이러닝 표준은 국가 주도의 정책 사업(사이버가정학습 & 디지털교과서)에 적용함으로써 엄청난 예산 절감 효과를 거둔 바 있으며, 중복 개발 방지를 통한 CO2 발생 감소에도 기여할 수 있어 최근 주목받고 있는 그린 패러다임에도 부합하는 분야이다. 특히, 21세기로 접어들어 융합 즉, 컨버전스가 화두로 떠오르며, 그 자체로써 교육과 기술의 융합인 이러닝 표준화 분야는 지속적인 성장이 이루어질 것으로 전망되고 있다. 따라서 본 연구는 이러닝 표준화 분야의 전문가들을 대상으로 델파이 조사를 실시하여 중장기(5개년) 로드맵을 개발함으로써, 향후 표준화 정책 추진을 위한 방향성 도출과 더불어 국제 표준에 대한 전략적인 대응 방안을 마련하고자 하는 목적으로 추진하였다. 아울러, 표준화에 대한 인식 제고를 통해 저변 확대 및 보급 활성화 기반을 조성하는데 기여하고자 하였다.
본 연구의 목적은 국가직무능력표준(NCS)에서 제시된 직업기초능력 중 대인관계능력 교육을 위한 이러닝 콘텐츠 구성요소 및 설계 전략을 도출하는 것이다. 대인관계능력 교육과정 및 내용은 표준화를 위해, NCS 개발 및 운영을 주관하는 한국산업인력공단에서 개발한 NCS 직업기초능력프로그램을 준용하였다. 표준화된 내용을 토대로 이러닝 콘텐츠 구성요소 및 설계 전략을 도출하기 위하여 선행연구 및 이러닝 사례 분석, 교수자 및 전문가 대상 설문과 면담 조사를 실시하였다. 조사 결과를 토대로 이러닝 콘텐츠를 개발하였으며, 개발된 이러닝 콘텐츠의 설계 전략의 타당성과 교육적 효과 분석을 위해 학생, 교수자, 전문가를 대상으로 평가를 실시하였다. 평가 결과, 적용한 이러닝 콘텐츠의 설계 전략이 적절하며, 개발한 이러닝 콘텐츠가 NCS 직업기초능력의 대인관계능력을 학습하는 데 도움이 되는 것으로 나타났다.
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 딥러닝(Deep Learning) 기술이 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 사전 학습된 딥러닝 모델에 대한 압축과 전송 방안에 관한 연구 또한 활발히 진행되고 있다. 이와 관련하여, 국제 표준화 기구인 ISO/IEC 산하 MPEG(Moving Picture Expert Group)에서는 인공신경망 모델을 다양한 딥러닝 프레임워크(Deep Learning Framework)에서 상호운용 가능한 포맷으로 압축 표현할 수 있는 NNC(Compression of Neural Network for Multimedia Content Description nd Analysis) 표준화를 진행하고 있다. 압축된 딥러닝 모델의 데이터를 효과적으로 저장하여 전송 및 사용하기 위해서는 ISOBMFF(ISO based Media File Format) 캡슐화 과정이 필요하다. 본 논문에서는 MPEG의 NNC 표준에 따라 사전 학습된 딥러닝 모델을 압축한 후 이를 통해 생성된 비트스트림(bitstream)을 ISOBMFF로 캡슐화하기 위한 기술을 제안 및 실험한다. 또한, 실험에 대한 검증을 위하여 생성된 ISOBMFF 데이터를 비트스트림으로 복원한 뒤 복호화하여 입력 비트스트림과 차이가 없음을 확인한다.
코로나 19라는 전세계적 위기를 맞이하여 이러닝은 '뉴노멀(new normal)'이라는 이름으로 새로운 표준과 일상이 되고 있다. 본 연구에서는 기존의 일방향적, 교수자 중심적 독백형 이러닝 콘텐츠 분석 평가하였다. 총 20명의 성인 학습자가 참여하였고, 1:1 인터뷰를 통한 사용자 경험 평가를 진행하였고, 질적 데이터 분석을 실시하였다. 사용자 경험 평가 결과, 대화형 이러닝은 다양한 의견에 공감할 수 있고 새로운 이러닝 형태로 신선하였다고 응답하였다. 독백형과 대화형 이러닝 콘텐츠에 관한 개인적 선호에 관해 55%의 학습자가 대화형을 선호한다고 답하였고, 실제 경험을 공유하며 참신하다고 답하였다. 한편, 내용 이해 효과성측면에서 선호도는 60% 학습자가 독백형을 선택하였고, 충분한 개념 설명과 정확한 지식 전달을 지적하였다. 연구 결과를 토대로 대화형 이러닝 콘텐츠 설계와 개발을 위한 개선 방안을 제안하였다.
특정 표준에 대한 사전 지식 없이 콘텐트를 저작할 수 있는 템플릿 기반의 이러닝 저작 도구가 활발히 개발되고 있다. 그러나 일반적인 웹 기반 HTML 저작도구에서 템플릿을 사용하기 위해서는 중요한 극복 사항이 있다. 콘텐트 내부에 템플릿이 삽입 되거나, 이를 편집 과정 중에 사용자의 의도치 않은 입력으로 템플릿 구조가 변형이 될 수 있다. 이것은 제한된 스키마를 준수해야하는 표준 콘텐트 저작에 있어서 큰 위험 요소가 된다. 본 논문은 위지윅 기반의 HTML 저작 도구에 삽입되는 템플릿 자원을 사용자가 임의로 변형하는 것을 막을 수 있는 효과적인 유지 기법을 제안한다. 우리는 웹 기반 오픈 소스에디터인 tinyMCE에 IMS-QTI 표준 문항을 생성할 수 있는 템플릿 플러그인을 추가하였다. 그리고 사용자의 의도치 않은 입력 행위에 대응하여 템플릿의 구조가 지속적으로 유지 가능하게 하는 tinyMCE용 플러그인 모듈을 구현하였다. 제안하는 기법은 tinyMCE 이외에도 다양한 오픈 소스 기반의 편집 도구에 적용 가능하다는 장점이 있다.
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.
정보기술 발전에 따라 정보 활용 및 처리 역량이 상승하면서 교육 환경의 지능화, 네트워크화로 기술간, 서비스 간 융 복합을 통한 다양한 학습 내용 및 방법이 출현하였으며, 최근 e-러닝 산업에서 스마트기기 보급 확산과 상황 적응적이고 자기 주도적 학습에 대한 소비자의 니즈가 증가하면서 새로운 형태의 교육시스템인 스마트러닝이 부각되고 있다. 이러한 교육 패러다임의 변화에 따라 기존의 교육 콘텐츠를 스마트기기에 적용하기 위해서는 콘텐츠 및 솔루션 구조의 개선이 요구되며, 또한 서비스 제공의 측면에서 다양한 교육 콘텐츠 연동과 교육 서비스 융합을 위한 표준 플랫폼 적용이 필요하다. 이에 본 논문에서는 JVM 환경의 PC 인터페이스를 통해 ePub 표준의 교육용 멀티미디어 콘텐츠 제작기능과 기존 서책형 파일 포맷의 자료 정보를 응용하기 위한 정보변환 모듈, 스마트 기기용 ePub 전자책 뷰어를 포함하는 통합 솔루션 소프트웨어인 ePub Solution을 설계하였다.
본 논문에서는 홀로그램 영상 콘텐츠의 지적재산권 보호를 위하여 워터마킹을 딥 러닝을 기반으로 하는 네트워크로 수행한다고 가정하고, 이 네트워크를 학습시킬 때 학습 데이터 세트를 어떻게 구성하는 것이 워터마킹 네트워크에 가장 효율적인지에 대해, JPEG Pleno에서 표준 데이터 세트로 제공하고 있는 홀로그램들을 사용하여 분석한다. 이 홀로그램들의 표준편차에 따라 학습 데이터세트의 구성을 달리하여 동일한 워터마킹 네트워크에 학습시킨 후 학습에 사용되지 않은 시험 데이터세트를 시험하여 나온 결과의 비가시성과 워터마크, 데이터의 추출률을 비교함으로써 학습 데이터세트 구축 방식에 대해 분석한다.
연구목적: 본 논문은 사회재난 및 안전사고 발생에 따른 재난 유형별 조사 분석 정보에 대한 공통 데이터 도출과 머신 러닝 기반 사고 예측을 지원하는 특성화 데이터를 통합한 사회재난 및 안전사고 데이터 셋 구조를 도출하는 연구에 초점을 맞추었다. 연구방법: 기존 조사 분석 보고서의 사고 분류, 원인, 피해 등을 표시할 수 있는 데이터를 중심으로 머신 러닝에 활용할 수 있는 특성화 데이터 도출과 이에 대한 XML 기반의 표준 체계를 도출한다. 연구결과: XML 기반의 표준 스키마 도출과 사례 제시를 하였다. 결론: 본 논문에서 도출된 표준안을 사회재난 및 안전사고 데이터셋 구축에 활용하고, 이를 기반으로 여러 분야에서 재난 사고 및 안전의 위험을 예측할 수 있는 응용 기술을 개발할 수 있게 지원한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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