• 한국게임학회 논문지
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• 제11권5호
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• pp.79-88
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• 2011

본 연구는 스마트폰으로 인식이 가능한 QR코드를 이용한 퀘스트 기반학습을 적용하여 교육 현장에서 학습방법으로서 가능성을 확인하는데 있다. 퀘스트 기반학습의 적용은 초등학교 3학년 32명을 대상으로 1개월간 총 8차시에 걸쳐 적용되었다. 학습활동 후 학습동기의 네 가지 하위요인에 대한 다변량분석을 하였다. 연구결과, 퀘스트 기반학습은 동기하위요인 중 주의집중과 자신감 요인의 동기를 촉진하는 긍정적인 결과를 보였다. 게임형태의 퀘스트 기반학습은 다양한 미디어를 활용한 학습방법으로 교육현장에서 학습자 참여를 촉진하고, 활동중심의 경험학습을 위한 학습방법으로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.499-500
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• 2023

강화학습 기반의 다중 에이전트 시스템을 이용한 서버의 실시간 상황을 제공 받아서 상황에 알맞은 퀘스트를 생성해주는 시스템을 제안한다. 학습 가이드 역할을 하는 CTDE 의 중앙 관리자의 역할을 위한 에이전트를 분리하여 작동하게 함으로서 퀘스트의 지향점을 잡는 것이다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제13권3호
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• pp.141-152
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• 2013

본 연구의 목적은 스마트 기기를 활용한 교수-학습 설계와 학습방법에 대한 새로운 접근 및 방향을 제안하는데 있으며, 첨단 매체를 활용하여 학습자 참여를 촉진하는 게임형태의 주제중심 통합학습 교수설계의 사례를 제시하였다. QR코드를 활용한 주제중심 통합학습의 사례인 퀘스트 기반학습은 학습동기, 경험학습, 사회적 상호작용을 촉진하는 역할을 한다. QR코드를 활용한 설계는 자신의 인지구조를 확장하는데 요구되는 사회적 상호작용 전략, 동기증진 전략, 구성 주의에서 강조하는 복잡한 문제 상황과 스캐폴딩 전략이 포함된 학습자 중심 학습 환경을 지원하였다. 스마트 기기를 이용한 게임형 퀘스트 기반학습을 통해 학습에 대한 흥미 증진, 학습자 중심의 참여 학습, 활동중심, 협력학습, 사회적 상호작용을 통한 지식의 창출 측면에 대한 교수 설계에 창의적인 학습 환경을 제공하는 기회를 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.88-98
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• 2019

2018년부터 2015 개정 교육과정이 적용되면서 과학 분야에서 학생들의 과학적 소양 함양을 위한 노력들이 이루어지고 있다. 이 중에서 과학실험은 학생들의 과학에 대한 학습 흥미 진작과 과학적 태도 함양에 도움을 준다. 과학적 사실을 이론으로 배우는 것보다 실험을 통해 배우게 되면 학습자의 이해가 높아지며 좀 더 오래 기억할 수 있다. 따라서 과학적 소양 함양에 있어서 실험을 매우 중요하다. 하지만 중학교에서는 시간과 예산, 재료 부족으로 과학실험이 순조롭게 진행되지 않고 있다. 본 연구에서는 이와 같은 문제점을 해소하고자 중학교 과학 교과서를 분석하고 과학 예비교사 학생들을 주로 대상으로 설문을 실시하여 가장 중요하게 여기는 과학실험을 선정한 후, 가상 환경에서 과학실험을 체험할 수 있도록 시뮬레이션형 모바일 앱을 개발하였다. 개발한 앱은 학습 강화 효과를 얻을 수 있도록 퀘스트 기반 학습방법을 사용하고 유니티를 사용하여 방탈출 게임형식을 접목하여 개발되었다. 본 연구에서는 앱을 개발한 후, 기존 앱들과의 차이점 분석과 사용자 피드백을 통해 향후 STEAM 콘텐츠로서 개발 의미와 기대효과에 대해 제언한다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제15권6호
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• pp.89-96
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• 2015

본 연구의 목적은 G러닝의 학습 동기에 대한 질적 분석을 하는 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 2010년 미국 라발로나 초등학교 학생들을 대상으로 한 G러닝 수업에서 작성된 학생들의 소감문을 분석하여 G러닝의 동기부여에 대한 효과성을 분석하였다. 본 논문에서는 콘텐츠 분석법을 사용, 라발로나 학생들이 어떤 요소에서 G러닝에 공감하였는지 파악해 보았다. 그 결과 학생들은 G러닝의 학습과정과 흥미도에서 good, fun, learn, easy, quest와 같은 긍정적인 어휘를 대거 표출했다. 또한 흥미와 함께 퀘스트 달성에 대한 성취감으로 accomplish, finish, quest등을 사용했다. G러닝의 추가 학습 의사 표현에서도 love, miss 등의 어휘가 대거 제시되어 학생들의 차후 G러닝 학습 지속 의지가 확인되었다. 이번 G러닝 수업에서는 개인이 수행하는 개별 퀘스트와 함께 서너 명의 학생이 반드시 함께 해야 하는 팀퀘스트를 개발해 투입했다. 학생들은 팀퀘스트를 수행하는 과정에서 서로 도움을 주고받았고, 이 점이 기존의 교과서 기반의 콘텐츠와 다른 특성으로 학생들의 학습동기를 끌어올렸다고 볼 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.138-147
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• 2022

최근 챗봇이 다양한 분야에 적용되어 좋은 성과를 보이면서 쇼핑몰 상품 추천 서비스에도 챗봇을 활용하려는 시도가 많은 이커머스 플랫폼에서 진행되고 있다. 본 논문에서는 사용자와 시스템간의 대화와 패션 이미지 정보에 기반해 사용자가 원하는 패션을 추천하는 챗봇 대화시스템을 위해, 최근 자연어처리, 음성인식, 이미지 인식 등의 다양한 AI 분야에서 좋은 성능을 내고 있는 트랜스포머 모델에 대화 (텍스트) 와 패션 (이미지) 정보를 같이 사용하여 추천의 정확도를 높일 수 있도록 개선한 멀티모달 기반 개선된 트랜스포머 모델을 제안하며, 데이터 전처리(Data preprocessing) 및 학습 데이터 표현(Data Representation)에 대한 분석을 진행하여 데이터 개선을 통한 정확도 향상 방법도 제안한다. 제안 시스템은 추천 정확도는 0.6563 WKT(Weighted Kendall's tau)으로 기존 시스템의 0.3372 WKT를 0.3191 WKT 이상 크게 향상시켰다.

• 실천공학교육논문지
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• 제16권2호
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• pp.151-157
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• 2024

기존 저학년 대상의 게임 기반 교육 프로그램은 대부분 간단한 블록코딩 연구로써 프로그래밍 심화 중점의 수업 운영 사례가 부족하다. 본 연구는 지역 초등학교 3학급 대상으로 방학 2주동안 마인크래프트 기반 파이썬 코딩 기초 수업을 실제 운영했다. 학습 프로그램은 수업 흥미 및 동기를 개선하기 위해 랜파티를 통한 건축 퀘스트, 게임 내 자체 스크립트 등 공식 웹사이트의 표준 학습 프로그램을 재구성했다. 이외 설문조사를 통해 수업 주제에 대한 만족도와 선호도를 분석했고, 앞으로 교육 프로그램 개발 방향성에 대한 유의미한 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구는 앞으로 전 연령층의 게임 기반 교육 프로그램 설계/개발을 위한 기초 연구로써 의의를 갖는다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권9호
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• pp.38-44
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• 2023

본 논문에서는 현장학습 경험의 신뢰성 있는 수행내용을 보장하기 위해 블록체인 기반 NFT 보고서를 제안하였다, 확장현실(extended reality, XR)과 연계한 모바일 IP 기반의 메타버스에서 체험한 활동 내역의 검증으로 학생의 사용자 ID 인증을 위한 다중 생체정보에 의한 ID 식별(MFA)과 관리가 가능할 수 있다. 이때, 메타버스에서 가상의 확장현실 학습과 실제 현장학습 체험을 연계하여, 스마트 현장 학습용 체험시설에서 체험학습 학생들이 재미있는 실천적 경험을 유도할 수 있도록 다양한 퀘스트와 인센티브(지역 토큰 등)를 제공할 수 도 있게 된다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권12호
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• pp.821-828
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• 2013

본 논문에서 제안한 문화유산 체험학습에 최적화된 스마트폰 APP인 CHELS-App은 단순한 관광지안내 서비스를 벗어나 스마트폰을 활용하여 문화유산을 체험하고 제시되는 퀘스트를 통하여 미션을 즐기면서 학습과 관광을 동시에 체험할 수 있도록 구성하였다. CHELS-App은 세계문화유산으로 지정되어 있는 종묘를 대상으로 위치기반 서비스를 이용한 안내지도와 이벤트 푸쉬기능을 이용한 현장에서의 다양한 문화해설(해설, 사진, 퀴즈, 게임, 카툰)을 제공하고 이러한 체험을 통한 발도장 기능, 체험일지 작성 기능을 구성하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.1-9
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• 2021

딥 러닝을 활용한 컴퓨터 비전 연구는 여전히 대규모의 학습 데이터와 컴퓨팅 파워가 필수적이며, 최적의 네트워크 구조를 도출하기 위해 많은 시행착오가 수반된다. 본 연구에서는 네트워크 최적화나 데이터를 보강하는 것과 무관하게 데이터 자체의 특성만을 고려한 CR(Confusion Rate)기반의 유사 이미지 분류 성능 향상 기법을 제안한다. 제안 방법은 유사한 이미지 데이터를 정확히 분류하기 위해 CR을 산출하고 이를 손실 함수의 가중치에 반영함으로서 딥 러닝 모델의 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 제안 방법은 네트워크 최적화 결과와 독립적으로 이미지 분류 성능의 향상을 가져올 수 있으며, 클래스 간의 유사성을 고려해 유사도가 높은 이미지 식별에 적합하다. 제안 방법의 평가결과 HanDB에서는 0.22%, Animal-10N에서는 3.38%의 성능향상을 보였다. 제안한 방법은 다양한 Noisy Labeled 데이터를 활용한 인공지능 연구에 기반이 될 것을 기대한다.