초록
온라인 교육시장이 확대됨에 따라 다양한 교육용 콘텐츠들이 출시되어지고 이를 사용하는 사용자들의 사용성과 사용자환경이 반영될 수 있는 콘텐츠 개발 방법이 연구되고 있다. 시장의 양적 확대를 뒷받침할 콘텐츠의 질적 성장을 위해서는 새로이 개발되지는 콘텐츠의 개발 방향성 확보 시점에서 기존 출시 모형에 대한 빠른 분석이 매우 중요하다. 하지만 콘텐츠 개발과정에서 개발 목표 설정에 필요한 전형적 모델의 추출과정을 직관적으로 협의할 수 있는 툴의 부재로 제작시안을 기준으로 한 반복적 업무 회귀가 개발공정에 필요한 많은 인력과 시간을 낭비하게 한다. 통계를 이용한 자료원 검증툴은 개발 전 과정과 최종 개발 결과에 영향을 주는 프로토타입의 선정 시 협력 업무를 수행하는 단일기업 내 또는 다수의 기업 간 소통의 부재로 인한 성과 이원화 문제를 공정 간에 스크린해주는 긍정적 효익으로 작용할 수 있다. 본 연구는 시료가 충분치 않은 AR기반 교육용 콘텐츠의 개발과정에 적용할 후속 현장실험 적용 통계서비스모델을 설계하는 것으로써 유사 범주의 시료 확보를 통해 개발에 필요한 데이터를 확보하는 것이 적정하여 빅데이터를 이용한 자료의 취합과 의사결정이 프로세스를 기준으로 진행되었다. 이번 연구에서 제시되는 데이터 통계분석서비스 기본 모형은 직관적인 다차원 요인과 속성의 선택과 검출이 가능한 구조로 설계하였으며 후속 현장형 실험연구와 연계하여 조직 내 또는 다수 기업 간 협력활동에 조력이 가능한 온라인 기반 데이터 통계분석서비스로 제안하고자 한다.
As the online education market expands, educational contents with various presentation methods are being developed and released. In addition, it is imperative to develop content that reflects the usability and user environment of users who use this educational content. However, for qualitative growth of contents that will support quantitative expansion of markets, existing model analysis methods are urgently needed at a time when development direction of newly developed contents is secured. In this process of content development, a typical model for setting development goals is needed, as the rules of the prototype affect the entire development process and the final development outcome. It can also provide a positive benefit that screens the issue of performance dualization between processes due to the absence of communication between a single entity or between a number of entities. In the case of AR-based educational content which is effective to secure data necessary for development by securing samples of similar categories because there are not enough ready-made samples released. Therefore, a big data statistical analysis service is needed that can easily collect data and make decisions using big data. In this paper, we would like to design analysis services that enable the selection and detection of intuitive multidimensional factors and attributes, and propose big data-based statistical analysis services that can assist cooperative activities within an organization or among many companies.