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.
본 논문에서는 학습자의 요구와 무관한 학습 컨텐츠 제공의 문제점을 알아보고, 학습자의 요구에 부합되는 강의 컨텐츠제공을 위한 방법을 제안한다. 기존의 LMS(Learning Management System)는 시간적, 공간적 제약을 받지 않고 교육이 가능하다는 온라인 교육의 장점에도 불구하고 학습자의 요구와 수준에 무관하게 학습과 관련한 컨텐츠들이 획일적으로 구성됨으로써, 학습자의 요구를 만족시키지 못하고있다. 이에 본 논문에서는 학습에 필요한 강의 컨텐츠 생성 시 효율성과 재사용성을 높인 SCORM을 기반으로 하여 학습 컨텐츠를 생성하고, 평가된 학습자의 학습 수준을 통해서, 학습자의 수준에 맞는 강의 컨텐츠를 제공하는 학습자 수준별 학습 시스템(Learner Level e-Learning System)을 구현하였다. 이를 통해 컨텐츠 저작자는 학습 객체의 재사용이 가능하며, 학습자는 요구에 충족하는 강의를 수강하는 것이 가능하다.
현재 웹 상에서 이루어지는 교육은 개별 학습자의 학습 기대 수준에 따라 주문형(customization)과 맞춤형(personalization)교육이 요구되고 있으나 대부분 웹을 통한 교육이 획일적 커리큘럼에 따라 진행되고, 동일한 형태의 피드백을 제공하고 있어 학습자 개개인의 수준에 맞는 컨텐츠의 제공과 적절한 피드백이 이루어지지 못하고 있다. 따라서 학습 효과를 높이기 위해서는 학습자 수준에 맞는 차별화된 컨텐츠를 구성하여 제공하여야 한다. 본 연구에서는 수준별 학습, 맞춤형 교육 서비스를 제공하기 위한 컨텐츠 구성방법에 관하여 논의한다. 양질의 맞춤형 컨텐츠를 구성하기 위해 컨텐츠를 영역별로 분류하여 모듈화하고, 맞춤형 컨텐츠를 효율적으로 관리하여 학습자의 지식영역별 습득정도를 파악하고, 학습자의 수준에 맞게 융통성이 있으며 동적으로 컨텐츠를 재구성함으로써 학습자에게 가장 적절한 컨텐츠를 추출하여, 반복 학습을 통한 교육의 질적 제고를 기대한다.
유비쿼터스 환경에서 러닝 서비스는 언제, 어디서, 어떠한 물리적 장치에 구애받지 않고 사용자에게 적절한 서비스를 제공할 수 있어야 한다. 그러한 u-러닝 서비스를 제공하기 위해서는 학습자 수준을 정확히 판단할 수 있는 진단 기법이 필요하다. 또한 u-러닝 서비스에서 학습자의 학습 환경을 정확히 파악하여 이에 적절한 형태의 학습 컨텐츠를 제공하는 학습 컨텐츠 적응화 기술도 요구된다. 따라서 본 논문에서는 온톨로지 모델링을 이용하여 학습자의 프로파일과 학습 컨텐츠를 모델링하고, 모델링된 프로파일 정보와 컨텐츠 정보를 온톨로지 추론 규칙을 정의함으로서 학습자의 학습 정보를 정확히 파악하고 학습자에게 적절한 학습 컨텐츠를 제공할 수 있는 온톨로지 모델링과 추론을 기반으로 유비쿼터스 환경에서 학습자의 정보와 각 이종 디바이스에 대해 적합한 학습 컨텐츠를 제공할 수 있는 u-러닝 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 이동 통신 사용자 기기의 한계적 계산 능력 및 무선 링크의 대역폭과 디지털 컨텐츠 제공자와의 연결을 고려하여 선택적 Proxy 서비스를 수용한 컨텐츠 교환 목적의 권한 관리 서비스 프로토콜을 제안하였다. 제안한 서비스는 이동 통신 사용자 기기의 한계적 능력에 대해 해당 도메인의 Proxy와 공개키를 기반으로 인증 서비스를 수행하도록 하였으며, 이후 종단 사용자는 해당 인증 결과를 기반으로 인터넷 기반의 디지털 컨텐츠 제공자와의 메시지 교환을 수행하도록 하였다. 또한 사전에 인터넷 기반 구조에 대한 컨텐츠 교환 서비스 요청에 한하여 Proxy의 부분적 서비스를 수행하도록 허용하여 시스템의 대단위 계산 능력에 대한 효율성을 보장할 수 있다.
매체 기술의 발달에 따라 뉴스전달의 흐름이 일방향에서 쌍방향으로, 뉴스 수용자가 적극적인 이용자로 새로이 자리매김 해가는 추세다. 이러한 상황 인식을 바탕으로 본 연구는 온라인 뉴스 제공자로서의 포털 뉴스 사이트와 뉴스 소비자로서의 네티즌이 상호 어떤 인식을 갖고 있는지 탐구하는 데에 그 목적을 두었다. 이를 위해 포털 뉴스의 매체적인 특성을 쌍방향상으로 인한 적극적 이용자 부상, 뉴스 제공자와 시민기자로의 확장, 선택권의 확대(이용자 특성), 컨텐츠 업데이트, 컨텐츠 분량의 무제한성, 하이퍼텍스트성, 컨텐츠 보존성, 멀티미디어 컨텐츠 제공(컨텐츠 특성) 등 8가지를 추출하고 그에 대한 이용자와 사용자간 상호인식을 채피와 맥리오드의 상호지향성 모형을 적용해 알아보았다. 연구결과 이용자 특성에 관한 문항은 부분 일치로, 서로 일치하는 인식에 대해 이용자들이 오해를 하고 있었던 반면, 컨텐츠 특성 항목에서는 대부분의 문항에서 제공자가 더 긍정적인 인식을 갖고 있는 것으로 나타났다. 이는 포털을 통한 뉴스전달방식에 대해 제공자와 이용자가 아직 상호 지향되지 않고 있으며, 이는 새로운 매체실험에 따른 역동성의 결과로서 향후 상호지향을 위한 커뮤니케이션의 증대를 시사한다.
DRM 을 통한 저작권 보호는 대부분 컨텐츠를 암호화하여 보호하고, 요금을 지불한 사용자에게 컨텐츠를 부호화할 수 있는 암호화키를 포함한 라이센스를 발급하여 컨텐츠를 사용할 수 있도록 하는 방법을 사용한다. 암호화된 컨텐츠는 내부 정보를 보호할 수 있도록 설계된 secure container 라는 구조체에 컨텐츠에 대한 메타데이터 및 컨텐츠 사용에 관한 비즈니스 룰과 함께 패키징되어 구매자에게 배포된다. 현재 개발된 DRM 시스템들은 컨텐츠 유통업자와 구매자 사이의 단순한 유통 모델을 지원하도록 설계되어 있으므로 패키징 작업 또한 유통업자에서만 수행된다. DRM 을 통한 컨텐츠 유통이 활성화되면 컨텐츠 제작자에서부터 제공자, 유통업자, 구매자에 이르는 모든 컨텐츠 유통 채널에서 컨텐츠가 보호되어야 하며, 이런 경우 각 유통주체에서 컨텐츠의 패키징이 발생할 수 있다. 이처럼 다양한 유통 모델에서의 컨텐츠 보호를 위해서는 각 유통 모델을 지원할 수 있도록 유연한 구조로 secure container를 설계하고 이를 지원하는 도구로써 컨텐츠 패키저를 설계하여야 한다. 본 논문에서는 유연성 있는 컨텐츠 패키저의 구조를 기술하고 컨텐츠 창조자, 유통업자, 구매자가 참여하는 유통모델에서 이를 적용하여 보고자 한다.
기존의 LMS(Learning Management System)는 언제 어디서나 교육이 가능하다는 온라인 교육의 장점에도 불구하고 학습자의 요구와 수준에 무관하게 학습과 관련한 컨텐츠들이 획일적으로 구성됨으로써, 학습자의 요구를 만족시키지 못하고 있다. 이에 본 논문에서는 학습자 수준을 고려하여 학습에 필요한 학습 컨텐츠를 효율적으로 개발하고, 학습자의 수준에 부합되는 컨텐츠를 제공하기 위하여 L3S(Learner Level Learning System) 시스템을 구현하였다. 학습자의 수준에 맞는 컨텐츠 제공에는 SCORM에서 제안하는 메타데이터를 이용하였으며, 저작자는 메타데이터 생성기를 통하여 학습에 필요한 학습 객체의 난이도를 지정 가능하다. 또한, 웹 브라우저를 통해 LMS에 접근한 학습자는 난이도 지정과 검색을 통하여 수준에 맞는 학습 컨텐츠를 제공함을 목적으로 한다.
컨텐츠 암호화를 통하여 컨텐츠를 보호하고 통제하려는 DRM 관련 기술은 현재 몇 가지 제품으로 상용화 되어 서비스 되고 있는 상황이다. 하지만 현재지 DRM기술은 최종 사용자로부터의 컨텐츠 보호에 중점을 두고 있어, 컨텐츠 유통에 참여하는 창조자, 제공자, 분배자 등 주체들에게 저작권의 보호 및 관리 문제, 올바른 유통 체계 확립 문제 등을 효과적으로 해결할 수 있는 수단을 제공하지 뭇하고 있다. 본 논문은 DRM을 기반으로 컨텐츠를 유통하기 위한 컨텐츠와 메타데이터에 대한 처리 방법을 제시하고 다양한 컨텐츠 유통 모델에서 쉽게 컨텐츠를 유흥시킬 수 있는 환경을 제안한다.
개인용 단말기의 급속한 확산으로 인해 언제, 어디서나 시간과 공간의 제약없이 웹 컨텐츠를 이용하고자 하는 욕구가 증대하고 있다. 그러나 현재 유선에서 지원되는 웹 컨텐츠를 개인용 단말기에서 지원하기에는 단말기의 성능상 한계(screen size, memory size, bandwidth 등) 때문에 여러 가지 문제가 있다. 트랜스코딩이란 이러한 기존 유선 환경에서 제공되는 웹 컨텐츠를 특정 환경에 적합한 형태로 변환하는 것을 의미한다. 그러나 이와 관련된 기존 연구에서는 사용자가 요구하는 사항만을 변환하거나 서비스 제공자가 일방적으로 변환하여 웹 컨텐츠를 제공하고 있다. 따라서 이슈변화에 따른 사용자의 대처능력이 떨어지기 때문에 사용자의 사용성이 저하되며, 사용자에게 무의미한 정보 제공의 가능성이 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 본 논문에서는 사용자 프로파일에 의한 요구사항과 서비스 제공자의 의견을 함께 제공할 수 있는 변환 기법을 제안하고, 특히 멀티미디어 뉴스 제작을 위한 표준인 NewsML을 대상으로 적용하였다. 사용자 프로파일에 의한 요구 사항은 XML 문서의 구조 정보를 이용하여 자동으로 추출하고, 서비스 제공자의 의견은 문서의 레이아웃(Layout) 정보를 가지고, 어노테이션(Annotation) 기법을 활용하여 수동으로 추출한다. 그 결과, 사용자 관점에 부합하는 변환이 이루어지고, 다양한 이슈변화에 대한 대처능력이 향상되어 사용자의 사용성이 증대되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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