이 연구의 목적은 학생들이 그린 그림이 야외지질답사와 모델링 기반 순환 학습에서 어떤 의미를 갖는지 질적으로 탐색하는 것이다. 서울의 한 대학 부설 영재교육원에 재학 중인 10명의 학생이 참여하였다. 한탄강 형성과정이라는 것을 주제로 야외지질답사와 3차시 모델링 3차시 수업을 진행하였다. 각 차시별 학생들이 작성했던 모든 기록장(글, 그림), 연구자 필드노트, 학생들이 참여한 모든 영상 자료 및 음성 녹음, 전사한 인터뷰 자료 등을 연구진과 공유하였다. Hatisaru (2020) 그림 표상화를 야외지질학습의 맥락에 맞게 수정하여 그림의 유형을 분류하였다. 학생들의 글(text, memo)을 포함한 그림의 특징을 분석하기 위해 연연적 내용 분석(deductive content analysis)을 사용하였다. 또한, 그림이 모델링 기반 순환 과정(자료 수집 관찰, 모델 생성, 모델 발달, 자연현상의 구체화) 속에서 어떤 역할을 하는지 분석하였다. 그 결과 학생들의 그림 유형은 지질학적인 개념을 포함한 상징적 이미지, 지형학적으로 외형을 묘사한 외형적 이미지, 학생들의 심리적인 영역을 표현한 정의적 이미지가 있었다. 특징은 설명, 생산화, 정교화, 증거, 일치, 심상(心狀)으로 분류하였다. 그림의 유형과 특징은 모델링 기반 순환 학습 과정에서 연속적으로 나타나며 학생들의 모델 발달 과정 속에서 학생들의 인지적인 영역에 관한 특성과 학업에 대한 긍정적인 태도와 감정을 반영하였다. 학생들이 그린 그림은 야외지질답사와 모델링 과정 모두에 있어서 학생들의 사고와 의사표현을 반영할 수 있는 도구로써 의미를 있음을 밝힘으로써 과학교육 관계자들에게 학생들의 그림 그리기 활동의 중요성을 역설하였다.
본 연구는 국내 중학교 건축 계획 시 참조점을 구하기 위해 관련 연구가 부족했던 일본의 중학교 건축을 대상으로 그 계획특성을 살펴보았다. 이를 위해 1990년대 이후 준공된 14개 학교들을 선별해 이들을 대상으로 교육 및 생활공간, 기타 주요 공간 등의 영역별 계획특성을 분석하였다. 분석대상 학교들의 계획특성을 정리하면 다음과 같다. 1) 분석대상 학교들은 학교 운영방식에 따라 교과교실형 학교와 특별교실형 학교로 크게 구분할 수 있는데 이에 따라 가장 기본적인 공간이 되는 교육 및 생활공간의 계획특성에서 차이가 나타난다. 2) 교과교실형 학교는 교과교실, 홈베이스, 미디어 스페이스, 교사공간 등의 요소로 교육 및 생활공간이 구성되며 홈베이스와 교과교실과의 인접여부에 따라 교실 부속형과 독립형의 두 가지 유형으로 크게 구분된다. 3) 특별교실형 학교는 학급교실과 다목적 공간으로 교육 및 생활공간이 구성되는데, 다목적 공간과 학급교실이 직접 연결되어 있는 유형과 분리되어 있는 두 가지 유형으로 구분된다. 4) 특별교실은 지역개방과 과목별 특성을 강조할 수 있는 계획특성이 나타나며 부속 공간들의 연계로 공간의 분화특성이 나타난다. 5) 도서실은 개별실이 아닌 컴퓨터실, 시청각실, 다목적 홀 등과 연계된 복합구성으로 계획되며 벽으로 구획하지 않고 개방적으로 구성하는 경향이 강하다. 6) 체육시설로는 옥내 체육관이 기본적으로 설치되며 이와 함께 무도장, 옥외 수영장 등의 설치 빈도가 높다. 이들은 체육수업뿐만 아니라 방과 후 활동을 지원하기 위해 설치된 측면도 크다. 7) 테라스, 발코니, 외부계단 등의 적극적인 계획을 통해 외부공간을 입체적으로 확보하고 있으며 이들이 다양한 기능을 가지도록 계획하고 있다.
국내의 많은 지방자치단체에서는 지역에서 발생하는 사건들에 대한 시청각 기록물을 사람들이 쉽게 열람할 수 있도록 온라인 서비스를 제공하고 있다. 그러나 지자체들의 현재 사진 기록물 관리 방식은 표준적인 메타데이터가 부재하고 사진의 정보를 활용하지 않기 때문에 지자체 간 호환성과 검색 편의성이 낮은 문제점을 가진다. 이와 같은 문제점을 개선하기 위해, 본 논문에서는 국내 지자체 사진 기록물의 효율적 관리를 위한 메타데이터 설계와 기계학습 기반 자동 인덱싱 기술을 제안한다. 먼저, 본 논문에서는 국내 지자체 사진 기록물에 특화된 메타데이터를 설계하여 지자체 간 사진 기록물의 호환성을 높이고, 사진의 기본 정보와 특성을 나타낼 수 있는 요소들을 메타데이터 항목에 포함함으로써 사진 기록물의 효율적인 관리를 가능하게 한다. 또한, 기계학습 기술을 기반으로 사진의 사건과 카테고리를 반영하는 정보인 사진 속 텍스트와 객체를 자동 인덱싱하여, 사진 기록물 검색 시 사용자 검색의 편의성을 높인다. 마지막으로, 본 논문에서는 제안한 방법을 사용하여 국내 지자체 사진 기록물에서 텍스트와 객체를 자동으로 추출하고, 추출한 내용과 기본 정보를 본 논문에서 설계한 사진 기록물 메타데이터 항목에 저장하는 프로그램을 개발하였다.
립리딩은 잡음 환경에서 저하되는 음성 인식률의 보상과 음성을 청취하기 어려운 상황에서의 음성인식보조 수단으로 많은 연구가 시도되고 있다. 기존 립리딩 시스템은 인위적인 조명 환경이나 얼굴과 입술 추출을 위하여 미리 정해진 제한된 조건에서 실험되어 왔다. 본 논문에서는 화자의 움직임이 허용되고 컬러나 조명과 같은 환경 변화에 제한조건을 완화한 영상을 이용하여 실시간 립리딩 시스템을 구현하였다. 본 논문의 시스템은 범용으로 사용되는 PC 카메라를 통해 입력받은 영상에서 얼굴과 입술 영역을 실시간으로 검출한 후, 립리딩에 필요한 영상정보를 추출하고 이 입술 영상 정보를 이용하여 실시간으로 발성 단어를 인식할 수 있다. 얼굴과 입술 영역 검출을 위하여 조명환경에 독립성을 갖는 색도 히스토그램 모델을 이용하였고 움직이는 화자의 얼굴 추적을 위하여 평균 이동 알고리즘을 이용하였다. 검출된 입술 영역에서 학습과 인식에 필요한 영상 정보를 추출하기 위하여 PCA(Principal Component Analysis)를 사용하였고, 인식 알고리즘으로는 HMM을 이용하였다. 실험 결과 화자종속일 경우 90%의 인식률을 보였으며 잡음이 있는 음성과 합병하여 인식률 실험을 해 본 결과, 음성 잡음비에 따라서 음성 인식률을 약 40~85%까지 향상시킬 수 있었다.
Purpose: The purpose of this study was to identify the effects on knowledge and performance confidence of nursing students in the emergency care of patients with dyspnea after simulation education using a human simulator. Method: The research design was a nonequivalent control group pretest-posttest design. For the experimental group the human simulator was used to provide simulation. Also included were base learning with audio-visual material, explanations about simulation, using SimMan for human simulation, and debriefing. Pre and post-tests were conducted to compare differences in knowledge and performance confidence. Result: The (t=3.83, p<.000) than the control group. For the experimental group, the differences in pretest-posttest scores for knowledge (t=2.30, p=.025) and performance confidence (t=4.28, p<.000) were significantly higher than the experimental group had significantly higher scores for knowledge (t=3.03, p=.004) and performance confidence (t=3.83, p<.001knowledge (t=2.30, p=.025) and performance confidence (t=4.28, p<.000) were significantly higher than the control group. Conclusion: The results of this study indicate that for student nurses, knowledge and performance confidence in emergency care of patients with dyspnea improve with human simulator simulation education. Further study is suggested to develop other scenarios for emergency care and identify the effects of critical thinking and satisfaction when using human simulator simulation education.
This study investigated the educational status, students' recognition, educational needs and degree of difficulty on the food and nutrition section of Technology Home economics subject in middle schools. It was carried out through questionnaires. The subjects were 503(boys; 246, girls; 257) middle school students in 3rd grade in the Daejeon area. The results were as follows. The students' preference for food and nutrition section was 58.5% of boys and 72.0% of girls. On the educational status of this section, The highest cooking frequency was once a year(52.3%), but 12.9% of students had never done cooking practice. Generally, practice education was not enough in subjected schools. The education of food and nutrition section was mainly conducted by lecture. For the behavioral change of students after learning this section, 'I can cook some simple foods' was the most(36.8%) than the other. The contents of high educational needs in this section were 'cooking foods' and ‘basic cooking methods'. A average degree of difficulty in this section was 2.89 points of the likert scale(1~5 point), particularly, 'change of food components by cooking' was the highest at 3.17 points of likert scale(1~5 point) in this degree. In relation to demographic background, the difficult degrees of this section were significantly higher than the other, when their parent's education was under middle school and their fathers' had no occupation. It suggests an increase in cooking frequency, complementing contents needed in life and using various audio-visual education aids are necessary for the education of food and nutrition section.
본 논문은 콘텐츠 창작에 새로운 방법과 다양한 가능성을 제공하고 있는 인공지능 기반의 문화예술 콘텐츠 창작기술을 조사하고 이를 바탕으로 일반인을 위한 직관적인 창작도구를 제안한다. 최근 인공지능을 활용한 창작 기술이 다양하게 제안되고 있지만, 정해진 목적으로 개발 및 서비스되고 있어서 창작과 융합 측면에서 확장성과 활용성에 매우 제한이 많다. 본 논문은 인공지능을 바탕으로 한 다양한 데이터 분석과 처리, 콘텐츠 생성 및 창작 및 시각화 기술동향을 살펴보고, 이를 바탕으로 일반인 창작자를 위한 직관적인 창작도구를 제안한다. 제안된 창작도구는 사용자, 창작환경 및 인공지능 특성을 반영하였으며 문화예술 콘텐츠 창작과정에 문화예술 데이터를 처리 및 변환하면서 인공지능 모델을 접목해 새로운 콘텐츠를 생성하기 위한 요소로 구성된다. 이러한 인공지능을 활용한 창작 도구는 방대하고 다양한 문화예술 데이터를 효과적으로 처리 및 구조화하고 다양한 생성 및 창작 모델을 적용하여 창작에 필요한 시간을 줄이는 동시에 새로운 아이디어를 실험하도록 지원한다. 제안한 문화예술 콘텐츠 창작도구는 창작자들이 인공지능과 관련 기술을 쉽게 다루면서, 주어진 데이터를 다각적으로 이해하면서 새로운 아이디어와 창의성을 발현하기 위한 초석을 제공할 것으로 기대된다.
음성감정인식(Speech Emotion Recognition, SER)은 사용자의 목소리에서 나타나는 떨림, 어조, 크기 등의 음성 패턴 분석을 통하여 감정 상태를 판단하는 기술이다. 하지만, 기존의 음성 감정인식 연구는 구현된 시나리오를 이용하여 제한된 환경 내에서 숙련된 연기자를 대상으로 기록된 음성인 구현발화를 중심의 연구로 그 결과 또한 높은 성능을 얻을 수 있지만, 이에 반해 자유발화 감정인식은 일상생활에서 통제되지 않는 환경에서 이루어지기 때문에 기존 구현발화보다 현저히 낮은 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 일상적 자유발화 음성을 활용하여 감정인식을 진행하고, 그 성능을 향상하고자 한다. 성능평가를 위하여 AI Hub에서 제공되는 한국인 자유발화 대화 음성데이터를 사용하였으며, 딥러닝 학습을 위하여 1차원의 음성신호를 시간-주파수가 포함된 2차원의 스펙트로그램(Spectrogram)로 이미지 변환을 진행하였다. 생성된 이미지는 CNN기반 전이학습 신경망 모델인 VGG (Visual Geometry Group) 로 학습하였고, 그 결과 7개 감정(기쁨, 사랑스러움, 화남, 두려움, 슬픔, 중립, 놀람)에 대해서 성인 83.5%, 청소년 73.0%의 감정인식 성능을 확인하였다. 본 연구를 통하여, 기존의 구현발화기반 감정인식 성능과 비교하면, 낮은 성능이지만, 자유발화 감정표현에 대한 정량화할 수 있는 음성적 특징을 규정하기 어려움에도 불구하고, 일상생활에서 이루어진 대화를 기반으로 감정인식을 진행한 점에서 의의를 두고자 한다.
최근 전자책 시장이 활성화됨에 따라 전자책 단말기에서부터 스마트 기기의 소프트웨어 리더까지 각종 전자책뷰어가 등장하고 있다. 하지만 시각장애인, 난독증, 학습장애인과 같은 독서장애인을 위한 모바일 전자책 인터페이스에 대한 개발과 연구는 부족한 실정이다. 비장애인을 대상으로 만들어진 전자책뷰어는 독서장애인에게 그대로 적용할 수 없기 때문에 독서장애 사용자의 특성에 따라 차별화된 인터페이스가 요구된다. 이에 본 논문에서는 독서장애인용 전자책 표준 형식을 지원하는 모바일 전자책 뷰어 인터페이스 모델을 제안한다. 제시 모델은 전맹인, 저시력인, 학습장애인 등 사용자의 특성 및 상황(context)에 따라 차별화된 인터페이스를 제공한다. 아울러 독서장애인용 어노테이션 시스템을 지원함으로써 기존의 독서장애인용 오디오북과는 다른 사용자-전자책 간의 상호작용을 지원한다. 또한 본 모델을 이용하여 스마트폰 플랫폼인 안드로이드 환경에서의 독서장애인용 전자책뷰어 프로토타입을 구현하고 그 활용 가능성을 제시한다. 본 연구의 결과는 국내 인구 10%에 해당하는 독서장애인의 효율적인 독서활동을 지원할 수 있다.
음향 이벤트 인식은 다수의 음향 이벤트가 발생하는 환경에서 이를 인식하고 각각의 발생과 소멸 시점을 판단하는 기술로써 인간의 청각적 인지 특성을 모델화하는 연구다. 음향 장면 및 이벤트 인식 연구 그룹인 DCASE는 연구자들의 참여 유도와 더불어 음향 인식 연구의 활성화를 위해 챌린지를 진행하고 있다. 그러나 DCASE 챌린지에서 제공하는 데이터 세트는 이미지 인식 분야의 대표적인 데이터 세트인 이미지넷에 비해 상대적으로 작은 규모이며, 이 외에 공개된 음향 데이터 세트는 많지 않아 알고리즘 개발에 어려움이 있다. 본 연구에서는 음향 이벤트 인식 기술 개발을 위해 실내외에서 발생할 수 있는 이벤트를 정의하고 수집을 진행하였으며, 보다 큰 규모의 데이터 세트를 확보하였다. 또한, 인식 성능 개선을 위해 음향 이벤트 존재 여부를 판단하는 보조 신경망을 추가한 이중 CNN 구조의 알고리즘을 개발하였고, 2016년과 2017년의 DCASE 챌린지 기준 시스템과 성능 비교 실험을 진행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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