본 연구개발의 목적은 학습자가 학습문제를 능동적인 구성주의적 문제중심학습(PBL)으로 해결하는 것으로 학습문제 유형에 따른 웹 서비스 및 주제별 웹사이트 자동구축을 통한 상호작용 구현에 중점을 두었다. 학습자가 문제 중심으로 My학습에서 자신의 문제점을 파악하거나 자기 주도적으로 유형 및 사례를 파악한 뒤 필요한 상담을 선정하거나 진단지를 통한 처방 전략에 따라 관련 자료, 상담 및 강의를 지정된다. 상담관리전략인 처방은 개인별, 전문가별로 나누어 학습자는 학습자료 및 실시간/비실시간 강의를 제공받고 전문가는 파일 업로드 및 다운로드, 게시판, 채팅, 회원관리, 온라인강의 등을 자동 생성 및 제공뿐만 아니라 폰트 및 배경의 설정까지 가능하도록 되어있다. 본 연구 결과를 통하여 상담자는 웹 기반 학습상담 시스템을 주제별 개별상담체제로 운용하게 되며 학습자는 문제 상황을 중심으로 학습상담 과정과 처방에 대한 구성주의적 접근이 가능하게 된다.
한국교육방송공사에서 초등학생을 대상으로 4주간 실시한 학습 멘토링의 교육적 효과를 분석하기 위해, 학습 멘토링에 참여한 27명의 학생을 대상으로 자기주도적 학습능력과 정서적 안정감의 변화를 사전사후 검사를 통해 분석하였다. 그 결과, 학생들의 자기주도적 학습능력과 정서적 안정감이 모두 향상된 것으로 파악되었다. 또한, 학생들은 학습을 지도해준 멘토에 대한 만족도가 높게 나타났다. 따라서 원격 수업 상황에서 소외계층 학생들의 학습 격차를 줄이려면, EBS 학습 멘토링 사업을 지속적으로 추진하고, 멘토링 기간과 멘토링에 참여하는 학생과 교사의 수도 크게 증가시켜야 한다.
WBI provides new opportunities to realize the flexible learning environment based on hypermedia and to support distance learning with a diverse interaction. The instructors or learners in WBI claim to be able to resolve reluctant fluctuations such as disorientation and cognitive overload. To overcome these phenomena, a supplementary tool able to manage learning space organized by the instructor's or learner's own way and offer effective navigation techniques is presented in this paper. A learning space management and navigation tool called HyperMap dynamically represents the learning space in the form of a two-dimensional labeled graph. This HyperMap also can be used for an instruction design tool, learner's portfolio for the exchange of learning experiences. and the assessment of WBI.
한국 전통춤은 인류의 문화적 자산으로 문화적 활용가치를 가지고 있지만 전수희망자의 부족과 대중적인 무관심으로 소멸의 위기에 처해 있다. 네트워크 기술과 영상매체 기술을 활용한 전통춤의 이러닝(E-Learning)은 위에서 제기한 문제점들을 해결하기 위한 방법이 될 수 있다. 이 연구는 전통춤 교육에 활용될 수 있는 이러닝 교육과정 및 실시간 이러닝 교육시스템들을 제안하였다. 시스템들은 일반인을 대상으로 HCI(Human Computer Interaction) 사용자 평가법에 따라 비교평가하고 피드백 및 교육경험 인터뷰를 실시하였다. 본 연구는 전통춤의 실시간 이러닝 교육시스템을 제안함으로써 공간적 제약을 극복하고 새로운 매체 경험을 통해 무형문화재로서 전통춤을 전승, 보급하는데 기여할 수 있다.
컴퓨터 하드웨어의 발전과 초고속의 네트워크의 출현으로 지리적으로는 떨어져 있지만 컴퓨터 네트워크로 연결되어 있는 교사와 학생간에 동기식 학습이 가능하게 되었다. 전통적인 원격 교육과 비교하여 볼 때, 이러한 학습은 매우 높은 수준의 상호작용과 상호 협력을 제공하지만 전통적인 교실에서의 수업과 비교하여 볼 경우에는 다음과 같은 매우 중대한 결점들을 지니고 있다. 오늘날의 동기식 학습 시스템은 오디오, 비디오, 문서 편집을 제공하는 비디오 컨퍼런싱 기술에 주로 의존하고 있으며, 교수 과정의 조절, 손을 드는 행위, 지적 표시 등과 같은 특별한 교수 방법은 크게 고려하지 않고 있다. 이에 대두된 개념이 공유 화이트보드이다. 화이트보드는 전통적인 칠판의 전자적인 대체물로 이를 통해 원격 학습에 임하는 교사와 학생들이 전통적인 교실의 칠판의 이점을 취할 수 있게 된다. 따라서 본 논문에서는 화이트보드 구현시 고려 사항인 시스템 구조와 동시성 제어 방법에 대해 다양하게 살펴본다.
The distribution of tags is an important factor that affects the performance of radio-frequency identification (RFID). To study RFID performance, it is necessary to obtain RFID tags' coordinates. However, the positioning method of RFID technology has large errors, and is easily affected by the environment. Therefore, a new method using optical measurement is proposed to achieve RFID performance analysis. First, due to the possibility of blurring during image acquisition, the paper derives a new image prior to removing blurring. A nonlocal means-based method for image deconvolution is proposed. Experimental results show that the PSNR and SSIM indicators of our algorithm are better than those of a learning deep convolutional neural network and fast total variation. Second, an RFID dynamic testing system based on photoelectric sensing technology is designed. The reading distance of RFID and the three-dimensional coordinates of the tags are obtained. Finally, deep learning is used to model the RFID reading distance and tag distribution. The error is 3.02%, which is better than other algorithms such as a particle-swarm optimization back-propagation neural network, an extreme learning machine, and a deep neural network. The paper proposes the use of optical methods to measure and collect RFID data, and to analyze and predict RFID performance. This provides a new method for testing RFID performance.
본 연구는 V2I통신을 이용하여 교차로 등의 사각지대로 인해 발생할 수 있는 충돌 사고를 예방하기 위한 충돌 방지체계를 제안한다. 교차로의 인프라에 위치한 Vision센서와 LiDAR센서가 물체를 인식하고 사고 위험이 있는 차량에게 경고함으로써 사고를 미연에 방지한다. 딥러닝 기반의 YOLOv4를 이용하여 교차로에 진입하는 물체를 인식하고 LiDAR 센서와의 Calibration을 통해 대상 물체와의 맨하탄 거리값을 이용하여 충돌 예상시간과 제동거리에 대한 가중치를 계산하고 안전거리를 확보한다. 차량-인프라간 통신은 ROS통신을 이용하였으며 충돌 경고 외에도 진입 물체의 Class, 거리, 진행속도 등의 다양한 정보를 차량에 전달함으로써 사고를 미연에 방지하고자 하였다.
Image enhancement is a necessary end essential step after taking a picture with a digital camera. Many different photo software packages attempt to automate this process with various auto enhancement techniques. This paper provides and implements a system that can learn a user's preferences and apply the preferences into the process of image enhancement. Five major components are applied to the implemented system, which are computing a distance metric, finding a training set, finding an optimal parameter set, training and finally enhancing the input image. To estimate the validity of the method, we carried out user studies, and the fact that the implemented system was preferred over the method without learning user preferences.
본 연구에서는 학습과정에 우수성, 유효성, 그리고 경제적인 효율성을 향상시키기 위해 웹기반 가상실험실과 웹기반 원격실험실을 적절하게 통합한 하이브리드 공학실험시스템을 개발하였다. 먼저 클라이언트/서버 분산환경을 설계하여 디지털 시스템과 전기전자회로 실험에 대한 웹기반 가상실험시스템을 개발하였다. 제안된 가상실험시스템은 개념학습세션, 가상실험세션, 평가세션등의 3개의 주요한 세션과 이들 주요세션을 유기적으로 통합하여 학습효율의 극대화를 달성하기 위한 관리시스템으로 구성되어 있다. 다음으로 본 연구에서는 가상실험세션 동안에 발생할 수 있는 현실감의 부족을 해결하기 위해 전기/전자회로를 실험할 수 있는 웹기반 원격 실험실을 구현하였다. 더욱이 간결하고 사용자가 친근하게 접근할 수 있는 설계기법을 사용하였기 때문에 많은 사용자들이 쉽게 원격실험실에 접속할 수 있으며, 고가의 실험장비가 실제 실험실에 구비되어 있지 않더라도 자기주도의 심화학습이 가능하다. 제안된 가상/원격실험시스템은 독립적으로 사용될 수도 있으나 학습효율을 향상시키기 위해서 웹상에서 두 개의 시스템을 통합하여 하이브리드 공학실험시스템을 개발하였다. 제안된 하이브리드 공학실험시스템은 학습자들에게 상호작용적인 학습환경을 제공하여 공학실험교육을 효율적으로 관리하는 새로운 접근방식이다.
본 논문에서는 Ultra-Wideband(UWB) 시스템에서 합성곱 신경망을 이용한 거리 추정 기법을 제안한다. 합성곱 신경망을 이용한 딥러닝 모델을 학습하는데 사용하는 학습 데이터는 MATLAB 프로그램을 통해 생성하였으며, IEEE 802.15.4a 표준을 활용한다. 기존 거리 추정에 사용하는 문턱값 기반의 거리추정 기법과 성능 비교를 통해 제안하는 거리 추정 기법의 성능을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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