• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.405-407
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• 2020

본 연구에서는 시각장애 학습자를 위한 새로운 형태의 인터랙티브 웹 AR 시스템을 제안했다. 궁중 기록화를 3D 프린팅 과정을 거쳐 시각장애가 있는 학습자들이 활용할 수 있도록 웹 AR를 접목하여 저시력 학습자에게는 시각적 효과를 더해 미디어 기기를 활용한 학습방법을 개선하고자 하였고, 전맹 학습자에게는 회화의 선묘를 살려 프린팅하여 구성을 자세히 알아볼 수 있도록 제안했다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권5호
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• pp.243-250
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• 2016

최근 가상현실(VR, virtual reality)이나 증강현실(AR, augmented reality)이 주목받으면서 이에 관한 컴퓨터 그래픽스(computer graphics)연구들이 활발히 진행되고 있다. 특히, 인간의 동작을 가상의 공간에서 구현하는 방법에 관한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 하지만 많은 연구가 인간의 일반적인 동작에 한정되어 있다. 본 연구에서는 역운동학(IK, inverse kinematics)을 이용한 스포츠클라이밍 자세생성과 동작제어를 통해 인간의 일반적인 동작 이외에 스포츠클라이밍과 같은 특수 목적의 다양한 동작들을 삼차원의 가상공간에서 가상 인물(virtual character)의 자세 및 동작을 생성하는 시스템을 제안한다. 역운동학(IK, inverse kinematics) 기법을 통한 자세 생성은 역운동학 함수(IK function)와 실제 데이터를 통한 기본자세 애니메이션을 제작, 이를 활용하여 사실성을 더하고 자연스러운 자세 및 동작을 생성한다. 본 논문에서는 스포츠 클라이밍의 기본동작을 이용하여 올바른 자세와 함께 실제와 유사한 동작을 생성하는 시스템을 설계하였다. 이를 통해 클라이머를 위한 학습 프로그램이나 클라이밍 게임 같은 다양한 형태의 스포츠 클라이밍 콘텐츠를 제작하는데 도움이 되고자 한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.558-561
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• 2009

본 논문에서는 증강현실에서 마커에 포함된 이미지뿐만 아니라 문자 인식을 지원하기 위한 심플 프레임 마커를 제안한다. 마커 내부에 임의의 패턴 대신에 문자를 삽입하고 문자 인식 알고리즘(Optical Character Recognition)을 사용하여 인식하면 실행 전 학습과정이 필요 없을 뿐만 아니라 문자의 친숙함 때문에 시각적 장애요인도 줄일 수 있다. 따라서 기존의 마커 방식인 이미지뿐만 아니라 문자도 인식하기 위해서 제안된 심플 프레임 마커는 정의된 마커의 가로세로 비율에 따라 이미지타입의 마커(Square SFMarker)인지 문자타입의 마커(Rectangle SFMarker)인지를 구별하고 각기 다른 인식 알고리즘을 적용한다. 또한 문자 인식을 위한 전처리 과정을 줄이기 위해 디자인 단계에서 마커 테두리에 방향정보를 삽입하고, 인식 단계에서는 이 방향 정보를 추출하여 문자 인식을 빠르고 정확하게 수행한다. 마지막으로 매 프레임 문자를 인식하는 알고리즘을 수행 시 추적 속도가 저하되므로, 프레임간 변화량이 적을 때는 이전 프레임의 인식 결과 정보를 사용하여 수행 속도를 높인다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.19-26
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• 2018

본 논문은 가상현실 및 증강현실을 위해 양안식 눈추적기 기반의 시선 깊이 추정 기법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 양안식 눈추적기로부터 안구 및 시선과 관련된 다양한 정보를 획득한다. 이후 획득된 정보를 바탕으로 다층퍼셉트론 알고리즘 기반의 시선 추적과 인식 모델을 통해 눈 시선 깊이를 추정한다. 제안한 방법을 검증하기 위해 13명의 참여자를 모집하고 개인별 시선 추적과 범용 시선 추적에 대한 성능을 분석하였다. 실험결과 개인별 모델에서는 90.1%, 그리고 전체 사용자를 대상으로 한 범용 모델에서는 89.7%의 정확도를 보였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.75-85
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• 2009

본 연구는 초등학교 과학수업에서 AR 콘텐츠 활용이 학습 활동에 미치는 효과를 알아보기 위해 AR 콘텐츠 적용집단과 전통적 집단과의 차이를 비교하였다. 이를 위해 학습 활동의 하위요소로 학습집중도, 학습활동 소요변인, 학습참여의 능동성, 수업분위기의 네 영역에서의 효과를 검증하였다. 그 결과, 학습집중도는 AR과 전통적 집단간에 의미있는 차이가 발생하지 않은 반면 학습참여의 능동성은 행동적인 능동성 요소에 있어서 AR 적용 집단이 높았고 언어적 능동성은 집단 간 차이가 발생하지 않았다. 학습활동 소요변인 측면에서는 AR 집단이 전통적 집단보다 학습자의 다양한 학습활동을 촉진하였다. 수업분위기 측면에서는 AR 콘텐츠 활용수업이 전통적 수업에 비해 수업분위기를 긍정적으로 조장하는 것으로 나타났다. 따라서 AR 콘텐츠를 과학과 수업에 적용하면 교수 학습과정에서 학습자의 행동을 능동적으로 촉진하고, 다양한 학습활동을 촉진하며 수업 분위기를 긍정적으로 조장할 수 있는 것으로 나타났다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.339-345
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• 2021

코로나19로 인해 온라인 교육이 발달하면서 교육에 AI, AR/VR등의 신기술을 결합한 에듀테크 시장이 급격히 성장하고 있다. 또한, 1가구 1자녀 가정이 늘면서 자녀에 대한 투자가 집중됨에 따라 매년 출산율이 줄어듦에도 불구하고 키즈 산업은 꾸준히 성장 중이다. 그러나 늘어나는 수요에 비해 에듀테크 시장의 콘텐츠 공급은 더딘 편이다. 이에 본 논문에서는 AR 기술을 이용하여 편의성, 실용성, 효율성을 갖춘 AR 키즈 콘텐츠를 개발하고 지원함으로써 이러한 문제를 해결 하는데 도움을 주는 것을 목적으로 한다. 유아 어휘 학습 지원용 AR 콘텐츠는 단순히 보고 듣는 것이 끝이 아니라, 콘텐츠를 직접 조작해볼 수 있는 관찰 조작형 모델이라 유아의 흥미를 유발하고 아동의 단어학습에 도움을 준다. 본 논문은 본격적인 언어발달이 나타나는 생후 15개월 이상 36개월 이하의 유아를 대상으로 한다.

• 한국간호교육학회지
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• 제27권4호
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• pp.423-435
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• 2021

Purpose: The purpose of this study is to identify the educational needs of a severe trauma treatment simulation program based on mixed reality which combines element of both virtual reality and augmented reality. Methods: Focus group interviews were conducted with ten military hospital nurses on February 4 and 5, 2021. The collected data were analyzed using a qualitative content analysis. As a framework for data analysis, the educational needs were clustered into the following four categories: teaching contents, teaching methods, teaching evaluation, and teaching environment. Results: The educational needs for each category that emerged were as follows: three subcategories including "realistic education reflecting actual clinical practice" and "motivating education" for teaching contents; five subcategories including "team-based education," "repeated education that acts as embodied learning," and "stepwise education" for teaching methods; six subcategories including "debriefing through video conferences," "team evaluation and evaluator in charge of the team," "combination of knowledge and practice evaluation" for teaching evaluation; six subcategories including "securing safety," "similar settings to real clinical environments," "securing of convenience and accessibility for learners," and "operating as continuing education" for teaching environment. Conclusion: The findings of this study can provide a guide for the development and operation of a severe trauma treatment simulation program based on mixed reality. Moreover, it suggests that research to identify the educational needs of various learners should be conducted.

• 정보교육학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.307-315
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• 2022

본 연구의 목적은 예비 초등교사를 대상으로 확장현실(extended reality)의 기초 소양 강화를 위해 관련 기술들의 기본 개념을 이해시키고 교육용 콘텐츠를 제작하는 기본기를 갖출 수 있는 교육 프로그램을 설계하고 적용하는 것이며, 교육을 통해 습득한 지식을 실제 교육 현장에 적용해 볼 수 있는 기회를 제공하는 것이다. 이를 위해, 국내의 한 초등교원 양성대학에 재학 중인 다양한 전공의 학부생 12명을 연구대상자로 선정하고 6주에 걸쳐서 총 6회 동안 가상현실, 증강현실, 혼합현실의 기본적인 개념 및 콘텐츠의 제작 과정을 습득하기 위한 연수에 참여하도록 하였다. 연수 프로그램이 종료된 후에는 해당 교육을 통해 습득한 지식을 기반으로 초등 교육에 활용하기 위한 수업 콘텐츠를 직접 기획하고 제작하여 6학년 학생 22명을 대상으로 시범 수업을 시행하도록 하였으며 설문 조사를 실시하였다. 향후 연구의 개선을 위해서는 1) 교육 장비들의 확충 및 2) 단기간의 집중 연수 방식을 고려해야 하고, 3) 텍스트 프로그래밍의 선제 교육 및 4) 설문 조사 방식의 개선이 필요한 것으로 분석되었다.

• 융합보안논문지
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• 제22권5호
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• pp.107-113
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• 2022

AR/VR 기반의 교육훈련 체계는 전장 환경과 유사한 실전적 훈련 효과뿐 아니라 사고 예방 및 예산 절감에도 큰 기여를 할 것으로 평가되고 있다. AR/VR을 학습에 활용하기 위한 연구는 꾸준히 진행되고 있으며, 교육과 훈련에 활용할 경우 실세계에서 발생할 수 있는 실패의 경험 없이도 기술을 향상시킬 수 있다. 국방 주요선진국들은 이러한 AR/VR 기술의 이점을 일찍부터 인식하고, 개인의 무기체계 운용 숙달에서부터 종합 전투훈련 체계, 전쟁사 교육, 외상 후 스트레스 치료 등 다양한 분야에서 AR/VR을 개발하고 적용하는 노력을 하고 있다. 한국군도 최근 AR/VR 활용 교육훈련 적용방안을 적극적으로 검토하고 있다. 이에 본 연구의 목적은 국방 선진국의 AR/VR 적용 교육훈련 사례들을 살펴보고 한국군에 적용할 시사점을 도출하는 것이다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.269-282
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• 2021

증강현실과 가상현실 같은 3차원 콘텐츠 보급이 증가함에 따라 실시간 컴퓨터 애니메이션 기술의 중요성이 높아지고 있다. 하지만 컴퓨터 애니메이션 제작 과정은 대부분 수작업 혹은 마커를 부착하는 모션캡쳐 방식으로 이루어져 있다. 때문에 사실적인 영상을 얻기 위해서는 숙련된 전문가에게도 매우 오랜 시간이 필요하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 최근에는 딥러닝 모델과 센서를 기반으로 하는 애니메이션 제작 시스템과 알고리즘이 나오고 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝과 Kinect 카메라 기반 FBX 형식의 애니메이션 제작 시스템에서 자연스러운 인체 움직임을 구현하는 4가지 방법에 대해 연구했다. 각 방법은 환경적 특성과 정확도를 고려하여 선택된다. 첫 번째 방법은 Kinect 카메라를 사용한다. 두 번째 방법은 Kinect 카메라와 보정 알고리즘을 사용한다. 세 번째 방법은 딥러닝 모델을 사용한다. 네 번째 방법은 딥러닝 모델과 Kinect를 사용한다. 제안 방법을 오차와 처리 속도를 실험한 결과, 네 번째 딥러닝 모델과 Kinect를 동시에 사용하는 방법이 다른 방법에 비해 가장 좋은 결과를 보였다.