다양한 정보통신기술의 발달로 인하여 기존 이러닝 등의 2차원적 학습 콘텐츠 한계를 극복할 수 있는 한 가지 방안으로 3차원적 가상현실 활용 가능성에 대한 모색이 이루어지고 있다. 특히 가상현실에서의 화면 구성은 학습에 직 간접적으로 영향을 미치는 감성을 유발할 수 있는 가능성을 지닌다. 하지만 화면의 어떠한 측면이 감성을 유발하는지에 대한 연구는 미흡하다. 본 연구는 감성을 유발할 수 있는 가상현실 학습 환경에서의 화면 구성 요소에 대한 사용자 인식을 분석하는 목적을 지닌다. 대표적인 가상현실 학습 환경 플랫폼 주요 화면에 대한 사용자의 인식을 확인하기 위해 다차원척도(Multi Dimensional Scaling, MDS)분석법을 활용하였다. 연구 결과, 사용자는 화면에서의 공간의 깊이 차원과 아바타 등의 움직임에 해당하는 역동성 차원에서 감성을 유발할 수 있다는 점을 확인하였다. 본 연구는 가상현실에서의 화면 요소중 감성을 유발할 수 있는 기술적 변인을 탐색해 보는데 의의를 지닌다.
To enhance the automatic performance of existing predicting and planning algorithms that require a predefined probability of the states' transition, this paper proposes a multiple sequence generation system. When interacting with unknown environments, a virtual agent needs to decide which action or action order can result in a good state and determine the transition probability based on the current state and the action taken. We describe a sequential behavior generation method motivated from the change in the agent's state in order to help the virtual agent learn how to adapt to unknown environments. In a sequence learning process, the sensed states are grouped by a set of proposed motivation filters in order to reduce the learning computation of the large state space. In order to accomplish a goal with a high payoff, the learning agent makes a decision based on the observation of states' transitions. The proposed multiple sequence behaviors generation system increases the complexity and heightens the automatic planning of the virtual agent for interacting with the dynamic unknown environment. This model was tested in a virtual library to elucidate the process of the system.
This study investigated to designand implement web-based collaborative learning system Co-Net and map out students' learning procedure using the system, based upon Student Team Achievement Division (STAD Slavin, 1990, 1996). There are technical process and instructional considerations to be made during the design process. The former are those that concern equipment requirements and specifications and include Ease of Use, Speed of Access, and Flexibility. On the other hand, instructional considerationsare concerned with the delivery and access of instructional materials and their outcomes on learners. They are cooperative interactions within groups and group heterogeneity, learner control, group incentives, individual accountability, equal opportunity for earning high scores and contributing to group effort, task specialization, and competition among groups. A web site for a virtual learning environment designed and built by the authors and known as Co-Net is then explained along with the whole process learners inside the environment. The main page of Co-Net consists of 15 menus to implement cooperative learning process. The cooperative learning activities using 15 menus are composed of six phases (1) preparation of the new knowledge (2) presentation of the new knowledge (3) knowledge assimilation and application (4) team and individual evaluation (5) team and individual recognition Throughout the five phases, the appropriate use of cooperative learning techniques has been shown to have both academic and social benefits to learners.
이 연구는 가상현실 학습공간에서 동작인식 인터페이스의 적용효과를 검증하기 위한 것이다. 동작인식 인터페이스는 사용자의 동작을 인식해서 작동하는 방식이므로 기존의 인터페이스와는 달리 신체적인 움직임을 자연스럽게 표현한다는 장점을 갖고 있다. 이러한 특징 때문에 동작인식 인터페이스가 가상현실과 같은 실감형 학습환경에서 실제로 긍정적인 효과를 나타내는지 검증하기 위하여 이 연구가 수행되었다. 특히, 동작기반 인터페이스가 가상현실 학습공간의 실감형 디스플레이와 함께 사용될 때 어떤 영향을 미치는지를 검증하였다. 이 연구를 44명의 대학생이 참여했으며 디스플레이의 실감성 수준(착용형 vs. 모니터)과 동작기반 인터페이스의 적용여부(동작기반 vs. 조이스틱)에 따른 적용효과를 검증했다. 연구결과에 따르면 공간구조가 적용되지 않은 학습내용에서는 동작기반 인터페이스가 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면에 공간구조가 적용된 학습내용에서는 조이스틱을 활용하는 것이 더 효과적이었다. 또한 착용형 디스플레이와 같이 실감성이 높은 매체와 함께 동작기반 인터페이스를 함께 활용한다고 하더라도 실감성을 더 높이지 않는 것으로 나타났다. 이 연구에서는 동작기반 인터페이스의 장점과 가상현실 학습공간에서 어떻게 활용될 수 있을 것인지에 대해서 논의하였다.
본 논문에서는 보상신호를 수반하는 인공지능 기반의 가상 로봇 학습 행위 모델을 제안하고 이 모델을 3가지 환경에 적용시킨 후에 보상 방법에 따른 가상 로봇의 학습 속도를 비교 검토하였다. 결과로서 환경이 다소 복잡하면 즉, 로봇 집단의 크기, 먹이 수, 장애물 수가 다소 많은 경우 학습 세대가 충분하다면 강화 보상 방법이 강화와 억제를 혼합한 보상 방법 보다 우월함을 알 수 있었다. 하지만 복잡하지 않은 환경에서는 혼합 보상 방법이 우수했다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권12호
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pp.137-142
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2021
Distance learning universities provide online course content. The main methods of providing class contents are on-demand and live-streaming. This means that students are not restricted by time or space. The advantage is that students can take the course anytime and anywhere. Therefore, unlike commuting students, there is no commuting time to the campus, and there is no natural process required to take classes. However, despite this convenient situation, the attendance rate and graduation rate of distance learning universities tend to be lower than that of commuting universities. Although the course environment is not the only factor, students cannot obtain a bachelor's degree unless they fulfill the graduation requirements. In both commuter and distance learning universities, taking classes is an important factor in earning credits. There are fewer time and space constraints for distance learning students than for commuting students. It is also easy for distance learning students to take classes at their own timing. There should be more ease of learning than for students who commute to school with restrictions. However, it is easier to take a course at a commuter university that conducts face-to-face classes. I thought that the reason for this was that commuting to school was a part of the process of taking classes for commuting students. Commuting to school was thought to increase the willingness and motivation to take classes. Therefore, I thought that the inconvenient constraints might encourage students to take the course. In this research, I focused on the act of commuting to school by students. These situations are also applied to the distance learning environment. The students have physical time constraints. To achieve this goal, I will implement a course restriction method that aims to promote the willingness and attitude of students. Therefore, in this paper, I have implemented a virtual school system called "virtual go to school (VG2S)" that reflects the actual route to school.
본 연구에서는 교양지구과학과목을 수강하는 36명의 예비과학교사를 대상으로 가상현실(VR)의 사용을 한 차시에 걸쳐 시도하였다. 수업을 하기 전과 후에 구성주의 학습환경 조사(CLES)를 실시하였다. CLES의 주된 초점은 수업이 학생중심 수업환경을 얼마나 잘 보조하고 지원하는가다. 학생의 자신의 수업환경에 대한 사전 및 사후검사는 여섯가지 하위 영역으로 나뉜다.: 학생적절성, 비판적 시각, 교실통제의 나눔, 학생 간의 타협, 과학적 불확정성, 태도이다. 아울러 가상현실에 대한 미래교사의 인식에 대한 설문지도 실시하였다. 미래의 과학교사들이 가상현실 자료를 교실에서 사용하는 것에 대하여 어떻게 생각하는가를 본 연구를 통해 알아보고자 했다. 이들 결과를 바탕으로 교사 주도의 수업환경을 학생의 적극적 참여를 유도하는 수업에로의 변화를 도모하는 것과 같은 기존에 연구되지 않은 측면을 제안하여가상현실의 잠재력에 대한 보다 완벽한 이해를 꾀하려 하였다.
The computer technology and internet have the potential to provide a highly interactive and powerful learning environment for engineering disciplines. Many academic courses that teach engineering subjects have already begun incorporating virtual instruments as teaching and learning tools. This paper introduces the concept of the virtual instrument and reports some of the LabVIEW software applications in several universities. Finally the paper contemplates the future trends on the remote laboratory via the internet for engineering education.
This research studies the Virtual Reality simulation of Newton's physics law on rigid body type of objects for physics learning. With network support, collaborative interaction is enabled so that people from different places can interact with the same set of objects in Collaborative Virtual Environment. The taxonomy of the interaction in different levels of collaboration is described as: distinct objects and same object, in which there are same object - sequentially, same object - concurrently - same attribute, and same object - concurrently - distinct attributes. The case studies are the interaction of users in two cases: destroying and creating a set of arranged rigid bodies. We identify a specific type of application for contents authoring with modeling systems integrated with real-time physics and implemented in VR system. In our application called Virtual Dollhouse, users can observe physics law while constructing a dollhouse using existing building blocks, under gravity effects.
Collecting a rich but meaningful training data plays a key role in machine learning and deep learning researches for a self-driving vehicle. This paper introduces a detailed overview of existing open-source simulators which could be used for training self-driving vehicles. After reviewing the simulators, we propose a new effective approach to make a synthetic autonomous vehicle simulation platform suitable for learning and training artificial intelligence algorithms. Specially, we develop a synthetic simulator with various realistic situations and weather conditions which make the autonomous shuttle to learn more realistic situations and handle some unexpected events. The virtual environment is the mimics of the activity of a genuine shuttle vehicle on a physical world. Instead of doing the whole experiment of training in the real physical world, scenarios in 3D virtual worlds are made to calculate the parameters and training the model. From the simulator, the user can obtain data for the various situation and utilize it for the training purpose. Flexible options are available to choose sensors, monitor the output and implement any autonomous driving algorithm. Finally, we verify the effectiveness of the developed simulator by implementing an end-to-end CNN algorithm for training a self-driving shuttle.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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