본 논문에서는 딥러닝을 이용한 영상 분할에서 성능을 향상하기 위해 퍼지 논리를 적용하는 퍼지 딥러닝 모델인 퍼지 U-Net을 제안한다. 퍼지 논리를 이용한 퍼지 모듈을 영상 분할에서 우수한 성능을 보이는 딥러닝 모델인 U-Net에 결합하여 다양한 형태의 퍼지 모듈을 시뮬레이션하였다. 제안된 딥러닝 모델의 퍼지 모듈은 이미지의 특징맵과 해당 분할 결과 사이의 본질적이고 복잡한 규칙을 학습다. 이를 위해 치아 CBCT 데이터에 적용하여 제안된 방법의 우수성을 입증하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 퍼지 U-Net에서 더하기 스킵 연결을 사용한 모델의 ADD-RELU 퍼지 모듈 구조의 성능이 시험용 데이터에 대해 0.7928로 가장 우수한 것을 볼 수 있다.
u-러닝(u-learning) 체제의 도입은, 다양한 형태의 원격교육을 지원하기 위한 교수-학습 시스템 및 모형을 요구하며, 이에 따라 유무선 인터넷을 이용한 u-러닝 시스템이 지속적으로 개발 적용되어 왔다. 하지만, 현재 운영되고 있는 대부분의 원격교육시스템은 교수자와 학습자간의 지속적인 쌍방향 상호작용 유지의 어려움, 시스템 구축을 위한 경제적 부담, 시스템 운영에 투입되는 교수자의 기술적 소양 부족 등의 문제점을 안고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 다음 항목에 대한 제고가 필요하다. 첫째, 효율적인 쌍방향 상호작용은 학습자 행동에 대한 지속적인 모니터링 및 피드백, 그리고 교수자의 상시 접속 상태 유지를 전제로 한다. 이는 사이버 교사(cyber tutor)를 이용하는 지능형 학습에 대한 논의로 이어진다. 둘째, 구현될 시스템은 경제성과 재사용성 측면이 고려되어야 하며, 이는 기존의 학교 현장의 인프라를 활용하는 u-러닝 개념의 학습 환경, 즉 이동성 네트워크 구조에 대한 설계가 요구된다. 셋째, 시스템의 직접적인 운영 주체인 일선 교사들의 기술적 소양을 고려할 때, 시스템 구축 및 사용상의 편리성, 학습 진행을 위한 보조적 지원 장치 등이 충분히 전제되어야 한다. 이에 본 연구에서는, 이동성과 내재성의 u-러닝 개념을 포함하고, 지능형 가상 교수자(cyber tutor)에 의한 블랜디드 학습(blended learning)을 도입하며, 사용자의 기술적, 경제적 부담의 제거가 가능한 지능형 u-러닝시스템을 개발하였다. 본 연구에 의해 개발된 시스템은 기존의 네트워크 인프라와 u-러닝의 개념을 통합하는 네트워크 구조, 원격학습을 지원하는 네트워크 화이트보드, 학습 과정의 저장과 해석을 지원하는 스크립트 인터프리터, 학습자 반응에 대한 피드백을 자동 제공할 수 있는 지능형 인터프리터로 구성되었다.
교육인적자원부에서는 2001년도부터 정보통신기술활용 연구학교를 지정하여 초중등학교 교육에서 정보통신기술을 적극 활용하기 위한 방안을 모색하고 있다. 이를 눈여겨보면 새로운 사회 패러다임으로 등장하고 있는 유비쿼터스 환경에 발맞추어 교육 분야에서도 ICT활용교육, e-러닝에 이어 유비쿼터스 러닝이라는 개념으로 진화 및 확산되고 있음을 알 수 있다. IT를 통한 교육의 혁신을 초래하게 되는 유비쿼터스 교육은 미래 교육의 비전으로 인정되고 있다. 본 연구에서는 교육인적자원부 지정 ICT활용교육, e-러닝 및 u-러닝교육 연구학교의 운영사례를 통하여 현재 정보통신기술활용 교육에 대한 동향을 소개하고 그 시사점에 대하여 알아보았다.
스마트러닝(Smart Learning)이 교육계 및 산업계에 급속하게 확산되고 있다. 그 중에서도 주목해야 할 영역은 대학의 스마트러닝과 스마트캠퍼스이다. 그것은 대학이 고등교육 분야중 가장 상위의 위치를 차지하고 있고, 최근에는 평생교육을 위한 핵심 역할도 수행하고 있어 파급효과가 가장 크기 때문이다. 그러나 실질적인 교육 효과 증대로 이어지기 위한 스마트형 교육모델의 도입 및 실현은 요원하다. 이에 본 연구에서는 대한의 스마트러닝 도입을 위한 구현 요인에 대해 탐색하고, 교육 패러다임의 변화를 이끌 수 있는 스마트 캠퍼스 구현 모델을 제시하고자 한다.
지식정보 사회의 도래는 새로운 교육 패러다임에 적합한 교수-학습 과정을 지원하기 위해 다양한 형태의 e-러닝의 모형과 시스템을 요구하며, 이에 따라 인터넷과 지능형 교육 시스템(ITS; intelligent tutoring system)을 적용한 e-러닝 환경의 교수-학습 시스템에 대한 연구가 지속적으로 진행되어 왔다. 그러나 현재 운영되고 있는 교육 현장의 인프라와 u-러닝의 개념 사이에는 상당한 격차가 존재한다. 이에 따라 본 연구에서는 현재 구축된 교육 현장의 인프라에서 u-러닝의 개념을 적용할 수 있는 학습자의 인지구조에 기반한 ITS 교수-학습 모형과 시스템을 개발하고, 타당성을 검증하였다. 또한 본 연구에서 제안하는 지식표현기법을 통해 개별화 학습이 효과적으로 적용될 수 있도록 학습자 인지구조를 표현하였다.
한 때 명사 앞에 'e'를 붙여 신기술임을 표시하곤 했다. e메일ㆍe북ㆍe러닝ㆍe비즈니스ㆍe스포츠등 많은 부분에 접두어처럼 e를 붙여 'Electronic' 개념의 첨단성을 강조했고, 이러한 유행은 'e편한 세상','e스테이션'등의 브랜드명으로도 발전했다. 이러한 e의 유행 패턴을 넘겨받은게 접두어'u'이다. 이제 u라는 접두어가 붙은 용어를 쉽게 접할 수 있다.u코리아에서부터 시작하여, u시티ㆍu북ㆍu러닝ㆍu환경ㆍu교통ㆍu행정등 대부분의 일반명사 앞에 u를 붙여서 사용하는 현상을 보게 된다. 굳이 부연 설명을 하지 않더라도 이 u가 유비쿼터스(Ubiquitous)의 머리글자 u를 칭하고 있음은 일반적 상식이 되어있다. 정말 u세상이 온 것일까? 이번 모바일 핫토크에서는 2006년 첫 주제로 유비쿼터스 세상에 대해 다루고자 한다.
본 연구는 딥러닝 모델(deep learning model)을 활용하여 토지피복분류를 수행하였으며 입력 이미지의 크기, Stride 적용 등 데이터세트(dataset)의 조절을 통해 토지피복분류를 위한 최적의 딥러닝 모델 선정을 목적으로 하였다. 적용한 딥러닝 모델은 3종류로 Encoder-Decoder 구조를 가진 U-net과 DeeplabV3+, 두 가지 모델을 결합한 앙상블(Ensemble) 모델을 활용하였다. 데이터세트는 RapidEye 위성영상을 입력영상으로, 라벨(label) 이미지는 Intergovernmental Panel on Climate Change 토지이용의 6가지 범주에 따라 구축한 Raster 이미지를 참값으로 활용하였다. 딥러닝 모델의 정확도 향상을 위해 데이터세트의 질적 향상 문제에 대해 주목하였으며 딥러닝 모델(U-net, DeeplabV3+, Ensemble), 입력 이미지 크기(64 × 64 pixel, 256 × 256 pixel), Stride 적용(50%, 100%) 조합을 통해 12가지 토지피복도를 구축하였다. 라벨 이미지와 딥러닝 모델 기반의 토지피복도의 정합성 평가결과, U-net과 DeeplabV3+ 모델의 전체 정확도는 각각 최대 약 87.9%와 89.8%, kappa 계수는 모두 약 72% 이상으로 높은 정확도를 보였으며, 64 × 64 pixel 크기의 데이터세트를 활용한 U-net 모델의 정확도가 가장 높았다. 또한 딥러닝 모델에 앙상블 및 Stride를 적용한 결과, 최대 약 3% 정확도가 상승하였으며 Semantic Segmentation 기반 딥러닝 모델의 단점인 경계간의 불일치가 개선됨을 확인하였다.
최근 이러닝의 적용은 학습자에게 보다 편하고 효율적으로 학습을 진행할 수 있는 방법으로 변화되고 있다. 이를 위하여 PDA, 넷북, 타블렛 PC등의 이동형 기기를 통해 학습을 지원할 수 있는 U-러닝의 적용 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 많은 U-러닝 프레임워크에서는 학습 콘텐츠 제작 및 처리 규격인 SCORM을 고려하지 않고 기존의 학습 콘텐츠를 이동형 기기에 맞도록 변환하는 처리만을 고려하고 있다. 본 연구에서는 SCORM을 고려한 U-러닝 학습콘텐츠 상호연결 프레임워크를 제시하였다. 이를 위하여 SCORM에서 제공하는 학습객체, 애셋 등을 통해 학습을 구성하고, 학습자의 이동형 기기 메타데이터를 통하여 해당 이동형 기기에 맞는 학습 콘텐츠로 재구성된 학습정보를 학습자에게 제공할 수 있도록 하였다.
U-러닝이라고 하는 새로운 패러다임이 교육 현장에도 적용되고 있다. 그렇지만 유비쿼터스 학습에 대한 충분한 선행연구나 지원 콘텐츠의 개발이 이루어 지지 않는 상태에서 u-러닝을 구현하기에는 많은 어려움이 따른다. 이에 본 연구에서는 먼저 교사, 학부모의 u-러닝과 RFID에 대한 인식 상태 조사, 그리고 출결관리 시스템을 개발하여 학생들에게 적용하여 봄으로써 미래 교육의 바람직한 모델을 제시하고자 하였다.
해외 유명 e러닝 기업들의 기술 노하우를 배우고, 미래 발전방향을 예측해 볼 수 있는 자리가 마련됐다. 한국소프트웨어진흥원(KIPA)은 지난달 29일 서울 삼성동 코엑스에서 e러닝 관련업체ㆍ교육기관은 물론 e러닝에 관심을 가진 일반인들을 대상으로‘e러닝 테크 2004세미나를 개최했다. 이날 발표된 주요내용을 담았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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