세계 각국은 급변하는 시대의 발전 및 개혁 요구에 대응하기 위해 미래에 필요한 핵심역량을 기준으로 정보교과과정을 설계하고 시행하고 있다. 본 논문에서는 핵심역량을 비교 분석하여 초등 정보교육 핵심역량 프레임워크를 개발하였으며, 초등 정보교과 구성 방향성을 제시하였다. 각 국가 및 기관에서 제시한 역량 중 사회적-감정적 역량, 의사소통, 창의력, 책임감, 문화와 윤리, 문제 해결 능력, 협력, 추상 역량이 중첩되었으며, 국내 중·고등학교 정보 교과에서는 컴퓨팅 사고력과 정보기술 활용 능력을 중시함을 알 수 있었다. 이에 향후 초등 정보교과에서 제안된 핵심역량 프레임워크를 교과 구성에 반영하며, 사회적 책임감을 강화하고 융복합적 소양을 함양하여 문제해결력을 제고하는 방향으로 편성할 것을 제안하였다. 본 논문을 통하여 2022년 개정 교육과정에 핵심역량을 반영한 초등 정보교과 편성의 필요성이 확대되기를 바란다.
블로그는 가장 널리 퍼지고 있는 개인화 웹 서비스로서 전세계의 많은 사람들이 이용하고 있다. 이런 블로그의 내용은 대부분 일상 생활에서 겪은 경험이나 감정을 표현하고 있는 것들이다. 따라서 모바일 기기로 수집된 개인의 생활에 대한 정보를 모아 자동으로 블로그를 만든다면 그것을 바탕으로 보다 쉽게 자신만의 블로그를 만들수 있을 것이다. 이미 모바일 상황정보를 바탕으로 블로그를 자동으로 만들기 위한 몇몇 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 모바일 기기에서 수집된 정보를 바탕으로 사용자의 상태를 추론한다. 그리고 추론된 결과를 바탕으로 페트리 넷 스크립트를 이용하여 스토리 형태로 텍스트를 생성한 후, 최종적으로 사진과 지도상의 이동 패턴을 합쳐 사용자의 생활을 보여주는 블로그를 구성한다.
물질적 풍요로움뿐만 아니라 품질이 다변화 되어가는 생활환경 속에서 감성에 따른 생체신호를 파악하는 것은 감성공학 전략의 중요한 성공요소가 되고 있다. 이를 위하여 제품의 기능적 측면뿐만 아니라 정서적 감정과 선호도가 반영된 제품의 설계나 디자인 또한 요구되고 있다. 본 논문에서는 웨어러블 기반의 심전도 측정 의복을 이용한 시각감성과 생체신호간의 상관관계를 제안하였다. 심전도 측정 의복을 착용함으로 심전도 ECG 파형을 측정하였다. 심전도 측정 의복을 착용에 의해 수집된 심전도 파형으로부터 심박변화율을 계산한다. 그리고 고속 퓨리에 변환을 이용한 파워 스펙트럼 분석은 시각감성과 생채신호의 상관관계를 평가한다. 제안된 방법에 대해서 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다.
스마트 시대라고 불리는 현재, 사람들은 이제 오프라인 만남보다 온라인 만남이 편리하고 익숙하다. 하지만 온라인을 통한 만남은 가볍게 느끼는 경우가 많으며, 구성원들이 서로의 감정을 느끼기 어려워 교감이 잘 되지 않는다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 오프라인 만남을 활성화 할 수 있는 모바일 애플리케이션 위콕을 제안한다. 사용자들의 위치정보와 선호도를 반영하여 약속 장소를 추천하는 애플리케이션인 위콕은 기능중심의 UI와 간단한 조작과정을 제공한다. 위콕은 클라이언트/서버 구조로 구현되었으며, 현재 동시에 3명의 사용자 간의 장소 추천을 지원한다. 위콕은 만남의 공간을 온라인에서 오프라인으로 확대시키는 접점이 되어 온라인, 오프라인 양방향으로의 교류를 가능하게 한다. 이제 사용자는 위콕을 통해 쉽고 편리하게 오프라인 만남장소를 정할 수 있다.
모바일 환경이 보편화됨에 따라 사용자의 상황을 인식하고 관련된 각종 컨텍스트를 공유하는 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 컨텍스트 공유는 사용자의 의사소통을 보다 풍부하게 할 뿐만 아니라 사회적 관계를 원만하게 유지하도록 도와준다. 최근 각종 메신저나 모바일 어플리케이션에는 간단한 수준의 사용자 컨텍스트 공유가 적용되고 있으나 사용자 환경이 복잡해짐에 따라 더욱 다양한 컨텍스트의 인식과 공유가 요구된다. 본 논문에서는 다양한 센서 정보를 수집하여 사용자의 대표적 컨텍스트인 감정, 스트레스, 행동을 동적 확률 모델을 이용하여 인식하고 메신저에 연동하여 컨텍스트 정보를 공유하는 상황인지 메신저를 개발한다. 다양한 컨텍스트를 인식하기 위한 다중모델을 효과적으로 구성하고 아이콘 방식으로 컨텍스트를 표시한다. 개발한 시스템을 사용자 시나리오를 바탕으로 평가하여 유용성을 검증하였다.
로봇은 조립, 도장, 용접 등 단순 반복 작업이나 위험한 지역의 탐사 및 산업현장에서 벗어나 좀더 다양한 분야로 발전되어지고 있다. 최근 로봇의 형태는 인간의 명령을 이행하고 스스로 학습하며, 감정을 지닐 수 있는 인공지능을 내장한 로봇이다. 활용의 예 중에는 '가족 도우미'의 역할을 수행하는 로봇으로 가사, 방범, 오락, 교육 그리고 인공비서 등의 기능을 담당하는 형태로 향후 가정의 필수품으로 자리 잡을 전망이다. 이러한 가정용 로봇의 구현을 위해서 인공지능의 요소를 활용하는 것은 당연하다. 일차적으로 로봇이 여러 가지의 기능을 수행하기 위해서는 환경 정보를 받아들이는 센서의 역할이 크며 이런 센서를 사용조건에 맞게 활용하는 것도 중요하다. 본 논문에서는 로봇에 부착된 여러 개의 센서를 응합하고 융합된 여러 종류의 센서값을 이용하여 로봇이 주변환경에 맞게 행동을 할 수 있도록 소프트 컴퓨팅 기법을 이용하였다. 또한 로봇의 행동모듈을 구성하여 인간에게 시각$.$청각적인 효과를 줄 수 있도록 인간 친화형 지능 로봇을 구현하고자 한다.
본 연구의 목적은 정보통신윤리교육을 위한 네트웍 기반의 협력학습시스템(Netclass)을 개발하는 것이다. 이 시스템은 하이브리드형의 교육시스템이며, 분산 네트웍 환경, 독립적인 컴퓨팅 환경, 웹브라우저 환경이라는 3가지 학습모드를 제공한다. 협력학습 시스템을 제작하기 위하여, 다음과 같은 연구를 수행하였다. 첫째, 정보통신윤리교육과 관련 있는 딜레마 가운데 학습 컨텐츠를 선정하고, 둘째, 학습자간의 협력과 상호작용을 통하여 타인의 생각이나 감정 그리고 행동의 결과를 미리 예측하는 체계적인 과정을 의미하는 협력적 딜레마 해결 학습 모형을 설계하였다. 셋째, 표준구조 기반의 협력학습 시스템 모델을 제시하였으며, 넷째, 네트웍 컴포넌트, DB 컴포넌트, 인터페이스 컴포넌트와 같은 다수의 컴포넌트를 개발하였다.
최근 형사 및 모든 분야의 소송에서 디지털 오디오 및 비디오를 증거로써 사용하는 경우가 증가하고 있으며, 이에 디지털 포렌식 기법을 이용한 과학 수사가 발전하고 있다. 컴퓨팅 기능과 파일 편집 기술의 발달로 누구나 간단하게 비디오 파일을 조작할 수 있게 되면서 디지털 데이터를 조작하는 사례는 증가하고 있으며, 이로 인해 디지털 데이터에 대한 감정을 통해 증거의 무결성과 신뢰성을 확보하는 일이 요구되고 있다. 본 연구에서는 디지털 포렌식 기법 중 하나로 전력 공급에 대한 지리적 환경에 따른 전력망 그리드를 통해 전력망 주파수 신호(Electrical Network Frequency: ENF)를 추출하고 QIFFT를 이용해 peak 검출을 위한 신호처리 과정을 거치는 기법에 대해 제안한다. 그리고 표준편차를 이용한 탐지 알고리즘을 통해 73%의 정확도로 비디오 파일의 위변조 여부 확인 및 위변조 지점을 찾는 실험을 진행하고 이를 검증하였다.
Digital transformation has induced changes in human life patterns; consumption patterns are also changing to digitalization. Entering the era of industry 4.0 with the 4th industrial revolution, it is important to pay attention to a new paradigm in the fashion industry, the shift from developer-centered to user-centered in the era of the 3rd industrial revolution. The meaning of storing users' changing life and consumption patterns and analyzing stored big data are linked to consumer sentiment. It is more valuable to read emotions, then develop and distribute products based on them, rather than developer-centered processes that previously started in the fashion market. An AI(Artificial Intelligence) deep learning algorithm that analyzes user emotion big data from user experience(UX) to emotion and uses the analyzed data as a source has become possible. By combining AI technology, the fashion industry can develop various new products and technologies that meet the functional and emotional aspects required by consumers and expect a sustainable user experience structure. This study analyzes clear and useful user experience in the fashion industry to derive the characteristics of AI algorithms that combine emotions and technologies reflecting users' needs and proposes methods that can be used in the fashion industry. The purpose of the study is to utilize information analysis using big data and AI algorithms so that structures that can interact with users and developers can lead to a sustainable ecosystem. Ultimately, it is meaningful to identify the direction of the optimized fashion industry through user experienced emotional fashion technology algorithms.
제품의 품질 및 가격뿐만 아니라 물질적 풍요로움과 더불어 다변화 되어가는 생활 환경 속에서 소비자의 감성과 선호도를 파악하는 것은 제품 판매 전략의 중요한 성공요소가 되고 있다. 이를 위하여 제품의 기능적 측면뿐만 아니라 개개인의 정서적 감정과 선호도가 반영된 제품의 설계나 디자인 또한 요구되고 있다. 본 연구에서는 사용자의 감성과 선호도를 중심으로 소재를 개발하는 방법의 하나로 협력적 필터링 개인화 기법을 응용하여 패션 디자인 추천 에이전트 시스템(FDRAS-pro)을 제안한다. 텍스타일 기반의 협력적 필터링 기술에서, 예측에 사용될 이웃의 수를 결정하기 위해서 Representative Attribute-Neighborhood 방법을 사용한다. 사용자들간의 유사도 가중치를 계산하기 위해서 피어슨 상관계수(Pearson Correlation Coefficient)를 사용한다. 소재에 대한 사용자의 감성이나 선호도에 대한 텍스타일의 대표 감성 어휘를 추출함으로써 소재 개발을 위한 감성 어휘 데이타베이스를 구축한다. FDRAS-pro는 구축된 감성 어휘 데이타베이스를 기반으로 성향이 비슷한 사용자에게 텍스타일 디자인을 추천한다. 디자인 요소에 따른 감성 분석을 하기 위해서, 텍스타일 디자인을 9가지 디자인 요소(디자인 소재, 모티브대 배경비율, 모티브의 변화도, 해석법, 모티브의 배열, 모티브의 명료성, 명도차, 색상차, 채도차)에 따라 분석하였다. 패션 디자인 추천 시스템으로 개발하여 시스템의 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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