• 제목/요약/키워드: Ar.Drone

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IoT 애플리케이션 개발의 기술적 이슈 및 솔루션 (Technical Issues and Solutions for Developing IoT Applications)

  • 신동하;한승호;라현정;김수동
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제4권3호
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    • pp.99-110
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    • 2015
  • 사물 인터넷(Internet-of-Things, IoT) 컴퓨팅은 무선 인터넷으로 다양한 디바이스를 연결하고 센서를 통해 획득한 사용자 주변 환경 정보를 이용하여 디바이스를 제어하는 여러 기술의 융합 기술이다. IoT 애플리케이션은 기존 소프트웨어와는 달리 다수 개의 IoT 디바이스와 협업을 통해 사용자에게 기능을 제공하고, 센서 네트워크, 통신 기술, 소프트웨어 공학 등 여러 기술들을 활용하여 설계된다. 그리고 최근에 소개된 신기술이기 때문에, 대부분의 연구는 시작 단계에 있다. 이런 이유로, IoT 애플리케이션 개발 프로젝트는 기존의 소프트웨어 개발 프로젝트에서 관찰되지 않은 기술적 이슈들이 발생할 수 있고, 기존의 프로젝트 수행 가이드라인을 그대로 적용하는 것이 제한되어 성공적으로 프로젝트를 수행하는 데 어려움이 따른다. 따라서 본 논문에서는 IoT 애플리케이션을 효율적으로 개발하기 위해, 프로젝트 준비 및 계획 단계와 설계 및 개발 단계로 구분하여 각 단계별로 기술적 이슈를 나열하고 효과적인 솔루션을 제시하고자 한다. 또한 IoT 디바이스 중 AR.Drone과 Sphero Ball을 활용한 애플리케이션 개발에서 본 논문의 솔루션에 대한 적용 및 활용 사례를 보여줌으로써, 연구의 실효성을 검증한다.

포스트 코로나 시대 고고유산 교육의 가치와 지속가능성을 위한 전략 (Strategies for Increasing the Value and Sustainability of Archaeological Education in the Post-COVID-19 Era)

  • 김은경
    • 헤리티지:역사와 과학
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    • 제55권2호
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    • pp.82-100
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    • 2022
  • 코로나19 팬데믹이라는 위기 상황과 4차 산업혁명시대를 경험하게 되면서 고고유산 교육 역시 새로운 국면을 맞이하게 되었다. '비대면', '비접촉'이 일상이 된 현 상황과 각종 디지털기술이 발달하고 있는 시대를 맞이함에 따라 직접 경험하고, 조작적 체험이 주를 이루는 고고유산 교육은 여러모로 많은 변화가 발생하였다. 이 글은 포스트코로나 시대의 트렌드에 부응하는 한편, 4차 산업혁명시대에 필요한 고고유산 교육의 발전 방안과 지속가능한 전략을 모색해 본 것이다. 고고유산 교육은 4차 산업혁명시대에 필요한 역량은 물론 개인들의 정서적 만족감과 행복감을 고취시키는데 매우 적합한 교육 형태이다. 그중에서도 현 시대의 맥락을 반영한 창의적 인재양성 및 문제해결력, 자기효능감을 향상시킬 수 있는 교육의 형태로 고고유산 메이커교육이 주목된다. 이러한 메이커교육은 구성주의를 기반한 교육으로 진행될 필요가 있고, 다양한 연령별 특징을 고려하여 구체적인 학습목표 및 효과를 설정하여 설계되어야 한다. 또한 고고유산 역시 VR, AR, 클라우드, 드론 영상 기술을 적용한 다양한 ICT 활용 콘텐츠들이 개발 및 확대되고 있다. 그중에서도 온택트로 진행되는 고고유산 디지털 교육은 비대면이라는 상황 속에서도 쌍방향 소통이 가능한 커뮤니티 활성화 방안을 모색해야 한다. 아울러 온택트 교육은 교육이라는 측면을 고려해야 하므로 문화적 문해를 성장시키기 위한 목적이 추가적으로 설정되어야 한다. 이러한 고고유산 콘텐츠 개발은 온택트 교육에 최적화된 학술성을 담지한 스토리자원이 확보되어야 하는데, '문화콜라주'의 입장에서 다양한 융합적 콘텐츠를 제작하는 동시에 학습자의 흥미와 학습 능력, 학습 목적을 고려한 AI기능이 추가될 필요가 있다고 생각한다. 또한 온라인으로 진행되는 고고유산 콘텐츠 교육은 추후 실물을 접할 수 있는 동기부여나 현장학습을 고려한 선행학습, 보완학습으로 진행되어야 한다. 결국 고고유산 온택트 교육은 현재의 트렌드에 부응하는 최첨단 기술을 활용하여 진행되겠지만, 그와 연동하여 발견의 학습, 질문-탐구형 학습 모두가 가능한 구성주의학습을 위한 지속적인 노력이 필요하다.