스마트 미디어 기기의 보급으로 많은 교육용 어플리케이션이 개발되고 있으며, SNS를 교육적 접근으로 활용한 학습모델의 사례들이 늘어나고 있는 추세이다. 현대 정보화 사회에서 요구되는 학습자 중심의 구성주의 교육 패러다임에 초점을 맞춰 학습자 스스로 학습콘텐츠를 구성하며 자기주도적 학습을 하기 위한 시스템 개발을 위해 본 논문에서는 소셜러닝 기반의 학습자 중심형 학습콘텐츠 개발도구의 설계방법에 대해 제시하고자 한다.
고정된 컴퓨터에서 학습하는 e-learning에서 탈피하여 이동 중에도 학습이 가능한 u-learning이 필요하여 u-learning의 한부분인 스마트러닝은 급변하는 정보화시대의 교육경향이 매우 빠르게 변화하고 있는 상황을 그대로 반영해주는 결과물이라고 할 수 있다. 스마트 러닝이 학습향상에 얼마나 영향을 미치는가를 분석하고 스마트 러닝 기능을 최대한 활용하여 최대의 학습 효과를 얻을 수 있는 방법을 제시하며 스마트기기를 이용해 실제 학습하는 사례를 적용한 동영상 강의 애플리케이션의 효율적인 관리 시스템을 분석 설계한다. 각종 콘텐츠를 비롯하여 동영상강의 어플리케이션을 통한 여러 학습수단을 배경으로 전체적인 면에서 학습 환경을 살펴봄으로써 학습효과에 보다 나은 방안을 제시하고자 한다.
디지털 방송의 시작과 함께, 지상파, 위성, 케이블과 같은 다양한 매체를 통한 다채널 방송 시청 환경의 도래는 사용자에게 많은 방송 프로그램 시청 정보를 전달하게 되었다. 이와 더불어, 방송 단말에 전송된 다양한 방송 프로그램 정보를 탐색하고 선호 방송 프로그램을 선별하기 위해서는 사용자에게 많은 노력이 요구된다. 이러한 요구에 따라, 똔 논문에서는 다채널 방송 시청 환경 하에서 사용자의 방송 프로그램 시청 히스토리를 분석하고, 특정 시간에 따른 사용자의 방송 프로그램 시청 패턴을 추출하여 방송 프로그램 장르에 대한 사용자 선호도를 자동으로 계산하는 알고리즘을 제안하고, MPEG-7 MDS 구조에 따른 사용자 선호도 서술과 사용자의 선호도에 따라 방송 프로그램을 자동적으로 추천하는 TV 프로그램 추천 어플리케이션을 소개한다 본 실험을 위해 실제 연령대별, 성별, 시간대별로 사용자의 TV 시청 자료를 사용하였으며, 실험결과를 통해 본 논문에 제안된 베이시안 네트워크 기반 사용자 자동 학습 알고리즘이 효과적으로 사용자 선호도를 학습할 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 Smart Phone에서 사용하는 영어학습용 어플리케이션으로서, 기존의 제품에 대비하여 음성지원 프로그램과 검색창 등을 제공하는 것으로 차별성을 두어, 보다 편리하고 실용적인 서비스 모듈을 스마트폰 운영체제인 안드로이드 기반에서 작동하는 앱으로서 개발하였다. 서비스 모듈 구현을 위해서 분석, 설계 및 구현과정을 거쳐서 작성된 문서 산출물과, 실제 구현 화면 등을 포함한 일부 코딩 내용을 제시하였다. 본 연구결과를 통해서 보다 효율적인 영어단어 암기 학습효과를 기대할 수 있다.
최근 들어 매년마다 낮아지고 있는 출산율에 비해서 자녀 1인당 평균 교육비는 증가하면서 나날히 교육에 대한 비용은 증가하며 이에 따라서 교육의 질 또한 달라지고 있다. 본 논문에서는 유니티의 뷰포리아 기술을 사용하여 언어 학습에 대하여 더욱 효율적인 제공을 목적으로 한다. 유니티를 기반으로 하여 스마트폰의 카메라를 활용한 어플리케이션을 이용하여 그림을 비추면 입체적인 그림과 함께 소리를 통해서 학습자에게 흥미를 유발해 효과적인 언어 발달을 제공한다. 부모들은 이러한 교육을 제공함으로 써 아이에게 질 높은 교육을 제공하는 만족감을 얻을 수 있다. 학습을 하는 아이에게는 스마트폰이 단순히 동영상 시청, 게임을 하는 기기가 아닌 교육적인 요소로 자리 잡는 효과를 가진다. 최종적으로 교육의 질을 높임으로 써 부모에게 만족감을 주고 학습을 하는 아이에게는 언어 학습과 함께 스마트폰이 교육용 기기의 역할도 한다는 인식을 심어주는 효과가 있다.
최근 컴포넌트 기반 미들웨어의 최적화에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. CPU점유율이 높은 어플리케이션의 동시 실행은 시스템에 부하를 주기 때문에, 시스템 성능을 약화시키고 실행중인 어플리케이션에 영향을 준다. 컴포넌트 기반 미들웨어는 여러 개의 재사용 가능한 컴포넌트를 조합하여 어플리케이션을 구성하기 때문에 동적으로 재구성이 가능하다. 본 논문은 컴포넌트 기반 미들웨어가 시스템 상황에 대한 정보를 받아들여 시스템의 상황을 스스로 판단하고 자가치료 또는 시스템의 성능을 최적화시키는 컴포넌트를 선택하는 방법을 제안한다. 상황판단을 위해 유연한 추론이 가능하고, 데이터로부터 자동학습이 가능한 베이지안 네트워크를 사용하였다. 두 시간 가량의 데이터를 리눅스 사용자로부터 획득하여 실험한 결과, 테스트 데이터에 대해 $76.5\%$의 성능을 보였다.
사진에는 의도하지 않은 노이즈나 찍는 과정 중에 발생한 실수나 문제로 원치 않게 가려진 부분이 있을 수 있는데, 이미지 완성 어플리케이션은 사용자가 전문적인 프로그램이나 전문가의 도움 없이 노이즈나 가려진 부분을 제거할 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 GAN(Generative Adversial Network) 모델에 노이즈가 있는 사진을 입력으로 넣어 노이즈가 제거 된 사진을 생성하도록 하였고, 생성 된 사진과 기존 이미지가 자연스럽게 합성 될 수 있도록 보정을 하여 완성 된 이미지를 출력하는 어플리케이션을 제안한다. GAN 분류 모델의 시그모이드 교차-엔트로피와 생성이미지와 원본이미지간의 평균 제곱 오차를 함께 최소화 하도록 생성 모델을 학습시켰고, 낮은 평균 제곱 오차를 가지는 완성 이미지를 생성 할 수 있었다. 이미지 보정을 통해 생성 된 이미지와 입력 이미지와의 밝기 차이를 해소시켜 좀 더 자연스러운 완성 이미지 결과를 얻을 수 있었다.
스마트폰에 내장된 중력 센서, 가속도 센서, 자이로 센서, GPS 등을 이용해 행동 패턴을 학습시킨다. 이로부터 축구 경기를 하는 이용자의 행동을 분석하여 선수의 경기에 대한 평점과 알맞은 포지션을 추천해주는 스마트폰 어플리케이션을 개발한다. 본 연구는 전문 장비 없이 선수들이 자신의 경기를 분석할 수 있도록 개발되었으며, 실험결과 원하는 정보들을 산출할 수 있었다.
피지컬 컴퓨팅은 도구를 활용한 구체적 조작 활동으로 컴퓨터와 실제 세계간의 상호작용을 직접 관찰할 수 있어, 초등학교 학생들이 컴퓨터 과학의 개념과 원리를 쉽게 이해할 수 있도록 도움을 줄 수 있다. 본 연구에서는 초등학생들이 보유한 스마트폰을 피지컬 컴퓨팅 도구로 활용할 수 있는 안드로이드 어플리케이션을 설계하고 개발한다. 안드로이드 스마트폰의 센서를 활용하여 데이터를 수집하는 클래스와 수집된 데이터를 컴퓨터로 전송하여 프로그래밍 학습에 활용할 수 있도록 하는 클래스를 설계하고 어플리케이션을 개발한다. 본 연구에서 개발하는 피지컬 컴퓨팅 교육용 어플리케이션은 다른 피지컬 컴퓨팅 도구의 구비가 어려운 환경에서 학생 자신의 스마트폰을 통해 컴퓨터 과학의 원리를 더욱 쉽게 이해할 수 있는 도구로 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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