• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.263-268
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• 1999

지능형 교육 시스템에서 학습자 모델은 학습자의 반응을 토대로 교수모듈과 전문가 모듈을 연계하여 새로운 학습자 모델을 제시하는 역할을 수행하고 있으며, 이는 성공적인 지능형 교육 시스템의 구현에 있어서 핵심적인 부분이다. 따라서 많은 대학교 및 연구소에서 그동안 학습자 모형에 관한 많은 연구가 이루어져오고 있다. 그러나 대부분의 연구는 단일 학습자 모형을 기반으로 두고 있으며, 이러한 단일 학습자 모형을 이용한 시스템들은 학습자의 지식 또는 학습자의 성향을 정확히 파악하기는 어려움을 갖고 있을 뿐만 아니라 다른 모듈과의 인터페이스 부분에서 중복된 많은 정보를 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 학습자의 지식을 정확하게 진단하고 각 모듈간의 중복된 정보를 보완할 수 있는 다중 학습자 모형을 개발하여 구현하였다. 또한 이러한 다중 학습자 모형을 최적으로 수행할 수 있도록 하기위하여 agent기법을 적용하였다. Agent를 이용한 다중 학습자 모형을 적용하여 구현한 시스템은 첫째, 단계적인 접근 방법으로 보다 정확한 학습자의 지식 진단이 가능하다. 둘째, 학습과정중 학습자의 심리 상태 및 학습자의 선호도 등 파악이 용이하다. 셋째, 교수모듈과 전문가 모듈과의 연계에 있어서 정보의 중복됨의 최소화 등의 장점을 제공한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02b
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• pp.489-496
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• 2007

u-러닝(u-learning) 체제의 도입은, 다양한 형태의 원격교육을 지원하기 위한 교수-학습 시스템 및 모형을 요구하며, 이에 따라 유무선 인터넷을 이용한 u-러닝 시스템이 지속적으로 개발 적용되어 왔다. 하지만, 현재 운영되고 있는 대부분의 원격교육시스템은 교수자와 학습자간의 지속적인 쌍방향 상호작용 유지의 어려움, 시스템 구축을 위한 경제적 부담, 시스템 운영에 투입되는 교수자의 기술적 소양 부족 등의 문제점을 안고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 다음 항목에 대한 제고가 필요하다. 첫째, 효율적인 쌍방향 상호작용은 학습자 행동에 대한 지속적인 모니터링 및 피드백, 그리고 교수자의 상시 접속 상태 유지를 전제로 한다. 이는 사이버 교사(cyber tutor)를 이용하는 지능형 학습에 대한 논의로 이어진다. 둘째, 구현될 시스템은 경제성과 재사용성 측면이 고려되어야 하며, 이는 기존의 학교 현장의 인프라를 활용하는 u-러닝 개념의 학습 환경, 즉 이동성 네트워크 구조에 대한 설계가 요구된다. 셋째, 시스템의 직접적인 운영 주체인 일선 교사들의 기술적 소양을 고려할 때, 시스템 구축 및 사용상의 편리성, 학습 진행을 위한 보조적 지원 장치 등이 충분히 전제되어야 한다. 이에 본 연구에서는, 이동성과 내재성의 u-러닝 개념을 포함하고, 지능형 가상 교수자(cyber tutor)에 의한 블랜디드 학습(blended learning)을 도입하며, 사용자의 기술적, 경제적 부담의 제거가 가능한 지능형 u-러닝시스템을 개발하였다. 본 연구에 의해 개발된 시스템은 기존의 네트워크 인프라와 u-러닝의 개념을 통합하는 네트워크 구조, 원격학습을 지원하는 네트워크 화이트보드, 학습 과정의 저장과 해석을 지원하는 스크립트 인터프리터, 학습자 반응에 대한 피드백을 자동 제공할 수 있는 지능형 인터프리터로 구성되었다.

• Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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• v.12 no.9
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• pp.52-69
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• 1994

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.101-103
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• 2008

본 논문에서는 모듈 기반형 교육용 이동 로봇을 구현하였다. 구현한 교육용 로봇은 앞으로 로봇설계에서 요구하는 "모듈화" 개념에 기반하여 설계하고 구현하였으며 사용자의 요구에 따라 필요한 요소들 추가적으로 부착할 수 있는 시스템으로 구성하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.04a
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• pp.57-60
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• 2005

21세기에 들어서면서 인터넷은 새로운 패러다임인 유비쿼터스 컴퓨팅 환경으로 빠르게 바뀌고 있다. 특히 2005년에 접어들면서 유비쿼터스는 정보기술 분야에서 건설, 의료, 교통, 안전, 교육 등 사회 각 분야에서 유비쿼터스 컴퓨팅의 도입을 추진하고 있다 동시에 유비쿼터스 컴퓨팅이 각 분야에서 적용이 될 때에는 지능형 시스템에 의한 서비스가 이루어 져야 한다는 것에 대하여 모두가 공감하고 있다. 지능형 유비쿼터스 서비스가 이루어지기 위한 하나의 방법으로서 현재 인터넷의 지능형 서비스에서 활발하게 이루어지고 있는 데이터 마이닝 전략이 있다. 즉 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 발생하는 엄청난 양의 데이터를 분석하여 지능형 유비쿼터스 서비스를 하기 위한 데이터 마이닝 분야가 바로 유비쿼터스 데이터 마이닝이다. 유비쿼터스 데이터 마이닝은 오프라인 데이터 마이닝, 웹 마이닝 등에 비해 여러 가지 다른 점들이 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 데이터 마이닝에 대한 소개와 기존의 데이터 마이닝 프로세스와의 차이점을 알아본다. 아울러 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 이루어져야 할 데이터 마이닝 전략의 과제와 도전에 대한 이슈들을 살펴보고 몇 가지 모의실험을 통하여 이것들에 대한 확인을 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.691-693
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• 1998

현대 사회는 정보화 사회이다. 이러한 흐름은 사회 모든 분야에 응용되어 사용되고 있다. 특히 컴퓨터를 이용한 교육분야에 있어서는 Text 에 의존된 교육에서 멀티미디어를 이용, 실제 상황에 근접한 상황학습을 통한 시스템이 개발 사용되고 있다. 장애인 재활 교육에 있어서도 멀티미디어를 이용한 상황학습은 장애인의 교육에 많은 도움을 줄 것이다. 이 논문은 장애인의 사회 적응을 위한 재활 교육 시스템에서 장애인들에게 어떠한 교육을 할 것인지를 결정하고 실행하는 Tutoring Module이다.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.26 no.4
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• pp.249-263
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• 2022

The purpose of this study is to investigate the effects of assessment by adopting adaptive learning in higher education that are rarely examined in previous studies. In particular, this study applied research questions: 1) How does technical perception, perceived contents and features, and perceived integration of the AI-based adaptive system with lecture affect overall satisfaction, overall effectiveness, overall usefulness, overall motivation for the study, and intention to use it with other classes? 2) How do overall satisfaction, overall effectiveness, overall usefulness, motivation for the class, and intention to use affect loyalty on the AI-based adaptive system? This study conducted online surveys after the completion of the classes adopted AI-based adaptive learning system, ALEKS. This study applied ANOVA, regression, and factor analyses. The results of this study found that perceived integration of the AI-based adaptive learning system with the lectures on overall satisfaction, effectiveness, motivation, and intention to use for other classes showed significant with higher effect size. The results of this study provides implication that the AI-based learning system help improve learning outcomes in graduate level studies. The results provide policy and managerial implications that the AI-based adaptive learning system should improve better customer relationships in higher education.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.3 no.2
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• pp.291-309
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• 1992

The computer manipulation by means of natural language prcessing will be not only helpful to use the computer with more simple and more comfortable but also flexiable to communicate between human and computers.In this paper the natural language interfaces will be applied to an intelligent geography tutoring systems(IGTS),and we will inspect the something to consider in the case of its implementation.Each module of IGTS is connected to the interface module and correspondence with each other for the sake of natural conversation between system and learner.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.451-452
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• 2021

본 논문에서는 머신러닝의 원리를 쉽게 이해할 수 있는 블록 기반 코딩 플랫폼을 내장한 LMS를 제안한다. 해당 LMS는 Moodle이라는 LMS 플랫폼을 기반으로 사이트가 구축되었으며, LTI를 통해 LMS 내부에 DIY라는 코딩 툴을 내장 시켰다. 또한, 사용자의 모든 로그데이터를 통해 추천시스템을 구상하였으며, DIY를 통해 실행되는 코드를 Python Pedal라이브러리를 백엔드에서 실행 시켜 사용자가 작성한 코드에 대해 즉각적인 피드백을 제공하게 구성되어 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.125-127
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• 2012

IT기술의 발달과 함께 학습자의 학습 성향, 능력, 환경 등을 인지하고 그에 적절한 서비스가 가능한 지능형 교육 시스템이 많은 관심을 받고 있다. 학습자에게 지능적이고 개인화된 서비스를 위해서는 학습자를 인지하기 위한 작업이 선행되어야 하며, 이 인지과정을 위해서는 학습자의 학습 과정에서 발생한 데이터를 수집하고 분석하게 된다. 하지만, 수집된 데이터가 학습자의 일관되지 못한 행위나 예측하지 못한 학습 성향을 포함하고 있다면, 그 결과를 신뢰하기 어렵다. 본 논문에서는 학습자에게서 수집된 데이터를 SVDD를 이용하여 가중치를 부여하고, 그 값을 인지과정에 활용한다. 실험에서는 홈 인테리어 교육 컨텐츠 기반에 학습자의 학습 행위에 대한 학습 성향을 진단하기 위해 DOLLS-HI를 이용하였고, 수집된 학습자의 데이터를 분석하여 전통적인 분석 방법 대비 제안하는 방법의 유효함을 확인하였다.