유비쿼터스 시대에서 새로운 교육형태인 유러닝(Ubiquitous Learning: U-learning)은 언제(Anytime) 어디서나(Anywhere) 어떠한 형태의 네트워크를 이용하여(Any Network) 어떠한 단말기로도(Any Device) 정보의 전달이 가능한 새로운 교육형태이다. 유러닝은 무선인터넷과 휴대단말기의 발달과 더불어 더욱 진화되고 있으며, 대중화되고 있다. 유러닝 지원시스템(U-learning Support System: ULSS)은 유러닝을 지원하는 포괄적인 시스템이다. 한편 최근들어 스마트폰(Smart Phone도 급속히 대중화되고 있으며, 교육 분야의 활용에도 각광을 받고 있다. 본 논문에서는 스마트폰 환경에서의 유러닝지원시스템을 정의한다.
SBS에서는 다년간 지속적으로 핫클립 생성 딥러닝 기술을 방송 시스템에 적용하여 업무 효율을 높이려는 시도를 하였다. 본 기고문에서는 그동안 누적된 SBS의 핫클립 생성 딥러닝 기반 방송 시스템의 기획, 개발, 적용 및 운영 사례에 대한 전반적인 내용을 다루려 한다. 또한 구축 과정에서 발생하는 어려움과 그에 대한 해결책도 공유하려 하였다. 본 기고문에서 소개할 딥러닝 기반 방송 시스템은 하이라이트 구간 예측, UHD 방송 A-ESG 서비스 운영 시스템, 유튜브 채널 운영 시스템, 매쉬업 콘텐츠 제작 지원 시스템 등이다.
본 논문에서는 네팔(Nepal)의 6개 시범 초등학교를 대상으로 유러닝 박스(U-Learning Box)와 유비쿼터스 기반의 시험(UBT, Ubiquitous-based Test) 시스템을 이용한 교육 혁신 사례 연구 성과를 소개하고 있다. 전력 공급 사정이 열악한 네팔 국가의 현실을 고려할 때 작고 이동성이 용이한 교사용 태블릿 PC와 자체 배터리를 가진 소형 스마트 빔으로 구성된 유러닝 박스가 시범 초등학교를 대상으로 지속적인 기초 영어 교육과 보건 위생 교육을 지원하는 최적의 솔루션으로 평가되었다. 그리고 태블릿 PC를 이용한 UBT 기술을 이용해 시범 초등학교 학생들의 기초 영어 학습 능력을 평가하고 분석함으로써 이를 토대로 한 교육 환경 개선 및 현지 수준에 적합한 교육 콘텐츠의 개발이 필요함을 인식하게 되었다. 이러한 유러닝 박스와 UBT 기술을 이용한 글로벌 교육 혁신 사례는 네팔 뿐만 아니라 기초 교육 환경이 열악한 개발도상국들을 대상으로 하는 글로벌 교육 기회 평등 프로젝트의 성공 모델로 자리 잡을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 학습활동 중심의 컴포넌트를 기반으로 설계 구현한 u-러닝 허브사이트 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 u-러닝 환경에서 다양한 단말기를 통하여 교육활동이 이루어 질수 있도록 u-러닝 허브사이트의 기능을 컴포넌트 단위로 세분화 하며, 각 컴포넌트는 클래스들의 상속과 조합을 통하여 실시간으로 허브 사이트의 기능을 구성한다. 즉 접속하는 단말기와 프로그램의 특성을 파악하여 기본이 되는 부모 클래스를 바탕으로 자식 클래스를 추가하거나 조합하여 하나의 컴포넌트를 동적으로 구성하게 된다. 이러한 방식을 통해, 본 논문에서 제안한 시스템은 다양한 단말기를 지원 할 수 없는 기존의 e-러닝 시스템과 달리 동일한 시스템 하에서 시간, 장소, 단말기와 프로그램에 구애받지 않고 교육활동 서비스를 이용할 수 있는 유비쿼터스 러닝 환경을 제공한다.
현재 우리 사회는 정보통신 기술과 네트워크의 발달로 다양한 서비스를 장소나 시간에 구애받지 않고 이용할 수 있는 유비쿼터스 시대로 나아가고 있다. 이러한 기술의 발전은 교육환경에도 큰 영향을 미치게 되었다. 그 결과 학습자가 언제 어디서든 원하는 학습 콘텐츠를 이용할 수 있는 e-러닝 개념이 제안되었고, e-러닝 환경을 고려한 다양한 학습 콘텐츠 저작도구들이 개발되었다. LAMS는 이러한 저작도구들 중 하나로써 국내외로 많이 사용되어지고 있다. 하지만 기존의 저작도구들은 대부분 PC 환경만을 고려하고 있어, 앞으로 더욱 다양한 유형의 유비쿼터스 기기들에서 활용되기에 적합하지 않다. 본 논문에서는 기존의 e-러닝 환경에 유비쿼터스 개념을 더욱 향상시킨 u-러닝 환경에서의 콘텐츠 저작 시스템을 제안한다. 이를 통해 사용자의 콘텐츠 제작효율을 높이고, 다양한 유비쿼터스 기기들을 지원한다.
유비쿼터스 환경에서 학습자 맞춤형 교육을 제공하기 위해서는 학습자의 학습행위에 대한 분석이 필수적이다. SCORM(Sharable Contents Object Reference Model), IMS LD(Instructional Management System Learning Design) 등의 표준은 진도 체크와 같은 학습 설계 지원 기능을 제공한다. 하지만 표준 적용은 개발의 어려움과 수정이 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이벤트 가로채기를 사용하여 웹 브라우저에서 학습자의 행위를 관리하는 시스템을 구현한다. 이를 통해 HTML기반의 모든 콘텐츠를 추가적인 작업 없이 재활용할 수 있고 학습결과의 저장 및 분석이 가능하게 되어 표준 적용에 따른 문제점을 개선할 수 있다. 또한 네트워크 단절 시에도 학습결과를 추적할 수 있어 유비쿼터스 학습 환경을 지원할 수 있다.
정보통신 기술의 급격한 발달은 u-러닝, m-러닝, t-러닝과 같은 다양한 형태의 e-러닝을 유도 하였다. 각종 기술을 통하여 학습자는 고정된 학습 공간이 아니라 다양한 환경에서 연속성을 가지고 학습할 수 있게 되었다. 이러한 다중 환경에서의 학습을 위해서는 기본적으로 웹 콘텐츠에 접속하는 장치들의 성능과 상태를 나타내는 플랫폼 정보를 획득하고 처리할 수 있는 기능이 필수적이다. 본 논문에서는 다중 환경을 지원하는 학습 시스템의 필수요소인 플랫폼 분석기의 모델을 설계하고 구현하였다. 또한 DTV를 중심으로 PC, PDA 및 휴대폰을 이용하는 다중 환경 학습 프레임워크를 제안하고, 샘플 학습 시나리오와 콘텐츠를 통하여 다중 환경 학습의 가능성을 살펴보았다.
에너지바우처 사업은 해마다 지원 예산의 규모를 증액하고 대상 가구원 특성 기준을 추가하는 등 지속적인 노력에도 불구하고 현재 에너지바우처 사용률은 전국 평균 약 81.8%로 여전히 목표치에는 못 미치는 상황이다. 본 논문에서는 2015년 최초 시행 이후부터 누적된 에너지바우처의 데이터와 에너지연료비(유가 정보, 지역 난방비 등), 기상청의 개방된 기상자료(기상특보, 예보), 한전의 실시간 전력 소비데이터 등 타 정보를 결합하여 인공지능 기반 데이터 분석으로 에너지바우처 사용률을 높여 사용률 저조 원인을 분석하고 이를 기반으로 위험 가구에 대한 사전 탐지와 관리를 위한 시스템을 제안한다. 향후, 제안 시스템의 현실적인 운영을 위해서는 사용률과 연관된 다양한 변수에 대한 분석과 시스템 성능평가가 필요하다.
LAMS(learning activity management system)[1]는 웹 검색, 채팅, 포럼, 그룹화와 보드와 같은 학습활동을 효과적으로 설계하고 관리할 수 있는 유용한 도구 중의 하나이다. 비록 LAMS가 e-러닝 콘텐츠를 편리하게 제작할 수 있는 방법을 지원하기 위해 지속적으로 갱신되고 있지만, 플래시, 자바, 비쥬얼 C++ 등과 같은 외부 도구에 의해 만들어진 외부 교육용 콘텐츠(EEC: External Educational Contents)와 통신하기 위한 방법을 아직 제공하고 있지 않다. 웹 환경에서 작동되는 LAMS에서 교육용 콘텐츠로 사용되고 있는 비디오와 동적 콘텐츠 등과 같은 임의의 EEC를 LAMS DB에서 일관성 있게 관리해야 하나, 아직까지 EEC 정보를 LAMS DB에 저장하기 위한 기능 뿐만 아니라 LAMS DB로부터 EEC에 관한 정보를 접근할 수 있는 기능을 제공하고 있지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 LAMS와 EEC와 통신할 수 있는 메카니즘을 제안한다. 특히 이 기법은 LAMS에서 불가능한 다양한 외부 교육용 학습 자료를 편리하게 관리할 수 있고, 또한 평가와 같은 목적으로 만들어진 외부 교육용 콘텐츠를 교육적으로 활용하여 다양한 통계 자료 생성을 가능하게 한다. 따라서 제안된 통신 메카니즘을 통하여 LAMS를 이용하는 교수자가 보다 더 다양한 교육용 콘텐츠를 제작 관리할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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