최근 COVID-19로 인해 비대면 온라인 강의가 전 세계적으로 진행되고 있다. 포스트 코로나 시대의 고등교육은 원격수업이 주요 교수 학습방법으로 자리 잡고 있다. 이러한 때에 메타버스(Metaverse)가 새로운 대안으로 제시되고 있다. 메타버스는 아바타, 3D 공간, 상호작용을 동반한 활동과 같은 기본요소를 가지고 있으며 이것은 기존VR(Virtual Reality) 콘텐츠와 비교되는 차이점이다. 본 연구는 메타버스의 3요소를 반영하여 실제 강의에 적용할 수 있는 교육용 메타버스 플랫폼을 설계하고 구축하였다. 즉, 중학교, 고등학교, 교사, 학부모 등의 사용성 평가를 통해 사용자의 요구사항을 반영하여 HMD, 스마트폰, 타블렛, PC 등 다양한 디바이스를 지원하는 크로스 디바이스 플랫폼을 구현하여 누구나 쉽게 메타버스 강의에 참여할 수 있도록 했다. 현재 메타버스 플랫폼은 다양하게 개발되어 서비스되고 있으나 교육용으로 설계된 서비스는 거의 찾아볼 수 없다. 기존 화상회의 솔루션인 Zoom과 같은 서비스를 비대면 교육용으로 사용했듯이 현재 서비스되는 메타버스의 일부 기능을 교육용으로 활용하여 일회성 이벤트 형태로 사용되고 있다. 본 연구를 통해 개발된 교육용 메타버스 플랫폼은 향후 교육을 위한 메타버스를 구축함에 있어서 참고가 될 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구에서는 학습자 관점에서 메타버스 플랫폼인 '스페이셜'을 중심으로 수업 도구로서의 사용자 경험을 분석하였다. 대학 수업에서의 메타버스 플랫폼 스페이셜의 사용성 평가를 위하여 SUS를 활용하였고, 스페이셜을 활용한 수업에 대한 몰입감과 만족도를 평가하기 위하여 Magnitude Estimation 방법을 활용하였다. 그리고 수업 도구로서의 스페이셜 사용에 관한 사용자 경험 의견을 수집하기 위하여 설문기법을 활용하였다. 스페이셜 시스템에 대한 사용성 평가 결과를 보면 수강생들은 스페이셜의 사용성, 몰입감, 만족도에 대해 꽤 긍정적으로 평가하였다. 그리고 메타버스 플랫폼 스페이셜의 사용자 경험 내용을 보면, 수강생들은 메타버스가 비대면 공간 속에서도 많은 사람들의 모여 소통할 수 있는 장을 제공할 수 있는 교육 도구로서 그 효용가치를 높게 평가하는 것을 알 수 있었다. 메타버스는 다른 온라인 플랫폼에 비하여 사용편의성, 상호작용, 몰입감, 흥미유발을 장점으로 들 수 있다. 특히 키보드와 터치방식, 그리고 디스플레이 외에 음성, 동작, 시선 등 오감을 활용한 상호작용이 가능하다는 것이 큰 장점으로 인식되었다. 반면 메타버스의 높은 개방성과 자유도, 그리고 흥미요소는 학습을 촉진하는 동시에 저해 요인이 될 수 있음을 알 수 있었다. 그럼에도 불구하고 결론적으로 메타버스 플랫폼 '스페이셜'은 온라인 강의실 생성과 다양한 학습 기능들을 제공하고 있고, 교수자와 학습자 또는 학습자와 학습자 간의 다양한 상호작용이 가능하기 때문에 대학 수업에서 효과적으로 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
'거꾸로 수업'으로 번역되는 플립드 러닝은 여러 연구와 매체들을 통하여 그 효과성을 인정받고 있으나 활용 시 교사에게 주어지는 지나친 수업 준비 부담의 한계를 지니고 있다. 그러나 온라인 러닝이 활성화됨에 따라 한국교육방송공사(EBS)가 제공하는 플랫폼(EBSmath)을 활용하면, 거꾸로 수업에 대한 교사의 수업 부담을 극복할 수 있다. 본 연구에서는 거꾸로 수업 모델로 EBSmath를 활용하여 '비와 비율'의 학습하였을 때, 초등학교 6학년 학생들의 수학 학습 성취도와 수학적 성향에 미치는 영향을 분석하였다. 이 중 수학 학습 성취도는 '개념 이해'와 '문제해결력'으로 구분하여 분석하였다. 연구 결과 EBSmath를 활용한 거꾸로 수업은 학생들의 비와 비율 문제 해결에 긍정적인 영향을 미쳤으며, 수학적 성향 중 '의지' 면에서 통계적으로 유의한 변화가 확인되었다.
This research is to analyze the public cases of information facilities in terms of central circulations in multi level volumes such as atrium or court which provide visual intervention between different spaces and physical connections such as bridges. Hunt Library design balances the understood pre-existing needs with the University's emerging needs to create a forward-thinking learning environment. While clearly a contemporary structure within a traditional context of the NCSU campus, the Hunt Library provides a positive platform for influencing its surroundings. Both technical and programmatic innovations are celebrated as part of the learning experience and provide a versatile and stimulating environment for students. Public library as open spaces connecting to an interactive social domain over communities can provide variety of learning environments, or technology based labs. There are many cases of the public information spaces with dynamic networks where participants can play their roles in physical space as well as in the intellectual stimulation. In the research, new public projects provide typologies of information spaces with user oriented media. The research is to address a creative transition between the reading space and the experimental links of the integration of state-of-the-art technology is highly visible in the building's design. The user-friendly browsing system that replaces the traditional browsing with the virtual shelves classified and archived by their form, is to reduce the storage space of the public library and it is to allow more space for collaborative learning. In addition to the intelligent robot of information storages, innovative features is the large-scale visualization space that supports team experiments to carry out collaborative online works and therefore the public library's various programs is to provide visitors with more efficient participatory environment.
스마트팜은 농업과 ICT의 융복합을 통해 농업의 생산뿐만 아니라 유통과 소비를 포함한 농업과 관련된 다양한 분야로 새로운 가치를 창출하는 것을 의미한다. 국내에서도 스마트 농업 확산을 위한 임대형 스마트팜을 조성하고, 스마트팜 빅데이터 플랫폼을 구축하여 데이터 수집·활용 촉진. 스마트 APC 확대, 온라인거래소 운영 및 도매시장 거래정보 디지털화 등 산지에서 소비지까지 농산물 유통 디지털 전환을 추진하고 있다. 이처럼 농업 데이터는 다양한 출처에서 특성에 따라 정보가 생성되고 있지만, 통계 및 정형화된 데이터를 이용한 서비스로만 활용되고 있다. 이는 농업에서 생산·유통·소비까지 분산된 데이터 수집으로 인해 한계가 있으며 다양한 출처로부터의 다양한 형태의 데이터를 수집·처리하기 어렵기 때문이다. 그러므로 본 논문에서는 디지털 농업을 위한 국내 농업 데이터 수집·공유 현황을 분석하고 인공지능 서비스를 위한 데이터 수집·연계 방법을 제안한다. 그리고 제안하는 데이터를 이용하여 딥러닝 기반의 환경 인자를 추천하는 방법을 제안한다.
본 연구는 코로나19 환경에서 시작된 비대면 학습이 대학수업에서 효과적으로 이루어질 수 있도록 비대면 수업사례를 중심으로 탐색하고자 하였다. 본 연구의 내용 범위는 대학에서 코로나19 상황에 직면한 비대면 수업사례의 학습전개 과정을 수업 및 학습내용, 상호작용, 과제활동, 수업환경의 교수-학습활동으로 분석하였다. H대학교 유아교육과 1학년 학생의 창업기초 교과목 수강생을 대상으로 진행하였다. 연구결과 첫째, 학습내용으로 창업에 대한 관심이 증가하였다. 둘째, 교수학습과정을 탐색한 결과 학생들이 학습내용을 이해하거나 학습목표를 달성하는데 있어서 대면 교수-학습과 비대면 교수-학습과 큰 차이가 있다고 볼 수 없다. 셋째, 비대면 교수-학습에서 가장 아쉬운 것은 상호작용 활동이며, 이로써 과제수행에 있어 어려움을 호소했다. 넷째, 학생들은 새로운 비대면 교수-학습 환경에 적응하여 마무리했다. 이 연구 결과를 바탕으로 비대면 교수학습 모델 개발이 필요하며, 대학 및 정부차원에서 비대면 환경 플랫폼을 구축하고, 온·오프라인을 포함하는 교육적 상호작용 시스템이 필요할 수 있다는 논의를 바탕으로 새로운 시각과 접근을 다룰 수 있는 연구들이 지속되어야 함을 밝혔다.
The author analyses the challenging activities of Japanese libraries in this decade by launching two keywords; "product-sharing" and "outcome generation." "Product-sharing" means that libraries share knowledge, skills, and records which are produced as the result of the services or in the process of activities. And "outcome generation" means that libraries generate any efficiency or effectiveness through their services to users. Using these concepts, reported are the current situation and aspects of Japanese libraries which try to make various contributions to the society; research and learning of the people, and education and training for professional librarians, and so on. In the analysis, the author shows some examples of "product-sharing" at first, including the records of reference transaction and the multi-functioned online public access catalogue. Especially, focused is on the various possibility and adoptability of the Collaborative Reference Database System of the National Diet Library of Japan. This system is one of digital reference service in Japan, and the database of reference transaction records is expected to be useful for research and academic studyies as knowledge-base of professional librarians. And the system is also expected to be a platform for LIS education and professional development in the e-learning environment. Secondly, as the examples of "outcome generation", explained are the problem-solving-type activities, and provision of the collection about books on struggling against disease and illness. A few examples of outcome in the problem-solving-type activities are these; increase of sales in the services for shop managers, business persons, and entrepreneurs, contribution to affluent daily life by providing the local information services to residents and neighbourhoods, and etc. And for both the patients with serious cases and their family or those who nurse them, books about other persons' notes or memorandum are the greatest support, and sometime healing. The author discuss the 'raison d'etre' of these activities focusing on public libraries in Japan.
본 연구의 목적은 코로나 팬데믹기간에 온라인 학습 도구 패들랫(Padlet)을 활용하여 대면으로 수업한 교양 과목에 대한 학습자의 인식을 조사하는데 있다. 연구방법은 B대학 재학생 37명을 대상으로 패들렛 활용 수업에 대한 만족도, 참여도, 학습 효과와 동기에 대해 양적 조사와 질적 조사를 실시하였다. 수집된 설문 자료는 SPSS 19.0 프로그램으로 통계 처리하였고, 개방형 질문은 중심어 위주로 분류하여 데이터를 분석하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 패들렛을 활용한 대면 수업에 대해 학습자의 인식은 통계적으로 유의하였다(p< .001). 수업만족도가 제일 높았고, 이어서 학습 효과와 동기 순으로 높았고 반면, 수업 참여도는 제일 낮았다. 둘째, 성별비교에서는 여학생이 참여도를 제외한 만족도, 학습 효과, 동기에서 통계적으로 유의하게 높았다(p< .001). 셋째, 학년 간 비교에서는 1학년과 4학년이 통계적으로 유의하였고(p< .001), 만족도, 참여도, 학습 효과, 동기에서 모두 1학년이 4학년 보다 높았다. 넷째, 개방형 질문에서 패들렛 활용 학습에 대한 만족도, 참여도, 학습 효과, 동기에 대해 학습자들은 긍정적인 데이터를 보였다. 연구결과를 토대로 제언 및 교육적 함의가 논의되었다.
Mobile phones have become an essential item nowadays since it provides access to online platform and service fast and easy. Coming to these platforms such as Social Network Service (SNS) for shopping have been a go-to option for many people. However, searching for a specific fashion item in the picture is challenging, where users need to try multiple searches by combining appropriate search keywords. To tackle this problem, we propose a system that could provide immediate access to websites related to fashion items. In the framework, we also propose a deep learning model for an automatic analysis of image contexts using instance segmentation. We use transfer learning by utilizing Deep fashion 2 to maximize our model accuracy. After segmenting all the fashion item objects in the image, the related search information is retrieved when the object is clicked. Furthermore, we successfully deploy our system so that it could be assessable using any web browser. We prove that deep learning could be a promising tool not only for scientific purpose but also applicable to commercial shopping.
Misbah Iram;Saif Ur Rehman;Shafaq Shahid;Sayeda Ambreen Mehmood
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권10호
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pp.97-106
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2023
Sentiment analysis using social network platforms such as Twitter has achieved tremendous results. Twitter is an online social networking site that contains a rich amount of data. The platform is known as an information channel corresponding to different sites and categories. Tweets are most often publicly accessible with very few limitations and security options available. Twitter also has powerful tools to enhance the utility of Twitter and a powerful search system to make publicly accessible the recently posted tweets by keyword. As popular social media, Twitter has the potential for interconnectivity of information, reviews, updates, and all of which is important to engage the targeted population. In this work, numerous methods that perform a classification of tweet sentiment in Twitter is discussed. There has been a lot of work in the field of sentiment analysis of Twitter data. This study provides a comprehensive analysis of the most standard and widely applicable techniques for opinion mining that are based on machine learning and lexicon-based along with their metrics. The proposed work is helpful to analyze the information in the tweets where opinions are highly unstructured, heterogeneous, and polarized positive, negative or neutral. In order to validate the performance of the proposed framework, an extensive series of experiments has been performed on the real world twitter dataset that alter to show the effectiveness of the proposed framework. This research effort also highlighted the recent challenges in the field of sentiment analysis along with the future scope of the proposed work.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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