u-City 환경에서 사용자 맞춤형 국토정보를 제공하기 위해 대용량의 데이터를 효과적으로 분석할 수 있는 데이터마이닝 기법이 적용되고 있다. 따라서 이 논문에서는 데이터마이닝 기법 중 연관분류기법을 적용하여 사용자 맞춤형 관광명소 추천 시스템을 개발하였다. 특히, CPFP-tree를 이용하여 빈발항목집합 탐사에 대한 시간을 단축하였으며, 연관분류를 통해 보다 높은 정확도로 결과를 예측 및 분류할 수 있게 하였다. 제시한 시스템은 공간정보에 대해 사용자 맞춤 서비스를 제공할 수 있음을 보였으며, 다양한 시나리오 적용을 통해 맞춤형 국토정보화 기술의 기반이 될 수 있다.
사회가 점점 고도화 되면서 스트레스는 중요한 사회적 이슈로 부각되고 있다. 본 논문에서는 스트레스의 완화를 위한 맞춤형 콘텐츠 서비스 시스템을 설계하고 구현한다. 본 제안 시스템에서는 생체신호 및 심리정보를 기반으로 스트레스 증상 및 지수를 계산하고 선호도 등의 사용자 정보를 기반으로 영상, 음향, 향기 및 조명 콘텐츠 조합을 추천하고 추천된 콘텐츠 서비스를 제공한다. 이를 위하여 본 논문에서는 스트레스 증상을 분류하고, 심리정보 측정을 위한 자가평가도구 문항을 정의하였다. 정의된 스트레스 증상에 맞게 영상, 음향, 향기 및 조명 콘텐츠를 분류하였으며, 3단계 사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 모델을 제안하였다. 또한 사용자 맞춤형 콘텐츠 서비스 모델을 제안하였으며, 이에 따라 서비스 시스템을 설계 및 구현하였다. 본 시스템은 기존의 시스템들과는 달리 사용자 맞춤형이며 다양한 콘텐츠 조합을 서비스할 수 있는 특징이 있다.
최근 소셜 네트워크 서비스는 언제 어디서나 정보를 누구라도 손쉽게 전달하고 볼 수 있는 수단으로 각광받고 있다. 소셜 네트워크 서비스의 주요한 특징은 사람과 사람, 사람과 정보, 정보와 정보 간의 관계 네트워크로서, 사용자가 능동적으로 참여한다는 것이다. 하지만 범람하는 수많은 정보들 속에서 사용자가 직접 정보를 검색 및 분류해야 하는 과정은 사람과 정보간의 관계 네트워크 측면에서 소셜의 의미를 충족하지 못한다. 이러한 기존의 정보 활용법은 사용자의 선호도에 따른 맞춤형 정보의 수용과 공유를 제시하지 못하고 있다. 본 연구에서 설계된 사용자 맞춤형 서비스 시스템은 사용자의 상황인식 속성정보와 이에 따른 선호도를 평가하는 알고리즘을 기반으로 하여 보다 효율적인 커뮤니티 공간이 제공될 수 있는 맞춤형 커뮤니티 서비스 시스템을 설계 제안한다. 제안된 시스템에서는 소셜 네트워크 서비스에서 사용자가 텍스트를 읽거나 작성하는 행위를 바탕으로 사용자의 관심사를 제공된 알고리즘으로 분석하여 사용자의 선호도에 따른 정보를 분류하고, 사용자의 인적정보로부터 선별한 유사 사용자들을 통해 신뢰성이 높은 정보를 우선적으로 선출한다. 따라서 사용자의 속성과 선호도를 고려한 상황인식 정보를 제공함으로써 사용자가 직접 정보를 검색 및 분류하는 과정을 단축하고 정보의 신뢰성을 향상할 수 있는 방법을 제시한다. 이러한 상황인식 기반의 맞춤형 커뮤니티 서비스 시스템은 실시간으로 많은 정보가 공유되는 서비스에서 다양하게 적용되어 인터넷 신문, 타겟 마케팅 광고 등의 응용분야에서 다양한 정보제공 서비스 시스템으로 적용될 수 있을 것으로 본다.
디지털 방송에서의 맞춤형 서비스란 사용자가 원하는 방송 프로그램만을 사용자가 원하는 시간에 볼 수 있게 해 두는 서비스를 말한다. 본 연구는 맞춤형 방송 서비스를 위한 사용자 별 선호정보를 자동으로 추출하여 관리하는 사용자 선호정보 관리 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 맞춤형 방송 서비스를 위한 표준인 TV-Anytime에서 제안하고 있는 메타데이터를 기반으로 사용자 선호정보와 사용자 히스토리 정보를 사용하여 맞춤형 방송 서비스를 위한 선호 프로그램과 채널을 예상하여 사용자에게 제시한다. 이 과정에서 사용하는 사용자 선호정보는 사용자 별로 청취 과정에서 채널, 시간대, 방송에 따른 반응 행동기록을 토대로 자동으로 추출하고 업데이트하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 현재 한국전자통신연구원 텔레메틱스 연구단에서 구축중인 ‘위성영상 정보 통합관리시스템’에서 원격탐사 관련 사용자에게 서비스하고 있는 사용자 맞춤형 S/W에 대하여 소개하고, 향 후 이러한 서비스 분야에서 발전해 나가야 할 방향에 대해서 모색해 보고자 한다. 본 논문에서 언급하고 있는 맞춤형 S/W란 원격탐사 분야에서 사용자가 필요로 하는 다양한 도구를 자동 혹은 반자동 형식으로 구축하여 온라인 상에서 사용자 특히 관련 분야 초보자들이 손쉽게 활용할 수 있는 전반적인 기술 혹은 그러한 환경을 말한다.
운전면허 시험이 존재하는 동안 운전면허 학과시험은 필수적인 시험제도로 존재 할 것이며 향후 상당기간동안 지속적으로 산업화가 될 것으로 전망 된다. 그러나 기존의 서적을 통한 학습은 이미 출제 되었던 문제로 지정된 상황에 대한 대처 방법을 평가하는 것에 지나지 않는다. 또한 운전면허 학원에서 학과시험을 취득 할 경우 과도한 시간과 경비가 소요할 뿐만 아니라 학습효과 면에서도 비효율적인 것으로 평가되고 있다. 때문에 학습자의 능력, 연령 등을 고려한 맞춤형 운전면허 학과시험 시스템의 시급의 도입이 시급하며 이를 편리하게 학습 할 수 있는 E-Learning 멀티미디어 콘텐츠 개발이 필요하다. 이에 본 연구는 이러한 필요성에 따라 학습자의 상황에 맞는 맞춤형 교육이 이루어 질 수 있는 맞춤형 운전면허 학과시험 학습 시스템을 제안하고자 한다. 이를 통해 학습자의 문항반응의 오답분석을 통하여 최적의 평가문제와 학습콘텐츠를 선택하여 학습자에게 제공하는 과정을 반복함으로써 동적 맞춤형 E-Learning 학습방식을 제공하고, 난해한 교통 법규를 쉽고 재미있게 학습할 수 있을 것으로 기대해 본다.
본 연구는 AI 기반 맞춤형 학습 시스템을 시범적으로 운영하여 대학 수업에서의 AI 기반 맞춤형 학습 시스템의 적용 가능성과 효용성을 알아보고자 하였다. 이를 위하여 C지역 소재 B대학교 1학년 재학생 중 기초수학 교과목 수업에 참여한 42명 학습자를 대상으로 AI 기반 맞춤형 학습 시스템을 적용 및 운영하였고, 학생 및 교수를 대상으로 설문 문항 조사와 인터뷰를 진행하였다. 연구 결과, AI 기반 맞춤형 학습 시스템의 활용은 학생의 학업성취도를 향상시켰다. 심층인터뷰 결과 교수자와 학습자 모두 기초 개념 학습에 있어 학습 성과 향상에 기여하는 것으로 파악되었다. 이는 AI 기반의 맞춤형 학습 시스템이 자기 주도 학습의 역량을 향상하고 개념학습을 통해 지식 강화에 효과적인 방안이 될 것임을 시사한다. 본 연구는 인공지능 기반 적응형 학습 시스템의 기초 과학 교과목 도입과 적용에 관련한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다. 향후 AI 기반 맞춤형 학습에서 학생들에게 제공한 학습과정과 분석한 데이터를 대면수업에 연계한 효과 검증과 분석한 데이터의 활용 방안에 대한 전략 연구를 제언한다.
최근 웹을 기반으로 교수-학습이 이루어지는 원격 교육 시스템이 급격히 증가하고 있으며, 학습자 개개인의 수준이나 학습 패턴에 맞는 맞춤형 코스웨어에 대한 요구가 증가하고 있다. 그러나, 대부분의 원격 교육 시스템들이 학습자의 수준을 고려한 맞춤형 학습을 제공하지 못하기 때문에 학습자가 학습 도중에 흥미를 쉽게 잃는 경우가 많다. 따라서 최근에는 개개인의 학습 수준과 학습 패턴을 자동으로 분석하여 차별화 된 맞춤형 서비스를 제공하기 위한 많은 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는, 컴퓨터 활용을 학습하기 위한 목적으로, 교수/조교/학생/모니터 에이전트라는 4종류의 에이전트가 서로 협력하여 학습자에게 적합한 학습 내용을 제공하는 맞춤형 코스웨어를 설계 및 구현하였다.
현실에서 경험하거나 당면하고 있는 실제적인 문제를 해결할 때 학습자는 학습의 의미를 느끼며 학습의 효과도 기대할 수 있다. 따라서 초등학교에서 일어날 수 있는 정보통신윤리교육 지도 상황에 따라 교사에게 필요한 자료들을 웹 상에서 제공하는 맞춤형 정보통신윤리교육 지원시스템을 개발하였다. 개발한 시스템에서는 정보통신윤리교육의 방법과 자료 및 그 활용 방법을 제공하고 있다. 시스템은 주제별로 맞춤형 자료를 제공함으로써 실제 상황에 적절한 정보통신윤리교육을 실시하는데 도움이 되었다. 또한 주제와 지원하는 자료의 적합 정도를 알려주어 다음 사용자가 자료를 선택하는데 도움이 되었으며, 교사의 지도 자료검색에 대한 부담을 덜어 주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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