음악교육은 창의력, 사회성, 학업 성취도를 향상시킨다. 효율적인 음악교육을 위해서 학습자의 학습 수준, 속도에 맞게 학습할 수 있는 학습도구의 개발에 대한 요구가 높아지고 있다. 본 논문에서는 콘텐츠의 형식을 지정하는 템플릿과 콘텐츠 내용을 기술하는 디스크립터 파일을 사용하여 일반 PC환경에서 PC MIDI를 이용한 자기주도플루트 연주 학습 소프트웨어를 구현하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 사용자가 디스크립터 파일을 직접 변경할 수 있어서 악기 연주 학습자의 수준에 맞게 콘텐츠를 활용할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서 제안하는 방법을 이용하여 PC기반 플루트 연주 학습 소프트웨어를 구현함으로써 구현의 효율성을 보였으며 악기 초보자가 플루트 연주 학습에 편리하게 활용할 수 있는 가능성을 확인하였다.
추천시스템은 과거 구매행동을 통해 사용자가 향후 구매할 것이라 예상되는 제품을 자동으로 검색하여 제공하는 시스템이다. 이러한 추천시스템은 여러 전자상거래 업체에서 도입하고 있으며, 사용자의 편의성 및 수익에 긍정적인 영향을 미치고 있다. 하지만 사용자가 어떠한 기준을 가지고 제품을 평가하는지, 어떠한 요소가 구매 의사 결정에 영향을 미치는지는 반영할 수 없다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 사용자가 직접 작성한 구매후기를 통해, 사용자 별 제품 평가요소를 활용할 수 있는 추천 모형 알고리즘을 개발하였다. 토픽 모델링을 활용하여 사용자들의 구매후기를 분석하였으며, 이러한 후기의 특성이 반영된 커널과 평가 점수가 반영된 커널 등을 함께 활용하여 다중 커널 학습 기반의 추천 모형을 개발하였다. 또한, 이러한 모형을 BestBuy 사례에 적용하여 검증하였다. 검증 결과, 기존 협업적 필터링 알고리즘보다 다중 커널 학습에 의한 추천 모형의 정확도가 우수하였고, 구매후기의 유사성을 반영하였기에, 사용자가 어떠한 요소를 평가하는지를 확인할 수 있었다. 또한, 기존 협업적 필터링 알고리즘보다 다양한 제품에 대한 추천이 가능함을 확인할 수 있었다. 본 연구는 토픽 모델링과 커널 학습 기반을 사용한 융합적인 추천모형으로서, 온라인 추천시스템의 새로운 방법을 제안한다.
Asynchronous Learning Networks (ALN) has become a kind of prevalent information systems to supplement or even substitute a traditional classroom face-to-face teaching method. In this paper, we investigate the impacts of types of courses, lecturers' instruction models and computer self-efficacy on the ALN effectiveness in teaching from lecturers' perspective. We conducted survey to professors in various faculties such as School of Computing, Faculty of Arts, Science, Business, Law and Engineering in the National University of Singapore. According to the responses from ninety-eight professors, instruction modes positively influence the usage of ALN; types of course and lecturers' computer-efficacy influence lectures' satisfaction of ALN in teaching. Both the usage of ALN and satisfaction of ALN positively influence the effectiveness of ALN. The results of this study fill the gap of ALN researches in education by examining it from lecturers' perspective and enable schools to improve their implementation of ALN systems based on our findings.
최근 IT 환경의 변화에 따라 웹 서비스를 기반으로 대규모 사용자 대상의 상호 참여적인 MOOC(Massive Open Online Courses)과 같은 온라인 교육 환경이 부상하고 있다. 그러나 온라인 교육 시스템은 원거리로 학습이 이루어짐에 따라 학습자의 자발적 동기를 꾸준히 유지하기 어려우며, 또한 학습자 간에 지식을 공유하고 공유한 지식을 활용하는 기능이 부족하다. 이러한 문제를 극복하기 위해 구성주의적 학습이론과 집단지성에 기반하여 학습자가 보유한 학습자료를 공유하고 개인화된 학습자료 추천을 받을 수 있는 학습자료 북마킹 서비스인 WeStudy를 구현하였다. 위키피디아(Wikipedia), 슬라이드쉐어 (SlideShare), 비디오렉쳐스 (VideoLectures) 등 현존하는 집단지성 기반 서비스들의 주요 기능으로부터 필요한 집단지성 기능들을 검토하였으며, 본 서비스의 주요 기능으로 1) 리스트 및 그래프 형태의 학습자료 리스트 시각화, 2) 개인화된 학습자료 추천, 3) 보다 상세한 학습자료 추천을 위한 관심 학습자 지정 등을 도출하여 시스템을 설계하였다. 이후, 웹 기반으로 구현된 세 가지 주요기능 별로 개량된 휴리스틱 사용성 평가 방법을 통해 개발된 시스템의 사용성 평가를 실시하였다. 10명의 HCI 분야 전공자 및 현업 종사자를 대상으로 정량적 및 정성적인 평가 결과, 세 가지의 주요 기능에서 전반적으로 사용성이 우수한 것으로 판정되었다. 주요 기능 별 정성적인 평가에서 도출된 여러 마이너 이슈들을 반영할 필요가 있으며, 향후 대규모 사용자를 대상으로 본 서비스를 보급하고 이용할 수 있도록 제공하여 자발적인 지식 공유 환경을 조성할 수 있을 것으로 전망된다.
Purpose: This study focused on two aspects: 1) how to design and implement a mobile learning course which is facilitated by a PDA with a web-based class homepage as a tool for mobile learning; 2) how to increase and enhance interactive activities among and between the students and the faculty members by utilizing a PDA as a tool for communication as well as collaboration. Method: To analyze the results of the m-Learning course, data was collected from interviews with the involved two faculty members and a survey from 27 students. Result: The results showed a positive outcome of the m-Learning approach in terms of a more collaborative learning environment in a clinical course where the students practice their clinical activities out of the classroom, far from their faculty members. On the other hand, the problems of the m-Learning approach were that more thorough preparation was needed for the new tools from both the students and the faculty members in preparation in social, cultural, and mental aspects, not withstanding the assumed technical limits of a PDA. Conclusion: m-Learning must be more actively implemented in classes, even though several problems were noticed in terms of both technical aspects of the tools, and social and cultural aspects from the users.
The arrival of the Web 2.0 age, which is characterized by such key words as participation, sharing and openness, provides a learning environment in which both instructors and students can experience interactivity. In the educational area, we are particularly witnessing a growing interest in the social software like Wiki as one of the communication tools that reflects the characteristics of Web 2.0 and focuses on the interactivity with others. Based on this background, this study aims to examine into the meanings of interactivity inherent in the Wiki-based learning by studying such cases where Wiki is being used as a learning tool. For the purpose of our study, we practiced the Wiki-based learning method on the study subjects of the 17 junior students from U- University and 18 junior students from K- University during their 2009 fall semester teacher training courses. Through a comprehensive analysis of the questionnaires, interviews, Interactivity Measurement Diagram, examinations on the Wiki uses, Daily Self-reflection Records, and any other materials collected throughout the program, we could garner the following results: First, most of the students acknowledged that the use of Wiki was a useful communication means and helped promote their interactivity during their learning activities. Second, the interactivity of the Wiki-based learning was found to be more dynamic in the team-based projects or the community-based Wiki uses than in the instructor-oriented cases. Third, the Wiki-based learning is judged effective in expanding the scope of thinking and improving the learning capabilities through the collaborative knowledge-building process. The educational employment of the social software like Wiki in this web 2.0 age has great potentials for the true establishment of the learner-oriented learning environment, which has long remained at a standstill.
이 연구는 협력적 문제해결 중심 교수모델(CoProC)에 기반한 화학 수업을 고등학교 3학년 86명에게 적용하고 이에 따른 인성역량 변화를 인성역량 검사, 논의과정 분석, 반성 글쓰기 분석으로 알아보았으며, 평가 결과 간 상관관계를 분석하였다. 연구 결과, 세 평가 간 상관관계는 낮았으나 모두 인성역량 평균 점수가 향상되었고 세부 인성역량 요소에서는 차이가 나타났다. 인성역량 검사는 자기평가로써 학생들이 학습의 주인의식을 갖고 참여하도록 하였고, 논의과정 분석은 과정평가로써 학생의 말과 행동으로 나타나는 인성역량을 평가하기에 적합한 평가 방법으로 나타났으며, 반성 글쓰기 분석은 학생이 학습 전 과정을 되돌아보면서 행동으로 나타나기 어려운 인성역량을 분석할 수 있다는 장점을 보였다. 따라서 세 인성역량 평가 방법이 상호 보완적으로 함께 실시되면 학생들의 인성역량에 대한 세부적이고 종합적인 정보를 얻을 수 있다고 판단된다.
최근 하드웨어 연산 장치와 소프트웨어 기반 프레임워크의 발전으로 딥러닝 네트워크를 활용한 머신 태스크가 다양한 산업 분야 및 개인 IoT 장비에서의 활용이 기대되고 있다. 그러나 딥러닝 네트워크를 구동하기 위한 장치의 고비용 문제와 서버에서 머신 태스크 결과만을 전송받을 때 사용자가 요구하는 결과를 받지 못할 수 있다는 제한 사항을 극복하기 위하여 Collaborative Intelligence (CI)에서는 피처 맵의 전송을 그 해결 방법으로 제시하였다. 본 논문에서는 CI 패러다임을 지원하기 위하여 방대한 데이터 크기를 갖는 피처 맵의 효율적인 압축 방법을 실험을 통해 분석 및 제시하였다. 해당 방법은 전통적인 비디오 코덱에서의 압축 효율을 높이기 위하여 피처 맵의 재정렬을 적용하여 중복성을 높였으며, 정지 영상 압축 포맷과 동영상 압축 포맷을 동시에 활용하여 압축 효율을 높이고 머신 태스크의 성능을 유지하는 피처 맵 방법을 제시하였다. 본 논문에서는 이와 같은 방법의 분석을 통해 MPEG-VCM의 피처 압축 앵커 대비 BPP와 mAP의 BD-rate에서 14.29%의 성능이 향상됨을 검증하였다.
In this paper, we propose personalized recommendation techniques based on multidimensional scaling (MDS) method for Business to Consumer Electronic Commerce. The multidimensional scaling method is traditionally used in marketing domain for analyzing customers' perceptional differences about brands and products. In this study, using purchase history data, customers in learning dataset are assigned to specific product categories, and after then using MDS a positioning map is generated to map product categories and alternative advertisements. The positioning map will be used to select personalized advertisement in real time situation. In this paper, we suggest the detail design of personalized recommendation method using MDS and compare with other approaches (random approach, collaborative filtering, and TOP3 approach)
A single vision system limits the ability to accurately understand the spatial constraints and interactions between robots and dynamic workers caused by gantry robots and collaborative robots during production manufacturing. In this paper, we propose a 3D pose registration method for dynamic workers based on a multi-domain vision system for safety monitoring in manufacturing environments. This method uses OpenPose, a deep learning-based posture estimation model, to estimate the worker's dynamic two-dimensional posture in real-time and reconstruct it into three-dimensional coordinates. The 3D coordinates of the reconstructed multi-domain vision system were aligned using the ICP algorithm and then registered to a single 3D coordinate system. The proposed method showed effective performance in a manufacturing process environment with an average registration error of 0.0664 m and an average frame rate of 14.597 per second.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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