OER은 상호지식정보 교류의 확산을 가능하게 하며 사용자와 기관 모두에게 비용절감, 콘텐츠 품질 향상, 관계 형성 등의 이점을 가져다준다. OER 관련 연구는 정규교육과의 연계, 저작권 동향, 기업이러닝과 관련하여 진행된 바 있다. 그렇지만 활용현황과 문제점에 대한 연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구는 OER의 활성화를 위해 기관들을 대상으로 활용현황을 분석하고 분석결과를 토대로 기관운영에 대한 시사점을 제공하는데 목적이 있다. 현황조사는 아시아 14개 지역의 200여개 기관을 대상으로 진행되었으며, 분석결과 가장 많이 사용하는 자료로는 '이미지, 시각자료'인 것을 알 수 있었다. 사용 상의 저해요인으로는 '인식부족', '기술부족', '보상시스템의 부재' 등으로 나타났으며, 협력에 대한 참여도가 저조한 것으로 나타났다. OER의 활성화를 위해서 각 기관에서는 인식과 활용 기술, 저작권에 대한 연수를 제공할 필요가 있으며, 보상시스템과 활용을 위한 환경 구축에 대한 지원도 필요하다. 그리고 OER 공유를 위한 기관 간 협력에 대해 보다 적극적인 참여가 요구된다.
본 연구의 목적은 웹기반 GBS(Goal-Based Scenario) 학습 환경에서 학습자-학습자, 학습자-온라인교사간 상호 작용을 계량화시켜 파악할 수 있는 기법으로서 사회 연결망 분석(Social Network Analysis. 이하 SNA)의 가능성에 대해 살펴보는 것이다. 이러한 연구 목적의 달성을 위해 먼저 사회학과 인류학 분야를 중심으로 최근 활발히 활용되고 있는 이 기법의 이론적 및 방법론적 배경을 살펴보고, 이어서 GBS 설계 방식으로 개발된 웹 기반 기업교육 운영 과정에서 생성된 질문방 log file을 활용하여 SNA 변인 중 하나인 중심도(centrality)와 학업 성취도 및 팀활동 기여도 간의 상관관계를 분석하는 탐색적 실증 연구를 실시하였다. 연구의 결과, 중심도는 학업 성취도, 특히 적용 평가 등 고차학습 성취도 및 동료들에 의해 평가된 팀 학습 기여도와 높은 상관이 있음이 나타났다. 결론으로서 이러한 연구 결과가 제시하는 교수 설계적 함의 및 그 제한성에 대해 살펴보고 아울러 향후 연구 방향에 대한 제언을 덧붙였다.
본 논문에서는 상거래에 참여한 구매자와 판매자가 협상을 통하여 서로의 이익을 보장하면서 합의를 도출 할 수 있는 협상 에이전트 시스템을 제안하였다. 제안 시스템은 기존의 협상 에이전트 시스템에 기계 학습을 적용함으로써, 학습 에이전트의 도입이 협상의 효율성에 어떤 영향을 미치는지 고찰하고자 하였다. 구매자 및 판매자 에이전트는 상품의 다중 속성을 고려하여 협상을 수행하며, 구매자와 판매자의 이익은 Multi-Attribute Utility Theory를 이용하여 표현하였다. 본 연구에서 제시된 학습 가능한 협상 에이전트는 Faratin이 제안한 협상 시스템의 제안 생성(counter offer) 과정에 인공신경망을 통한 점진적 학습 기업을 추가함으로써 협상의 효율성을 증가시키는데 목적이 있다. 점진적 학습기법을 이용한 협상 에이전트 시스템의 경우, 동일한 협상 조건 하에서 상대방 제안과의 유사도(similarity)를 바탕으로 제안을 생성하는 기존의 다른 협상 에이전트 시스템과 비교하였을 때 좋은 협상 결과를 보여 주었으며, 협상 수행시간에 있어서는 매우 빠른 성능을 보여주었다. 따라서 협상 결과 및 협상 수행 시간을 동시에 고려하였을 때 기존의 협상 시스템에 비하여 효율적인 협상 능력을 보여 주었다.
본 연구의 목적은 컴퓨터지원협동 학습 환경에서 학습자-학습자, 학습자-온라인교사간 상호작용을 계량화시켜 파악할 수 있는 기법으로서 네크워크 마이닝 기법의 일종인 사회 연결망 분석(Social Network Analysis: SNA)의 가능성에 대해 살펴보는 것이다. 이러한 연구 목적의 달성을 위해 먼저 사회학과 인류학 분야를 중심으로 최근 활발히 활용되고 있는 이 기법의 이론적 및 방법론적 배경을 살펴보고, 이어서 웹 기반 기업교육 운영 과정에서 생성된 질문방 로그파일을 활용하여 SNA변인 중 하나인 중심도와 학업 성취도 및 팀활동 기여도 간의 상관관계를 분석하는 탐색적 실증 연구를 실시하였다. 연구의 결과 중심도는 학업 성취도, 특히 적용 평가 등 고차학습 성취도 및 동료들에 의해 평가된 팀 학습 기여도와 높은 상관이 있음이 나타났다. 결론으로서 이러한 연구 결과가 제시하는 교수 설계적 함의 및 그 제한성에 대해 살펴보고 아울러 향후 연구 방향에 대한 제언을 덧붙였다.
메타버스는 정치, 경제, 사회, 문화적 활동이 가능한 가상의 환경을 나타내는데, 이를 통해 현실과 디지털이 공존하여 사람들은 색다른 일상을 경험할 수 있다. 최근 메타버스의 발전으로, 기존의 서비스 경험 방식이 변화하고 있다. 기존의 선행연구는 주로 메타버스 서비스의 기술 발전에 중점을 두었지만, 최근의 연구들은 고객 관점에서 메타버스 서비스의 경험 품질을 평가하는 것에 중점을 두고 있다. 고객 관점에서 서비스 품질을 결정하는 서비스 특성을 정확히 이해하고 분석해야, 성공적인 메타버스 서비스를 설계할 수 있기 때문이다. 그러나, 선행연구들은 이러한 중요성만을 강조하고 있을 뿐, 평가를 위한 보편적이고 체계적인 개념과 관련된 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해 텍스트마이닝을 활용한 온라인 리뷰 분석을 수행하였다. 특히, 로블록스 서비스의 온라인 리뷰 227,332건을 분석하고, 분석 결과를 기반으로 로블록스 서비스의 개선 방향을 모색하였다. 분석을 위해 토픽 모델링, 감성 분석, 로지스틱 회귀 분석 등의 텍스트마이닝 및 기계학습 알고리즘을 활용하였으며, 서비스 개선 방향을 모색하기 위해 중요도-실행도 분석을 수행하였다. 연구 결과, 메타버스 서비스의 경험 품질 평가에 활용 가능한 9개 서비스 특징을 도출하였으며, 이들과 서비스 만족도 간의 관계 분석을 통해 특징별 중요도를 추정하였다. 마지막으로 중요도-실행도 분석을 통해 메타버스 서비스를 가능케하는 기술적 요소보다 서비스 경험을 강화하는 방향의 서비스 개선 전략이 필요함을 파악하였다. 본 논문의 결과물은 메타버스 서비스에 관심이 있는 기업들에게 중요한 시사점을 제공하며, 기업은 이러한 서비스 특징을 활용하여 자사의 강점 및 약점을 파악하여, 변화하는 메타버스 서비스의 환경에서 우위를 차지하는데 유용한 통찰력을 제공할 것이라 기대한다.
공연예술 기관에서의 공연에 대한 흥행 예측은 공연예술 산업 및 기관에서 매우 흥미롭고도 중요한 문제이다. 이를 위해 출연진, 공연장소, 가격 등 정형화된 데이터를 활용한 전통적인 예측방법론, 데이터마이닝 방법론이 제시되어 왔다. 그런데 관객들은 공연안내 포스터에 의하여 관람 의도가 소구되는 경향이 있음에도 불구하고, 포스터 이미지 분석을 통한 흥행 예측은 거의 시도되지 않았다. 그러나 최근 이미지를 통해 판별하는 CNN 계열의 딥러닝 방법이 개발되면서 포스터 분석의 가능성이 열렸다. 이에 본 연구의 목적은 공연 관련 포스터 이미지를 통해 흥행을 예측할 수 있는 딥러닝 방법을 제안하는 것이다. 이를 위해 KOPIS 공연예술 통합전산망에 공개된 포스터 이미지를 학습데이터로 하여 Pure CNN, VGG-16, Inception-v3, ResNet50 등 딥러닝 알고리즘을 통해 예측을 수행하였다. 또한 공연 관련 정형데이터를 활용한 전통적 회귀분석 방법론과의 앙상블을 시도하였다. 그 결과 흥행 예측 정확도 85%를 상회하는 높은 판별 성과를 보였다. 본 연구는 공연예술 분야에서 이미지 정보를 활용하여 흥행을 예측하는 첫 시도이며 본 연구에서 제안한 방법은 연극 외에 영화, 기관 홍보, 기업 제품 광고 등 포스터 기반의 광고를 하는 영역으로도 적용이 가능할 것이다.
컴퓨터는 인간의 모든 꿈과 희망을 실현시켜 줄 수 있는 마법상자는 아니다. 정보화 시대라고 일컫는 현재, 정보의 가치를 더해주는 컴퓨터의 중요성은 날로 커지고 있는 반면 인간의 존엄성은 경시되고 있다. 많은 사람들은 요즘 사회가 커다란 도덕적 위기에 빠졌다고 걱정하지만 컴퓨터 사용과 관련된 윤리적 문제에 대해서는 심각하게 느끼지 못하고 있는 것 같다. 정보통신 기술의 발달에 따라 새로운 교육의 필요성이 대두되고 있다. 기존의 전통적인 교육방식에서 사이버 윤리 교육은 교과서 중심의 단편적인 교육이었기 때문에 학습자의 흥미를 유발하지 못하였으며, 교육자와 학습자의 상호작용이 부족하여 사이버 윤리 교육의 효과가 미흡하였다. 정보통신 기술의 발달에 따라 새로운 교육의 필요성이 대두되고 있다. 기존의 전통적인 교육방식에서 사이버 윤리 교육은 교과서 중심의 단편적인 교육이었기 때문에 학습자의 흥미를 유발하지 못하였으며, 교육자와 학습자의 상호작용이 부족하여 사이버 윤리 교육의 효과가 미흡하였다. 이런 관점에서 본 논문은 정보통신 시대가 수반하고 있는 사회적 영향력과 윤리적 이슈들에 대하여 좀더 교육적인 측면으로 접근해 윤리교육의 현황과 문제점, 그리고 체계적인 확산방안에 대해 살펴보았다. 본 논문에서는 사이버공간에서 윤리 교육을 받는 청소년들을 중심으로 그들에게 새로운 윤리교육의 한 형태인 사이버공간에서 관련된 문제들을 교육적인 측면으로 해결할 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 그러나, 무엇보다 우리가 명심해야 할 것은 인간의 존엄성은 그 어떤 이유를 막론하고 존중되어야 한다는 사실이다. 검증되지 않은 스토리 보드에 의한 저작 단계로 바로 돌입하고 있는 것이 한국의 실정이라 하겠다. 따라서 본 프로젝트에 의해 개발 된 교수 설계 도구는 교육/학습 컨텐츠의 품질 보증을 위한 방법론인 교육 공학의 체제적 교수 설계 이론 Model (Instructional System Design Model), 특히 그 중에서도 이 분야의 사실상의 표준 이론(de facto standard)인 Dick & Carey 교수와 Gagne 교수의 인지주의 ISD Model을 기반으로 정교한 교수 설계와 코스 맵 설계를 가능하게 함으로써 학습 컨텐츠의 품질 보증 활동을 지원 할 수 있는 도구로 개발하였다. 특히 Linux 기반에서 PHP로 개발 함으로써 Platform에 구애받지 않은 사용 환경을 구현 하였으며 향후 많은 e-Learning Platform에 교수 설계 모듈로 장착 함으로써 기존의 e-Learning Platform들의 가치를 높일 수 있는 계기가 될 것으로 생각한다.실징후를 파악하는데 그치지 않고 부실의 원인을 파악하고 이에 대한 대응 전략을 수립하며 그 결과를 측정하는데 활용될 수도 있다. 따라서 본 연구에서는 기업의 부도예측 정보 중 현금흐름정보를 통하여 '인터넷기업의 미래 현금흐름측정, 부도예측신호효과, 부실원인파악, 비즈니스 모델의 성격규정 등을 할 수 있는가'를 검증하려고 한다. 협력체계 확립, ${\circled}3$ 전문인력 확보 및 인력구성 조정, 그리고 ${\circled}4$ 방문보건사업의 강화 등이다., 대사(代謝)와 관계(
배급사가 소매점을 통해 게임을 유통했던 과거와 다르게 현재는 디지털 콘텐츠인 게임을 온라인 기반의 유통채널을 활용하여 판매를 실시하고 있다. 본 연구는 온라인 디지털 콘텐츠 유통 채널인 스팀(Steam)에서 판매되는 게임의 판매량에 대해서 eWOM(전자구전효과)의 요인들이 어떤 영향을 미치는지 분석한다. 최근 빅데이터 기반의 데이터 마이닝 기법을 이용한 연구가 많이 진행되고 있는데, 본 연구에서 eWOM의 요인 중 각 리뷰의 감성을 분석할 수 있는 텍스트 마이닝 기법인 감성분석을 실시하여 eWOM의 감성지수를 도출한다. 감성분석은 나이브 베이즈(Naive Bayes)와 지지벡터기(SVM) 분류기를 활용하고, 정확도가 높은 지지벡터기(SVM) 분류기를 통해 감성지수를 산출한다. 도출한 감성지수와 eWOM의 크기인 각 게임의 리뷰의 수, eWOM의 평점인 각 게임의 유저점수를 독립변수로 하여 종속변수인 판매변화량에 대해서 회귀분석을 실시한다. 회귀분석 결과, 독립변수인 eWOM의 크기와 eWOM의 감성지수가 종속변수인 판매변화량에 영향을 미치는 것을 확인하였다. 본 연구는 연구결과를 통해 국내 게임 기업들이 스팀을 기반으로 해외진출 시 판매량에 영향을 미치는 eWOM의 요인들을 제시할 수 있는 시사점을 가진다.
본 연구는 텍스트마이닝 기법 중 토픽 분석을 활용하여 관련 업계 국내 1위 S사(社)의 최고경영자 대상 온라인 교육 콘텐츠 강의 중심으로 원문 스크립트를 분석했다. 지난 5년간(2011~2015)년 서비스된 총 4,824개 콘텐츠를 바탕으로 핵심 키워드를 추출한 다음 주제별 22가지 토픽으로 분류한 후 동향 분석을 수행했다. 이를 통해 최근 콘텐츠 비중이 급증하고 있는 토픽 주제를 확인할 수 있었다. 다음으로 토픽 분석을 통해 분류한 토픽 및 카테고리를 바탕으로 회원 평가 요인을 적용해 카테고리 및 각 토픽별 지적 관심도를 체계화 할 수 있었다. 경영·경제 분야에서는 마케팅전략, 인사/조직, 커뮤니케이션 분야 등이 높은 관심도와 만족도를 나타냈다. 인문 분야에서는 철학, 전쟁사, 역사(서양) 라이프스타일에서는 마음건강 분야가 관심도와 만족도 둘 다 높은 것으로 나타났다. 이와 함께 교육용 콘텐츠가 시대 변화에 민감하게 반응할지라도 회원의 관심과 만족도 제고에는 실패할 수 있다는 사실을 확인할 수 있었다. 최근 콘텐츠 비중은 급증했지만 평균 이하의 만족도를 기록한 IT기술 토픽이 대표적 사례라 할 수 있다. 이를 통해 최고경영자 대상 콘텐츠 제작 시 단순히 기술적 측면의 정보전달에서 끝나는 것이 아닌 기술 적용을 통한 가치혁신에 대한 깊이 있는 시사점을 도출하거나 풍부한 영상 자료를 바탕으로 다양한 볼거리를 제공하는 등 양적인 측면과 함께 질적인 측면을 고려해야 한다는 교훈을 얻을 수 있었다. 본 연구는 포털 사이트 혹은 SNS 자료가 아닌 국내 가장 영향력 있는 이러닝 기업 데이터를 토대로 분석을 진행했기에 보다 심도 있고 실용적인 결과를 도출했다. 또한 이러닝 관련 연구 분야에서 지금까지는 드물었지만 기술의 발달로 점점 연구 조사 방법론으로 기대가 높아진 텍스트마이닝 방법에 대하여 그 적용 가능성을 성공적으로 탐색해 보았다. 기존에는 콘텐츠 운영 현황 분석 시 콘텐츠 프로그램명에 입각, 표면적인 방식으로 분류할 수밖에 없는 한계가 존재했다면 텍스트마이닝 방법론을 활용하면 비정형 데이터 콘텐츠 스크립트를 바탕으로 분석하여 내용을 바탕으로 한 보다 심도 있는 콘텐츠 분류 및 주제 분류를 이끌어 낼 수 있다. 이를 바탕으로 연도에 따른 주제별 콘텐츠 서비스 현황을 도식화한다면 현재 부족한 분야와 필요한 분야에 대한 보다 심도 있는 고찰이 가능하다. 본 연구는 다양한 텍스트마이닝 기법 중에서 이러닝의 상황에서 효과적으로 연구하기 위한 새로운 방법론을 제시했으며 향후 최고경영자 교육 관련 분야별 지적 관심도에 대한 분석에 도움이 될 것으로 기대된다.
이 논문의 목적은 기술혁신의 특징과 그에 따른 파급효과를 알아보는 것이다. 기존의 기술혁신에 대한 연구에서 기술혁신의 특징을 정의하고 분류하는 연구가 많이 진행되었다. 이런 다양한 기술혁신의 특징들 중에서 기술혁신에 대한 의사결정에 영향을 미치는 위험부담(Risk)과 관계되는 특징들을 이 연구에서 사용하였다. 첫 번째는 산업의 관점에서 본 위험부담에 관계되는 특징으로, 과거에 개발했던 기술혁신과의 연관성을 나타내는 산업기술연관성이다. 두 번째는 기업의 관점에서 본 위험부담에 관계되는 특징으로, 기업의 범위에서 과거에 개발했던 분야의 기술혁신과의 연관성을 나타내는 기업기술연관성이다. 세 번째는 시간의 관점에서 본 위험부담에 관계되는 특징으로, 기술혁신이 개발 당시 얼마나 최근의 연구인지 알려주는 최신성(Recency)이다. 2000년도 미국 반도체 산업의 특허자료(USPTO)로 분석한 결과, 기술혁신의 특징들 중 산업기술연관성과 기업기술연관성이 기술의 파급효과에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 발견하였다. 즉, 산업의 관점과 기업의 관점 모두 위험부담이 적은 기술혁신이 더 큰 파급효과를 가지고, 시간의 관점에서 본 기술혁신의 최신성은 기술의 파급효과에 중요한 요인이 아니라는 것을 알 수 있었다. 즉, 성숙기 시장에서는 기존의 기술혁신을 향상시키는 혁신과 자기기업기술을 많이 이용한 기술혁신이 큰 파급효과를 가진다는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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