• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.5 no.9
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• pp.411-418
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• 2016

Learning analytic has been utilized to helps us to successfully complete the course by using the interaction of the teacher and the learner data generated from the teaching and learning support system. In other words, Learning analytic is a method in order to understand the activities of learners. In the learning analytic, the data model is needed in order to utilize the more useful for teaching and learning activities data. Therefore, in this study, we propose a user centric data model of learning styles and learning objects. This model is expressed by aggregating of user learning style, learning objects, and learning activities. The proposed model is significant that laid the foundation for analyzing the activities of the learners in course units.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.43-44
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• 2022

기존 자연어 처리 모델은 문맥 단위 단어 임베딩을 처리하지 못하는 한계점을 가지고 있는 한편 최근 BERT 기반 사전학습 모델들은 문장 단위 임베딩이 가능하고 사전학습을 통해 학습 효율이 비약적으로 개선되었다는 특징이 있다. 본 논문에서는 사전학습 언어 모델들을 이용하여 음식점, 배달전문점 등 음식 업종에서 발생한 고객 발화 의도를 분류하고 모델별 성능을 비교하여 최적의 모델을 제안하고자 한다. 연구결과, 사전학습 모델의 한국어 코퍼스와 Vocab 사이즈가 클수록 고객의 발화 의도를 잘 예측하였다. 한편, 본 연구에서 발화자의 의도를 크게 문의와 요청으로 구분하여 진행하였는데, 문의와 요청의 큰 차이점인 '물음표'를 제거한 후 성능을 비교해본 결과, 물음표가 존재할 때 발화자 의도 예측에 좋은 성능을 보였다. 이를 통해 음식 업종에서 발화자의 의도를 예측하는 시스템을 개발하고 챗봇 시스템 등에 활용한다면, 발화자의 의도에 적합한 서비스를 정확하게 적시에 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.251-254
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• 2001

인터넷의 발달로 등장한 가상강의에서는 기존의 교사중심의 강의가 아닌 학습자의 입장을 고려할 수 있는 강의를 요구하게 되었다. 이런 관점에서 학습이 이루어지기 위해서는 학습자의 지식수준과 이해력 그리고 학습자가 처해 있는 환경에 대한 배려가 필요하다. 학습자가 학습을 진행함에 있어서 학습의 계획을 설정하고 학습방법을 제시해 주는 역할을 수행하는 교사가 필요하다. 본 논문에서는 이런 교사로서의 역할을 수행하는 Tutor 에이전트를 제안한다. Tutor 에이전트는 학습형태를 난이도별로 나누고 학습자에 맞는 난이도의 학습을 선택한다. 그리고 Tutor 에이전트는 학습자의 학습결과를 추론 알고리즘으로 학습자 수준을 결정하여 새로운 학습모델을 구성한다. 새롭게 구성된 학습모델은 학습자의 수준에 적응하는 학습이 이루어지게 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.227-230
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• 2022

본 연구에서는 실질적 학습자가 교수자로 착각을 한 상태에서 아바타를 학습시키는 과정을 통해 학습이 되게 하는 구조를 설계하고 제안하였다. 시스템 관리자와 교육자료 형성자를 제외하면, 교수자로 착각하고 있는 '학습자'와 학습자의 공부를 위해 노력하는 학습 가이드 역할을 '학습 관찰자', 학습이 되는 아바타로 구성된다. '학습 관찰자'는 학습 방향을 제시하여 아바타가 활동하는 방향을 지시하게 되며, 아바타는 지시된 방향에서 1:1 학습과 같은 형태로 교수자 입장 학습자에게 공부도움을 요청하게 된다. 아바타의 학습은 인공지능 지도 학습 방법을 이용하여 학습되도록 하며, 교수자로 착각하는 학습자는 아바타 학습 시 아바타에 의해 슬며시 제공되는 학습 자료를 참고하며 아바타를 공부시키게 되는 데 아바타를 공부시킨다고 노력하는 과정이 교수자로 착각된 학습자가 공부가 되는 것이다. 또한 이렇게 학습하는 과정을 거쳐 지식이 성장한 아바타는 아바타들이 경쟁하는 경진 대회에 참가하게 되며 교육자로 착각하는 학습자는 관전 또는 코치를 하며 학습을 하게 된다. 이러한 방법을 통해 교육자로 착각하는 학습자는 부모의 마음으로 적극적으로 공부를 하게 유도하며, 흥미를 갖고 공부를 하게 할 뿐 아니라, 가르치는 사람에 준하는 깊이 있는 지식을 갖도록 유도하며, 본 시스템과 온라인 오프라인을 통해 연결 되게 한 운동 기구 및 운동 환경을 이용하여 운동 하도록 유도하고 파워가 되도록 하여 운동 활동을 유도하며, 단계 마다 적당한 보상 점수들이 제공되도록 하여 지덕체가 성장되도록 하는 설계이다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.30 no.10
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• pp.983-991
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• 2003

The Web-based instruction on the internet provides lots of learners with the related information and knowledge beyond time and space. But in the Web-based instruction, there is a problem that the teaming process statuses for learners can be known only through an exam. This paper introduces a web monitoring method to check whether the learner has some problems in learning process and to be able to find out the students with the problems. In the method this paper proposes a learning time prediction model for predicting the proper next study time intervals based on the learner`s learning times and grades on Previous learning units. This method provides the educator with the learning Process statuses for learners. The Loaming prediction model for web-based monitoring can be used to stimulate learners to take the good teaming processes by sending automatically alerting messages if their real teaming times exceeds on his predicted learning time interval. The results of the estimation through case study on the web-based monitoring to use the teaming time prediction model show that most of on-line learners with Poor teaming process statuses get poor grades. In addition, the results show that learner`s poor habits keep going on without change.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.219-222
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• 2000

일반적으로 WBI가 제공하는 시간과 장소를 초월하는 가상의 공간속에서 웹 환경에서 하이퍼미디어 기술을 도입하여 학습자가 학습에 대한 선택의 자유를 가지고 자기 나름대로 학습의 상황을 수시로 점검하고, 평가할 수 방법을 가지고 학습자가 학습에 대해 책임을 가지고 학습자 자신의 인지 구조를 최대한 반영하는 개별화 교수-학습 환경을 제공하고자한다. 개발된 Cyber Class는 LCPG 모델을 기반으로 하는 학습진행 및 학습평가 알고리즘을 제공하고 학습자 개개인의 특성에 맞는 재학습 메커니즘을 제공한다.

• Journal of Industrial Convergence
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• v.22 no.2
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• pp.13-22
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• 2024

In the current epoch of educational technology (EdTech), the realization of a personalized learning system has become increasingly important. This is due to the growing diversity of today's learners in terms of backgrounds, learning styles, and abilities. Traditional educational methods that deliver the same content to all learners often fail to take this diversity into account. This paper identifies models that comprehensively analyze learners' characteristics, interests, and learning histories to meet the growing demand for learner-centered education. Based on these models, we have designed a personalized learning system. This system is structured to support autonomous learning tailored to the learner's current level and goals by identifying strengths and weaknesses based on the learner's learning history. In addition, the system is designed to extend necessary learning elements without changing its architecture. Through this research, we can identify the essential foundations for constructing a user-tailored learning system and effectively develop a system architecture to support personalized learning.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.14 no.12
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• pp.6455-6460
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• 2013

Learner modeling forms the foundations for intelligent tutoring systems that provide adaptive and active learning guidance for learning and education quality enhancement. The aim of this study was to develop learner modeling technologies to form the foundation of intelligent tutoring systems. Specific research tasks include learner modeling building techniques, diverse learner state diagnosis methods and educational data mining.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.939-943
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• 2000

최첨단 정보통신 기술의 급속한 발전과 구성주의 학습 이론을 기반으로 등장한 원격 교육에서는 학습자가 자신의 학습 과정을 주관함으로써 자신에게 필요한 지식과 기술을 습득하는 자기주도적 학습이 이루어진다. 그러나 웹 기반 원격 교육이나 구성주의가 '학습자 중심의 교육을 실현할 수 있는 기반'으로 자리잡기 위해서는 교사의 역할이 반드시 필요하다. 지금까지 이루어지고 있는 웹상의 원격 교육은 정적이고 수동적인 방식으로 이루어져, 학습자의 학업 성취 정도를 다양하게 파악할 수 없을 뿐 아니라 교사의 역할이 거의 배제되어 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 교사 에이전트를 활용하여 학습자의 다양한 학습 진도를 단계별로 지도할 수 있는 원격 교육 시스템 모델을 제안하고자 한다. 제안하는 모델에서 교사 에이전트는 학습자 정보를 바탕으로 학습자 개개인의 학습 진행 상황에 맞는 학습 모델을 생성하고 평가에 의해 학업 성취 정도를 파악하여 다음 단계로의 학습 진행 여부를 제어한다. 이를 통하여 웹기반 원격 교육이 제공하는 학습 자원이 아무 목적없이 정보 검색 자체로 활용되는 문제점을 해결하고 진정한 학습자 중심의 교육을 실현할 수 있는 기반을 마련할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.348-349
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• 2016

교수자와 학습자 활동에 대한 정보를 피드백하여 사용자 스스로 동기부여와 참여를 증대시키기 위해 학습분석이 활용되고 있다. 이는 교수-학습 지원 시스템(LMS, LCSM 등)에서 교수자와 학습자 상호작용에서 발생한 데이터를 기반으로 한다. 이러한 데이터를 보다 유용하게 활용하기 위해서는 데이터 모델이 필요하다. 이에 본 연구에서는 사용자 중심의 교수-학습 활동 데이터를 표현하기 위한 데이터 모델을 제안한다. 이는 사용자와 교수-학습 활동을 결합하여 표현한 것이다.