본 연구에서는 코로나바이러스 19(COVID-19) 대유행이 지속되는 상황에서의 비대면 학습환경에서 3D 프린터로 제작한 교구의 활용이 학업성취도 향상과 학습 동기 유발에 미치는 영향을 조사하였다. 전통적인 강의식 교수법과 3D 프린터로 제작한 교구 및 동영상을 활용한 자기주도학습을 적용한 실험반과 비교반으로 나누어 실험을 진행하였다. 연구 결과, 3D 프린터로 제작한 브레인 퍼즐을 활용한 실험반에서는 전통적인 강의식으로 학습한 비교반에 비해 학업성취도의 향상이 나타났다. 이는 시각적이고 체험적인 학습을 통해 학생들이 주체적으로 지식을 습득하는 데 도움이 되었을 것으로 추정된다. 브레인 퍼즐을 통한 수업은 학생들에게 흥미로운 학습 경험을 제공하며, 수업의 전반적인 만족도에서도 긍정적인 결과를 얻었다. 이러한 결과는 교구를 활용한 수업이 학생들의 학습 동기를 높이고 학업성취도를 향상시킬 수 있는 효과를 나타낸다. 따라서 코로나바이러스 19로 인한 비대면 학습 환경에서 3D 프린터로 제작한 교구의 적극적인 도입은 학습자 중심의 교육 방법의 혁신을 통해 교육의 품질을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 Z세대의 라이프 스타일과 SNS 현황을 기반으로 한 영상 광고를 제작하는 데에는 중요한 측면을 연구하였다. SNS의 특성상 Z세대는 참여와 상호작용에 높은 가치를 둔다. 그래서 SNS 광고는 시청자들과의 활발한 상호작용을 유도하고 피드백을 수용하는 방식으로 제작되어야 한다. 본론 부분의 내용으로는 다음과 같이 정리된다. Z세대의 다양한 콘텐츠 형식을 선호하며, 이를 통해 정보를 소비한다. 광고는 텍스트, 이미지, 동영상 등 다양한 형식으로 제작되어야 하며, 여러 플랫폼에 적합한 유연성을 가지고 있어야 한다. 플랫폼의 특화로 각 SNS 플랫폼은 고유한 특성이 있어, 본연구에서는 광고 해당 플랫폼의 특성을 분석하고 최적화된 플랫폼에 맞는 콘텐츠 전략을 구사해야 할 것을 제안하고 있다. 가치 제안 강조로 제품이나 브랜드가 어떤 가치를 제공하는지에 집중하도록 광고컨셉 설정을 제안한다. 영상 광고에서는 제품이나 서비스의 유익성과 고유 가치를 명확하게 강조하는 것이 중요하며, 결론에서는 제작 방향에 대한 것으로, 미적 디자인과 시각적 효과의 매력적이고 독특한 디자인의 방식으로서 스토리텔링의 현대적이고 트렌디한 디자인을 채택하여 주목성을 높인 사례를 중심으로 제안하였다. 본 논문의 연구 가치는 이러한 요소들을 종합적으로 고려하여 Z세대의 라이프스타일과 SNS 사용 특성에 부합하는 영상 광고의 기획과 디자인에 맞는 새로운 SNS 마케팅 전략을 구축할 수 있을 것이다.
본 연구의 목적은 조건부 운전면허 발급에 필요한 평가 시나리오 개발 프레임워크를 제안하는 것이다. 이를 위해 프레임워크는 5단계로 구성하였다. 1단계에서는 고령 운전자에 의한 충돌사고의 주요 요인을 사고빈도와 심각도 측면에서 교통사고 특성에 대한 문헌을 검토하였다. 2단계는 도로교통공단 교통사고분석시스템 사고 자료를 활용하여 비고령, 초기 고령, 후기 고령 집단별 교통사고 특성에 대한 분석을 수행하였다. 이를 통해 고령 운전자 등 고위험군 교통사고 유형을 도출하였다. 3단계는 고위험군 교통사고 유형에 해당하는 블랙박스 영상을 분석하여 사고가 발생한 상황에 대해 기술한 교통사고 스토리를 도출하였다. 4단계는 다양한 시나리오 개발을 위해 도출된 사고 스토리의 유형을 분류하여 여러 가지 사고 상황을 구분하였다. 5단계는 최근 다양한 자율주행차량 평가 시나리오 개발에 활용되고 있는 PEGASUS 5-Layer 형식을 적용하여 시나리오를 제시하였다. 본 연구의 결과는 향후 조건부 운전면허 발급을 위한 운전능력 평가시나리오 개발의 기반으로 활용될 것으로 기대된다.
스마트 지역사회의 구축은 지역사회의 안전을 보장하는 새로운 방법이자 중요한 조치이다. 촬영 각도로 인한 얼굴 기형 및 기타 외부 요인의 영향으로 인한 신원 인식 정확도 문제를 해결하기 위해 이 논문에서는 네트워크 모델을 구축할 때 전체 그래프 컨벌루션 모델을 설계하고, 그래프 컨벌루션 모델에 협력하여 얼굴의 핵심을 추출한다. 또한 얼굴의 핵심을 특정 규칙에 따라 핵심 포인트를 구축하며 이미지 컨벌루션 구조를 구축한 후 이미지 컨벌루션 모델을 추가하여 이미지 특징의 핵심을 개선한다. 마지막으로 두 사람의 얼굴의 이미지 특징 텐서를 계산하고 전체 연결 레이어를 사용하여 집계된 특징을 추출하고 판별하여 인원의 신원이 동일한지 여부를 결정한다. 최종적으로 다양한 실험과 테스트를 거쳐 이 글에서 설계한 네트워크의 얼굴 핵심 포인트에 대한 위치 정확도 AUC 지표는 300W 오픈 소스 데이터 세트에서 85.65%에 도달했다. 자체 구축 데이터 세트에서 88.92% 증가했다. 얼굴 인식 정확도 측면에서 이 글에서 제안한 IBUG 오픈 소스 데이터 세트에서 네트워크의 인식 정확도는 83.41% 증가했으며 자체 구축 데이터 세트의 인식 정확도는 96.74% 증가했다. 실험 결과는 이 글에서 설계된 네트워크가 얼굴을 모니터링하는 데 더 높은 탐지 및 인식 정확도를 가지고 있음을 보여준다.
컴퓨터 비전과 자연어 처리의 융합의 중요한 결과로서 비디오 캡셔닝은 인공지능 분야의 핵심 연구 방향이다. 이 기술은 비디오 콘텐츠의 자동이해와 언어 표현을 가능하게 함으로써, 컴퓨터가 비디오의 시각적 정보를 텍스트 형태로 변환한다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 비디오 캡셔닝의 연구 동향을 초기 분석하여 CNN-RNN 기반 모델, RNN-RNN 기반 모델, Multimodal 기반 모델, 그리고 Transformer 기반 모델이라는 네 가지 주요 범주로 나누어 각각의 비디오 캡셔닝 모델의 개념과 특징 그리고 장단점을 논하였다. 그리고 이 논문은 비디오 캡셔닝 분야에서 일반적으로 자주 사용되는 데이터 집합과 성능 평가방안을 나열하였다. 데이터 세트는 다양한 도메인과 시나리오를 포괄하여 비디오 캡션 모델의 훈련 및 검증을 위한 광범위한 리소스를 제공한다. 모델 성능 평가방안에서는 주요한 평가 지표를 언급하며, 모델의 성능을 다양한 각도에서 평가할 수 있도록 연구자들에게 실질적인 참조를 제공한다. 마지막으로 비디오 캡셔닝에 대한 향후 연구과제로서 실제 응용 프로그램에서의 복잡성을 증가시키는 시간 일관성 유지 및 동적 장면의 정확한 서술과 같이 지속해서 개선해야 할 주요 도전과제와 시간 관계 모델링 및 다중 모달 데이터 통합과 같이 새롭게 연구되어야 하는 과제를 제시하였다.
본 연구에서는, 학생들의 학업 성취도를 낮추고 학력 저하를 불러온 원인이 비대면 수업만이 아니라 다른 요인들을 조사하였다. 많은 언론 보도뿐만 아니라 선행연구에서 비대면 수업이 학생들의 학력저하에 주된 원인이라 하고 있다. 그러나 2020년 국가수준 학업성취도 조사에서 함께 진행된 '코로나19 원격수업 환경 학생 설문조사'의 조사를 통해 학생들은 원격수업에 대한 만족도가 70~80% 대로 높은 편임을 알 수 있었고, 국가수준 학업성취도 평가 분석을 통해 2017년부터 학생들의 학업성취도는 대체로 우하향 곡선을 그리면서 해마다 학력 저하가 이미 나타나고 있었음을 알 수 있었다. 좀 더 정확한 확인을 위해 고등학생들의 모의고사 성적을 분석해본 결과 학생들의 성적은 정규분포 곡선을 그리는 것이 아니라 중위권의 수가 줄어들고 심각한 양극화 현상이 나타나고 있는 오른쪽이 높은 U자형 분포가 나타남을 확인할 수 있었다. 이러한 현상의 원인이 단순히 비대면 수업의 방식이나 질적인 부족함 때문이 아니라, 가정에서의 돌봄과 관리 등 환경적인 영향과 사교육에 대한 투자의 변화, 하위권으로 갈수록 비대면 온라인 수업을 하면서 온라인 기기 사용 시간이 증가하게 되었고, 학습과 무관한 온라인 콘텐츠와 게임, 동영상 시청 시간의 증가 등 다양한 요인이 있음을 찾았다.
관광 상품은 무형의 경험재이기 때문에 사진, 비디오, 기념품 등의 매체를 활용하여 이를 시각화하고 기록하는 것이 매우 중요하다. 정보통신기술의 급속한 성장 하에서 온라인 플랫폼은 매체(media)로써 역할을 하고 있다. 관광객들은 자신을 표현하기 위해 자신의 관광 경험을 소셜 미디어에 게재하지만, 시간이 흐름에 따라 그 글은 과거 관광 경험을 회상하게 하는 매개체가 된다. 즉, 소셜 미디어는 자기 표현 또는 타인과의 의사소통의 채널일 뿐만 아니라 기록을 저장하고 다시 열람할 수 있는 아카이브라고 할 수 있다. 따라서, 본 연구는 소셜 미디어가 관광객의 자서전적 기억(기억력과 선명도) 및 관광지 재방문의도에 미치는 영향을 파악하고자 하였다. 연구 결과, 소셜 미디어 인터페이스와 디스플레이 품질이 관광객의 기억력과 기억의 선명도에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉, 소셜 미디어는 여행 기억에 대한 아카이브이며, 사람들로 하여금 과거의 경험을 회상할 수 있는 매체임을 확인하였다. 이러한 연구 결과를 토대로 본 연구는 학술적, 실무적 시사점을 제시한다.
이 연구의 목적은 가상환경에서의 다양한 환경 변화를 통한 외국어 학습 효과를 조사하는 것이다. 이를 위해 가상환경 공간을 교실과 식료품점으로 구분한 후, 여기에 각각 세 종류의 자막으로 구성된 텍스트 강화기법을 적용한 몰입형 가상현실 영어학습 콘텐츠를 직접 제작한 후 학습 효과를 비교했다. 실험은 2 × 3 혼합요인설계로 구성됐으며, 가상환경 공간은 실험자 내 요인으로 실험참여자는 학습 공간에 따라 처치 수준이 다른 두 개의 영상에 노출됐고, 텍스트 강화기법은 실험자 간 요인으로 실험참여자는 텍스트 강화기법에 따라 처치 수준이 다른 세 개의 자막 중 무작위로 한 개의 자막에 노출됐다. 가상환경 공간과 텍스트 강화기법에 따른 상호작용 효과 분석 결과, 프레즌스가 통계적으로 유의미한 차이를 보였다. 공간의 주효과를 살펴본 결과, 플로우와 학습 전-후 가상현실 교육 태도에 대해 통계적으로 유의미한 차이가 있었고, 텍스트 강화기법의 주효과를 분석한 결과, 플로우, 가상현실 학습 이용의도, 학습 만족도와 학습 자신감에서 통계적으로 유의미한 차이가 있었다. 결과적으로 가상현실 공간의 제공 환경에 따라 학습자의 교육에 대한 몰입과 태도 차이를 확인할 수 있었고, 자막 제공 방식에 따라 다양한 교육 효과의 차이가 있음을 확인할 수 있었다. 이는 가상환경에서 외국어 교육의 효과를 긍정적으로 확인한 것인데, 학교와 학원 등에서 가상환경을 활용한 영어학습 서비스의 가능성을 제시하고, 다양한 가상환경의 변화에 따라 교육 효과가 달라질 수 있다는 함의를 제공한다.
삼성동 코엑스에 위치한 'K-Pop Squre Media'는 대형 전광판에 다양한 입체 동영상을 상영하며, 대중적 이목과 매스미디어의 주목을 받게 되었다. 기존과 차별화된 대형 곡면 LED 전광판의 영상은 미디어 파사드 기법의 일종으로 코엑스 광장의 공간적 특성과 함께 새로운 랜드마크이자 명소로 자리 잡고 있다. 이에, 본 연구는 도시 공간 속 옥외 광고에서 활용되는 미디어 파사드에 대해서 K-Pop Squre Media를 중심으로 그 특성을 살펴보고자 한다. 이를 위한 연구의 접근은 첫째, 도심의 공공 공간을 중심으로 '공간적 특성'에 대해 케빈린치(Kevin Lynch)의 도시 공간을 구성하는 5가지 요소, 월리엄 미첼(William J. Mitchell)이 제시한 스마트 스페이스와 공간 패러다임의 변화를 중심으로 살펴본다. 둘째, 옥외 광고의 '뉴미디어성'을 중심으로 Digital OOH(Out-Of-Home) Media의 세 가지 유형에 대해 분석하고 셋째, '미디어 파사드의 신기술과 내용구성'에 대해 전시 매체 (프로젝션, LED 스크린)의 유형, 미디어 파사드의 시초, 최신 전시 기술인 아나몰픽(Anamolphic)에 대해 살펴본다. 본 연구를 통해 K-Pop Squre Media는 스마트 스페이스의 공간적 특성, Digital OOH의 뉴미디어 특성, 그리고, 미디어 파사드의 내용 구성을 통해 공공성, 소통성, 예술성, 장소성의 특성을 보이고 있음을 알 수 있다.
본 연구는 디지털 도서관의 콘텐츠를 탐색하는 동안 이용자의 암묵적 적합성 피드백을 활용하여 적합성을 판단하기 위해 뇌파 기반 및 시선추적 기반 방법들을 제안하고 평가해 보았다. 이를 위해서 32명을 대상으로 하여 동영상, 이미지, 텍스트 데이터를 활용하여 뇌파/시선추적 실험들을 수행하였다. 제안된 방법들의 유용성을 평가하기 위해서, 딥러닝 기반의 인공지능 방법들을 경쟁 기준으로 사용하였다. 평가 결과, 주제에 적합한 동영상과 이미지(얼굴/감정)를 선택하는 데에는 뇌파 컴포넌트 기반 방법들(av_P600, f_P3b)이 높은 분류 정확도를 나타냈고, 이미지(객체)와 텍스트(신문 기사)를 선택하는 데에는 인공지능 기반 방법 즉, 객체 인식 기반 방법과 자연언어 처리 방법이 각각 높은 분류 정확도를 나타냈다. 끝으로, 뇌파, 시선추적 및 인공지능 기술에 기반한 디지털 도서관 인터페이스를 구현하기 위한 지침 즉, 암묵적 적합성 피드백에 기반한 시스템 모형을 제안하고, 분류 정확도를 향상시키기 위해서 미디어별로 적합한 뇌파 기반, 시선추적 기반 및 인공지능 기반 방법들을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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