This study intends to examine the effects of motivational scaffolding in Computer-Supported Collaborative Learning (CSCL). This study was focused on the following two questions. Do motivational scaffolding lead to positive effects on the process in CSCL? Do motivational scaffolding lead to positive effects on the outcome in CSCL? In order to identify strategies for motivational scaffolding, we reviewed the "Flow Theory." Based on literature reviews, principles and strategies were drawn for the motivational scaffolding. An experimental study was conducted in order to investigate the effects of motivational scaffolding on process and outcome. In this study, 87 undergraduate students were divided into two different groups (control group, experimental group). Motivational scaffolding was provided to experimental group. The process was analyzed by examining learners' satisfaction in process. The outcome was analyzed by examining learners' satisfaction in product, group coherence, and quality of product. The difference between the two groups was statistically significant. From these results, we concluded that motivational scaffolding led to positive effects on process and outcome in CSCL environment.
현재 조명의 효율화 및 제어시스템 개선을 통해 에너지절감을 추진한다는 계획을 수립하고 조명자체의 고효율화와 조명제어시스템의 성능 향상을 통해 에너지 절감을 추구하는 노력이 한층 강화될 것으로 보인다. 조명시스템에서 LED를 광원으로 사용할 경우 기존 대비 약 50% 이상의 고효율 조명 구현이 가능하다. 본 논문은 LED 디지털 조명을 제어하기 위해 USN을 활용해 유무선 통신을 지원하는 스마트 디머 와 스마트 스위치를 적용한 LEMS(Lighting Energy Management System)를 개발했다. 이 시스템은 유/무선 네트워킹 장치 및 시스템 S/W를 통해 실내외 조명 및 경관 조명을 포함한 특수 목적 등을 효율적이고 신뢰성 있게 제어 한다. 본 시스템은 LED조명의 Digital System Lighting을 통한 USN 원격통합제어기능 및 에너지 효율성을 증대하여 실내외의 조명에너지 사용량을 최소화 하고, 웹 또는 스위치를 통해 조명 에너지 사용량을 사용자가 측정하여 조명 사용량을 피드백 할 수 있게 하는 참여형 시스템이다.
이 연구는 과학교육에서 인성 역량 함양을 위한 협력적 문제해결 중심 교수모델(Collaborative Problem solving for Character competency, CoProC)의 적용이 학생들의 인성 역량에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 이를 위해 인문계 고등학교 1학년 네 개 학급(143명) 중 실험 집단(2개 학급, 73명)은 두 학기 동안 총 8개 주제의 협력적 문제해결 중심 교수모델(CoProC)을 적용하였으며, 비교 집단(2개 학급, 70명)은 전통적 강의식 수업을 진행하였다. 협력적 문제해결 중심 교수모델은 협력적 문제해결 과정과 논의기반 탐구 과정을 바탕으로 개발하여 준비, 문제해결, 평가의 3단계로 구성하였다. 협력적 문제해결 중심 교수모델의 적용이 학생들의 인성 역량에 미치는 영향을 알아보고자 인성 역량 검사를 분석하였다. 인성 역량 검사의 사전 사후 검사 점수는 SPSS WIN 23.0을 사용하여 실험 집단과 비교 집단간의 차이를 독립표본 T-검증으로 분석하였다. 인성 역량의 총점과 배려, 협력, 책임, 존중, 자기조절에서 실험 집단이 비교 집단보다 유의미하게 높았고, 소통, 정직, 긍정적 자기이해는 유의미한 차이가 나타나지 않았다. 또한 인성 역량 총점은 큰 효과 크기를 보였고, 세부인성 역량은 자기조절, 협력, 배려, 책임, 존중 순으로 중간 효과 크기를 나타냈다. 실험 집단의 학생들에게 실시한 설문 조사를 분석한 결과, 학생들은 배려, 협력, 소통, 책임, 존중 등의 역량이 향상되었다고 응답하였다. 인성 역량의 함양을 위한 협력적 문제해결 중심 교수모델을 통해 학생들은 과학자들처럼 다른 구성원들과 논의 과정을 거쳐 합의하며, 협력하여 과학적 지식을 도출하는 과정을 경험하였다. 이러한 과정의 경험은 인성 역량의 함양으로 이어졌다고 판단된다. 따라서 협력적 문제해결 중심 교수모델을 통해 학생들은 협력과 논의의 과정을 거치면서 인성 역량을 함양 할 수 있었다.
본 연구는 온라인 협력학습 과정의 참여 수준에 대한 학습전략의 영향을 탐색하기 위해 수행되었다. 이를 위해 수도권의 A 대학에서 교직과목을 수강하는 91명의 대학생들을 대상으로 연구를 수행하였다. 학기가 시작되면서, 학습전략은 MSLQ를 통해서 시연, 정교화, 조직화, 비판적 사고, 초인지, 학습시간 관리, 노력조절, 동료학습, 도움구하기를 측정하였다. 다음으로 상호작용을 측정하기 위해서 협력과제를 수행하였고, 집단 편성은 4-5명으로 구성하였다. 참여 수준은 상호작용을 위해 작성한 메시지에 양적 가치를 부여하여 점수로 측정하였다 협력학습의 과정은 학습목표 확인, 학습계획, 개별학습 실행, 학습결과 공유, 보고서 작성, 평가의 단계로 구분하였다. 각 단계에서 나타나 참여 수준에 대해 학습 전략의 영향을 다중회귀분석(단계적 선택방식)을 통해 분석하였다. 그 결과 학습목표 단계는 초인지가 가장 높은 수준에서 영향을 주었고, 학습계획은 학습 시간관리, 학습실행은 시연, 노력조절, 도움 구하기, 동료학습, 학습결과 공유는 조직화, 비판적 사고, 도움구하기, 보고서 작성은 조직화, 정교화, 비판적 사고, 평가는 비판적 사고, 초인지, 정교화가 높은 수준에서 영향이 있었다.
협업 사이버-물리 시스템(Collaborative Cyber-Physical Systems, CCPS)은 물리 세계와 사이버 세계가 밀접하게 결합하여 공동의 목표를 달성하기 위하여 협업을 수행하는 시스템이다. 한편, 단일 사이버-물리 시스템(Cyber-Physical System)의 경우에는 ISO 26262 또는 IEC 61508과 같은 표준을 따르거나 다양한 위험 분석 기법을 적용함으로써 그 안전을 확보할 수 있다. 그러나 CCPS에서는 협업을 수행중인 한 CPS의 결함으로 인하여 다른 협업 중인 CPS에게 수많은 결함을 발생시키기 때문에 안전의 확보가 매우 어렵다. 본 논문에서는 이러한 CCPS의 위험을 분석하여 안전을 확보하기 위해 복합적인 위험 분석과 위험 분석 산출물 사이의 관계를 기반으로 하는 위험 치명도 매트릭스(Fault Criticality Matrix, FCM)를 제시한다. FCM에서는 결함, 결함의 치명도, 안전 가드와 안전 가드의 발생 확률, 결함의 영향 및 순위를 나열하여 분석한다. 안전 엔지니어는 이를 통해 시스템의 설계 단계에서 각 결함의 치명도와 영향을 분석하고, 설계된 안전 가드를 통해 식별된 고장을 효과적으로 관리하고 제어함으로써 안전한 CPS를 개발할 수 있다. 제시된 방법의 유용성을 확인하기 위해 CCPS의 대표적 예인 군집주행에 대하여 사례 연구를 수행하였다. 본 연구에서 개발된 도구를 사용하여 군집주행 시스템에 FCM을 적용함으로써 상세한 결함 치명도 분석을 수행하였고, 분석 결과는 적합성과 효과성 관점에서 점검되었다. 또한 군집 주행에 대한 시뮬레이션 수행을 통해 FCM을 사용하여 결함 치명도를 분석한 군집주행 시스템이 발견된 모든 결함을 완화시켜 충돌 가능성을 크게 낮추었음을 보였다.
4차 산업혁명을 주도하는 기술로서 IoT, 빅데이터, 인공지능, CPS 등이 발전하면서 산업 현장에서 생산성과 효율성을 향상시키기 위한 디지털 트윈의 중요성이 부각되고 있다. 디지털 트윈은 실제 물리적 객체들의 디지털 복제로서, 객체의 속성과 상태를 유지하며 작동하는 가상 모델이다. CPS는 사이버 세계와 물리 세계의 상호작용을 위한 시스템으로, 디지털 트윈은 CPS의 고급형 기술로 볼 수 있다. 디지털 트윈은 AI, XR, 5G 등 다양한 요소 기술의 등장으로 구현 속도가 가속화되었다. 센서 기술의 발전과 IoT, 인공지능, 빅데이터, 클라우드 등의 관련 기술 발전으로 디지털 트윈 시장이 성장하고 있다. 이에 따라 기업들은 비즈니스 인텔리전스와 관련된 솔루션을 도입하여 프로세스 최적화, 비용 효율성, 생산성을 향상시키는 경향이 있다. 본 연구에서는 디지털 트윈 기술과 CPS를 결합하여 이기종 로봇의 실시간 3D 디지털 트윈을 구축하는 것이 목표이다. 이를 위해 유비씨의 FLEXING CPS와 FLEXING EDGE를 활용하여 데이터 수집과 관리를 수행한다. 프로젝트 구성원은 프로토콜 설정, 데이터 수집 및 전달, 3D 디지털 트윈 시뮬레이션을 담당한다. 이를 통해 CPS와 디지털 트윈을 통합한 기술의 가능성을 확인하고, 산업 현장에서 생산성과 효율성을 향상시킬 수 있다.
In this paper, the stability and effectiveness of the force control with a 6-axis compliance device are verified by performing comparative experiments with a commercial F/T sensor. The position/force control algorithm based on the Cartesian stiffness of a compliance device is briefly introduced and the design result of a 6-axis compliance device with F/T sensing is presented. The comparative experiments show that the force control using a compliance device is much more stable than that with rigid F/T sensor due to the enough compliance of a compliance device larger than robot positional resolution.
This study shows a control strategy that acquires both precision and manipulation sensitivity of remote center motion with manual traction for a surgical assistant robot. Remote center motion is an essential function of a laparoscopic surgical robot. The robot has to keep the position of the insertion port in a three-dimensional space, and general laparoscopic surgery needs 4-DoF (degree-of-freedom) motions such as pan, tilt, spin, and forward/backward. The proposed robot consists of a 6-axis collaborative robot and a 2-DoF end-effector. A 6-axis collaborative robot performs the cone-shaped trajectory with pan and tilt motion of an end-effector maintaining the position of remote center. An end-effector deals with the remaining 2-DoF movement. The most intuitive way a surgeon manipulates a robot is through direct teaching. Since the accuracy of maintaining the remote center position is important, direct teaching is implemented based on position control in this study. A force/torque sensor which is attached to between robot and end-effector estimates the surgeon's intention and generates the command of motion. The predefined remote center position and the pan and tilt angles generated from direct teaching are input as a command for position control. The command generation algorithm determines the direct teaching sensitivity. Required torque for direct teaching and accuracy of remote center motion are analyzed by experiments of panning and tilting motion.
Buoys are widely used in marine areas because they can mark positions and simultaneously acquire and exchange underwater, surface, and airborne information. Recently, the need for controlling and optimizing a buoy's position and attitude has been raised to achieve successful communication in a heterogeneous collaborative network composed of an underwater robot, a surface robot, and an airborne robot. A buoy in the form of a marine robot would be ideal to address this issue, as it can serve as a moving node of the communication network. Therefore, a buoy-based autonomous surface robot-kit with the abilities of sonar-based avoidance, dynamic position control, and static attitude control was developed and is discussed in this paper. The test and evaluation results of this kit show the possibility of real-world applications and the need for additional studies.
정보 통신 및 인공지능 기술의 발전은 우리 군의 지휘통제체계의 지능화를 요구하며, 이를 달성하기 위해 다양한 시도가 이루어지고 있다. 본 논문은 특히, 지휘통제 워크플로우에서 활용 가능한 정보의 양이 폭발적으로 증가함에 따라 지휘통제체계 사용자에게 제공되는 정보 중 수행 업무에 가장 핵심적인 정보를 제공할 수 있는 협업 필터링(Collaborative Filtering, CF) 및 추천 시스템(Recommendation System, RS)에 주목한다. 군 지휘통제체계에서 정보의 필터링을 수행하는 RS는 가장 우선 설명 가능한 추천을 수행하여야 하며, 그 다음 지휘관들이 임무를 수행하는 다양한 상황을 고려한 추천이 수행되어야 한다. 본 논문에서는 지휘통제 워크플로우를 지원하기 위하여 정보를 선택적으로 추천하는 contextual pre-filtering CARS 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 1) 지휘결심자의 상황 및 관계에 기반하여 데이터를 사전에 필터링하는 contextual pre-filtering, 2) CF의 취약한 데이터 희소성 문제를 극복하기 위한 피쳐 선택, 3) 피쳐 간의 디스턴스를 사용자의 유사도 산출에 활용한 CF, 및 4) 사용자의 선호를 반영하기 위한 규칙 기반 포스트 필터링의 4 단계로 구성되어 있다. 본 연구의 우수성을 평가하기 위해서 상용 수준의 실험 데이터셋 2종에 대해 기존 CF 방법의 다양한 디스턴스 방법을 적용하여 비교 실험하였다. 비교 실험 결과 제안된 프레임워크가 3가지 평가지표(MAE, MSE, MSLE) 측면에서 우수함을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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