• 경영정보학연구
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• 제17권3호
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• pp.95-111
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• 2015

추천시스템은 과거 구매행동을 통해 사용자가 향후 구매할 것이라 예상되는 제품을 자동으로 검색하여 제공하는 시스템이다. 이러한 추천시스템은 여러 전자상거래 업체에서 도입하고 있으며, 사용자의 편의성 및 수익에 긍정적인 영향을 미치고 있다. 하지만 사용자가 어떠한 기준을 가지고 제품을 평가하는지, 어떠한 요소가 구매 의사 결정에 영향을 미치는지는 반영할 수 없다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 사용자가 직접 작성한 구매후기를 통해, 사용자 별 제품 평가요소를 활용할 수 있는 추천 모형 알고리즘을 개발하였다. 토픽 모델링을 활용하여 사용자들의 구매후기를 분석하였으며, 이러한 후기의 특성이 반영된 커널과 평가 점수가 반영된 커널 등을 함께 활용하여 다중 커널 학습 기반의 추천 모형을 개발하였다. 또한, 이러한 모형을 BestBuy 사례에 적용하여 검증하였다. 검증 결과, 기존 협업적 필터링 알고리즘보다 다중 커널 학습에 의한 추천 모형의 정확도가 우수하였고, 구매후기의 유사성을 반영하였기에, 사용자가 어떠한 요소를 평가하는지를 확인할 수 있었다. 또한, 기존 협업적 필터링 알고리즘보다 다양한 제품에 대한 추천이 가능함을 확인할 수 있었다. 본 연구는 토픽 모델링과 커널 학습 기반을 사용한 융합적인 추천모형으로서, 온라인 추천시스템의 새로운 방법을 제안한다.

• 공학교육연구
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• 제19권1호
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• pp.37-46
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• 2016

The purposes of the study were to examine engineering students' concerns and problems while they were choosing a project topic in interdisciplinary collaboration and to suggest ways to support them in an early stage of collaboration phase. To answer the research questions, we conducted a case study with engineering participants in GCTI 2015, an interdisciplinary collaborative and creative group project. Multiple data sources including focus group interviews, online survey and researchers' observation notes were used to triangulate research findings. We found four main concerns of engineering students. These concerns include (1) lack of self-efficacy, (2) limited resources, (3) lack of shared, meaningful, and common goals, and (4) lack of content knowledge. Based on these concerns we proposed four supports in an early stage of the collaborative project. These supports includes (1) implementing an orientation program, (2) providing opportunities for social interactions, (3) providing expert feedback, and (4) providing consultation for team building.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제48권1호
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• pp.36-44
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• 2011

본 연구는 전문대학 공학계열 학생들의 수학 기초학습능력과 문제해결능력 신장을 위한 공학수학 수업모형의 설계원리를 도출하고 개발하는 데 목적이 있다. 본 연구를 위해서 첫째, D 대학 디지털전자과의 교수 학습환경 분석과 함께 산업체 및 졸업생을 대상으로 한 요구분석을 실시하였고, 둘째, 요구분석 결과와 관련 선행연구를 바탕으로 공학수학 수강생들의 기초수학학습능력과 문제해결능력 신장을 위한 수업모형의 기반 설계이론을 도출하였다. 연구 결과, 수업모형의 기반 설계이론으로는 (1) 수학 기본개념과 반복훈련을 통해서 수학 기초학습능력을 높이고, (2) 동료 학습자간 협력적 문제해결활동을 통해서 문제해결능력을 신장하고, (3) 학습자의 성찰을 촉진하고 학습자의 수업활동에 대한 교수자의 체계적인 점검과 즉각적인 피드백을 제공하고, (4) 최근 온라인과 모바일 환경에 익숙한 학습자들이 자기주도적으로 학습할 수 있는 환경을 제공하는 것이다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제22권1호
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• pp.7-13
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• 2024

User preferences and ratings may be anticipated by recommendation systems, which are widely used in social networking, online shopping, healthcare, and even energy efficiency. Constructing trustworthy recommender systems for various applications, requires the analysis and mining of vast quantities of user data, including demographics. This study focuses on holding elections with vague voter and candidate preferences. Collaborative user ratings are used by filtering algorithms to provide suggestions. To avoid information overload, consumers are directed towards items that they are more likely to prefer based on the profile data used by recommender systems. Better interactions between governments, residents, and businesses may result from studies on recommender systems that facilitate the use of e-government services. To broaden people's access to the democratic process, the concept of "e-democracy" applies new media technologies. This study provides a framework for an electronic voting advisory system that uses machine learning.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.65-74
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• 2012

위키는 웹 2.0이 지향하는 패러다임을 구현할 수 있는 대표적인 온라인 도구로서, 학습자의 적극적 참여, 비판적 사고력, 협력적 문제 해결 등과 같은 협력학습의 특징을 온라인 공간에서 구현할 수 있을 뿐 아니라, 지속적인 학습자간 상호작용을 통해 정제된 지식을 생산해낼 수 있다는 점에서 많은 관심을 불러일으키고 있다. 본 연구에서는 위키 기반 협력학습에서 학업적 자기효능감, 협력적 자기효능감, 위키에 대한 불안이 위키 활동 참여도 및 성취도에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 대학생을 대상으로 2주간 위키 활동을 실시하였으며, 실시 전후에 설문 및 참여도 분석, 성취도 점수 분석을 통해 자료를 수집하였다. 최종적으로 53명의 자료를 활용하여 다중회귀분석 및 경로분석을 실시하였다. 연구 결과, 위키 활동에 대한 참여도를 예측하는 요인으로써 학업적 자기효능감과 위키에 대한 불안이 제안되었으며, 경로분석을 통해 이들은 각각 위키 활동 참여도를 매개로 하여 성취도에 간접효과를 가지는 것으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.246-254
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• 2010

오늘날 국내외적으로 의료정보에 대한 관심과 요구가 나날이 증가함에 따라 의료현장에서 이를 전문적으로 취급하고 관리할 의료정보 전문가 양성이 중요한 현안이 되었다. 그러나 국내 대학에서는 아직까지 변화하는 의료정보 교육환경에 적합한 교수 학습 방법을 마련하지 못하고 있다. 이러한 상황에서 웹기반 PBL 수업이 대안이 될 수 있다. 본 논문에서는 의료정보 교육을 위해 웹 기반 PBL 교수 학습 콘텐츠 개발 모형을 제시하였다. 제시된 웹 기반 PBL 모형은 기존의 PBL에 LMS를 활용한 온라인 학습활동을 추가한 방식이며, 한 학기동안 수업에 적용한 결과 강의평가 객관식 점수가 4.64로 나타나 전년도의 강의식 수업 평가인 4.17보다 0.47점 더 향상되었고, 학생들의 서술적 평가 역시 매우 긍정적으로 나타났다. 또한 학습자 개인블로그의 댓글과 트랙백의 횟수를 조사한 결과 학습자간 상호작용이 활발히 이루어졌음을 확인할 수 있었다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2011년도 동계학술대회
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• pp.167-173
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• 2011

현재 우리 사회는 웹 1.0 시대를 지나 웹 2.0 이라는 새로운 웹 패러다임으로 진화하고 있다. 웹 2.0의 가장 큰 특징은 개방, 참여, 공유의 세 가지의 정신을 다양한 형태로 실현한다는 것이다. 이러한 웹 2.0을 가장 대표하는 것이 바로 위키이다. 위키는 온라인상에서 다수의 컴퓨터 사용자가 서로 연결되어 자유롭게 서로의 글을 공동 편집할 수 있도록 구현된 동적 프로그래밍 도구이다. 그러므로 온라인상에서 학생들간 협력학습을 구현해 내는데 있어서 아주 효과적일 수 있고 그러한 협력학습을 하는 과정에서 학생들은 자연스럽게 긍정적인 상호작용 기술들을 습득하게 될 것이다. 즉, 본 연구는 이러한 위키를 통한 초동학생들의 온라인 협력학습 과정이 공격적이고 비판적인 성향이 강한 학생들에게 필요한 배려심, 너그러움 등의 긍정적인 상호작용 기술을 습득하도록 하는데 도움을 줄 수 있다는 결과를 제시하고자 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권6호
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• pp.45-52
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• 2020

본 연구는 플립러닝이 각 학습 영역에 기여하는 정도를 순위로 살펴보고, 반대로 이러한 학습방법이 플립러닝에 얼마나 효과적으로 사용되는지 양적으로 살펴보기 위해, 컴퓨터 전공자들을 대상으로 플립러닝을 받게 하였다. 기존의 플립러닝 실험은 효과성을 검증한 연구가 있는 반면 효과성에 부정적인 결과도 있어, 많은 논쟁이 되고 있다. 따라서 효과적인 실험과 수업을 위해서는 플립러닝에 대한 더 많은 연구와 정확한 이해가 필요하다. 모집된 123개의 표본을 분석한 결과 플립러닝이 학습에 기여하는 순위는 자기주도학습, 협력학습, 동영상 시청, 교수에 의한 학습 순이며, 학습방법이 플립러닝 효과성에 영향을 주는 정도를 회귀분석한 결과 자기주도학습, 강의동영상, 협력학습이 순으로 영향을 주었다. 이는 플립러닝이 자기주도학습에 가장 큰 영향력을 줄 뿐 아니라, 자기주도학습이 플립러닝에 가장 큰 영향력을 주고 있음을 알 수 있다. 또한 협력학습과 선행학습 도구인 동영상의 역할도 중요함을 알 수 있다. 본 연구 통해 플립러닝을 정확히 이해하고 학습방법과 성취목표를 설정하길 기대한다. 향후 본 연구의 연장으로 플립러닝과 세분화된 교실활동의 상호작용을 분석할 예정이다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제39권3호
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• pp.105-119
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• 2005

최근 들어 인터넷 기반 교육, 사이버 교육 등 다양한 교육프로그램 및 방식이 교육현장에 도입됨에 따라 기존의 전통적인 교육과 달리 전자매체에 의존하는 교육내용전달에 대한 관심과 요구가 증가하고 있다. 본 연구의 준비단계로 실시한 사전연구에서 공동학습을 위해 형성되었던 온라인 학습집단의 약 절반정도가 가상공간에서의 공동학습을 효율적인 것으로 답한 반면, 나머지 절반정도는 학습집단의 형성과 학습의 진행에 어려움을 경험했다. 이 연구는 대학 학부생들로 구성된 온라인 학습집단들로 하여금 전자우편과 토론게시판의 두 가지 전자매체를 통해서 주어진 토론과제를 수행하도록 하고, 각 전자매체의 특성과 온라인 공동학습집단의 정보공유 패턴 및 학습의 효율성과의 연관성을 조사하였다. 연구의 결과 전자우편의 경우는 학습자 간의 상호작용에 있어서 좀 더 개별적이고 친숙한 느낌으로 정보를 전달하는 장점을 지닌 반면. 비효율적이고 일방적인 정보전달로 인한 의견교류의 어려움을 나타냈다. 토론게시판을 이용한 경우는 여러 학습자와의 자료 공유 및 전체공지가 용이하며 조원 간의 적극적인 참여가 가능하다는 긍정적인 답변과 더불어 정확한 의사전달의 어려움. 게시물의 중복 등이 문제점으로 제기되었다. 따라서 매체별 특성에 따라 학습자 간의 이용의도 및 경험에 차이가 나타남을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제27권2호
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• pp.1-15
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• 2021

추천시스템은 사용자의 기호를 파악하여 물품 구매 결정을 도와주는 역할을 할 뿐만 아니라, 비즈니스 전략의 관점에서도 중요한 역할을 하기에 많은 기업과 기관에서 관심을 갖고 있다. 최근에는 다양한 추천시스템 연구 중에서도 NLP와 딥러닝 등을 결합한 하이브리드 추천시스템 연구가 증가하고 있다. NLP를 이용한 감성분석은 사용자 리뷰 데이터가 증가함에 따라 2000년대 중반부터 활용되기 시작하였지만, 기계학습 기반 텍스트 분류를 통해서는 텍스트의 특성을 완전히 고려하기 어렵기 때문에 리뷰의 정보를 식별하기 어려운 단점을 갖고 있다. 본 연구에서는 기계학습의 단점을 보완하기 위하여 BERT 기반 감성분석을 활용한 추천시스템을 제안하고자 한다. 비교 모형은 Naive-CF(collaborative filtering), SVD(singular value decomposition)-CF, MF(matrix factorization)-CF, BPR-MF(Bayesian personalized ranking matrix factorization)-CF, LSTM, CNN-LSTM, GRU(Gated Recurrent Units)를 기반으로 하는 추천 모형이며, 실제 데이터에 대한 분석 결과, BERT를 기반으로 하는 추천시스템의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.