게임플레이어는 게임에서 수많은 적들을 만나고 싸우게 되는데, 이 때 너무나 손쉽게 이기거나 진다면 게임의 재미는 반감될 것이다. 그 반대로 너무 어렵게 이긴다거나 지는 것도 게임을 지루하게 만드는 요인으로 작용한다. 따라서 상대방과의 전투나 경쟁에서 아슬아슬하게 승리하는 긴장감을 주기 위해서는 게임의 밸런스가 잘 맞아야 한다. 그만큼 게임 밸런싱 작업은 게임의 재미와 가장 직접적으로 영향을 미치는 요소로 작용한다. 그리고 게임 밸런스만큼 중요한 것이 있는데, 그것은 플레이어에게 적절한 난이도의 상대를 계속 만나게 하는 것이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하려는 방법으로써 게임 밸런스에 딥러닝을 적용하여 지능 캐릭터가 플레이어를 통해 학습하고 스스로 플레이어의 난이도에 따라 자신의 난이도를 조절할 수 있도록 고안하였다. 이것이 활성화되면 게임 기획자나 개발자에게는 그만큼의 비용을 절약하는 동시에 플레이어에게는 항상 흥미로운 상대를 제공할 수 있는 획기적인 방법이 될 것이다.
본 연구에서 우리는 혼합현실 애플리케이션을 활용해 어린이들에게 다양한 교통상황을 간접적으로 체험하게 하고, 사고의 위험에서 스스로 방어 행동을 할 수 있도록 도움을 주는 "Zetton 어린이 교통안전교육" 애플리케이션을 개발했다. 개발된 애플리케이션은 어린이 교통사고 중 사망률이 높은 사고 유형을 분석해 학습 목표를 정하였고, 목표 달성을 재미있게 체험을 할 수 있도록 개발되었다. 플레이어는 여러 교통상황을 정해진 시나리오를 플레이하는 과정에서 신호체계와 교통정보를 자연스럽게 습득할 수 있도록 체험 중심 콘텐츠가 되도록 개발하였다. 개발된 애플리케이션의 교육 효과성 검증을 위해 방과 후 교육 활동으로 어린이들에게 교통안전교육을 했다. 그 결과 교육 전보다 교육 후에 교통안전에 대한 인식과 학습 목표와 관련된 질문에 올바른 대답 빈도가 높아졌다.
주간 및 야간의 보행자 감지를 위해서는 다중 스펙트럼 활용이 필수적이다. 본 논문에서는 교통사고의 위험성이 높은 교차로에서 횡단보도 근처의 보행자를 24시간 검출하기 위해 컬러 카메라 및 열화상 적외선 카메라를 사용하였다. 보행자 탐지를 위해서 YOLO v5 객체 검출기를 사용하였으며 컬러 이미지와 열화상 이미지를 동시에 사용하여 감지 성능을 향상 시켰다. 제안된 시스템은 실제 횡단보도 현장에서 확보한 주·야간 다중 스펙트럼(색상 및 열화상) 보행자 데이터 셋에서 Iou 0.5 기준 0.94 mAP의 높은 성능을 보였다.
본 논문에서는 웹 페이지 탐색 시 지속해서 발생하는 사용자 상호작용 과정을 이용하여 시선 검출을 위한 캘리브레이션 데이터를 획득하고, 사용자의 시선을 검출하는 동안 자연스럽게 캘리브레이션을 수행하는 방법에 관하여 기술하였다. 제안된 비강압식 캘리브레이션은 획득한 캘리브레이션 데이터를 이용하여 미리 학습된 시선 검출 CNN 모델을 새로운 사용자에 적응하도록 보정하는 과정이다. 이를 위해 훈련을 통해서 시선을 검출하는 일반화된 모델을 만들고 캘리브레이션에서는 온라인 학습 과정을 통해 빠르게 새로운 사용자에 적응하도록 하였다. 실험을 통하여 다양한 사용자 상호작용의 조합으로 시선 검출 모델을 캘리브레이션 하여 성능을 비교하였으며, 기존 방법 대비 개선된 정확도를 얻을 수 있었다.
개체-관계 모델은 데이터베이스 설계와 시스템 분석을 위해서 시간 응용 분야에서 사용되고 있는 개념적 모델로서, 현실세계의 시간 문제 영역을 논리적 모델로 표현하기 위한 기반이 된다. 객체 지향 모델은 실세계의 이력 자료에 대한 개체와 관계성을 데이터베이스 시스템에 표현하는데 적합한 논리적 모델로서, 이력 자료의 병행적 지원과 시공간 자료의 조작 등을 적절하게 표현하고자 하는 응용분야에서 이용되고 있다. 현실세계 개체의 표현을 정확하게 모델링하기 위해서는 아주 적은 제약조건을 갖고 E-R 모델을 객체 지향 모델로 변환하는 방법이 필요하다. 또한 시간지원 객체 지향 모델은 시간 의미를 객체 지향 모델에 추가하여 시간에 따라 변화된 정보를 처리할 수 있는 논리적 모델이다 시간지원 객체 지향 모델의 두 부류는 시간을 결합하는 단위에 따라 속성 버전화와 객체 버전화로 나누어진다. 이 두 가지 중에서 객체 지향 모델은 이 상태와 행위의 재사용성을 증가시키고 개체들 사이의 유기적 관계를 효율적으로 표현할 수 있기 때문에 객체 지향 모델의 연구가 필요하다. 그런데 개체-관계 모델을 객체 지향 모델로 변환하기 위한 기법과 제약조건이 수반된다. 그래서 시간 개념이 포함된 개체-관계 모델을 객체 지향 모델로 변환하는 연구가 필요하다. 따라서 현실세계의 객체 버전화를 위한 이력 개체를 정확하게 표현하기 위해서 본 논문은 E-R 모델을 객체 지향 데이터베이스 모델로 변환하기 위한 기법을 제시하고 있다 즉. 현실세계의 개체와 관계를 데이터베이스에 표현하는데 적합한 시간지원 객체 지향 모델로 일반화, 집단화와 연관화에 대한 역할에 따라 변환하며, 그리고 다형성 관점에서 일반화 상속과 집단화 상속을 조합하여 기능을 확장한다. 이 변환과 확장은 데이터베이스 설계의 논리적 모델 설계 및 재사용성을 증가시키는데 기여할 것이다.ing, and e-mail. A room for HEE, in which teaming activity mainly occurs by following the sequences of learning procedures, includes other sub-rooms for the guidance of Loaming, discussion, directories for reference, question and answer, submission of homework, evaluation, and an encyclopedia. Therefore, this study implicates: 1) achievement of teaming environment using the ICT mainly made by students who solve problems closely related to daily life, 2) development of practical learning questionnaires fitted in the present state, 3) preparation for the curriculum. Finally, from this study, I suggested that further studies are needed to develop models for learning, interaction between students and teachers, and the learning materials under the Web based loaming environment.tion, and Environmental Replacement. Third, by selecting Chung na environmental park in Incheon, which is a filtration plant lot,
본 연구의 목적은 스마트 교육 및 디지털교과서 활용교육에서 교육 효과성을 검증할 수 있는 도구를 개발하는 것이다. 먼저 스마트교육 및 디지털교과서 활용교육의 목표를 21세기 학습자역량 증진, 교수자 역량 증진으로 설정하고 이에 따라 각 하위요소를 7개 영역 5개 영역으로 선정하였다. 선정된 요소에 따라 문헌연구 및 전문가 협의회를 거쳐 하위요소의 정의 및 설문문항을 확정하였다. 학습자 역량 증진의 하위요소는 창의력과 혁신능력, 비판적 사고력과 문제해결력, 의사소통능력, 협업능력, 정보활용능력, 자기주도학습력, 유연성으로 선정하여 26개의 설문문항을 개발하였다. 교수자 역량의 세부 영역은 21세기 학습자역량 이해, 정보활용능력, 학습자와의 관계형성, 수업설계, 평가 및 성찰로 24개의 설문문항을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 설문문항은 스마트 교육 및 디지털교과서 활용 교육의 효과를 검증하는 도구로 사용될 수 있다.
본 연구는 언론보도에 따라 소비자들의 이동통신비에 대한 인식에 어떤 변화가 발생하는지를 실험 연구를 통해 검증하고 이에 대한 정책적 시사점을 제시하였다. 무작위로 선발된 대상자를 4개의 집단(통제집단, 고비용 언론보도 노출 집단, 저비용 언론보도 노출 집단, 동시 노출 집단)에 배정한 후 언론보도에 대한 신뢰성 및 중립성, 자신의 생각과의 일치정도, 이동통신비에 대한 인식을 측정하였다. 분산분석 결과, 소비자들은 저비용 언론보도보다 고비용 언론보도를 더 신뢰하고 중립적이라고 평가하였다. 그러나 공변량 분석으로 통해 언론보도와 자신의 생각과의 일치 정도를 제거할 경우, 분산분석에서 나타났던 신뢰성과 중립성의 차이는 사라짐을 확인하였다. 또한 소비자들은 언론보도와 무관하게 이동통신비가 비싸다는 인식을 가지고 있었으며, 이동통신비가 비싸다는 기존의 인식이 새로운 정보를 받아들이지 못하게 방해하고 있음을 확인할 수 있었다. 따라서 가계통신비 인하에 대한 사회적 압력을 해소하기 위해서는 이동통신비가 비싸다는 소비자들의 고정관념을 변화시켜야 할 것이며, 프레이밍을 활용한 향후 연구도 고려할 수 있다.
정보화 사회로의 변화 속에서 교육의 변화는 단일 과목보다는 융합 교과목 개발하여 미래사회 변화에 능동적으로 대처할 수 있는 융합교육을 지향하고 있다. 이에, ICT소양과 컴퓨팅 사고력등의 핵심역량 함양을 위한 지능정보기술을 활용하여 초·중등생들에게 다양한 창의 교수·학습경험을 제공할 수 있도록 하기 위한 미래 실천적 선도 모형 연구하였다. 본 실천적 선도모형이 안정적으로 학교 현장에 착근하기 위해서 다양한 형태의 직무연수를 통해 단위학교 현장 교원이 필요로 하는 창의융합교육 역량을 강화 연수를 기획 운영하고, 특히 미래 융합 인재 양성 교육을 선도할 수 있는 새로운 교육과정, 교수·학습방법 및 평가 등을 반영한 전국단위의 관리자 연수를 3년간 운영하였다. 본 논문에서는 관리자가 학교 현장에 미칠 수 있는 영향을 고려하여 창의 융합 교육에 대한 인식을 조사 분석하고 이를 바탕으로 구성한 연수의 3년간의 운영 결과를 통하여, 포스트 코로나 시대에 직면한 사회문제에 따른 미래 창의 융합 교육의 안정적 착근을 위한 새로운 연수의 방법 등을 정립하고자 하였다.
콘크리트의 배합설계와 압축강도 평가는 지속가능한 구조물의 내구성을 위한 기초적인 자료로서 활용되고 있다. 하지만, 콘크리트 배합설계는 최근 배합요소의 다변화 등의 이유로 인하여 정확한 배합요소 산정이나 기준값 설정에 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 인공지능 기법 중 하나인 딥러닝 기법을 사용하여 삼성분계 콘크리트의 배합요소를 산정하는 양방향 해석의 예측모델을 설계하는 것을 목적으로 한다. 콘크리트 배합요소 산정을 위한 DNN 기반 예측모 델은 층 수, 은닉 뉴런 수를 변수로 한 총 8개의 모델을 사용하여 성능평가 및 비교를 실시하였으며, 이후 학습된 DNN 모델을 사용하여 소요압축강도에 따른 콘크리트 배합 산정 결과를 출력하였다. 모델의 성능평가 결과, 콘크리트 압축 강도 인자에 대하여 평균 약 1.423%의 오류율을 나타내었으며, 삼성분계 콘크리트 배합인자 예측에 대하여 평균 8.22%의 MAPE 오차를 만족하였다. DNN 모델의 구조별 성능평가 비교 결과, 모든 배합인자에 대하여 DNN5L-2048 모델이 가장 높은 성능을 보였다. 학습된 DNN 모델을 사용하여 30, 50MPa의 소요압축강도를 가지는 삼성분계 콘크 리트 배합표 예측을 진행하였으며, 추후 학습을 위한 데이터 세트 확장과 실제 콘크리트 배합표와 DNN 모델 출력 콘 크리트 배합표 간의 비교를 통한 검증 과정이 필요할 것으로 판단된다.
창의력이나 문제해결력과 같은 고차원적인 사고 능력은 주어진 문제의 정 오답만으로는 진단이 어려우며, 진단을 위해서는 교수자가 학습자의 문제 해결 과정을 지켜보거나 해결 과정에 대한 학습자의 보고 과정이 요구된다. 더구나 교수자의 학습자에 대한 관찰이 불가능한 온라인 학습이나 버추얼 클래스와 같은 환경에서는 학습자의 문제 해결 과정을 평가하거나 학습자 스스로 자신의 부족한 부분을 진단하는 것은 더욱 어려워진다. 이러한 문제를 해결하는 최선의 방법은 학습자가 문제를 해결하는 동안을 추적하여 그 과정을 보고해 주는 것이라 할 수 있다. 본 연구에서는 MS 오피스군의 소프트웨어를 활용하여 주어진 문제를 해결하는 동안 학습자의 작업 내역을 트레이싱하여 최종적으로 학습자에게 자신의 부족한 부분을 진단해 주고 자신의 능숙도와 소프트웨어를 응용하여 주어진 문제를 해결하는 과정에 대한 평가를 해주는 모듈을 개발하였으며, 본 진단 모듈의 효용성 평가를 위하여 실제 MOS 시험을 준비하는 학습자 81명에 대한 적용 및 만족도 조사를 통하여 통계적으로도 유의미한 효과가 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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