가상현실을 이용한 체험교육은 몰입을 통한 학습 효과성을 검증하며 의료분야에서 적극적으로 활용되고 있으나 가상현실 내에서 학습 몰입에 영향을 미치는 요인에 관한 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 문헌 연구를 통해 인터페이스의 사용성 및 인지적 어포던스 평가 요소를 추출하고 가상현실 의료 콘텐츠 4종을 선정하여 전문가 대상 사용성 평가를 실시하였다. 이를 종합하여 가상현실 의료 술기 콘텐츠에 따른 인터페이스 설계 방안을 제안하였다. 내용을 요약하면, 정보를 제공하는 인터페이스는 가시성, 체험자의 시선과의 거리, 색감의 조화, 통일감 있는 시각화, 피드백, 반응 속도, 조작에 따른 예상된 변화로 인해 몰입에 영향을 끼치며 인터페이스를 통해 제공하는 정보의 의미와 용어가 명확해야 몰입을 해치지 않음을 알 수 있었다. 본 연구는 제한된 콘텐츠를 이용하여 일반화에는 한계가 있어, 이후 지속적인 연구를 통해 체험자가 학습의 맥락을 익히고 파악하기 위한 인터페이스 설계에 표준화된 가이드 개발 및 사용자 관점의 인터페이스 설계 연구에 대한 정밀화가 논의되기를 기대한다.
물리적 도구와 가상도구가 가진 서로 다른 도구적 특성은 사용자의 지식획득과 개념 이해에 있어 각기 다른 기제로 작용하여 학습에 영향을 미친다고 알려져 왔다. 본 개관연구는 문헌고찰을 통해 물리적 도구와 가상도구의 사용을 통한 학습과정을 도구가 부여하는 행동유도성의 관점과 인지적 개입의 깊이에 따른 관점에서 정리하였다. 또한 이를 바탕으로 기존에 수행된 물리적 도구와 가상도구의 사용을 통한 학습수행 정도를 비교한 연구의 결과들을 재해석하였다. 비록 물리적 도구와 가상도구의 사용에 있어 각기 다른 행동유도성이 관여되긴 하지만 실제 학습에 영향을 미치는 요인은 가상도구를 사용하느냐 혹은 물리적 도구를 사용하느냐가 아니라, 도구가 제공하는 새롭고 부가적인 정보의 양과 학습자가 도구를 이용한 다양한 학습활동을 통해 개념을 이해하는 과정에서 발생하는 인지적 개입의 깊이에 달려 있음을 확인하였다. 본 연구는 교사들이 물리적 및 가상도구를 사용하여 학생들의 개념 이해를 돕기 위한 학습 시 행동유도성과 인지적 개입의 관점에서 수업 계획을 세울 때 고려해야 할 시사점을 제시하였다.
Purpose: The purpose of this study is to examine the factors affecting the intention to continue using the metaverse platform service from the user's point of view. Methods: The study conducted a survey of experienced people using Zepeto, Ifland, Gather Town, Zep, Roblox, Fortnite, and Minecraft, which are virtual world types among metaverse types, and valid 415 data were analyzed by SPSS (ver 22.0) and R (ver 4.1.0) program packages. Results: As a result of empirical analysis, it was found that interactivity and social presence among the characteristics of metaverse affected expectation confirmation, and sensory affordance and functional affordance affected expectation confirmation as affordance factors. In addition, all four characteristics of metaverse, reliability, playfulness, interactivity, and social presence, were found to have the greatest affect on perceived usefulness, and it was analyzed that playfulness, social presence, and reliability were influenced in order. The affordance factor was also found to have a positive effect on physical affordance, sensory affordance, and functional affordance. This study was found that it had a positive effect on the relationship between expectation confirmation and satisfaction and the relationship between perceived usefulness and satisfaction. satisfaction was analyzed to lead to continuance intention. Conclusion: This study is meaningful in that it examines the perspective of users who can be called customers of metaverse platform services. Based on the results of this study, it is expected to have a significant effect on the development of metaverse platform services not only on platform operators that provide metaverse platform services but also on providers who plan events and education using metaverse platform services.
As the country's elderly people who are 65 years or older recently exceeded 10% of the total population with development of medical technology and improvement of living standards, Korea has turned into an aging society. Especially in Gyeonggi-do, as of late December 2012, elderly people who were 65 years or older were 1,135,242 persons, taking up 18.98% of the region's population and registering the largest number of elderly people in the nation's cities or provinces. Due to such a sharp rise in elderly population, support for the elderly is increasing the burden on families and communities. The study aims to take as its subjects elderly people staying at authorized elderly welfare facilities, who are weak in mind and body and have difficulty in daily life with disabilities, or adult day care facilities that take care of elderly people during the day or at night, examine the concept of adult day care facilities and instances in foreign countries, and study the status of the adult day care facilities located in Gyeonggi-do, their services, and safety by figuring out space arrangement based on program implementation. Spacial arrangement in program operation should satisfy fuction and purpose from the manager and user's perspective, and a desirable program operation should provide separate spaces for the elderly with Alzheimer's and those without Alzheimer's. Compared to residential care facilities, adult day care facilities incur less financial burden and, compared to other authorized services, have many right functions that can upgrade the quality of users and satisfy their desires. Major countries like Japan, the UK, and Sweden recognize the right functions of day and night care services and aggressively support and utilize adult day care facilities. For adult day care facilities, quality services should be developed and use and choices should be enhanced as regards services. Development of special programs for the elderly with dementia and stroke, instead of simple protective functions of a program, must be actively promoted, while manpower training is required for program operation, conveniences, and safety. By developing and providing space arrangement models that focus on efficiency, convenience, and safety of program operation, adult day care operation can be revitalized, while quality of elderly care may be enhanced and welfare budget can be saved.
소셜네트워크서비스(SNS)의 성장과 함께 다양한 형태의 SNS가 등장했다. 상호작용성, 정보 교류, 엔터테인먼트 등 다양한 이용 동기를 바탕으로 SNS 이용자 또한 빠르게 증가하는 추세이다. 그중 페이스북은 대표하는 SNS 채널로서 기업에서도 페이스북 페이지를 활용해 홍보 채널로 활용하기 시작했다. 이를 위해 운영 초기, 기업은 팬 수 확보에 나섰고 그 결과 최근 기업 페이스북 팬 수는 많게는 수백만에 이를 정도로 늘어났다. 기업의 목표는 팬 수 확보를 넘어 콘텐츠를 통해 고객에게 기업 브랜드 이미지를 재고하고, 나아가 소통하는 수단으로 활용하고 있다. 이를 평가하는 주요 수치가 바로 본 연구의 종속변수에 해당하는 페이스북의 '좋아요', '댓글', '공유', '클릭 수' 등이다. 해당 수치 달성을 위해 콘텐츠 제작에 대한 고민이 선행되어야 하는데, 본 연구에서는 콘텐츠 제작 고려 사항을 3가지로 나눠 독립변수를 구성하였다. 콘텐츠 소재, 콘텐츠 구조, 메시지 스타일 등이 페이스북의 이용자 행동에 미치는 영향을 회귀분석을 이용해 분석하였다. 종속변수의 경우, 콘텐츠상에 모든 이용자의 행동 '전체 클릭 수'로 설정하였다. 본 연구에서는 각 독립 변수를 기존 연구 문헌을 통해 정의하고, 종속변수에 미치는 영향을 분석하였는데, '전체 클릭 수'의 경우, '자사연관', '실생활 관여도', '격식 x 관여도' 등의 변수가 유의미한 영향을 갖는 것으로 나타났다. 연구 결과를 통해, 콘텐츠 목적에 따른 최적화된 콘텐츠 전략을 제시함으로써, 기업 페이스북 운영자와 콘텐츠 제작자의 운영, 제작 전략에 기여할 수 있을 것으로 보인다.
제조 혁신을 위한 스마트 팩토리의 구현을 위하여 점차 디지털 트윈이 많이 개발되고 또 적용될 것이다. 특히 개발된 디지털 트윈에 대하여 시뮬레이션 및 최적화 분석을 실시함으로써 설비의 예지보전과 같은 중요한 의사결정을 지원할 수 있다. 본 연구는 사용자 관점에서 이러한 분석을 지원하는 체계인 디지털 트윈 관리시스템(DTMS: Digital Twin Management System)의 개념적 구조를 제시한다. 디지털 트윈은 다양한 분석 모듈과 데이터 등으로 매우 복잡하게 구성되어 있다. 스마트 팩토리가 진행될수록 디지털 트윈의 관리는 더욱 어려워지게 될 것이다. 따라서 이를 체계적으로 관리를 가능하게 하는 DTMS가 필요하다. 본 연구는 DTMS의 개발을 위하여 제조공학, 의사결정지원시스템, 그리고 최적화 분야에서 제시된 이론 및 체계들을 문제 해결 관점에서 통합한다. 그리고 제시된 프레임워크의 현실적용 가능성을 보이기 위하여 DTMS를 디스플레이 제조공정에 적용해 본다. 본 연구에서 제시된 DTMS는 전형적인 DSS(Decision Support System) 구조를 띤다. 즉 DTMS는 대화관리시스템, 모델관리시스템, 그리고 데이터관리시스템 등과 같은 3개의 서브시스템과 분석용 디지털 트윈 및 최적화 툴로 구성된다. 본 연구를 통하여 제시한 DTMS는 스마트 펙토리를 지향하는 경쟁력이 있으며 복잡한 산업 영역에 적용될 수 있다. 학문적으로는 새로운 시각에서 디지털 트윈의 분석을 조명한 것으로 추후 연구의 방향을 제시했다는 점에서 의미가 있다.
이 논문의 목적은 시뮬레이션 소프트웨어인 OPNET Modeler Wireless Suite를 이용하여 WiFi (IEEE 802.11g)와 WiMAX (IEEE 802.16e)를 가상 무선망으로 모델링 후 종단간 패킷 통계를 시뮬레이션하여 그 특성을 분석한 연구이다. 국내외 무선망에 대한 시뮬레이션이 가능한 툴인 Remcom's Wireless InSite Real Time (RT) 모듈, WinProp: W-LAN, Fixed WiMAX, Mobile WiMAX, SMI 시스템은 무선 전파 신호 세기 분석에 비중을 두었고 이러한 무선 전파 신호 세기로 데이터 전송률을 고려할 수 있도록 설계되었다. 그러나 우리는 이들 시뮬레이션 툴(들)의 특성과 달리 다른 관점으로 본 연구를 접근하였다. 즉, 무선 전파 신호 세기 분석이 아닌 유무선 통합망을 기반으로 한 종단간 가상망 모델링이 가능하고 각 구간(예: 무선사용자, 기지국 또는 AP, HTTP 서버)마다 얼마만큼의 패킷이 전달되었는지를 시각적으로 분석할 수 있는 OPNET Modeler Wireless Suite를 활용한 연구로 접근하였다. 왜냐하면 패킷 통계는 무선서비스 성능 매트릭 중 하나의 지표로 종단간 중요한 QoS 분석 척도가 되기 때문이다. 특히나 WiMAX와 같이 QoS를 보장하는 무선사용자에겐 패킷 통계 지표는 더더욱 필수적인 항목임에 틀림이 없다. OPNET Modeler Wireless Suite로 가상 무선망을 실제에 가깝게 모델링 후 시뮬레이션 결과를 통해 우리는 흥미로운 결과를 찾아낼 수 있었고 그 실험/관측결과를 효율적이고 다각적으로 보여줄 수 있었다.
최근 다양한 대중교통 중심 정책의 시행뿐만 아니라 시행된 정책의 효율적 운영과 대중교통 이용자 측면에서의 서비스 품질평가를 통한 서비스 개선은 대중교통 이용을 지속적으로 활성화시키기 위해 반드시 필요한 요소이며, 제공되는 서비스 품질의 모니터링, 개선 및 새로운 정책의 시행을 위해서는 이용자에게 제공되는 서비스 품질에 대한 다양한 정량적 모니터링 방법이 필요하다. 이용자 측면에서 대중교통 서비스를 정량, 정성적으로 평가할 수 있는 효과척도는 대중교통 이용의 편의성, 정시성, 쾌적성, 안전성, 경제성 등 여러 가지 측면에서 다양한 평가지표가 있을 수 있다. 그러나 일시적이고 단편적인 설문조사나 대중교통 행정가의 경험 등을 통해 해당 지역 또는 노선의 서비스를 평가하기 보다는 대중교통 운행 상세이력, 이용자 수요 등 보다 객관적인 자료를 활용하여 이용자 측면에서 서비스수준을 평가하는 등 보다 과학적이고 정량화된 다양한 평가방법론과 평가척도 등이 필요하다. 본 연구에서는 효율적인 대중교통 서비스수준 평가를 위하여 버스운행관리시스템의 버스운행 자료와 교통카드로부터 수집되는 정류소별 승하차정보를 활용하여 노선 및 정류소별 서비스수준 평가모형을 개발하였다. 서비스 수준 평가를 위해 김원길(2009)의 버스 운행계획수립 모형을 기반으로, 서비스 평가지표 중 운행서비스 측면에서 이용자 접근시간, 대기시간, 차내 혼잡, 교통 혼잡, 돌발 상황, 교통법규위반, 운행규정 등을 고려하여 이용자 접근시간, 구간 통행시간, 차내 혼잡수준, 교통법규 및 운행규정 위반여부 등으로 인한 승객불편 등을 비용함수로 정량화하여 노선 및 정류소별 대중교통 이용자 서비스 수준을 상세 평가하는데 그 목적이 있다. 대중교통 운행이력자료, 노선 및 정류소 기반의 대중교통 수요 자료의 객관적이고 과학적인 분석과 활용을 통해 노선 및 정류소별 이용자 서비스 평가를 함으로써 해당 노선이나 정류소의 서비스 현황분석, 개선사항 도출 등에 활용할 수 있으며, 다양한 대중교통 정책 수립, 시행 정책의 모니터링 목적 등 다양한 목적과 용도로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
애자일 방법론은 인공지능 소프트웨어를 포함한 소프트웨어 개발 프로젝트에서 지난 몇 년 동안 널리 사용되고 있다. 이처럼 산업에서 애자일 방법론이 많이 사용되고 있음에도 불구하고, 애자일 방법론을 사용하는 소프트웨어 프로젝트의 성공 요인을 분석한 실증적 연구가 부족한 실정이다. 애자일 방법론을 사용하는 소프트웨어 프로젝트에서 고객의 역할을 이해하기 위해 사용자 참여 부족, 비현실적인 고객 기대치, 지속적인 요구 사항 변경의 고객 측 요인들이 프로젝트 성공에 미치는 영향을 조사하였다. 본 연구의 분석 대상은 애자일 방법을 소프트웨어 개발 방법론으로 사용하는 프로젝트이다. 일반적으로 소프트웨어 개발에서의 주 목표는 적은 시간과 비용으로 고품질 소프트웨어를 개발하는 것이다. 과거에는 프로젝트의 초기 단계에서 정한 고객 요구사항의 변화를 최소화하여, 그 변화에 수반되는 비용을 줄이려고 했다면, 오늘날의 프로젝트 관리에서 고객 요구사항의 변화는 고객이 원하는 시스템 개발을 위해 필수적인 것이라 인정하고 이 불가피한 변화에 보다 잘 대응하는 것이 중요하다고 볼 수 있다. 이에 효과적인 방법론으로 애자일 방법론이 많이 사용되고 있고, 본 연구에서는 이 애자일 방법론을 사용하는 프로젝트의 성공요인을 찾아내고자 한다. 본 연구를 위해 설문 방법이 이용되었다. 소셜 네트워크 사이트인 링크드인(LinkedIn)을 이용하여 소프트웨어 프로젝트 참여 경험이 있는 개발자들을 대상으로 온라인 설문을 하였고, 분석에 사용한 데이터는 213개의 응답 데이터이다. 이 설문 응답 데이터를 Ordered Logit Regression을 이용하여 세 가지 가설을 검증하였다. 분석 결과, 위 세 가지 클라이언트 측 요인들 모두가 애자일 방법을 사용하는 프로젝트의 성공에 크게 영향을 미친다는 사실을 실증적으로 찾아내었다. 첫째, 애자일 방법을 이용하기 위해서는 고객의 프로젝트 참여가 필수적이다. 이 결과는 애자일 방법론의 이론적 효과와 일치한다. 사용자와의 협업이 애자일 방법론에서 가장 중요한 요소 중에 하나인 만큼 고객의 참여는 매우 중요하다고 볼 수 있다. 둘째, 애자일 방법이 사용된 프로젝트에서는 고객의 요구 사항을 지속적으로 변경하는 것이 부정적인 요인이 아니라 프로젝트 성공의 긍정적인 요인이라는 흥미로운 결과를 얻었다. 고객의 요구 사항을 지속적으로 변경하는 것은 클라이언트와 공급 업체 간의 빈번한 상호 작용이나 의사 소통을 통해 사용자가 진정으로 원하는 시스템을 만드는데 도움이 되어 긍정적인 요인이 된다는 설명이 가능하다. 셋째, 비현실적인 고객의 기대는 애자일 방법이 사용된 프로젝트에서도 프로젝트 성공에 부정적인 영향을 준다는 결과를 얻었다.
본 논문은 최근 다양한 종류의 웨어러블 디바이스가 헬스케어 도메인에 급증하여 사용되고 있는 상황에서 최신 첨단 기술이 실제 메디컬 환경에서 개인의 질병예측이라는 관점을 바라본다. 사용자 참여형 웨어러블 디바이스를 통하여 임상 데이터와 유전자 데이터, 라이프 로그 데이터를 병합하여 데이터를 수집, 처리, 전송하는 과정을 걸쳐 딥뉴럴 네트워크의 환경에서 학습모델의 제시와 피드백 모델을 연결하는 과정을 제시한다. 이러한 첨단 의료 현장에서 일어나는 메디컬 IT의 임상시험 절차를 걸친 실제 현장의 경우 대사 증후군에 의한 특정 유전자가 질병에 미치는 영향을 측정과 더불어 임상 정보와 라이프 로그 데이터를 병합하여 서로 각기 다른 이종 데이터를 처리하면서 질병의 특이점을 확인하게 된다. 즉, 이종 데이터의 딥뉴럴 네트워크의 객관적 적합성과 확실성을 증빙하게 되고 이를 통한 실제 딥러닝 환경에서의 노이즈에 따른 성능 평가를 실시한다. 이를 통해 자동 인코더의 경우의 1,000 EPOCH당 변화하는 정확도와 예측치가 변수의 증가 값에 수차례 선형적으로 변화하는 현상을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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