하루가 다르게 변화되어가는 첨단 디지털시대에 있어 웹은 대중에게 가장 친숙하고 필수적인 도구가 되었다. 웹의 생성 이후로 단순 정보와 콘텐츠 제공을 기본으로 하는 1단계 웹으로부터 현재는 다양한 멀티미디어 요소들이 결합된 동적 콘텐츠가 중심인 단계까지 발전해왔다. 향후에는 의미중심의 메타커뮤니케이션이 가능한 차세대 지능형 웹인 시맨틱 웹(Semantic Web) 단계로 진화할 것이다. 본 연구에서는 차세대 핵심 기술인 시맨틱 웹의 개념과 특징에 관하여 살펴보고 시맨틱 메타커뮤니케이션 시스템을 기반으로 한 개인맞춤 콘텐츠 측면에서의 사례와 활용분야에 관해 연구해 보았다. 시맨틱 웹은 아직도 많은 연구와 개발이 필요한 미래분야이자 무한한 가능성을 지닌 가치 산업으로서, 본 연구가 디지털시대에 보다 성숙한 커뮤니케이션 공간 구축을 실현하는데 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.
Purpose:The healthcare system of South Korea is at the extreme of the dispersed system. Few regulations limit patients from directly visiting higher-level medical institutions for primary care sensitive conditions. As a result, similar to local clinics, general and tertiary teaching hospitals also provide diverse primary care services. Our study aimed to examine the general public's perceptions of their primary care performance. Methods: Face-to-face surveys were conducted with 1000 adults who were living in South Korea with the aid of a questionnaire that included the Korean Primary Care Assessment Tool (KPCAT). The KPCAT consists of five domains, which are the main indicators of primary care performance: first contact, comprehensiveness, coordination, personalized care, and family/community orientation. One-way analysis of variance and post hoc tests were used to compare the KPCAT scores across the three types of medical institutions. Results: Domain-wise analyses revealed two different patterns. With regard to first contact and its subdomains, the highest and lowest scores emerged for local clinics and tertiary teaching hospitals, respectively. However, the other four domain scores were significantly lower for local clinics than for the other two types of medical institutions. Conclusions: Local clinics were perceived to be medical institutions that are responsible for providing primary care. However, the general public perceived only one domain of their primary care to be superior to that of the other two types of medical institutions: first contact. National efforts should be taken to strengthen their other four domains of primary care by training their workforce and providing appropriate incentives.
인공지능을 활용한 적응형 학습은 최근 국내 대학들이 직면하고 있는 학생들의 기초학력 저하와 학습격차 증가 등의 문제해결을 위한 방편이 될 수 있다. 인공지능 기반 적응형 학습이 성공적으로 대학 수업에 도입되고 실천되기 위해서는 교수자의 적극적인 관심과 참여가 요구된다. 이에 본 연구에서는 대학 교수들을 대상으로 적응형 학습에 대한 인식을 분석하여 대학 수업에서의 적응형 학습 구현을 위한 방안을 제안하고자 하였다. 이를 위하여 수도권 소재 A대학 교수들을 대상으로 온라인 설문을 통해 자료를 수집하였으며, 162명의 교수들이 응답에 참여하였다. 설문 분석 결과 교수들은 학생 맞춤형 피드백 제공의 어려움, 학생들의 사전학습 부족 및 기초학력 저하를 수업 운영에서의 문제로 높게 인식하고 있었다. 또 적응형 학습에 대한 교수들의 지식 수준은 낮았지만, 적응형 학습 적용 의향은 높은 것으로 나타났다. 적응형 학습 적용을 위한 지원방안으로는 활용이 쉽고 유용한 적응형 학습 시스템 제공에 대한 요구가 가장 높았다. 이러한 결과를 바탕으로 대학에서의 적응형 학습 적용의 가능성을 논의하고, 적응형 학습의 성공적 도입과 적용을 위한 구체적인 방안을 제언하였다.
트위터 사용자는 팔로우, 리트윗 등을 사용하여 자신이 관심 있어 하는 트윗을 찾는다. 하지만 사용자가 3억여 명에 달하는 트위터에서 사용자가 관심 있는 트윗을 찾기는 힘든 일이다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 사용자 맞춤형 트윗 추천 시스템을 개발하였다. 우선, 사용자에게 추천할 수 있을 만한 가치가 있는 트윗을 수집하기 위해 현재 트랜드를 수집하고, 트랜드에 대해 이야기하는 인기 있는 트윗들을 수집한다. 이후 사용자를 분석하고 맞춤형 트윗을 추천하기 위해 사용자의 트윗과 수집한 트윗을 범주화한다. 최종적으로 웹서비스를 이용하여 사용자에게 본인과 카테고리가 일치하는 트윗과 관심사가 일치하는 사용자를 추천해준다. 결과적으로 67.2%로 적절한 트윗을 추천하였다.
본 논문에서는 상황인식 기법을 이용한 관광 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service: SNS)를 제공한다. 이를 위해서 사용자에게 제공되는 서비스는 자연스럽고 의인화된 처리가 필요하다. 즉, 사용자에게 제공하고자 하는 서비스 객체는 사용자의 행위를 저장 분석하고 이를 처리하는 기능을 제공해야 한다. 본 논문에서는 사용자들에게 개인화된 서비스를 상황인식에 따라 제공할 수 있도록 분석 처리하기 위한 알고리즘을 제공한다. 제공되는 서비스는 소셜 네트워크 서비스를 제공하는 알고리즘으로 '친구 추천 알고리즘'을 통해 사용자간의 관계 맺기를 보조하고, '관광지 추천 알고리즘'을 통해 사용자로 하여금 유의미한 관광지를 추천하는 방법을 연구하였다. 특히 가이드의 이용에서 서버는 사용자의 현재 위치와 여러 사용자들의 과거 방문 기록을 상황인식 기반으로 분석하여 최적의 여행 경로를 제공하는 서비스로 '관광지 여행 경로 추천 알고리즘'을 사용하였다. 이러한 관광 소셜 네트워크 기술은 사용자에게 보다 편의성과 친밀성 있는 서비스를 제공한다. 제안된 상황인식 기반의 관광 소셜 네트워크 서비스 응용기술로 제공되는 관광가이드 시스템은 보다 다양한 응용서비스로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
현대 사회는 융합의 시대이며, 스토리텔링에 있어서도 감성적 이야기와 정보라는 두 가지 유형의 데이터 타입 형태가 융합된 스토리텔링의 필요성이 요구되어지고 있다. 특히, VR 콘텐츠의 경우, $360^{\circ}$ 공간을 자유롭게 탐색하는 과정을 통해서 정보를 선택하는 등, 사용자가 콘텐츠에 직접적으로 관여하게 되며, 이에 즉각적으로 대응할 수 있는 인터랙션(Interaction-상호작용)이 이루어져야 한다. 따라서 기존의 스토리텔링 방식으로의 접근으로는 한계가 있으며, 감성과 정보의 두 영역을 충족시키는 '융합형 스토리텔링'의 구현이 절실한 장르라고 판단되어 진다. 본 논문에서는 VR 콘텐츠의 이해에 있어 특히 공간적 특성을 위주로 살펴본 후, VR 콘텐츠에서 '융합형 스토리텔링'을 효과적으로 구현하기 위한 방안으로, 콘텐츠의 스토리 구조 유형에 대한 고찰을 통하여 VR 콘텐츠에 적합한 스토리텔링 유형을 서클(Circle) 구조로 정리하여 맞춤 시스템을 제안한다. 이를 토대로, 향후에는 진정한 4차 산업혁명 시대의 VR 콘텐츠와 인터랙션을 위한 컨텍스트(context) 인식 과정을 활용하여 기술이 감성과 정보의 두 가지 영역을 충족시키는 개인 맞춤형 시스템의 연구로 발전되어질 것을 기대한다.
이 연구의 목적은 국내외 인공지능을 활용한 수학교육 서비스의 주요 기능과 인공지능의 활용 가능성을 알아보는 것이다. 이 연구를 위해 최근 5년 이내에 발행한 자료를 중심으로 출판물 및 인터넷에서 "인공지능", "人工知能", "Artificial Intelligence" "AI". "수학교육"의 키워드를 독립적으로 또는 조합하여 검색하면서 관련 논문 및 보고서 그리고 인터넷 자료 등을 수집하여 분석하였다. 연구 결과, 수학교육을 위한 인공지능 서비스는 대부분 학습자의 개인별 수학 맞춤형 학습을 지원하고, 인간 수학 교사를 지원하기 위한 보조적인 역할로 규정하며, 인지적인 측면뿐만 아니라 정의적인 측면의 기술을 고도화하고 있었다. 제언으로, 정교한 수학 계통체계의 구축을 위한 연구, 인공지능 기술을 발굴하여 수학교육에 활용하는 방안, 인공지능 활용을 위한 양질의 수학 콘텐츠를 개발, 수학교육을 위한 클라우드 기반의 종합 시스템 구축과 운영이 필요함을 주장하였다.
소셜 정보망의 발달로 마케팅의 방법도 다양하게 변화되고 있다. 기존의 유명인, 경제적 지원 기반의 성공적인 마케팅방법론과 달리, 최근 인플루언서 기반 유튜브 마케팅이 큰 대세를 이루고 있다. 본 논문 에서는 처음으로 유튜브 양적 정보 및 댓글분석 기반 다각도 질적 분석을 활용하여 54개 이상의 유튜브 채널에서 인플루언서 특징을 추출하고 대표적인 주제들을 모델링하여 개인 맞춤형 영상 만족도 극대화는 물론 기업체가 새로운 아이템을 마케팅 할 때 기존의 인플루언서 특징을 참고하여 새로운 아이템의 영상을 제작하고 배포함으로써 성공적인 홍보 효과를 누릴 수 있도록 보조 수단 제공을 목적으로 한다. 유튜브 채널 별 다양한 영상의 모든 댓글을 각 문서로 가정하고 TF-IDF 및 LDA알고리즘을 적용하여 성능 극대화 향상을 보였다.
다양한 교육 분야에 기억법을 도입함에 있어서 모바일 환경에서 동작하는 프로그램은 접근성을 높이고 교육의 효과를 높이는 목적으로 활용할 수 있다. 의미가 부여된 단어를 기억하는 것은 연도와 같은 숫자 정보를 기억하는 일에 비하면 훨씬 쉽다. 교육적 효과를 높이고자 하는 입장에서 어플리케이션의 도움을 받아 보완되어야 할 부분이라 생각되는 부분은 수치 정보라 할 수 있다. 기존의 수치 기억법과 연관된 대부분의 연구는 숫자를 이미지화해 기억에 도움을 주는 형태에 초점이 맞춰져 있다. 모바일 환경에서 기억법 기반 메타레코드 알고리즘 논문에서는 이전 연구에서 개발한 어플리케이션은 입력한 수치 정보에 대해 사용자가 실수할 수 있는 부분을 발견하고 단순 수정하는 방법에 그쳐 이를 보완하고자 한다. 본 연구에서는 개인화된 로그 정보를 기반으로 메타데이터를 구성하여 실수를 수정함으로써 기억률을 높이고자 한다. 이를 위해 모바일 환경에 적합한 어플리케이션을 개발하고 메타레코드 데이터의 구조를 제안하고 메타레코드 적용 알고리즘을 구현하고 평가한다.
온라인 비디오 강좌는 내용 파악이 힘든 컨텐츠들이 대부분이기 때문에 학습자가 원하는 정보를 찾기란 쉽지 않다. 그래서 학습자들이 필요로 하는 내용을 정확하고 빠르게 제공해 주는 서비스가 필요하게 되었다. 본 논문에서는 학습자의 요구에 맞는 비디오 강좌를 제공해주기 위해 사용자 기반의 협업적 여과 방법을 변형하여 적용하고자 한다. 제안하는 알고리즘 방법은 학습자가 평가한 선호도 정보를 바탕으로 강좌의 특성을 이용해 분할한 영역에서 학습자와 비슷한 이웃 학습자들을 찾고, 이웃 학습자들에 의해 높은 선호도를 보인 강좌를 선별하고 강좌의 속성 정보를 반영하여 학습자에게 추천해 주는 방식이다. 즉, 강좌의 특성을 고려하여 강좌별로 분할한 후사용자 기반의 협업적 여과 방법을 통해 학습자의 선호도를 예측한다. 그리고 강좌의 속성을 이용한 속성 기반의 여과 방법을 적용해 예측된 강좌들과 유사도를 비교한 후 최종적으로 학습자의 선호도와 가장 유사한 강좌를 추천해 준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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