본 연구에서는 시멘틱 웹과 온톨로지 기술의 특징을 살펴보고 이러닝 분야에서 온톨로지를 적용한 연구들을 분석하였다. 또한, 적응형 학습에서 고려해야 될 모델들을 살펴보고, 그동안 연구되어 왔던 적응형 시스템들에 대해서 분석하였다. 이를 토대로 이러닝 분야에서 효과적으로 적응형 학습을 지원하기 위해 온톨로지 기술을 적용하기 위한 방안을 모색하고 실제 온톨로지에 기반한 적응형 시스템을 설계하였다. 본 연구에서 설계된 시스템은 기존의 온톨로지에 기반한 적응형 시스템에서의 대두된 문제점들을 보완하여 설계되었다. 즉, 학습자의 학습 수준과 상태를 적절하게 진단하고, 학습 스타일에 대한 세부적인 분류와 그에 따른 구체적이니 학습 지원 방법을 제공함으로써 보다 효율적인 적응형 학습을 지원하고자 하였다.
Methodology of ontology building based on Web resources will not only reduce significantly the ontology construction period, but also enhance the quality of the ontology. Remarkable progress has been achieved in this regard, but they encounter similar difficulties, such as the Web data extraction and knowledge acquisition. This paper researches on the characteristics of ontology construction data, including dynamics, largeness, variation and openness and other features, and the fundamental issue of ontology construction - formalized representation method. Then, the key technologies used in and the difficulties with ontology construction are summarized. A software Model-OntoMaker (Ontology Maker) is designed. The model is innovative in two regards: (1) the improvement of generality: the meta learning machine will dynamically pick appropriate ontology learning methodologies for data of different domains, thus optimizing the results; (2) the merged processing of (semi-) structural and non-structural data. In addition, as known to all wetland researchers, information sharing is vital to wetland exploitation and protection, while wetland ontology construction is the basic task for information sharing. OntoMaker constructs the wetland ontologies, and the model in this work can also be referred to other environmental domains.
본 연구에서는 사이버 가정학습에서 학습자들의 자기주도적 학습을 지원하기 위한 온톨로지 기반의 학습지원 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 학습내용에 대한 온톨로지를 구현하여 학습 개념들간의 관련성을 학습자에게 시각적으로 구조화하고 선.후 개념들의 관련성을 보여줌으로써 학습자들이 학습내용에 대한 이해를 높일 수 있도록 지원하고 있다. 또한, 온톨로지를 구축시 정의된 다양한 속성 정보들을 이용한 고차원적인 추론 기능을 제공함으로써 학습에 대한 흥미와 동기를 높일 수 있도록 하고 학습자의 주도적이고 능동적인 학습을 지원하고 있다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제4권2호
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pp.7-11
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2012
In this paper, we defined constructivism and ontology theory and associate it in ubiquitous learning. The typical ubiquitous learning involving the Context Aware Intelligent system was presented. Also the Architecture for learning environment including the key idea and technical concept is being presented in this paper. Guided with these principles and with the advancement of information and communication technology the context-awareness based on Artificial intelligence for Location based Service for ubiquitous Learning was conceptualized.
Journal of information and communication convergence engineering
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제14권2호
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pp.97-105
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2016
With the increasing demand for interoperability among existing learning resource systems in order to enable the sharing of learning resources, such resources need to be annotated with ontologies that use different metadata standards. These different ontologies must be reconciled through ontology mediation, so as to cope with information heterogeneity problems, such as semantic and structural conflicts. In this paper, we propose an ontology-mapping technique using Semantic Web Rule Language (SWRL) to generate semantic mapping rules that integrate learning resources from different systems and that cope with semantic and structural conflicts. Reasoning rules are defined to support a semantic search for heterogeneous learning resources, which are deduced by rule-based inference. Experimental results demonstrate that the proposed approach enables the integration of learning resources originating from multiple sources and helps users to search across heterogeneous learning resource systems.
수업은 교수자와 학습자의 상호작용으로 정의될 수 있으며 학습자의 능동적 활동에 의해 학습 성과가 향상될 수 있다. 그러나 교수자에 의해 작성되고 배포되는 강의자료, 교수자의 일방적인 강의, 페이퍼위주의 과제 제출 등으로 학습자의 적극적인 학습참여가 제한되고 있다. 본 논문에서는 학습자가 스스로 발견한 지식을 개념화하고 지식 구조를 정의함으로써 학습자 온톨로지를 생성하는 방법을 제안한다. 또한 교수자 온톨로지와의 연계를 위해 온톨로지 매칭 및 연계 기법을 제안한다. 교수자 온톨로지와 학습자 온톨로지는 통합되어 학습 온톨로지를 구성하며 이 온톨로지를 토대로 교수자와 학습자들 사이에 토론, 발표, 지식 공유 등이 이루어진다. 제안하는 온톨로지 기반 학습은 실제 수업에 적용되었으며 학습자들의 피드백 분석을 통해 그 효과를 보였다.
본 논문은 대중에 의해 자유롭게 생성된 분류 체계인 폭소노미, 즉 대규모의 태깅 데이터로부터 태깅 온톨로지를 학습하는 방법을 제시하고 있다. 기존 소셜웹 시스템간에는 태깅의 의미에 대해 공통의 합의가 이루어지지 않았기 때문에, 시스템마다 태깅 정보를 표현하기 위해 내부적으로 다른 방법을 쓰고 있으며, 따라서 소프트웨어 에이전트를 이용하여 시스템간의 정보처리를 자동으로 할 수가 없다. 이를 해결하는 방법으로 폭소노미를 위한 태깅 온톨로지가 필요하다. 태깅의 본질적인 속성을 분석하여 태깅 온톨로지를 정의하고, 태깅 데이터의 기계 학습을 통하여 유사 태그와 사용자 그룹 정보를 획득한 후, 태깅 온톨로지를 학습한다. 이의 활용 방안으로 학습된 태깅 온톨로지를 이용하여 모델링한 추천 시스템도 제안한다.
본 논문의 목적은 학습자가 학습하는 과정에서 마주치게 되는 질의와 문제들의 해결책을 찾도록 도와서 시간과 장소에 구애받지 않고 언제, 어디서, 누구나, 적시적, 적응적으로 학습할 수 있는 환경을 제공하는데 있다. 본 논문은 기존의 참고문헌들의 연구를 통해 시멘틱 웹과 온톨로지 이론를 고찰한 후 문제를 풀 수 있는 온톨로지화의 가능성을 찾고자 하였다. 온톨로지는 특정하게 명시되지 않은 데이터를 유추할 수 있는 구조를 가지고 있어서 검색결과의 정확성이 더욱더 높아지고, 학습자 모두가 공감하고 신뢰할 수 있는 지식이 된다. 따라서 학습자들이 언제, 어디서나 의문점을 해결하고 학습한 것을 재확인할 수 있는 전자회로 교과에 관한 온톨로지 프레임을 구축하여 온톨로지 기반 e-learning 적용에 관한 연구를 하게 되었다.
최근 데이터 처리를 통한 의사결정 수단으로 기계학습 기법을 도입한 개념이 많이 등장하고 있다. 기계학습은 기존의 데이터를 기반으로 학습한 결과를 이용하여 의사결정의 수단이 된다. 기술의 발전으로 생성되는 데이터는 방대하다. 이러한 데이터를 빅 데이터라 한다. 이러한 데이터에서 필요한 데이터를 추출하는 것은 중요하다. 이를 위해 본 논문에서는 온톨로지를 구축하기 위한 연관데이터를 기계학습을 통해서 추출하는 방법을 제시한다. 기계학습의 결과는 의미론적 관점에서 관계성을 부여할 수 있으며, 이것은 온톨로지에 추가됨으로써 어플리케이션의 요구에 따라 관계성을 지원할 수 있다.
본 연구의 목적은 학습자가 학습하는 과정에서 마주치게 되는 질의와 문제들의 해결책을 찾도록 도와서 언제, 어디서, 누구나, 적시적, 적응적으로 학습할 수 있는 환경을 제공하는데 있다. 본 연구는 기존의 참고문헌들의 연구를 통해 시멘틱 웹과 온톨로지 이론를 고찰한 후 문제를 풀 수 있는 온톨로지화의 가능성을 찾고자 하였다. 그 결과로 전자회로에 관한 온톨로지 프레임을 구축하였고 시멘틱 웹 기반 온톨로지 상에서의 e-learning 적용에 관한 연구를 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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