도서관이 자료의 소장과 열람을 위한 공간만이 아닌 연구와 학습, 커뮤니케이션과 문화의 중심역할을 수행할 수있다면 '공간'으로서의 도서관은 무한한 가능성을 가질 수 있다. 또한, 실제(real)공간을 중시하는 전통적인 도서관과 가상(Cyber)공간의 활용을 중시하는 디지털도서관의 결합이라고 할 수 있는 하이브리드도서관 구현을 위한 바람직한 방안이 될 수 있다. 본 연구는 이와 같은 가능성을 위해 공간과 정보기술, 그리고 서비스의 효과적인 결합을 의미하는 Information Commons를 기반으로 하이브리드 도서관 모형을 제시하고자 하였다. 이를 위해 Information Commons 도입을 통한 서비스의 국내 외 사례 및 결합의 형태를 분석하였으며 운영을 위한 요소를 추출하였다. 또한, Information Commons 기반 하이브리드도서관의 서비스 개념 및 정보서비스 모형을 제시하였다.
최근 많이 활용되고 있는 라즈베리파이에 기반한 임베디드 시스템을 구축함에 있어서 사용자는 회로에 대한 이해와 하드웨어 비용이라는 측면에서 어려움을 갖게 되는 경우가 많다. 본 논문에서는 이러한 시스템을 가상으로 테스트할 수 있는 솔루션을 제안하고자 한다. 개발된 프로그램은 사용자가 실제 회로를 구성하는 것과 같이 가상의 공간에서 모듈을 배치하고 모듈 간에 선을 연결하는 것으로 회로를 구성하고 동작을 테스트할 수 있다 프로그램은 회로편집기, 인터프리터, 시뮬레이터의 세 가지 요소로 구성되어 있으며 전체 9개의 모듈을 제공하고 있다. 각각의 모듈은 제조사에서 제공하는 데이터 시트와 제원을 바탕으로 실제 회로 테스트를 거쳐 추상화하는 작업을 수행하였다. 개발된 프로그램의 품질수준을 한층 끌어올린다면 비용절감과 학습, 교육 측면에서 유용하게 이용될 수 있으며, 전기물리엔진의 구현, 실제 보드로 포팅이 가능한 수준의 인터프리터, 시뮬레이션 로직의 일반화가 필요할 것으로 판단된다.
환경오염으로 인한 문제는 매년 발생하고 있다. 그러나 환경오염의 심각성을 인식하고 있는 비율에 비해 환경보호 실천보다 생활의 편리함이 더 중요하다고 생각하는 비율이 높으며, 올바른 환경보호 지식을 습득하고 있는 수가 적다. 유년기, 청소년기에 초중고교에서의 교육을 통해 올바른 환경 지식을 습득하고 환경을 보전하려는 태도를 갖추는 것이 중요한데, 환경 교과목을 채택한 교육기관의 수는 14.1%로 절반도 채 되지 않는다. 본 논문은 가상공간 내에서 올바른 분리수거 방법을 습득하고, 학습자가 이를 실생활에 적용하기 용이한 게임기반의 체험형 VR 환경교육 콘텐츠를 제시하고자 한다.
현실의 공간을 가상의 공간으로 구현하여 문제를 분석하고 예측하는 기술이 개발되면서, 복잡한 도시 내의 정밀한 공간정보를 취득하는 것이 중요해지고 있다. 본 연구는 복잡한 경관을 가진 도시지역을 대상으로 무인항공기를 통해 영상을 취득하고 고해상도 영상에 적합한 영상분류 기법인 객체기반 영상분석 기법과 의미론적 분할 기법을 적용하여 토지피복 분류를 수행하였다. 또한, 동일시기에 수집된 영상을 바탕으로 인공지능이 학습하지 않은 지역에 대해 각 인공지능 모형의 토지피복 분류 재현성을 확인하고자 하였다. 학습 지역을 대상으로 인공지능 모형을 학습하였을 때, 토지피복 분류 정확도가 OBIA-RF는 89.3%, OBIA-DNN은 85.0%, U-Net의 경우 95.3%로 분석되었다. 재현성을 평가하기 위해 검증 지역에 인공지능 모형을 적용하였을 때, OBIA-RF는 7%, OBIA-DNN은 2.1%, U-Net은 2.3%의 정확도가 감소하였다. 형태학적인 특성과 분광학적인 특성을 모두 고려한 U-Net이 토지피복 분류 정확도 및 재현성 평가에서 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 정밀한 공간정보가 중요해짐에 따라 기초자료 생성 방법으로써 도시환경 연구분야에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
통상적으로 콘크리트 지하 구조물은 수십 년 이상 사용할 수 있도록 설계되지만 최근 들어 구조물 중 상당수가 당초의 기대 수명에 근접하고 있는 실정이다. 그 결과 구조물 고유의 기능이 상실되고 다양한 문제가 야기될 수 있어 신속한점검과 보수가 요구되고 있다. 이를 위해 지금까지는 지하 구조물 유지관리를 위하여 인력 기반의 점검과 보수가 진행되었으나 최근에는 인공지능과 영상 기술의 융합을 통한 객관적인 점검 기술 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 특히 딥러닝을 활용한 영상 인식 기술을 적용하여 지도학습 기반의 콘크리트 균열 탐지 알고리즘 개발에 관한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 이러한 연구들은 대부분 지도학습 형태 영상 인식 기술로 많은 양의 데이터를 바탕으로 개발이 되는데, 그 중에도 많은 수의 라벨 영상(Label image)이 요구된다. 이를 확보하기 위해서는 현실적으로 많은 시간과 노동력이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 개선하고자 적대적 학습 기법을 적용하여 균열 영역 탐지 정확도를 평균적으로 0.25% 향상시키는 방법을 기술하고자 한다. 이 적대적 학습은 분할(Segmentation) 신경망과 판별자(Discriminator) 신경망으로 구성되어 있고, 가상의 라벨 영상을 경쟁적인 구조로 생성하여 인식 성능을 높이는 알고리즘이다. 본 논문에서는 이 같은 방법을 활용하여 효율적인 심층 신경망 학습 방법을 제시하였고, 향후에 정확한 균열 탐지에 활용될 것으로 기대한다.
본 연구는 포스트 코로나를 기점으로 메타버스 기술의 동향을 살펴보고, 주얼리 산업체의 활용 사례를 분석하는 것에 목적이 있다. 엔데믹(endemic)으로 기업의 비즈니스 환경은 온라인에서 오프라인으로 그 중심의 축이 이동했고, 이에 따라 메타버스에 대한 대중의 관심도 멀어졌다. 하지만 글로벌 주얼리 브랜드의 메타버스 기술 동향을 살펴보면, AR/VR의 기술은 더욱 발전하여 실재감을 높이고 있고, 가상과 현실 간의 이질감이 없는 공간에서 메타버스는 진화하고 있다. 메타버스는 포스트 코로나 시대에서 세 가지 주요 특성을 나타내고 있다. 첫째, 디지털 트윈을 기점으로 비즈니스 영역의 변화가 이루어지고 있다. 둘째, 다양한 정보통신 기술과 융합하고 있다. 셋째, 옴니채널로서 메타버스 운영에 대한 방향성 설정이 중요시 되고 있다. 코로나19 시기에 학습된 자산을 활용하여 디지털 및 온라인 관련 기술에 대한 학습을 지속해야 시장 경쟁력을 확보할 수 있다. 포스트 코로나 시대의 메타버스 기술 동향을 기반으로 주얼리 산업체의 경쟁력을 강화하는 방향에 대해 논하고자 한다.
교육의 패러다임이 교수자 중심에서 학습자 중심으로 바뀌면서 가상 교육의 환경이 현실에서 벌어지는 교육환경과 많은 차이가 있을 뿐 아니라 인터넷 기반 교육은 학습자들 간의 다양한 상호작용을 지원할 수 있는 장점도 가지고 있다. 본 연구는 이러한 점을 감안하여 E-Learning 학습에 영향을 미치는 결정요인을 추출해서 추출한 요인들이 E-Learning 기대효과와 학습효과에 어떠한 영향을 미치는지를 분석해 보고자 한다. 이와 같은 연구목적을 위하여 E-Learning 학습에 영향을 미치는 요인들은 크게 학습자의 특성과 시스템 지원환경, 교수자의 특성 3개의 요인으로 구성하였다. 학습자의 특성 요인은 사용의 편의성과 자기효능감의 2개의 요인들로 구성하였으며, 시스템의 특성요인은 컨텐츠 구성, 내용의 적정성, 상호작용정도, 매체 풍부성 4개의 요인으로 구성하였다. 마지막으로 교수자의 특성 요인들로는 강의내용, 강의 스타일, 교수자신용도 등 3개의 요인들로 구성하였다. 분석결과 학습자의 특성은 사용자 편의성이 기대효과와 학습효과에 유의한 관계를 가지는 것으로 나타났다. 이는 시간과 공간의 제약을 받지 않고 인터넷을 통한 학습의 편리성이 학습의 성과가 향상되기를 바라는 학습자의 기대가 컸기 때문인 것으로 생각되고, 또한 학습효과도 학습자가 학습에 거는 기대감이 학습효과에 반영된 것이라고 볼 수 있다.
새로운 매체와 접촉 시 발생하는 거부감을 최소화 하고 별도의 학습 없이 사용 가능한 직관적 명령 전달 방식의 매개 인터페이스를 제안한다. 제안하는 매개 인터페이스는 3차원 공간에서 사용가능한 가상 마우스와 TV 리모트 컨트롤러의 기능적 결합을 목표로 하고 실버세대들에게 익숙한 매체인 펜을 형태로 삼아 개념적으로 설계되었다. 구체적인 구현은 가속도계의 신호를 분석하거나 펜촉에 레이저 포인터를 추가하여 레이저 포인터의 좌표 변화를 웹캠으로 추적, 인식하는 방법으로 구분하였고 본 논문에서는 가속도계의 경우를 소개한다. 가속도계 신호분석을 통해 마우스의 기능을 모사하고 동작을 감지하는데 발생하는 문제점과 이를 해결하기 위한 기존 연구를 분석하고 동작 중에 중력방향의 수직축이 바뀌면서 발생하는 가속도계 신호의 오류를 보상하기 위해 제안된 Zero Velocity Compensation 방법을 소개한다. ZVC의 결과에 필수적인 저주파의 시계열 신호 실시간 끝점 추출과 동시에 패턴인식을 위한 특징추출 기능을 수행하는 새로운 알고리즘을 제안하며 기존의 방법과 실험적으로 성능을 비교한다. 또한 입력된 가속도계 신호를 학습된 인식기를 통해 인식하는 기존의 연구에서 더 나아가, 마우스의 좌표변화를 짧은 시간동안 가속도 신호의 실시간 분석을 통해 모사하기 위해 변형시킨 알고리즘을 소개한다.
최근 인터넷 사용이 늘면서 중독 등의 심각한 부작용이 사회 문제로 대두되고 있다. 초등학생도 예외가 아니어서 학업에 지장을 주는 경우가 급증하는 추세이다. 본 연구에서는 이러한 인터넷 중독 실태를 분석하고 학생의 학교 생활 적응 정도와의 상관 관계를 분석하였다. 본 연구는 충청남도 천안지역의 초등학생을 중심으로 진행되었으며 45.4 % 이상의 학생이 인터넷 사용으로 학습에 지장을 받는 것으로 조사되었다 또한, 48.3 % 학생은 인터넷 사용시간을 줄여야 한다고 생각하는 등 중독 증세를 보이는 경우도 적지 않은 것으로 조사되었다.
This study was conducted to investigate the gender-related effects of two instructional programs on spatial visualization skills of ninth grade students. Two instructional programs were developed for this study: a web-based virtual reality program and a paper-based program. 194 ninth graders from two middle schools in Seoul participated in this study. Six classes were divided into experimental groups and control groups. The Middle Grades Mathematics Projects (MGMP) Spatial Visualization Test was used to measure spatial visualization skills. The data analysis indicated that both the web-based and paper-based programs were effective to improve spatial visualization skills to treatment groups. Although boys'test mean scores were higher than girls' in the pretest, when deleting the effect of covariance of pretest, there were no statistical significance in the post-test. Girls in the treatment groups favored the paper-based spatial visualization program. These results imply that spatial training may benefit girls' performance more than that of boys and mode of instructional programs can create gender-related differences regarding spatial visualization skills.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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