이 연구는 부모와 자녀가 질문과 대화 기반의 밥상머리교육이 가능하도록 모바일 애플리케이션 개발을 목적으로 진행되었다. 밥상머리교육 모바일 애플리케이션 개발은 ADDIE모형을 변형하여 분석, 설계, 개발, 평가의 4단계로 개발하였다. 분석단계에서는 교육목표를 설정하고, 애플리케이션이 지향할 7개 핵심역량을 추출하였다. 설계단계에서는 핵심역량 7개를 구현할 인성 등 15개 메뉴를 학습내용으로 선정하였다. 개발단계에서는 1,000개의 사진을 기반으로 질문이 제시되어, 부모와 자녀가 자연스럽게 대화를 하면서 핵심역량을 강화하도록 구성하였다. 각 메뉴는 동일한 기능과 사용방법으로 제작되어 사용자 편의성과 효용성을 높였다. 평가단계에서는 사용자의 심층 인터뷰를 통해 개선점을 도출하고, 반영하는 환류과정을 거쳤다. 연구결과를 바탕으로 밥상머리교육용 애플리케이션 개발에 대한 후속연구를 제언한다. 첫째, 부모와 자녀가 장기간 애플리케이션을 사용하면서 일어나는 학습경험과 변화들을 종단연구를 통해 검증할 필요가 있다. 둘째, 밥상머리교육 애플리케이션의 연령별 활용방법과 그에 따른 개선방안에 대한 후속연구가 필요하다. 셋째, 조부모가 손자녀를 양육하는 사례가 늘어남에 따라서 조부모와 손자녀가 애플리케이션을 사용하면서 변화되는 과정과 학습효과를 연구할 필요가 있다.
리치미디어 서비스는 비디오, 오디오, 텍스트와 같은 다수의 멀티미디어 요소들을 동시에 소비할 수 있으며 시청자의 요구사항을 수용하여 개인화된 데이터에 대한 이용이 가능한 대화형 미디어 서비스를 뜻한다. MPEG(Moving Picture Expert Group)에서는 BIFS(Binary Format for Scenes)와 LASeR(Light Application Scene Representation)를 제정함으로써 리치미디어 서비스를 위한 방안을 제시하였다. 상기 두 표준은 다수의 미디어 콘텐츠간의 시간적, 공간적 배치에 대한 정보와 콘텐츠 간 상호작용을 기술한 장면 구성 정보를 이용함으로써 리치미디어 서비스를 가능하게 하였다. 그러나 기존의 리치미디어 서비스에서는 사용자 및 서비스에 의해서 장면 구성 정보가 변경될 때마다 매번 단말이 가진 기존의 장면 구성 정보를 삭제하고 새로운 장면 구성 정보를 생성 및 분석해야하는 비효율적인 방법으로 장면 전환이 이루어진다. 따라서 본 논문에서는 DOM(Document Object Model) update라는 웹문서 데이터 인터페이스 규격을 사용하여 보다 효율적이고 동적인 장면 구성 변경 방안을 제시하여 장면 전환의 시간적 단축 효과와 장면전환에 따른 화면의 정지 등의 불연속성을 제거하는 효과를 검증하였다.
스마트폰, 태블릿 PC, 넷북 등의 지능형 이동식 단말기 사용자의 급증과 IPTV와 같은 응용 서비스의 발전으로 멀티미디어 기반 응용 서비스의 수요가 증가하고 있다. 네트워크 자원이 한정되어 있는 상황에서 한정된 자원을 적절하게 조절하기 위한 다양한 정책들이 제안되고 있다. 사용자의 요구에 적합한 멀티미디어 서비스 제공을 위하여 IMS(IP Multimedia Subsystem)가 유무선 통합 제어망으로 각광을 받고 있으며, IMS의 PDF(Policy Decision Function)를 적용한 정책 기반 모델이 등장하고 있다. 본 논문에서는 IMS의 PDF에서 다양한 프로토콜을 적용한 QoS(Quality of Service) 적용 모델과 이를 이용한 사용자 시나리오를 제안한다.
공공분야 신규 서비스 모델의 평가는 성과가 도출되지 않은 상태에서 진행해야 한다는 점에서 그 어려움이 크므로, 산업 육성 및 경제 활성화를 위한 공공 지원사업의 성과를 높일 수 있는 합리적인 평가체계가 필요하다. 본 연구의 목적은 공공기관에서 지원하는 사업의 선정평가 프레임워크를 개발함으로써 보다 합리적인 공공 지원사업 평가체계를 제시하고, 개발된 평가체계를 최근 많은 관심을 받고 있는 모바일 앱 서비스 사업에 적용해 봄으로써 그 활용가능성을 타진해 보는 것이다. 기존 관련 문헌연구와 현재 활용되고 있는 평가체계를 바탕으로 평가항목을 발굴하고, 전문가그룹의 인터뷰와 계층적 분석방법(AHP)을 통해 평가지표 및 가중치를 산정하여 선정평가 프레임워크를 개발하였다. 모바일 앱 서비스 지원사업에 적용할 새로운 평가체계를 위한 평가항목으로 시장지향성, 기술지향성, 서비스 개발역량, 정책지향성을 도출하였고, 각각 세부 평가지표를 발굴함으로써 평가체계를 구성하였다. 앱 개발을 통한 사업화 성과 달성을 목표로 하는 사업의 특성상 응답자들은 평가항목 중 시장지향성을 가장 중요하게 생각했고, 평가지표 중에서는 목표시장과 고객, 수익구조와 경제성 등을 우선순위로 꼽았다. 또한, 이를 활용하여 기존 평가 체계에 의한 앱 개발 지원사업의 재평가를 실시함으로써 실제 기업의 성과 창출에 더 적합한 평가 모델로서의 가능성을 살펴보았고, 본 연구에서 제시한 평가체계가 실제 기업의 성과와 보다 유사한 것으로 나타났다. 연구 결과, 실제 공공기관 지원사업의 선정평가에 적용할 수 있는 평가체계로서의 가능성을 확인했으며, 이를 통해 보다 경쟁력 있는 기업의 과제를 선정함으로써 사업의 목표를 달성하고 성과를 제고할 수 있을 것으로 기대된다. 이와 유사한 지원사업 및 과제에도 적용하여 기업의 프로젝트 수행능력을 배양하고, 공공 지원사업을 통한 산업의 육성과 정책적 성과 제고에 기여할 수 있는 시사점을 도출했다는데 본 연구의 의의가 있다.
본 연구는 다차원척도법에 의한 그루밍 사용자의 2차원 감성 모델을 정의함에 따라 터치폰의 GUI 요소를 결정하는 것이 목적이다. 본 연구는 다음과 같은 단계로 진행되었다. 첫 번째 단계로 그루밍(Grooming) 사용자들의 라이프스타일을 조사하여 Norman(2002)에 의거한 감각적, 행태적, 그리고 심볼적 레벨의 감성요소를 추출하였다. 두 번째 단계로 요인분석을 이용하여 대표 감성 어휘를 도출한다. 세 번째 단계로 도출된 대표감성 어휘는 다차원척도분석을 통해 2차원 감성 모델링을 하였다. 마지막으로 매핑 된 그루밍 사용자의 감성과 터치폰 GUI 요소의 관계성을 설문 한 후 정규화를 통해 0~1사이의 정량적 수치로 디자인에 반영될 주요감성 어휘를 도출하였다. 본 연구 결과 터치폰의 43개 디자인 요소에 해당하는 그루밍 사용자의 6개의 대표감성으로 '특이한', '주관이 뚜렷한', '세련된', '자유로운' '열정적인', '깔끔한'을 제시하였다. 또한 정규화를 통해 각각의 GUI 요소를 디자인 할 때 중요하게 고려되어야 할 감성을 제시하였다.
대부분의 모바일 공간정보 획득시스템은 촬영범위가 좁고 기선 길이에 대한 제약이 따르는 프레임 카메라를 탑재하고 있다, 촬영지점을 기준으로 모든 방향으로의 영상정보 획득이 기능한 전방위 카메라 탑재를 통해 프레임 카메라의 촬영 범위 및 기선 거리에 대한 문제점을 해결할 수 있다. 광속조정법(Bundle Block Adjustment)은 다수의 중첩된 영상의 외부표정요소를 결정하는 대표적인 지오레퍼런싱(Georeferencing) 방법이다. 본 연구에서는 전방위 영상에 적합한 광속조정법의 수학적 모델을 제안하여 전방위 영상의 외부표정요소 및 지상점을 추정하고자 한다. 먼저 전방위 영상에 적합한 공선조건식을 이용해 관측방정식을 수립한다. 그리고 지상 모바일매핑시스템(GMMS, Ground Mobile Mapping System)에 탑재되어 있는 GPS/INS로부터 획득된 데이터와 정지 GPS 및 토털 스테이션(Total Station)을 통해 측정한 지상기준점을 이용한 확률제약조건 (Stochastic Constraints)식을 수립한다. 마지막으로 확률제약조건 요소 및 추정 미지수를 조합하여 다양한 종류의 수학적 모델을 수립하고 모델별로 추정된 지상점 좌표의 정확도를 검증한다. 그 결과, 지상기준점을 확률제약조건으로 사용하는 모델에 적용한 경우에 지상점이 ${\pm}5cm$ 정도로 정확하게 추정되었다. 연구의 결과를 통해 전방위 카메라 영상으로부터 대상객체의 3차원 모델 추출이 가능함을 알 수 있었다.
최근 스마트폰의 보급이 확대되고 있고 그 이유 중 하나가 끊임없이 창조되어 나오는 스마트폰 애플리케이션이라고 할 수 있다. 창의성이 뛰어나고 정보화기기에 민감성을 보이는 초등 정보 영재의 특성을 고려해 볼 때 이러한 스마트폰 애플리케이션은 초등 정보 영재의 호기심을 만족시키고 영재성을 발휘할 수 있는 좋은 교육 자료가 될 수 있을 것이다. 이러한 이유로 본 논문에서는 초등 정보 영재의 수준에 적합한 스마트폰 애플리케이션 UI 구성을 주제로 한 교육 프로그램을 연구하고 개발한다. 본 연구에서는 안드로이드 운영체제를 사용하는 스마트폰에서 실행할 수 있는 애플리케이션을 개발하는 프로그램을 연구하였고 개발 환경을 구축하기 위한 응용프로그램으로 Java와 Eclipse를 사용하였다. 또한 정보 교과에서 사용하고 있는 문제해결 학습 모형인 개념 클립 문제해결 수업모형을 적용하였다.
정보통신기술이 빠른 속도로 발전하면서 교육 분야에서의 정보기술 활용이 변화를 가져오고 있으며 또한 스마트 폰의 교육적 활용이 긍정적인 효과를 보이면서 많은 사람들로부터 관심을 모으고 있다. 이제까지 개발된 전자 교과서 및 웹 기반의 학습 콘텐츠들은 학교 교육현장에서 주교재로 활용하는 데에는 한계점을 지니고 있기에 본 연구에서는 그 한계점을 집어보고, 모바일과 QR코드 기술을 기존의 교과서에 융합시켜 새로운 서책형 전자교과서 모델을 구현하여 전문계교육의 새로운 방향을 제시하였다. 본 연구는 전문교과를 접하는 학생들에게 열린교육의 환경을 조성하고 흥미를 유발할 수 있는 새로운 교수-학습의 방법을 적용하여, 학습의 동기부여와 쉽고 재미있게 수업에 참여시키는 것을 목적으로 하였다. 물론 이러한 연구의 궁극적인 목적은 전문교과의 학습능력을 높이고 나아가서는 수업 흥미도를 향상시켜 자기주도적 학습능력을 증대하는데 있었고, 본 모델을 운영해 본 결과 서책형 전자교과서를 활용한 학습이 학업 성취도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.
Control architecture of the action based robot engineering can be divided into two types of deliberate type - and reactive type- controller. Typical deliberate type, slow in reaction speed, is well suited for the realization of the higher intelligence with its capability to forecast on the basis of environmental model according to time flow, while reactive type is suitable for the lower intelligence as it fits to the realization of speedy reactive action by inputting the sensor without a complete environmental model. Looking at the environments in the application areas in which robots are actually used, we can see that they have been mostly covered by the uncertain and unknown dynamic changes depending on time and place, the previously known knowledge being existed though. It may cause, therefore, any deterioration of the robot performance as well as further happen such cases as the robots can not carry out their desired performances, when any one of these two types is solely engaged. Accordingly this paper aims at suggesting Goal-oriented Geometric Model(GGM) Based Intelligent System Architecture which leads the actions of the robots to perform their jobs under variously changing environment and applying the suggested system structure to the navigation issues of the robots. When the robots do perform navigation in human life changing in a various manner with time, they can appropriately respond to the changing environment by doing the action with the recognition of the state. Extending this concept to cover the highest hierarchy without sticking only to the actions of the robots can lead us to apply to the algorithm to perform various small jobs required for the carrying-out of a large main job.
스마트폰을 통해 사용자에게 제공되는 앱이 증가함에 따라 사용자들은 스마트폰에서 자신이 사용하고자 하는 앱을 매번 찾아야 하는 문제점이 커지고 있다. 이러한 앱 탐색 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 스마트폰에서 시간 및 장소에 따른 사용자별 앱 사용 로그를 수집하고, 이를 학습하여 사용자의 상황 정보에 따라 최적의 앱 추천 리스트를 자동으로 제공하는 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 사용자의 앱 로그로부터 요일, 시간대, 주중주말 여부 등의 시간 속성과 주소명, POI 등의 장소 속성을 학습하여 최대사용빈도기반 예측 모델, Naive-Bayesian 예측 모델, SVM 예측 모델 등의 3가지 예측 모델을 생성한다. 최적의 예측 모델을 생성하기 위해 다양하게 조합된 학습 속성들을 학습한 예측모델들의 추천 정확도 비교 실험을 진행하였으며, 단일 예측 모델의 성능 개선을 위한 하이브리드 추천 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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