Objective: This study developed a hierarchy of conditions of applications(devices), situations and functions which are applicable to gesture interface. Background: Gesture interface is one of the promising interfaces for our natural and intuitive interaction with intelligent machines and environments. Although there were many studies related to developing new gesture-based devices and gesture interfaces, it was little known which applications, situations and functions are applicable to gesture interface. Method: This study searched about 120 papers relevant to designing and applying gesture interfaces and vocabulary to find the gesture applicable conditions of applications, situations and functions. The conditions which were extracted from 16 closely-related papers were rearranged, and a hierarchy of them was developed to evaluate the applicability of applications, situations and functions to gesture interface. Results: This study summarized 10, 10 and 6 conditions of applications, situations and functions, respectively. In addition, the gesture applicable condition hierarchy of applications, situation and functions were developed based on the semantic similarity, ordering and serial or parallel relationship among them. Conclusion: This study collected gesture applicable conditions of application, situation and functions, and a hierarchy of them was developed to evaluate the applicability of gesture interface. Application: The gesture applicable conditions and hierarchy can be used in developing a framework and detailed criteria to evaluate applicability of applications situations and functions. Moreover, it can enable for designers of gesture interface and vocabulary to determine applications, situations and functions which are applicable to gesture interface.
본 연구는 인공지능 활용 교육에 대한 초등교사의 인식을 종합적으로 분석하는 목적을 지닌다. 최근 학교 교육 현장에서 인공지능 기술의 활용에 대한 관심이 증대되고 있다. 하지만 초등학교 교사들이 이를 어떻게 인식하는지를 확인하는 연구는 미흡하다. 본 연구는 초등교사 69명을 대상으로 기술통계, 중다회귀분석, 의미변별척도를 활용하여 초등교사들이 교육에서 인공지능 활용에 대해 어떻게 인식하는지를 총체적으로 분석하였다. 연구 결과, 초등교사들은 인공지능 기술이 수업 시간 내 활동을 보조하는데 가장 적합하다고 응답하였으며 교수학습 방법 측면에서는 문제중심학습이 가장 적절하다고 인식하고 있었다. 인공지능의 교육적 활용에 대해 영향을 미치는 요소는 학습 내용, 학습 자료, 인공지능 기기로 나타났다. 인공지능 활용 교육은 개별학습, 참여 촉진, 흥미 유발 등의 특성을 지닌다고 인식하였다. 향후 최적화된 교육 운영을 가능하게 하는 수업 전략이나 모형 개발 등이 이루어질 필요가 있다.
지식정보 거버넌스를 위하여 국가적으로 교육학술, 과학기술, 문화 분야 등에 대한 지식정보의 통합 검색이 요구되고 있다. 그러나 분야별 지식정보는 데이터 및 서비스 특성에 따라 기관별 고유 메타데이터 형식을 개발 사용해왔다. 따라서 분산된 지식정보를 메타데이터 기반으로 통합 시, 분야별 메타데이터 이질성 문제가 발생한다. 즉, 통합 검색을 위하여, 각 전문 분야별 메타데이터의 일관성 유지가 필요하다. 본 논문에서는 분야별 메타데이터를 조사하여 각 메타데이터들을 대표할 수 있는 표준 메타데이터를 정의한다. 이를 바탕으로 기존 시스템의 메타데이터의 수정 없이 기 구축된 전문 분야별 지식정보의 통합 검색을 가능하게 하는 지식정보 거버넌스를 위한 메타데이터 레지스트리 통합 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크를 통해 기존 메타데이터의 효율적인 등록 및 관리가 가능하며, 각 메타데이터간의 의미적 연관관계를 통한 의미 확장 검색이 가능하다.
소프트웨어가 대형화되고 기능이 복잡해짐에 따라 개발절차를 따르지 않으면 성공하기 어렵다. 개발과정의 종합적인 체계를 제시하는 소프트웨어 프로세스는 성숙되고 능력 있는 개발 조직이 일반적으로 수행하는 개발 활동과 절차라 할 수 있는데, 전반적 개발과정의 관리에 관련되어있다. 하지만 복잡하고 일반 개발자에는 생소한 개념이 많아 이를 도입하여 적용하는데 많은 어려움이 있다. 또한 프로세스에 대한 표준이나 성숙도 측정 모델 등 다양한 프레임워크가 제시되고 있으나, 이들 간의 관계를 이해하지 못하고는 제대로 사용하기가 어렵다. 본 연구에서는 개발 프로세스의 도입 및 개선 시 높은 효과를 얻기 위해, 온톨로지를 사용하여 소프트웨어 프로세스에 관련 프레임워크들의 복잡한 개념을 표현하고 이들 간을 연관시킨 모델을 제시한다.
연구 목적은 20대 금융 애플리케이션 사용자의 비대면 글말 용언으로부터 사용자 경험 디자인(UX)의 확장 의미를 추출하는 데 있다. 연구 범위는 20대 남녀 20명의 비대면 글말 일상 언어이며, 연구 방법은 사용자의 용언을 중심으로 사용 속성을 범주화(Categories)하여 20대 사용자 중심의 의미를 도출하는 것이다. 연구 결과 20대 금융 플랫폼 애플리케이션 사용자의 사용 의미는 통합의 의미, 신뢰의 의미, 지속의 의미, 정보 인지와 정보 접근의 의미로 요약되었다. 또한, 사용자의 사용 속성은 보안성, 친숙성, 접근성, 작동 편이성, 시인성으로 집약되었다. 각각의 속성은 보안, 정보, 브랜드, 디자인과 융합된 의미 범주에서 나타났다. 종합하면, 용언 중심의 사용자 의미 분석은 기존의 객관적 의미 분별 측정에서 파악할 수 없었던 사용성 평가 문제를 보완하는데 효과적임을 알 수 있었다.
본 연구의 목적은 상담 시 거울 환경이 내담자의 태도에 영향을 미치는지 확인하고자 하였다. 20대 남녀 32명을 대상으로 실험군 16명, 대조군 16명을 거울 환경의 유무에 따라 상담을 진행하고 진실성 척도와 의미변별척도를 사용하여 거울 환경이 중재된 실험군과 중재하지 않은 대조군 사이에 차이가 있는지를 확인하였다. 거울 환경을 제공한 실험군에서 진실성 척도의 '자기-소외' 요소가 통계학적으로 유의한 차이가 있었다. 실험군과 대조군에서 상담 환경을 어떻게 느끼는지를 알아보기 위한 의미변별척도는 유의한 차이가 없었다. 본 연구는 거울 환경의 유무가 내담자의 진실성에 영향을 미치는지를 알아보기 위한 연구로 진실성 척도의 요인 중 일부에서 유의미한 차이가 있었다.
최근 가짜 뉴스가 분야를 막론하고 전 세계에서 주목을 받고 있으며, 현대경제연구원에서는 이러한 가짜 뉴스로 인한 피해 규모가 연간 약 30조 900억원에 달하는 것으로 추산하였다. 정부에서는 "가짜 뉴스 찾기"를 주제로 "인공지능 R&D 챌린지" 대회를 개최하여 가짜 뉴스를 가려낼 인공지능 원천기술 개발에 대한 첫 걸음을 내딛고 있으며, 민간 차원에서도 다양한 분야에서 팩트 체크 서비스가 제공되고 있다. 학계에서도 가짜 뉴스를 탐지하기 위한 시도가 전문가 기반, 집단지성 기반, 인공지능 기반, 시맨틱 기반 등으로 활발하게 이루어지고 있다. 하지만 이러한 시도는 조작의 정밀도가 높을수록 뉴스 자체에 대한 분석만으로 진위 여부를 식별하기가 더욱 어렵다는 한계를 경험하고 있으며, 가짜 뉴스 탐지 모델의 정확도가 과평가된 경향을 보이고 있다. 따라서 본 연구에서는 가짜 뉴스 탐지 모델 정확도의 공정성을 확보하고, 뉴스의 내용뿐만 아니라 해당 뉴스에 대한 반응으로 자연적으로 발생한 광범위한 소셜 데이터를 활용하여 뉴스의 진위 여부를 판정하는 방안을 제안하고자 한다.
이 연구에서는 임용시험에서의 실패와 성공을 경험한 특수교사들의 임용시험 실패 요인과 성공 요인이 무엇인지를 탐구하였다. 24명의 특수교사들과 반구조화된 면담을 실시하였으며, 면담 자료의 연속적 비교 분석을 통해 12개의 의미 있는 주제를 추출하였다. 연구 결과를 종합하면 다음과 같다. 첫째, 특수교사들은 임용시험 실패 요인을 남 따라 하기식의 공부, 실패를 부르는 공부전략, 무조건 달달 외우기, 비효율적인 스터디, 불안함과 자신감 부족, 내가 나를 관리하지 못함에 두었다. 둘째, 특수교사들은 임용시험 성공 요인을 자신만의 공부 스타일, 올바른 공부전략, 이해와 암기의 조화, 모두가 득이 되는 스터디, 긍정적인 마음가짐, 무너지지 않는 자신만의 루틴에서 찾았다. 이러한 연구 결과를 임용시험 준비과정에서 실제적으로 활용하는 방안을 제언하였다.
내용적 연관성에 기반한 연관지식의 파악은 핵심 지식에 대한 서비스와 보안의 기본적인 기능이다. 본 연구는 내용적 연관성을 기준으로 연관지식을 파악하는 기존의 방식, 즉 키워드 기반 방식과 워드임베딩 방식의 연관문서 네트워크 구성 성능을 비교하여 어떤 방식이 정량적/정성적 측면에서 우월한 성능을 나타내는가를 검토한다. 검토 결과 키워드 기반 방식은 핵심 문서 파악 능력과 시맨틱 정보 표현 능력 면에서 우월한 성능을, 워드임베딩 방식은 F1-Score와 Accuracy, 연관성 강도 표현 능력, 대량 문서 처리 능력 면에서 우월한 성능을 나타냈다. 본 연구의 결과는 기업과 사용자의 요구를 반영하여 보다 현실적인 연관지식 서비스 관리에 활용될 수 있다.
본 논문에서는 기존 객체 검출 방법 대비 매개변수를 감소시킨 경량화 네트워크를 제안하였다. 현재 사용되는 검출 모델의 경우 정확도 향상을 위해 네트워크 복잡도를 크게 늘렸다. 따라서, 제안하는 네트워크는 EfficientNet을 특징 추출 네트워크로 사용하였으며, 후속 레이어는 저수준 세부 특징과 고수준의 의미론적 특징을 활용하기 위해 피라미드 구조로 형성하였다. 피라미드 구조 사이에 attention process를 적용하여 예측에 불필요한 노이즈를 억제하였다. 네트워크의 모든 연산 과정은 depth-wise 및 point-wise 컨볼루션으로 대체하여 연산량을 최소화하였다. 제안하는 네트워크는 PASCAL VOC 데이터셋으로 학습 및 평가하였다. 실험을 통해 융합된 특징은 정제 과정을 거쳐 다양한 객체에 대해 견고한 특성을 보였다. CNN 기반 검출 모델과 비교하였을 때 적은 연산량으로 검출 정확도가 향상되었다. 향후 연구로 객체의 크기에 맞게 앵커의 비율을 조절할 필요성이 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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