최근 가상 휴먼은 국방, 의료, 교육, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 널리 활용되고 있다. 가상 휴먼을 이용한 상호작용은 사용자가 현실 세계의 실제 친구와 대화하는 것처럼 자연스럽게 소통하는 방식으로 운용이 되고, 이를 위해서는 사용자의 음성, 동작, 감정 등 다양한 입력을 기반으로 반응하는 가상 휴먼 출력 등 상호작용 매핑 관계를 제작하여야 한다. 하지만, 기존 가상 휴먼 상호작용 방법은 미리 정해진 패턴을 수작업인 프로그래밍을 통해 제작하여 개발 기간이 오래 걸리고, 수정이 용이하지 못한 단점이 있다. 본 논문에서는 가상 휴먼 상호작용을 위해 음성, 동작, 감정 등 사용자의 멀티모달 입력과 가상 휴먼 반응에 대한 저작을 수행하는 툴킷을 제시한다. 본 논문에서 제시한 저작도구를 통해 쉽고 빠르게 사용자와 가상 휴먼 상호작용 표현을 생성할 수 있다.
타워크레인은 조선, 건설 등 산업 현장에서 중량물 운반 운전을 위한 도구로 사람이 수동 작업으로 대부분 수행된다. 이러한 타워크레인 운전 훈련 과정은 훈련 실습자에게 장시간 교육하기에 비효율적 뿐 아니라 위험한 작업이므로 최근에는 가상 훈련 시뮬레이션을 통해 이루어 지고 있다. 이러한 가상 타워크레인 시뮬레이션을 구현하기 위해서는 기후환경, 중량물, 줄걸이와 같은 외부적 요인도 중요하지만 타워크레인의 운반 중량물과 직접적으로 연결이되는 로프를 정밀하게 표현하는 것이 중요하다. 하지만, 현재 개발된 대다수의 로프는 단면이 원통형을 띄고 있어 물리적인 요인이 작용하였을 때, 회전축이나 물리적인 형태를 가늠하기가 어렵다. 그러므로, 가상의 타워크레인 시뮬레이션 로프를 실제 타워크레인 슬링벨트와 유사한 면의 형태를 가지고 구축하여 실 환경과 유사한 환경에서 숙련된 타워크레인 시뮬레이션을 훈련하기 위한 로프 시뮬레이션이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 로프 시뮬레이션이 실제와 동일한 형태의 슬링벨트를 제공할 뿐만 아니라 로프의 면 형태 구현하고, 물리시뮬레이션을 통해 로프의 사실적인 움직임을 나타낼 수 있는 가상현실(VR) 기반 훈련 로프 시뮬레이션을 제시한다.
본 연구에서는 가상현실을 이용한 VR 기본간호술 교육 콘텐츠를 제안하고자 하였다. 핵심기본간호술 20가지 중 간이혈당검사와 인슐린피하주사 항목은 간호술 항목에서 빈번히 수행하는 기본간호술 중 하나이며, 당뇨환자들에게 자가관리 교육을 할 때도 사용할 수 있는 항목이다. 본 연구는 이 항목을 가지고 학습자의 체험을 중심으로 가이드, 미션, 피드백의 3단계로 나누어 몰입형 VR기반 핵심기본간호술 콘텐츠를 설계하였다. 이 콘텐츠에서는 실제 간호술처럼 콘트롤러를 사용하지 않고 손가락 관절인식을 통해 손의 움직임을 트랙킹하여 몰입하며 훈련할 수 있다. 이 연구는 임상 수행 능력 향상을 도울 수 있는 VR 간호술 교육 콘텐츠 개발에 도움이 될 것이다.
에듀테크는 교육(Education)과 기술(Technology)의 합성된 단어로서, 4차 산업혁명 시대의 교육 패러다임이다. 이는 4차 산업혁명의 빅데이터(Bigdata), 인공지능(AI), 로봇, 가상현실(Virtual reality; VR) 등 정보통신기술(ICT)을 활용한 차세대 교육을 의미한다. ICT에서의 교육은 온라인 강의로 이러닝(e-Learning)이 사용되고 있으나, 코로나-19로 인해 비대면 교육에 대한 수유가 급증함에 따라 이러닝과 함께 에듀테크가 주목받고 있다. 따라서 본 논문에서는 블록체인 기반의 배지서비스 플랫폼, 시뮬레이션 기반 협동형 이러닝 시스템, 동영상 영어사전, 그리고 블록체인 기반의 접근제어 감사시스템에 대한 심사 완료된 논문들을 분석한다.
본 논문에서는 증강현실 환경에서의 장난감 블록 타입의 가상 객체 결합을 위한 큐브형 사용자 인터페이스(CUI)를 제안한다. 가상 객체 결합에 의한 새로운 객체 생성은 다양한 증강현실 콘텐츠의 효과적 구성을 가능하게 한다. 하지만 대부분의 GUI 방식은 오랜 학습시간을 요구하거나 사용자의 행위와 제공되는 인터페이스 간에 직관성이 결여되어 있다. 증강현실 인터페이스들의 경우에도 주로 한 손 상호작용만을 지원하기 때문에 객체 간 결합의 특성을 크게 고려하지 않고 있다. 따라서, CUI 는 증강현실 환경에서 가상 장난감 블록 모델의 결합을 위한 조작도구인 감각형 큐브를 제시한다. 다수 마커, 자석, 그리고 버튼이 부착된 감각형 큐브는 가상 객체의 자유로운 회전, 결합, 그리고 버튼 입력을 지원한다. 또한 본 논문에서는 CUI 기반의 두 가지 양 손 결합 상호작용 기법을 제안한다. 첫째는 가상 객체의 3 차원 위치조정이 가능한 스크류 드라이빙 결합 방식이며 둘째는 시각적 안내를 지원하는 빠르고 직관적인 블록 조립 결합 방식이다. 제안하는 인터페이스는 교육, 오락, 그리고 디지로그북 콘텐츠 등을 구성하기 위한 저작 시스템에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
기존 이러닝 시스템의 실감형 교육 및 교육적 체감문제를 해결하기 위하여 투명 디스플레이 기반 디바이스에 증강현실 기술을 적용한 실감형 에듀테인먼트 시스템이 연구되었다. 그러나 투명디스플레이를 이용한 에듀테인먼트 시스템의 경우 다중 마커 배열 및 회전 마커 배열의 미검출에 대한 문제점과 투명디스플레이를 투영한 현실 공간과 가상 객체간의 조명환경 차로 인한 부조화 현상에 대한 문제점과 다양한 디바이스를 통해 서비스를 제공받지 못하는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 회전 마커 검출이 가능한 향상된 마커 검출 기법을 통해 다수의 마커 배열과 회전 마커 배열을 인식하고 중첩 블록 레이어를 통해 현실 공간과 가상공간의 조명 환경을 통일하여 현실감 있는 융합형 에듀테인먼트 콘텐츠를 제공하는 시스템을 설계하였다.
차세대 기술과 접목된 교육용콘텐츠의 다양한 연구가 진행되고 있다. 현재 디지털교과서가 연구학교를 중심으로 실험 및 적용 단계에 있으나 학습내용이 고정적이고 제한된 콘텐츠만을 제공하기 때문에 학생들의 흥미와 몰입감 및 학습효과에서 부족한 부분이 많다. 이를 해결하기 위해서는 증감형 콘텐츠를 설계하여 학생들의 흥미와 몰입감 및 상호작용을 높여야 한다고 본다. 이에 본 논문에서는 증강현실 기술을 기반으로 하여 태블릿 기반의 디지털교과서 콘텐츠로 학습을 할 때 관찰하기 어려운 가상의 정보 제공 및 부가적인 정보를 활용하며 상황 인지를 통해 사용자의 상황에 적합한 가이드라인이나 부가 정보를 제공받을 수 있는 차세대 교육용 콘텐츠를 설계해 보고자 한다. 본 연구의 결과는 향후 디지털교과서 적용 시 효과적인 개발방안이 될 것이다.
본 논문에서는 기존의 이러닝(e-learning)에서 발전한 모바일 증강현실(AR: Augmented Reality)을 활용한 스마트 러닝(smart learning) 시스템을 제안한다. 모바일의 하드웨어 발전과 확산으로 인해 눈으로 보는 현실 세계에 가상 물체를 겹쳐 보여주는 증강현실 관련 서비스가 증가하고 있다. 모바일을 이용한 증강현실 서비스는 언제 어디서나 제약을 받지 않고 사용자가 원하는 정보를 현실 세계에서 얻을 수 있다. 현재까지는 엔터테인먼트 사업, 마케팅, 위치 기반 서비스와의 연계를 통한 활용이 많은데, 앞으로 증강현실의 응용분야 중에서 가장 유망한 분야 중의 하나가 교육이다. 사용자에게 생동감 있는 영상을 보여줄 수 있기 때문에 현실감과 집중력을 높일 수 있다. 본 논문에서는 모바일에 장착된 GPS, 디지털 나침반, 기울기 센서로 구현하는 위치 기반 기술에서 벗어나 카메라 입력을 통한 이미지 기반 기술을 활용하여 스마트러닝 시스템을 제안한다.
화재, 지진 등과 같은 대규모의 재난에 대비하는 것은 최근 매우 중요한 활동으로 인식되고 있다. 그러나 이러한 재난 대비 및 대처의 중요성 인식에도 불구하고, 많은 사람들이 실제 발생하는 재난 상황에서 적절한 대처를 하지 못하여 인명 또는 재산상의 피해가 발생하고 있다. 본 논문에서는 화재가 발생하는 경우의 신속한 대처를 지원하기 위한 가상현실 기반의 화재 대처 어플리케이션을 개발하고자 한다. 이는 화재 발생시, 소화전이나 소화기를 정확하고 올바르게 사용할 수 있도록 도와줄 뿐만 아니라, 대규모의 학생들에 대한 교육에도 매우 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 딥러닝 얼굴 인식을 이용하여 실시간 360 공간 Classroom 과 실시간을 기반으로 한 가상 360 공간 Classroom 을 제안한다. MTCNN 을 이용한 얼굴 검출 및 Inception Resnet V1 모델을 이용한 딥러닝 기법을 통해 얼굴인식을 진행하고 HSV 색공간 기반의 화자 판별, 아바타 Rendering, 출석 체크 등을 진행한다. 이후 시각화를 위해 제작한 Web UI/UX 를 통해 사용자에게 현실과 가상 공간을 넘나드는 Twin Classroom 을 제공한다. 따라서 사용자는 새로운 화상 교육 플랫폼에서 보다 개선되고 생동감 있는 Classroom 에서 교육을 받을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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