다양한 모바일 기기의 보급 확산으로 u러닝 기반의 학습 관리 시스템의 연구가 활발히 진행 되고 있다. u-러닝 기반의 학습 관리 시스템은 콘텐츠 사용자의 접근 시간과 장소 그리고 다양한 접근 기기에 대한 제약이 없다는 점에서 매우 편리하다. 그러나 사용자에 대한 접근의 인증과 학습에 대한 집중 여부에 대한 판단이 매우 어렵다. 본 논문은 일반적인 사용자 이벤트 중심의 인터페이스가 아닌 음성과 사용자 안면 캡춰 인터페이스를 학습 관리 시스템에 적용 하였다. 사용자가 학습 관리 시스템에 접근 시 등록된 본인의 패스워드를 음성 입력하여 로그인 하고, 사용자가 콘텐츠를 통해 학습이 진행 되는 과정에서도 간단한 단어의 응답 발화를 통해 사용자의 학습 태도 및 학습 성과를 판단하게 한다. 제안된 학습 관리 시스템의 평가 결과 사용자의 학습 성취도와 집중도가 향상 되었으며 이에 따른 사용자의 비정상적인 학습태도에 대한 관리자의 모니터링을 가능 하게 했다.
UMPC와 같은 최첨단 모바일 PC는 이동용이성과 실시간 의사소통 가능성 등의 속성으로 인해 동료학생과의 대화, 학습자료의 송부와 공유 등과 같은 학습활동이 요구되는 학습환경에서 그 가치가 크게 인정받고 있다. 본 연구는 초등학교 과학 수업시간에 이루어지는 탐구학습활동에의 UMPC 적용가능성을 탐색적으로 평가하는데 주된 목적이 있다. 프로젝트나 개별 연구와 같은 학습활동에 효과적인 탐구학습은 학교 밖 수업에도 활용될 수 있다. 본 연구에서는 초등학교 5학년 과학시간을 중심으로 UMPC를 활용하는 수업을 전개하고, 학습전과 후에 학습흥미도를 조사하였다. 조사결과 학생들의 학업흥미도와 학업활동의 평가도 모두 UMPC를 활용하는 경우에 훨씬 높은 것으로 나타났다.
컴퓨터 비전 분야의 의미론적 영상 분할(Semantic Image Segmentation) 기술은 이미지를 픽셀 단위로 분할 하여 클래스를 나누는 기술이다. 이 기술도 기계 학습을 이용한 방법으로 성능이 빠르게 향상되는 중이며, 픽셀 단위의 정보를 활용할 수 있는 높은 활용성이 주목받는 기술이다. 그러나 이 기술은 초기부터 최근까지도 계속 '세밀하지 못한 분할'에 대한 문제가 제기되어 왔다. 이 문제는 레이블 맵의 크기를 계속 늘리면서 발생한 문제이기 때문에, 자세한 에지 정보가 있는 원본 영상의 에지 맵을 이용해 레이블 맵을 수정하여 개선할 수 있을 것으로 예상할 수 있었다. 따라서 본 논문은 기존 방법대로 학습 기반의 의미론적 영상 분할을 유지하되, 그 결과인 레이블 맵을 원본 영상의 에지 맵 기반으로 수정하는 후처리 알고리즘을 제안한다. 기존의 방법에 알고리즘의 적용 한 뒤 전후의 정확도를 비교했을 때 평균적으로 약 1.74% 픽셀 정확도와 1.35%의 IoU(Intersection of Union) 정확도가 향상되었으며, 결과를 분석했을 때 성공적으로 본래 목표한 세밀한 분할 기능을 개선했음을 보였다.
Recent technological advances in three-dimensional (3D) sensing devices and machine learning such as deep leaning has enabled data-driven 3D applications. Research on artificial intelligence has developed for the past few years and 3D deep learning has been introduced. This is the result of the availability of high-quality big data, increases in computing power, and development of new algorithms; before the introduction of 3D deep leaning, the main targets for deep learning were one-dimensional (1D) audio files and two-dimensional (2D) images. The research field of deep leaning has extended from discriminative models such as classification/segmentation/reconstruction models to generative models such as those including style transfer and generation of non-existing data. Unlike 2D learning, it is not easy to acquire 3D learning data. Although low-cost 3D data acquisition sensors have become increasingly popular owing to advances in 3D vision technology, the generation/acquisition of 3D data is still very difficult. Even if 3D data can be acquired, post-processing remains a significant problem. Moreover, it is not easy to directly apply existing network models such as convolution networks owing to the various ways in which 3D data is represented. In this paper, we summarize technological trends in AI-based 3D content generation.
The purpose of the study was to develop The Stream Environmental education u-learning contents for elementary school students. For the development of content, the researchers commissioned detailed examination to experts to confirm validity, did a literature review and hosted expert forums. In addition, to enhance accessibility, they asked fairytale writers to develop easier and more valid scenarios and narrations of u-learning contents for elementary school students. The development content is for 18 hours of education and has three sections: i) Preparation, ii) Exploration, and iii) Arrangement. Since the content has been developed based on SCROM, it is expected to have re-usability, accessibility, compatibility and durability. Based on evaluation criteria of u-learning contents suggested in the research methods, the research group commissioned evaluation to ten experts in environmental education of each school level. Recommendations for applying the content developed in this study and further research are as follows: First, the developed content should be actively promoted and provided both online and offline so that elementary school students can fully utilize them. To this end, the website of the Ministry of Environment and u-learning training centers of universities of education should be used. Since content requires interaction not only between learners of the content but also between learners and operators, additional administrative and financial support should be provided. Second, this study focuses on the development of u-learning contents for elementary school students. Further studies are needed to develop content for secondary school students.
유비쿼터스 환경에서 학습자 맞춤형 교육을 제공하기 위해서는 학습자의 학습행위에 대한 분석이 필수적이다. SCORM(Sharable Contents Object Reference Model), IMS LD(Instructional Management System Learning Design) 등의 표준은 진도 체크와 같은 학습 설계 지원 기능을 제공한다. 하지만 표준 적용은 개발의 어려움과 수정이 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이벤트 가로채기를 사용하여 웹 브라우저에서 학습자의 행위를 관리하는 시스템을 구현한다. 이를 통해 HTML기반의 모든 콘텐츠를 추가적인 작업 없이 재활용할 수 있고 학습결과의 저장 및 분석이 가능하게 되어 표준 적용에 따른 문제점을 개선할 수 있다. 또한 네트워크 단절 시에도 학습결과를 추적할 수 있어 유비쿼터스 학습 환경을 지원할 수 있다.
최근 컴퓨터 비전 기술의 발전으로 스마트도시에서는 합리적인 정확도로 복잡한 동작을 인식할 수 있다. 이와는 대조적으로, 싸움과 칼에 관련된 사건과 같은 폭력적인 인식은 관심을 덜 이끌었다. 시각적인 감시 능력은 거리나 교도소에서의 싸움을 감지하는데 사용될 수 있다. 이 논문에서 우리는 감시 카메라에 대한 심층 학습 기반의 폭력 인식 방법을 제안했다. 컨볼루션 뉴럴 네트워크(CNN) 모델은 폭력 인식을 위한 싸움과 칼의 벤치마크 데이터 셋에 대해 훈련하고 세부적으로 조정된다. 비정상적인 이벤트가 감지되면 가장 가까운 경찰서로 경보를 보내는 즉각적인 조치를 취할 수 있다. 제안된 방법의 실험 결과는 99.21%의 정확도를 달성함으로써 다른 최첨단 CNN모델을 능가했다.
유비쿼터스 사회의 도래와 함께, 도서관에 대한 이용자의 정보 요구와 교육적 요구가 변화하여, 기존의 도서관에서 행해져 오던 정보활용교육에 대한 변화의 필요성이 대두되었다. 지식정보사회에서 여성은 상대적인 정보취약계층에 해당하며, 특히나 다른 이용자층에 비하여 특수한 환경에 놓여있다고 판단하여, 여성을 대상으로 하는 유비쿼터스 기반의 정보활용교육 서비스를 제안하는데 본 연구의 목적을 두었다. 이를 위하여 본 연구에서는 문헌연구, 사례 및 설문조사를 통하여 여성 이용자의 정보 요구와 교육적 요구를 파악하였으며, 이를 바탕으로 유비쿼터스 환경에서 여성을 위한 정보활용교육 서비스 개발을 위한 프로그램 개발 방향 및 콘텐츠 개발을 위한 요구사항과 모형을 제안하였다.
학생들이 다른 언어를 배우고 익히도록 동기부여를 하기 위해 기발한 독창성과 새로운 기술을 필요로 할 것이다. 멀티미디어를 이용하면 수업과 과제를 모든 학생들에게 흥미롭게 해줄 것 이다. 그들에게 관심이 있는 스마트 폰의 사용과, 노트북과 무선 인터넷의 사용으로 학생들은 그들의 언어 기술을 실제로 어디에서나 공부할 수 있을 것 이다. 예를들어 팟캐스트, 인터넷망을 통해 다양한 콘텐츠를 제공하는 서비스 Podcasts 도구 방법 등을 통해 ESL(English as a Second Language) 학습이 매우 용이하게 되었다. 즉 이러한 멀티미디어 tools를 이용한 외국어 듣기 연습 서비스 등 다양한 교수 학습방법 개발이 필요하다. 효율적인 영어 교육을 위한 도입된 이러한 여러 멀티미디어 기기의 사용은 여러 가지 독특한 장점을 가지고 있다. 본 연구에서 영어 교육을 최대화하기 위해 멀티미디어의 특징과 그 활용에 대해 연구하고자 한다. 디지털교과서 및 영어 수업을 위한 멀티미디어 콘텐츠 도구 활용, 인터넷 방송은 물론 원격화상 수업, 사이버 학습 등 1:1 영상 교육을 이용한 유비쿼터스 학습 환경을 제시하고자 한다. 더 나아가 최첨단 u-러닝 기기의 체험을 통해 미래 교육 변화를 조망하고 또한 다양한 수업기기와 변화된 수업시스템 모델을 통해 영어 교육의 새로운 방향을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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