• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 춘계학술발표논문집
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• pp.219-222
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• 2000

일반적으로 WBI가 제공하는 시간과 장소를 초월하는 가상의 공간속에서 웹 환경에서 하이퍼미디어 기술을 도입하여 학습자가 학습에 대한 선택의 자유를 가지고 자기 나름대로 학습의 상황을 수시로 점검하고, 평가할 수 방법을 가지고 학습자가 학습에 대해 책임을 가지고 학습자 자신의 인지 구조를 최대한 반영하는 개별화 교수-학습 환경을 제공하고자한다. 개발된 Cyber Class는 LCPG 모델을 기반으로 하는 학습진행 및 학습평가 알고리즘을 제공하고 학습자 개개인의 특성에 맞는 재학습 메커니즘을 제공한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.511-522
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• 2005

정보통신기술이 급변함에 따라 교육에 대한 패러다임도 변화되고 있다. 최근 PDA, 태블릿 PC, 휴대전화 단말기 등의 개별화 정보기기를 통해 언제 어디서나 학습이 가능한 u-러닝이 도입되고 있다. u-러닝에서 개별화 정보기기의 이동성과 개인성 등을 이용한다면 시간과 공간의 제약 없이 학습자 개인의 특성에 적합한 맞춤형 학습을 가능하게 하고, 상황학습과 체험학습에도 효과적이게 될 것이다. 본 연구에서는 PDA의 교수-학습에의 활용 방안과 PDA 활용 교수-학습 기초 모델을 모색하고자 PDA를 직접 수업에 적용하고 그 효과를 알아보았다. 그 결과 PDA를 활용한 수업에 대하여 대부분 만족스럽다는 응답을 얻었으나, 접속의 문제, PDA용 콘텐츠의 부족, 화질의 문제 등이 개선되어야 할 점으로 지적되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.178-182
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• 2006

인터넷과 웹이 일상생활의 일부가 되면서 온라인상에는 방대한 양의 정보가 쌓이게 되었다. 이러한 흐름 속에서 정보의 양은 급속도로 늘어나는 현상을 보이며, ‘개인화’ 를 통해 수많은 데이터들 사이에서 원하는 정보를 자동으로 찾아내는 기술의 중요성이 부각되고 있다. 이를 ‘추천시스템’ 이라 부르며, 내용기반 필터링과 협력적 필터링 등의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 사용자에게 가장 중요한 영향을 미치는 또래의 선호도, 지역, 시대 등의 복합적인 환경을 반영하는데 아직까지 어려움을 지니고 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 필터링들을 조합하고 좀더 편리하게 정보를 공유하고 학습할 수 있는 시맨틱 웹에서 연관 이웃 마이닝 기법을 통해 개인화된 추천 시스템을 설계한다. 생활에서 흔히 접할 수 있는 의상을 다양한 사용자에게 특화되어 코디해주는 시스템을 웹에서 제공한 결과 불필요한 검색시간이 줄어들고 사용자의 피드백을 통해 점차 만족도가 향상됨을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.119-121
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• 2000

최근 급속히 발전하고 있는 컴퓨터 하드웨어 기술로 이미지, 오디오, 비디오 등의 방대한 멀티미디어 데이터가 비 선별적으로 일반 사용자에게 제공되어지고 있다. 하지만 상이한 해석이 가능한 멀티미디어 데이터의 특성상 정확한 데이터의 전달을 위해 각각의 사용자의 취향을 고려할 수 있는 지능 컴퓨팅 기술 즉, 개인화 모델의 이용이 필수적이다. 개인화 모델의 구축을 위해서는 사용자의 피드백 정보를 필요로 하게 되는데, 현재까지의 연구는 결과에 대한 만족정도를 사용자가 일일이 조사해야 하는 부담 때문에 사용자에게는 일반적인 환경에서 사용자의 묵시적인 피드백 정보를 이용하는 기술 개발의 필요성이 강조되고 있다. 본 논문에서는 묵시적으로 사용자의 시각 정보 및 행위 정보를 이용하여 사용자의 부담을 줄이는 동시에 적응 및 학습 능력을 갖는 지능 사용자 인터페이스를 적용한 내용기반 이미지 검색 시스템을 구현하였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제6권3호
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• pp.33-42
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• 2006

본 연구는 초등학교 수학과 도형 영역에서의 수준별 학습을 지원하기 위한 어드벤처 게임형 학습 프로그램을 개발하는 것이다. 제7차 교육과정에서는 학생의 능력, 적성, 필요, 흥미 에 대한 개인차를 최대로 고려하는 수업을 통하여 학생 개개인의 성장 잠재력과 교육의 효율성을 극대화할 수 있도록 수준별 교육과정을 도입하였다. 그러나 수준차가 심한 다인수 학급체제에서 학생들의 개인차를 고려한 개별화 학습을 실시하여 교육의 수월성을 추구하기에는 많은 어려움이 있다. 따라서, 본 연구는 van Hiele 이론을 적용한 수준별 게임 학습을 제공하고, 학습자들의 흥미와 관심을 높일 수 있는 어드벤처 게임형 학습 프로그램을 개발하였다. 본 프로그램은 심화 보충학습이 필요한 학습자들에게 개인차를 고려한 수준별 학습을 지원하여 학업 성취도를 높일 수 있을 것이며 공간 지각 능력이 필요한 도형 학습에서 다양한 조작활동을 제공함으로써 학습자들의 공간 감각을 기를 수 있을 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권1호
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• pp.189-194
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• 2019

본 논문은 글로벌 시대를 살아가는 외국어 학습자들의 학습환경에서 IT기술과 학습콘텐츠의 개발을 통해 사용자 성향별 맞춤 콘텐츠를 제작하는 방법론에 대한 연구이다. 전 세계의 다양한 외국어 학습자들이 모바일기기와 모바일학습콘텐츠를 활용하여 다양한 분야의 학습활동을 하고 있으며 외국어학습이 대표적인 모바일 학습분야의 하나라고 볼 수 있다. 제시된 외국어학습콘텐츠 구성은 학습자의 모국어 음성 문자 텍스트를 기반으로 정보수집 및 콘텐츠 제작의 과정을 거쳐 사용자의 성향별 학습콘텐츠를 구성하는 방법을 제시하였다. 이는 학습자의 학습활동이 실제사용환경과 최대한 유사하게 만들어서 학습과 실제사용에 차이점이 없도록 콘텐츠를 구성하여 학습 후 시행착오를 거쳐 올바른 사용 순서로 이루어지는 기존의 학습방법과 차이를 보여준다. 또한 학습자 개인의 선호 어휘 문맥을 콘텐츠화하여 학습에 사용하므로 학습콘텐츠와 개인성향의 일치를 이루어 학습의 이질감을 최대한 줄여주는 역할을 할 수 있다. 본 연구 내용을 토대로 학습자의 모국어 어휘 문맥 분석 및 텍스트화 과정에 대한 추후 연구가 필요하다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2008년도 동계학술대회
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• pp.263-268
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• 2008

학교의 학습 과정에 있어서 학습자 간의 학습 능력의 차이는 존재하며 이를 해결하기 위해 교육과정에서는 개별 학습과 수준별 학습을 권장한다. 유무선 인터넷을 통한 수준별 학습은 최근에 많은 연구가 되고 있는 u-러닝(Ubiquitous Learning) 환경에도 부합하며 학습자 개개인이 자신의 속도와 수준에 맞게 자기주도적으로 학습을 하기에 알맞은 방법이라 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 학습자가 시간과 공간에 구애받지 않고 자율적으로 수준에 맞게 학습할 수 있는 수준별 학습 시스템을 설계하였다. 특히 시스템에 체계성을 더하기 위해 개별화 학습 체제 중에서 과거 많은 연구를 통해 그 효과성이 입증된 Keller의 PSI(Personal System of Instruction) 이론을 활용하여 시스템의 각 과정을 설계하였다. 본 시스템의 장점은 다음과 같다. 첫째, 학습자가 원하는 시간과 공간에서 자신의 속도에 맞게 학습할 수 있으므로 자기주도적인 학습 능력을 기를 수 있다. 둘째, 시스템 구성상 평가를 통해 일정한 기준에 미달하면 목표에 도달할 때까지 계속 학습하고 도전해야 하므로 궁극적으로 완전학습에 도달할 수 있다. 셋째, 제한된 교실 상황에서 벗어나 온라인에서의 학습 지원이 가능하므로 학습자의 개인차에 따른 수준별 학습을 관리하고 책임져야 하는 교사의 부담을 덜어준다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.23-37
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• 2024

디지털 트윈은 현실세계의 물리적 객체를 디지털 세계의 가상객체로 모사하고 시뮬레이션을 통해 미래에 발생 가능한 현상을 예측함으로써, 현실세계의 문제를 해결 또는 최적화하기 위해 고안된 M&S(Modeling and Simulation) 기술이다. 디지털 트윈은 지금까지 도시, 산업 시설 등 대규모 환경에서 특정 목적을 달성하기 위해 수집된 다양한 데이터 기반으로 정교하게 설계되고 활용되어 왔다. 이러한 디지털 트윈 기술을 실생활에 적용하고 사용자 맞춤형 서비스 기술로 확장하기 위해서는 개인정보 보호, 시뮬레이션의 개인화 등 실질적이지만 민감한 문제를 해결해야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 개인화 디지털 트윈을 위한 연합학습 기반의 클라이언트 훈련 가속 방식(FACTS)을 제안한다. 기본적인 접근 방식은 클러스터 기반의 적응형 연합학습 훈련 절차를 활용해 개인정보를 보호하면서 동시에 사용자와 유사한 훈련 모델을 선택하고 훈련을 가속하는 것이다. 다양한 통계적으로 이질적인 조건의 실험 결과 FACTS는 기존의 FL 방식에 비해 훈련 속도 및 자원 효율성 측면에서 우수한 것으로 나타난다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권5B호
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• pp.542-551
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• 2009

본 논문은 사용자에게 '상황에 따른 개인화된 서비스'를 추천하기 위한 사용자 프로파일을 제안한다. 제안하는 사용자 프로파일은 상황정보와 사용자의 서비스 사용 정보를 '학습'하여 생성된 [상황 정보, 서비스]의 이차원 조합으로 표현되며, 사용자에게 서비스를 '추천'하고자 할 때 사용된다. 학습단계에서는 강화학습의 기본 개념을 활용하여 미리 설정된 모델 없이 행동과 보상 값만으로 사용자 프로파일을 구성하며, 추천단계에서는 시간 및 장소 등의 현재 가용한 상황정보와 학습된 사용자 프로파일을 이용하여 현재 상태에서 사용자가 선호할 만한 서비스 목록을 생성하고 가장 높은 선호도 값을 갖는 서비스를 추천한다. 끝으로 본 논문에서 제안하는 학습 및 추천 알고리즘을 검증하기 위해 UCI 데이터를 사용한 모의 실험을 통해 Weka tool-kit의 주요 알고리즘들과 성능을 비교한다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권2호
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• pp.293-297
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• 2012

컨텍스트 인식 환경에서 개인화 추천 서비스를 제공하기 위해서는 수집된 컨텍스트 정보를 빠르게 분석하고, 효과적으로 사용자의 목적을 추론할 수 있어야 한다. 그러나 모바일 장비에서 수집되는 컨텍스트는 환경에 따라 데이터의 차이가 발생함으로 인해 기존의 추론 알고리즘을 그대로 적용하기에는 적합하지 않고 모바일 환경에 적합한 효율적인 알고리즘이 필요하다. 본 연구에서는 정보의 누락이나 오류 등으로 인한 손실을 최소화하기 위해 나이브 베이즈 분류기를 사용하여 행동 패턴을 분류하였다. 또한 사용자의 성향을 효과적으로 학습하고 행동 목적을 추론하기 위하여 패턴 매칭 기법을 시용하였다. 제안한 개인화 추천 서비스 시스템을 스마트폰에서 어플리케이션을 추천하는 서비스를 적용하여 정확도를 평가하였다.