본 논문은 최근 급속하게 대중화된 스마트폰을 활용하여 학습 효과 및 두뇌 개발을 목표로 기능성 게임을 구현하였다. 구현을 위하여 이미 구현되어 있는 스마트폰용 기능성게임들을 비교 분석하여 최근 스마트폰으로 다양한 게임을 즐기는 사용자들에게 숫자를 기억하고 입력하는 두뇌 개발 기능성 게임을 안드로이드 기반으로 개발하였다.
근래 주목받는 키워드인 유비쿼터스(Ubiquitous), UCC(User Created Contents) 등은 기술적 발달과 함께한 사람들의 행동 양식 변화를 잘 반영하고 있다. 기술적인 측면에서 모바일 환경으로의 진화는 사람들에게 시공간적 제약을 없애주었으며, '호모 루덴스'로 표현된 유희적 인간의 개념은 현대인의 행동 양식을 잘 표현했다. 이중 지상파 이동 멀티미디어 방송(Digital Multimedia Broadcasting, DMB)은 방송에 있어서 시공간적 제약을 없앤 대표적인 사례이며, 'EDUTAINMENT(에듀테인먼트)'는 교육에 유희를 결합한 실례라고 하겠다. 특히 DMB는 정보와 유희의 욕구를 기본적으로 충족시킬 수 있는 방송이라는 매체를 이용한다는 점에서 에듀테인먼트의 기술적 기반이 될 수 있으며, 이를 통해 저 연령의 학습자에게 유희와 교육을 동시에 제공함으로써, 학습효과를 높일 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 DMB 시스템을 위한 유아 대상의 에듀테인먼트 어플리케이션을 설계하고, 구현한다. 이 어플리케이션을 위해 스토리텔링, 음악과 악기 선택 시스템, 타임라인 및 자유표면 게임 시스템 등 DMB 시스템에 적절하며, 에듀테인먼트의 조건을 충족하는 몇 가지 방법론을 제안하여 방송을 통해 콘텐츠와 대상자가 서로 상호작용 할 수 있도록 한다. 이를 위해서는 기존 방송의 음성, 영상 서비스를 넘어 상호작용의 필수적인 요소라고 할 수 있는 데이터 서비스를 요구하며, 이는 MPEG-4 Part 11: BIFS(Binary Format for Scenes) 기술을 기반으로 그 구현에는 VRML에 기초한 BT(BIFS Text) 언어를 사용한다.
규칙 기반의 챗봇(Chatbot)은 개발자가 미리 지정한 키워드와 패턴을 통해 사용자의 의도(Intent)를 파악하기 때문에, 챗봇을 응용한 어플리케이션에서는 제한적인 활용도를 보인다. 본 논문에서는 위 문제를 해결하기 위해, 프레임워크 기반의 한글 자연어 처리 챗봇 성능 향상을 위한 점진 학습(Incremental Learning)을 제안한다. DialogFlow는 규칙 기반의 챗봇 프레임워크로서, 사용자 질의 패턴에 대한 사전 학습이 치명적이다. 제안하는 점진 학습 기법은 사용자 질의가 미리 학습되어 있지 않은 경우에도, 유사도 기반으로 질의의 의도를 결정할 수 있다. 이때 entity 조합과 기존에 학습된 질의들과의 유사도를 통해 의도를 결정하여, 프레임워크를 점진적으로 학습한다. 이를 적용하여 연세대학교 정보들을 제공하는 챗봇을 개발하고, 실험을 통해 제안된 점진 학습 기법은 기존 시스템보다 다양한 종류의 질의 처리가 가능하고, 더욱 빠른 응답 속도를 나타내는 것을 확인하였다. 또한 사용자가 증가함에 따라 점진 학습을 통해 성능이 더욱 증가하는 자가 학습 모형으로서의 우수함을 확인하였다.
본 연구는 스마트러닝을 위한 실시간 평가학습과 상호작용을 통한 피드백을 지원하는 시스템을 개발하고자 한다. 개발된 평가학습 시스템은 태블릿 PC용 어플리케이션과 스마트폰용 앱 그리고 서버로 구성되어 있으며 클라이언트는 서버와 무선통신을 이용해 데이터를 주고받는다. 본 시스템은 평가를 통한 학습자와 교수자간, 학습자와 학습자들 간에 실시간 상호작용과 피드백을 가능하게 하였다. 이러한 방법을 적용함으로서 학습자의 수준별 지도가 가능하며 학습자의 학업성취도와 학습 흥미도를 높이고자 한다.
웹 기술 기반의 컨텐츠 개발 및 운영으로 다른 환경에서의 컨텐츠 활용을 토대로 교육자원의 정보들을 통합 운영할 수 있는 관리 중심체인 e-learning 시스템의 중요성과 필요성이 대두되고 교육용 어플리케이션은 현재 표준화되지 않은 개발 프로세스를 기반하여 개발하고 있는 실정이다. 따라서, 국제적 표준인 SCORM(Sharable Content Object Reference Model)을 기반으로 높은 재사용성과 유지보수성을 극대화하기 위해 컴포넌트 개발 방법론(Component Based Development)을 적용해서 체계적으로 교육자원을 개발하고 지원하기 위한 교수-학습지원 시스템에 초점둔 연구가 요구된다. 따라서, 본 논문에서는 컴포넌트 개발 방법론중에서 Unified Process를 이용하여 교수-학습지원 시스템을 정의하고 SCORM기반의 메타데이터를 이용한 컨텐츠저장소에 관한 분석 및 설계를 한다. 이를 통해 실제 교수자가 필요로하는 컨텐츠 제공을 함으로써 재사용성 향상으로 교수-학습지원 시스템의 효율성을 극대화하고자 한다.
지진 시 실내안전 대책은 가구의 전도 낙하로 인한 재해를 대비하기 위한 방재대책으로 매우 중요하다. 그러나 많은 사람들은 가구 고정과 같은 실내안전 대책에 대해서 모르고 있으며, 교육도 받지 않고 있다. 그러므로 본 연구에서는 스마트폰을 사용하는 사람들에게 계몽 및 교육을 목적으로 스마트폰용 어플리케이션을 시험 개발하였다. 이 어플리케이션을 통하여 거주자, 가구점 종사자, 이사 종사자, 건축업자 등이 실내안전대책에 대해서 이해할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 사용자 경험에 기반한 자기주도학습을 위한 수학 프로그램을 개발하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해서 교육 프로그램의 일반적인 설계모형인 ADDIE 모형에 따라 분석, 설계, 개발, 실행 및 평가의 과정을 거쳐 프로그램을 설계하고 개발하였다. 프로그램은 자기주도학습 증진을 위한 사용자 경험 요소를 고려하여 구현되었으며, 개발된 프로그램의 특징은 다음과 같다. 첫째, 교수자는 웹으로 편리한 문제출제가 가능하고, 학습자는 어플리케이션을 통해 언제 어디서나 즉시 접속하여 문제를 풀어볼 수 있다. 둘째, 학습자는 풍부한 문제데이터베이스를 기반으로 다양한 유형의 문제풀이와 실시간 질문이 가능하며, 교수자는 그에 대한 즉각적인 피드백이 가능하다. 셋째, 지면 및 동영상 해설 제공과 오답노트의 활용으로 학습자의 순환학습을 가능하게 하며, 교수자는 그룹 성취도 관리를 통하여 학습자의 능동적 학습관리를 지원한다.
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.
자연과학에 있어서 실험실습은 중요한 과정이다. 그러나 실험 과정에 대한 선행학습을 통해 자연과학 전공자들은 위험한 실험을 인지할 수 있고, 이를 통해 실제 실험에서의 위험을 피할 수 있다. 모바일 어플리케이션인 가상 실험 콘텐츠는 학습자에게 안드로이드 스마트폰이 가지고 있는 다양한 센서를 통해 상호작용을 제공한다. 그리고 본 논문에서 개발한 가상 실험 콘텐츠를 통해 학습자들은 화학 실험실습 도구를 다룰 수 있는 선행 학습을 수행하게 된다. 본 논문은 학습자들의 실험 능력을 향상시키기 위한 가상 실험 콘텐츠를 설계하고 개발하였다.
코로나19 팬데믹 이후 배달 앱 사용량이 증가에 따라 배달 오토바이 수가 급증하면서 이와 관련 사고 또한 급격히 증가하는 추세를 보이고 있다. 특히 청각 장애인들은 도로에서 이러한 종류의 사고 위험에 더욱 노출되어 있으며, 이 문제를 해결하기 위해 구글 앱 인벤터를 사용하여 도로에서 오토바이 소리를 인식하는 인공지능 학습 모델을 개발하였다. 개발된 어플리케이션은 도로에서 오토바이 소리를 감지하고 사용자에게 진동과 사진으로 알림을 보냄으로써 사고를 예방에 기여할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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