영상처리 기술을 이용한 PC정비사 자격증 취득을 돕기 위한 어플리케이션을 소개한다. 요즘 사람들은 컴퓨터의 마우스나, 키보드를 직접 이용하기 보다는 손의 제스쳐, 즉 흥미를 유발시켜 많은 사람들에게 이미지와 그래픽적인 부분을 추가시켜 소개한다. 요즘 화두가 되고 있는 멀티터치 테이블에 3D Maxs, C#을 이용해 각 부품의 Scale 및 Drag를 통해 카메라 뷰를 이동함으로써 효과적으로 자격증 취득을 돕는다. 또한 PC 정비사 국가 자격증에 출제되는 문제를 수록하고, 각 부품을 세부적으로 학습함으로써, 자격증 취득의 기틀을 마련한다. 이에, 본 논문에서는 멀티터치 테이블(MultiTouch-Table) 기반의 학습용 어플리케이션을 제안하고 그 성능을 시험하였다.
스마트 폰의 보급률이 증가함에 따라 스마트 폰을 대상으로 하는 악성코드들이 증가하고 있다. 360 Security의 스마트 폰 악성코드 통계에 따르면 2015년 4분기에 비해 2016년 1분기에 악성코드가 437% 증가하는 수치를 보였다. 특히 이러한 스마트 폰 악성코드 유포의 주요 수단인 악성 어플리케이션들은 사용자 정보 유출, 데이터 파괴, 금전 갈취 등을 목적으로 하는데 운영 체제나 프로그래밍 언어가 제공하는 기능을 제어할 수 있게 해주는 인터페이스인 API에 의하여 동작하는 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 정적 분석으로 도출한 어플리케이션 내 API의 패턴을 지도 학습 기법으로 머신에 학습하여 정상 어플리케이션과 악성 어플리케이션 내의 API 패턴의 유사도에 따라 악성 어플리케이션을 탐지하는 메커니즘을 제시하고 샘플 데이터에 대하여 해당 메커니즘을 사용하여 도출한 label 별 탐지율과 탐지율 개선을 위한 기법을 보인다. 특히, 제안된 메커니즘의 경우 신종 악성 어플리케이션의 API 패턴이 기존에 학습된 패턴과 일정 수준 유사한 경우 탐지가 가능하며 향후 어플리케이션의 다양한 feature를 연구하여 본 메커니즘에 적용한다면 anti-malware 체계의 신종 악성 어플리케이션 탐지에 사용될 수 있을 것이라 예상된다.
본 논문은 사기업들의 개방 데이터를 바탕으로 사용자의 과거 행동과 주변 상황정보를 토대로 사용자의 음식 기호를 맞추는 앱 어플리케이션 '눈치코칭_음식'의 설계 및 구현에 대하여 서술한다. '눈치코칭_음식'은 사용자가 쉽게 음식점을 추천 받을 수 있도록 만들어진 앱 어플리케이션으로 기존의 필터링 방식으로 사용자가 검색하는 방식의 유사한 어플리케이션들과 달리 사용자의 주변 상황과 사용자의 행동패턴 분석을 통해 문제해결에 대한 도움을 줌으로써 시간 절약을 할 수 있다. 사용자의 별도의 입력을 받지 않고 앱에서의 간단한 클릭과 나의 음식 저장과 같은 기능을 활용할 때의 주변 위치나 날씨와 같은 상황정보를 함께 저장한 후 다음 앱 사용 시기의 상황정보와 비교하여 기존 데이터를 바탕으로 사용자에게 다시금 피드백 되는 앱이다. 사용자의 행동패턴에 따라 알림 기능을 활용하기 위해서 사용자 식사 시간 설정 기능을 통해 매일 식사하는 시간에 알림 설정을 할 수 있도록 만들었다. 또한 사용자의 편의성을 위해서 음식선택 시간의 평균을 내서 해당 설정 식사시간을 추적할 수 있도록 구성하였다.
본 논문은 사기업들의 개방 데이터를 바탕으로 사용자의 과거 행동과 주변 상황정보를 토대로 사용자의 음식 기호를 맞추는 앱 어플리케이션 '눈치코칭_음식'의 설계 및 구현에 대하여 서술한다. '눈치코칭_음식'은 사용자가 쉽게 음식점을 추천 받을 수 있도록 만들어진 앱 어플리케이션으로 기존의 필터링 방식으로 사용자가 검색하는 방식의 유사한 어플리케이션들과 달리 사용자의 주변 상황과 사용자의 행동패턴 분석을 통해 문제해결에 대한 도움을 줌으로써 시간 절약을 할 수 있다. 사용자의 별도의 입력을 받지 않고 앱에서의 간단한 클릭과 나의 음식 저장과 같은 기능을 활용할 때의 주변 위치나 날씨와 같은 상황정보를 함께 저장한 후 다음 앱 사용 시기의 상황정보와 비교하여 기존 데이터를 바탕으로 사용자에게 다시금 피드백 되는 앱이다. 사용자의 행동패턴에 따라 알림 기능을 활용하기 위해서 사용자 식사 시간 설정 기능을 통해 매일 식사하는 시간에 알림 설정을 할 수 있도록 만들었다. 또한 사용자의 편의성을 위해서 음식선택 시간의 평균을 내서 해당 설정 식사시간을 추적할 수 있도록 구성하였다.
학습에 있어서 게임 요소의 도입은 학습동기 유발의 측면에서 긍정적인 평가를 받고 있다. 본 연구에서는 이러한 학습컨텐츠 개발에 있어서 중복적인 개발 노력을 배제하여 경제적·시간적 효율성을 높일 수 있는 컴포넌트들과 저작도구를 개발하였다. 이 컴포넌트들은 게임 제작에 필요한 기능을 캡슐화하여 제공하고 있으므로 이용하기 편리하고 학습 컨텐츠를 적은 노력으로 손쉽게 개발할 수 있다. 또한 컴포넌트가 조립된 학습도구는 ActiveX 컨트롤로 변환되므로 네트웍 기반 학습에도 이용될 수 있으며, 일반적인 어플리케이션에도 이용될 수 있다. 이 컴포넌트들을 이용한 개발의 예로서 역할놀이용 시뮬레이터를 제작하였다.
분산 어플리케이션은 동시에 여러 사용자가 각기 다른 환경에서 동기화된 프로세서를 사용하기 때문에 일정 한 성능을 유지하는 것이 무엇보다 중요하다. 진단엔진은 시스템을 진단하여 시스템 결함의 원인을 발견하여 시스템이 자가치료가 가능하게 한다. 적응형 미들웨어는 진단엔진을 사용해서 분산 어플리케이션이 로컬환경에 맞는 고른 서비스를 유지 할 수 있도록 한다. 본 논문은 베이지안 네트워크를 사용한 적응형 미들웨어의 진단엔진을 제안한다. 베이지안 네트워크는 상황인지분야에서 널리 사용되는 추론기법으로서, 수집 된 데이터를 통해서 그 구조를 학습하고 데이터를 증거 값으로 시스템 진단을 한다. 본 논문은 실험 대상자로부터 윈도우시스템에서 두 시간 동안 데이터를 수집하여 한 시간은 베이지안 네트워크 학습에 사용하고, 나머지는 베이지안 네트워크 성능평가에 사용하였다. 실험 결과 학습된 두 개의 베이지안 네트워크 모델은 각각 95.41%, 99.77%의 정확성을 보였다.
4차 산업 시대의 흐름에 따라 디지털 문화유산 컨텐츠의 생산이 이루어지고 있다. 문화재의 위치와 해설을 사용자에게 제공하거나 문화재 사진을 보고 이름을 맞추며 간략한 정보를 얻는 등 학습을 위한 어플리케이션이 제작되고 있으나 사용자 경험을 고려한 지속적 교육 컨텐츠의 개발은 부족한 상황이다. 이에 따라 본 논문에서는 게이미피케이션을 통해 사용자가 문화재에 대한 정보를 지속적으로 학습할 수 있는 모바일 어플리케이션을 제안한다. 사용자의 흥미를 동반하여 학습을 이어가기 위해 수집형 롤플레잉 게임 시스템을 응용하고 이를 크게 네 가지의 항목으로 세분화하였다. 이 연구를 통해 우리 문화유산을 활용한 지속적 교육 컨텐츠 개발에 기여하길 기대한다.
최근 한국사에 필요성이 증대하고 사람들의 관심이 높아지면서, 한국사 학습을 위한 다양한 어플리케이션들이 등장하고 있다. 이러한 기존의 한국사 학습 어플리케이션은 문제은행 방식으로 사용자들에게 객관식 문제를 제공한다. 하지만 문제은행 방식은 미리 저장된 문제를 가져와 사용함으로써 계속 사용할 경우 중복되는 문제로 인하여 필연적으로 학습효율이 떨어지게 된다. 본 논문에서는 한국사 데이터베이스를 기반으로 한국사 학습문제를 자동적으로 생성하는 시스템인 K-History의 개발과 이를 활용한 한국사 학습 어플리케이션인 한국사 무한도전의 개발에 대하여 기술한다. K-History의 개발을 위하여 한국사 학습 교재를 바탕으로 다양한 한국사 학습 문제를 분석하여 학습문제의 대표 유형을 분류하고, 발견된 유형에 따라 문제를 생성하는 알고리즘을 제안한다. 개발된 한국사 학습문제 생성 기법은 다양한 학습 시스템에 적용되어 문제 생성을 위한 비용을 줄일 수 있으며, 다양하게 생성된 학습문제를 통하여 학습자의 학습효율을 높일 수 있을 것으로 기대된다.
e-Learning 분야는 정부, 기업, 학교 등 많은 조직에서 교육을 위한 수단으로 사용되어지고 있다. 이러한 e-Learning은 독립적인 운영플렛폼의 개발부터 웹 기반의 코스웨어(Courseware)까지 발전해왔다. 코스웨어는 컴퓨터 전달 체제를 통하여 교수-학습 과정을 촉진시켜 명시된 교수 목표 하에 학습자의 지식과 기능의 바람직한 변화를 목적으로 설계 및 개발된 교육용 소프트웨어와 데이터라고 할 수 있다. 또한 컴퓨터 언어 및 저작도구(Authoring Tools)를 이용하여 각 과목별 교육내용을 음성, 그림, 애니메이션, 동영상 등의 다양한 형태로 제시될 수 있도록 저작된 프로그램으로 주로 눈으로 보고 귀로 들으면서 학습하는 유형이다. 현재 코스웨어에서 제공되는 정보는 학습에 대한 정보와 교수정보 그리고 Client의 학습 진행 상황 등을 제공한다. 하지만 학습에 연관된 다른 학습이나 학습에 관련된 교수들의 전공정보, 또한 학습에 관련된 어플리케이션 등을 검색하려 할 때는 하나하나 따로 검색을 해야 하는 어려움이 따른다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 학습에 대한 목적과 관련학습, 관련교수, 관련연구, 관련 어플리케이션 등의 연관성을 토픽맵(TopicMap)을 이용하여 학습에 대한 더 정확한 정보를 쉽게 검색할 수 있게 한다. Client가 찾으려는 토픽을 중심으로 연관된 토픽과 카테고리를 나열하여 수작업으로 인한 검색시간과 잘못된 키워드 검색을 해결하였다.
영어 교육 전문가 R. Ellis를 비롯한 다수의 외국어학습연구자의 연구에 따르면, 외국어를 학습자의 실제상황에서 반복적으로 학습함으로써 영어의 실제성을 높이는 학습 방법이 효과적이며 중요한 방법이다. 본 논문에서는 상황인식 서비스가 접목된 외국어 학습 서비스를 제안함으로써 영어 학습의 실제성을 높이는 외국어 학습 콘텐츠의 개발을 모색한다. 이와 같은 접근은 실제 환경에서 무의식인 외국어 습득을 돕는 디지털 교육 콘텐츠에 대한 연구와 실시간 다중 센서 데이터를 기반으로 학습자의 경험적 특성을 분석하는 연구에 기반 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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