u-러닝(u-learning) 체제의 도입은, 다양한 형태의 원격교육을 지원하기 위한 교수-학습 시스템 및 모형을 요구하며, 이에 따라 유무선 인터넷을 이용한 u-러닝 시스템이 지속적으로 개발 적용되어 왔다. 하지만, 현재 운영되고 있는 대부분의 원격교육시스템은 교수자와 학습자간의 지속적인 쌍방향 상호작용 유지의 어려움, 시스템 구축을 위한 경제적 부담, 시스템 운영에 투입되는 교수자의 기술적 소양 부족 등의 문제점을 안고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 다음 항목에 대한 제고가 필요하다. 첫째, 효율적인 쌍방향 상호작용은 학습자 행동에 대한 지속적인 모니터링 및 피드백, 그리고 교수자의 상시 접속 상태 유지를 전제로 한다. 이는 사이버 교사(cyber tutor)를 이용하는 지능형 학습에 대한 논의로 이어진다. 둘째, 구현될 시스템은 경제성과 재사용성 측면이 고려되어야 하며, 이는 기존의 학교 현장의 인프라를 활용하는 u-러닝 개념의 학습 환경, 즉 이동성 네트워크 구조에 대한 설계가 요구된다. 셋째, 시스템의 직접적인 운영 주체인 일선 교사들의 기술적 소양을 고려할 때, 시스템 구축 및 사용상의 편리성, 학습 진행을 위한 보조적 지원 장치 등이 충분히 전제되어야 한다. 이에 본 연구에서는, 이동성과 내재성의 u-러닝 개념을 포함하고, 지능형 가상 교수자(cyber tutor)에 의한 블랜디드 학습(blended learning)을 도입하며, 사용자의 기술적, 경제적 부담의 제거가 가능한 지능형 u-러닝시스템을 개발하였다. 본 연구에 의해 개발된 시스템은 기존의 네트워크 인프라와 u-러닝의 개념을 통합하는 네트워크 구조, 원격학습을 지원하는 네트워크 화이트보드, 학습 과정의 저장과 해석을 지원하는 스크립트 인터프리터, 학습자 반응에 대한 피드백을 자동 제공할 수 있는 지능형 인터프리터로 구성되었다.
IT 기술을 이용하여 학습하는 것을 e-러닝이라 한다. 최초의 e-러닝은 DistanceLearning과 Distributed Learning이라는 두 가지 측면만으로도 훌륭한 역할을 하였다. 그러나 최근 정보통신산업의 비약적인 발전에 따라 새로운 e-러닝 서비스에 대한 사용자의 요구가 높아지고 있다. 무선 이동통신기술과 하드웨어기술 등의 발전에 따라 언제 어디서나 양질의 교육에 접근할 수 있고, 멀티미디어 처리기술의 발전에 따라 개인맞춤형 e-러닝 서비스가 필요하다. 이에 따라 본 기고에서는 e-러닝 시스템이라는 측면에서 차세대 e-러닝 서비스를 구상하고자 한다.
스마트기기의 발달과 보급의 확산과 함께 모바일 인터넷 등 통신서비스 환경이 발전함에 따라 이러닝 환경의 고도화가 진행되면서 유비쿼터스러닝, 모바일러닝을 넘어 스마트 디바이스와 이러닝 연관 신기술이 융 복합된 새로운 형태의 교육 시스템인 스마트러닝으로 발전하고 있다. 하지만 현재 다양한 스마트 디바이스 기반의 스마트러닝 서비스를 통해 교육 콘텐츠를 학습자에게 제공하기 위해서는 기존 이러닝 콘텐츠의 구조 개선이 불가피한 상황이며 콘텐츠의 재사용 가능성, 접근성, 상호운용성, 항구성 및 질적 수월성의 향상을 위한 스마트러닝 표준화가 요구되고 있다. 이에 본 논문에서는 기존 이러닝 콘텐츠를 통한 스마트러닝을 구현하기 위한 방안으로 EPUB 3.0 표준을 활용한 스마트러닝 솔루션을 제안하고자 한다.
본 연구는 적응형 이러닝 시스템에서 지원할 적응성 요소를 밝히기 위하여 폐쇄형 설문과 반 구조화된 개방형 설문을 통하여 요구 분석을 하였다. 본 연구는 적응형 이러닝 시스템의 활용이 높은 교육대학 컴퓨터 교육 전공 학생들을 대상으로 적응형 이러닝 시스템에 대한 요구를 분석하고 도출하였다. 요구 분석 절차는 Rossett모델을 적용하였다. 분석 방법은 폐쇄형 설문으로 개략적인 의견을 통계 분석하고 개방형 설문으로 깊이 있는 의견을 추출하였다. 개방형 설문은 응답 내용을 코딩한 후, 코딩된 내용에서 주제를 추출하고, 지속적 비교 방법을 통하여 유목화를 하였다. 그리고 각 주제에 대하여 빈도 분석을 하였다. 연구 결과 적응형 이러닝 시스템에서 적응성 제공 요소로서 기존의 학습 스타일 중심에서 벗어나 학습자 수준, 학습 목표 그리고 학습 내용에 대한 적응성을 제공할 필요가 있음을 알 수 있었다. 특히, 교수 모형은 체계성 및 학습 목표를 효과적으로 도달하게 하는 중요한 요소임이 밝혀졌다.
본 논문에서는 레고(LEGO®) 조립 설명서를 생성하기 위해 딥러닝을 이용한 조립 및 설명서 생성 시스템을 제안한다. 이 시스템은 사용자가 제공한 단일 이미지를 기반으로 레고 조립 설명서를 자동 생성한다. 해당 시스템은 딥러닝 기반 이미지 분할 기술을 활용하여 물체를 배경으로부터 분리하고 이를 통해 조립 설명서를 생성하는 과정을 포함하며, 조립을 위한 알고리즘을 새로 설계하였다. 이 시스템은 기존 레고 제품의 한계를 극복하고, 사용자에게 주어진 부품으로 다양한 모델을 자유롭게 조립할 수 있게 한다. 또한, 복잡한 레고 조립 과정을 간소화하고, 조립의 장벽을 낮추는 데 도움을 준다.
본 연구는 이러닝 콘텐츠에 활용되고 있는 동영상, 이미지 등의 다양한 멀티미디어 학습자원을 효과적이고 효율적으로 개발, 관리하고 공유할 수 있는 시스템을 개발하기 위한 목적으로 수행되었다. 이를 위해 방송, 언론, 기업 등에서 동영상, 사진, 플래시와 같은 미디어자료들을 관리하는 미디어자산관리시스템을 분석하여 멀티미디어자원관리시스템으로 재설계하였다. 이 시스템은 IPTC 표준을 따르는 미디어자산관리시스템의 6개 메타데이터 항목을 SCORM에 대응시켜 변환하였으며 윈도 2003 서버와 오라클 RDBMS를 사용하였고 사용자용과 관리자용으로 구분하여 개발하였다.
지능형 시스템의 수요가 증가하면서 영상인식의 중요성이 부각되고 있다. 사람이 직접 물체 인식 과정을 모델링하는 방식을 넘어 최근에는 기계학습을 이용하여 이를 자동화하는 방법이 주를 이루고 있다. 그 중 딥러닝은 빅데이터를 활용하는 각종 분야에서 놀라운 성능을 보이며 기계학습 수준을 한 단계 진화시킨 기술로 평가 받고 있으며 영상 인식의 다양한 분야에서 응용되고 있다. 본 글에서는 딥러닝을 이용한 물체 검출 기법의 동향을 살펴보고 이를 차량 전면부 인식에 적용한 사례를 소개한다.
e-러닝에서 멀티미디어콘텐트의 사용이 증가함에 따라 e-러닝 시스템에서 제공하는 콘텐트의 크기 편차가 증가하고 있으며, 이는 e-러닝 사용자에 대한 응답시간의 편차를 크게 하여 학습의 효율성을 떨어뜨리는 요인이 되고 있다. 따라서 멀티미디어콘텐트를 활용한 e-러닝 시스템에서 사용자의 응답시간 편차 개선에 대한 연구가 필요하다. 본 연구의 목적은 e-러닝 사용자의 응답시간의 편차를 줄이는 것이며 이를 위해 다중 계층 구조의 혼합형 e-러닝 시스템을 설계하였다. 또한 실험을 통해 편차 개선을 확인하였다.
최근 e-러닝 산업 및 기술에서 큰 화두는 디지털 융합과 현상이라고 할 수 있으며, 이러한 융합화 시대를 향한 진화의 핵심적인 요구사항은 OSMU 이다. 현재까지 e-러닝 산업은 표준화 활동을 통해 디지털 융합화를 실현하고 있으며, 미국 ADL의 SCORM이 사실상의 표준으로 인식되고 있다. 하지만 기존 웹 기반의 e-러닝 환경은 학습을 할 때 컴퓨터에 의존함으로써 실질적인 디지털 격차를 극복하기에 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 보다 실생활에 근접한 DiTV용 T-러닝 학습 환경에의 적용을 위하여 이미 작성된 SCORM 기반의 학습 콘텐츠 메타데이터를 DiTV용 TV-Anytime 메타데이터로 변환하여 상호운용성, 재사용성 및 고 이용성 등을 가능하게 하는 시스템의 설계를 제안하고자 한다. 이 시스템을 통하여 PC 에 익숙하지 못한 사람들을 DiTV 앞에서 더욱 편한 학습 기회를 제공할 수 있을 것이다.
최근, 이러닝에 대한 관심이 높아지는 가운데, 일반 교육뿐만 아니라 음악 교육에서도 기존의 일대일 레슨방식이 아닌 인터넷을 매개체로 한 원격 교육 시스템이 등장하고 있다. 이전의 일대일 음악교육방식에 비해 이러닝 레슨은 이동시간의 절약과 자율적 선택에 의한 교육 참여로 피아노 교육의 효율성을 증대시킨다는 장점이 있다. 본 논문에서는 이러닝 시스템을 개발하기 위하여 현존하는 음악 이러닝 시스템 중 교육 효과가 가장 좋은 세가지 음악 교육 콘텐츠를 비교 분석하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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