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디지털 휴먼을 활용하여 교수-학생 상호작용을 촉진시키는 학습지원 시스템 구현
정규성 ( Gyu-sung Jung ),임찬형 ( Chan-hyeong Im ),이해찬 ( Hae-chan Lee ),부라윤 ( Ra Yun Boo ),설순욱 ( Soonuk Seol ) 한국실천공학교육학회 2022 실천공학교육논문지 Vol.14 No.3
코로나19 팬데믹을 지나면서 동영상 수업과 실시간 온라인 교육은 활성화되었지만 교수자와 학습자 간의 상호작용 부족 문제 는 여전히 해결해야 할 과제로 남아 있다. 본 논문은 실시간 온라인 수업의 교육 효과와 만족도를 높이는데 중요한 역할을 하는 상호작용의 문제를 개선하기 위해 디지털 휴먼을 활용하는 학습지원 시스템을 설계하고 구현한다. 본 논문에서 디지털 휴먼은 수업에 참여하는 가상의 학습자로서 다른 학습자들이 익명 채팅 시스템을 통해 등록한 질문을 교수자에게 대신 질문해 준다. 또한, 수업의 조력자로서 교수자가 강의하는 음성 메시지를 실시간으로 분석하여 학습자에게 수업의 요약본 형태로 제공함으로써 상호작용을 촉진한다. 제안한 시스템이 실제 온라인 실시간 수업에 활용 가능한지 검증하기 위해 Zoom 수업에 적용한다. 실험 결과 디지털 휴먼 기반의 학습지원시스템을 통하여 촉진된 질의응답과 실시간 수업 요약이 성공적으로 제공됨을 보인다. During the COVID-19 pandemic, the use of video classes and real-time online education has increased, but the lack of interac tion between instructors and learners remains a challenging problem to be resolved. This paper designs and implements a learning support system that utilizes a digital human to improve faculty-student interaction, which plays an important role in increasing the educational effect and satisfaction of real-time online classes. In this paper, a digital human participates in a class as a virtual learner and asks questions raised by other learners through an anonymous chat system to the instructor on behalf of the learners. In addition, as a class facilitator, the digital human analyzes the lecturer’s speech in real time and provides it to the learner in the form of a sum mary of the class, thereby facilitating faculty-student interaction. In order to confirm that the proposed system can be used in actual online real-time classes, we apply our system to Zoom classes. Experimental results show that facilitated Q&A and real-time class summaries are successfully provided through our digital human-based learning support system.
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김서규(Seo-Kyu Kim),정규성(Gyu-Sung Jung),이창범(Chang-Bum Lee),박래홍(Rae-Hong Park),김상중(Sang-Jung Kim) 한국정보과학회 1989 정보과학회논문지 Vol.16 No.3
이치 영상은 입력 데이타의 특성과 관계없이 입력 데이타의 조명조건이나 영상취득 장치 자체의 특성때문에 점이나 작은 얼룩과 같은 불규칙잡음을 보인다. 본 논문에서는 참고 논문[5]와 contour check 다수 논리 평활화를 결합하고 영상의 특성을 이용하여 얇은 선을 보존하면서 잡음요소를 효율적으로 제거하는 고속 이치 영상 잡음제거 알고리즘을 제안하였다. 이러한 잡음제거 알고리즘을 G4 FAX 코딩시 압축율의 증가를 가져온다. 또한 제안된 방법은 매우 빨라서 거의 실시간처리가 가능하다. 컴퓨터 모의실험 결과 제안된 방법은 계산시간의 복잡성과 잡은 제거시 얇은 선의 보존 성능면에서 기존의 방법보다 우수한 성능을 나타냄을 보였다. Binary images sometimes show the random noisy dots and blobs, which are independent of the input data, depending on the illumination condition of the input data and characteristics of an image acqusition system itself. We propose the fast enhancement algorithm of binary images that smooths out noise while preserving thin contours. In this algorithm, we combined the [5] and majority logic smoothing with contour check and considered the input image characteristics. It also increases the data compression ratio for image data based on the G4 facsimile encoding schemes. The proposed algorithm is fast enough to be applicable to nearly real-time services. Computer simultion shows that the proposed method gives better performance than the existing methods in terms of the computational complexity and the effectiveness of the noise reduction with preserving thin contours.
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