본 논문에서는 최근 오프라인에서 인기를 끌고 있는 방 탈출 게임을 가상현실로 구현하였다. 가상현실(Virtual Reality, VR)은 컴퓨터 등을 사용한 인공적인 기술로 만들어낸 실제와 유사하지만 실제가 아닌 어떤 특정한 환경이나 상황을 의미하며 만들어진 가상의(상상의) 환경이나 상황 등은 사용자의 오감을 자극하며 실제와 유사한 공간적, 시간적 체험을 하게 함으로써 현실과 상상의 경계를 자유롭게 드나들게 한다. 개발한 콘텐츠는 가상현실 이라는 공간을 초월한 개념을 통해 오프라인에서의 공간 확보 및 유지보수 비용을 절약할 수 있고 다양한 공간구현이 가능하다는 장점이 있다. 또한 네트워크 시스템적 부분인 서버를 통한 동시참여로 보다 다양하게 즐길 수 있다.
In computer vision, visual tracking method addresses the problem of localizing an specific object in video sequence according to the bounding box. In this paper, we propose a tracking method by introducing the feature correlation comparison into the siamese network to increase its matching identification. We propose a way to compute location of object to improve matching performance by a correlation operation, which locates parts for solving the searching problem. The higher layer in the network can extract a lot of object information. The lower layer has many location information. To reduce error rate of the object center point, we built a siamese network that extracts the distribution and location information of target objects. As a result of the experiment, the average center error rate was less than 25%.
코딩교육과 게임을 활용한 교육에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나, 코딩 교육 도구는 블록형 코딩 도구에 치우쳐져 있어, 교육과 실제 프로그래밍 언어 사이에는 큰 차이가 발생하게 된다. 이 차이를 좁히기 위해 이 논문에서는 한국어 인터프리터 언어를 사용한 학습용 게임의 설계 및 구현 방법을 제공하며, 한국어 인터프리터를 사용한 코딩 교육용 게임의 장점과 기존 코딩 학습 방법과의 차이점을 제시한다. 이를 통해 자발적이고 효과적인 코딩 교육을 기대할 수 있을 것이다.
최근 강화 학습을 적용한 게임 AI 에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 대부분 상용게임은 유한 상태 머신(Finite State Machine, FSM)을 이용한 스크립트 기반 AI 를 사용하기 때문에 복잡한 환경의 게임에서 불안정한 상태로 인해 적절한 강화 학습의 수행이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 상용 게임 강화 학습 적용을 위하여 상태 정규화 및 Dense 보상 기반 강화 학습 기법을 제안한다. 제안한 기법을 상용 농구 게임에 적용하고 학습된 모델의 성능을 기존 FSM 기반 AI 와 비교를 통해 성능이 약 80% 증가한 결과를 확인하였다.
스마트 팩토리는 설계, 개발, 제조 및 유통 등 생산과정 전반이 디지털 자동화 솔루션으로 이루어져 있으며, 내부 설비와 기계에 사물인터넷(IoT)을 설치해 공정 데이터를 실시간으로 수집하고 이를 분석해 스스로 제어할 수 있게 하는 지능형 공장이다. 스마트 팩토리의 장비들은 게임과 같이 가상의 캐릭터가 하나의 객체 단위로 구동되는 것이 아니라 수많은 하드웨어가 물리적으로 조합되어 연동한다. 즉, 특정한 공동의 목표를 위해 다수의 장치가 개별적인 행동을 동시다발적으로 수행해야 한다. 공정 데이터를 실시간으로 수집할 수 있는 스마트 팩토리의 장점을 활용하여, 일반적인 기계 학습이 아닌 강화 학습을 사용하면 미리 요구되는 훈련 데이터 없이 행동 제어를 할 수 있다. 하지만, 현실 세계에서는 물리적 마모, 시간적 문제 등으로 인해 수천만 번 이상의 반복 학습이 불가능하다. 따라서, 본 논문에서는 시뮬레이터를 활용해 스마트 팩토리 분야에서 복잡한 환경 중 하나인 이송 설비에 초점을 둔 그리드 분류 시스템을 개발하고 협력적 다중 에이전트 기반의 강화 학습을 설계하여 효율적인 행동 제어가 가능함을 입증한다.
지난 몇 년 동안 5G와 같은 새로운 저 지연 통신 프로토콜을 기반으로 IoT 엣지가 등장하기 시작했다. 그러나, IoT 엣지는 막대한 이점에도 불구하고, 새로운 보완 위협을 초래하여 이를 해결하기 위한 새로운 보안 솔루션이 필요하다. 본 논문에서는 IoT 시스템을 보완하는 클라우드 환경기반의 IoT 엣지 아키텍처 모델을 제안한다. 제안 모델은 IoT 엣지 장치에서 추출한 네트워크 트래픽 데이터를 기계 학습에 작용하여 사전에 보안 위협을 예방한다. 또한, 제안 모델은 로컬 노드에서 보안 데이터 일부를 할당함으로써 액세스 네트워크(엣지)에서의 부하 및 보안을 보장한다. 제안 모델은 IoT 엣지 환경 중 로컬 노드에 데이터 처리 및 관리의 일부 기능을 할당함으로써 액세스 네트워크(엣지)의 부하를 더욱 줄이는 동시에 취약 부분을 안전하게 보호한다. 제안 모델은 다양한 IoT 기능을 네임 서비스로 가상화하고, 필요에 따라 하드웨어 기능과 충분한 계산 리소스를 로컬 노드에 배포한다.
Purpose: The purposes of this study is to develop an educational program to prevent sexual abuse of children and to improve the physical and mental health of children by providing a rape-free environment and safety education. This program will provide parents and children with information on how to prevent sexual abuse in children. Children learn specific methods to avoid being victimized both at home and outside the home through a learning game and simulation, which is based on problem solving. Method: This program was developed based on a literature reviews, surveys and negotiation process. School- aged-children, parents, and teachers were interviewed to reveal their educational needs based on their experiences related to sexual abuse. Result: This program includes useful subjects such as safety education, early detection of sexual abuse, crisis management, resource persons, and phone numbers of available hospital. Counseling is provided by researcher or by a pediatric psychiatrist if needed. Conclusion: This program could be adequately utilized for prevention of sexual abuse of children. It also will provide an intervention strategy for abused children. This educational program was distributed to all of the elementary school through the Ministry of Education and Human Resources Development.
프로그래밍 교육은 컴퓨터 과학의 원리를 활용하여 우리 생활 속의 문제를 해결하는데 도움을 준다. 객체지향 프로그래밍의 경우 우리가 주변에서 볼 수 있는 문제 또는 객체를 중심으로 프로그램을 작성하기 때문에 생활 속의 활용도를 높일 수 있다. 따라서 본 연구는 객체지향 개념을 친숙한 형태로 학습시키는 방안을 모색하기 위한 목적이 있다. 목적 달성을 위해 6명의 학생을 대상으로 실험 연구를 진행하였다. 연구 결과, 첫째 학생들이 친숙하게 사용할 수 있는 학습 도구가 필요하다는 것, 둘째 프로그래밍 구현 전에, 충분히 사고하고 개념을 습득할 필요가 있음을 발견하였다. 본 연구는 초보 학습자가 이해하기 어려워하는 객체지향 프로그래밍 학습에 도움이 되는 학습 방법을 제시했다는데 의의가 있다.
제7차 수학과 교육과정의 도형 영역에서는 도형 움직이기나 쌓기나무와 같이 학생들의 공간 감각 형성을 위한 학습 내용이 새롭게 도입되었다. 그러나 실제 교수학습이 이루어지는 학교 현장의 교사들은 교수 활동의 어려움을 이야기하고 있으며 학생들의 학습 성취도 또한 낮은 편이다. 도형 학습을 비롯한 초등학교에서의 수학 교육은 실물의 조작을 통하여 이루어졌을 때 가장 효과적이겠으나 학교 현장에서는 여러 가지 여건상 실물을 통한 학습은 어려운 실정이다. 그러므로 이를 극복하기 위해 적절한 웹 자료를 활용한 학습이 이루어지도록 해야 하겠으나 공간개념 형성 학습은 본 교육과정에서 새롭게 도입된 학습 내용이기 때문에 웹 기반 학습 자료도 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 공간감각 증진을 위한 학습 내용을 추출하여 학습자 스스로 웹을 통해 학습할 수 있도록 하고 학습자들 사이에, 또는 학습자와 교사 사이에 활발한 상호작용이 이루어질 수 있는 도형학습 시스템을 설계하여 구현하였다. 애니메이션을 통하여 원리를 이해하도록 하고 흥미를 갖고 참여할 수 있도록 게임을 통한 학습이 이루어지도록 개발하였다.
본 연구는 다중참여역할수행게임(Massive Multiplayer Online Role Playing Game, 이하 MMORPG)이 자기주도 학습능력에 미치는 효과를 살펴보는데 목적이 있으며, 초등학교에 재학중인 4, 5, 6학년 3개 학급을 실험 대상으로 4주간 실험하였다. 실험집단은 방과 후 수업시간을 이용하여 일주일에 2시간 이상 MMORPG를 활용한 한자수업을 학습하도록 지도하였고, 통제집단은 교사의 수업 진행으로 학습하였다. 실험 전 두 집단 간의 자기주도 학습능력에 대한 동질성을 검증하기 위하여 자기주도 학습준비도 검사(Self-Directed Learning Readiness Scale, 이하 SDLRS)를 이용하여 자기주도 학습능력 사전검사를 실시하였고, 4주간 실험이 끝난 후 자기주도 학습능력 검사의 차이를 알아보았다. 더 나아가 하위요소인 효율적인 학습자라는 개념, 학습에 대한 솔선수범 및 독립성, 창의성, 자신의 학습에 대한 책임감, 기본학습 기능과 문제해결 기술, 미래 지향적인 자기이해 학습기회에 대한 개방성, 학습에 대한 애정과 열성을 다변량분산분석(MANOVA)를 실시하여 통계분석 하였다. 이러한 연구결과들을 바탕으로 다음과 같은 결론을 내릴 수 있다. 첫째, MMORPG를 활용한 한자학습과 일반교실 한자학습은 독립표본 t검정 결과 자기주도 학습능력에서 유의미한 차이가 나타났다. 즉, MMORPG를 활용한 한자학습이 일반교실수업에 의한 학습보다 높은 자기주도 학습능력 정도를 보여 주었다. 둘째, MMORPG를 활용한 한자학습이 하위요소 간에 어떠한 여향을 미치는가를 알아보기 위해 실시한 MANOVA 결과 효율적인 학습자라는 개념, 학습에 대한 솔선수범 및 독립성, 창의성, 자신의 학습에 대한 책임감, 기본학습 기능과 문제해결 기술, 미래 지향적인 자기이해에서는 유의미한 것으로 나왔지만 학습기회에 대한 개방성, 학습에 대한 애정과 열성에서는 유의미한 결과를 얻지 못하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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