다. 실험결과 실험 기간 동안(2023년 3월 30일 부터 108 영업일 까지)의 코스피 수익률은 5%인데 반해 본 연구에서 제시한 모델의 수익률은 평균 약 9%를 기록했다.
전세계 인터넷 이용자의 절반 이상을 미국 국민이 차지하고, 미국 국민 중에서도 44%정도가 인터넷에 연결되어 있을 뿐 아니라, 보다 놀라운 것은 전세계의 인터넷에 의한 revenue의 85%, 인터넷기업의 주식가치의 95%를 대표할 정도로 엄청난 지배력을 보이고 있는 것이 바로 그 증거이다. 작년 말 유럽의 EC가 제안한 "eEurope"나 금년 초에 일본이 제시한 "21세기 구성"이 미국을 따라 잡기에는 이미 늦은 것이 아닌가 여겨질 정도이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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