• 한국간호교육학회지
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• 제27권4호
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• pp.423-435
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• 2021

Purpose: The purpose of this study is to identify the educational needs of a severe trauma treatment simulation program based on mixed reality which combines element of both virtual reality and augmented reality. Methods: Focus group interviews were conducted with ten military hospital nurses on February 4 and 5, 2021. The collected data were analyzed using a qualitative content analysis. As a framework for data analysis, the educational needs were clustered into the following four categories: teaching contents, teaching methods, teaching evaluation, and teaching environment. Results: The educational needs for each category that emerged were as follows: three subcategories including "realistic education reflecting actual clinical practice" and "motivating education" for teaching contents; five subcategories including "team-based education," "repeated education that acts as embodied learning," and "stepwise education" for teaching methods; six subcategories including "debriefing through video conferences," "team evaluation and evaluator in charge of the team," "combination of knowledge and practice evaluation" for teaching evaluation; six subcategories including "securing safety," "similar settings to real clinical environments," "securing of convenience and accessibility for learners," and "operating as continuing education" for teaching environment. Conclusion: The findings of this study can provide a guide for the development and operation of a severe trauma treatment simulation program based on mixed reality. Moreover, it suggests that research to identify the educational needs of various learners should be conducted.

• 스마트미디어저널
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• 제11권1호
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• pp.46-57
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• 2022

본 논문에서는 딥러닝을 기반으로 입력영상의 옵티컬 플로우(optical flow)와 그래디언트(gradient)를 이용하여 종단간 행동인식이 가능한 다중영역 기반 방사성 GCN(MRGCN: Multi-region based Radial Graph Convolutional Network) 알고리즘에 대해 기술한다. 이 방법은 데이터 취득이 어렵고 계산이 복잡한 스켈레톤 정보를 사용하지 않기 때문에 카메라만을 주로 사용하는 일반 CCTV 환경에도 활용이 가능하다. MRGCN의 특징은 입력영상의 옵티컬플로우와 그래디언트를 방향성 히스토그램으로 표현한 후 계산량 축소를 위해 6개의 특징 벡터로 변환하여 사용한다는 것과 시공간 영역에서 인체의 움직임과 형상변화를 계층적으로 전파시키기 위해 새롭게 고안한 방사형 구조의 네트워크 모델을 사용한다는 것이다. 또 데이터 입력 영역을 서로 겹치도록 배치하여 각 노드 간에 공간적으로 단절이 없는 정보를 입력으로 사용한 것도 중요한 특징이다. 30가지의 행동에 대해 성능평가 실험을 수행한 결과 스켈레톤 데이터를 입력으로 사용한 기존의 GCN기반 행동인식과 동등한 84.78%의 Top-1 정확도를 얻을 수 있었다. 이 결과로부터 취득이 어려운 스켈레톤 정보를 사용하지 않는 MRGCN이 복잡한 행동인식이 필요한 실제 상황에서 더욱 실용적인 방법임을 알 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.936-939
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• 2022

최근 공중 전투체계 기술들이 발전함에 따라 대공방어 시스템의 발전이 요구되고 있다. 대공 방어 시스템의 운용개념에 있어, 표적에 적합한 무장을 선택하는 것은 제한된 대공 전력을 사용하여 위협체에 대해 효율적으로 대응한다는 측면에서 체계에 요구되는 능력 중 하나이다. 비행 위협체의 식별에 있어 많은 부분이 운용자의 육안 식별에 의존하는데 고속으로 기동하고 원거리에 위치한 비행체를 육안으로 판별하는 것은 많은 한계가 있다. 뿐만 아니라, 현대 전장에서 무인화 및 지능화된 무기체계의 수요가 증가함에 따라 운용자의 육안 식별 대신 체계가 자동으로 비행체를 식별하고 분류하는 기술의 개발이 필수적이다. 영상자료를 수집해 딥러닝 기반의 모델을 이용하여 무기체계를 식별한 사례로는 전차와 함정 등이 있지만 비행체의 식별에 대한 연구는 아직 많이 부족한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 합성곱 신경망 모델을 이용하여 전투기, 헬기, 드론을 분류하는 모델을 제시하고 제시하는 모델의 성능을 분석한다. 본 논문에서 제시하는 모델은 시험세트에 대해 95% 이상의 정확도를 보이고, precision 0.9579, recall 0.9558, F1-socre 0.9568의 값을 나타내는 것을 확인할 수 있다.

• 한국과학교육학회지
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• 제40권2호
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• pp.191-201
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• 2020

이 연구에서는 증강현실을 활용한 협력적 과학 개념학습에서 나타나는 학생들의 언어적 상호작용과 물리적 상호작용을 심층적으로 조사하였다. 3개의 소집단으로 구성된 고등학교 1학년 학생 12명이 연구에 참여하였다. 이들은 화학 결합 개념 이해를 목표로 개발된 스마트 기기 기반의 증강현실 어플리케이션을 활용한 수업에 참여하였다. 학생들의 수업 과정은 녹음 및 녹화하였으며, 반구조화된 면담을 실시하였다. 연구 결과, 언어적 상호작용 중 개별 진술 단위에서는 정보 질문과 정보 설명 및 방향 질문과 방향 설명에 관한 진술의 비율이 높았고, 상호작용 단위에서는 교정형 및 누적형 상호작용의 비율이 높았다. 학습 진행에 관한 개별 진술 및 상호작용의 비율도 높게 나타났다. 학생들의 물리적 상호작용은 유의미한 언어적 상호작용 없이 단독으로 이루어진 경우가 가장 많았다. 학생들이 지식 구성 언어적 상호작용을 하며 물리적 상호작용을 할 때는 가상 객체를 응시하거나 활동지 관련 활동을 하는 비율이 높았던 반면, 물리적 상호 작용만 수행하거나 운영 관련 언어적 상호작용을 하며 물리적 상호 작용을 할 때는 증강현실의 마커의 조작과 관련한 다양한 탐색적 활동이 주로 나타났다. 연구 결과를 바탕으로 과학 교과에서 증강현실을 활용한 협력적 개념학습이 효과적으로 이루어지기 위한 방안을 제안하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.1076-1084
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• 2019

본 논문에서는 딥러닝을 적용하여 미디어 내의 등장인물 및 사물을 인식, 메타데이터를 추출하고 이를 통해 아카이브를 구축하는 시스템을 개발하였다. 방송 분야에서 비디오, 오디오, 이미지, 텍스트 등의 멀티미디어 자료들을 디지털 컨텐츠로 전환하기 시작한지는 오래 되었지만, 아직 구축해야 할 자료들은 방대하게 남아있다. 따라서 딥러닝 기반의 메타데이터 생성 시스템을 구현하여 미디어 아카이브 구축에 소모되는 시간과 비용을 절약 할 수 있도록 하였다. 전체 시스템은 학습용 데이터 생성 모듈, 사물 인식 모듈, 등장인물 인식 모듈, API 서버의 네 가지 요소로 구성되어 있다. 미디어 내에서 등장인물 및 사물을 인식하여 메타데이터로 추출할 수 있도록 딥러닝 기술로 사물 인식 모듈, 얼굴 인식 모듈을 구현하였다. 딥러닝 신경망을 학습시키기 위한 데이터를 구축하기 용이하도록 학습용 데이터 생성 모듈을 별도로 설계하였으며 얼굴 인식, 사물 인식의 기능은 API 서버 형태로 구성하였다. 1500명의 인물, 80종의 사물 데이터를 사용하여 신경망을 학습시켰으며 등장인물 테스트 데이터에서 98%, 사물 데이터에서 42%의 정확도를 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.433-445
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• 2019

본 연구는 스웨덴 비트라 텔레폰플랜 학교(Vittra Telefonplan school)의 학교 공간 구성과 학생 맞춤형 수업 운영 사례 분석을 통하여 우리나라 학교 공간 혁신 방안은 무엇인지 찾아보고자 하였다. 이를 위해 문헌분석, 문서분석, 영상분석 등의 방법으로 선행연구 탐색, 비트라 학교 공간과 학생 맞춤형 수업을 분석하였다. 연구 결과, 첫째, 오픈스페이스에서 학생 개인별 필요와 성장에 필요한 수업을 운영하고 있었다. 둘째, 오픈스페이스 형태의 학교 공간은 학생 삶의 공간으로서 역할을 다하고 있었다. 셋째, 교사는 학생들의 적극적 안내자와 조력자로서의 역할을 수행하고 있었으며, 넷째, 학생 개별 학습 관리는 IT 기반 학습 플랫폼을 활용하면서 코딩 수업을 활발하게 진행하였다. 다섯째, 학생 주도적 학습으로 자신의 학습에 자율성과 책임감을 갖도록 하고 있었다. 비트라 학교가 우리나라 교육과정 운영 및 학교 공간 구성에 많은 시사점을 주고 있다. 신설학교를 설계할 때에는 가급적 작은 규모의 학교를 설계하며, 학급이 아닌 학년 단위로 오픈된 공간을 구성하고 교육과정도 학년 중심으로 운영하는 것이 좋다. 기존 학교를 재구조화할 경우 여유 교실이 있는 학교를 대상으로 규격화된 교실을 개조하여 가변형으로 크고 작은 학습 공간을 만들고 학년 단위의 프로젝트 중심 수업을 실천할 것을 제안한다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제19권3호
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• pp.665-672
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• 2023

연구목적: 지하공동구는 도시 지하에 전기, 수도, 가스 등의 인프라를 공동 수용하는 시설로 공기 흐름이 부족하여 계절에 상관없이 결로가 자주 발생한다. 결로는 전기 설비의 누전 화재를 일으키는 원인이 되므로 지하공동구 내의 조명 등 각종 시설물 관리를 위해 필요한 제어반은 결로에 노출되지 않도록 문이 닫힌 상태로 관리되어야 한다. 본 논문에서는 딥러닝 객체인식 기술을 활용하여 수km 거리에 반복 배치된 공동구 제어반의 문 열림 여부를 이동 카메라 조건과 조명이 꺼진 조건에서도 인식하고자 한다. 연구방법: 지하공동구를 순찰하는 로봇이 촬영한 영상데이터를 이용하여 딥러닝 객체인식 모델인 YOLO를 모자이크 이미지 증강기법으로 학습시켜 제어반 문 열림과 문 닫힘을 인식한다. 연구결과: 모자이크 이미지 증강기법으로 학습시킨 모델과 사용하지 않은 모델의 성능을 비교한 결과, 모자이크 학습 모델이 더 우수한 성능(모든 클래스에 대한 mAP가 0.994 이상임)을 보이는 것을 확인하였다. 결론: 지하공동구의 조명이 꺼진 상태에서도, 공동구 내부 시설물이 복잡한 환경에서도 제어반의 문열림 여부를 우수한 성능으로 인식하여 지하공동구 재난안전관리에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 실천공학교육논문지
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• 제14권3호
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• pp.523-533
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• 2022

코로나19 팬데믹을 지나면서 동영상 수업과 실시간 온라인 교육은 활성화되었지만 교수자와 학습자 간의 상호작용 부족 문제는 여전히 해결해야 할 과제로 남아 있다. 본 논문은 실시간 온라인 수업의 교육 효과와 만족도를 높이는데 중요한 역할을 하는 상호작용의 문제를 개선하기 위해 디지털 휴먼을 활용하는 학습지원 시스템을 설계하고 구현한다. 본 논문에서 디지털 휴먼은 수업에 참여하는 가상의 학습자로서 다른 학습자들이 익명 채팅 시스템을 통해 등록한 질문을 교수자에게 대신 질문해 준다. 또한, 수업의 조력자로서 교수자가 강의하는 음성 메시지를 실시간으로 분석하여 학습자에게 수업의 요약본 형태로 제공함으로써 상호작용을 촉진한다. 제안한 시스템이 실제 온라인 실시간 수업에 활용 가능한지 검증하기 위해 Zoom 수업에 적용한다. 실험 결과 디지털 휴먼 기반의 학습지원시스템을 통하여 촉진된 질의응답과 실시간 수업 요약이 성공적으로 제공됨을 보인다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권4호
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• pp.189-198
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• 2023

길거리에서 묻지마 범죄가 자주 발생함에 따라 CCTV의 보급이 증가하고 있다. 그러나 수동적으로 작동되는 CCTV의 단점 때문에 지능형 CCTV의 필요성이 주목 받고 있다. 이러한 지능형 CCTV의 무거운 시스템 때문에, 높은 성능의 기기들이 필요해 일반 CCTV를 대체하는데 비용적 측면에서 부담이 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해 낮은 품질의 영상도 인식하며 높지 않은 성능의 기기에서도 시스템이 구동되는 지능형 CCTV 시스템이 필요하다. 따라서 본 논문은 AWS 기반 플랫폼을 활용하여 시스템을 경량화하고 영상을 텍스트화하여 실시간으로 위협을 감지할 수 있는 Saying CCTV 시스템을 제안한다. 이는 YOLO v4와 OpenPose를 사용해 추출한 데이터를 바탕으로 위험 객체와 위협 행동 그리고 위협 상황을 판단하며, 위험도를 머신러닝으로 계산하도록 구현하였다. 이를 통해, 언제 어디서나 네트워크만 연결되면 시스템을 동작시킬 수 있으며, 영상 촬영과 이미지 업로드가 최소한의 성능의 기기에서도 시스템 사용이 가능하다. 나아가 영상을 분석하여 텍스트로 저장되는 데이터들로 하여금 범죄의 유의미한 통계를 자동화하여 신속한 범죄 예방이 가능하다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.177-189
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• 2013

스마트교육에서 디지털교과서의 역할은 학습자와 대면하는 교육미디어로써 그 중요성은 재론의 여지없다. 이러한 디지털교과서는 학습자의 편의와 더불어 교수자, 콘텐츠 제작자, 유통업자를 위하여 표준화되어야 활성화되고 산업화될 수 있다. 본 연구에서는 다음과 같은 3가지 목표를 지향하는 디지털교과서 표준화 방안을 모색한다. (1) 디지털교과서는 온-오프 수업을 모두 지원하는 혼합학습 매체의 역할을 해야 하며, 특별한 전용뷰어 없이 표준을 준수하는 모든 EPUB 뷰어에서 실행가능 해야 하며, 기존의 이러닝 학습 콘텐츠와 학습관리시스템를 활용할 수 있도록 하며, 디지털 교과서를 사용하는 학습자의 정보를 추적 관리할 수 있는 트랙킹기능이 있으면서도, 오프라인 동안의 정보를 축적하여 서버와 통신할 수 있는 기능도 필요하다. 디지털교과서의 표준으로서 EPUB을 고려하는 이유는 디지털교과서가 책의 형태를 가져야 하는데 이를 위해서 따로 표준을 정할 필요가 없으며, EPUB 표준을 채택함으로써 풍부한 콘텐츠, 유통구조, 산업기반을 활용할 수 있기 때문이다. (2) 디지털교과서는 오픈소스를 적극 활용하여 저비용으로 현재 사용가능한 서비스를 구성하여 표준과 더불어 실제 실행 가능한 프로그램으로 제시되어야 하며, 관련 학습 콘텐츠가 오픈마켓의 형태로 운영될 수 있어야 한다. (3) 디지털교과서는 학습자에게 적절한 학습 피드백을 제공하기 위하여 모든 학습활동 정보를 축적하고 관리될 수 있는 인프라를 표준에 따라 구축하여 교육 빅데이터 처리의 기반을 제공하여야 한다. 이북 표준인 EPUB 3.0을 기반으로 하는 오픈 디지털교과서는 (1) 학습활동 정보를 기록하고 (2) 이 학습활동 지원을 위한 서버와 통신하여야 한다. 현재 표준으로 정해져 있지 않은 이북의 기록과 통신 기능을 EPUB 3.0의 JavaScript로 구현하여 현재 EPUB 3.0 뷰어에서도 활용하면서 이를 차세대 이북 표준 또는 교육을 위한 이북 표준(EPUB 3.0 for education)으로 제안하여 향후 제정된 표준 이북 뷰어에서는 JavaScript없이도 처리되도록 하는 전략이 필요하다. 향후 연구는 제안한 오픈 디지털교과서 표준에 의한 오픈소스 프로그램을 개발하고, 개발된 오픈 디지털교과서의 학습활동정보를 활용한 새로운 교육서비스 방안(교육 빅데이터 활용방안 포함)을 제시하는 것이다.