학습자 동공 변화 기반 인지 부하 측정 및 학습 전략 제공 기술 개발

온라인 학습 환경에서 단순 시험 점수만으로는 학습자의 정확한 수준 진단이 어렵고, 정서적 측면 고려가 중요합니다. 본 기술은 학습자의 문항별 정답 여부로 성취도 레벨을 파악하고, 문제 응답 과정에서 측정된 피부전도 반응, 심박 변이도, 피부온도 등의 생리 데이터로 긴장감 레벨을 함께 분석합니다. 이를 통해 성취도와 정서적 상태를 종합적으로 고려한 4가지 유형의 학습 수준을 판단하여, 각 유형에 맞는 맞춤형 후속 학습을 제공합니다. 학습자의 진정한 학습 상태를 파악하고 최적의 학습 경로를 제시하여 학습 효과를 극대화할 수 있습니다.

기존 학습 분석의 한계로 학습자의 심리 상태와 인지 부하를 객관적으로 측정하기 어려웠고, 정보 과잉 시대에 효과적인 학습 관리의 필요성이 커졌습니다. 본 기술은 학습자의 사전 지식과 학습 영상의 과제 복합성을 분석하여, 학습 과정에서 나타나는 동공 크기 및 심박변이도 등 생리 심리 반응을 통해 학습 구간별 인지 부하를 정밀하게 판단합니다. 사전 지식 수준에 따라 학습자를 그룹화하고, 과제 복합도가 다른 학습 영상을 제공하여 학습자의 생리 심리 반응 변화를 수집한 뒤, 이를 분석하여 인지 부하 유형을 구분합니다. 최종적으로 진단된 인지 부하 유형에 맞춰 학습자에게 최적화된 학습 처방을 제공하여 불필요한 인지 부하를 줄이고 본유적 인지 부하를 촉진합니다. 이 기술은 학습자의 개별적인 인지 상태에 기반한 맞춤형 학습 지원을 가능하게 하여 학습 효과를 극대화하고 학습의 질을 향상시킬 수 있습니다.

기존 동영상 학습 시스템은 사용자 학습 능력에 맞춰 내용이 변하지 않아 최적화된 학습 제공이 어려웠습니다. 본 기술은 학습용 동영상 콘텐츠를 구간별로 나누어 사용자의 시청 행동과 학습 성과 정보를 수집합니다. 수집된 정보와 사용자 속성을 매칭하여 학습자 군집을 형성하고, 각 군집의 행동과 성과를 데이터 마이닝 기법으로 분석합니다. 이를 통해 사용자의 성적 발생 원인을 파악하고 미래 성적을 예측하여, 학습 흥미도와 이해 능력에 최적화된 개인 맞춤형 학습 처방을 제공합니다. 교육자는 맞춤 전략을, 콘텐츠 제작자는 가이드라인을 제공받아 사용자에게 가장 효과적인 학습 경험을 선사할 수 있습니다.

기존 학습 분석 방식은 학습 행동 모델링에 집중하여 학습 과정 중 인지 부하 분석 및 개인별 맞춤 전략 제공에 한계가 있었습니다. 본 기술은 학습 동영상 시청 중 학습자의 시선 운동과 동공 변화를 실시간으로 측정하여 인지 부하 발생 여부를 판단합니다. 또한, 사전 지식 수준을 고려한 동공 변화 베이스라인 설정, 피크 판단 알고리즘, 그리고 회상 자극 기법을 활용하여 인지 부하의 발생 원인(내재적, 외재적, 본유적 인지 부하)을 정확히 분석합니다. 이처럼 정밀하게 파악된 원인에 기반한 맞춤형 학습 전략 정보를 학습자에게 제공함으로써 학습 집중도를 높이고 전반적인 학습 효율을 극대화할 수 있습니다.

기존 온라인 학습 시스템은 학습 동영상 시청자의 자기 주도 학습 유도에 어려움이 있어 집중 포인트를 파악하기 어려웠습니다. 본 기술은 빅데이터 기반 소셜 크라우딩 개념을 적용하여, 학습 동영상을 시청한 준거 그룹 학습자들의 행동 데이터를 분석합니다. 하이라이팅, 질의응답, 재생 제어 등 분석된 학습 행위를 그래프나 시그널 형태의 참조 정보로 현재 학습자에게 직관적으로 제공합니다. 이를 통해 학습자가 스스로 집중 구간을 파악하고 능동적으로 학습에 참여하도록 유도하여 자율 학습을 촉진하고 학습 동기를 향상시켜 교육 시스템의 만족도를 높일 수 있습니다.

기존 영상 수업에서는 학습자의 주의 집중 여부를 파악하기 어려워 수업 효과가 저해되는 문제가 있었습니다. 본 기술은 듀얼 카메라를 통해 사용자의 양안 시차를 측정하고, 이를 바탕으로 사용자의 시선이 디스플레이 화면의 특정 콘텐츠에 머무는지 추정합니다. 식별된 시선이 강의자의 얼굴, 학습 자료 등 학습 관련 정보에 집중되는지 모니터링하여 주의 집중 여부를 판단합니다. 이를 통해 학습 관련 정보를 주시하지 않는 사용자에게 즉각적인 피드백을 제공하여 주의 집중을 유도하며, 시선 체류 시간, 빈도, 이동 순서 등의 데이터를 분석하여 학습자 개인의 성적, 수업 만족도, 학습 정보별 수업 효과를 강의자에게 제공합니다. 이 시스템은 학습 효율성을 높이고 능동적인 수업 참여를 가능하게 합니다.

기존 암리논 합성법은 복잡한 다단계 공정, 고온 반응 조건, 위험한 수소 가스 사용 등으로 인해 심각한 합병증을 유발할 수 있는 한계가 있었습니다. 본 기술은 위치선택적 스즈키 커플링 반응을 활용하여 암리논 유도체를 안전하고 효율적으로 제조하는 방법을 제안합니다. 화학식 1 화합물과 피리디닐 보론산의 스즈키 커플링 반응 후, 중간 생성물을 화학식 2 화합물과 반응시키는 방식으로, 종래 대비 축소된 합성 단계와 온화한 산처리 조건으로 탈보호기 반응을 수행합니다. 이를 통해 위험한 수소 가스 없이 고수율(60% 이상)로 암리논 유도체를 얻을 수 있으며, 급성 심부전 치료제 개발 및 생산의 안전성과 효율성을 크게 향상할 수 있습니다.

유방암은 조기 진단이 환자 생존율에 결정적인 영향을 미치지만, 기존 진단법은 초기 병변 검출에 한계가 있었습니다. 본 기술은 혈액 내 알파-1 산성 당단백질(AGP)의 N-당화 변화가 초기 유방암의 핵심 바이오마커임을 규명하였습니다. 렉틴을 활용하여 AGP의 푸코실화, 만노실화, 시알릴화 등 N-당화 수준을 정밀하게 검출하며, 특히 유방암 1기 환자의 혈청에서 이 당화 수준이 현저히 감소함을 확인했습니다. 이를 통해 양성 유방종이나 다른 병기의 유방암과 명확히 구별하여 초기 유방암을 높은 민감도와 특이도로 진단할 수 있습니다. 이 기술은 유방암 조기 진단의 정확도를 획기적으로 높여, 환자의 치료 성공률 향상과 사망률 감소에 크게 기여할 것입니다. 진단 키트 및 정보 제공 방법으로 개발되어 상용화가 기대됩니다.

반도체 공정 폐수에는 질소, 인, 불소 등 유해 물질이 고농도로 포함되어 기존 처리 방식들은 경제성이나 효율성 측면에서 한계가 있었습니다. 본 기술은 바덴포 공정과 그래핀 산화물 기반 세라믹 나노 멤브레인 여과를 통합하여 이러한 문제를 해결합니다. 그래핀 산화물 코팅 나노 멤브레인은 미세 기공과 강한 음전하로 암모늄, 불소 이온 등 1가 이온성 물질을 효과적으로 제거합니다. 이를 통해 별도의 약품이나 탄소원 주입 없이 경제적이면서도 효율적인 질소 및 불소 제거가 가능하며, 폐수 처리 시스템의 성능과 비용 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

기존 웨어러블 기기 데이터는 헬스케어 등 단순 활용에 그쳐 사용자 맞춤형 웹 서비스 제공에 한계가 있었습니다. 본 기술은 웨어러블 기기에서 수집된 심박수, 체온, 스트레스 등 사용자 생체 정보와 디스플레이 기기의 웹 페이지 스크롤, 클릭 등 조작 정보를 동시간 기준으로 결합하고 분석합니다. 데이터 마이닝 및 기계학습을 활용하여 사용자의 상태와 의도를 파악하며, 이를 통해 동영상 추천, 학습 콘텐츠 개인화, 맞춤형 광고 등 사용자에게 최적화된 웹 페이지와 서비스를 제공합니다. 사용자의 컨디션과 행동에 기반한 정교한 개인화로 웹 서비스의 만족도와 활용도를 크게 높일 수 있습니다.

염료감응 태양전지는 낮은 제조 단가에도 불구하고 광전환 효율 부족으로 상용화에 한계가 있었습니다. 이를 해결하기 위해 본 기술은 자기조립 이중블록 공중합체를 활용, 정렬된 금속산화물 나노입자를 포함하는 금속산화물-탄소질 하이브리드 박막을 경제적으로 제조합니다. 역마이셀 용액, 금속산화물 전구체, 산 용액을 이용한 코팅 후 자외선 조사로 안정화하고 열처리하여 탄소화하는 공정을 거칩니다. 이 과정에서 고온에도 나노구조를 유지하며, 높은 전기 전도성을 가진 탄소와 금속산화물의 하이브리드화를 통해 전자의 전달 효율을 극대화합니다. 결과적으로 이 박막을 염료감응 태양전지 광전극에 적용하면 광전환 효율을 현저히 향상시켜, 제조 단가 부담 없이 태양전지의 상용화를 가속할 수 있습니다.

기존 언어 학습 도구들은 주로 발음 교정에 집중하여 작업 기억 능력 평가에 한계가 있었습니다. 특히 언어 발달 장애 아동의 경우, 음운 처리 결함과 상위 언어적 문장 이해 문제가 작업 기억 능력과 밀접한 관련이 있습니다. 본 기술은 음성으로 제시된 문장을 따라 말하는 학습자의 음성을 녹음하고 평가하여 작업 기억 능력을 측정합니다. 사용자의 첫 번째 문장 따라 말하기 점수를 기반으로 난이도와 변별도를 조절한 맞춤형 과제를 제공하며, 이를 통해 얻은 점수로 작업 기억 능력을 더욱 정확하게 진단합니다. 이로써 아동의 연령과 언어 체계에 맞는 신뢰도 높은 작업 기억 능력 측정 결과를 제공하여, 언어 발달 장애 여부를 조기에 판단하고 적절한 후속 조치를 가능하게 합니다.