본 논문에서는 제스처 인식 대형 놀이 시스템을 기반으로한 한자 학습 콘텐츠에 대해 제안한다. 제안한 시스템은 두 대의 적외선 영상에서 사용자의 포즈를 예측하는 부분과 연속된 포즈들로부터 제스처를 인식하는 부분으로 구성되어 있다. 그리고 각각의 적외선 카메라에서 하나의 포즈에 대한 정면 포즈와 옆면 포즈로 나눠서 획득한 후 이를 사용하여 HMM의 모델을 이용하여 제스처를 분류하였다. 사용자와 컴퓨터간 의사소통에 있어서, 장치를 사용하지 않고 사용자의 행동에 의한 조작을 통해 사용자가 쉽게 조작할 수 있고 편리함을 제공하였다. 또한 두 개의 대형 디스플레이와 다양한 멀티미디어 요소를 이용하여 몰입과 흥미를 유발시킬 수 있기 때문에 정보 전달을 극대화할 수 있다. 단순한 주입식 교육 콘텐츠가 아닌 에듀테인먼트 콘텐츠인 한자 학습 콘텐츠는 게임과 교육을 동시에 제공하여 사용자에게 재미와 흥미를 주어 자연스레 한자를 습득할 수 있고 제스처 기반 대형 놀이 시스템과 결합하면서 사용자에게 놀면서 배울 수 있는 시너지 효과를 기대할 수 있다.
Yoon, Yeo Chan;Park, So Young;Park, Soo Myoung;Lim, Heuiseok
ETRI Journal
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제42권1호
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pp.67-77
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2020
Image captioning has received significant interest in recent years, and notable results have been achieved. Most previous approaches have focused on generating visual descriptions from images, whereas a few approaches have exploited visual descriptions for image classification. This study demonstrates that a good performance can be achieved for both description generation and image classification through an end-to-end joint learning approach with a loss function, which encourages each task to reach a consensus. When given images and visual descriptions, the proposed model learns a multimodal intermediate embedding, which can represent both the textual and visual characteristics of an object. The performance can be improved for both tasks by sharing the multimodal embedding. Through a novel loss function based on class activation mapping, which localizes the discriminative image region of a model, we achieve a higher score when the captioning and classification model reaches a consensus on the key parts of the object. Using the proposed model, we established a substantially improved performance for each task on the UCSD Birds and Oxford Flowers datasets.
본 논문에서는 실시간 동정 환경에 효과적인 L-CAA 에이전트 구조를 제안한다. L-CAA 에이전트 구조는 변화하는 환경에 대한 적응성을 높이기 위해, 선행 연구를 통해 개발된 행위 기반 에이전트 구조인 CAA에 강화 학습 기능을 추가하여 확장한 것이다. 안정적인 성능을 위해 L-CAA에서 행위 선택 메커니즘은 크게 두 단계로 나뉜다. 첫 번째 단계에서는 사용자가 미리 정의한 각 행위의 수행 가능 조건과 효용성을 검사함으로써 행위 라이브러리로부터 실행할 행위들을 추출한다. 하지만 첫 번째 단계에서 다수의 행위가 추출되면, 두 번째 단계에서는 강화 학습의 도움을 받아 이들 중에서 실행할 하나의 행위를 선택한다. 즉, 강화 학습을 통해 갱신된 각 행위들의 Q 함수 값을 서로 비교함으로써, 가장 큰 기대 보상 값을 가진 행위를 선택하여 실행한다. 또한 L-CAA에서는 실행 중인 행위의 유지 가능 조건을 지속적으로 검사하여 환경의 동적 변화로 인해 일부 조건이 만족되지 않는 경우가 발생하면 현재 행위의 실행을 즉시 종료할 수 있다. 그 뿐 아니라, L-CAA는 행위 실행 중에도 효용성이 더 높은 다른 행위가 발생하면 현재의 행위를 일시 정지하였다가 복귀하는 기능도 제공한다. 본 논문에서는 L-CAA 구조의 효과를 분석하기 위해, 대표적인 동적 가상환경인 Unreal Tournament 게임에서 자율적을 동작하는 L-CAA기반의 UTBot 들을 구현하고, 이들을 이용하여 성능실험을 전개해본다.
스포츠 영상은 중요한 정보 자원에 속하여 있고 정확다가 높게 스포츠 영상 속에 유효 클립을 추출할 수 있어서 코치를 잘 보조하여 영상에서 선수들의 동작을 분석하며 사용자가 더 직관적으로 선수들의 타격 자세를 감상할 수 있다. 현재 스포츠 영상 클립 추출된 결과가 주관이 뚜렷하고 업무량이 많고 저효율 등 결함에 대해 MobileNetV3을 기반으로 스포츠 비디오 클립 분류 방법을 제시하였고 사용자의 시간이 절약하게 한다. 실험이 추출된 유효 클립에 대한 유효성 평가를 진행했으며 추출된 클립에서 유효적인 비율은 97.0%로 자지해서 유효 클립이 추출된 결과는 양호를 밝히는 동시 후속 배드민턴 동작의 원본 영상 데이터 집합의 구성을 위한 기초를 다진다.
딥러닝을 기반으로 한 음성 인식 기술이 상용 제품에 적용되기 시작했지만, 음성 인식으로 분석된 텍스트를 효율적으로 처리할 방법이 없기 때문에 VR 컨텐츠에서 그 적용 예를 찾아 보기는 쉽지 않다. 본 논문은 문장의 형태소를 분석하는 형태소 분석기와 챗봇 개발에 주로 이용되는 검색 기반 모델(Retrieval-Based Model)을 활용하여 명령어를 효율적으로 인식하고 대응할 수 있는 한국어 텍스트 명령 시스템을 제안하는 것을 목적으로 한다. 실험 결과 제안한 시스템은 문자열 비교 방식과 같은 동작을 하기 위해 16%의 명령어만 필요했으며, Google Cloud Speech와 연동하였을 때 60.1%의 성공률을 보였다. 실험 결과를 통해 제안한 시스템이 문자열 비교 방식보다 효율적이라는 것을 알 수 있다.
컴퓨팅 사고력은 분석적 사고 능력으로, 누구에게나 또 어디에서나 필요한 능력이다. 실과 교과서에 제공되어 있는 기존의 컴퓨팅 사고력 개발 교육은 절차적 사고 능력 신장을 위한 언플러그드 활동에서 블록형 프로그래밍 언어로 이어진다. 다수의 언플러그드 활동은 놀이를 통한 순차적 사고 과정 연습에 초점을 두어 프로그래밍 언어에 필수적인 추상화나 자동화 과정에 대한 학습이 부족할 수 있다. 또 블록형 프로그래밍 언어에는 초등 교육과정에 소개되지 않는 좌표 평면 등의 개념이 등장하여 학생들이 블록형 프로그래밍 언어 자체에 부담감을 느끼게 만들기도 한다. 본 연구에서는 게임에 기반한 프로그래밍 언어 교육을 통해 초등학생의 컴퓨팅 사고력 개발을 위한 수업을 설계하였다. 수업 결과와 그 효과성은 비버챌린지를 통해 분석하였다. 분석 결과, 학생들의 컴퓨팅 사고력이 수업 전보다 향상되었음을 확인할 수 있었다.
'컴퓨터 교육'이라는 개념은 컴퓨터를 이용한 교육과 컴퓨터를 배우는 교육 두 가지 의미를 동시에 가지고 있기 때문에 사용하는데 주의를 기울여야 한다. 후자의 개념으로서 '컴퓨터 교육'은 전산학에 대한 개론 및 프로그래밍과 관련된 학습이 핵심을 이룬다. 특히 프로그래밍의 학습의 경우는 코딩, 컴파일링, 디버깅등의 복잡한 과정과 함께 운영체제 및 하드웨어에 대한 지식 같은 프로그래밍 외적인 분야에 대해서도 다양한 이해가 요구된다. 기존의 프로그래밍 학습은 프로그래밍 언어의 문법에 대한 기계적 암기나 사용법을 익히는 것에 치중하여 논리적인 사고를 키우는데 적합하지 못했다. 이에 본 논문에서는 프로그래밍에 대한 기본적인 통찰력을 기를 수 있도록 프로그래밍 언어의 기초가 되는 C로 코딩된 게임 소스들을 분석하고자 한다.
This study explores the features of sociocultural context of experiment classes taught by a science subject teacher. Two experiment classes on electric circuit for fifth graders were observed and video recorded. The data was also collected through student interviews and teacher interviews. Using the cultural historical activity theory, we extracted the six sociocultural factors and analyzed their interactions. This study could identify that four features of the sociocultural context of the cases. First, the rules of science classes were not decided by the teacher, but formed and modified through the negotiation between the teacher and students or between the students. Second, elementary students played a game, i.e. 'Countdown game', during their electricity experiments, which had both positive and negative influences on science learning. Third, the science teacher feels a limit on life guidance because of the position as a subject teacher in an elementary school. Lastly, although the science teacher had enough time to prepare science classes, there was no guarantee of the improvement of teaching quality. Based on the results of this study, educational implications are discussed in terms of teaching science experiments and of the science subject teacher system.
딥러닝의 발전에 따른 생체 인식 기술은 새로운 형태의 콘텐츠를 생산해 낼 수 있게 하였다. 특히 얼굴 인식 기술의 경우 편의성·비강제성 면에서 몰입감을 줄 수 있지만, 대부분의 상용 콘텐츠는 어플리케이션 영역에만 그치는 한계성을 가진다. 따라서 본 논문은 이를 극복하여 실시간 비디오 피드를 기반으로 얼굴 인식 기술을 활용할 수 있는 실감형 인터렉티브 콘텐츠를 구현하고자 한다. 고해상도의 그래픽을 위해 Unity 엔진을 사용하여 제작되었고 그 과정에서 얼굴인식 성능 저하와 프레임 드랍(Frame Drop) 현상이 발생하여 추가적으로 Dlib 툴킷을 사용하고, 얼굴인식 이미지의 해상도를 조절함으로 해당 문제를 해결했다.
현재는 남녀노소 할 것 없이 많은 사람들이 스마트 폰을 이용하는 시대가 되었다. 특히 스마트 폰을 이용하여 교육용 애플리케이션을 제작하는 사례들이 늘어나고 있는 추세이다. 본 논문은 이러한 추세에 맞춰 어디서나 쉽게 유아들에게 한글을 접하고, 쉽고, 재미있게 배울 수 있는 한글 교육 기능성 게임을 설계하는 것을 목표로 한다. 특히 스마트 폰의 사용이 보편화되면서 유아들의 한글 습득과정이 과거와 달라지고 있다는 점은 주지의 사실이다. 보통 유아는 한글 공부를 일반적으로 종이책을 기반으로 학습한다. 그러나 현재는 스마트 폰을 활용해 시간과 장소에 구애받지 않고 한글을 익힐 수 있는 세상으로 변화되었으며, 주위에서 이런 모습을 어렵지 않게 볼 수 있게 되었다. 본 논문에서는 한글 학습을 놀이의 속성을 이용해 쉽게 익힐 수 있도록 스마트 폰에서 활용할 수 있는 애플리케이션을 설계하는 방법에 대해 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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