학교도서관업무지원시스템(DLS)은 학교도서관 자료에 대한 핵심적 접근 도구이다. 본 연구의 목적은 DLS에서의 학생들의 정보검색행태 분석을 통해 학교도서관 자료 접근성 향상 방안을 탐색적으로 고찰하는 데 있다. 이에 학교도서관에서 DLS 검색을 시도하는 학생 42명을 대상으로 DLS 검색과정을 녹화하고 정보요구 전반에 대한 검색-전 질문지와 검색과정과 결과에 대한 검색-후 질문지를 통해 자료를 수집하였다. 분석결과, 평소 DLS 이용의 주목적이 단순 여가 독서인 경우, 정보요구가 상대적으로 모호한 경우, 그리고 검색과정에서 복잡한 상황을 겪는 경우 등에서 검색 성공률과 검색 만족도가 낮게 나타났다. 검색 만족도는 검색시간 충분성에 대한 만족도가 가장 높게, 검색 결과 만족도가 가장 낮게 나타났다. 기타 의견으로 정보 통합 검색, 관련 자료추천, 소장 위치 출력, 모바일 앱을 통한 음성 인식, 검색 실수 자동 교정 기능 등 요구가 있었다. 이를 통해 다음과 같이 제언할 수 있다. 첫째, 진학 및 진로정보 제공에 대한 교육 수요자의 요구를 반영하여 DLS 역시 진학 및 진로정보를 제공하는 기능을 보완해야 한다. 둘째, 일반적 정보 검색 시스템 수준으로의 DLS 기능 개선이 필수적이다. 셋째, 학교도서관 현장 인력과 DLS 관리 당국 간 긴밀한 협력을 위한 인프라가 구축되어야 한다.
본 논문은 이탈-목소리내기 이론과 밴드웨건 효과, 사회적 태만이론을 이용하여 팀 수준의 갈등관리 참여와 개인수준의 이직 의도간의 비선형 모형을 검증하였다. 또한 팀 수준의 갈등관리와 개인수준의 이직 의도 간 비선형 관계에 더하여, 리더에 대한 신뢰가 이러한 관계에 있어 어떠한 조절효과를 갖는지에 대해서도 살펴보았다. 이러한 두 가지 가설들을 검증하기 위하여 한국의 제조업 회사의 48개 팀에서 331명의 팀원들로부터 한 달 간격으로 데이터를 수집하였다. 검증 결과, 가설 1에서 예측한 것처럼 위계선형모형의 분석결과 팀 수준의 갈등관리 참여와 개인수준의 이직의도간의 비선형관계가 검증되었다. 그러나 가설 2의 예측과는 달리 이 관계에 대한 상사신뢰의 조절효과는 통계적으로 유의미하게 나타나지 않아 가설이 기각되었다. 이 논문은 팀 내부의 상호작용에 따라 개인의 이직의도가 변화할 수 있다는 것을 보여준다. 이를 통해 갈등관리에 있어서의 팀 수준 관리의 필요성을 강조하였고, 논문의 마지막에 논문의 한계를 논의함과 더불어 미래연구에 대한 제언을 제시하였다.
본 연구는 가창 프로그램이 저소득층 가정 아동의 위축행동에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 알아본 실험연구로 교사에게 추천 받은 서울 소재 S 지역아동센터에 다니고 있는 위축행동 아동 5명에게 가창 프로그램을 한 회기 60분씩 총 10회기 실시하였다. 양적 측정을 위해 아동에게는 K-CBCL의 자기보고형 위축척도 검사를, 교사에게는 K-CBCL의 교사 평가 위축척도 검사를 실시하여 대상자들의 위축행동 변화를 살펴보았고 그 외 위축관련 행동인 목소리 사용 변화와 자기표현 변화 그리고 눈맞춤 횟수 변화를 관찰하기 위해 매 회기 녹화된 비디오를 분석하고 이를 기록하였다. 그 결과 K-CBCL의 자기보고형 위축척도 점수는 6.4점 감소하였고, Wilcoxon 비모수 검정 결과 유의수준 .042(p < .05)로 통계적으로 유의미하였다. 또 K-CBCL의 교사 평가 위축척도 점수는 3.6점 감소하였고, Wilcoxon 비모수 검정 결과 역시 유의수준 .042(p < .05)로 통계적으로 유의미하였다. 또 대상자들이 가창 활동 안에서 보인 위축관련 행동인 목소리 사용과 자기표현 변화, 그리고 눈맞춤 횟수를 비디오 분석을 통해 회기별로 분석한 결과 가창 활동 초기에 비해 후기에 각 행동이 긍정적으로 변화한 것으로 나타났다. 따라서 가창 프로그램은 저소득층 가정 아동의 위축행동을 감소시키는 데에 효과적인 중재도구임을 시사한다고 볼 수 있다.
키넥트는 사용자의 동작을 인식하고, 마이크 모듈로 음성을 인식하는 센서이다. 최근, 키넥트는 재활 치료 분야, 교육 분야 등의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 교육 분야 중에서도 음악, 발레 등의 예체능 교육 분야들에 키넥트를 활용한 연구가 진행되고 있는데, 본 논문에서는 예체능 교육 분야인 피아노 교육 분야에 키넥트를 활용한다. 본 논문에서는 저가의 접근성이 높은 키넥트를 이용해 전문가와 학습자의 자세 위치 값을 인식 및 비교해 학습자에게 피드백을 제공함으로써 학습자가 혼자 있을 경우에도 객관적인 수치에 의해 자신의 자세를 교정할 수 있는 피아노 교육 방안을 제안 및 구현한다. 제안하는 키넥트 기반 피아노 교육 시스템은 키넥트를 이용하여 학습자에게 피드백을 줄 수 있는 최초의 피아노 교육 시스템이며, 전문가의 관절 위치와 학습자의 관절 위치를 비교하는 알고리즘을 제안 및 구현한다. 또한, 학습자와 전문가의 관절 위치 비교 시 오차 허용 정도를 달리하는 실험을 통하여 오차 허용 정도별 자세의 정확도를 측정한다.
This paper proposes a ubiquitous robot, Ubibot, as an integration of three forms of robots: Software robot (Sobot), Embedded robot (Embot) and Mobile robot (Mobot). A Sobot is a virtual robot, which has the ability to move to any place or connect to any device through a network in order to overcome spatial limitations. It has the capacity to interpret the context and thus interact with the user. An Embot is embedded within the environment or within physical robots. It can recognize the locations of and authenticate the user or robot, and synthesize sensing information. Also it has the ability to deliver essential information to the user or other components of Ubibot by using various types of output devices. A Mobot provides integrated mobile service. In addition, Middleware intervenes different protocols between Sobot, Embot, and Mobot in order to incorporate them reliably. The services provided by Ubibot will be seamless, calm and context-aware based on the combination of these components. This paper presents the basic concepts and structure of Ubibot. A Sobot, called Rity, is introduced in order to investigate the usability of the proposed concepts. Rity is a 3D synthetic character which exists in the virtual world, has a unique IP address and interacts with human beings through Vision Embot, Sound Embot, Position Embot and Voice Embot. Rity is capable of moving into a Mobot and controlling its mobility. In doing so, Rity can express its behavior in the virtual world, for example, wondering or moving about in the real world. The experimental results demonstrate the feasibility of implementing a Ubibot in a networked environment.
인공지능 제품은 스마트폰이나 스피커, 가전제품에 에이전트로 내장되어 '인공지능 비서'로 활용되고 있으며, 현재는 약 인공지능 수준으로 에이전트의 성격, 목소리 등 의인화에 관한 연구가 진행되고 있다. 향후 인공지능 기술 발전으로 지능형 에이전트의 역할과 기능이 확장될 것으로 보이며, 사용자 유형, 사용환경, 에이전트 외관 등 에이전트 관련 다양한 속성에 대한 고려가 필요할 것으로 보인다. 따라서 본 연구에서는 강한 인공지능 에이전트가 나타나는 컨셉 영상 시나리오의 분석을 통해 사용자 관점에서 에이전트의 인터랙션 속성들을 유형화하였다. 연구방법으로 에이전트에 대한 이론적고찰을 토대로 분석을 위한 프레임워크를 구축하였다. 이후 대중화된 영상시청 플랫폼인 유튜브(Youtube)를 활용하여 다수의 영상 시나리오를 수집 및 선별하고 환경, 사용자, 에이전트 관점에 따라 분석하였다. 그 결과 시점, 공간, 형태, 에이전트 행위, 연동기기, 에이전트 인터페이스, 사용상태, 사용자 인터페이스 8개 속성을 유형화하였다. 이는 향후 상용화될 에이전트의 개발 및 예측 시 참고자료로 활용될 것으로 기대된다.
서론: 대한감각통합치료학회 주최 2008년 치료과정에 참여한 감각통합기능장애 아동의 적응반응의 변화를 통하여 단기집중 치료프로그램의 효과를 제시하고자 하였다. 연구방법: 아동의 평가결과를 기초로 개별 치료를 실시하였고, 각 치료회기에서 보인 아동의 적응반응에 따라 회기별 목표와 활동계획을 수정하여 다음 회기에 적용하였다. 또한 가정연계 프로그램을 고안하여 부모교육을 실시하였다. 결과: 치료회기 동안 아동은 자세조절 능력이 향상되었고, 구강방어증상이 완화되었으며 또래와의 상호작용면에서 적응반응의 향상을 보였다. 결론: 좀 더 효과적인 치료향상을 위하여 집중감각통합치료와 가정연계 프로그램이 지속되어야할 것이다. 또한 부모가 치료 과정에서 나타나는 아동 행동양상의 변화를 이해하고, 아동이 감각통합 발달단계에 맞춰 적절한 감각활동을 탐색하는 것을 돕기 위한 지속적인 부모 교육이 필요하다.
ITSP(Internet Telephony Service Provider)를 이용한 VoIP 서비스의 사용자가 증가함에 따라 VoIP 스팸은 큰 문제로 대두되고 있다. 기존의 일반 전화 때부터 사용되던 스팸은 실시간적 음성 통신이라는 특성상 콘텐츠 필터링을 하기 어렵기 때문에 콜 행위 패턴 조사를 통해 스패머(Spammer)를 구분하고 있다. 그러나 잘못된 오판으로 인한 문제와 스팸으로 인식하는 임계값을 넘지 않는 한도의 스팸 전송, 그리고 여러 사용자가 하나의 번호를 공유하여 사용하는 경우에는 여전히 스팸의 위협이 남아 있다. 이에 본 논문에서는 튜링 테스트를 이용한 VoIP 스팸 방지를 제안한다. 제안된 방법은 송신자에게 튜링 테스트를 거치게 하고, 튜링 테스트를 통과한 사용자만 수신자와 연결이 되는 방식으로 동작한다. 또한 튜링 테스트를 통과한 정상적인 사용자에게는 티켓을 줌으로써 재발신시 거쳐야하는 튜링 테스트의 번거로움을 줄일 수 있다. 제안된 방법은 ASUS WL-500G 무선 공유기 및 Asterisk IP-PBX에서 구현되었고 실험을 통해 제안된 방법의 유효성을 검증하였다.
본 논문에서는 미국, 일본, 한국의 3개국을 중심으로 정치 불신의 실태분석에 그 목적을 두고 있다. 2008년 세계가치관조사에 의하면 3개 국가의 정치불신은 국민의식 수준을 기준으로 할 때 70%를 상회하고 있다. 특히 한국의 경우 우리나라는 미국, 일본과 비교해 볼 때 극단적 불신계층을 보면 의회와 정당에 대해 가장 높은 불신비율을 보이고 있다. 이는 정당과 의회의 미흡한 정치서비스 수준에 대해 국민의 불평행위를 해소할 수 있는 정치 메커니즘을 갖추고 있지 않다는 것을 시사한다. 그래서 결과적으로 정치불평 행태채널은 정치 메카니즘 내부에 더 존재할 수 있도록 만들어져야 할 것이다. 또한 이제까지 한국의 정당들은 사회발전과 국민통합의 역할을 수행하지 못하고 사회에 오히려 부정적 영향을 미쳤던 것이 사실이며 이러한 것도 장래 개선되어야 할 것이다. 이러한 정치불신은 민주주의를 저해하는 가장 큰 요인이므로 이를 개선해 나가기 위한 국민적 합의가 필요하다.
멀티 뷰 기법은 데이터를 다양한 관점에서 보려는 접근 방법이며 데이터의 다양한 정보를 통합하여 사용하려는 시도이다. 최근 많은 연구가 진행되고 있는 멀티 뷰 기법에서는 단일 뷰 만을 이용하여 모형을 학습시켰을 때 보다 좋은 성과를 보인 경우가 많았다. 멀티 뷰 기법에서 딥 러닝 기법의 도입으로 이미지, 텍스트, 음성, 영상 등 다양한 분야에서 좋은 성과를 보였다. 본 연구에서는 멀티 뷰 기법이 인간 행동 인식, 의학, 정보 검색, 표정 인식 분야에서 직면한 여러 가지 문제들을 어떻게 해결하고 있는지 소개하였다. 또한 전통적인 멀티 뷰 기법들을 데이터 차원, 분류기 차원, 표현 간의 통합으로 분류하여 멀티 뷰 기법의 데이터 통합 원리를 리뷰 하였다. 마지막으로 딥 러닝 기법 중 가장 범용적으로 사용되고 있는 CNN, RNN, RBM, Autoencoder, GAN 등이 멀티 뷰 기법에 어떻게 응용되고 있는지를 살펴보았다. 이때 CNN, RNN 기반 학습 모형을 지도학습 기법으로, RBM, Autoencoder, GAN 기반 학습 모형을 비지도 학습 기법으로 분류하여 이 방법들이 대한 이해를 돕고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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