• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.29-39
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• 2003

이 논문에서는 웹 미디어(웹 기반의 하이퍼미디어) 시스템에서 이산 확률 분포 함수와 사용자 프로파일 기반의 동적 적응 모델을 제안하였다. 이 모델은 응용 영역을 동적 적응 객체의 가중치 방향성 그래프로 표현하며, 사용자 행위를 이산 확률 함수를 동적으로 구축하는 접근 방식을 이용하여 모델링한다. 제안한 확률적 해석은 웹 미디어 구조에서 사용자의 탐색 행위를 추적하여 사용자 행위에 대한 잠재적 속성을 나타내는데 사용될 수 있다. 이러한 접근 방식은 사용자에게 가장 알맞은 프로파일을 동적으로 할당할 수 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.663-670
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• 2017

본 논문에서는 적응적 상호작용 기반의 동영상 강의계획서 템플릿을 정의하고 있다. 대학에서의 강의계획서는 교수학습 설계도로서 매우 중요한 의미를 가지고 있으나 단편적인 구조내용, 타서비스 연계 부족, 재사용성 부족 등으로 형식적인 문서로 여겨지고 실제로는 단순한 조회에 그치고 있다. 본 논문에서는 교수학습과 관련된 실질적인 정보를 제공하고 교수자와 학습자의 상호학습 정보공유가 가능한 입체적인 강의계획서를 설계한다. 제안하는 기법은 강의계획서의 계층구조 정의, 학습자의 선호도에 맞는 미디어 콘텐츠 적용, 정보전달의 실시간 변동 기능 등을 포함하여 교수학습 중심의 강의계획서 서비스를 가능하게 한다. 실제 LMS를 통해 제공된 동영상 강의계획서는 편의성을 강화해서 사용자들의 활용도를 높이고 교수학습의 유용성과 신뢰성을 보인다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.681-689
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• 2019

웹 사용 패턴 발견은 웹 로그 데이터를 사용하는 고급 수단이며 웹 로그 데이터 마이닝에 데이터 마이닝 기술을 적용한 특정 응용이다. 교육 분야에서 데이터 마이닝 (DM)은 데이터 마이닝 기술을 교육 데이터 (대학의 웹 로그, e-러닝, 적응형 하이퍼미디어 및 지능형 튜터링시스템 등)에 적용한다. 따라서 교육 연구 문제를 해결하기 위해 이러한 유형의 데이터를 분석하는 것이 목표이다. 본 논문에서는 대학의 웹 로그 데이터가 데이터 마이닝의 연구 대상으로 사용되어 진다. 데이터베이스 OLAP 기술을 사용하여 웹 로그 데이터가 데이터 마이닝에 사용될 수 있는 데이터 형식으로 사전 처리되고 그 처리 결과가 MSSQL에 저장된다. 동시에 처리 된 웹 로그 레코드를 기반으로 기본 데이터 통계 및 분석이 완료된다. 또한 웹 사용 패턴 마이닝의 Apriori Algorithm 및 구현 프로세스를 소개하고 Python 개발 환경에서 Apriori Algorithm 프로그램을 개발했다. 그런 다음 Apriori Algorithm의 성능을 보이고 웹 사용자 액세스 패턴의 마이닝을 실현했다. 이 연구 결과는 교육 시스템 개발에 패턴을 적용하는데 중요한 이론적 의미를 갖는다. 다음 연구로는 분산 컴퓨팅 환경에서 Apriori Algorithm의 성능 향상을 연구하는 것이다.