코로나 19(Covide-19)이후 가상과 현실이 융·복합 되어 사회·경제·문학활동과 가치 창출이 가능한 메타버스가 차세대 핵심산업으로 부상하고 있다. 이에 자사 보유 기술, IP(Intellectual Property) 등을 활용하여 메타버스 플랫폼을 구축하고자 하는 기업들이 증가하여 지식재산권을 둔 법적 이슈들이 새롭게 나타나고 있다. 따라서 본 논문에서는 상표권 침해를 보호하기 위하여 딥 러닝 기반 객체 탐지모델인 YOLOv5 모델을 활용한 메타버스 환경에서의 상표권 탐지 시스템을 제안한다.
연구 목적 : 본 연구의 목적은 지식과 이론전달에 편중되어 실재적으로 학습 적용하고 활용하는데에 한계가 있는 K-MOOC의 활성화를 위한 과제가 무엇인지 도출하는 것이다. 구체적으로 활성화를 위한 과제는 교수자의 교수법과 관련된 분야에 초점을 둔다. 그리고 도출된 과제를 실행하기 위해서, 최근의 실습과 맥락적인 적용의 분야에서 교육적 가치를 보이는 메타버스 플랫폼을 활용하여 교수법을 위한 수업모형을 개발하는 것을 목적으로 한다. 연구 내용 및 방법 : 연구 목적에 따라, 다음과 같은 절차로 연구를 진행하였다. 첫 번째, K-MOOC 사업과 관련된 자문 및 연구, 수업개발, 운영의 이력이 있는 전문가 21명을 대상으로 2022년 10월 4일부터 11월 15일까지 2차에 걸쳐 델파이 조사를 실시하였다. 델파이 조사를 두 번째로 델파 이 조사로 도출된 교수법 분야 과제를 실현하기 위해, 메타버스를 적용한 교수법 수업모형 요소와 매칭 하는 작업을 진행하였다. 마지막으로 전문가 델파이 결과와 메타버스 플랫폼 적용가능 수업모형 요소를 바탕으로 교수법 수업모형을 개발하였다. 결론 및 제언 : 연구의 절차를 통해서 K-MOOC 활성화를 위한 교수법 관련 과제는 지원 전략적 과제, 교수법 역량, 수업설계 측면, 평가 및 학습 성과 공유의 4가지 과제 총 16개의 세부항목을 도출하였다. 메타버스를 적용하여 K-MOOC 활성화를 위한 교수법 수업모형 요소는 자기주도적인 반복, 개별화된 문제해결, 실습기회 확대, 즉각적인 피드백의 4가지로 도출하여 첫 번째 도출된 16개 세부항목과 매칭 하였다. 최종적으로 수업모형은 교수법 강좌수강(1단계), 수준별 미션분석(2단계), 미션해결책 공유(3단계), 미션 평가 및 피드백(4단계)의 4단계로 최종 개발하였다. 본 연구를 통해 교수법 실습 플랫폼으로써 메타버스의 활용가능성을 특화기법의 도입과 개발측면까지 확인하였다.
관광 목적으로 메타버스를 체험하려는 사용자는 문화콘텐츠의 목적에 의해 공간 속 전략적인 기획에 노출된다. 또한, 가상환경에 따라 진행되는 과정에서 통합적인 문화콘텐츠를 학습하게 되고 나아가 시공간적 의미와 함께 결국 스페이스텔링까지 경험하게 된다. 사용자에게 체험 시작부터 흥미를 유도하여 체험을 지속하는 것이 중요하지만 이러한 과정에서 장애요소들이 발생한다. 충분한 사전지식 없이 관심키워드만을 가진 사용자에게 새로운 정보와의 연결을 촉진 시켜야하기 때문이다. 따라서 흥미 제고를 위한 효율적인 설계 방법을 사전에 연구해야 한다. 그러나 현재까지 가상공간 속에서 흥미유발을 위한 선행조직자를 체계적으로 설계하는 방식에 대한 연구가 전무한 실태이다. 본 연구는 개발자가 가상공간의 의미와 문화콘텐츠의 스토리텔링을 개발하는 과정에서 발생하는 흥미유발 설계 방법으로 개념지도 기반 선행조직자 교육학습 기법을 이용한 기초 연구라고 볼 수 있다. 먼저 가상공간 요소와 인간행동 이론들을 고찰하였다. 이어서 현재 활용되어지는 선행조직자의 5가지 대표 사례들을 탐구하고 정보접근 및 전달 목적의 개념지도를 기반으로 재설계하여 제안하였다. 본 연구과정을 통해 메타버스 체험자들에게 공간적 속성과 인지적 흥미 요소가 스토리텔링 학습으로 이어지는 유의미한 학습에 효과적으로 전달되는 점과 개념지도를 통한 서비스 디자인 설계방법의 요소들을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 메타버스 공간에서 패션 아이템 판매에 있어서 필수적이라 할 수 있는 온라인 가상 피팅 기술을 동작 인식 전용 디바이스가 아닌 일반 스마트폰 카메라를 활용하여 구현하는 기술을 제안한다. 가상 피팅 기술을 구현하기 위해서는 딥러닝 기법을 활용하여 입력 영상을 분석하고, 분석 결과를 토대로 인체의 전체 자세를 추정하며, 인체 사이즈의 근사값을 추출하는 과정들이 수행되어야 하는데, 현재의 스마트폰 컴퓨팅 환경은 이를 수행하기에 충분한 연산 성능을 가지지 못한다는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 높은 비용이 요구되는 고부하 연산을 클라우드 서버를 통해 수행하는 서버 기반 프레임워크를 도입하여, 낮은 성능의 스마트폰으로도 고성능 연산이 가능한 서비스 구조를 확보하고 이를 통해 휴대성 높은 증강현실 기반의 가상 피팅 기술을 구현한다. 본 논문의 성과를 통해 메타버스 상거래의 활성화와 메타버스 본연의 의미에 충실한 가상 월드 구축에 기여할 것이라 기대한다.
International journal of advanced smart convergence
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제12권4호
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pp.142-146
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2023
We present a method for generating 3D structures and rendering objects by combining VAE (Variational Autoencoder) and GAN (Generative Adversarial Network). This approach focuses on generating and rendering 3D models with improved quality using residual learning as the learning method for the encoder. We deep stack the encoder layers to accurately reflect the features of the image and apply residual blocks to solve the problems of deep layers to improve the encoder performance. This solves the problems of gradient vanishing and exploding, which are problems when constructing a deep neural network, and creates a 3D model of improved quality. To accurately extract image features, we construct deep layers of the encoder model and apply the residual function to learning to model with more detailed information. The generated model has more detailed voxels for more accurate representation, is rendered by adding materials and lighting, and is finally converted into a mesh model. 3D models have excellent visual quality and accuracy, making them useful in various fields such as virtual reality, game development, and metaverse.
줌(zoom)은 COVID19 이후 비대면 온라인 수업 도구로 가장 대중적으로 사용되어 왔다. 하지만 최근 메타버스의 확산으로 인하여 수업 목적으로 메타버스 플랫폼의 활용이 증가하고 있다. 메타버스 플랫폼은 로블록스, 제페토, 스페이셜 등의 여러가지 유형이 있지만, 스페이셜은 온라인 강의실 생성과 다양한 학습 기능들을 제공하고 있고, 교수자와 학습자 또는 학습자와 학습자 간의 다양한 상호작용이 가능하기 때문에 대학 수업에서의 활용 가능성이 높다. 온라인 수업에서 스페이셜의 활용성을 높이기 위해서는 다양한 관점에서의 연구가 필요하고, 특히 줌과 비교한 스페이셜의 학습자경험을 비교 분석하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 학습자 경험을 비교분석하기 위하여 사용성, 몰입감, 만족도의 정량 분석과 학습자 의견에 대한 정성 분석을 수행하였다. 사용성 평가를 위하여 SUS(System Usability Scale)를 활용하였고, 몰입감과 만족도 평가를 위하여 Magnitude Estimation 방법을 활용하였다. 줌과 스페이셜을 활용한 수업에 참여했던 35명이 본 연구의 피실험자로 참여하였다. 줌과 스페이셜에 대한 사용성과 만족도는 줌이 스페이셜보다 유의수준 0.05에서 더 높게 나타났다. 반면 수업에 대한 몰입감은 스페이셜이 줌에 비해 더 높게 나타났다. 학습자들은 줌을 스페이셜보다 더 편하고 만족스럽게 생각하였다. 하지만, 스페이셜은 온라인 강의실 생성과 다양한 학습 기능들을 제공하고 있고, 교수자와 학습자 또는 학습자와 학습자 간의 다양한 인터랙션과 재미요소를 제공하기 때문에 수업에의 몰입도가 높게 나타났다. 향후 스페이셜의 사용자 인터페이스와 인터랙션의 개선이 이루어진다면 대학 수업에서 줌을 대체할 수 있는 효과적인 수업도구로 활용 가능할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 기존의 내용 전달 위주의 학습 메타버스 플랫폼이 아닌 실제 수업 활동에서 이루어지는 다양한 학습 상호작용에 기반한 가상 학습 플랫폼을 제안한다. 본 연구에서는 AI와 가상환경을 융합한 학습 환경을 제공하여 실시간 AI와 대화하며 문제를 풀어가는 방식을 활용하고 있다. 또한, 수업의 몰입도를 향상하기 위해 G-러닝 기법을 적용하였다. 본 연구를 통해 개발한 VirtualEdu 플랫폼은 자기주도적 학습, 게임을 통한 흥미 유발, 그리고 PBL 수업 방식을 조합하여 효과적인 학습 경험을 제공하고 있다. 이를 기반으로 학생들의 참여도와 학습 효과를 향상 시키는 새로운 교육 방식을 제안하고 있다. 실험으로는 50명 이상의 학습자가 실시간 화상 학습 활동 기반의 다양한 학습 활동애 대해 성능 실험을 하였고, 결과로서 안정하게 원활한 수업이 진행됨을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 하이브리드 러닝의 목적 및 교수-학습 원리를 기반으로 AI 교육 시스템의 구성안에 대해 제안하였다. 이를 위해 하이브리드 러닝의 4가지 구성요소를 바탕으로 AI 교육을 효과적으로 운영하기 위한 온·오프라인 학습환경(메타버스 기반, 앱 기반, 면대면 기반) 등의 시스템 개념 구성도와 시스템에 필요한 DB 구성도를 설계하였다. 본 연구에서 제안한 AI 교육 시스템 모형은 학습자의 수준 및 요구에 따라 AI 교육의 효과성을 극대화하고 AI 교육을 통한 컴퓨팅 사고력 함양에 있어 더 효과적인 학습자 중심의 학습 환경을 구축하는 데 도움이 될 것으로 기대한다.
이 연구는 가상현실 에이전트 외국어 강사를 활용한 외국어 학습 효과를 검증하는 것을 목표로 한다. 외국어 학습맥락을 고려해 가상현실 에이전트를 원어민과 비원어민으로 구분해 이를 실험자 간 요인으로, 에이전트의 역할은 교사와 판매원으로 나누어 실험자 내 요인으로 설정한 후, 몰입형 가상환경 콘텐츠를 직접 개발하고, 2×2 혼합요인설계를 하여 실험을 진행했다. 자발적으로 참여한 72명의 대학생을 대상으로 실험을 한 결과, 학습만족감, 기억, 회상에서 에이전트의 원어민 여부와 역할간 상호작용 효과가 통계적으로 유의미하게 나타났으나, 학습자신감, 프레즌스는 상호작용 효과와 주효과 모두에서 유의미한 차이를 보이지 않았다. 가상환경에서의 맥락적 학습이 학습 효과와 만족감을 증진한다는 결과와 에이전트의 역할이 학습자의 기억에 영향력을 미친다는 결과는 가상현실 에이전트 외국어 강사를 활용한 외국어 학습 효과의 유효성을 증명한 것으로, 가상현실 에이전트를 활용한 다양한 처치 결과가 학습자의 인지 및 정서적 반응에 긍정적 효과를 줄 수 있다는 중요한 이론적, 실증적 함의를 제공한다.
최근 취향 관심사를 기반으로 한 소모임 플랫폼 수요가 높아지듯, 대학 내외의 사회 전반에서 수준 높은 네트워킹에 대한 욕구가 강한 상황이다. 나아가, 교육 환경, 거주 지역, 개인의 성향 등의 변인들이 성장의 주요 발판이 될 인적 자원을 만드는 데에 지대한 영향을 끼친다는 점에서, 진입 장벽을 낮출 서비스에 대한 니즈가 존재한다. 한편, 기존의 플랫폼은 대학 동아리 및 소모임 활동을 분산적으로 취급하며 총괄하지 못한다. 따라서, 본 논문은 기존 플랫폼의 문제점을 개선한 메타버스 웹 플랫폼인 클러버스(Clubverse)를 소개한다. 이는 대학 내 동아리 간의 소통 및 외부 업체와의 연계를 제고하고 성장기회를 공평하게 분배해 변화에 대비할 수 있는 가능성을 지닌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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