Proceedings of the Korea Society of Costume Conference
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2003.05a
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pp.40-40
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2003
본 연구의 목적은 재킷, 와이셔츠, 넥타이 색과 지각자의 성별에 따른 남성 정장착용자의 이미지 지각의 차이를 밝히고, 성별 및 연령에 따른 남성 의복의 색 선호도의 차이를 조사하는 데 있었다. 연구방법은 준실험방법이며, 피험자간(between-subjects) 실험설계를 사용하였다. 2$\times$2$\times$2$\times$2의 요인설계로서 지각자의 성별(2), 재킷 색(2), 와이셔츠 색(2), 넥타이 색(2)을 독립변인으로 사용하였다. 재킷 색은 진남색과 회색을 택하였고, 와이셔츠 색은 흰색과 파란색이었으며 넥타이 색은 빨강과 파랑이었다. 이미지 지각을 측정하는 문항은 6개 차원의 7점 양극 형용사 쌍으로 구성된 의미미분척도였으며, 그 차원은 능력, 품위, 활동성, 선호평가, 남성성, 현시성이었다. 피험자는 서울 시내에 거주하는 20, 30대 남녀 각각 132명씩 총 264명이었다. 자료분석은 SPSS 프로그램을 사용하였으며, 통계 분석방법은 Cronbach의 $\alpha$-신뢰도 계수 산출, t-검증, 사원변량분석, 이원변량분석, 일원변량분석과 Duncan의 다중범위검증을 실시하였다.
Contents Recommender System predicts user's preferences towards contents, and then recommends highly-predicted contents to user. Digital Identifier plays its part in identifying abstract works or digital contents in digital network environment. Digital Identifier could be effectively used in content-based filtering and collaborative filtering that are mainly used in Contents Recommender Systems. Therefore, this paper proposes an improvement of UCI metadata and resolution service for effective use of UCI in massive contents recommender systems. UCI metadata is expanded by adding elements such as abstract, keyword, genre, age, rate and review. Resolution service allows the operation systems to collect user preference for content by including input part of preference in a result page. This paper also designs and implements an improved UCI operation system and shows that the proposed improvement of UCI metadata and resolution service could be used for massive contents recommendation.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2006.11a
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pp.23-26
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2006
최근 대부분의 이러닝(E-Learning)을 교육하는 사이트는 학습 콘텐츠를 검색하는 방법이 단순한 리스트의 나열과 택스트 매칭(Text matching)방법을 사용하는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 좀 더 컴퓨터가 정보 데이터의 의미를 분석하여 검색이 가능하도록 개념 네트워크인 시맨틱웹(Semantic Web)이 등장하였다. 본 논문에서는 이러한 시맨틱웹의 온톨로지(Ontology) 언어 중에 토픽맵(Topic Maps)을 사용하여 많은 양의 학습 정보 데이터를 쉽고도 정확하게 연결 지어 학습 콘텐츠에 대한 정보를 표현하고, 구조화할 수 있는 방법을 모색해 보고자 한다. 학습자의 관심분야 정보, 학습객체의 학습 권장자의 정보와 함께 학습 경험과 검색 빈도수를 분석한 협력 필터링과 학습 에이전트의 개인화 기법을 동시에 사용하여 선호도를 분석한다. 이 선호도를 가지고 학습자의 메타데이터를 생성하고, 로그 데이터를 따로 데이터베이스에 저장한다. 이러한 학습자의 정보와 학습 콘텐츠간의 정보를 상호 연결하여, 그 토픽맵을 사용하여 연관관계를 정의해 줌으로써 학업성취도를 높이고, 학습자 개개인의 성향에 가장 알맞은 학습 콘텐츠를 탐색해가는 네비게이터(Navigator)를 설계하였다.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.20
no.1
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pp.39-47
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2017
The purpose of this study is to analyze research trends and the learners' preference for subject area of SW education content. First, we analyzed trends in the subject areas of various SW education contents in recent research literature, textbooks, and textbooks. Based on this, we defined six subject areas as storytelling, game, media art, educational learning contents, simulation. Also, we analyzed the case of college students based on the reason of SW implementation theme selection, selection method, and preference theme. As a result, the students were mainly influenced by their interests and teachers in the reason of topic selection, and they showed higher preference in game and storytelling subject area. We hope that this research will be reflected in balanced SW education contents design according to learner level in the future.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.9
no.3
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pp.67-74
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2006
The purpose of this study is identifying variables that affect to learners' preference toward specific e-learning programs, using an exploratory factor analysis(EFA) method. We extract common factors that explain the correlations among variables. In the result, 8 factors were identified as main influential factors: e-learning program design(1st factor), the purpose of e-learning use(2nd factor), social and cultural issues(3rd factor), demographics(4th factor), organizational needs(5th factor), impacts of e-learning(6th factor), e-learning management(7th factor), and technical issue(8th factor).
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2020.07a
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pp.587-590
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2020
최근, 디지털 콘텐츠 산업이 폭발적으로 성장됨에 따라 고객 유치를 위한 개인화 추천 기술들이 많은 주목을 받고 있다. 개인화 추천 방식들을 큰 갈래로 나누어 본다면 협업 필터링 기술과 내용 기반 기술로 나눌 수 있다. 협업 필터링의 경우 개인화 추천에는 적합하지만 사용자 평가 데이터의 양이 방대해야 하며 초기에 평가자가 없는 콘텐츠에 대해 추천할 수 없는 초기 평가자 문제가 존재한다. 따라서 매일 방대한 양의 콘텐츠가 편입되는 분야에서 사용하기에 큰 결점이 될 수 있다. 본 논문에서는 영화들의 정보가 담긴 데이터 셋과 사용자 평가 데이터, 그리고 사용자의 선호 기준을 의미하는 메타 가중치를 활용한 내용 기반의 맞춤형 영화 추천 시스템을 제안한다. 논문에서는 먼저, 영화를 고를 때 일반적으로 중요시 보는 속성들을 활용하여 영화의 특징 벡터를 구성하고, 이를 사용자 평가와 결합하여 개인의 선호에 대한 특징 벡터를 구성하는 방법을 제안하며, 구성된 데이터와 코사인 유사도, 메타 가중치를 활용하여 사용자 선호와 유사한 영화들을 도출하는 방법을 제안한다. 또한, 평가데이터를 활용하여 구현된 추천시스템의 검증 프로세스를 구성하고, 검증 프로세스를 활용한 손실 함수를 설계하여 적합한 메타 가중치를 학습하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 다수의 속성을 조합하여 활용하므로 추천 결과가 과도하게 특수화 되지 않을 수 있으며, 메타 가중치라는 요소를 통해 더욱 개인화 된 추천을 제공할 수 있다.
Journal of Agricultural Extension & Community Development
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v.21
no.4
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pp.1029-1060
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2014
The purpose of this study are to figure out whether there are the meaningful differences between learner's learning achievements and contents preference in accordance with the delivery strategies (instructor-focused model, learner-focused model) of learning materials suggested by Bloom in web-based instruction, and to suggest the various options on the contents delivery strategies to improve the learner's learning achievements of each learning domains. Learning domains were divided by the cognitive domain, the affective domain, and the psychomotor domain. The result of research with 182 learners showed that learner-focused model in the cognitive domain caused higher learning achievements and preference than instructor-focused model. And instructor-focused model in the psychomotor domain compared with learner-focused model caused higher learning achievements and preference. However, there were less meaningful differences in the affective domain. In other words, learner-focused model is appropriate to the feature of the cognitive domain while instructor-focused model is appropriate to the feature of the psychomotor domain. The results suggest that delivery strategies should be chosen by domains of learning contents in order to improve learner's learning achievements in web-based instruction. Learner-focused delivery strategies in the cognitive domain and instructor-focused delivery strategies in the psychomotor domain need to be considered positively. Delivery strategies should be studied and developed in order to lead higher learning achievements and preference.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.16
no.2
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pp.164-171
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2006
Recently Digital multimedia broadcasting (DMB) has been available as a commercial service. The users sometimes have difficulty in finding their preferred multimedia contents and need to spend a lot of searching time finding them. They are even very likely to miss their preferred contents while searching for them. In order to solve the problem, we need a method for recommendation users preferred only minimum information. We propose an algorithm and a system for recommending users' preferred contents using preference transition probability from user's usage history. The system includes four agents: a client manager agent, a monitoring agent, a learning agent, and a recommendation agent. The client manager agent interacts and coordinates with the other modules, the monitoring agent gathers usage data for analyzing the user's preference of the contents, the learning agent cleans the gathered usage data and modeling with state transition matrix over time, and the recommendation agent recommends the user's preferred contents by analyzing the cleaned usage data. In the recommendation agent, we developed the recommendation algorithm using a user's preference transition probability for the contents. The prototype of the proposed system is designed and implemented on the WIPI(Wireless Internet Platform for Interoperability). The experimental results show that the recommendation algorithm using a user's preference transition probability can provide better performances than a conventional method.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2007.11a
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pp.413-417
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2007
본 논문에서는 응용서비스 제공자가 망사업자의 망을 이용하여 응용서비스를 제공하고 망사업자에게 사용대가를 지불하는 경우를 다루었다. 우리는 Stackelberg 게임을 이용하여 두 사업자간의 계약(contract)설계 문제를 정형화하였고 이 게임의 균형점 (equilbrium)이 유일하다는 것을 보였고 또 이 균형점이 망사업자의 위험선호도에 따라서 어떻게 바뀌는지를 고찰하였다.
Rapid development of electronic technology has made it possible to perform various function. But this technology made it increase it's complexity. Therefore, It was important to identify usability problem in interface design. The quality of interface to promote the efficient interaction should be evaluated with regard to users' cognitive characteristics. So, in this paper, washing machine, that is one of the most useful electronic home application was studied menu structure on interface and it's operational states transition. At first, an cognitive menu structure is identified with users' conceptual similarity of the main function of washing machine. Then three washing machines was selected to compare with the cognitive menu structure. And, we were analyzed how operational state of the washing machine was transfered. As a result, we can be revealed that menu operational method based on the cognitive structure was consistent with the user's preferred operational method during the experimental tasks and the users and designers had a different knowledge of an it's function structure. These results will be useful to design the washing machine interface.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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