최근 디지털 교과서를 중심으로 교육 인프라가 전환되었다. 본 연구는 디지털 교과서의 상용화와 맞춤형 교육을 제공하기 위해 가상현실 기반 맞춤형 언어학습 시스템을 제안하였다. VR 에서 말하기, 듣기, 쓰기의 상호작용이 가능한 시스템을 구현하였고 자기주도적 맞춤형 학습이 가능하도록 학습요소를 시각화 하였다. 본 연구에서 제안한 자기주도적 맞춤형 학습이 가능해짐에 따라 코로나-19 로 인해 양극화된 교육 격차의 해소가 가능할 것이다.
맞춤형 정보 분석 시스템이란 정형화 되어 있지 않은 자연어 텍스트에서 유용한 정보를 추출하고 고객이 요구하는 맞춤형 정보로 가공하여, 미래를 예측하거나 추론하는데 도움을 주는 시스템을 말한다. 이러한 정보 분석 시스템을 구현하기 위해서는 자연어를 분석하는 자연어 처리 기술과 텍스트에서 필요한 개체와 그것들의 관계를 찾아내는 정보 추출 기술, 추출한 데이터로부터 알려지지 않은 새로운 정보를 찾아 내는 데이터 마이닝 기술이 필요하다. 본 논문에서는 국방 기사 데이터를 대상으로 맞춤형 정보 분석을 수행하는 가상의 시스템을 제안하고, 정보 분석을 위한 기반 기술들을 소개한다.
초고령화 사회로의 진입으로 인해 웰니스에 대한 관심이 높아지면서, 인공지능 의사를 통한 개인 맞춤형 의료서비스가 확대되고 있는 추세이다. 개인 맞춤형 의료서비스를 위해서는 기존의 병원시스템 구성요소인 PM/PA, OCS, EMR, PACS, LIS 만으로는 정확한 의료분석 서비스를 제공하기 어려운 문제점이 발생된다. 따라서 개인 맞춤형 의료서비스에 적합한 병원시스템 모델 및 구축방안에 대한 제시가 필요한 실정이다. 현재 국내에서도 의료 클라우드 서비스, 왓슨을 도입한 인공지능 진료서비스 등이 일부 시행되고 있지만, 아직 체계적인 병원시스템 구축을 통한 사례는 많지 않다. 따라서 이 논문에서는 개인 맞춤형 의료서비스에 적합한 병원시스템 모델을 제안한다. 이를 위해 기존의 병원시스템 구성요소에 의료 빅데이터 구축 및 AI 의료 분석시스템을 하나로 통합한 모델을 설계하고 모듈별 구축방안을 제시한다. 제안 모델은 향후 새로운 병원시스템 도입 및 구축을 위한 포괄적인 가이드 라인을 제공하는 기반연구로서 의미를 가진다.
현대 학습자들은 배경, 학습 스타일, 능력 등에서 다양한 차이를 보인다. 하지만 모든 학습자에게 동일한 학습 내용을 전달하는 전통적 교육 방법은 이러한 학습자의 다양성을 충분히 고려하지 못한다. 따라서 개별 학습자의 특성에 따라 최적의 학습 경험을 제공하는 맞춤형 학습 시스템의 구현은 오늘날 에듀테크 시대에 더욱 중요해졌다. 본 논문은 증가하는 학습자 중심의 교육 요구에 따라 학습자의 특성, 관심사, 학습 이력 등을 종합적으로 분석할 수 있는 모델들을 파악한 후 이를 기반으로 맞춤형 학습 시스템을 설계했다. 본 시스템은 학습자의 학습 이력을 기반으로 학습자의 현재 수준과 목표에 맞춘 자기주도적 학습을 지원하기 위해 강점과 약점을 파악할 수 있도록 설계되었으며 이 과정에서 시스템의 설계 변경 없이 필요한 학습 요소들을 확장할 수 있도록 구성하였다. 본 연구를 통해 사용자 맞춤형 학습 시스템 구축에 필요한 주요 기반을 파악하고 맞춤형 학습을 지원하기 위한 시스템 아키텍처를 효과적으로 구축할 수 있다.
본 연구는 의료기관이 자체적으로 재원일수관리 활동을 하도록 유도하기 위해 외래정보로 재원일수를 예측하여 입원환자 재원일수를 예측하고 재원일수관리의 효율성을 제공할 수 있는 융복합 맞춤형 재원일수 관리 시스템을 개발 방안을 제시하고자 하였다. 외래정보 자료를 기반으로 개발된 재원일수 예측 모형을 이용한 융복합의 맞춤형 재원일수 관리 웹 프로그램은 실시간 예측 재원일수 산출되도록 구현되었다. 예측 모형을 기반으로 장기재원예측 환자군, 집중 관리 환자군 등 재원일수관리 서비스 대상이 도출되었다. 장기재원예측 환자군, 집중관리 환자군에 장기 재원 예상 알림 서비스, 재원일수 초과 알림 서비스 등을 제공할 수 있어 맞춤형 재원일수 관리 시스템이 맞춤형 재원일수 관리에 효율적인 시스템인 것이 확인되었다. 이에 융복합 맞춤형 재원일수 관리 시스템 웹 활용을 위해서는 재원일수 예측 질환의 확대와 국가 차원의 시범운영 정책 추진 방안이 필요하다.
학습자 개인에게 적합한 학습콘텐츠를 제공할 수 있는 맞춤형 학습 시스템의 구축이 점점 중요해지고 있다. 이를 위해 몇몇 학습자 정보 모델의 표준안들이 제안되었지만 정보의 중복 및 형식의 불일치로 정보공유가 비효율적인 면이 있다. 본 논문에서는 IEEE PAPI를 기반으로한 새로운 학습자 정보 모델을 제안하고, 이를 사용한 맞춤형 학습 시스템을 설계하였다.
하 폐수 처리방류수를 물리적, 화학적 그리고 생물학적 기술을 이용하여 처리한 후 재활용수로 이용하고자 하는 새로운 노력들이 진행되고 있지만 국내의 경우 방류수 재활용 기술과 처리수의 재이용에 대한 평가기술이 선진국에 비해 초기 단계에 있어 이 분야에 대한 적극적인 기술개발이 요구된다. 막 분리 기술을 이용한 처리 수는 소독 등의 추가적인 처리 없이 살수용수나 수경용수로 이용이 가능하며, 잔류염소를 유지시킬 경우 화장실 세정용수로의 이용도 가능하며, 또한 후처리 기술을 조합하면 고급 공업용수 등으로 사용가능하므로 선진기술로서 수요조건에 맞게 전 후 처리를 조합한 수요자 맞춤형 재이용수 공정기술을 개발할 필요가 있다. 이에 효율적인 하 폐수 재이용을 이용하여 농업용수(축산 음용수, 첨단 수출원예용수, 첨단 농업용수, 농산업 클러스터 복합 곡물 용수), 원예용수(원예단지), 공업용수 등의 다양한 용도에 활용 가능한 수요자 맞춤형 모듈 및 공정 개발을 수행하였다. 개발된 공정은 AOP 및 막 세정 시스템을 이용한 새로운 공정으로, AOP 시스템은 전기 이온 모듈을 통해 OH 라디칼을 생성 및 염분 제거 효율을 극대화 하여 오염 물질을 산화시키는 공정이며, FDA 시스템은 탁도가 높은 원수가 과다 유입 될 경우 후단 여과 막의 부하를 줄이는 역할을 하며, 부유 물질을 여과 시킨다. 막 세정 시스템은 미세 입자를 구성된 기포를 이용하여 눈에 보이지 않는 곳 까지 세척하며, 살균 작용을 하며, 분리 막의 성능을 증대 시킨다. 이어 UF 분리 막 시스템은 원수의 미세불순물, 박테리아, 스케일 물질 등을 제거하며, NF 시스템을 통하여 미립자, 박테리아 유기 화합물 및 2가 염 제거를 하여 재이용수를 생산하는 공정을 개발하였다. 개발된 수요자 맞춤형 공정은 하수 재이용 기술의 이용 목적 및 수요자별로 맞춤형으로 운영이 가능하며, 개발된 세척 기술은 분리 막 세정 유지관리비 및 에너지를 저감 할 수 있으며, 현장 적용의 실증화 과정을 거쳐 공정 기술을 신뢰도를 향상하고, 보유 기술을 수요자 맞춤형으로 업그레이드함으로써 기술의 경쟁력 및 고품질의 하수 재이용 기술의 새로운 방향을 제시 할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 IoT 기술을 활용한 사용자 맞춤형 보행보조기구 시스템을 제안한다. 아두이노 기반으로 제작하는 맞춤형 보행보조기구는 리니어 액추에이터, 솔레노이드, 블루투스, 가속도 센서 외 다양한 센서들로 기능을 제공한다. 안전한 환경 제공을 위한 야간 조도 조절과 토양 상태 파악을 통한 미끄럼 방지 및 계단 보행보조를 통해 2차 부상 방지를 목적으로 한다. 올바른 사용을 위한 균형 제어와 길이 제어 및 위생 관리가 가능하다. 또한 어플리케이션을 통한 대여시스템을 제공하여 맞춤형 기능을 선택하고 병원에서 환자 정보를 연동하여 편리한 시스템을 개발한다.
본 논문에서는 양방향환경에서의 메타데이터 서비스를 제공하는 TV-Anytime 시스템에서의 개인 맞춤형 서비스를 위한 오퍼레이션들을 설계 밋 구현한다. TV-Anytime 포럼에서는 양방향 환경에서의 메타데이터 서비스를 위해 get_Data 와 submit_Data 오퍼레이션을 정의 하였으나, 이 두 오퍼레이션은 양방향 환경에서의 맞춤형 서비스를 제공할 수가 없다. 이에 본 논문에서는 사용자 프로파일 정보를 활용한 개인 맞춤형 서비스를 위해 새로운 오퍼레이션을 제안한다. 제안된 오퍼레이션을 통해 사용자는 양방향 환경에서의 SOAP 프로토콜을 통해 콘텐츠의 검색, 저장, 탐색 및 개인 맞춤형 서비스가 가능하다.
맞춤형 이러닝은 학습효과의 증진을 위한 방안으로 개인 맞춤형, 개인화 혹은 적응화 등의 개념이 제안되고 확장되었다. 본 논문에서는 초기 선호도, 흥미도 혹은 검색습관을 고려하는 방식으로부터, 특정한 학습객체를 자율 선택하여 반복 학습할 수 있도록 개념단위를 적용한 방식, 학습자의 능력을 고려한 최적 난이도 학습객체를 제공하는 방식 등 다양하게 제안되고 있는 현대적 개인 맞춤형 이러닝 체계들을 비교 분석한다. 개별 시스템에 따라 '평가'에 국한되거나 '평가'와 '학습'을 연계하는 경우가 존재하며, 이에 따른 적용에 의하여 학습환경과 맞춤형 제공방식 및 학습효과를 상호 연계할 수 있음을 밝힌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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