본 연구는 세계시민으로서의 책임과 실천의식 함양을 효과적으로 가져오는 세계시민교육 프로그램 개발을 목적으로 하고, 글로벌 이슈에 대한 공감, 몰입, 성찰과 인식의 변화를 가져오는 방법으로서 스토리텔링을 활용한 세계시민교육 프로그램을 개발하였다. 프로그램은 총 8차시로 구성되었으며, 고등학교 2학년 학생 40명을 대상으로 실시되었다. 스토리텔링은 교사가 학생들에게 스토리를 들려주거나 학생들이 직접 만들어 나가는 방법으로 활용되었다. 프로그램 적용 결과 세계시민의식과 이에 대한 학습흥미의 긍정적 변화를 확인할 수 있었다. 본 연구를 통하여 스토리텔링이 추상적 학습내용에 대한 구체적이고 맥락적 이해를 돕고, 세계시민의식 학습에 흥미로움을 더해주며, 다양한 교수학습활동과 매체를 적용하는 것을 용이하게 하는 데 좋은 학습자료가 될 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 HMM을 이용한 제스처 인식을 입력 인터페이스로 사용한 한자 학습 콘텐츠에 대해 제안한다. 제안한 시스템의 입력정보는 TOF 카메라 영상으로부터 3차원 정보를 받으며, 제스처 인식 방법은 사용자의 포즈를 예측하는 부분과 연속된 포즈들로부터 제스처를 인식하는 부분으로 구성되어 있다. 사용자와 컴퓨터사이의 의사소통에서, 별도의 추가 장비를 사용하지 않고 사용자의 행동에 의한 조작을 통해 사용자가 쉽게 조작할 수 있도록 편리함을 제공하였다. 또한 대형 디스플레이와 다양한 멀티미디어 요소를 이용하여 몰입과 흥미를 유발시킬 수 있기 때문에 정보 전달을 극대화할 수 있다. 본 논문에서 제안한 에듀테인먼트 한자 학습 콘텐츠는 교육적 내용를 제공하고 사용자가 흥미를 느끼도록 하여 자연스레 한자를 습득할 수 있고, 제스처 인식을 기반으로 하므로 사용자에게 콘텐츠 체험을 통한 시너지 효과를 기대할 수 있다.
본 연구는 기업에서 채용 전형 시 진행되는 인성시험 결과 데이터를 기반으로, 입사 3년 미만의 조기 퇴사자를 분석하였다. 예측 모형은 적합성 및 향후 활용성을 고려하여 제조(manufacture)직군과 R&D직군 2개 그룹으로 구분하여 분석하였으며, 독립변수 선택은 전진(stepwise)선택법에 따라 직군별로 유의미한 독립변수를 선택하였다. 예측 모형은 지도학습(supervised learning) 방법 중 로지스틱 회귀분석 알고리즘을 선택하였으며, 과잉적합(overfitting) 또는 과소적합(underfitting)을 방지하고자 교차 검증(cross validation)을 통해 예측 모형을 훈련시켰다. 혼동행렬(confusion matrix)을 통해 2개 그룹의 정확도(accuracy)를 확인하였으며, 조기 퇴직에 가장 영향을 많이 미치는 요인으로 제조직군에서는 '몰입', R&D직군에서는 '반사회성' 항목으로 확인되었다. 기존 퇴직 관련 연구는 설문 방식으로 데이터를 수집하고, 퇴직과 관련성이 높은 요인을 확인하는데 집중하였다면, 본 연구는 채용 전형 시 진행되는 인성 결과 분석을 통해 향후에도 지속 가능한 조기 퇴직 예측 모형을 제시했다는 면에서 의의를 갖는다.
본 연구는 기술수용모델을 기반으로 VR 앱에 대한 사용자 경험을 실증분석했다. 빈도분석 결과에 의하면, 인지된 유용성의 경우, 학습적 유용성이 감상적 유용성보다 상대적으로 높게 평가되었으며, 기술적 요인인 그래픽 및 모델링에 대한 품질 개선의 필요성이 제기되었다. 상관관계 분석결과에 따르면, VR 앱의 학습적 유용성은 만족도에 유의미한 향을 미쳤다. 인지된 이용용이성의 경우, 모든 세부 요인이 만족도와 상관관계를 가졌으며, 환경적 요인의 만족도에 대한 영향력이 가장 크게 나타났다. 또한 만족도는 몰입도 및 행동적 이용 사에 긍정적 영향을 미침으로써, 기술수용모델의 VR 앱 평가 도구로써의 적합성이 제시되었다.
가상 환경에서 몰입감을 높이고 자유로운 상호작용을 제공하기 위한 가장 자연스러운 방법은 사용자의 손을 이용한 제스처 인터페이스를 제공하는 것이다. 그러나 손 제스처 인식에 관한 기존의 연구들은 특화된 센서나 장비를 요구하거나 낮은 인식률을 보이는 단점이 있다. 본 논문은 손 제스처 입력을 위한 RGB 카메라 이외 별도 센서나 장비 없이 손 제스처 인식이 가능한 3차원 DenseNet 합성곱 신경망 모델을 제안하고 이를 기반으로 한 가상현실 게임을 소개한다. 4개의 정적 손 제스처와 6개의 동적 손 제스처 인터페이스에 대해 실험한 결과 평균 50ms의 속도로 94.2%의 인식률을 보여 가상현실 게임의 실시간 사용자 인터페이스로 사용 가능함을 알 수 있었다. 본 연구의 결과는 게임 뿐 아니라 교육, 의료, 쇼핑 등 다양한 분야에서 손 제스처 인터페이스로 활용될 수 있다.
최근 Panorama와 360° 영상이 대표되는 몰입형 미디어 콘텐츠의 활용이 증가하고 있다. 일반적인 카메라 한 대를 통해서 해당 콘텐츠를 생성하기에는 시야각이 제한되기 때문에, 다수의 카메라로 촬영한 영상을 넓은 시야각을 갖는 하나의 영상으로 합성하는 영상 스티칭이 주로 사용되고 있다. 그러나 촬영하는 카메라 간의 시차(Parallax)가 크다면 스티칭 영상에서 시차 왜곡이 발생할 수 있고, 이는 사용자의 콘텐츠 몰입을 제한하기 때문에 시차 왜곡을 극복할 수 있는 영상 스티칭 기술이 필요하다. 시차 왜곡을 극복하기 위한 기존의 Seam Optimization 기반 영상 스티칭 방법은 사물의 위치 정보를 반영하기 위하여 에너지 함수나 객체 세그먼트 정보를 활용하고 있지만, 초기 Seam 생성 위치, 배경 정보, 사물 검출기의 성능 그리고 사물의 배치 등의 제한 사항으로 인해 기술의 적용이 제한될 수 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝 기반 사물 검출을 활용하여 사물의 종류에 따라 다르게 설정한 가중치 값을 시각적 인지 에너지 값에 더함으로써, 기존 기술의 제한 사항을 극복할 수 있는 영상 스티칭 방법을 제안하고자 한다.
최근 가상환경에서 몰입감을 늘리고 자유로운 상호작용을 제공하기 위한 손 제스처 인식에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존의 연구는 특화된 센서나 장비를 요구하거나, 낮은 인식률을 보이고 있다. 본 논문은 정적 손 제스처와 동적 손 제스처 인식을 위해 카메라 이외의 별도의 센서나 장비 없이 딥러닝 기술을 사용한 손 제스처 인식 방법을 제안한다. 일련의 손 제스처 영상을 고주파 영상으로 변환한 후 손 제스처 RGB 영상들과 이에 대한 고주파 영상들 각각에 대해 덴스넷 3차원 합성곱 신경망을 통해 학습한다. 6개의 정적 손 제스처와 9개의 동적 손 제스처 인터페이스에 대해 실험한 결과 기존 덴스넷에 비해 4.6%의 성능이 향상된 평균 92.6%의 인식률을 보였다. 본 연구결과를 검증하기 위하여 3D 디펜스 게임을 구현한 결과 평균 34ms로 제스처 인식이 가능하여 가상현실 응용의 실시간 사용자 인터페이스로 사용가능함을 알 수 있었다.
현재 게임 산업의 규모는 급성장하며 주목받는 산업으로 자리 잡고 있다. 따라서 게임 분야에 대한 체계적인 사용자 경험 디자인의 중요성 또한 높아지고 있다. 본 연구에서는 상대적으로 사용자 유입과 유출이 빈번한 온라인 게임에서 사용자 접근과 유지를 위한 진입 과정에 대한 분석을 수행하여, 진입 과정의 개선 방향성을 제시하고자 한다. 본 연구는 첫째, 문헌 고찰을 통해 사용자의 게임 초기 경험인 진입 과정을 발견, 학습, 몰입의 3단계로 정의하여 구분하였고, 이를 경험 디자인, 게임 디자인 요소로 분석하여 진입 과정의 단계별 영향을 미치는 UX 요소를 도출하였다. 둘째, 도출된 UX 요소를 바탕으로 게임 경험 및 인지 요소 분석 프레임을 제시하였고, 이를 통해 5가지 국내 대표 온라인 게임을 정성적으로 분석하였다. 사례분석을 통해 게임들의 진입 과정 구성과 핵심 인지 요소를 도출할 수 있었다. 결론적으로 발견 단계는 선택적 주의집중, 학습 단계에선 작업 기억과 능동적 학습, 그리고 몰입 단계는 참여와 동기가 핵심적 인지 요소로 작용하였다. 마지막으로 도출된 핵심 인지 요소를 중심으로 진입 과정의 단계별 개선 방향성을 제시하였다. 이와 같은 연구를 통해 온라인 게임에서 사용자 진입 과정의 중요성을 강조하고, 진입장벽을 낮출 수 있는 개선안을 제안하였다.
현 문화재 교육방식은 대부분이 시대의 흐름과 기술의 발전에 적합하지 못한 단순 주입식이나 지식 전달로 이루어지고 있다. 이를 보강하기 위해서 동영상이나 영상을 이용한 멀티미디어 요소를 이용하고 있지만 여전히 한계가 있다. 주입식 교육은 지식전달이라는 목적은 달성하고 있지만 창의력과 사고력이 발달할 시기인 성장기 학습자의 흥미를 유발시키기에는 제약이 따른다. 본 논문에서는 이에 대한 해결방안으로 HMD를 이용한 VR 체험형 문화재 콘텐츠를 제안한다. 사용자의 간접 체험과 흥미를 유발하기 위하여 세계의 유명 관광 문화재를 선택하였다. 사용자의 직접적인 선택의 느낌을 부여하기위해서 Leapmotion 인터렉션을 사용하여 학습 참여도를 높이고자 하였다. 문화재에 대한 지식을 제공하는 것과 함께 퍼즐 게임을 즐기면서 문화재에 대한 인식을 증대하고자 하였다. 또한 360VR 동영상을 제공하여 체험과 더불어 시각적 몰입감을 제공하여 흥미를 유발하였다. 제안된 콘텐츠를 검증하기 위해 사용자평가를 실시하였다.
본 논문은 안전 교육 분야에서 메타버스 기술의 개념과 지속적으로 발전하는 응용에 대해 논의하며, 메타버스 기술을 안전 교육에 활용하기 위한 방법론을 제안한다. 또한, 메타버스를 사용한 교육 사례들을 분석하여 안전 교육의 발전 방향을 탐구한다. 따라서, 이 연구는 메타버스 기술을 활용한 안전 교육 방법론을 제안하는 것을 목표로 한다. 최근 메타버스는 교육을 포함한 다양한 분야에서 새로운 플랫폼으로 부상하고 있다. 특히, 메타버스 기술을 사용한 안전 교육은 상호 작용을 통해 이해와 몰입을 증진시키며, 일방적인 교육 방식에서 벗어나 참여적인 학습 경험을 제공할 수 있다. 이 논문은 메타버스 기술을 사용한 안전 교육을 위한 3단계 교육 과정을 제안하고, 각 단계에 대한 다양한 실행 가능한 프로젝트와 활동 예시를 제시한다. 이러한 접근 방식은 전통적인 안전 교육 방법을 넘어서 다양한 상황에 대한 실질적인 대응 능력을 개발하는 데 기여할 수 있다.향후 연구에서는 이러한 교육 방법론의 장기적인 효과와 교육 현장에서의 실질적 적용 가능성에 대한 심도 깊은 탐구가 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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