• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권6호
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• pp.775-782
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• 2002

전자상거래 시스템의 보급이 활성화되기 시작하면서 사용자의 구매 행위에 적응형으로 대처하는 지능형 전자상거래 에이전트의 필요성이 증대되고 있다. 이와 같은 적응형 전자상거래 에이전트는 사용자의 구매 행위를 모니터하면서, 각 분야별 고객의 구매 행위를 자동 분류하고, 분류된 각 클러스터로부터 사용자의 취향을 학습하는 하는 기능을 필요로 한다. 이러한 기능을 가지는 적응형 전자상거래 에이전트를 구축하기 위해서 본 논문에서는다음 3가지 부분에 중점을 두고 시스템을 설계하였다. 첫째, 사용자의 구매 행위를 포괄적으로 모니터하여 사용자 행위로 추상화하는 모니터 에이전트, 둘째, 고객 구매 행위 데이터로부터 유사한 분야 구매 데이터들로 클러스터 하는 개념적 클러스터 에이전트, 셋째, 각 클러스터로부터 사용자 프로파일을 구축하는 사용자 프로파일 에이전트를 중심으로 설계하는 방안을 제안하고 있다 특히, 본 논문에서는 보다 정확한 고객 구매 행위를 학습하기 위해서 개념적 클러스터링 방식과 귀납적 기계학습 방식을 적용하는 2단계 구조를 제안하고 있다.이와 같은 구조는 여러 분야의 상품을 구매한 정보로부터 사용자의 다중 취향을 학습할 때발생하는 문제를 해결함으로, 사용자 프로파일을 정확하게 구축할 수 있는 장점이 있다. 이러한 정확한 사용자 프로파일을 기반으로 사용자에게 보다 적절한 정보를 제공하는 적응형 전자상거래 시스템을 만들 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.761-763
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• 2008

최근 온라인교육의 필요성이 높아지고 요구 수준이 커짐에 따라 교육 서비스를 제공하는 시스템의 지능화된 처리능력이 필요하다. 퍼지신경회로망은 각각의 가중치(weight)를 갖는 채널로 연결한 망형태의 계산모델이다. 퍼지신경회로망을 학습시스템에 적용하여 학습자의 문항테스트 결과에서 학습과정을 재설정 할 수 있는 출력 값을 생성한다. 적응형 학습시스템은 퍼지신경회로망을 적용하여 개별화된 강의 코스로 학습을 진행하고 결과의 feedback을 통해 학습자의 최적 커리큘럼을 찾아내는 방법을 구현하였다.

• 융합정보논문지
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• 제9권6호
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• pp.104-111
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• 2019

본 연구에서는 대학생의 대학생활적응이 셀프리더십과 학습몰입을 매개로 진로적응성에 미치는 영향을 살펴보고, 인구학적 특성(성별, 학년, 학점수준, 취업의향)의 조절효과를 확인하였다. 이를 위해 대학생 289명을 대상으로 자료를 분석하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 대학생활적응은 학습몰입과 셀프리더십에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 대학생활적응은 진로적응성에 직접적인 영향을 미친다기보다 학습몰입과 셀프리더십을 매개하여 간접적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 대학생활적응이 셀프리더십과 학습몰입을 매개로 진로적응성에 영향을 미치는 경로에서 인구통계학적 특성이 조절효과를 가지는 것으로 나타났다. 조절요인으로는 연령, 학년, 취업의향으로 나타났다. 따라서 대학생들의 대학생활적응과 진로적응을 위해서는 셀프리더십 및 학습몰입을 향상하기 위한 프로그램을 개발하고, 대학생활 및 진로 상담 시 성별이나 학력 등 개인적인 특성에 따라 차이가 있음을 고려하여 맞춤형 지도가 필요함을 제언하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권2호
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• pp.467-473
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• 2014

적응적 학습 시스템은 학습자의 학습 요구에 따라서 학습 자료를 적응적으로 제공해주는 시스템을 의미한다. 적응적 학습 시스템은 전문가 모델, 수업 모델, 학습자 모델로 구성되어있다. 전문가 모델은 가르치는 정보를 저장하고 있다. 학습자 모델은 학생들의 학습 정보와 학습 이력에 대한 데이터를 저장한다. 수업 모델은 실제 학습자에게 필요한 학습 자료를 제공해주는 모델이다. 본 논문에서는 학습자 프로파일 정보를 통하여 학습자 모델을 구성하였으며, 동적 시나리오 구축을 통하여 수업 모델을 구성하였다. 이후 학습자의 프로파일 정보 기반의 동적 시나리오를 구축해줌으로써 학습자에게 적응적으로 학습 콘텐츠를 제공해주는 시스템을 개발하였다. 마지막으로 시스템에 대한 만족도 결과는 88%로 높은 만족도를 보였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.249-263
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• 2022

인공지능 기반 맞춤 및 적응형 학습을 대학원 이상의 수업에 적용에 따른 실증 연구는 매우 부족한 상황이다. 본 연구는, 인공지능 기반 맞춤 및 적응형 학습을 대학원 수업에 적용한 경우, 만족도 및 충성도를 연구 했으며, 테크놀로지관련 인식, 컨텐츠 및 시스템 특성에 대한 인식, 및 인공지능 기반 맞춤형 학습과 강의를 병행한 교육에 대한 전반적인 인식이 만족도, 효과성, 유용성, 동기부여, 및 다른 수업에 적용에 따른 의사에 어떻게 영향을 주는 지 조사하였다. 인공지능 기반 맞춤 및 적응형 시스템인 알렉스를 적용한 강의 직후 온라인 설문조사를 통한 데이터를 사용하였으며, 요인분석, 회귀분석, 분산분석 등을 활용하여 가설검증을 하였다. 본 연구의 결과로, 어떤 요인들이 유의하게 영향을 주는 지와 효과의 크기를 비교 검증하였고, 더불어 만족도가 충성도에 영향을 미치는 이론이 교육효과에도 적용됨을 입증하였다. 또한, 인공지능 기반 맞춤 및 적응형 시스템의 고등교육 특히 대학원 수업에도 효과가 있고, 고객관계관리에 도움이 된다는 시사점을 제시한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.87-94
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• 2009

본 논문은 정규 언어에 대한 펌핑 정리를 학습하는 학생들을 돕기 위한 웹 기반 상호작용적 적응형 학습 시스템을 제안하고 있다. 본 시스템은 웹 기반 교육을 통해서 학습자들이 개인차에 따라 학습을 진행할 수 있도록 하고, 학습과 관련된 예제들을 연습하고 그에 대한 피드백을 즉시 제공받을 수 있는 상호작용의 기회를 제공한다. 특히, 본 시스템은 펌핑 정리의 각 증명 단계를 이해할 수 있는 적응적 비계를 제공한다. 펌핑 정리를 학습할 수 있는 기존의 시스템들과 달리 본 논문에서 제안하는 시스템은 가능한 오류들을 미리 정하여 각 오류에 대한 메시지들을 적응적으로 제공한다. 또한 학습자들이 직접 문자열을 셋으로 나누도록 함으로써 펌핑 정리를 정확히 이해하도록 도움을 준다.

• 정보교육학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.275-282
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• 2012

웹의 기술적 수준의 향상과 이를 이용하는 하드웨어의 급속한 발달은 문자 중심의 일방적 자료 탐색 기능만을 제공하던 웹을 쌍방향적이고 멀티미디어적인 환경으로 변화 시켰다. 그리고 이러한 변화는 웹의 교육적 활용성을 높이고 있다. 현존의 웹 기반 코스웨어는 개개인의 학습 능력에 따라 학습 내용과 학습 방법을 다르게 제시하는 개별화 학습이 부족하다. 따라서 학습자들은 개개의 학습능력에 상관없이 누구나 일률적으로 동일한 학습내용을 제공받고 있다. 본 연구는 학습자의 학습 성취정도와 학습과정에 따라 학습내용과 학습 방법을 다르게 제공하고자 한다. 즉, 학습자의 학습 성취정도와 학습과정을 분석하여 학습자에게 같은 학습내용이라 할지라도 각각의 습자에게 학습의 효율을 높일 수 있는 학습방법이 무엇인지를 찾아내어 학습자에게 가장 적합한 학습방법을 제공해 줄 수 있는 시스템을 설계 및 개발하였다. 특히 본 적응형 학습 시스템은 학습 과정마다 적절한 학습 스타일을 체크하여 동적 링크를 제공한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
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• pp.707-710
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• 2002

학습시스템의 컨텐츠 제공방식은 제작된 컨텐츠를 모든 수강생에게 일괄적으로 제공하는 방식을 사용한다. 본 논문에서는 학습자의 정보를 이용하여 학습자를 분류한 후 학습자의 수준에 따라 컨텐츠를 제공하기 위해 학습자 정보를 저장하고, 또한 컨텐츠의 개별 내용을 모듈화하여 학습자에 따라 컨텐츠를 새롭게 구성할 수 있는 시스템을 구현하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.662-665
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• 2013

지능형 교수 시스템은 컴퓨터 보조 학습의 한계를 극복하고자 인공지능 기법을 도입하여 학습자의 현재 상황에 동적으로 융통성 있는 교육 여건을 지원하는 시스템이다. 그러나 기존의 지능형 교수 시스템들은 학습 성취도 향상에 중요 변인인 학습자의 특성, 학습자 수준 등을 고려하지 않고, 획일화 된 학습 내용들을 제공하고 있다. 이로 인해 효과적인 학습에 어려움이 있으며, 학습자의 학습 목표에 맞는 코스 스케줄링이 적응력 있게 동적으로 제공되지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 학습자의 특성과 학습자의 수준에 맞는 학습 내용 및 동적 학습 코스 제공을 위한 ITS 기반의 적응형 학습 추천 시스템을 제안한다. 성공적인 학습을 우한 중요 변인인 학습자의 특성 파악을 위해 자가 진단 테스트 모듈을 적용하였다. 그리고 학습자의 수준 파악을 위해 기존 단답식 위주의 단순 평가가 아닌 문항반응이론에 근거하여 학습 요소별 학습자의 객관성 있는 수준을 파악을 위해 학습 평가 모듈을 적용하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.133-136
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• 2000

우리는 인터넷을 통한 사용자의 선호도(preference)를 분석하고 협력적 여과 기술을 학습하여 유머문서를 추천하는 MrHumor 시스템을 구축하였다. MrHumor에서는 사용자집합이 유머문서 집합에 대하여 보여준 등급매김값을 토대로 사용집합의 백터공간(vector space)를 설정하고 노이즈에 강하면서 효율적인 학습을 위해 선형 PCA를 이용하여 축소된 2차원 공간상에서 유머문서의 통계적 특성을 반영하여 적응형 k-NN으로 지엽성을 적적히 조절하여 새로운 문서에 대한 선호도를 추정하게 된다.