본 연구의 목적은 교양 ICT활용 과정의 서술형 강의 평가에 대해 텍스트 마이닝의 토픽모델링 분석을 실시하여 수강생의 강의 선택 요인과 강의에 대한 긍정적·부정적 요소 파악을 하고자 하는데 있다. 이를 위해 M 대학교의 2019년 2학기에 개설된 ICT활용 과정 강의에 대해 '강의를 신청한 이유', '강의에서 개선되어야 할 점'과 '강의에서 좋았던 점'에 대한 데이터 전처리부터 키워드 빈도 분석, 워드 클라우드 시각화 및 토픽 모델링 분석을 실시하였다. 연구결과 M 대학의 2019년 2학기 ICT활용 과정은 자격증 취득을 위해 강의를 신청하며, 동시에 자격증을 취득할 수 있어 강의가 좋았다는 긍정적 분석을 알 수 있다. 부정적 요소로 강의실 사용 환경 불편에 대한 것을 알 수 있다.
최근 온라인 학습의 비중이 증가함에 따라 온라인 학습 서비스의 일부인 온라인 상담 부분도 비례하여 증가하고 있으며, 많은 상담량으로 인해 상담 서비스의 품질이 저하되고 답변의 속도, 효율성도 감소하는 문제가 발생한다. 국내 교육기관에서는 서비스 개선과 사용자 맞춤형서비스를 제공하기 위해 다양한 연구를 진행하고 있으며 민원을 처리하는 챗봇 등 자동 답변 서비스 도입을 추진하고 있다. 챗봇 및 자동 답변 서비스는 서비스 제공자 입장에서 저예산으로 단순한 질문에 대하여 신속하고 효율적인 서비스를 제공할 수 있으며 서비스 이용자는 즉각적인 답변과 유사한 답변 예시를 확인함으로 질문을 빠르게 해결할 수 있는 장점이 있다. 국가 공공기관에서 제공하는 학습 서비스는 단순하고 반복적인 문의가 많고 정형적인 질의응답이 주로 등록이 되고 있다. 자동 답변 서비스는 이런 문제점을 해결할 수 있는 대안이 된다. 서비스 이용자가 등록한 문의를 기반으로 학습한 답변 서비스는 담당자의 반복된 업무처리 경감과 사용자의 답변감소, 일관된 답변처리로 서비스 품질개선에 큰 영향을 줄 수 있다. 본 연구에서는 사용자의 질문에 효율적인 답변 및 민원 처리 서비스를 제공할 수 있는 방법을 제시하며, 관리자의 업무능력 향상과 효율성을 위해 기간별 키워드 빈도수를 계산하여 Word cloud를 생성하여 제공함으로써 사용자들에게 일정 기간 내 빈도수가 높은 키워드 관련 공지 및 안내를 할 수 있도록 한다.
영화를 본다는 것은 극장처럼 대형화된 스크린 혹은 대형화를 추구하는 TV를 통해 시청하는 것이 일반적이었지만 현재에는 모바일 디바이스 같은 소형 플렛폼을 이용하여 시청하는 빈도수가 급속도로 증가하고 있다. 이러한 변화는 인터넷 기반 동영상 스트리밍 서비스 플랫폼인 OTT(Over The Top)의 등장과 깊은 연관이 있다. OTT의 개발은 케이블 TV 시청의 필수 디바이스인 세톱박스를 이용하지 않고 시간과 공간의 제약에서 벗어난 자유로운 영상 시청을 제공하게 되었고 이 시장의 선두엔 인터넷 기반 DVD대여 서비스로 사업을 시작한 넷플릭스(NETFLIX)가1) 있다. 모바일 시장과 비례하여 동반 성장 중인 넷플릭스는 2018년 말 기준 1억3926만명의2) 회원을 보유하고 있으며 그 외 OTT 참여 회사로 콘텐츠 기반의 Pooq, TVing, 플랫폼 기반의 올레TV모바일, 옥수수, LTE비디오포털 등이 있다. 이와 같은 신 성장 사업의 규모는 점차적으로 증가하여 현재 스마트폰 전체 이용자의 25.4%가 스마트폰 같은 소형 모바일 디바이스를 이용 하여 영상콘텐츠를 시청하고 있다. 따라서 탈 대형화 중심 즉, OTT 서비스가 가능한 소형 모바일 디바이스 시청을 위해 차별화된 영상 문법이 대두되어야 판단된다. 이를 위해 본 논문은 대중적 영상콘텐츠를 소형 모바일 디바이스로 시청함에 있어 그 문제점을 파악하고 시청자에게 미치는 영향을 설문을 이용하여 조사 연구하겠다.
임베디드 시스템에 탑재될 자바가상머신을 기능별 모듈로 컴포넌트화 하여 이식될 플랫폼의 요구사항에 맞추어 재구성한다면 컴포넌트 기술의 장점인 소프트웨어의 재사용과 재구성을 통한 빠르고 신뢰성있는 자바가상머신 개발이 가능하다. 이러한 자바가상머신 컴포넌트 재구성을 위한 컴포넌트 모델의 정의 및 명세를 위한 지원도구가 필요하며, 명세도구의 지원 하에 보다 시각적인 컴포넌트 구성 및 각 명세요소 정의를 바탕으로 한 자바가상머신 컴포넌트의 재구성에 요구되는 여러 제약조건이나 각 컴포넌트 간의 관계정의 등이 명세 되어질 수 있다. 또한 임베디드 시스템이 가지는 실시간 속성에 대해서 정의하여 이를 명세도구를 통해서 속성명세 및 설계 시에 예측성을 지원하기 위한 WCET 계산이나 우선순위 정의 등을 명세할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 명세방법을 제안하고 실시간 속성 중심의 자바가상머신 컴포넌트 명세도구를 설계하고 구현하였으며, 기존에 제안된 내장형 실시간 컴포넌트 개발 도구와 비교하였다.
항만 작업자를 위한 AR 글라스 기반 플랫폼으로, 작업 일지와 완료 기록을 시각적으로 확인하고 작업물을 촬영하여 관리자에게 전송할 수 있으며, 서버 기반 관리 시스템을 통해 개인화된 작업통지와 실시간 공지사항을 제공하여 작업자들의 편의성과 효율성을 높이는 것을 목표로 하는 커뮤니케이션 시스템을 설계 및 구현한다.
당구는 재미있는 스포츠이지만, 처음 입문한 초심자가 득점 가능한 경로를 계산하고 올바르게 공을 쳐서 보낼 정도로 숙련되기까지의 진입 장벽이 높은 편이다. 당구 초심자가 어느 정도 수준에 도달하기 위해선 지속적인 집중과 훈련을 필요로 하는데, 적절한 동기 부여 요소가 없다면 흥미를 잃어버리기 쉽다. 본 연구는 스테레오 카메라와 VR 헤드셋을 결합한 몰입도 높은 증강 현실 플랫폼 상에서 당구 경로 안내 및 시각 효과를 통해 초심자의 흥미를 유도하고 당구 학습을 가속하는 것을 목표로 두었다. 이를 위해 영상처리를 활용하여 당구공 배치를 인식하고 Unity Engine의 물리 시뮬레이션을 통해 경로 탐색과 시각화를 수행해 실제와 유사한 경로 예측을 구현했다. 이는 당구에 처음 입문하는 초심자가 경로 설계에 대한 부담 없이 공을 올바르게 보내는 훈련에만 집중할 수 있게 만들며, 나아가 오랜 시간 알고리즘이 제안하는 경로를 익힘으로써 점진적으로 당구 숙련도를 높일 수 있다는 점에서 AR 당구의 학습 보조 도구로서의 가능성을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 비전공자들을 위한 기초 머신러닝 모델 학습 및 활용교육 커리큘럼을 제안하고, Orange 머신러닝 모델 학습 및 분석 도구를 활용한 교육 방법을 제안하였다. Orange는 오픈 소스기반 머신러닝 및 데이터 시각화 도구로서, 복잡한 프로그래밍 없이 시각적인 위젯을 사용하여, 데이터를 학습시켜 머신러닝 모델을 만들 수 있다. Orange는 비전공자 학부생부터 전문가 그룹까지 다양하게 사용되는 플랫폼이다. 본 논문에서는 한 학기 분량의 기초 머신러닝 모델 학습 및 활용교육 커리큘럼과 주별 실습 내용을 제시하였다. 그리고, 머신러닝 모델 학습 및 활용에 대한 교육 내용 실체를 실증하기 위해, Orange 도구를 활용하여, 분류 데이터(Categorical Data) 표본과 수치 데이터(Numerical Data) 표본으로부터 머신러닝 모델을 학습시키고, 모델을 활용하여 모집단의 결과를 예측하는 활용 사례들을 제안하였다. 마지막으로 본 커리큘럼에 대한 교육 만족도를 비전공자 대상으로 조사 및 분석하였다.
2020년 8월 데이터 3법의 개정으로 마이데이터 산업이 가능해졌으며, 2021년 2월부터 각 개인은 사업자가 제공하는 앱을 통하여 마이데이터 금융거래가 가능하게 되었다. 본 연구에서는 사용자 중심의 금융서비스 시대에 마이데이터 기반 금융 자산 관리 앱의 사용자경험 동향을 파악하기 위하여 성인 300명을 대상으로 8개 기관의 11개의 앱의 사용성 평가를 진행한 후 평균값 비교, 방사형 그래프 분석, 히트맵 분석을 통하여 선호도 조사를 하였다. 앱 디자인 선호도에서는 자산리스트형이 가장 선호하는 형으로, 다음으로는 자산 비교·리스트형으로 나타났다. 마이데이터를 통해 향후 누릴 수 있는 혜택에 대한 기대인식으로는 '편리한 서비스의 다양화'가 45.3%로 가장 높게 나타났고, 사용자가 느끼는 부정적인 요인으로는 개인정보와 관련한 요소가 71.4%로 가장 높게 나타났다. 본 연구 결과는 마이데이터 플랫폼 사용자 인터페이스 개발과 개선에 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.
소비자 취향의 다양화와 다품종 소량 생산의 수요에 따라 패션계에서도 다양한 커스터마이징 서비스가 소개되고 있다. 그러나 커스텀이 익숙하지 않은 소비자에게는 진입장벽이 높으며, 다양한 기능이 오히려 복잡하게 작용한다. 본 연구는 패션 플랫폼 매출 1위인 마플과 가장 유사한 서비스를 제공하는 플랫폼 3곳을 비교모델로 선정한 후 사례분석을 통해 웹 기반 패션 커스터마이징 플랫폼 설계를 위한 기초연구로 활용하고자 하였다. 연구 방법으로는 문헌 조사를 통하여 이론적 고찰을 진행한 후, 레이아웃, 메뉴, 컬러, 아이콘, 인터렉션을 기준으로 웹을 분석 후 설문을 진행하였다. 연구 결과 옵션의 배치, 메뉴창의 구성, 포인트 컬러의 개수, 메타포의 기능이 없는 아이콘 사용 등이 커스터마이징 플랫폼 이용에 방해가 된다는 것을 찾아낼 수 있었다. 본 연구는 해결방안을 제안하고, 웹 플랫폼 디자인의 시각적 조형요소를 종합적으로 분석하여 향후 개발될 커스터마이징 웹의 사용성을 높이는데 기여하고자 한다.
차세대 로봇 공연 기술을 개발하기 위하여 산업용 로봇 arm에 휴머노이드형의 로봇 액터를 부착한 RAoRA (Robot Actor on Robot Arm) 구조를 제안하고, 시스템 연동 제어를 위한 소프트웨어를 탑재하여 로봇 공연 플랫폼을 구축하였다. 로봇 액터와 산업용 로봇 arm의 연동 모션을 위하여 역학적 분석을 수행하고 기계적 메커니즘을 설계 및 제작하였다. 로봇 액터의 동작을 위하여 3D 모델의 기구학적인 분석, spline 위치 보간, 모션 제어 알고리즘 및 제어 장치를 개발하였다. 비전문가도 직관적이고 안전한 공연 콘텐츠를 제작할 수 있도록 사전 시각화, 시뮬레이션 도구 및 콘솔 통합 운영 도구를 개발하였다. 테스트를 위하여 지면에 거의 밀착하여 자연스럽게 걷거나 서서히 공중으로 올라가는 air walk 시연하였고 러닝 타임 5분의 공연에 적용하였다. 그 결과 제안된 로봇 공연 플랫폼은 기존의 로봇 공연에서는 구현이 불가능했던 입체적이고 생동감 있는 모션을 구현할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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