지식융합사회에서 요구되는 통섭적 사고력, 정보 및 지식의 재창출 능력과 문제해결 능력 함양을 위해 융복합 교육을 필요로 한다. 이에 본 연구에서는 통섭적 지식을 기반으로 하는 증강현실과 예술의 융복합 수업모형을 개발하고자 한다. 수업모형은 기존의 ADDIE 모형을 변형하여 수업에 맞게 모형을 설계하고 수업모형의 타당성을 검증하기 위하여 실제 수업을 개설하여 운영하였다. 운영결과로 학습자들의 만족도가 높게 나타났으며 학습자들의 전공과 연계된 분야에 응용할 수 있는 능력이 함양되는 것으로 나타났다. 증강현실 매체의 특성은 학습자가 스스로의 의도에 의해 학습상황에 주도적으로 개입하게 되는 적극적 상호작용을 유도함으로써, 새로운 현상을 해석하고 필요한 지식을 융합할 수 있는 능력을 가능하게 됨을 알 수 있었다. 따라서 증강현실과 예술의 융복합 수업모형을 개발하여 예술과 과학기술간의 융복합적 사례에 대한 인식과 이해의 심화교육을 통해 보다 유연하고 창의적인 사고와 안목을 갖춘 창의적 융복합 인재 양성에 기여하고자 한다. 향후 다양한 측면에서의 타당성 검증과 여러 교과목과의 융합에 대한 연구를 과제로 남겨둔다.
가상현실이란 사용자 몰입형 체감형 인터페이스로서 공간적, 물리적 제약에 의해 현실세계에서는 직접 경험하지 못하는 상황을 간접 체험할 수 있도록 하는 기술이다. 종이에 저작된 책들이 디지털시대에 맞게 이동성을 갖춘 모바일 기기를 활용하여 가상현실로 표현되고 있다. 본 논문에서는 디지털 콘텐츠와 아날로그 종이를 융합하고 모바일 증강현실 기술을 사용하여 다양한 상호작용을 체험할 수 있게 해주는 디지로그북을 로봇학습에 적용한다. 로봇학습을 더 풍부하게 만들기 위해 동영상, 입체영상, 애니메이션 등의 중요한 요소를 3D Max에 적용하고, 보다 쉬운 로봇블록 조립을 위해서 블록들 간의 위계질서를 보다 쉽게 파악할 있도록 고안한다. 특히 모바일에서 실행되는 디지로그북은 언제 어디서나 로봇학습이 가능하다.
가상현실이란 사용자 몰입형 체감형 인터페이스로서 공간적, 물리적 제약에 의해 현실세계에서는 직접 경험하지 못하는 상황을 간접 체험할 수 있도록 하는 기술이다. 종이에 저작된 책들이 디지털시대에 맞게 이동성을 갖춘 모바일 기기를 활용하여 가상현실로 표현되고 있다. 본 논문에서는 디지털 콘텐츠와 아날로그 종이를 융합하고 모바일 증강현실 기술을 사용하여 다양한 상호작용을 체험할 수 있게 해주는 디지로그북을 로봇학습에 적용한다. 로봇학습을 더 풍부하게 만들기 위해 동영상, 입체영상, 애니메이션 등의 중요한 요소를 3D Max에 적용하고, 보다 쉬운 로봇블록 조립을 위해서 블록들 간의 위계질서를 보다 쉽게 파악할 있도록 고안한다. 특히 모바일에서 실행되는 디지로그북은 언제 어디서나 로봇학습이 가능하다.
본 연구는 한국어 자질 기반 감성분석(Feature-based Sentiment Analysis: FbSA)을 위한 대규모의 학습데이터 구축에 있어 반자동 언어데이터 증강 기법(SSP: Semi-automatic Symbolic Propagation)에 입각한 자질-감성 주석 데이터셋 FeSAD(Feature-Sentiment-Annotated Dataset)의 개발 과정과 성능 평가를 소개하는 것을 목표로 한다. FeSAD는 언어자원을 활용한 SSP 1단계 주석 이후, 작업자의 주석이 2단계에서 이루어지는 2-STEP 주석 과정을 통해 구축된다. SSP 주석을 위한 언어자원에는 부분 문법 그래프(Local Grammar Graph: LGG) 스키마와 한국어 기계가독형 전자사전 DECO(Dictionnaire Electronique du COréen)가 활용되며, 본 연구에서는 7개의 도메인(코스메틱, IT제품, 패션/의류, 푸드/배달음식, 가구/인테리어, 핀테크앱, KPOP)에 대해, 오피니언 트리플이 주석된 FeSAD 데이터셋을 구축하는 프로세싱을 소개하였다. 코스메틱(COS)과 푸드/배달음식(FOO) 두 도메인에 대해, 언어자원을 활용한 1단계 SSP 주석 성능을 평가한 결과, 각각 F1-score 0.93과 0.90의 성능을 보였으며, 이를 통해 FbSA용 학습데이터 주석을 위한 작업자의 작업이 기존 작업의 10% 이하의 비중으로 감소함으로써, 학습데이터 구축을 위한 프로세싱의 소요시간과 품질이 획기적으로 개선될 수 있음을 확인하였다.
CNN은 딥러닝의 한 종류로 이미지나 영상 데이터를 처리할 때 사용하는 신경망이다. 필터가 이미지를 순회하며 이미지의 특징을 추출하여 이미지를 구분한다. 딥러닝은 데이터가 많을수록 좋은 모델을 만들 수 있는 특징이 있고, CNN에서는 적은 데이터의 약점을 보완하기 위해 회전, 확대, 이동, 뒤집기 같은 방법의 데이터 증강이라는 기법으로 데이터의 양을 인위적으로 늘리는 방법을 사용한다. 외곽선 이미지 학습은 이미지 데이터에서 외곽선에 해당하는 영역을 추출하는 것이다. CNN 학습 시, 외곽선 이미지 학습이 기존의 데이터 증강기법과 비교하여 성능 향상의 도움이 되는지 확인하고자 한다.
본 연구에서는 흑백 마커를 사용하므로 생기는 기존 콘텐츠와 마커간의 부자연스러운 문제를 다양한 컬러 및 색상 배치에 따른 3D 물체의 증강 정도를 실험을 통하여 확인하였으며, 이를 바탕으로 모바일 기반에서 증강현실 기술지원을 하는 NyARToolkit 기반으로 유아용 학습 콘텐츠 시스템을 구현하였다. 구현한 콘텐츠에서 필요한 페이지에 컬러 마커를 삽입하므로 부자연스러운 문제를 해결할 수 있었고, 이 마커 위에 친숙한 캐릭터를 띄우므로 집중력을 높임과 동시에 학습보조자가 원활하게 콘텐츠를 사용할 수 있었다.
본 논문에서는 서술형 수학 문제의 자동 풀이 기술 개발을 위한 데이터 증강 기법인 MOO 를 제안한다. 서술형 수학 문제는 일상에서의 상황을 수학적으로 기술한 자연어 문제로, 인공지능 모델로 이 문제를 풀이하는 기술은 활용 가능성이 높아 국내외에서 다양하게 연구되고 있으나 데이터의 부족으로 인해 성능 향상에서의 한계가 늘 존재해 왔다. 본 논문은 이를 해결하기 위해 시중의 수학 문제들을 수집하여 템플릿을 구축하고, 템플릿에 적합한 풀이계획을 생성할 수 있는 중간 언어인 MOOLang 을 통해 생성된 문제에 대응하는 Python 코드 형태의 풀이와 정답을 생성할 수 있는 데이터 증강 방법을 고안하였다. 이 기법을 통해 생성된 데이터로 기존의 최고 성능 모델인 KoEPT를 통해 학습을 시도해본 결과, 생성된 데이터셋을 통해 모델이 원활하게 데이터셋의 분포를 학습할 수 있다는 것을 확인하였다.
교육부가 중점 추진하는 누리과정은 교육과 보육에 대한 국가차원의 표준화된 교육과정으로서 취학전 교육의 질을 제고하고, 생애 초기의 공정한 출발선을 보장하며 전 영역에서 창의 인성 교육을 강조하고 있다. 영유아기 누리과정의 창의교육을 위한 곤충로봇을 개발하여 흥미와 교육효과를 높였다. 기존의 지면을 사용한 조립도와 온라인 홈페이지를 이용한 교육용 로봇의 조립과 학습에 VR을 이용하여 조립과 교육내용학습에 효과를 높였다. 유아들이 로봇을 학습하기 위해서는 적극적인 관심과 학습의 동기가 필요하며 정보기반사회에서의 정보기술을 활용한 창의적인 학습 또한 필요하다. 증강현실에서 사용될 마커는 로봇에 관한 3차원의 모델정보를 연계하여 증강하고, 이는 마커를 통하여 증강현실의 대상 마커와 카메라와의 상대 좌표계 변환을 구하고, 그 마커내의 패턴을 이용하여 미리 정의된 패턴 중 무엇인지에 대한 결정을 할 수 있도록 한다. 본 논문을 통하여 교육용 조립로봇의 현실세계에서의 창의교육과 증강 가상환경으로 표현되는 스마트교육을 융합하여 새로운 형태의 첨단 스마트교육을 제시하여 국가인재의 조기육성을 통한 인재대국의 기초를 마련하고자 한다.
본 논문에서는 딥러닝을 이용하여 실시간 화재경보 시스템을 구현하는 방법을 제안한다. 화재경보를 위한 딥러닝 학습 이미지 데이터셋은 인터넷을 통하여 1500장을 취득하였다. 일상적인 환경에서 취득된 다양한 이미지를 그대로 학습하게 되면 학습 정확도가 높지 않은 단점이 있다. 본 논문에서는 학습 정확도 향상을 위해 화재 이미지 데이터 확장 방법을 제안한다. 데이터증강 방법은 밝기 조절, 블러링, 불꽃사진 합성을 이용해 학습 데이터 600장을 추가해 총 2100장을 학습했다. 불꽃 이미지 합성방법을 이용하여 확장된 데이터는 정확도 향상에 큰 영향을 주었다. 실시간 화재탐지 시스템은 영상 데이터에 딥러닝을 적용하여 화재를 탐지하고 사용자에게 알림을 전송하는 시스템이다. Edge AI시스템에 적합한 YOLO V4 TINY 모델을 custom 학습한 모델을 이용해 실시간으로 영상을 분석해 화재를 탐지하고 그 결과를 사용자에게 알리는 웹을 개발하였다. 제안한 데이터를 사용하였을 때 기존 방법에 비하여 약 10%의 정확도 향상을 얻을 수 있다.
대부분의 증강현실은 컴퓨터로 구현하는 3차원, 혹은 그래픽이나 영상을 통한 가상공간을 의미한다. 증강현실은 참여자를 가상현실에 몰입시키고 가상현실 세계를 변화시키는 과정으로 진행된다. 특히, 아동 게임분야는 증강현실 기술적 특성과 잘 부합하여 아동들에게 더욱 흥미와 창의성을 유발할 수 있는 분야로 지목된다. 본 연구에서는 아동게임 학습효과를 극대화하기 위해 보드게임의 효과와 증강현실기술의 특성에 대해 살펴보고 아동교육프로그램의 새로운 모델 제안을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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