본 연구의 목적은 조기영어학습 경험의 유형에 따른 실행기능의 차이를 분석하는 것이다. 연구대상은 어학원에서 몰입식 영어교육 경험을 가진 23명의 유아, 어린이집에서 방과후 영어학습 경험을 가진 52명의 유아, 총 75명을 대상으로 삼았다. 연구도구는 주의통제의 경우 스트룹 과제, 인지적 융통성의 경우 카드분류과제와 숫자 따라 외우기 소검사, 정보처리의 경우 도안 유창성, 목표설정의 경우 미로 소검사를 사용하여 측정하였다. 자료분석은 전체지능지수를 공변인으로 한 공분산분석을 적용하였다. 연구결과 첫째, 주의통제와 인지적 융통성은 조기영어학습의 유형에 따라 유의한 차이를 보였다. 둘째, 정보처리와 목표설정은 조기영어학습의 유형에 따라 어떠한 차이를 보이지 않았다. 본 연구는 전일제 조기영어학습의 경험이 주의통제와 인지적 융통성에는 긍정적인 영향을 미치는 반면, 정보처리와 목표설정에는 어떠한 영향도 미치지 않음을 시사한다.
가상 환경에서의 학습 시스템은 기존 E-Learning 시스템에서 부족했던 몰입감을 주고 사용자의 흥미 유발을 촉진할 수 있고 위험하거나 비용이 많이 드는 교육 컨텐츠를 제공할 수 있다. 본 논문에서 학습 유형을 실시간 강의, 상시 학습, 실습 교육, 그리고 스터디 그룹 활동으로 구분하였다. 혼합 현실을 제공하는 가상 세계인 Second Life를 이용하여 이들 학습 유형을 지원하는 온라인 강의 시스템을 구축하였다. 구축된 온라인 강의 시스템을 운영함으로써 가상 학습 환경을 제공하였다.
Practice through virtual reality can increase the educational effect regardless of time and place, and it is an educational method that is being pursued even in the situation of COVID-19. On the other hand, for VR-based education, related technology development and content development must be made, and experiential methods (flipped learning, blended learning, hybrid learning) must be provided in the educational process. The development scenario was developed with the contents of drone qualification test (ultra-light unmanned multicopter) and drone practice and the possibility of non-face-to-face self-directed learning (flipped learning, blended learning, hybrid learning). It is expected that the quality of vocational education related to drones and the effect of high education will be improved through the contents, and it is thought that it will be possible to suggest a direction for the development of various vocational education contents in non-face-to-face education.
본 연구는 시각 장애인의 도보 적응을 위한 새로운 가상현실 체험 환경을 제안한다. 제안하는 가상현실 체험 환경의 핵심은 몰입형 보행 상호작용과 딥러닝 기반 점자 블록 인식으로 구성된다. 우선, 시각 장애인의 입장에서 현실적인 걷기 경험을 제공함을 목적으로 제자리 걸음을 감지하여 걷기를 판단하는 트래커 기반 걷기 처리과정과 시각 장애인의 보행 보조 도구를 가상현실에 적용한 컨트롤러 기반 VR 흰지팡이를 설계한다. 또한, VR 흰지팡이를 활용한 길 안내 과정에서 도로 위의 점자 블록 인지 및 반응 등 종합적인 의사결정을 수행하는 학습 모델을 제안한다. 이를 기반으로 가상현실 도보 체험 환경에 대한 실험을 위하여 실외 도시 환경으로 구성된 가상현실 어플리케이션을 제작하고, 참가자를 대상으로 설문 실험 및 성능 분석을 진행하였다. 결과적으로 제안한 가상현실 체험 환경이 시각 장애인의 입장에서 현존감 높은 도보 체험을 제공하고 있음을 확인하였다. 그리고 제안한 학습과 처리과정이 인도와 차도, 인도 위의 점자 블록을 높은 정확도로 인지함을 확인하였다.
Virtual reality (VR) technologies, which have been improved of late, offer experiences closer to reality than before. While VR technologies are expected to be an effective medium if used in learning content that cannot be offered in real life, distraction factors in VR technologies may prevent the users' presence and flow, making these technologies ineffective. Therefore, this study, through experiment and observation, analyzed the effect of distraction factors on the user's experience perception and learning effect when using HMD-based immersive VR. Experimental results revealed that the distraction factors were shown to have a negative, albeit not generally significant (except for tactile interactivity), effect on vividness, tactile interactivity, locomotive interactivity, presence, and flow. Ultimately, they were shown to have a negative effect on learning.
본 논문은 최근 출시된 반 고흐 VR 예술작품의 2D 및 3D 콘텐츠에 대한 경험을 분석했다. 두 가지의 콘텐츠에서 쾌락적 특성이 강하게 나타났으며, 원작의 재생산된 작품으로서가 아니라 새로운 창작물로 인지되었다. 콘텐츠의 일반적 특성과 마찬가지로, 몰입감의 경우에도 2D 보다는 3D 콘텐츠에 대한 평가가 더욱 긍정적으로 이루어졌으며, 두 가지의 콘텐츠에서 가장 높게 평가된 몰입감 요인은 주의집중력으로 제시되었다. 특히 3D 콘텐츠의 경우, 다감각적 촉진은 가상공간에서의 현존감(presence)과 관련된 육체적 움직임에 대한 역동성에 영향을 미쳤으며, 원작에 대한 현존감은 가상공간에서의 현존감과 몰입감으로 대체되었다. 3D 기반의 콘텐츠는 학습에 대한 내재적 동기부여를 비롯, 그룹 토의의 활성화, 예술작품 및 작가에 대한 관심 증가 등의 몰입형 학습 도구로서의 효용성이 유의미하게 나타났다. 비록 2D 및 3D 콘텐츠의 몰입학습을 위한 도구로서의 적합성이 예술작품에 대한 감상 및 해석도구로서의 적합성보다 높게 제시되기는 했지만, 예술작품의 진정성과 아우라라는 관점에서 보면 '회화적 동일성'은 존재했지만 콘텐츠의 재창조적 특성으로 인해 '미학적 동일성'은 보장되지 못했다. 이러한 현상은 VR 예술작품의 콘텐츠 제작 목적의 상이함 뿐만 아니라 기술적 정교함 및 예술적 전문성 결여에 기인한다.
Purpose - By designing a PEF(Personalized Education Feedback) system for real-time prediction of learning achievement and motivation through real-time EEG analysis of learners, this system provides some modules of a personalized adaptive learning system. By applying these modules to e-learning and offline learning, they motivate learners and improve the quality of learning progress and effective learning outcomes can be achieved for immersive self-directed learning Research design, data, and methodology - EEG data were collected simultaneously as the English test was given to the experimenters, and the correlation between the correct answer result and the EEG data was learned with a machine learning algorithm and the predictive model was evaluated.. Result - In model performance evaluation, both artificial neural networks(ANNs) and support vector machines(SVMs) showed high accuracy of more than 91%. Conclusion - This research provides some modules of personalized adaptive learning systems that can more efficiently complete by designing a PEF system for real-time learning achievement prediction and learning motivation through an adaptive learning system based on real-time EEG analysis of learners. The implication of this initial research is to verify hypothetical situations for the development of an adaptive learning system through EEG analysis-based learning achievement prediction.
본 논문에서는 네트워크 환경에서 원격사용자들의 몰입형 상호작용을 위한 딥러닝 기반의 그룹 동기화 기법을 제안한다. 그룹 동기화의 목적은 사용자의 몰입감을 높이기 위해서 모든 참여자가 동시에 상호작용이 가능하게 하는 것이다. 기존 방법은 시간 정확도를 향상을 위해 대부분 NTP(Network Time Protocol) 기반의 시간 동기화 방식에 초점이 맞추어져 있다. 동기화 서버에서는 미디어 재생 시간을 제어하기 위해 이동 평균 필터를 사용한다. 그 한 예로서, 지수 가중평균 방법은 입력 데이터의 변화가 크지 않으면 정확하게 재생 시간을 추종하고 예측하나 네트워크, 코덱, 시스템 상태의 급격한 변화가 있을 때는 안정화를 위해 더 많이 시간이 필요하다. 이런 문제점을 개선하기 위해서 데이터의 특성을 반영할 수 있는 딥러닝 기반의 그룹 동기화 기법인 DeepGroupSync를 제안한다. 제안한 딥러닝 모델은 시계열의 재생 지연 시간을 이용하여 최적의 재생 시간을 예측하는 두 개의 GRU(gated recurrent unit) 계층과 하나의 완전 연결 계층으로 구성된다. 실험에서는 기존의 지수 가중평균 기반 방법과 제안한 DeepGroupSync 방법에 대한 성능을 평가한다. 실험 결과로부터 예상하지 못한 급격한 네트워크 조건 변화에 대해서 제안한 방법이 기존 방법보다 더 강건함을 볼 수 있다.
Purpose: Artificial intelligence is widely used, particularly in the popular neural network theory called Deep learning. The improvement of computing speed and capability expedited the progress of Deep learning applications. The application of Deep learning in education has various effects and possibilities in creating and managing educational content and services that can replace human cognitive activity. Among Deep learning, Deep fake technology is used to combine and synchronize human faces with voices. This paper will show how to develop e-Learning content videos using those technologies and open-source tools. Research design, data, and methodology: This paper proposes 4 step development process, which is presented step by step on the Google Collab environment with source codes. This technology can produce various video styles. The advantage of this technology is that the characters of the video can be extended to any historical figures, celebrities, or even movie heroes producing immersive videos. Results: Prototypes for each case are also designed, developed, presented, and shared on YouTube for each specific case development. Conclusions: The method and process of creating e-learning video contents from the image, video, and audio files using Deep fake open-source technology was successfully implemented.
본 연구는 혼합현실과 가상현실을 포함하는 몰입형 가상환경에서 OpenAI의 ChatGPT를 활용한 가상 보조 에이전트의 인터페이스 응용에 관한 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 응용 방법은 사용자의 질의에 응답하는 정보 에이전트와 사용자의 요구에 맞춰 가상 객체, 환경 등을 제어하는 제어 에이전트로 구성된다. 이를 위해, Unity 3D 엔진, OpenAI, 그리고 가상현실과 혼합현실 사용자 참여를 위한 패키지 및 개발 도구를 통합하는 개발환경을 설정한다. 그리고 음성 입력으로부터 질문 쿼리에서 답변 쿼리, 또는 제어 요구 쿼리에서 제어 스크립트로 생성으로 연결되는 작업 흐름을 설정한다. 이를 기반으로 혼합현실, 가상현실 체험 환경을 직접 제작하고 에이전트의 성능 확인을 위한 실험을 정보 에이전트의 반응 시간, 제어 에이전트의 정확도로 나누어 진행하였다. 결과적으로 제안하는 인터페이스 응용을 통해 사용자 친화적이고 단순하고 반복적인 작업에서의 효율을 높이는데 유용할 수 있음을 확인하였다. 우리는 새롭게 제안하는 인터페이스를 통해 몰입형 가상환경에서 인터페이스로의 응용에 관한 새로운 방향성을 제시하고 발견된 문제점과 현재까지의 한계점을 분명히 밝힌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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