• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.353-363
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• 2018

Digi-Capital 전망 자료에 따르면 전 세계 증강현실(AR) 시장 규모는 2020년까지 급성장해 1,500억 달러에 달할 것으로 예측하고 있다. 특히, 교육 분야에서 고부가가치 효과를 전망하고 있다. 정보통신 기술이 발전하면서 디지털 교과서 또한 인터랙티브한 기능이 추가되어 혁신적인 교육을 선도하고 있다. 이미 미국 등의 선진국에서는 디지털 교과서에 증강현실 기술을 적용한 디지털 교과서를 수업에서 활용하고 있다. 이런 기술적인 전망에 맞춰 중학교 과학1 디지털 교과서에 증강현실 기술을 적용한 디자인 기획 방향을 제안하였다. 현재 중학교 과학1 디지털 교과서를 조사한 결과 단원별 실험 과정이 짧은 동영상만을 제공하고 있었다. 또한 증강현실 수업 사례를 조사한 결과 학습 효과의 우수성에도 불구하고 지속적으로 이어지지 않은데는 실험 장비 구축의 어려움, 기자재(디바이스) 및 3D 디자인 콘텐츠 부족 등임을 알 수 있었다. 이런 요구를 종합하여 중학교 과학1 디지털 교과서의 단원별 실험 과정에 증강현실을 적용한 시나리오와 시스템 구성도를 설계하여 AR 아이콘을 통해 학생들 스스로 증강현실 3D 콘텐츠를 조작하고 탐구할 수 있도록 디자인 하였고 디자인한 모형 평가를 통해 학습 효과의 우수성을 제시하였다. 본 연구는 교육부의 디지털 교과서 개발에 있어 실험이 필수인 과학 과목에 증강현실을 적용한 디지털 교과서가 개발되어 교사와 학생들에게 위험한 실험, 시간 소요가 많은 실험 등을 대체할 수 있는 지속 가능한 효과적인 학습이 될 것으로 기대한다.

• 한국건축시공학회지
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• 제20권3호
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• pp.289-296
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• 2020

본 연구는 철근 배근과 관련된 증강현실을 구현할 수 있도록 2D 도면에서 배근 정보를 자동으로 추출하여 3D 배근 모델을 생성하는 방법론을 제시하였다. 사용자가 쉽게 도면정보를 획득할 수 있도록 휴대용 단말기에 내장된 카메라를 이용하여 도면을 촬영한 후 화상 인식(Image Recogni-tion)과 문자 인식(OCR; Optical Character Recognition) 도구를 활용하여 배근 정보를 추출하는 방법을 제시하였다. 또한, 게임 엔진을 활용하여 도면에서 추출된 정보를 입력받아 자동으로 3D 부재를 모델링하고 이를 실제 이미지와 중첩해서 배근 모델을 검토할 수 있는 증강현실 앱을 구현하였다. 기존에 개발된 프로그래밍 도구를 활용하여 제시한 방법론에 적용할 수 있도록 세부 내용을 기술하였으며, 건설현장에서 전형적인 부재를 대상으로 철근 배근 증강현실 모델을 구현한 결과를 검토하였다. 제시된 증강현실 배근 모델 자동 생성 방법론은 배근 교육이나 시공검토에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권1호
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• pp.35-46
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• 2017

본 연구는 자폐 스펙트럼 장애 학생을 대상으로 하는 증강현실기반 교육 콘텐츠 연구들을 고찰해 보면서 연구동향과 시사점을 탐색하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 학술 데이터베이스를 활용하여 2006년에서 2016년까지 발표된 논문들을 수집한 후, 선정기준에 적합한 12편의 국외 연구들을 분석 대상으로 선정하였다. 연구결과, 선행연구들은 초등학생들을 대상으로한 연구가 많았으며, 연구설계는 단일대상연구가 가장 많았다. 연구도구로는 증강현실을 위한 모바일 기기가 다수를 차지하고 있었으며, 측정방법으로는 행동관찰방법을 많이 사용하였다. 증강현실기반 교육콘텐츠 유형은 사물조작형, 자기모델링 관찰조작형, 현장문제해결형, 위치기반 학습안내형으로 구분되었다. 교육적 효과는 사회적 행동, 놀이 및 모방행동, 타인에 대한 감정인식의 향상이 주로 나타났다. 마지막으로, 자폐 스펙트럼 장애 학생을 위한 증강현실기반 교육 콘텐츠 개발과 적용을 위한 고려사항을 도출하여 제시하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권9호
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• pp.1811-1817
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• 2018

증강현실기술에 기반하여, 구강방사선촬영 실습에 활용할 수 있는 새로운 임상시뮬레이터를 개발하였고, 이에 대한 효과를 검증하였다. 이 시뮬레이터를 사용한 실험집단과 기존의 텍스트 형식 교재를 사용한 통제집단으로 구분하여, 국내 치위생학과 학생 217명에 대해 설문조사 및 통계분석을 시행하였다. 증강현실형 시뮬레이터를 사용한 실험집단에서 자아효능감, 학습흥미도, 학습몰입도, 실습만족도가 높게 나타났다. 이를 통해, 증강현실형 치과방사선촬영 시뮬레이터가 구강방사선촬영 실습에 효과적인 학습매체로 활용할 수 있으며, 학습자의 임상실무역량 강화에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 의학교육논단
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• 제23권3호
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• pp.160-167
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• 2021

Rapid developments in technology as part of the Fourth Industrial Revolution have created a demand for educational technology (EdTech) and a gradual transition from traditional teaching and learning to EdTech-assisted learning in medical education. EdTech is a portmanteau (blended word) combining the concepts of education and technology, and it refers to various attempts to solve education-related problems through information and communication technology. The aim of this study was to explore the use of key EdTech applications in medical education programs. A scoping review was conducted by searching three databases (PubMed, CINAHL, and Educational Sources) for articles published from 2000 to June 2021. Twenty-one studies were found that presented relevant descriptions of the effectiveness of EdTech in medical education programs. Studies on the application and effectiveness of EdTech were categorized as follows: (1) artificial intelligence with learner-adaptive evaluation and feedback, (2) augmented/virtual reality for improving learning participation and academic achievement through immersive learning, and (3) social media/social networking services with learner-directed knowledge generation, sharing, and dissemination in medical communities. Although this review reports the effectiveness of EdTech in various medical education programs, the number of studies and the validity of the identified research designs are insufficient to confirm the educational effects of EdTech. Future studies should utilize suitable research designs and examine the instructional objectives achievable by EdTech-based applications to strengthen the evidence base supporting the application of EdTech by medical educators and institutions.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.161-167
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• 2018

치과병원에서 임상가가 시행하는 임상술기는 환자들의 위험요소를 제거하는데 중요한 요소이다. 대학에서 많은 임상술기 교육이 이루어지고 있지만, 실습실과 기자재의 특수성으로 인한 제약 때문에 반복적인 연습에 한계가 있다. 특히, 치과방사선 촬영은 다양한 구내 촬영법이 존재한다. 이에 대한 숙달은 정확한 방사선 사진 획득에 중요한 요소이기 때문에, 임상전단계에서의 반복 연습은 매우 중요하다. 그러나 최근 원자력법 개정으로 인체의 방사선 피폭량에 제한이 있기 때문에, 반복적인 실습에 어려움이 있어, 임상역량이 약화되고 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위해서, 증강현실 기술을 활용하여 시간과 공간의 제약을 받지 않으며, 촬영법에 대한 반복 연습이 가능하고, 자기주도식 학습이 가능한 구내방사선 촬영 임상시뮬레이터를 개발하였다. 이를 통해, 치과위생사의 구내 방사선 촬영 기술을 숙달하고 임상실무역량을 향상하는데 기여하고자 한다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.914-924
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• 2018

본 논문에서는 마커기반의 증강현실을 이용한 유아 언어교육 안드로이드 응용프로그램을 구현하고자 한다. 동물을 나타내는 단어(명사) 마커, 크기/색상을 나타내는 단어(형용사) 마커, 동작을 나타내는 단어(동사) 마커를 퍼즐 형태로 조합하여 간단한 문장을 완성하면, 문장의 내용과 관련된 가상 콘텐츠를 보여준다. /예를 들어, 동물 마커를 카메라에 비추었을 때 해당하는 동물의 모습이 나타나고 부가적으로 동작 마커를 조합할 경우 동물의 모습이 해당하는 동작을 하는 애니메이션으로 변화한다. 사용자가 스마트폰 화면에 나타난 마커를 눌렀을 때 해당하는 단어의 소리를 출력하게 하여 청각적 효과를 더 했고 모델의 회전기능을 더해 애니메이션을 방향에 관계없이 볼 수 있게 하였다. 시각적, 청각적 자극을 통해 유아 스스로 언어 학습에 적극 참여 할 수 있게 유도함으로써 언어학습의 흥미를 높이고 단어의 의미 및 간단한 문장구조에 대한 교육효과를 증대시키는 것을 목표로 한다.

• 실천공학교육논문지
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• 제12권2호
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• pp.309-319
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• 2020

당구는 재미있는 스포츠이지만, 처음 입문한 초심자가 득점 가능한 경로를 계산하고 올바르게 공을 쳐서 보낼 정도로 숙련되기까지의 진입 장벽이 높은 편이다. 당구 초심자가 어느 정도 수준에 도달하기 위해선 지속적인 집중과 훈련을 필요로 하는데, 적절한 동기 부여 요소가 없다면 흥미를 잃어버리기 쉽다. 본 연구는 스테레오 카메라와 VR 헤드셋을 결합한 몰입도 높은 증강 현실 플랫폼 상에서 당구 경로 안내 및 시각 효과를 통해 초심자의 흥미를 유도하고 당구 학습을 가속하는 것을 목표로 두었다. 이를 위해 영상처리를 활용하여 당구공 배치를 인식하고 Unity Engine의 물리 시뮬레이션을 통해 경로 탐색과 시각화를 수행해 실제와 유사한 경로 예측을 구현했다. 이는 당구에 처음 입문하는 초심자가 경로 설계에 대한 부담 없이 공을 올바르게 보내는 훈련에만 집중할 수 있게 만들며, 나아가 오랜 시간 알고리즘이 제안하는 경로를 익힘으로써 점진적으로 당구 숙련도를 높일 수 있다는 점에서 AR 당구의 학습 보조 도구로서의 가능성을 확인할 수 있었다.

• Korean Journal of Acupuncture
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• 제38권4호
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• pp.267-274
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• 2021

Objectives : Acupoints education is important in that it can determine the clinical competency of Korean Medicine Doctors (KMDs). Accordingly, we aimed to develop a practical simulator for acupoints education, acupoints training, acupoints practice, and acupoints evaluation. Methods : Korean Medicine (KM) SMART Table can be divided into hardware, server and components, and is organically linked. We develop KM SMART Table that combines the hardware of a human-sized table with a UHD display capable of multi-touch in two cases and software that can teach acupoints. We make Augmented Reality (AR) contents linked with KM SMART Table contents and develop applications that can use contents using mobile devices. By developing an AR image tracking module to react with KM SMART Table, it enables acupoint learning according to the mobile device platform and human anatomy. Results : The current system is a prototype where some 3D technology has been implemented, but the AR function will be produced later. New learning using 3D and AR will be required during acupoints education and acupoints practice. It will be used a lot in OSCE (Objective Structured Clinical Examination) practices for strengthening the competency of KMDs, and it will be of great help not only in KM education as a unique simulator of KM, but also in the practice of acupuncture and chuna for musculoskeletal diseases. Conclusions : The KM SMART Table is a technology that combines 3D and AR to learn acupoints, and to conduct acupoints OSCE practice, and we suggest that it can be usefully used for educational evaluation.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.1-9
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• 2022

Ship detection in synthetic aperture radar (SAR) images is an important application in marine monitoring for the military and civilian domains. Over the past decade, object detection has achieved significant progress with the development of convolutional neural networks (CNNs) and lot of labeled databases. However, due to difficulty in collecting and labeling SAR images, it is still a challenging task to solve SAR ship detection CNNs. To overcome the problem, some methods have employed conventional data augmentation techniques such as flipping, cropping, and affine transformation, but it is insufficient to achieve robust performance to handle a wide variety of types of ships. In this paper, we present a novel and effective approach for deep SAR ship detection, that exploits label-rich Electro-Optical (EO) images. The proposed method consists of two components: a data augmentation network and a ship detection network. First, we train the data augmentation network based on conditional generative adversarial network (cGAN), which aims to generate additional SAR images from EO images. Since it is trained using unpaired EO and SAR images, we impose the cycle-consistency loss to preserve the structural information while translating the characteristics of the images. After training the data augmentation network, we leverage the augmented dataset constituted with real and translated SAR images to train the ship detection network. The experimental results include qualitative evaluation of the translated SAR images and the comparison of detection performance of the networks, trained with non-augmented and augmented dataset, which demonstrates the effectiveness of the proposed framework.