본 논문에서는 영상 처리 및 컴퓨터 비전 분야의 기술을 마이크로 소프트 사의 키넥트에 적용하여 효과적인 체감형 학습을 위한 콘텐츠를 구성하고자 한다. 일반적으로 사람들이 많이 알고 있는 손 그림자 놀이를 응용하여 참여자들의 움직임을 통해 인터랙션을 발생시킬 수 있도록 하였고, 깊이정보맵으로부터 카메라에서 가장 가까운 거리에 있는 영역을 검출하기 위해 Meanshift segmentation(평균이동분할) 알고리즘을 적용 시켰다. 본 시스템의 체감형 콘텐츠는 문화 콘텐츠의 한 종류로서 이의 확장된 버전이 여러 분야에서 많은 활용이 될 것을 기대한다.
코딩 교육에 대한 중요성이 높아짐에 따라 국가 주도적 교육이 강화되고 있다. 컴퓨터 프로그래밍이 낯선 교육생을 위해 교육 커리큘럼에 블록 코딩을 도입하고 있으나 낮은 흥미도로 인해 여전히 교육 성취도가 낮게 나타난다. 본 논문에서는 컴퓨터 프로그래밍에 대한 관심을 유발하고 학습을 보조하는 드론 기반의 체감형 교육 프로그램모델을 제시한다. 제시하는 교육 모델은 사용자가 코딩한 블록 코드를 파이썬 코드로 변환하여 보여주고, 블록 코드로 첨부된 드론의 동작을 제어하도록 코딩할 수 있다. 사용자의 심화학습을 위해 추가적으로 제공하는 웨어러블 장갑 컨트롤러를 통해 드론과 연관하여 동작 제어가 가능하게 하여 흥미 유발과 더불어 학습 효과 향상을 기대할 수 있다.
본 연구에서는 다양한 형태의 쌍방향 인터페이스를 이용한 체감형 인체 구조 학습 시스템에 대해 논의하고 이를 구현하기 위한 프레임워크를 제안한다. 기존에 제시된 인체 구조 학습 시스템은 주로 시각적 정보에 의지한 한정적인 범위의 단방향 학습 시스템이었다. 우리는 실제 인체로부터 획득한 3차원 장기 모델을 활용하여 학습자에게 보다 사실적인 시각적 정보를 전달하고, 햅틱 기술과 증강 현실 기술을 결합함으로써 기존의 제한적인 인터페이스로는 실현할 수 없었던 다양한 상호 작용들을 가능케 하는 데 목표를 두고 있다. 이를 통해 기존 과학 학습 보조 자료들이 가지는 한계를 극복하고 나아가 현실과 가상 교육 환경 간의 유기적인 융합 방안을 모색한다.
기존의 학습자에게 제공되는 교육용 콘텐츠의 대부분이 2D 기반의 단방향 교육으로 효과가 현저히 낮은 것으로 나타났다. 이를 개선하기 위하여 본 논문에서는 상호 인터랙션을 적용한 3D 우주탐험을 개발함으로써 학습 몰입도를 높이고 교육효과를 극대화하였다. 제안한 방법은 과학 학습 특성상 기존 2D 개발 기술로는 개념화 및 실체적 접근이 어려운 학습영역을 3D 객체로 제작하였고 이를 학습자가 직접 접근할 수 있도록 동작인식 센서를 이용한 체감형 인터페이스 기술을 연구하여 콘텐츠에 적용하였다. 본 논문의 결과로 학습자는 '3D 우주탐험' 교육용 콘텐츠를 직접 체험함으로써 학생들이 실제 현장에서 수업을 받는 것과 같은 몰입교육에 큰 효과가 있을 것으로 예상된다.
미취학 아동의 창의적 사고, 다양한 경험 기반의 학습 활동, 그리고 인성 및 감성 중심의 교육에 대한 욕구를 충족시켜줄 수 있는 새로운 교육 방식으로써 체감형 교육 방식의 보급이 활발해지고 있다. 체감형 학습은 사용자의 움직임이나 감각을 통해 디지털 교육 콘텐츠를 조작하는 인간-컴퓨터 인터랙션을 활용한 교육 방식이다. 그러나 사람의 움직임이나 목소리 같은 음성/영상 인식의 정확도가 높지 않아 실제 교육 시스템 적용에는 한계를 보인다. 이러한 한계점의 극복을 위해 인간과 서비스 콘텐츠 사이에 매개체를 두고 이를 통해 사람의 움직임을 가속도, 각속도와 같은 숫자 값으로 변환/전송하여 인터랙션 하는 매개 인터페이스 개념이 제안된다. 본 연구에서는, 교육 시스템의 대상인 미취학 아동의 행동을 관찰하고 프로토콜 분석을 통하여 사용자 중심의 매개 디바이스 디자인 요구사항을 제안한다. 분석 결과, 미취학 아동들은 물체를 조작하는 데 서툴고, 무의식적으로 물체를 만지작거리거나 기대는 행동을 보였다. 또한 물건을 사용할 때 그에 종속되어 행동의 부자연스러움을 보였다. 따라서 체감형 교육을 위한 매개 디바이스는 사용자의 익숙하지 않은 조작을 보조할 수 있어야 하며, 디바이스 사용 중에도 자연스러운 행동을 유지할 수 있도록 디자인되어야 한다.
본 연구에서는 다차원의 데이터 인식에 유리한 SVM을 이용한 동적 동작인식 알고리즘을 제안한다. 우선, Kinect 비디오 프레임에서 동작의 시작과 끝을 찾아 의미있는 동작 프레임을 분할하고, 프레임 수를 동일하게 정규화시킨다. 정규화된 프레임에서 인체 모델에 기반한 인체 부위의 위치와 부위 사이의 관계를 이용한 동작 특징을 추출하여 동작인식을 수행한다. 동작인식기인 C-SVM는 각 동작에 대해 positive 데이터와 negative 데이터로 구성된 학습 데이터로 학습된다. 최종 동작 선정은 각 C-SVM의 결과값 중 가장 큰 값을 갖는 동작으로 한다. 제안하는 동작인식 알고리즘은 플래시 구연동화에서 더 나아가 유아가 능동적으로 구연동화에 참여할 수 있도록 고안된 체감형 동화 콘텐츠에 동작 인터페이스로 적용되었다.
NUI(Natural User Interface)는 별도의 입출력 장치 없이 사용자 자신의 음성/신체부위 등을 사용하여 주변 디지털 기기를 제어할 수 있도록 하는 기술이다. 본 논문에서는 NUI가 적용된 스마트 공간에서 신체를 직접적으로 사용하는 체감형 게임을 실행하는 사용자를 대상으로 연구를 진행하였다. 게임 사용자의 스트레스 발생 여부를 알아내기 위하여 게임 시행 전과 후로 나누어 각각 60초에 걸쳐서 심전도를 측정하였고, 측정된 신호를 개량된 Random Forest 알고리즘으로 분석하였다. 교사학습 방식에 의한 실험을 위하여 사용자는 자신의 스트레스 발생 여부를 별도로 입력하여 저장하도록 하였으며, 실험결과 개량된 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 1.04% 높은 정확도를 보여주었다.
IT와 인프라는 BT, NT, CT 등의 분야와 융 복합을 통해 새로운 산업 및 수요 창출에 대한 관심이 고조되고 있으며, 정보기술의 융합화 및 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)의 확산으로 정보기술 서비스 환경이 변화되고 있다. 교육 분야에서도 다양한 IT 기술을 접목한 융 복합 콘텐츠의 출현이 가속화되고 있으며, 교육용 학습기기가 PC 위주에서 모바일 미디어 플랫폼으로 확장됨에 따라 시간 장소 기기의 제약이없는 학습이 가능해 지고 있다. 스마트 교육에 필요한 콘텐츠는 가상현실 기술과 체감형 시뮬레이션 기술, 3D입체 기술 등을 활용한 연구개발과 다양한 콘텐츠 제작이 진행되고 있다. 본 연구에서는 해양 생물 및 환경에 대해 다양한 형태의 콘텐츠로 제작하고, 흥미 유발을 통한 학업 성취도를 높이고 개별화된 맞춤형 학습을 위한 교육용 해양 콘텐츠의 활용 및 서비스 방안에 대해 제시하고자 한다.
무용, 춤, 연기 등의 전문가 퍼포먼스를 분석, 학습, 보급하는 콘텐츠 기술개발은 문화산업의 중요한 당면과제이나 기존 기술은 동작만 인식하고, 감성 및 도구를 포함하지 않으며, 단순 열람은 가능하나 체험 및 학습할 수 있는 효율적인 방법이 부재하다. 따라서 전문가의 퍼포먼스 동작을 일반인 시점에서 학습할 수 있는 체감형 콘텐츠를 제공하기 위해서는 빠르고 능동적인 동작 영상 획득 시스템의 개발과 동작 데이터를 분석 및 생성하는 기술들이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 퍼포먼스 무용의 학습 콘텐츠 제작을 위한 핵심 기술들의 동향을 분석하고자 한다.
기존의 아동용 에듀테인먼트 콘텐츠는 교육에 사용되는 학습 교구 및 콘텐츠가 교육 대상자에 대하여 반응을 일방적으로 유도하는 수동적인 교육이 이루어져 능동적이고 자발적인 학 습이 가능하도록 하는 콘텐츠 개발 방법이 절실히 요구되고 있다. 이에 본 논문에서는 행위기반 에듀테인먼트 콘텐츠의 상호작용 교구로서 주사위 형태의 체감형 인터페이스 개발과 깊이 영상 정보 기반의 손동작 인식 기술을 활용한 아동용 에듀테인먼트 콘텐츠 개발 방법을 제안하였다. 또한 교수자가 전체적인 학습 코스웨어를 설정하고 관리 할 수 있는 학습 퀴즈 문제 저작 관리 도구 및 교육발달에 대한 실시간 모니터링용 학습 결과 로그 분석 시스템을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 행위 기반 체감형 인터페이스 및 에듀테인먼트 콘텐츠는 조작이 간편하고 실체적 인터랙션을 제공하므로 서 흥미를 더해 능동적이고 자발적인 학습이 가능하다. 또한 학습퀴즈 콘텐츠 저작 관리 도구와 학습 결과 로그 분석 시스템은 아동에 대한 수준별 학습프로그램 구성이 가능하고 또한 아동들이 학습을 스스로 문제를 풀어가는 과정과 얻어진 결과를 바탕으로 이용자의 학습 발달 상황 및 행태를 파악하고 학습계획에 대한 평가 자료로 활용하므로 서 아동의 학습발달에 대한 실시간 모니터링이 가능할 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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