• 제목/요약/키워드: 맞춤 학습

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PHR 기반 개인 맞춤형 건강정보 탐사 알고리즘 설계 (Design of knowledge search algorithm for PHR based personalized health information system)

  • 신문선
    • 디지털융복합연구
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    • 제15권4호
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    • pp.191-198
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    • 2017
  • PHR(Personal Health Record)기반 헬스케어 서비스 플랫폼 지능화를 위해서는 사용자 맞춤형 건강정보 제공서비스가 필요하다. 본 논문에서는 개인 맞춤형 건강정보 추천을 위해서 온톨로지 기반 건강 정보 모델을 제안하였다. 또한 기계학습과 데이터마이닝 기법을 적용한 유사 건강정보 탐사 알고리즘을 설계하였다. 기존의 데이터마이닝 기법중 연관규칙 알고리즘을 확장하여 속성을 기반으로 연관규칙 탐사를 수행하여 지식탐사의 연관성을 높이고 효율적인 탐사시간을 제공할 수 있도록 하였다. 머신러닝의 한 기법인 K근접이웃 알고리즘을 적용하여 사용자 프로파일별 그룹화를 수행하고 유사패턴의 사용자 프로파일을 검색할 수 있도록 하였다. 이는 사용자의 질환과 건강상태에 따른 맞춤형 건강정보 탐사 수행의 효율성을 높인다. 제안된 알고리즘은 개인 맞춤형 헬스케어 서비스 플랫폼에서 추론과정에 적용되어 사용자에게 개인맞춤형건강정보를 추천하는 것을 가능하게 한다. 이는 고령화사회에서 스마트한 자가 건강관리에 활용될 수 있다.

기계 학습형 사용자 맞춤 추천 앱 '눈치 코칭_문화' 개발 (An Android App Development - 'Noonchi Coaching' Which has function of recommendation based on machine learning)

  • 전재환;이대영;강현규
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.242-247
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    • 2017
  • 논문은 공공 데이터 Open API와 사용자의 과거 행동과 주변 상황정보를 토대로 사용자가 선호하는 문화를 맞춤 추천하는 어플리케이션인 '눈치 코칭_문화'의 설계 및 구현에 대하여 서술한다. '눈치 코칭_문화'는 사용자가 쉽게 문화를 추천 받을 수 있도록 만들어진 어플리케이션으로 기존의 필터링 방식으로 사용자가 검색하는 방식의 어플리케이션들과 달리 사용자의 주변 상황과 사용자의 취향 분석을 통해 최적의 문화 Contents를 어플리케이션을 통해 제공한다. 사용자의 별도의 상세검색이나 검색, 좋아요 기능, 주변 위치와 같은 상황 정보를 어플리케이션 사용 로그를 저장 후 데이터 전처리를 하여 사용자에게 다시금 피드백 되는 어플리케이션이다. 지속적인 알림을 통해 사용자에게 문화를 추천하도록 만들었다. 또한, 사용자에게 문화의 날 정보와 사용자 주변 위치의 문화센터를 추천하여 사용자의 문화 활동을 지향한다.

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기계 학습형 사용자 맞춤 추천 앱 '눈치 코칭_문화' 개발 (An Android App Development - 'Noonchi Coaching' Which has function of recommendation based on machine learning)

  • 전재환;이대영;강현규
    • 한국어정보학회:학술대회논문집
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    • 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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    • pp.242-247
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    • 2017
  • 본 논문은 공공 데이터 Open API와 사용자의 과거 행동과 주변 상황정보를 토대로 사용자가 선호하는 문화를 맞춤 추천하는 어플리케이션인 '눈치 코칭_문화'의 설계 및 구현에 대하여 서술한다. '눈치 코칭_문화'는 사용자가 쉽게 문화를 추천 받을 수 있도록 만들어진 어플리케이션으로 기존의 필터링 방식으로 사용자가 검색하는 방식의 어플리케이션들과 달리 사용자의 주변 상황과 사용자의 취향 분석을 통해 최적의 문화 Contents를 어플리케이션을 통해 제공한다. 사용자의 별도의 상세검색이나 검색, 좋아요 기능, 주변 위치와 같은 상황 정보를 어플리케이션 사용 로그를 저장 후 데이터 전처리를 하여 사용자에게 다시금 피드백 되는 어플리케이션이다. 지속적인 알림을 통해 사용자에게 문화를 추천하도록 만들었다. 또한, 사용자에게 문화의 날 정보와 사용자 주변 위치의 문화센터를 추천하여 사용자의 문화 활동을 지향한다.

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AI 활용한 플립러닝 기반의 대학교육의 변화 (Changes in University Education based on AI using Flipped Learning)

  • 김옥분
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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    • pp.612-615
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    • 2018
  • 플립러닝을 기반으로 학부중심 학사 구조가 4차 산업혁명시대 대학교육의 변화를 통해 학생들은 문제 해결능력을 기반으로 가치창출 능력을 배양하는 필수화 과정이 되어야 한다. 이를 위해 창안된 프로젝트기반 학습법(Project Based Learning)과 MOOC를 결합한 거꾸로 학습법(Flipped Learning)을 과감하게 도입 및 확산하고, 날로 고도화되어 가는 AI기반의 학습컨설팅(E-Advisor)의 도입과 확산에 따라 4차 산업혁명에 부합하는 "개인 맞춤교육"으로의 전환이 이루어져야 한다.

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딥러닝 기반 베트남 호텔 맞춤 추천 모바일 시스템 개발 (A Mobile System Development which has Function of Vietnam Hotel Recommendation based on Deep Learning)

  • 오종현;서영수;강현규
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.408-413
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    • 2020
  • 본 논문은 아고다 사이트의 호텔 정보를 크롤링하여 사용자의 선호 호텔을 구글에서 제공하는 Tensorflow로 인공신경망 딥러닝 학습하여 사용자가 선호하는 호텔을 맞춤 추천하는 애플리케이션의 설계 및 구현에 대하여 서술한다. 본 애플리케이션은 해외(베트남) 호텔을 취향에 맞게 추천받을 수 있도록 만들어진 애플리케이션으로 기존의 필터링 방식으로 추천하는 방식의 애플리케이션들과 달리 사용자의 취향을 딥러닝 학습을 통해 파악하고 최적의 호텔 정보를 추천하는 기능을 제공한다. 본 애플리케이션에 사용된 선호 호텔 예측 모델은 약 84%의 정확도를 보이며 추천 별점으로 표시되어 사용자가 각 호텔에 대해 얼마만큼 선호도를 갖는지 알 수 있다.

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AI 융합형 인재양성을 위한 학습자 맞춤형 훈련프로그램 모델 수립 방안: 고용노동부의 STEP을 중심으로 (Establishment Plan on Personalized Training Model for Fostering AI Integrated Human Resource: Focusing on the Ministry of Employment and Labor's STEP as a Public Education and Training Platform)

  • 임경화;신정민;이두완
    • 실천공학교육논문지
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    • 제12권2호
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    • pp.339-351
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    • 2020
  • 최근 세계적으로 4차 산업혁명 변화에 대한 교육적 대응의 주요 방향이 인공지능(AI: Artificial Intelligence)과 로봇 중심의 미래산업 핵심기술 인재육성에 집중됨에 따라, 고등교육과 직업능력개발 분야에서도 인공지능 기술을 가진 융합적 인재 양성의 중요성이 강조되고 있다. 본 연구는 이와 같이 변화하는 환경을 고려하여 최근 맞춤형 교육훈련 흐름과 AI 융합형 인재 양성 교육을 실현하기 위해 "학습자 맞춤형 AI 융합형 인재양성" 훈련 프로그램을 기획하고 운영모델 방안을 수립하였다. 인공지능 및 교육혁신 전문가를 대상으로 총 2회차에 걸쳐 델파이 조사를 실시하여, 훈련프로그램 운영모델 기본구조, 교육과정, 운영전략의 하위 구성요소의 적합도를 검증하였다. 그리고 최종적으로 검증된 훈련 모델을 온라인 직업훈련 허브인 스마트 직업훈련 플랫폼(STEP)에 적용하여 AI 융합인재 양성 학습자 맞춤형 훈련모델 수립 방안을 제안하였다.

이해중심 교육과정과 맞춤형 수업의 적용을 통한 초등학교 통합학급의 음악과 수업 방안 연구 (Teaching Methods of Inclusive Music Classes at Elementary Schools Based on Application of Understanding by Design and Differentiated Instruction)

  • 원초롱
    • 인간행동과 음악연구
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    • 제18권1호
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    • pp.79-102
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    • 2021
  • 본 연구는 이해중심 교육과정과 맞춤형 수업을 적용하여 초등학교 통합학급에서의 음악과 수업 방안을 제시하고, 통합교육의 실현 가능성을 탐색하는 데 목적이 있다. 이를 위하여 백워드 설계 템플릿 2.0 버전을 바탕으로 초등학교 3·4학년 통합학급의 음악과 단원을 개발하였고, 지적장애 학생을 대상으로 한 맞춤형 수업의 예시를 제시하였다. '바라는 결과 확인하기', '수용 가능한 증거 결정하기', '학습 경험 계획하기'의 3단계로 구성하였으며, 각 단계별로 특수교육대상학생을 고려한 맞춤형 수업의 요소를 제시하였다. 1단계에서는 교육과정의 성취기준을 분석하여 목표와 본질적 질문을 제시하였다. 2단계에서는 GRASPS 기법을 활용하여 수행과제를 개발하고, 그에 따른 루브릭과 다른 증거 자료를 제시하였다. 학생의 준비도, 흥미, 학습 유형에 따른 다양한 평가 방법을 제시하였다. 3단계에서는 WHERETO 모형을 활용하여 7차시의 학습을 계획하였다. 또한 교실의 요소를 유연하게 사용하여 지적장애 학생을 위한 맞춤형 수업의 예시를 제시하였다. 본 연구를 통하여 모든 학생의 이해를 강조하는 이해중심 교육과정과 학생의 다양성을 배려하는 맞춤형 수업을 상호보완적으로 연계하여 통합교육의 방법으로 활용할 수 있는 가능성을 제시하였다. 이를 바탕으로 통합교육의 실현을 위한 음악교육 설계 및 방법에 대한 연구가 활발히 이루어져야 한다.

유전 알고리즘 기반의 음악 교육 학습 경로 최적화 (A Genetic Algorithm Based Learning Path Optimization for Music Education)

  • 정우성
    • 한국융합학회논문지
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    • 제10권2호
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    • pp.13-20
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    • 2019
  • 맞춤형 교육을 위해 학습자에 맞는 학습 경로를 탐색하는 것은 필수적이다. 유전 알고리즘은 해공간이 매우 커서 결정적 방법으로 해를 구하기 어려울 때 타당한 시간 내에 최적해를 찾게 해준다. 본 연구는 유전 알고리즘을 이용하여 200개 코드를 가진 악보 27개를 대상으로 학습자 부담을 최소화하고 단계별 학습량을 균등하게 분산함으로써 학습 효과를 최대화 할 수 있도록 학습 경로를 최적화하였다. 학습 컨텐츠가 27개만 되어도 학습 경로의 순열 크기는 $10^{28}$을 넘지만, 본 연구에서 구현한 도구로 평균 20분 이내에 최적해를 구할 수 있었다. 실험 결과는 유전 알고리즘이 다양한 목적의 맞춤형 교육을 위한 복잡한 학습 경로 설계에 효과적임을 보여주었다. 제안한 방법은 다른 교육 도메인에도 활용할 수 있을 것으로 기대된다.