• 정보교육학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.547-554
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• 2004

교육은 적응적 하이퍼미디어 시스템에서 가장 큰 응용분야이다. 사용자 모형은 적응적 하이퍼미디어 시스템분야에서 매우 중요한 부분이다. 본 논문에서는 학습자의 수준에 따라 다양한 학습 내용을 제공할 수 있도록 신경회로망 기법을 이용하여 사용자 모형을 개발하였다. 개발된 사용자 모형의 성능평가를 위해 웹기본 개념, 멀티미디어, HTML에 관한 내용을 학습하는 하이퍼미디어를 가지고 시뮬레이션 결과 학습자의 수준에 따라 다양한 컨텐츠를 제공함을 알 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.676-684
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• 2003

eLearning can be defined as an approach to teaching and teaming that utilises Internet technologies to communicate and collaborate in an educational context. This includes technology that supplements traditional classroom training with web-based components and learning environments where the educational process is experienced online. The use of hypertext as an educational tool has a very rich history. The advent of the internet and one of its major application, the world wide web (WWW), has given a tremendous boost to the theory and practice of hypermedia systems for educational purposes. However, the web suffers from an inability to satisfy the heterogeneous needs of a large number of users. For example, web-based courses present the same static teaming material to students with widely differing knowledge of the subject. Adaptive hypermedia techniques can be used to improve the adaptability of eLearning. In this paper we report an approach to the design a unified implementation framework suitable for web-based eLearning that accommodates the three main dimensions of hypermedia adaptation: content, navigation, and presentation. The framework externalises the adaptation strategies using XML notation. The separation of the adaptation strategies from the source code of the eLearning software enables a system using the framework to quickly implement a variety of adaptation strategies. This work is a part of our more general ongoing work on the design of a framework for adaptive content delivery. parts of the framework discussed in this paper have been imulemented in a commercial eLearning engine.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.59-67
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• 2002

이 논문에서는 XML을 이용하여 웹 기반 적응적 하이퍼미디어 시스템을 설계한다. 설계한 적응적 하이퍼미디어 시스템은 학습자 각각의 동적 이해 과정을 통해 하이퍼미디어 컨텐츠를 프리젠테이션 할 수 있는 기능을 포함하고 있다. 학습자 프로필은 학습자 모델 안에 포함되어 있고, 하이퍼미디어 컨텐츠인 영역 지식은 개념 기반의 영역 모델 형태로 설계되었다. 따라서 이 논문에서는 XML을 이용해서 영역 모델과 학습자 모델을 구조화하기 위한 두 가지의 다른 마크업 언어를 정의한다. 이러한 마크업 언어는 웹 기반 교육용 적응적 하이퍼미디어 분야에서 자료를 구조화하기 위한 간단한 방법론을 가지고 쉽게 확장될 수 있고 저작될 수 있다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제6권4호
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• pp.309-316
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• 2018

The main purpose of this study is to understand how cognitive factors influence the way people interact with information/information systems, by conducting comprehensive and in-depth literature reviews and a theoretical synthesis of related research. Adaptive systems have been built around an individual user's characteristics, such as interests, preferences, knowledge and goals. Individual differences in the ability to use new information and communication technology have been an important issue in all fields. Performance differences in utilizing new information and communication technology are sufficiently predictable that we can begin to coordinate them. Therefore, it is necessary to understand cognitive mechanisms to explain differences between individuals as well as the levels of performance. The theoretical synthesis from this study can be applied to design intelligent (i.e., human friendly) systems in our everyday lives. Further research should explore optimization design for user, by integrating user's individual traits (such as emotion and intent) and system modules to improve the interactions of human-system in data-driven environments.

• 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.

• 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.