인공지능 기술이 발전하면서 이미지, 음성, 텍스트 등 다양한 분야에 적용되고 있으며, 데이터가 충분한 경우 기존 기법들에 비해 좋은 결과를 보인다. 주식시장은 경제, 정치와 같은 많은 변수에 의해 영향을 받기 때문에, 주식 가격의 움직임 예측은 어려운 과제로 알려져 있다. 다양한 기계학습 기법과 인공지능 기법을 이용하여 주가 패턴을 연구하여 주가의 등락을 예측하려는 시도가 있어왔다. 본 연구는 딥러닝 기법 중 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크(CNN)를 기반으로 주가 패턴 예측률 향상을 위한 데이터 증강 방안을 제안한다. CNN은 컨볼루셔널 계층을 통해 이미지에서 특징을 추출하여 뉴럴 네트워크를 이용하여 이미지를 분류한다. 따라서, 본 연구는 주식 데이터를 캔들스틱 차트 이미지로 만들어 CNN을 통해 패턴을 예측하고 분류하고자 한다. 딥러닝은 다량의 데이터가 필요하기에, 주식 차트 이미지에 다양한 데이터 증강(Data Augmentation) 방안을 적용하여 분류 정확도를 향상 시키는 방법을 제안한다. 데이터 증강 방안으로는 차트를 랜덤하게 변경하는 방안과 차트에 가우시안 노이즈를 적용하여 추가 데이터를 생성하였으며, 추가 생성된 데이터를 활용하여 학습하고 테스트 집합에 대한 분류 정확도를 비교하였다. 랜덤하게 차트를 변경하여 데이터를 증강시킨 경우의 분류 정확도는 79.92%였고, 가우시안 노이즈를 적용하여 생성된 데이터를 가지고 학습한 경우의 분류 정확도는 80.98%이었다. 주가의 다음날 상승/하락으로 분류하는 경우에는 60분 단위 캔들 차트가 82.60%의 정확도를 기록하였다.
사판 훈련이란 모래와 석회로 만든 훈련장 모형을 이용하여 수행하는 실제 군사 작전에 대한 모의 훈련으로서 시간적, 공간적, 경제적인 제약을 극복할 수 있는 효과적인 훈련방식이다. 전통적인 사판 훈련은 모래와 석회로 만들어진 훈련장의 특성상 정확한 지형의 표현 및 보존이 어렵고 사실성이 떨어지며, 사판 내부에 많은 정보를 포함시킬 수 없는 등의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 증강현실의 관점에서 접근하며, 사실적으로 묘사된 가상의 사판 환경을 바탕으로 하는 효율적인 군사 훈련 브리핑 도구를 제안한다. 가상 전술지도를 통해서 학습자는 마커와 텐저블 인터페이스의 간단한 조작만으로 가상의 군사 훈련을 실감나게 수행할 수 있다. 뿐만 아니라 사판 내부에 포함된 실시간 상황 정보를 통해 보다 폭넓은 시각에서 전체적인 작전 상황에 대한 유기적인 판단이 가능하게 된다. 텐저블 인터페이스는 현실세계에 있는 사용자와 가상의 물체를 현실세계에 증강 시켜주는 시스템 간의 상호작용을 담당함으로써 사용자에게 직관적이고 다루기 쉬운 콘텐츠 저작 환경을 제공한다. 본 논문은 효과적인 군사 훈련을 위한 새로운 형태의 군사 훈련 브리핑 도구를 제안함으로써 군사 학습에 대한 효과를 증대시키고, 군사 훈련 내용을 추후 활용할 수 있는 콘텐츠로 제작이 가능함을 보였다. 이는 증강현실의 새로운 응용 가능성에 대한 제시라고 말할 수 있다.
증강현실까지도 구현할 수 있는 기능을 가진 스마트폰의 보급률이 높아지면서 그 활용 범위도 급격하게 증가하고 있다. 그러나 다양한 기능이 있음에도 학습용 앱은 부족한 상황이다. 모바일의 장점인 이동성은 학습자가 시공간의 제한 없이 학습할 수 있지만 학습자가 학습하는데 적합하지 않은 장소도 제공될 수 있다는 의미이다. 이러한 관점에서 학습 동기를 유발시키고 지속시킬 모바일 기반 학습용 앱이 필요한 상황이다. 본 논문에서는 ARCS 이론의 동기 전략과 웹 기반 콘텐츠의 UI를 분석하여 모바일 학습용 앱 설계 시 고려할 사항을 제안하였다. 또한, ARCS 이론을 적용한 모바일 학습용 앱 설계의 절차적 모형을 구안하고 이를 바탕으로 모바일 학습용 앱 설계 방안을 제안하였다.
본 논문에서는 증강현실 기술을 적용하여 실내 가구 인테리어를 배치하는데 작업의 효율성을 높일 수 있는 모델을 연구하였다. 현재 증강현실을 적용한 기존 시스템에서는 가구의 이미지를 출력할 때 기업 제품의 규모와 성격 등에 따라 정보가 제한적으로 제공되는 문제가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 AR 레이블링 알고리즘을 제시하였다. AR 레이블링 알고리즘은 촬영된 이미지에서 특징점을 추출하고 실내 위치 정보를 포함한 데이터베이스를 구축하였다. CNN 기법을 활용하여 실내 공간에서 가구의 위치 데이터를 검출해 학습시키는 방법을 채택하였다. 학습한 결과를 통해 실내 위치와 학습시켜 나타낸 위치와의 오차를 현저히 낮출 수 있다는 것을 확인한다. 또한 가구의 정확한 이미지 추출과 함께 가구에 대한 상세한 정보를 받아 사용자가 원하는 가구들을 증강현실을 통해 쉽게 배치할 수 있도록 하는 연구를 진행하였다. 연구 결과 모델의 정확도와 손실률이 99%, 0.026으로 나타나 신뢰성을 확보하여 본 연구가 유의미함을 알 수 있었다. 본 연구 결과는 AR 레이블의 설계, 구현을 통해 원하는 가구들을 실내에 정확히 배치하여 소비자의 만족도와 구매 욕구를 충족시킬 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 3세~5세를 대상으로 하는 모바일 AR(Augmented Reality, 증강현실) 기반의 "낱말카드" 교구를 설계 제안하고 있다. 본 연구에서는 동기유발과 몰입도 향상을 목적으로 학습구조를 도출하고, 도출된 학습구조를 적용한 사용자 인터페이스를 설계해 이를 구현한다. 그리고 콘텐츠 제작을 지원하는 콘텐츠 관리도구를 설계하여, 교수자가 여러 학습자의 콘텐츠를 관리하기 용이하도록 제안하고 있다. 이를 위해 관련 연구 분석, 학습자용 AR 유아 언어교육 콘텐츠 설계, 교수자용 AR 유아 언어교육 콘텐츠 관리도구 설계, AR기반 언어학습도구의 효과검증의 4단계로 연구를 진행하였다. 본 연구에서 제안하고 있는 AR 유아 언어 교육 콘텐츠는 몰입도 향상과 동기유발을 위한 학습구조로 설계되었고, AR 교육 콘텐츠 갱신의 어려움을 극복하기 위하여 일반 교수자가 손쉽게 AR 타겟과 교육 내용을 등록 관리할 수 있는 교수자용 AR 콘텐츠 관리 도구를 포함하고 있다. 제안 콘텐츠를 통한 학습 몰입도 향상 검증 및 콘텐츠 설계 확장을 위한 사전 실험으로 3~4세 유아 6명을 대상으로 한 실험 수업을 진행하였다. 실험결과 몰입도 향상 효과를 검증할 수 있었고, 교수자의 설문의견을 통하여 유아를 위한 차별화된 인터랙션의 설계의 필요성을 도출하였다.
가상/증강현실로 대표되는 공간정보 기반 실감형 콘텐츠에 대한 관심이 증대되면서 객체인식 등의 지능형 공간인지 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 HMD등의 영상 시각화 장치의 발달 및 5G 통신기술의 출현으로 인해 실시간 대용량 영상정보의 송, 수신 및 가시화 처리 기술의 기반이 구축됨에 따라, $360^{\circ}$ 스트리밍 영상정보 처리와 같은 고자유도 콘텐츠를 위한 관련 연구의 필요성이 증대되고 있다. 하지만 지능형 영상정보 처리의 대표적 연구인 딥 러닝(Deep Learning) 기반 객체 인식 기술의 경우 대부분 일반적인 평면 영상(Planar Image)에 대한 처리를 다루고 있고, 파노라마 영상(Panorama Image) 특히, $360^{\circ}$ 스트리밍 영상 처리를 위한 연구는 미비한 상황이다. 본 논문에서는 딥 러닝을 이용하여 $360^{\circ}$ 스트리밍 영상에서의 객체인식 연구 방법에 대해 서술한다. 이를 위해 $360^{\circ}$ 카메라 영상에서 딥 러닝을 위한 학습 데이터를 획득하고, 실시간 객체 인식이 가능한 YOLO(You Only Look Once)기법을 이용하여 학습을 한다. 실험 결과에서는 학습 데이터를 이용하여 $360^{\circ}$영상에서 객체 인식 결과와, 학습 횟수에 따른 객체 인식에 대한 결과를 보여준다.
최근 딥러닝을 이용하여 객체 인식 학습을 위한 데이터셋을 구축하는데 있어 시간과 인력을 단축하기 위해 인조 데이터를 생성하는 연구가 진행되고 있다. 하지만 실제 환경과 관계없이 임의의 배경에 배치되어 구축된 데이터셋으로 학습된 네트워크를 실제 환경으로 구성된 데이터셋으로 테스트할 경우 인식률이 저조하다. 이에 본 논문에서는 실제 배경 이미지에 객체 이미지를 합성하고, 다양성을 위해 3차원으로 회전하여 증강하는 인조 데이터셋 생성 시스템을 제안한다. 제안된 방법으로 구축된 인조 데이터셋으로 학습한 네트워크와 실제 데이터셋으로 학습된 네트워크의 인식률을 비교한 결과, 인조 데이터셋의 성능이 실제 데이터셋의 성능보다 2% 낮았지만, 인조 데이터셋을 구축하는 시간이 실제 데이터셋을 구축하는 시간보다 약 11배 빨라 시간적으로 효율적인 데이터셋 구축 시스템임을 증명하였다.
잘못된 분리수거는 다른 재활용 폐기물의 재활용을 제한한다. 본 논문에서는 올바른 분리수거를 위해 페트병 라벨 유무 분류 모델을 구현했다. 초기 모델의 낮은 성능을 개선하기 위해 이미지 데이터의 노이즈를 줄이는 편집을 거치고 데이터 증강을 적용하였으며, 모델 개선 작업을 진행하여 과적합을 피하면서 더 나은 성능을 도출했다. 최종 모델은 초기 모델보다 비교적 우수한 성능을 보였으나, 실제 활용 면에서는 낮은 성능을 나타냈다. 이는 학습 데이터의 질과 데이터양의 부족에서 나타난 결과로 볼 수 있다.
본 연구에서는 ICT가 융합된 미래 교육에 대한 다양한 논의를 교육의 목표, 내용, 방법, 평가의 측면에서 고찰하여 ICT 활용 교육의 동향과 전망을 제시하였다. 첫째, ICT 교육의 목표는 다양한 정체성을 바탕으로 역동적인 사회 참여를 가능케하는 디지털 시민성의 구성이다. 디지털 시민성의 확립을 위해서 ICT 교육은 '평생 학습자', '정보생산자이자 소비자', '지역적 세계적 시민' 등을 학습자의 미래 핵심 역량으로 인식하고 있다. 둘째, 교육내용 측면에서 중요성이 부각되고 있는 것은 SW 교육이다. 이에 실제 수업 적용을 위한 프로그램 개발 연구나 효과성 검증 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 교육환경 개선과 함께 교사 역량을 강화할 수 있는 제도적 지원, 교과교육과의 통합 운영 역량 강화 등이 뒷받침되지 않는다면 미래 사회를 대비하기 위한 교육내용으로서의 적절성이 반감될 것이다. 셋째, 교육 방법으로서 플립러닝이나 증강현실 등 다양한 ICT가 실제 수업에 적용되고 있다. 각 교과별로 가장 활발하게 연구가 진행되는 분야로서, 해당 기술을 활용한 수업의 설계, 수업의 효과성을 보여주는 연구들은 기존 교육방법을 보완하고 ICT 교육 현장의 질적 변화를 이끄는 데 토대가 될 것이다. 넷째, 평가와 관련된 논의는 컴퓨터 기반 평가에 집중되어 있다. ICT를 활용한 평가는 학습자의 특성 및 수준을 정확하게 파악하고 적절한 방법의 교수-학습 과정을 전반적으로 안내하는 평가의 본질에 더욱 효과적으로 기여할 것이다. 이상의 ICT 교육에 관한 종합적인 검토와 함께 교육 불평등의 관점에서 평가한 ICT 교육의 가능성을 논의하였다.
이 연구에서는 중학교 과학 교사 6명과 중학생 8명을 대상으로 집단 면담을 하여 중학교 과학 디지털 교과서의 실감형 콘텐츠에 대한 교사와 학생의 평가 기준 및 내용을 분석하였다. 평가 대상은 중학교 2학년 '지구와 우주' 영역에 수록된 2개의 증강현실 콘텐츠와 2개의 가상현실 콘텐츠였다. 연구 결과 교사와 학생들은 'VR/AR 매체 특성', '기술적 구동', '사용자 인터페이스', '교수-학습 설계 측면' 네 개의 평가 기준으로 실감형 콘텐츠를 평가하였다. 각 측면에서의 평가 내용은 다음과 같았다. 첫째, VR/AR 매체 특성 측면에서 실감형 콘텐츠의 신기함과 흥미로움 그리고 동영상과 같은 매체와 달리 직접 조작이 가능하다는 점은 긍정적으로 인식되었으나 시각적 실재감이 부족하고 마커 활용 부분이 부정적으로 평가되었다. 둘째, 기술적 구동 측면에서 특정 OS에서 제대로 작동되지 않는 점, 실감형 콘텐츠 앱 내 개별 콘텐츠의 용량이 크다는 점, 빈번한 앱 프리징 현상이 빈번하게 발생한다는 점이 부정적으로 평가되었다. 셋째, 낮은 직관성과 낮은 유연성으로 사용자 인터페이스 측면에서 부정적인 평가를 받았다. 넷째, 교수-학습 설계 측면에서 교사들은 콘텐츠에 과학적으로 정확한 정보가 포함되어 있는지, 학생들이 콘텐츠의 내용을 쉽게 이해할 수 있는지, 교사가 계획하는 수업 목표나 내용을 담고 있는지, 학생들의 탐구 활동에 도움이 되는지를 기준으로 실감형 콘텐츠를 평가하였으며 대체로 부정적인 평가가 많았다. 학생들은 주로 자신들의 과학 학습에 도움 여부를 기준으로 학교 과학 학습에서의 실감형 콘텐츠가 크게 필요하지 않다고 하였다. 이러한 연구 결과에 기초하여 과학 교수·학습을 위한 실감형 콘텐츠 개발 방향을 논의하고 후속 연구에 대해 제언하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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