Purpose - By designing a PEF(Personalized Education Feedback) system for real-time prediction of learning achievement and motivation through real-time EEG analysis of learners, this system provides some modules of a personalized adaptive learning system. By applying these modules to e-learning and offline learning, they motivate learners and improve the quality of learning progress and effective learning outcomes can be achieved for immersive self-directed learning Research design, data, and methodology - EEG data were collected simultaneously as the English test was given to the experimenters, and the correlation between the correct answer result and the EEG data was learned with a machine learning algorithm and the predictive model was evaluated.. Result - In model performance evaluation, both artificial neural networks(ANNs) and support vector machines(SVMs) showed high accuracy of more than 91%. Conclusion - This research provides some modules of personalized adaptive learning systems that can more efficiently complete by designing a PEF system for real-time learning achievement prediction and learning motivation through an adaptive learning system based on real-time EEG analysis of learners. The implication of this initial research is to verify hypothetical situations for the development of an adaptive learning system through EEG analysis-based learning achievement prediction.
수학은 계통성이 강한 학문으로 이전 단계에서의 학습 결손이 다음 학습에 큰 영향을 주기 때문에 학생들의 학습이 잘 이루어졌는지 수시로 확인하고, 즉각적으로 피드백을 제공해 주는 것이 필요하며, 이를 위해 수학교육에서 인공지능 교육시스템(ITS)을 활용할 수 있다. 이에 본 연구에서는 개인 맞춤형 수학 학습을 실행하기 위해 적용될 수 있는 인공지능 교육시스템의 기능이 무엇인지 살펴보고, 이를 실제로 적용해 본 결과를 분석하여 인공지능 교육시스템을 활용한 개인 맞춤형 수학 학습의 효과성을 구체적으로 살펴보는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 개인 맞춤형 학습과 수학교육에서 인공지능이 활용된 선행연구 내용을 분석하여 개인 맞춤형 수학 학습을 위한 인공지능 교육시스템의 기능을 추출하고, 이것을 반영한 학습 및 수업을 설계하여 초등학교 5학년 학생들에게 약 3개월 간 적용해 본 결과를 분석하였다. 그 결과, 개인 맞춤형 수학 학습을 위해 활용될 수 있는 인공지능 교육시스템의 기능은 크게 진단 및 평가, 분석 및 예측, 피드백 및 콘텐츠 제공으로 나눌 수 있었다. 또한 이러한 기능을 반영한 학습 설계를 초등학생들에게 적용한 결과, 개인 맞춤형 수학 학습에 인공지능 교육시스템이 어떻게 효과적으로 활용될 수 있는지에 대한 시사점을 얻었다. 그리고 앞으로 인공지능 교육시스템을 활용한 개인 맞춤형 수학 학습이 더욱 효과적으로 이루어질 수 있기 위해 더 정교한 기술과 자료 개발이 필요하다는 점을 제언하였다.
Many studies on predicting and recommending information and products have been studying to meet customers' preference. Unnecessary information should be removed to satisfy customers' needs in massive information. The some information filtering methods to remove unnecessary information have been suggested but these methods have scarcity and scalability problems. Therefore, this paper explores a personalized recommendation system based on artificial neural network (ANN) to solve these problems. The insurance product recommendation is adapted as an example to demonstrate the proposed method. The proposed recommendation system is expected to recommended a suitable and personalized insurance products for customers' satisfaction.
디지털 방송 서비스가 시작되고, 기존의 방송 서버에서 사용자에게 방송 콘텐츠를 제공하는 단 방향 방송이 아닌 통신망을 이용하여 사용자가 방송 서버에 정보를 전달하는 양 방향 방송서비스가 가능해졌다. 이에 사용자는 개인이 원하는 장면을 원하는 시간대에 시청하는 맞춤형 방송 서비스에 대한 요구가 생겨나게 되었다. 이러한 맞춤형 방송 서비스에서는 사용자가 입력한 데이터를 바탕으로 검색하기 위한 메타데이터 정보가 중요하다. 본 연구는 기존의 사용자가 원하는 장면별로 시청하는 맞춤형 방송 서비스에서 원하는 장면 뿐 만 아니라 사용자가 보고 싶은 객체를 원하는 카메라 시점에서 시청할 수 있는 객체 중심의 맞춤형 영상미디어 서비스를 위한 메타데이터에 관리 모듈에 대한 연구이다. 본 연구를 통하여 기존의 맞춤형 방송 서비스에 없었던 객체에 대한 세그먼트 정보를 제공해 줌으로써 사용자에게 시청의 폭을 넓혀 시청 만족도를 높일 수 있다.
유헬스케어는 언제 어디서나 예방, 진단, 치료, 사후 관리의 보건의료 서비스를 제공하는 것으로서 궁극적인 목표는 삶의 질을 향상 시키는 것이다. 하지만 현재 유헬스케어 서비스는 사용자 개개인의 상황에 맞는 맞춤화된 서비스를 제공하지 못하고 있다. 본 연구에서는 유헬스케어 개인화 서비스를 제공하기 위하여 유헬스케어 개인화 서비스를 정의하고 건강관리 모델을 제안한다. 개인화 서비스를 위한 식단 처방 시스템은 맞춤형 열량 및 영양소 비율을 도출하고 개인의 식품류별 선호도를 통하여 개인화된 식단 처방이 가능하다. 본 시스템은 사용자의 식단 선택 행위를 모니터링 하여 개인의 선호도를 변경하고 자바 기반의 OSGi 미들웨어를 사용하여 다양한 환경에서 센서 및 디바이스와 상호 운용되도록 설계되었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제15권4호
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pp.707-716
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2004
Recently, many areas of application such as statistics and industrial engineering are interested in the effective education of databases. In this article we design and implement a database learning system based on learner management techniques. The system supports a personalized/ team-centered learning environment, monitoring the learning attitude of learners, and a method for the assessment.
Developing a personalized system on a user's behalf which is working around the Internet-based marketplace is one of the challenging issues in intelligent e-business, especially mobile commenrce. It has been highly recommended that such a mobile personalized system has to perceive the user's needs a priori by tracking user's current context such as location with activity and then to identify the current needs dynamically and proactively. Automatically and unobtrusively getting user's context is an inevitable feature for the development of autonomous mobile commenrce. However, personalization methodologies and their feasible architectures for context-aware mobile commerce have been so far very rare. Hence, this paper aims to propose a context-aware mobile commerce development methodology by applying agent and semantic web technologies for personalized reminder system, which is one of the mobile commerce support system. We revisited associationism to understand a buyer's need identification process and adopt the process as 'purchase based on association' to implement a personalized reminder system. Based on this approach, we have showed how the agent-based semantic web service system can be used to realize need-aware reminder system. NAMA(Need-Aware Multi-Agent), a prototype system, has been implemented to show the feasibility of the methodology and framework under mobile setting proposed in this paper. NAMA embeds bluetooth-based location tracking module and identify what a user is currently looking at through her/his mobile device such as PDA. Based on these capabilities, NAMA considers the context, user profile with preferences, and information about currently available services, to aware user's current needs and then link her/him to a set of services, which are implemented as web services.
개인화 웹 검색 시스템은 사용자의 검색의도에 따라 질의어 확장, 검색 결과의 재순위화 등의 방법을 통하여 사용자에게 개인화된 검색 결과를 제공한다. 이를 위해 검색 시스템은 질의어와 사용자의 프로파일 정보를 활용하여 사용자의 검색 의도를 파악하고 분석하여, 검색 결과 페이지에 반영하여 보여주게 된다. 이때 검색 결과 페이지는 문서의 URL과 문서의 제목, 작은 텍스트 조각을 표시한다. 여기서 작은 텍스트 조각은 검색 질의어가 포함된 문서의 요약이며, 스니펫이라고 알려져 있다. 사용자는 이러한 문서의 요약을 통하여 웹 문서가 자신이 원하는 정보를 가진 문서인지를 판단하거나, 해당 URL에 직접 접속하지 않고도 원하는 정보를 얻을 수 있게 된다. 따라서 문서 요약은 사용자가 문서를 볼 것인지 아닌지에 대한 중요한 판단 기준이 되며, 만약 문서 요약 시스템이 개인화된 요약 결과를 제공한다면 사용자의 만족도는 더욱 증가할 것이다. 본 논문은 전체 웹 검색 시스템에서 검색 속도의 큰 하락없이 사용자의 만족도를 증가시킬 수 있는 개인화 문서 요약 시스템을 제안한다.
본 논문은 TV-Anytime 메타데이터를 이용하여 맞춤형 방송 서비스를 제공하기 위한 맞춤형 방송 전송 시스템의 설계 및 구현에 관한 것이다. TV-Anytime은 저장장치를 갖는 수신기 환경에서 ECG(Electronic Content Guide) 및 콘텐츠 기술(description) 메타데이더를 이용하여 시청자가 원하는 시간에 시청자의 취향에 따른 개인화된 방송 콘텐츠 서비스를 제공하기 위한 메타데이터 스키마 및 메타데이터 부호화/전송 등의 제반 표준 및 서비스 모델을 제시하고 있다. 본 논문에서는 제시하는 TV-Anytime 기반의 맞춤형 방송 전송 시스템은 전송 서버단에서의 메타데이터 이진 부호화 및 MPEG-2 TS(Transport Stream) 다중화, 그리고 단말에서의 역다중화. 복호화 및 메타데이터 기반의 맞춤형 콘텐츠 소비 기능 등을 포함한다. 본 논문에서는 제시하는 전송 시스템의 각 기능 모듈들의 설계 및 구현의 상세 기술과 맞춤형 콘텐츠 서비스 시나리오를 이용한 서버-단말간의 검증 결과를 기술한다.
가상교육 시스템이 동적 콘텐츠 전달 기술을 가지고 있지 않기 때문에 같은 수업에 속한 모든 학생들은 똑같은 콘텐츠를 접하게 된다. 본 논문은 데이터 스트림 기술을 이용하여 설계되고 구현된 개인화된 학습 시스템을 소개한다. 제안하는 시스템은 학습자의 학습수준과 능력에 따라 강의 콘텐츠를 변경할 수 있는 기술과 인터페이스를 가지고 있다. 제안하는 시스템은 동적 콘텐츠 전달기술과 학습자 수준 테스트 시스템으로 구성된다. 본 논문에서는 개인화된 학습 시스템의 설계와 구현 시 고려 사항에 대하여 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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