In recent years, a platform providing a Visual Programming development environment capable of 3D editing and interaction editing in an In-VR environment to quickly prototype VR/AR contents for education of VR and AR for general users and children. In the past, VR contents were mostly viewed by users. However, thanks to the rapid development of recent computing technologies, VR contents interacting with users have emerged as a device capable of tracking user behavior in a small size It was able to appear. In addition, because VR is extended to AR and MR, it can be used in all three virtual environments and requires efficient user interface(UI). In this paper, we propose UI based on eye tracking. Eye-tracking-based UI not only reduces the amount of time the user directly manipulates the controller, but also dramatically lowers the time spent on simple operations, while reducing the need for a dedicated controller by allowing multiple types of controllers to be used in combination. The proposed platform can easily create a prototype of their intended VR/AR App(or content) even for users(beginners) who do not have a certain level of knowledge and experience in 3D graphics and software coding, and share it with others. Therefore, this paper proposes a method to use VAL more effectively in a 5G environment.
This study investigated the effects of the nutrition education and exercise program on body composition, dietary intakes and physical fitness in obese women. The subjects were 44 obese women (BMI${\geq}$ 25 kg/$m^2$) who had been participating in nutrition education (1 time/week) and exercise program (3 time/week) for 12 weeks. Nutrition education was focused on low energy, high protein and low carbohydrate diet to reduce the body weight and improve the diet quality. To evaluate the effectiveness of the program, daily nutrient intakes were assessed by 24-hour recall method. Body composition, blood lipid profiles and physical fitness test were assessed before and after the intervention. After the intervention, body weight, BMI, percent body fat, soft lean mass and waist/hip ratio were significantly decreased (p < 0.001). Fasting blood sucrose, total cholesterol, LDL-cholesterol and atherogenic index (AI) were significantly decreased (p < 0.001), while HDLcholesterol was significantly increased (p < 0.001). Energy adjusted protein, fiber, vitamin A, vitamin $B_2$, vitamin $B_6$, vitamin C, vitamin E, niacin and folate were significantly increased. After the intervention, the muscle endurance, muscle strength, agility, balance were significantly increased. The changes in obesity indices (body weight, BMI, percent body fat, waist-hip ratio) were correlated with the changes of the nutrient intakes, serum lipid profiles, physical fitness. These results show that nutrition education and exercise program was effective not only for weight reduction but also for the improvement of physical strength and cardiovascular disease risk factors in obese women.
본 연구는 초등학생의 컴퓨팅 사고력 향상을 위한 교육 방법으로 지역화 공공데이터를 활용한 인공지능 교육프로그램을 개발하고 그 효과를 검증하였다. ADDIE 모형에 따라 초등학생을 대상으로 사전 요구 분석을 진행한 결과를 바탕으로 프로그램 설계를 진행하였다. 지역화 공공데이터를 기반으로 머신러닝 포 키즈와 스크래치를 활용하여 인공지능 원리를 학습하고 공공데이터를 목적에 맞게 추상화하는 과정을 통해 문제를 해결하고 컴퓨팅 사고력을 향상할 수 있도록 교육 프로그램을 개발하고 적용하였다. 비버챌린지를 활용하여 사전·사후 검사결과를 통해 컴퓨팅 사고력의 변화 정도를 분석하였으며, 분석 결과 본 연구는 초등학생의 컴퓨팅 사고력 향상에 긍정적인 영향을 미친 것으로 나타났다.
이 연구는 국내의 교과중심 교육과정체제에서 정보영역 교육과정을 어떻게 구성해야 하는지에 대한 방향성에 대한 것이다. 이를 위해 교과중심과 역량중심 교육과정을 비교 분석하였으며 2개의 유형에서 정보영역이 어떻게 편제되어 있는지를 제시하였다. 국내 교육과정은 역량을 강조하지만 국가수준의 교육목표 제시, 교과학습모형, 교과서 등을 강조하고 있어서 교과중심 교육과정에 치우친 형태로 판단하였다. 정보영역 교과중심 교육과정 사례로 초등 실과과의 정보영역, 중학교 정보교과를 제시하였으며 SW융합교육과정은 진보적인 교육과정 사례로 제시하였다. 이와 같은 여건에서 SW AI 내용을 포함하는 정보영역을 통해 학습자가 미래 지능형사회에서 주도적인 생활을 하기 위해서는 컴퓨터과학을 모학문으로 하여 교과중심 관점으로 명시적으로 기술되어야 함을 강조하였다.
디지털 대전환 시대를 본격적으로 맞이하게 되면서 SW, AI, 빅데이터 등을 바탕으로 한 융합적인 사고력의 중요성이 높아져 가고 있다. 이러한 사회적 요구에 발맞추어 본 연구에서는 생명과학 분야의 멘델의 유전 원리를 몬테카를로 시뮬레이션 기법을 활용한 5차시 분량의 SW융합교육 프로그램을 개발하였다. 스크래치를 활용한 몬테카를로 시뮬레이션 기법으로 멘델의 유전 원리를 프로그래밍하여 구현해 봄으로써 융합적인 사고력 뿐만 아니라 관련 지식을 심화적으로 이해할 수 있도록 프로그램을 구성하였다. 개발한 교육 프로그램의 타당성을 검증 받기 위해 관련 영역의 전문가 11인을 대상으로 타당도 검정을 의뢰하였으며, Lawshe가 제시한 CVR 기준값인 0.59를 충족하여 타당성을 검증받았다.
강화학습의 기본적인 알고리즘으로 많이 사용되고 있는 Q-Learning은 현재 상태에서 취할 수 있는 행동의 보상 중 가장 큰 값을 선택하는 Greedy action을 통해 보상을 최대화하는 방향으로 에이전트를 학습시키는 기법이다. 본 논문에서는 Frozen Lake 8*8 그리드 환경에서 Q-Learning을 사용하여 에이전트의 학습 속도를 높일 수 있는 정책에 관하여 연구하였다. 또한, Q-learning 의 기존 알고리즘과 에이전트의 행동에 '방향성'이라는 속성을 부여한 알고리즘의 학습 결과 비교를 진행하였다. 결과적으로, 본 논문에서 제안한 Q-Learning 정책이 통상적인 알고리즘보다 정확도와 학습 속도 모두 크게 높일 수 있는 것을 분석되었다.
본 논문에서는 기초적인 데이터 예측 모델을 만들고 최적화하는 교육에 초점을 맞추었다. 그리고 데이터 예측 모델을 최적화하는 데 널리 사용되는 머신러닝의 경사하강법 교육 방법을 제안하였다. 미분법을 적용하여 데이터 예측 모델에 필요한 파라미터 값들을 최적화하는 과정에 사용되는 경사하강법의 전체 동작과정을 시각적으로 보여주며, 수학의 미분법이 머신러닝에 효과적으로 사용되는 것을 교육한다. 경사하강법의 전체 동작과정을 시각적으로 설명하기위해, 스프레드시트로 경사하강법 SW를 구현한다. 본 논문에서는 첫번째로, 2변수 경사하강법 교육 방법을 제시하고, 오차 최소제곱법과 비교하여 2변수 데이터 예측모델의 정확도를 검증한다. 두번째로, 3변수 경사하강법 교육 방법을 제시하고, 3변수 데이터 예측모델의 정확도를 검증한다. 이후, 경사하강법 최적화 실습 방향을 제시하고, 비전공자 교육 만족도 결과를 통해, 제안한 경사하강법 교육방법이 갖는 교육 효과를 분석하였다.
The purpose of this study was to evaluate a exercise combined with nutritional education for improving metabolic risk factor and dietary intakes in obese middle aged women. 35 obese (body mass index of at least ≥ 25 kg/m2 or %body fat ≥ 30%) middle aged women were recruited from public health center. For intervention participants, their height, weight, percentage of body fat, waist circumference, blood pressure, lipid profiles, insulin resistance index, and nutrition intakes were measured at before and after post the intervention. And change of the total energy intakes per week was measured during intervention. The subjects underwent a 12 weeks educational program including nutritional education one day per week and, aerobic exercise 3 days per week (walking). After 12 weeks exercise program combined with nutritional education, body weight (p=0.002), percentage of body fat (p<0.001), BMI (p<0.001), waist circumference (p<0.001), WHR (p=0.004), TC (p=0.004), AI (p=0.006), DBP (p=0.010), MAP (p=0.013), glucose (p=0.018), insulin (p=0.003), HOMA-IR (p<0.001) were significantly decreased and cardiorespiratory fitness was significantly (p<0.001) increased. And energy intake was significantly (p<0.001) decreased and nutritional intake and intake-style were improved through 12 weeks exercise program combined with nutritional education.
폴 처칠랜드는 인지신경생물학과 연결주의 AI의 연구 성과로부터, 상태공간 표상이론을 제안하였다. 그 표상이론에 따르면 세계의 다양한 현상들에 대한 우리의 표상은 신경세포 또는 신경세포집단의 활동에 대응하는 위상 상태공간의 지점들로 재현될 수 있다. 그러한 표상 체계를 모의하는 연결주의 AI 신경망은 은닉유닛들 속에 우리가 세계를 인지할 의미론의 범주 체계를 담아내는 것으로 해석된다. 그러한 해석의 관점에 따르면, 신경망은 세계에 대한 범주체계를 은닉 유닛들이 갖는 위상 상태공간의 특정 지점이라고 주장한다. 그러나 포도와 르포르는 그러한 전망을 어둡게 본다. 그의 전망에 따르면, '차원의 개별화' 가능성, 내용 동일성의 '분석/종합 구분'의 측면, 그리고 '부차적 정보'에 따른 상태공간의 상이성 등을 고려할 때 새로운 표상이론은 의미론적 내용 동일성을 주장하기 어렵다. 그 상태공간 표상은 유사성의 기준을 전제하기 때문이다. 본 논문은 처칠랜드 표상이론의 제안과 포도와 르포르의 비판 중에 어느 것이 더 설득력을 갖는지 검토한다. 상태공간 표상이론에 대한 필자의 이해에 따르면, 인공 그물망은 학습알고리즘에 따라서 스스로 내용 유사성의 분별 기준을 조성한다. 이러한 근거에서 포도와 르포르의 지적은 처칠랜드 표상이론에 대한 적절한 공격이 되지 못한다. 또한 그 표상이론은 미래의 인공지능 시스템이 의식 이하의 수준에서 세계를 인지할 개념체계를 어떻게 담아낼 수 있을지 우리에게 이해를 제공한다. 따라서 우리는 앞으로 인지과학 연구의 초점을 무엇에 집중해야 할지도 전망할 수 있게 되었다.
본 논문에서 챗봇에서 사용하는 AI알고리즘과 자연어처리 방법을 분류하고 제시하고 챗봇 구현에 사용할 수 있는 프레임워크에 대해서도 기술한다. 챗봇은 사용자 인터페이스를 대화방식으로 구성하여 입력된 문자열을 해석하고 입력된 문자열에 적절한 답을 학습된 데이터에서 선택하여 출력하는 구조의 시스템이다. 최근 콜센터와 주문 업무에 적용하여 인건비를 감소하고 정확한 업무를 할 수 있는 장점이 있다. 하지만 질문에 대한 적정한 답변 집합을 생성하기 위해 학습이 필요하며 이를 위해 상당한 계산 기능을 갖는 하드웨어가 필요하다. 개발을 하는 업체는 물론 AI분야 개발을 학습하는 학생들의 실습은 한계가 있다. 현재 챗봇은 기존의 전통적인 업무를 대체하고 있으며 시스템을 이해하고 구현하는 실습과정이 필요한 실정이다. 정형화되어 있는 데이터에 대해서만 응답을 하는 수준을 넘어 딥러닝 등의 기술을 적용하여 비정형 데이터를 학습시켜 질문에 대한 응답의 정확성을 높이기 위해 RNN과 Char-CNN 등을 사용해야한다. 챗봇을 구현하기 위해서는 이와 같은 이론을 이해하고 있어야한다. 본 논문에서는 단기간에 챗봇 코딩교육에 활용할 수 있는 방안과 기존 개발자, 학생들이 챗봇 구현을 할 수 있는 플랫폼을 활용하여 학생들이 전체시스템을 구현 예를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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