컴퓨팅 기술발달에 따른 새로운 기술을 적용한 다양한 교육용 매체들이 개발되고 있다. 특히, 증강현실 콘텐츠는 학습자의 조작활동을 통한 3차원 입체영상을 제공하여 현실감 있는 정보 제공과 학습 경험을 확장시킬 수 있는 교육매체이다. 본 논문에서는 학습자의 직접적인 조작활동 강화 및 객체 간의 관계 탐구 향상을 위하여, 증강현실 콘텐츠를 증강현실 객체의 조합으로 구성하는 증강현실 조합형 마커시스템을 제작하였다. 교실수업에서 초등교과서 5학년 과학교과의 "지구와 달" 단원의 학습 콘텐츠로 사용하였으며, 학습자의 학습활동을 심층적으로 분석하였다. 개발된 증강현실 조합형 마커시스템을 활용한 수업은 학습자의 학습에 대한 자신감과 주의집중에 유의미한 영향을 주고 있으며, 내재적 만족도를 강화하였고, 특히 학습태도를 긍정적으로 변화시켜서 학업성취도의 주요 요소인 지식과 실천에 유의미한 영향을 주고 있다.
본 연구는 대학의 미술 디자인계열 전공 실습 교과목의 실습수업을 위한 이러닝 교수학습법을 개발하기 위해 기본 틀이 될 프레임워크를 디자인하는 연구이다. 특히 일방향적인 이러닝 교육방식에서 탈피하여 증강현실(AR)의 콘텐츠 재현 과정을 학습방법으로 적용함으로써 가상적 상황을 현실상황에 증강시켜 학습자로 하여금 학습환경에 대한 현실감을 높이는 데에 초점을 두고 있다. 본 프레임워크 구축 과정 및 교수학습법 개발은 이전에 발표된 "증강현실을 이용한 대학 e-Learing 실습교육"의 학습효과 실험연구를 위한 증강현실 기반의 실습교육 교수학습법 개발 과정에 관한 논문으로써 시기적으로는 이전 논문의 선행연구임을 밝히며, 기 발표 논문과 본 논문을 기반으로 본격적인 학습효과 실험에 들어가기 위한 교과과정 개발에 목적을 둔다. 학습방식에 따른 구분은 기본 학습유형에 따라 대면학습(FFL), 블랜디드학습(BL), 완전이러닝(EL), 그리고 증강현실 기반 이러닝(AREL) 4개 교수 학습방법으로 구분한다. 본 연구를 위해 FFL, BL, EL의 각 교수학습 프레임을 비교 분석하고 AREL의 교수학습유형과 비교분석 및 종합적 결합을 통해 효과적인 증강현실 기반의 교수학습 프레임워크 구축하였다. 또한 향후 학습효과 실험을 위한 AREL 실습교과목 교수학습 과정 설계 틀을 제시함으로써 연구를 마친다.
본 연구는 초등학교 영어교과에서 증강현실 콘텐츠의 효과성을 분석하였다. 이를 위해 2008년 KERIS와 전자통신연구원에서 제작한 영어교과의 증강현실 콘텐츠를 적용한 집단과 그렇지 않은 집단간의 학습집중도, 학습참여의 능동성, 학습활동 소요변인, 수업분위기의 네 영역간의 차이를 밝혀보았다. 그 결과, 학습집중도에는 증강현실 적용 수업집단과 전통적 수업집단 간에 유의한 차이가 없었으며, 학습참여의 능동성에 있어서는 오히려 전통적 수업이 높은 것으로 나타났다. 반면, 학습활동 소요변인에서는 증강현실 적용수업이 전(全) 학습이 비교적 고루 분포되어 있는 것으로 나타났다. 수업분위기 측면에서는 온화성 영역에서 전통적 수업이 높은 것으로 나타났다. 이러한 결과는 영어과 수업에서는 콘텐츠의 종류보다는 수업자의 수업집중 기술과 학습자의 내용에 대한 동기유발이나 학습자의 몰입 촉진 정도와 관련이 있음을 나타내고 있다.
증강현실은 기존과는 다른 컴퓨팅 환경에 대한 경험을 제공하여 학생의 흥미와 관심을 유발할 뿐만아니라 증강된 현실에서 추가적인 학습자원을 제공할 수 있다는 장점이 있다. 이로인해 최근들어 증강현실을 활용한 다양한 교육환경과 차별화된 교육콘텐츠가 제시되고 있고, 교육적인 효과를 확인하고자 하는 연구들이 수행되고 있다. 본 연구는 기존 증강현실에 기반한 학습콘텐츠에 상호작용성을 향상시킬 수 있는 텐지블 인터페이스를 추가하여 학습자가 자유롭게 탐구할 수 있는 교육환경을 설계하는 것을 목적으로 한다. 설계를 구체적으로 진행하기 위해 2015 교육과정의 과학교과의 내용을 토대로 증강현실에 기반한 텐저블 과학실험실을 제안하였다.
가상현실과 증강현실은 교육 분야에서 학습자가 직접 관찰하기 어렵거나 텍스트로 설명하기 어려운 학습의 내용을 교육 분야에 적용하기에 유용하다. 본 연구는 TAM (technology acceptance model)을 바탕으로 증강현실을 이용한 해부학 교육을 통하여 간호학생의 기술 수용도를 탐색하는 연구로 2019년 5월 K대학에 재학 중인 간호학과 1, 2학년 학생들 중 편의표집한 17명을 대상으로 하였다. 대상자에게 증강현실을 활용한 해부학 학습을 완료한 후 기술 수용도에 대한 설문을 작성하도록 하였고 증강현실을 활용한 학습방법의 사용성(usability)을 탐색하였다. 다중회귀분석 결과 51.2%의 설명력으로 인지된 유용성이 높을수록 기술 수용도가 높은 것으로 나타났다. 따라서 새로운 기술을 활용한 학습방법을 적용할 때 기술의 유용성을 고려한 학습전략을 개발하는 것이 필요하다.
최근 교육의 학습 효과에 도움을 제공하기 위해 실감 콘텐츠 환경에서 상호작용을 제공하는 시스템이 널리 활용되고 있다. 특히, 증강현실(Augmented reality) 기술은 실제 학습 환경에 가상의 물체를 합성하여 정보를 직관적으로 이해하는데 도움을 제공할 수 있다. 본 논문에서는 기하와 관련된 입체도형에 대한 수학개념을 3차원의 공간 정보를 이용하여 학습하는 증강현실 도구를 개발하였다. 이를 위해 수학 교육 과정 중 각기둥과 각뿔에 관한 교과서에 증강현실 합성 기술을 적용하여 공간적인 학습 효과를 보다 높일 수 있도록 하였다. 또한, 카메라와 마커 사이의 위치 관계에 의해 정합이 되도록 가상의 도형을 표현하였고, 공간에 대한 지각 효과를 높이기 위해 평면도, 전개도 등 도형 형태의 다양화, wireframe 가시화 모드 선택 기능 등이 가능하도록 하였다. 본 논문에서 제시한 증강현실 기반 학습도구를 통해 수업에 관한 학업성취도 및 흥미도에 관한 효과성을 평가한 결과 통계적으로 유의한 결과를 얻을 수 있었다. 본 논문에서 제안한 방법을 통하여 입체도형 학습 뿐 아니라 다양한 수업에서 교육적 효과를 높일 수 있을 것으로 전망한다.
최근 증강현실(Augmented Reality)에 대한 관심이 증대되고, 이와 관련된 기술들이 발전함에 따라서 증강현실이 다양한 분야에 적용하려는 시도가 늘어나고 이에 대한 활용에도 기대가 모아지고 있다. 본 논문에서는 높은 해상도의 모델파일을 지원하고 보다 높은 증강현실을 위한 기술지원을 하는 Goblin XNA 기반으로 시스템을 구현하였다. 마커의 개수, 위치 및 카메라와의 거리 변화에 따른 모델 출력의 관계를 실험을 통해서 확인하였으며, 이를 바탕으로 유아용 학습 콘텐츠를 제작하고 구현하였다. 구현한 콘텐츠에서 각 페이지에 있는 마커에 유아에게 친숙한 캐릭터를 띄우므로 집중력을 높임과 동시에 학습보조자가 원활하게 콘텐츠를 사용할 수 있도록 하였다. 또한 콘텐츠의 페이지마다 3개의 마커를 두어 일부분이 장애물에 의해 가려지더라도 원활한 인식을 할 수 있도록 하였다. 그리고 내용에 맞게 3D 모델이 증강되는 동시에 사운드가 재생되도록 하여 학습에서의 현존감과 몰입을 높여 학습효과를 극대화하도록 하였다.
최근 인간의 활동 범위가 증가함에 따라 외래종의 유입이 잦아지고 있고 환경에 적응하지 못해 유기된 외래종 중 2020년부터 유해 지정 동물로 지정된 라쿤이 문제가 되고 있다. 라쿤은 국내 토종 너구리와 크기나 생김새가 유사하여 일반적으로 포획하는데 있어서 구분이 필요하다. 이를 해결하기 위해서 이미지 분류에 특화된 CNN 딥러닝 모델인 VGG19, ResNet152V2, InceptionV3, InceptionResNet, NASNet을 사용한다. 학습에 사용할 파라미터는 많은 양의 데이터인 ImageNet으로 미리 학습된 파라미터를 전이 학습하여 이용한다. 너구리와 라쿤 데이터셋에서 동물의 외형적인 특징으로 분류하기 위해서 이미지를 회색조로 변환한 후 밝기를 정규화하였으며, 조정된 데이터셋에 충분한 학습을 위한 데이터를 만들기 위해 좌우 반전, 회전, 확대/축소, 이동을 이용하여 증강 기법을 적용하였다. 증강하지 않은 데이터셋은 FCL을 1층으로, 증강된 데이터셋은 4층으로 구성하여 진행하였다. 여러 가지 증강된 데이터셋의 정확도를 비교한 결과, 증강을 많이 할수록 성능이 증가함을 확인하였다.
최근 BERT와 같은 트랜스포머 (Transformer) 기반의 모델이 natural language understanding (NLU)와 같은 여러 자연어 처리 태스크에서 좋은 성능을 보인다. 이러한 모델은 여전히 대용량의 학습을 요구한다. 일반적으로, 데이터 증강 기법은 low-resource 환경을 개선하는 데 도움을 준다. 최근 생성 모델을 활용해 합성 데이터를 생성해 데이터를 증강하는 시도가 이루어졌다. 이러한 방법은 원본 문장과 의미론적 유사성을 훼손하지 않으면서 어휘와 구조적 다양성을 높이는 것을 목표로 한다. 본 논문은 task-oriented 한 어휘와 구조를 고려한 데이터 증강 방법을 제안한다. 이를 위해 검색 모델과 사전 학습된 생성 모델을 활용한다. 검색 모델을 사용해 학습 데이터셋의 입력 문장과 유사한 문장 쌍을 검색 (retrieval) 한다. 검색된 유사한 문장 쌍을 사용하여 생성 모델을 학습해 합성 데이터를 생성한다. 본 논문의 방법론은 low-resource 환경에서 베이스라인 성능을 최대 4% 이상 향상할 수 있었으며, 기존의 데이터 증강 방법론보다 높은 성능 향상을 보인다.
본 연구는 블렌디드 러닝을 위한 자동차 엔진 부품 조립에 대한 증강현실 콘텐츠 개발을 하고 설문을 통해 교육 효과의 유용성을 확인하였다. 자동차 엔진 조립에 대한 커리큘럼을 설계하고, 각 커리큘럼에 따라 조립해야 할 부품의 모양, 위치, 조립 순서 등을 증강현실 콘텐츠로 개발하였다. 개발된 증강현실 시뮬레이션 콘텐츠는 학습자 중심의 협력 활동과 결합하여 학생들이 능동적으로 학습할 수 있도록 하였고, 교사는 촉진자 역할을 수행하도록 설계하였다. 본 콘텐츠와 전통적인 학습을 한 학생들과 비교 실험하여 약 2배의 학습 시간이 절감되는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 학생들의 문제해결, 프로세스 기술, 시스템 기술 및 인지 능력 등이 강화되는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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