최근 UCC(User-created content)는 연예, 스포츠 등의 분야에서 많이 생성되어 공유되고 있지만 그 생명주기(life cycle)는 매우 짧고 이를 교육이나 학습에 활용하는 경우는 거의 드문 상황이다. 따라서 본 연구에서는 UCC 중에서 특히 창작 동영상을 활용하여 원격 교육에 적용하는 방법을 제안한다. 교사는 자신이 제작한 동영상을 원격 교육 시스템에 탑재하여 학생들로 하여금 자기 주도적 학습을 할 수 있도록 지원하며 학생들은 직접 만든 동영상으로 교사에게 지속적인 피드백을 받고 최종 평가를 받는다. 본 연구에서는 모형으로 원격 교육 시스템을 구현하고 초등학교 특기 계발교육 중 단소 실기 과목을 선정하여 원격 교육을 수행하였다. 원격 교육 후의 설문에서 학생들은 우선 단소 실기 능력이 향상되고 학습 및 평가 방법에 만족하는 것으로 나타났으며 단소 실기 능력 향상 이외에도 카메라/캠코더 조작기술 및 컴퓨터 활용 능력이 향상되었다고 응답하였다. 또한 동영상을 친구들 혹은 부모님과 함께 제작하고 많은 시간을 함께 보내면서 대부분의 학생들이 이전보다 관계가 더 좋아진 것으로 나타났다.
본 논문은 웹 2.0의 등장에 발맞추어 사용자의 데이터 생산과 공유가 확대되면서 참여 중심의 인터넷 환경이 구축됨에 따라 새롭게 도입된 사이버가정학습 2.0의 효과적인 운영방안을 제시하는데 목적이 있다. 이를 위해 웹 2.0의 문헌연구, 사이버가정학습 운영 사례, 전문가 컨설팅 및 성능 테스트를 바탕으로 연구하였다. 연구 결과 오프라인의 학교 교육과 연계하여 화상 상담, 웹기반 토론 도구를 이용한 온라인 교육이 이루어질 때 교육적 효과가 증대되며, 시스템 구성 역시 이중화하여 분산 처리함으로써 원활한 서비스가 제공될 수 있었다. 또한 발전적인 서비스 제공을 위해서는 학생, 학부모, 교사 등으로 구성된 모니터링단 운영이 요구되었다.
WBI(Web-Based Instruction)는 하이퍼미디어를 토대로 유연한 학습환경을 실현하고, 다양한 상호작용으로 원격교육을 지원하는 새로운 교육 패러다임이다. 그러나, WBI 에서 교수자와 학습자는 하이퍼텍스트와 인터넷을 기반으로 한 하이퍼미디어의 가상공간에 방치되므로 방향상실과 인지적 부하등과 같은 문제에 직면해 있다. 본 논문에서는, 이러한 현상을 해결하기 위하여 교수자와 학습자 자신이 학습공간을 구축하여 관리하며, 효과적으로 학습공간을 탐색할 수 있는 교수/학습 지원시스템을 설계/구현하였다. 본 논문에서 설계/구현한 하이퍼맵은 학습공간을 2 차원 그래프 형식으로 정적 또는 동적인 방식으로 표현한다. 또한, 학습공간의 탐색은 기존의 브라우저가 제공하는 1 차원 선형방식이 아닌 2 차원 탐색방식을 기반으로 하므로써 방향상실과 인지적 부하 문제를 해결하고 있다. 본 논문의 하이퍼맵은 교육설계 도구와 학습경험의 상호교환을 위한 학습자의 포트폴리오로 사용할 수 있으며 WBI의 평가도 적용할 수 있어, WBI를 교육현장에 정착시키는데 유용하다.
본 연구에서는 이러닝 수강생들의 교육 효과에 대한 실태조사를 실시하고 어떤 요인들이 교육 효과에 영향을 미치는 가를 연구하고자 하였다. 이를 위하여 이러닝에 실제 참여한 712명의 이러닝 수강생들을 대상으로 학기말 경에 설문을 실시하여 성적에 영향을 미치는 요인들에 대한 조사를 실시하였다. 또한 학기를 마친 후 설문에 응한 학생들의 실제 취득점수를 표준화하여 종속변수로 설정하였고 성적에 영향을 미치는 요인들을 AMOS 프로그램을 활용하여 구조방정식을 통한 분석을 실시하였다. 분석 결과, 성적에 가장 큰 영향을 미치는 요인은 직장유무인 것으로 나타났으며 충실도는 성적에 작은 직접적 영향을 미치고 있었고 만족도는 성적에 간접적으로 가장 작은 영향을 미치고 있음이 밝혀졌다.
초창기 원격교육은 단순히 현장강의를 녹화하는 방식을 사용하였으나 최근의 원격교육은 학습 효율을 극대화할 수 있는 추가적인 기능을 제공하는데 주력하고 있다. 텍스트, 그래픽, 사운드, 애니메이션 등 멀티미디어 정보의 활용은 이러한 추가적인 기능을 부여하는데 필수적인 요소로 간주된다. 본 논문에서는 이러한 멀티미디어 정보 활용은 물론, 특히 실행파일 시연 기능을 수행할 수 있는 인코더/디코더를 설계하고 구현하고자 한다. 이 기능에 의해 교수자로서는 강의도중 필요한 모든 종류의 실행파일 또는 응용 프로그램 데이터 파일을 자유로이 시연할 수 있으며, 학습자 역시 스스로 해당 실행파일을 자유로이 실행해 봄으로써 상대적으로 높은 학습효과를 성취할 수 있다.
본 연구에서는 비교적 간단한 구현 기술과 저가의 플랫폼으로 가상현실 체험을 해볼 수 있는 콘텐츠를 개발하고자 효과적인 가상현실 경험의 구현 요소를 연구하였으며, 그 요소는 현실감과 몰입감, 환상감의 구현 및 Tangible interaction의 사용으로 요약되었다. 이러한 요소들을 적용하여 경험 디자인 컨셉을 도출하고 상대적 현실감이 높은 실사 비디오 영상의 대화면 프로젝션(projection)과 비전 트레킹(Vision Tracking) 기술을 활용한 플랫폼을 디자인하였으며, Tangible device의 자연스러운 인터렉션을 적용한 가상현실 콘텐츠를 디자인하였다. 디자인 결과물은 전시의 형태로 제시하여 일반 사용자들의 체험 기회를 넓히고자 하였으며, Class Xylophone 2003과 VR Class의 두 가지 사례 연구를 통하여 컨텐츠 및 인터렉션 컨셉의 타당성을 검증하였고 다양한 가상현실 콘텐츠와 그 상업적 활용 가능성을 보여줌으로서 가상현실 분야의 저변 확대에 기여하고자 하였다.
수학영재의 지적 욕구를 충족시키고 창의성을 신장시키는 문제해결 중심의 수업활동을 하기 위해서는 수학영재의 수준에 맞게 만들어진 문제가 필수적이다. 본 논문의 목적은 수학영재 지도교사의 교수 능력을 신장시키기 위한 심화 연수 과정의 일부인 원격 연수에 참여한 수학영재 지도교사가 만든 문제의 형태를 문제 접근 방법에 따라 '익숙한 문제', '익숙하지 않은 문제', '오류가 있는 문제'로 나누어 분석하여 수학영재 지도교사를 위한 원격 연수에서 교사의 문제만들기에 대한 실천적 방안을 제시하는데 있다.
Mean-reverting analysis refers to a way of estimating the underlining tendency after new data has evoked the variation in the equilibrium state. In this paper, we propose a new method to interpret the specular portraits of Premature Ventricular Contraction(PVC) arrhythmia by applying K-means unsupervised learning algorithm on electrocardiogram(ECG) data. Aiming at this purpose, we applied a mean-reverting model to analyse Heart Rate Variability(HRV) in terms of the modified poincare plot by considering PVC rhythm as the component of disrupting the homeostasis state. Based on our experimental tests on MIT-BIH ECG database, we can find the fact that the specular patterns portraited by K-means clustering on mean-reverting HRV data can be more clearly visible and the Euclidean metric can be used to identify the discrepancy between the normal sinus rhythm and PVC beats by the relative distance among cluster-centroids.
많은나라에서 온라인교육및 오프라인교육 장점을 결합한 혼합형학습을 개설하고 운영하는 중이다. 그러나, 온라인 윈격 강의 기반 Mooc 강좌는 졸업율이 5~10%미만으로, 매우 낮은 수준이다. 그러므로, Web 기반에서 언제, 어디서나, 누구나 간편하게 강의를 수강할 수 있는 온라인 Mooc 원격 교육 강의를 수강하는 학생들의 졸업율을 높이기 위해서는, 반드시 학생들의 강의 이해도 자동분석 및 자동 학사 경고 시스템을 도입 해야만 한다. 특히, 우리나라가 교육 선진국으로 진입하기 위해서는 오답율 자동판단 SW개발, 강의 자동요약 SW, 혼합형 학습 수준별 강의 기반 취약과목 자동분석 SW 교육을 개발해야 한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해서, 강의내용 자동요약 시스템, 오답 자동 경고 시스템, 취약과목 자동판단 알고리즘을 제안 하고 모의실험 하였다.
본 연구는 화재진압 및 피난활동을 지원하는 딥러닝 기반의 알고리즘 개발에 관한 기초 연구로 선박 화재 시 연기감지기가 작동하기 전에 검출된 연기 데이터를 분석 및 활용하여 원격지까지 연기가 확산 되기 전에 연기 확산거리를 예측하는 것이 목적이다. 다음과 같은 절차에 따라 제안 알고리즘을 검토하였다. 첫 번째 단계로, 딥러닝 기반 객체 검출 알고리즘인 YOLO(You Only Look Once)모델에 화재시뮬레이션을 통하여 얻은 연기 영상을 적용하여 학습을 진행하였다. 학습된 YOLO모델의 mAP(mean Average Precision)은 98.71%로 측정되었으며, 9 FPS(Frames Per Second)의 처리 속도로 연기를 검출하였다. 두 번째 단계로 YOLO로부터 연기 형상이 추출된 경계 상자의 좌표값을 통해 연기 확산거리를 추정하였으며 이를 시계열 예측 알고리즘인 LSTM(Long Short-Term Memory)에 적용하여 학습을 진행하였다. 그 결과, 화재시뮬레이션으로부터 얻은 Fast 화재의 연기영상에서 경계 상자의 좌표값으로부터 추정한 화재발생~30초까지의 연기 확산거리 데이터를 LSTM 학습모델에 입력하여 31초~90초까지의 연기 확산거리 데이터를 예측하였다. 그리고 추정한 연기 확산거리와 예측한 연기 확산거리의 평균제곱근 오차는 2.74로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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