• 한국융합학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.139-145
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• 2020

컴퓨터 기술의 급속한 발전으로 인해 ICT 기술을 이용한 온라인 학습은 이미 우리 생활에 빠르게 정착하고 있다. 음악 교육은 오프라인 기반의 환경을 중심으로 진행되었으나, 온라인 교육에 시공간 제약이 없다는 점, 학습자 주도의 쌍방향 교육이 가능하다는 점에서 그 교육 방식을 온라인으로 전환하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 온라인에서 적응형 학습이 가능하도록 '화성학' 학습 시스템을 제안, 설계, 구현하는 일련의 과정을 담는다. 이 시스템은 다음과 같은 긍정적 효과를 기대할 수 있다. 첫째, LMS 기반의 플랫폼을 제공하여, 경제적·지리적 요인에 해당하는 사회적 교육 문제를 해결할 수 있다. 둘째, 온라인 적응형 화성학 학습 시스템이 자동으로 제공하는 객관적인 학습 피드백과 교수자의 학습 피드백을 모두 제공한다. 셋째, 학습자가 자신이 학습한 화성학 문제에 대한 추천 답안을 받을 수 있다. 이러한 이점을 활용한 온라인 적응형 화성학 학습 시스템은 교수자와 학습자 간의 효과적인 교수 학습을 증진시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.37-44
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• 2021

이 연구는 지능형학습시스템에서 학습활동을 분석하는 전략에 대한 것이다. 이를 위해 지능형학습시스템에 대한 개념정의와 지능형학습시스템을 이용하는 학습 유형을 분석하였다. 학습유형으로는 개인형, 적응형, 역량중심, 블랜디드 학습으로 제시하였으며 4가지는 약간의 차이가 있지만 대부분 유사한 성격을 가지고 있다. 또한 학습활동 분석은 시스템에서 생성되는 마우스 클릭, 키보딩, 업로드 등의 데이터가 기본이 된다. 이를 통해 시청시간, 업로드 횟수 등의 기초적인 분석을 수행할 수 있다. 하지만 개인화, 적응형을 위해서는 보다 다양한 학습 분석이 필요하다. 그것은 학습태도, 성취도 수준뿐만 아니라 메타인지 수준, 창의력 수준등을 판단할 수 있다. 그런데 메타인지 등의 수준은 복잡한 인간의 인지활동을 포함하고 있기 때문에 지능형학습시스템의 판단에 교사의 개입이 필요하다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.529-538
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• 2014

본 연구는 적응형 이러닝 시스템에서 지원할 적응성 요소를 밝히기 위하여 폐쇄형 설문과 반 구조화된 개방형 설문을 통하여 요구 분석을 하였다. 본 연구는 적응형 이러닝 시스템의 활용이 높은 교육대학 컴퓨터 교육 전공 학생들을 대상으로 적응형 이러닝 시스템에 대한 요구를 분석하고 도출하였다. 요구 분석 절차는 Rossett모델을 적용하였다. 분석 방법은 폐쇄형 설문으로 개략적인 의견을 통계 분석하고 개방형 설문으로 깊이 있는 의견을 추출하였다. 개방형 설문은 응답 내용을 코딩한 후, 코딩된 내용에서 주제를 추출하고, 지속적 비교 방법을 통하여 유목화를 하였다. 그리고 각 주제에 대하여 빈도 분석을 하였다. 연구 결과 적응형 이러닝 시스템에서 적응성 제공 요소로서 기존의 학습 스타일 중심에서 벗어나 학습자 수준, 학습 목표 그리고 학습 내용에 대한 적응성을 제공할 필요가 있음을 알 수 있었다. 특히, 교수 모형은 체계성 및 학습 목표를 효과적으로 도달하게 하는 중요한 요소임이 밝혀졌다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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• pp.89-93
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• 2000

구조 적응형 자기구성 지도는 일반적으로 자기구성 지도의 구조가 초기에 결정되어 학습이 끝날 때까지 변하지 않기 때문에 발생하는 문제를 해결하기 위해 지도의 구조를 학습 중에 적절하게 변경시킨다. 이때, 변화된 구조의 가중치를 어떻게 초기화시킬 것인가 하는 것이 중요한 문제이다. 이 논문에서는 기존의 비교사 학습방법에 LVQ 알고리즘을 이용한 교사 학습방법을 결합한 구조 적응형 자기구성 지도 모델에서 유전자 알고리즘을 이용하여 분화된 노드의 가중치를 결정하는 방법을 제안한다. 이 방법은 기존의 구조 적응형 자기구성 지도 알고리즘보다 빠르게 학습되었고, 인식률 면에서도 기존의 방법보다 높은 값을 나타내었으며, 자기구성 지도의 특성인 위상 보존도 잘 이루어졌다. 오프라인 필기 숫자 데이터로 실험한 결과, 제안한 방법이 유용함을 알 수 있었다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.29-39
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• 2006

본 연구는 학습자의 학습과정과 학습내용, 평가내용을 분석하여 학습내용 중에 이해가 안된 부분이 있거나 문제가 있는 부분을 진단하고 이에 적절한 학습 조언을 제공함으로써 학습의 효과를 높일 수 있도록 하는 적응형 교수 시스템을 제안한다. 학습자의 학습내용 중 한 개념에 대한 학습은 다른 개념의 학습에 영향을 미치며, 한 개념을 학습하기 위해서는 그 개념에 대한 선행개념을 충분히 이해하고 있어야 된다는 점을 고려하여 학습내용을 구성시 컨셉맵을 기반으로 학습개념간의 관련성을 표현하고 있다. 이러한 컨셉맵을 통해 한 개념을 학습하기 전 요구되는 선행개념에 대한 학습 정도를 파악하여 이에 따른 적합한 학습내용을 제공하고, 평가문항과 학습개념과의 관련도를 이용하여 학습자의 학습내용 중 문제 있는 부분을 진단하여 적절한 조언을 제공한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.121-128
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• 2006

본 연구는 적응형 학습을 제공하기 위한 새로운 에이전트 기반 e-러닝 시스템을 제안하였다. 시멘틱웹 환경에서 적응형 e-러닝은 온톨로지와 지능형 에이전트의 개발은 필수적이다. 특히 학습 콘텐트의 분석과 학습자 정보를 이용한 추론 엔진의 개발은 효과적인 e-러닝 환경을 제공할 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 시멘틱웹 환경에서 적응형 e-러닝 적용 모형을 설계하였고, e-러닝 학습에 대한 다양한 온톨로지를 개발하였다. 온톨로지는 학습 도메인과 학습자 그리고 인터페이스관점에서 분석하고 개발하였다. 그리고 에이전트의 추론을 위하여 지능형 환경을 구현하였다. 제안된 시스템을 통하여 시멘틱 웹 환경에서 새로운 e-러닝 시스템 모형을 제시하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.333-335
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• 1999

일반적으로 자기구성 지도에서는 구조가 초기에 결정되어 학습이 끝날때까지 변하기 않기 때문에 각 문제에 대한 구조를 반복된 실험을 통해서 최적화시켜야 한다. 그러나, 지도의 구조가 학습중에 적절하게 변경된다면, 해당 문제에 가장 알맞은 구조의 지도를 생성할 수 있을 것이다. 이 논문에서는 기존의 적응형 자기 구성 지도의 비교사 학습방법에 LVQ 알고리즘을 이용한 교사 학습방법을 결합한 구조 적응형 자기 구성 지도 모델을 제안한다. 이 방법은 일반적인 자기구성 지도 알고리즘보다 작은 수의 노드를 가지고 높은 성능을 보일 뿐만 아니라, 자기 구성 지도의 특성인 위상 보존도 잘 이루어진다. 오프라인 필기 숫자 데이터로 실험한 결과, 제안한 방법이 유용함을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.534-540
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• 2008

본 연구에서는 MFSFET (Metal-Ferroelectric-Semiconductor FET) 소자의 모델링을 바탕으로 적응형 학습회로를 설계하고, 그 수치적인 결과를 분석하였다. 적응형 학습회로에서 출력주파수는 MFSFET 소자의 소스-드레인 저항과 캐패시턴스에 반비례하는 특성을 보여주었다. Short pulse 수에 따른 포화드레인 전류곡선은 강유전체의 분극반전 특성과 유사함을 확인할 수 있었고, 이는 강유전체 분극이 MFSFET 소자의 드레인 전류조절에 핵심적인 요소로 작용한다는 사실을 의미한다. 다음으로 MFSFET 소자의 소스-드레인 저항으로부터 dimensionality factor와 적응형 학습회로의 펄스 수에 따른 출력주파수 변화를 분석하였다. 이 특성으로부터 입력펄스의 진행에 따라 출력펄스의 점진적인 주파수 변화를 의미하는 적응형 학습 특성을 명확하게 확인할 수 있었고, 미래 뉴럴 네트워크에서 본 회로가 뉴런의 시넵스 부분에 효과적으로 사용될 수 있음을 입증하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권5호
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• pp.438-448
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• 2005

본 논문에서는 학습자들의 학습 특성 및 학습 능력에 따라 학습내용을 동적으로 구성하여 제공하는 적응형 교수 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 학습 단계와 평가 단계를 연계함으로써 평가 단계에서 추정된 학습자의 능력에 따라 차기 학습 단계에서 수준별 학습내용을 동적으로 구성하여 학습자에게 제공함으로서 개인화된 교수${\cdot}$학습을 지원하고 있다. 이를 위해 먼저 학습자들의 학습 능력을 정확하게 평가할 수 있도록 문항반응이론에 의한 컴퓨터 적응적 평가를 이용하여 평가 단계를 구현하였으며, 또한 추정된 각 학습자의 능력 수준에 맞는 학습내용을 제공하기 위해 퍼지 개념을 이용하여 퍼지 수준 집합을 구성한 후 제공함으로써 학습자에 따른 수준별 학습이 가능하도록 학습 단계를 구현하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.115-120
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• 2004

SCORM의 데이터 모델을 확장하여 학습자의 학습특성에 따라 학습 컨텐츠를 차별적으로 제공할 수 있는 적응형 학습관리 시스템을 제안하였다. SCORM의 데이터 모델 확장과 학습자의 진단-처방처리 절차를 정립하여 IEEE에서 제시한 표준 학습관리 시스템의 아키텍쳐(LTSA)에 추가시켜 시스템을 설계하였으며, 컨텐츠 메타데이터를 확장하였고. 학습진행 동안에 컨텐츠를 동적으로 순서를 정하게 하는 패키징을 정의하여 이를 기반으로 적응형 학습관리 시스템을 구현하였다. 실험 컨텐츠를 이용해 시스템의 성능을 평가한 결과, 학습자의 특성에 따라 개별적인 학습컨텐츠가 제공되었고, SCORM을 확장하여 적응형 학습관리 시스템을 구현하는 것이 가능함을 보여 주었다.