본 연구는 초등학교 과학수업에서 AR 콘텐츠 활용이 학습 활동에 미치는 효과를 알아보기 위해 AR 콘텐츠 적용집단과 전통적 집단과의 차이를 비교하였다. 이를 위해 학습 활동의 하위요소로 학습집중도, 학습활동 소요변인, 학습참여의 능동성, 수업분위기의 네 영역에서의 효과를 검증하였다. 그 결과, 학습집중도는 AR과 전통적 집단간에 의미있는 차이가 발생하지 않은 반면 학습참여의 능동성은 행동적인 능동성 요소에 있어서 AR 적용 집단이 높았고 언어적 능동성은 집단 간 차이가 발생하지 않았다. 학습활동 소요변인 측면에서는 AR 집단이 전통적 집단보다 학습자의 다양한 학습활동을 촉진하였다. 수업분위기 측면에서는 AR 콘텐츠 활용수업이 전통적 수업에 비해 수업분위기를 긍정적으로 조장하는 것으로 나타났다. 따라서 AR 콘텐츠를 과학과 수업에 적용하면 교수 학습과정에서 학습자의 행동을 능동적으로 촉진하고, 다양한 학습활동을 촉진하며 수업 분위기를 긍정적으로 조장할 수 있는 것으로 나타났다.
Cheoungju International Craft Biennale is not just an art exhibition but more like a pubic festival which is including an experiential learning and a public participation section as well as a special exhibition and an international competition section. Thus it is strongly required to present an appropriate meaning and mood corresponding to each exhibition hall. The paper has examined the exhibition topics during the last 10 years and the plannings and contents to install the exhibition hall according the yearly topic and it has analyzed the comprehensive evaluations after the exhibition. The research scope is limited to the part related to the exhibition hall and facilities, which is including calculation of dimensions and layout, access and movement system, the appropriateness of the design and construction period, measure of applied technology appropriateness, post management as well as planning intent, estimation of the number of the visitors, preliminaries. With the results shown in the comprehensive evaluation and analysis, the paper has presented two issues, the one related to the procensure and preparation and the other related to the facilities. It is showed that both problems are due to the lack of expertise and it is necessary for the experts to participate from the first step of the procedure including planning for the successful exhibition. For the appropriate exhibition hall corresponding to the exhibition planning and scale, it is required to have the professional considerations of successful space and visitor's movement management, display environment, construction method, and post management. The study presents that architectural and interior design have to take an active part in constructing exhibition design in overall stage including the initial, practice, and evaluation stage.
4차 산업혁명 시대에 맞추어 인공지능 기술은 눈에 띄게 발전하고 있다. 그 중 CNN 등을 활용한 시각 데이터 기반의 인공지능이 활발히 연구 진행 중이다. 시각 기반 모델 중 하나인 U-net은 Semantic Segmentation에 강한 정확도를 보이고 있다. 기존의 U-net을 활용하여 여러 가지 연구들이 진행 되어왔지만 가스, 연기와 같이 외곽선이 뚜렷하지 않은 연구들은 아직 부족한 실정이다. 또한 이와 대조적으로 가스, 연기 탐지에 대해 많은 연구들이 진행이 되어왔지만 U-net 등을 활용하여 단순한 Detection이 아닌 Segmentation 연구는 부족하다. 이를 토대로 본 연구에서는 U-net을 활용하여 가스, 연기 등을 탐지하는 연구를 진행하였다. 본 논문에서는 설정한 실험환경에서 3D camera를 활용하여 데이터를 수집하고 학습 및 테스트 셋을 생성한 방법을 기술하고, U-net을 적용한 방법과 얻은 결과를 검증한 내용을 서술하고, 마지막으로 활용방안 등에 대하여 논하였다.
본 연구는 최근 제주 현대미술가들의 작업을 지속해서 수용하며 활발한 작업을 끌어내고 있다는 점에 연구 배경을 갖고, 제주 미술 작가의 작품과 제주 관광산업에 이바지할 방안에 관해 연구하기 위한 것이다. 이러한 연구 목적을 달성하는 방안으로서 딥드림 제너레이터(Deep Dream Generator) 소프트웨어는 본 연구를 추진하는 데 효과적인 방법이라 판단하였다. 구체적인 연구 과정으로서, 딥드림 제너레이터를 활용해 제주 작가 작품과 딥드림 제너레이터에서 제공하는 저명한 해외 작가들의 작품 각각을 직접 찍은 제주 오름 사진과 합성해 그 결과물을 전시하며, 인공지능을 이용한 제주 오름의 재해석을 시도하고자 한다. 또한, 나온 결과물을 이용해 제주 관광상품에 활용하는 방안을 모색함으로써 제주의 미술 작품과 관광을 활성화할 것으로 기대된다.
본 연구는 4차산업혁명과 글로벌 팬데믹이라는 시대적 요구에 대학에도 새로운 패러다임이 필요한 현 상황을 배경으로 이에 따른 평생교육으로서의 온라인 대학원 신설을 위한 교육 방안을 제안하였다. 연구 방법으로는 학자와 전문가들의 미래 교육에 대한 시사점과 의견을 종합하고 이를 활용한 해외 대학의 사례들을 분석하여 온라인 대학원 교육 방안을 제안하였다. 연구 결과 온라인 대학원은 평생교육으로서 새로운 기회를 제공하는 장이 되어 다양성이 필요하고 이를 실현하기 위해서 마이크로 크레디트(Micro Credit) 학사 운영 방식을 활용한다. 또한, 다양하고 융합 전공 프로그램에 상응하고 이를 더 발전시킬 수 있도록 문제해결 중심의 교수 방법으로 학생들의 융합적 문제해결 능력과 더불어 능동적인 학습과 학생 간, 교수 간 상호작용을 높이도록 한다. 추후 온라인 대학원의 더 세부적인 교과과정 연구가 필요하며 본 연구를 토대로 온라인 대학원 교육 발전 연구에 기여하길 바란다.
최근 높은 접근성을 기반으로 다양한 콘텐츠가 양산됨에 따라 미디어 콘텐츠 시장이 더욱 활성화되고 있다. 사용자들은 취향에 맞는 콘텐츠를 찾고자 하며, 각 플랫폼에서 콘텐츠의 개인화 추천을 위해 경쟁하고 있다. 효율적인 추천시스템을 위해서는 양질의 메타데이터가 필요하다. 기존의 플랫폼들은 영상의 메타데이터를 사용자가 직접 입력하는 방식을 취하고 있다. 이는 많은 양의 데이터를 처리하는 데에 시간과 비용을 낭비하게 할 것이다. 본 논문에서는 미디어 초개인화 추천을 위해서 영화예고편을 바탕으로, 영상의 YCrCb 컬러 모델을 기반으로 키프레임을 추출하고, 인공지능의 지도학습을 통해 영화 장르를 구별하고 추후 메타데이터 생성을 위한 활용방안을 제안하고자 한다.
매년 여름철 양자강에서 유출되는 저염분수는 동중국해 뿐만 아니라 제주도 주변 해역의 염분 변화에 큰 영향을 미치며 때때로 그 영향은 한반도 연안에 국한되지 않고 대한해협을 통과하여 동해 외해 까지 확장되기도 한다. 한반도 주변으로 확장된 양자강 유출수는 해양 물리 및 생태학적으로 많은 영향을 끼치며 어업 및 양식업에 큰 피해를 유발하기도 한다. 그러나 현장조사의 한계점 때문에 동중국해에서 확산되는 저염분수를 지속적으로 관측하기에는 현실적으로 어려움이 있다. 이러한 이유로 양자강 유출수의 확산을 실시간으로 모니터링하기 위해 인공위성을 활용한 표층 염분 산출 연구가 많이 진행되어 왔다. 본 연구에서는 시간 및 공간 해상도가 상대적으로 좋은 GOCI(Geostationary Ocean Color Imager)를 활용한 동중국해 표층 염분 산출 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘 개발을 위해 기계학습 기법 중 하나인 MPNN(Multilayer Perceptron Neural Network)을 이용하였으며, 출력층에는 SMAP(Soil Moisture Active Passive) 위성의 표층 염분 자료를 활용하였다. 이전 연구에서 2016년 자료를 이용한 표층 염분 산출 알고리즘이 개발되었으나 본 연구에서는 연구 기간을 2015년 부터 2020년까지로 확장하여 알고리즘 성능을 개선하였다. 2011년부터 2019년까지 동중국해에서 관측된 국립수산과학원의 정선조사자료를 이용하여 알고리즘 성능을 검증한 결과로 R2는 0.61과 RMSE는 1.08 psu로 나타났다. 본 연구는 GOCI를 이용한 동중국해 표층 염분 모니터링 알고리즘 개발을 위해 수행되었으며, 향후 GOCI-II의 표층 염분 산출 알고리즘 개발에 많은 기여를 할 것으로 기대된다.
대학의 게임제작교육은 게임교육 과정의 완성단계이며 게임 산업의 미래를 결정하기 때문에 매우 중요하다. 그러므로 다양한 제작 경험과 창작학습을 수행하기 위해서 현재 게임 산업의 진행 방향과 정보통신의 나아갈 방향을 미리 예단하여 게임제작에 필요한 정보를 습득 재가공하는 것이 필요하다. 본 연구는 게임 그래픽 디자이너 지망생을 위한 게임엔진 교육의 효율적 방안에 초점을 맞추었다. 이들을 대상으로 게임 엔진 기반의 제작 수업을 진행하여 실무 중심의 게임 제작 능력을 가능하게 하는 방법론을 제시하는 것이다. 게임제작 수업 시간에 그래픽 지향의 학생이 가상의 게임을 기획하고 결과물을 그래픽 작업만으로 제한하는 것이 아니라 그래픽 데이터를 검증하고 보완점을 찾아 완성도 높은 기획과 그래픽 능력을 갖추는 것을 말한다. 그러나 게임 프로그래머의 도움 없이는 불가능한 작업이기에 게임 엔진 교육의 중요성이 대두된다. 연구 내용에는 국내 게임 교육기관의 애로사항을 파악하고 그래픽 디자이너 중심의 편한 환경을 제공하는 게임엔진인 유니티3D(Unity3D)와 프로그래머 중심의 토크(Torque) 엔진을 기반으로 게임엔진을 활용한 제작 사례를 제시한다. 또한 본 연구의 목적과 학습 효율을 알아보기 위해 제작 이후 설문방식을 통해 게임 엔진의 활용이 게임 그래픽 교육에 효율성이 있는지 알아본다. 이를 통해 게임프로그래밍 비전공자들의 경우 기획서 작성에만 머물고 실제의 게임제작 구현이 불가능했던 수업을 개선할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 상이한 체제 즉, 사회주의 노동시장에서 자본주의 노동시장으로의 이행 후 성공적인 직업생활을 영위하고 있는 북한이탈주민을 대상으로 전환적 진로선택 과정을 탐색하는 것이다. 연구목적 달성을 위해 북한이탈주민의 전환적 진로선택과정은 어떠한가, 이 과정에 어떤 학습요소가 선택에 영향을 주는가? 라는 문제를 제시하였다. 현재 자신의 직업에 대한 주관적 성공감을 가지고 있으며, 경험의 과정을 풍부하고 상세하게 잘 설명할 수 있는 남성3명, 여성8명과 심층면담을 진행하였다. 방법은 Strauss & corbin(1998)이 제시한 (개방코딩, 축코딩, 선택코딩)하위범주와 범주를 관계 짓는 근거이론 방법으로 분석하였다. 결과, '관점전환'이라는 중심현상으로부터 패러다임 모형이 도출되었다. 핵심범주는 '관점을 전환하여 새로운 진로에 도전함'이었다. 전환적 진로선택 과정은 '현실인식 단계', '적극적 변화 인지단계', '지지/대처전략 단계', '성장 단계'로 시간의 흐름과 상호작용에 따른 4단계가 도출되어 진로선택 과정에서 전환학습에 따른 긍정적 반성과 계획된 우연기술의 잠재적 요소를 발견할 수 있었다. 본 연구 결과는 북한이탈주민을 위한 진로교육 및 진로상담을 위한 기초자료로 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
동작 포착 시스템에 의해 기록된 동작 데이타를 재사용하는 것은 비용 절감이나 작업과정의 효율성 증대를 위해 매우 중요한 기술이다. 그러나 기록된 데이타의 동작 곡선이 제어점을 가지고 있지 않기 때문에 상호작용을 통한 동작 데이타의 편집이 쉽지 않아서 데이타의 재사용에 어려움이 있다. 기존 동작 데이타를 재사용하는 기술로서 많은 학자들은 조각 동작(Clip motion)들을 부드럽게 연결하여 새로운 동작을 만들어 내는 동작 전이 기술을 제안하고 있다. 본 논문에서는 이러한 동작 전이 기술의 구현 방법으로 균등 자세 지도(Uniform Posture Map: UPM)알고리즘을 제안한다. 학습 단계에서 UPM은 다관절체의 다양한 자세들을 비감독 경쟁 학습을 통해 양자화한다. 이 단계에서 서로 유사한 자세를 나타내는 출력 뉴런을 기하학적으로 근접한 위치에 배치해서 다관절체의 전체 동작 지도를 생성한다. 생성된 UPM의 이러한 특징을 이용해서 적용된 두 동작의 중간 자세를 만들어 내고, 이 자세를 전체 중간 동작을 만들어 내는 키 프레임으로 사용한다. 많은 계산량이 요구되며, 결과 동작을 제어하기가 어려운 다른 동작 전이 알고리즘들과 비교하여 UPM 알고리즘은 중간 동작 생성에 상대적으로 적은 계산량을 요구하며, 하나의 변수를 이용하여 생성된 동작을 제어할 수 있어서 편리한 상호작용 작업 환경을 제공한다. 특히 자기 조직 지도(Self-Organizing Mpa: SOM) 알고리즘을 이용해 자세 지도를 생성할 때, 실제로 존재하지 않은 자세가 포함될 수 있는 가능성을 학습 단계에서 제거함으로써 자세 생성에 있어서 안정성을 확보할 수 있다. 이로 인해 선형 보간법에 비해서 실제 동작에 가까운 동작 곡선을 생성함으로써 보다 자연스러운 동작을 만들어 낼 수 있다. 본 논문에서 제안된 동작 전이 기법은 삼차원 애니메이션 제작, 삼차원 게임, 가상 현실 등의 다양한 분야에 유용하게 적용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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