지능형 학습 시스템(ITS, Intelligent Tutoring System)은 학습자의 학습 스타일을 인지하여 학습자에 맞는 학습전략을 세우고 적절한 학습 서비스를 제공하는 시스템이다. 기존의 학습시스템은 학습자의 학습 스타일 보다는 학습 컨텐츠에 중심을 두어 학습자에게 맞는 학습 전략을 적절히 세우는 과정이 부족했다. 이에 본 논문에서는 학습자의 학습과정에서 발생한 데이터를 기반으로 학습자의 학습 스타일을 파악하는 방법을 제안한다. 이를 위해 서양 건축양식 학습을 위한 교육 컨텐츠를 이용하였으며, 수집된 데이터를 분석하여 Folder & Silverman 이 제시한 학습 스타일에 근거한 학습자의 학습 스타일을 추출하였다. 실험에서는 70명의 데이터를 수집하였고, 학습자가 교육 컨텐츠를 학습한 순서에 대한 시계열 데이터를 기반으로 학습자 성향을 알아보기 위하여 은닉 마코프 모델(Hidden Markov Model)을 사용하였다. 은닉 마코프 모델을 적용하여 얻은 분석 결과를 가지고 각 학습자에게 맞는 학습 스타일을 진단하였다. 은닉 마코프 모델에서 얻은 학습 스타일 진단 모델은 향후에 학습자 학습 스타일을 파악하는데 사용할 수 있으며, ITS에 있어 학습자 성향 분석 모듈로 고려해볼 수 있다.
표준 코딩 스타일은 개발 단계에서 오류 가능성이 있는 코드를 사전에 차단하고 코드의 가독성을 높여 소스코드의 품질을 높일 수 있는 대표적인 방법이다. 자동차 분야에서는 MISRA-C 와 같은 표준 코딩 스타일이 있으며 이를 검사하는 다수의 도구가 개발되었다. 본 논문에서는 소프트웨어의 안전성 및 신뢰성을 기반으로 국제 및 산업 표준 권고 사항과 경험적인 사례를 바탕으로 가전 기기 소프트웨어에 적합한 코딩 스타일 43 종을 정의했으며 이를 구현한 자동화 도구를 개발했다. 개발된 C 코딩 스타일 검사기를 이용하여 냉장고와 세탁기에 탑재된 소스코드에 대상으로 실험해 개발자들이 쉽게 위배하는 규칙에 대해서 살펴보았다. 위배한 코딩 스타일 중 주석관련 스타일이 각 소스코드 별로 64%, 24%로 가장 많이 차지하고 있으며, 제어문 관련 규칙이 12%, 17%, 코드 모양(Layout)관련 규칙이 4%, 11% 순으로 나타났다. 본 논문에서 개발한 코딩 스타일 검사 도구는 향후 양산되는 제품에 계속적으로 적용될 것이며 소프트웨어 품질 향상에 실질적인 도움이 될 것으로 기대된다.
1990 년대 후반 이후 스마트 의류 연구는 기능성 및 인간 친화적인 측면으로의 접근 필요성이 증가됨에 따라 기능 및 사용자 중심의 연구로 진행되어 오고 있다. 이에 따라 최근 스마트 의류의 발달은 사용자 애플리케이션을 중심으로 세분화되어 개발되고 있다다변하는 의류 시장에서 스마트 의류 상품기획은 기존의 의류 상품기획과 같이 소비자 트렌드 중심의 경향과 함께 소비자의 특성을 파악하는 연구의 필요성이 대두되어 그 중요성은 날로 부상하고 있다. 그러나, 기존의 스마트 의류의 연구는 기능성, 사용성 기반의 연구자 중심의 개발이 이루어지고 있어, 소비자 중심, 마켓 중심의 연구가 미비한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 스마트 의류 기획에 있어 가장 밀접한 관련이 예상되는 의복 및 의복행동 라이프 스타일과 디지털 라이프 스타일을 중심으로 라이프 스타일의 유형을 분석하고, 라이프 스타일에 따른 스마트 의류 수용도와 인지도를 조사하고자 하였다. 본 연구는 추후 스마트 의류의 수요가 가장 높을 것으로 예상되는 20 대, 30 대를 중심으로 이루어졌으며, 라이프 스타일에 따른 스마트 의류의 수용도와 인지 여부 및 스마트 의류의 선호도를 조사하여 그 결과를 제시하였다.그 결과 소비자 라이프스타일은 유행추구형, 감각적 정보추구형, 실용적 기능추구형의 세 유형으로 도출되었으며, 유행추구형 집단이 스마트 의류에 대한 인지도가 가장 높은 것으로 나타났다. 유행추구형은 엔터테인먼트 의류군을 선호하였으며, 스마트 의류 속성 중 외관을 다른 집단에 비해 중시하는 경향을 보였다. 감각적 정보추구형은 감성교감의류 및 생체 신호 측정의류의 선호도 및 필요성을 높게 인지하고 있었으며, 실용적 기능 추구형은 생체 신호 측정의류 및 환경과의 상호작용 하는 의류에 대해 선호하는 경향을 나타내며, 스마트 의류의 필요성을 다른 집단에 비해 높게 느끼고 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 스마트 의류의 인식 및 선호도 등 상품화에 실질적인 평가 자료를 제시함으로써, 추후 스마트 의류의 상용화에 있어 시장 가능성 및 상품화를 위한 스마트 의류 기획 방향을 제시한 것에 의의가 있다.
1960년대와 70년대 초기 미국은 인도의 음악, 철학, 종교, 복식 등, 다양한 문화 양식에 관하여 강한 관심을 나타냈고 이는 청년층의 반문화적 행동유형에 의해 시작되어 전반적인 사회계층으로 확산된 문화현상의 한 예로 설명되었다. 이에 본 논문은 Gentlemen's Quarterly 와 Sears and Roebuck Co. Catalgue를 이용하여 수집된 자료를 내용분석법으로 처리하여 미국 남성복에 나타난 인도복식의 영향과 사회계층별 차이점에 관한 실증적인 연구를 시도하였다 연구결과에 따르면 이 시기의 미국 남성복식에 보여진 인도의 영향은 주로 네루 스타일의 복식(Nehru jacket/suit Nehru collar Nehru hat)과 Indian sandal과 jewelry tie-dye와 madras로 의복 직물 악세서리등 다양하게 나타났다 그러나 인도복식으로부터 받은 영향의 내용과 정도는 사회계층에 따라 그 차이가 뚜렷하여 중류층에서는 제한된 종류의 스타일의 단기간 동안 채택되었으나 상류층에서는 다양한 스타일이 비교적 오랜 기간동안 지속되었던 것으로 밝혀졌다 이러한 결과는 중류층의 남성복식이 새롭고 비관습적인 스타일의 채택에 대하여 보수적인 양상으로 띠는 것으로 해석된다. 더불어 인도복식의 영향이 1968년을 절정으로 나타남으로서 이시기의 사회변화가 복식에도 그대로 반영되고 있음으로 보여주고 있다
본 연구는 소비자의 라이프스타일에 따라 견직물에 대한 감각·감성의 차이가 있는지를 분석하고, 라이프스타일별 촉감선호도와 구매선호도 차이를 규명함으로써 견직물의 소재 디자인시 감성관련정보를 제공하고자 한다. 라이프스타일에 따라 감각형용사는 ‘거칠다, 우글쭈글하다, 촘촘하다’등에서 보수파가 캐주얼파보다 높은 평가하였으며, 감성형용사는 ‘개성적이다, 독특하다’등에서는 보수파가 캐주얼파보다 높게 평가하였으며 ‘클래식하다’는 보수파가 캐주얼파보다 높게 평가하였다. 또한, ‘캐주얼하다, 액티브하다, 신선하다’는 보수파가 캐주얼파보다 높게 평가하였다. 세 clluster별로 촉감선호도와 구매선호도를 분석한 결과 cluster 2를 가장 ‘촉감이 좋다, 구매시 선호한다’라고 하였다. 촉감선호도는 라이프스타일에 따라 유의한 차이가 없었으나 구매선호도에서는 라이프스타일에 따라 유의한 차이가 있었다.
우리나라는 온라인 게임 개발의 글로벌 리더로서 MMORPG 장르와 캐주얼 아케이드 장르를 중심으로 다양한 게임을 만들어왔다. 하지만 MMORPG와 캐주얼 아케이드 게임의 과도한 경쟁은 장르의 편중 현상을 가져오게 되었고, 신선하고 새로운 재미를 기대하는 플레이어들의 요구와 결합하여 FPS(First Person Shooting) 장르나 스포츠 게임 장르 등의 새로운 장르 게임에 대한 연구와 개발로 이어졌다. 이러한 시대적 흐름 속에 대한민국 스포츠게임 개발 선구자인 조이시티는 길거리 농구 게임인 '프리스타일'을 개발하여 엄청난 화제를 불러일으켰고, 많은 개발사 및 개발자들에게 큰 영감을 선사하였다. 프리스타일의 후속작인 프리스타일2는 길거리 농구 게임의 재미를 더욱 현실감 있게 제공하고자 개발된 캐주얼 스포츠 장르 게임으로, 본 논문에서는 프리스타일2의 게임플레이 개발 사례를 통해 캐주얼 스포츠 장르의 개발 방법에 대한 한 예를 제시하고자 한다.
본 논문은 전역 스타일 토큰(Global Style Token)을 기준으로 하여 감정의 세기를 조절할 수 있는 방법을 소개한다. 기존의 전역 스타일 토큰 연구에서는 원하는 스타일이 포함된 참조 오디오(reference audio)을 사용하여 음성을 합성하였다. 그러나, 참조 오디오의 스타일대로만 음성합성이 가능하기 때문에 세밀한 감정 조절에 어려움이 있었다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 전역 스타일 토큰의 레퍼런스 인코더 부분을 잔여 블록(residual block)과 컴퓨터 비전 분야에서 사용되는 AlexNet으로 대체하였다. AlexNet은 5개의 함성곱 신경망(convolutional neural networks) 으로 구성되어 있지만, 본 논문에서는 1개의 신경망을 제외한 4개의 레이어만 사용했다. 청취 평가(Mean Opinion Score)를 통해 제시된 방법으로 감정 세기의 조절 가능성을 보여준다.
코딩 스타일을 준수하는 것은 코드의 가독성이 좋아지고, 테스트 및 유지 보수에 필요한 비용을 줄일 수 있어 기업과 개발자 모두에게 중요하다. 하지만 프로그래밍 언어 수업에서 코딩 스타일을 교육하는 데 어려움이 있다. 왜냐하면 코딩 스타일 학습을 위한 환경 구축도 힘들고, 초보자를 위한 코딩 스타일 규칙이 따로 정의되어 있지 않다. 학습자 측에서는 코딩 스타일을 준수하지 않더라도 학점에 반영되지 않으므로, 학습의 필요성이 별로 와닿지 않는다. 본 논문에서는 온라인 평가 시스템을 위한 코딩 스타일 검사 시스템을 소개한다. 제안 시스템은 C와 Java, Python 코딩 스타일을 검사하고 평가할 수 있도록 구현하였다. 또한, 언어별 도구에서 제공하는 규칙 1,023개 중 23.08%인 234개를 반영하여 수업 진도에 따라 코딩 스타일 규칙을 적용할 수 있게 하였으며, 기본 점수에 품질 점수를 추가로 부여하여 학습자들의 코딩 스타일 학습 동기를 부여하였다. 코딩 스타일 교육 시스템을 도입한 후 최초 제출 시 점수가 1주 차에서 25점 이상을 받은 학생이 18명이었지만, 6주 차에서 44명으로 149.47% 증가했다. 학습자는 코딩 스타일 검사 시스템을 이용하여 코딩 스타일 규칙을 적용하는 방법을 학습하고, 이후 코드를 구현할 때 제시한 코딩 스타일을 준수하여 코드를 구현할 수 있었다.
시대가 급속히 변화함에 따라 남성의 라이프 스타일, 개성, 가치관 등이 다양하며 과거에 비해 남성복에 대한 기호도 변하였을 뿐만 아니라 또 남성복 시장이 증대되었고 전에 없던 새로운 스타일이 많이 등장하였으나 활발한 여성복 감성 연구와 달리 남성복의 스타일에 따른 감성 연구는 미비한 실정이다. 이에 20대 남성들이 주로 착용하는 스타일을 7가지 대표 자극물로 선정하고 자극물로 제시하여 각 스타일에 대한 소비자의 감성을 조사하였다. 스타일 1 (정장), 스타일 2 (라이더재킷+스키니 팬츠), 스타일 3 (블루종+스트레이트 팬츠), 스타일 4 (박시한 가디건+하프 팬츠), 스타일 5 (야전상의+스트레이트 팬츠), 스타일 6 (루즈핏 재킷+스키니 팬츠), 스타일 7 (야구점퍼+스트레이트 팬츠) 등 남성복 스타일에 따른 감성의 차이를 조사하였으며 성별에 따른 남성복에 대한 관심과 지식정도 차이를 비교하였고 남성복의 선호와 실제착용 간에 차이가 있는지 분석하였고 라이프 스타일 유형에 따른 선호하는 스타일을 측정하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 남성복은 다양하고 세분화되었고 남성복에 대한 관심과 지식은 남성이 여성보다 높게 나타났다. 둘째, 남성복에 대한 감성은 스타일에 따라 유의한 차이가 있었지만 이는 성별에 따라 다르지 않았다. 셋째, 20대가 가장 선호하는 선호스타일과 실제로 즐겨 입는 착장스타일 간에는 차이가 존재하였는데, 일치하는 비율은 66.1% 이었고, 불일치하는 경우는 33.9% 이였다. 선호도와 실제 착용도가 가장 높은 것은 스타일 3 이었으며, 가장 선호되지 않고 착용되지 않는 것은 스타일 5 이었다. 넷째, 내향적보다 외향적 라이프 스타일을 지닐수록 더 다양한 스타일에 대하여 선호도를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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