본 연구는 급변하는 유비쿼터스 환경에 발맞추어 스마트의 발달과 시장의 확대로 수많은 교육용 앱이 쏟아져 나오고 있다. 학교 수업 내용에 대한 앱은 전무한 현실에서 교수자가 직접 앱을 개발하여 학교 수업에서 활용하는 방안을 연구하고자 한다. 스마트폰의 최대 장점인 시간과 장소에 구애 받지 않고, 언제 어디서나 학교 수업 내용을 학습하고 교수자와 학습자 간의 커뮤니케이션이 원활히 이루어지는 학습 환경을 만드는데 있다. 또한 앱을 외주 업체나 프로그래머에게 의뢰하지 않고 컴퓨터 비 전공자도 개발 가능한 저작도구를 이용하여 쉽고 빠르게 앱을 제작한다면 교육 현장에서 수정 및 업데이트가 용이하고 시간과 비용 낭비를 줄임은 물론 학습자의 학습 능률과 학습 효과를 최대한으로 높이고자 한다.
멀티터치 기술은 IT 기술의 발전과 함께 다양한 형태의 인식기술로 자리매김하고 있는 기술 중에 하나이다. 컴퓨터와 인간이 상화작용을 하는데 있어 필요한 기술이면서 자연스러운 인터페이스를 설계하는데도 영향을 준다. 최대한 인간과 컴퓨터가 상호작용을 통해 직관적으로 다가갈 수 있게 됨으로써 많은 사용자들이 배우지 않아도 감각적으로 기능을 구현하고, 사용할 수 있다면 편리할 것이다. 본 논문에서는 스마트 테이블 환경의 인터페이스를 설계하는데 있어 기존의 투터치 기반이 아닌 실질적인 멀티터치를 통해 모든 손가락을 사용할 수 있도록 하는데 목적을 한다. 나날이 발전하는 유비쿼터스 환경을 통해 전자칠판, 전자책상 등 가구와 IT가 접목한 산업도 활발히 이뤄지고 있기 때문에 멀티터치 기반의 인터페이스 설계는 중요할 것으로 예측된다. 멀지 않은 미래에는 교육 환경에 새로운 방식으로 첨단화를 접목시킴으로써 회의를 하기 위한 스마트 테이블뿐만이 아닌 다양한 IoT 환경에서도 영향을 미칠 것으로 기대해 본다.
In this article we address some system characteristics and challenging issues in developing Context-aware Middleware for Ubiquitous Computing. The functionalities of a Context-aware Middleware includes gathering context data from hardware/software sensors, reasoning and inferring high-level context data, and disseminating/delivering appropriate context data to interested applications/services. The Middleware should facilitate the query, aggregation, and discovery for the contexts, as well as facilities to specify their privacy policy. Following a formal context model using ontology would enable syntactic and semantic interoperability, and knowledge sharing between different domains. Moddleware should also provide different kinds of context classification mechanical as pluggable modules, including rules written in different types of logic (first order logic, description logic, temporal/spatial logic, fuzzy logic, etc.) as well as machine-learning mechanical (supervised and unsupervised classifiers). Different mechanisms have different power, expressiveness and decidability properties, and system developers can choose the appropriate mechanism that best meets the reasoning requirements of each context. And finally, to promote the context-trigger actions in application level, it is important to provide a uniform and platform-independent interface for applications to express their need for different context data without knowing how that data is acquired. The action could involve adapting to the new environment, notifying the user, communicating with another device to exchange information, or performing any other task.
본 논문에서는 유비쿼터스 네트워크에서 요구되는 다양한 장치의 통합 연동의 방안을 제안한다. 다양한 장치의 연동은 최근에 사용되어지는 고성능의 멀티미디어장치 뿐만 아니라 기존의 가정에서 사용되고 있는 저성능의 단순 가전기기까지 모든 종류의 장치 연결에 제약이 없어야 한다. 이에 본문에서는 기존의 저성능 가전기기를 대상으로 표준 미들웨어를 활용하여 네트워크 프로토콜의 연동을 통해 효율적인 장치의 연결과 제어 관리의 제공을 목적으로 한다.
본 연구의 목적은 통합교육의 이론적 배경을 토대로, 유비쿼터스 학습 환경에 적용이 가능한 에이전트 기반 모델링 활용 융합 교육 콘텐츠를 개발하고 적용하는 것이다. 이 콘텐츠의 구조는 탈학문적 통합 개념과 상황학습 이론을 토대로 설계하였으며, 3개의 모듈로 구성되어 있다. 3개의 모듈은 융합 문제 제시 모듈, 지식 리소스 모듈, 그리고 에이전트 기반 모델링과 IT 도구에 대한 학습 모듈이다. 구현한 콘텐츠의 만족도를 묻는 설문을 실시한 결과 5점 만점에 4.05(효과성), 4.13(편의성), 3.86(디자인)의 평균 값을 받았으며 각 평가 영역에 대하여 사용자들이 대체적으로 만족하고 있는 것을 확인할 수 있었다. 이 콘텐츠를 사용하여 학습자는 디바이스, 시간, 공간의 제한이 없이 IT 도구를 활용하여 융합 문제를 해결하는 과정에 대한 학습과 경험을 할 수 있으며, 이러한 구조의 콘텐츠 설계는 향후 융합형 교육 콘텐츠를 개발하려는 연구자에게 좋은 가이드라인이 될 것으로 판단한다.
제안 모델은 소실 데이터를 포함하는 불완전한 데이터에서 정보의 손실을 최소화할 수 있도록 개발되었다. 이를 위한 과정은 우선 데이터 확장기법을 이용하여 손실 정보를 보상하도록 학습 데이터를 변환한다. 이 변환 과정에서 데이터의 속성값은 원-핫 인코딩으로 이진 또는 확률값으로 채워진다. 다음 이 변환 데이터는 딥러닝 모델에 입력되는데, 이때 각 속성의 카디너리티에 따라 엔트리 수가 일정하지 않게 된다. 그리고 각 속성의 엔트리 값들을 각각의 입력 노드에 할당하고 학습을 진행한다. 이점이 기존 학습 모델과의 차이점으로, 임의의 속성값이 입력층에서 여러 개의 노드로 분산되는 특이한 구조를 가진다. 제안 모델의 학습 성능을 평가하기 위해, 소실 데이터를 대상으로 다양한 실험을 수행하여 성능 면에서 우수함을 보인다. 제안 모델은 유비쿼터스 환경에서 손실을 최소화하기 위한 알고리즘으로 유용하게 사용될 것으로 본다.
사용자 의도 파악(intention reading) 기술은 스마트 홈과 같은 복잡한 유비쿼터스(ubiquitous) 환경에서 사용자에게 보다 편리하고 개인화된(personalized) 서비스 제공이 가능하도록 해준다. 또한 학습 기능(learning capability)은 지식 발견(knowledge discovery)의 관점에서 의도 파악 기술의 핵심 요소 기술의 하나로 자리 매김하고 있다 이 논문에서는 스마트 홈(smart home) 환경에서 제공 가능한 개인화된 서비스 중의 하나로, 개인화된 미디어 제어 방법에 대한 내용을 다룬다. 특히, 사람의 행동 패턴과 같은 데이터는 패턴 분류의 관점에서 구분해야 할 클래스(class)에 비해 입력 정보가 불충분한 경우가 많아서 비일관적인(inconsistent) 데이터가 많으므로, 퍼지 논리(fuzzy logic)와 확률 (probability)의 개념을 효과적으로 병행해야 의미 있는 지식을 추출해 낼 수 있다. 이를 위하여 반복 퍼지 지도 클러스터링(IFCS; Iterative Fuzzy Clustering with Supervision) 알고리즘에 기반하여 주어진 데이터 패턴으로부터 확률적 퍼지 룰(probabilistic fuzzy rule)을 얻어 내는 방법에 대해 설명한다. 또한 이를 이용한 다양한 학습 제어 구조를 바탕으로 개인화된 미디어 서비스를 추천해 줄 수 있는 방법에 대해서 설명하도록 하고, 실험 결과를 통해 제안된 시스템의 효용성을 보이도록 한다.
최근, '유비쿼터스 컴퓨팅'이라는 지능형 서비스 프레임워크가 제안되면서 적응형 에이전트 시스템의 필요성이 점점 증가되기 시작됐다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 시스템이 사용자에게 적절한 서비스를 제공하도록 도와주는 지능형 서비스 에이전트를 제안한다. 사용자에게 적절한 유비쿼터스 서비스를 제공하기 위해서는, 각각의 유비쿼터스 서비스 시스템 내에서의 상황 정보(Context Information) 차이를 조절하고 사용자의 취향을 서비스에 반영해야 한다. 따라서 다음 3가지 부분에 중점을 두어 연구를 진행하였다. 첫째, 적절한 다중 에이전트 프레임워크-에이전트간의 커뮤니케이션 이해와 추론엔진의 적용, 둘째, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 내에 존재하는 다양한 상황 정보(Context information)를 효과적으로 표현하는 유비쿼터스 온톨로지-에이전트간의 상황 정보 공유와 이해, 마지막으로 유비쿼터스 시스템에 적용되는 사용자 프로파일 구축 방법에 대해 연구 하였다. 본 논문에서 제안하는 지능형 서비스 에이전트는 사용자 취향에 따라 적절한 서비스를 제공하는 적응형 유비쿼터스 서비스 시스템 구축을 가능하게 한다.
본 논문에서는 QR코드를 이용한 새로운 현장체험 사전교육자료를 개발하고 이에 대한 교육적 가능성에 대해 살펴본다. QR코드를 활용하여 개발한 사전교육자료를 2012년 초등학교 현장체험에 적용하였으며, 이를 통해 학습자들이 QR코드를 이용한 교육 자료의 활용 가능성을 탐색하고 자기주도적 학습을 할 수 있는 교육적 가능성을 알았다. 아직은 확연하게 학부모, 학생들이 QR코드를 활용한 자료를 선호한다는 반응은 얻지 못하였지만 체험학습에 참여한 학생들은 QR코드를 활용한 사전교육자료의 가능성과 유용성에 대해서는 긍정적인 반응을 나타냈다.
본 연구의 목적은 교사교육의 중요성에 기초하여 교원양성 과정의 내실화와 u-러닝 시대의 교육 변화를 주도할 수 있는 교사를 양성하는 새로운 교사양성체제에 대한 요구 분석에 있다. 이러한 현장의 다양한 요구를 기반으로 u-러닝 시대 교사의 교육철학과 리더십, 교육내용에 대한 인식, 교사와 학생의 상호작용(의사소통) 방식의 이해와 실천이 바탕이 되는 측면에서 교사양성체제를 보완 할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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