학습자 스스로 학습내용, 학습방법, 학습순서 등을 결정하고 재구조화할 수 있는 학습자 통제 환경에서는 학습자의 특성을 고려한 개별화 학습이 가능하다. 본 연구에서는 웹 기반 교수 학습 과정에서 중요시되고 있는 학습자 특성 변인 중에서 학습자의 학습경로 패턴을 Apriori 알고리즘을 이용하여 분석하고, 유사한 학습경로 패턴을 갖는 학습자들로 그룹화하였다. 이를 기반으로 학습자 개인에게 학습경로, 학습내용. 학습매체, 보조학습콘텐츠, 자료제시유형 등을 다차원적으로 제공하기 위한 다차원 학습경로 패턴 분석 시스템을 설계하고 구현하였다. 개발된 시스템에 대하여 만족도 검사를 실시한 결과 보조학습콘텐츠에 대한 만족도가 "매우 만족" $24.5\%$, "만족" $35.17\%$로 가장 높게 나타났다. 학습자 수준별로는 하위수준의 학습자에 대한 만족도가 "매우 만족" $20.2\%$, "만족" $31.2\%$로 상위수준의 학습자 "매우 만족" $18.4\%$, "만족" $28.54\%$ 보다 높게 나타났다. 개발된 시스템은 드릴-업, 드릴-다운 등의 OLAP 기술을 이용하여 학습자들에게 다양한 각도로 다차원적으로 의미 있는 정보를 제공할 것으로 기대된다.
라이프로그를 이용한 경로 예측 기법은 정확한 경로 예측을 위하여 많은 양의 학습 데이터를 요구하며, 학습 데이터가 부족할 경우 경로 예측 성능이 저하된다. 학습 데이터 부족은 사용자의 이동 패턴이 유사한 다른 사용자의 데이터를 이용하여 해결이 가능하다. 따라서 이 논문은 사용자 유사도 기반 경로 예측 알고리즘을 제안한다. 이를 위하여 제안 알고리즘은 경로를 3단 그리드 패턴으로 학습하고 코사인 유사도 기법을 이용하여 사용자 간 유사도를 측정한다. 이후, 측정된 유사도를 학습된 모델에 적용하여 경로를 예측한다. 평가를 위하여 기존 경로 예측 기법들과 제안 기법의 경로 예측 정확도를 측정 및 비교한다. 그 결과, 제안 기법의 정확도는 66.6%로 다른 기법들에 비해 평균 1.8% 더 높은 정확도를 가진 것으로 평가된다.
사용자의 지리적 위치에 따른 서비스를 제공하는 위치기반서비스는 유비쿼터스 컴퓨팅의 중요한 응용으로 여러 위치 감지기술과 다양한 시험 및 상용 서비스들이 개발되어 왔다. 하지만 기존의 위치기반서비스는 단순히 위치와 서비스를 정적으로 연결하는 기법에 그치고 있어 서비스의 유연성이 떨어지는 한계가 있다. 이를 개선하기 위해 위치 정보로부터 고수준 정보를 추론하여 보다 지능적인 서비스를 제공하려는 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 사용자의 위치이동 데이터를 학습하여 미래의 위치 이동 경로를 예측하는 기법을 제안한다. GPS(Global Positioning System)를 사용하여 수집된 시퀸스 데이터를 시퀸스 데이터 처리에 특화된 RSOM (Recurrent Self Organizing Map)을 사용하여 클러스터링하고 이를 마르코브 모델을 사용하여 학습하여 각 위치 이동 패턴 모델을 구축한다. 현재의 위치이동 패턴을 구축된 각 이동패턴 모델들과 비교하여 가장 유사한 위치 이동패턴으로 미래의 사용자이동을 예측한다. 제안한 위치이동 예측 기법을 평가하기 위해 실제 대학생의 생활을 기반으로 하여 GPS 데이터를 대학 캠퍼스 상에서 수집하고 이를 이용하여 제안한 방법의 학습 및 예측 성능을 평가한다. 그 결과 제안한 방법을 사용하여 사용자의 미래의 위치이동경로를 예측하는 것이 가능하고 불확실한 상황에서도 유연하게 예측을 수행함을 확인하였다.
센서 레지스트리 시스템(SRS, Sensor Registry System)은 이기종 센서 네트워크에서 끊김 없는 의미 처리를 위하여 사용자에게 센서 정보를 제공한다. 불안정한 네트워크 상황에서의 원활한 서비스 제공을 위하여 빠른 근거리 사용자 이동 경로 예측 알고리즘(FCR, Fast and Close-Range Prediction) 기반의 SRS가 연구되었다. 이 연구는 경로 예측 기반의 SRS에서 이용되는 FCR 알고리즘이 지니는 한계를 극복하기 위하여 3-간선 패턴(TEP, Three-Edge Pattern) 기반의 경로 예측 알고리즘을 제안한다. TEP 알고리즘은 경로를 그래프로 표현할 때 사용자의 위치를 기준으로 이전 간선, 현재 간선, 다음 간선으로 패턴화 하여 학습하고, 이 패턴을 기반으로 하는 사용자의 이동 경로를 예측한다. 또한 실험 및 비교 평가에서, TEP 알고리즘이 FCR 알고리즘에 비해 높은 정확성을 지님을 보인다.
최근의 웹 기반 교수-학습은 학습자 스스로 학습 내용, 학습 시간 및 학습 순서를 선택하고 조직하는 방향으로 나아가고 있다. 즉 학습자 개개인의 특성(선수 지식, 학습 양식, 흥미/관심)에 맞는 적응적인 교수-학습 환경을 제공하는 방향으로 변화되고 있다. 본 연구에서는 웹 기반 교수-학습 과정에서 중요시되고 있는 학습자 특성 변인 중에서 학습자의 학습경로를 Apriori 알고리즘을 이용하여 분석하고, 유사한 학습경로를 갖는 학습자들로 그룹화 하였다. 이를 기반으로 학습자 개인에게 학습경로, 인터페이스, 상호작용 등을 제공하기 위한 학습경로 개인화 시스템을 설계하고 개발하였다. 개발된 시스템은 학습자의 학습 패턴에 맞는 최적의 학습 환경을 제공해 줄 수 있을 뿐만 아니라 학습자 개개인의 학습효과를 향상시키는데 효과가 있을 것으로 기대된다.
학습 본 연구의 목적은 블랜디드 러닝 환경에서 적용될 학업 성취 수준별 교수 학습 모형을 제안하는 것이다. 블랜디드 러닝 환경에 포함된 변인과 구조를 살펴보기 위해 웹 학습요소와 자기조절학습을 기초로 하여 두 종류의 설문지를 개발하였고, 또한 이를 적용한 반응을 근거로 하여 각 요소 간 위상과 경로를 표현하였다. 본 연구에서는 고등학생 154명을 실험 대상으로 2주간 사이버 학습을 실시하고 각 학습자의 성취 수준과 설문지 자료를 획득하였다. 또한 상관분석, 전통적 다차원척도법 그리고 중회귀분석을 적용하여 통계적 처리를 통해 각 요소 간 위상과 경로를 규명하고 블랜디드 러닝 모형을 정형화하였다.
사용자의 위치정보는 에이전트가 상황에 적합한 서비스를 제공하는데 중요하게 사용될 수 있으며 정확한 위치 추적 및 활용 방안에 대한 활발한 연구가 진행되고 있다. 그 중에서 사용자의 다음 위치를 예측하는 것은 사용자에게 필요한 서비스를 명시적인 요청없이 미리 제공하는데 유용하게 쓰일 수 있다. 본 논문에서는 GPS신호를 이용하여 사용자의 위치 이동경로를 학습하고 사용자의 이동에 기반한 서비스 제공 방법을 제안한다. GPS에 의해 관측된 위치 이동경로는 시간 순서의 데이터에 적합하도록 SOM을 변형한 RSOM과 마르코프 모델을 이용하여 학습되며, 새로 관측된 사용자 위치 데이터에 대해 다음 이동 패턴을 예측하는 기능을 가진다. 실제 캠퍼스에서 수집된 데이터를 이용하여 제안한 방법의 가능성을 평가한다.
본 논문에서는 웹사이트에 접근하는 사용자 접근 패턴을 학습하여 정보 제공이 보다 용이한 구조로 자동 개선시켜 나가는 적응형 웹사이트를 구축하고자 한다. 즉, 기존 웹사이트의 구조를 가늠한 한 파괴하지 않는 범위 내에서 김 사이트를 변경하고자 관련성은 높으나 접근 경로가 긴 문서들의 클러스터를 찾아내고, 이들에 대한 별도의 색인 페이지를 생성하여 웹사이트 내에 위치시킨다. 이를 위하여, 먼저 대용량의 웹 서버 로그 데이터들을 대상으로 순차 패턴 탐색 방법인 AprioriAll 알고리즘을 적용함으로써 웹문서간의 충분한 연관성 지지도를 갖는 사용자 순차 접근 패턴을 분석해낸다. 사용자 순차 접근 패턴 분석을 통해 관련성 있는 문서들의 집합을 알아낸 후, 웹사이트의 하이퍼 링크 구조 정보를 고려하여 접근 경로가 긴 문서들만을 골라 웹 문서 클러스터를 생성시킨다. 이러한 웹문서 클러스터들에 대한 색인 페이지를 추가 생성하여 제공함으로써 사용자들의 보다 효과적인 정보 접근을 지원한 수 있는 웹사이트로의 변경이 가능하다.
최근 스케치 인터페이스를 이용한 많은 컨텐츠 제작 기술들이 선보이고 있다. 특히 애니메이션 제작기술 발달로 인해 스케치북에 연필로 선을 그으면 그 선이 그대로 살아 움직이는 애니메이션으로 제작되는 시스템도 선보이고 있다. 본 연구에서는 스케치 인터페이스를 이용해 복수 항공기의 항공기동을 애니메이션하고 학습할 수 있는 시스템을 개발한다. 항공기의 비행은 대부분 3차원 공간상에서 이루어지고 특정한 규칙 없이 이동하는 일반 애니메이션과는 달리 독특하고 복잡한 비행패턴을 가진다. 즉, 가속과 감속, 상승과 하강, 직진과 선회 비행만이 아닌 가속하면서 하강하거나, 감속하면서 상승하는 등 두 가지 이상의 복합적인 이동패턴을 보인다. 이러한 복잡한 이동패턴들로 인해 항공기를 조종하는 조종사와 공중상황을 통제하는 통제요원들은 기존 애니메이션시스템을 이용해 전체적인 항공기동 상황을 학습하기 어렵다. 본 연구에서는 단위경로 스케치 기법을 제안하여 프레임기반의 애니메이션 제작에 비해 적은 입력만으로도 항공기동 애니메이션을 제작할 수 있도록 한다. 또한 제안하는 시스템은 비행경로 사실화 작업으로 복합적인 비행패턴을 지원하여 실제 비행과 유사한 애니메이션이 가능하다.
최근의 웹 기반 교수-학습의 패러다임은 학습자의 능력, 적성, 요구, 흥미, 학습 이력, 학습 활동 프로파일등에 입각하여 학습자의 학습 패턴을 분석해내고, 학습자 개개인에게 적응적인 환경을 제공하는 방향으로 변화되고 있다. 본 연구에서는 학습 활동 데이터를 이용하여 학습자의 학습 패턴을 Apriori 알고리즘을 이용하여 분석해내고 학습자 개개인에게 적응적인 학습 환경을 제공하는 개인화 시스템을 개발하였다. 개인화 시스템은 학습경로, 인터페이스, 상호작용 개인화의 세 부분으로 구성되어있다. 개발된 개인화 시스템을 웹 기반 교수-학습 과정에서 학습자 개인의 학습 만족도를 향상시키는데 효과가 있는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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