[논문]블렌디드 러닝을 위한 자동차 엔진 조립 증강현실 시뮬레이션 개발

강민식

doi:10.22678/jic.2020.18.1.017

블렌디드 러닝을 위한 자동차 엔진 조립 증강현실 시뮬레이션 개발
Development of Automotive Engine Assembly Augmented Reality Simulation for Blended Learning 원문보기

산업융합연구 = Journal of industrial convergence, v.18 no.1, 2020년, pp.17 - 23

초록
AI-Helper

본 연구는 블렌디드 러닝을 위한 자동차 엔진 부품 조립에 대한 증강현실 콘텐츠 개발을 하고 설문을 통해 교육 효과의 유용성을 확인하였다. 자동차 엔진 조립에 대한 커리큘럼을 설계하고, 각 커리큘럼에 따라 조립해야 할 부품의 모양, 위치, 조립 순서 등을 증강현실 콘텐츠로 개발하였다. 개발된 증강현실 시뮬레이션 콘텐츠는 학습자 중심의 협력 활동과 결합하여 학생들이 능동적으로 학습할 수 있도록 하였고, 교사는 촉진자 역할을 수행하도록 설계하였다. 본 콘텐츠와 전통적인 학습을 한 학생들과 비교 실험하여 약 2배의 학습 시간이 절감되는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 학생들의 문제해결, 프로세스 기술, 시스템 기술 및 인지 능력 등이 강화되는 것을 확인할 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study developed augmented reality contents for assembly of automobile engine parts for blended learning and confirmed the usefulness of educational effects through questionnaire.The curriculum for automobile engine assembly was designed and the shape, location, and assembly order of parts to be assembled according to each curriculum were developed as augmented reality contents. The AR simulations are combined with learner-centered collaborative activities so that students are actively involved in knowledge acquisition. The teachers' role, therefore, shifts. Rather than delivering direct instruction, they take on the role of facilitator, allowing them to personalize learning according to student performance, learning preferences and learning goals. As the responsibility of knowledge acquisition shifts to the students, higher level skills such as complex problem solving, social skills, process skills, systems skills and cognitive abilities are deepened and reinforced.

주제어

표/그림 (10)

그림 Fig. 1. Flowchart
그림 Fig. 2. Blended / Collaborative Learning
표 Table 1. Curriculum & Educational Scenario
그림 Fig. 3. Blended / Collaborative Learning
그림 Fig. 4. Engine Parts Decomposition Algorithm
그림 Fig. 5. Coordinate Calculation of Marker
그림 Fig. 6. AR Contents
그림 Fig. 7. Touchpad Contents
표 Table 3. Independent t-Test
표 Table 2. Group Statistics

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

개발 된 콘텐츠의 교육 효과를 검증하기 위하여 에콰도르 Instituto Superior Tecnológico Cotopaxi(이하 ISTC) 대학의 학생들에게 콘텐츠를 학습한 후 실제 정비를 학습한 집단과, 콘텐츠를 학습하지 않고 실제 정비를 바로 학습한 집단으로 평가하고자 한다.
자동차 부품은 매우 복잡하고 정밀하여 초기 학습에 어려움이 있으며, 학생들은 실제로 자동차 부품들을 쉽게 구하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 실제 장비 실습과 AR 콘텐츠의 혼합 교육을 통해 자동차 정비에 대한 교육 효과를 높이는 것을 목표로 하며, 이를 위해 팀학습이 가능한 증강현실 콘텐츠를 개발하고, 콘텐츠를 사용한 학생과 사용하지 않은 학생의 학습 성취도를 실험을 통해 비교하고자 한다.
본 논문은 자동차 조립 엔진 학습 성과를 높이고자 블렌디드 러닝을 위한 AR 시뮬레이션 콘텐츠를 개발하였다. zSpace, Mobile AR, 터치패드용으로 구성하여 팀 학습이 가능하도록 하였으며, 증강현실의 실재 감과 몰입감을 통하여 학습 성과를 높이고자 하였다.
본 연구는 자동차 엔진 정비에 대한 증강현실 콘텐츠를 개발하고 이를 블렌디드 러닝으로 활용하여 콘텐츠의 효과를 검증하고자 한다.
이에 본 연구는 증강현실 기술을 이용하여 학습자 스스로 문제해결을 수행할 수 있는 자동차 엔진 조립에 관한 콘텐츠를 개발하고자 한다. 자동차 부품은 매우 복잡하고 정밀하여 초기 학습에 어려움이 있으며, 학생들은 실제로 자동차 부품들을 쉽게 구하기 어렵다.

제안 방법

는 모바일 디바이스를 이용한 AR콘텐츠 결과이다. AR 콘텐츠에는 자동차 고장 사례에 대한 퀴즈를 수행하도록 구성하였으며, 각 고장의 원인과 부품 교환에 대한 시뮬레이션을 수행하도록 구성하였다.
본 논문은 자동차 조립 엔진 학습 성과를 높이고자 블렌디드 러닝을 위한 AR 시뮬레이션 콘텐츠를 개발하였다. zSpace, Mobile AR, 터치패드용으로 구성하여 팀 학습이 가능하도록 하였으며, 증강현실의 실재 감과 몰입감을 통하여 학습 성과를 높이고자 하였다.
zSpace를 활용하여 자동차 엔진 부품 조립 실습을 실제 엔진이 없더라도 학습자 주도의 조립실습을 가능하도록 하였으며, 개발된 콘텐츠의 자유도를 높여 학습자 스스로 공부할 수 있도록 설계하였다. 또한 모바일 AR 콘텐츠와 터치패드 콘텐츠의 애니메이션을 추가하여 학습자가 자동차 부품에 대하여 흥미를 가질수 있도록 구성하였다.
각 집단은 20명씩 구성하였으며, 피스톤 모듈의 학습 완료시간을 기준으로 조사하였다.
개발된 커리큘럼을 기초로 자동차 엔진 조립 및 분해에 대하여 팀 학습을 수행할 수 있도록 3가지 콘텐츠로 구성하였다. 자동차 엔진을 조립하고 분해하는 실습을 수행하는 zSpace AR 콘텐츠, 자동차의 엔진 고장 사례에 대하여 원인을 추적하는 모바일 디바이스를 이용한 AR 콘텐츠, 자동차 엔진의 부품명 및 구성도를 학습할 수 있는 터치패드 콘텐츠로 구성하였다.
zSpace를 활용하여 자동차 엔진 부품 조립 실습을 실제 엔진이 없더라도 학습자 주도의 조립실습을 가능하도록 하였으며, 개발된 콘텐츠의 자유도를 높여 학습자 스스로 공부할 수 있도록 설계하였다. 또한 모바일 AR 콘텐츠와 터치패드 콘텐츠의 애니메이션을 추가하여 학습자가 자동차 부품에 대하여 흥미를 가질수 있도록 구성하였다.
터치패드 콘텐츠는 각 부품에 대한 명칭과 설명을 학습하도록 구성하였다. 또한 자동차 엔진의 부품들을 터치 액션을 통하여 부품이 펼쳐지도록 구성하였다.
본 연구에서 개발된 콘텐츠를 에콰도르 Instituto Superior Tecnológico Cotopaxi(이하 ISTC) 대학의 학생들에게 콘텐츠를 학습한 후 실제 정비를 학습한 집단과, 콘텐츠를 학습하지 않고 실제 정비를 바로 학습한 집단으로 나누어 실험하였다.
자동차 엔진 조립 시뮬레이션 커리큘럼은 앞서 언급한대로 교수법 개발이 아닌 학생이 능동적으로 학습할 수 있고, 학생과 교수자가 상호작용할 수 있는 블렌디드 러닝에 초점을 두어 개발하였다. 본 커리큘럼은 자동차 엔진 중 일반적인 V6 가솔린 엔진에 한정하여 모델링 하였으며, 내연기관의 기초를 학습할수 있도록 설계하였다. Table 1.
자동차 엔진 정비에 대한 콘텐츠는 커리큘럼 개발한 후, 자동차 부품에 대한 3D 모델링과 zSpace 콘텐츠 모바일 AR, 터치패드 콘텐츠를 나누어 개발한다(Fig 1). 개발 된 콘텐츠의 교육 효과를 검증하기 위하여 에콰도르 Instituto Superior Tecnológico Cotopaxi(이하 ISTC) 대학의 학생들에게 콘텐츠를 학습한 후 실제 정비를 학습한 집단과, 콘텐츠를 학습하지 않고 실제 정비를 바로 학습한 집단으로 평가하고자 한다.
자동차 엔진 조립 시뮬레이션 커리큘럼은 앞서 언급한대로 교수법 개발이 아닌 학생이 능동적으로 학습할 수 있고, 학생과 교수자가 상호작용할 수 있는 블렌디드 러닝에 초점을 두어 개발하였다. 본 커리큘럼은 자동차 엔진 중 일반적인 V6 가솔린 엔진에 한정하여 모델링 하였으며, 내연기관의 기초를 학습할수 있도록 설계하였다.
개발된 커리큘럼을 기초로 자동차 엔진 조립 및 분해에 대하여 팀 학습을 수행할 수 있도록 3가지 콘텐츠로 구성하였다. 자동차 엔진을 조립하고 분해하는 실습을 수행하는 zSpace AR 콘텐츠, 자동차의 엔진 고장 사례에 대하여 원인을 추적하는 모바일 디바이스를 이용한 AR 콘텐츠, 자동차 엔진의 부품명 및 구성도를 학습할 수 있는 터치패드 콘텐츠로 구성하였다.
따라서 unity C#을 활용하여 Fig 4. 처럼 자동차 분해/조립 알고리즘을 개발하였다.

데이터처리

F값이 3.133이며, 유의학률 .085 > 0.05 이므로 두 모집단의 분산이 동일하다는 귀무가설이 채택되어 등분산이 가정되는 하에서 T검정을 실시한다.
두 집단의 학습성과의 차이를 구하기 위하여 독립표본 T검정을 수행하였다. 본 콘텐츠를 사용한 그룹의(Table 2.

이론/모형

독립표본 T검정을 수행하기 위해서는 먼저 두 집단에 대한 분산의 동질성 가정을 검정해야 한다. 이러한 분산의 동질성여부는 Levene의 검정 즉 F값을 이용한다(Table 3). F값이 3.

성능/효과

그리고 개발된 콘텐츠를 전통적 학습자들과 비교 실험하였을 때 약 2배의 학습시간 절감효과를 실증하였다.

후속연구

또한 자동차 고장 원인과 이를 해소할 수 있는 시나리오는 제한적으로 담아낼 수 밖에 없었다. 그러나 이러한 점은 추후 고도화를 통해 해결될 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구의 한계점으로는 자동차 부품의 복잡성으로 인하여 짧은 시간 내에 자동차 엔진의 많은 부분을 담아 낼 수 없었다. 또한 자동차 고장 원인과 이를 해소할 수 있는 시나리오는 제한적으로 담아낼 수 밖에 없었다.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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