• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.277-288
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• 1999

개인화된 학습내용과 진도로 멀티미디어를 이용한 교재를 통해 학습 효과를 크게 제고할 수 있는 중등학교 멀티미디어 교실과 대학의 멀티미디어 센터를 위한 분산 스트림 서버 시스템을 구현하였다. 기존의 멀티미디어 정보 재생 시스템은 멀티미디어 교실에 적용하기에 적절하지 못한 제약점을 가지고 있다. 과다한 스트림당 비용이 요구되거나 그렇지 않으면 학습에 활용하기에는 저급한 재생 품질, 원활하지 못하는 시스템 및 서비스 확장성, 개별적 고유 클라이언트 환경에 의한 사용 이절감, 교사 조작 능력과 표현 의도가 전혀 고려되지 않은 일반적 저작 도구로 인한 교재 저작 어려움 그리고 구성 시스템간의 유기적 연동 부재로 인한 관리 어려움 등의 문제점을 극복한 시스댐을 구현하였다. 폐쇄되어 있는 교실에서뿐만 아니라 인터넷을 통한 광범 위한 원격 교육에 확장할 수 있도록 웹 기반 분산 시스댐으로 구성하였다. 전체 시스템의 구성 요소는 멀티미 디어 정보 저장 및 재생을 담당하는 스트림 서버 클라이언트 시스템, 분산되어 있는 서버의 통합 역할을 하는 서비스 게이트웨이, 그리고 클립 및 교재 저작을 위한 저작관리 시스템 등이다. 본 논문에서는 그 가운데 멀티미디어 정보를 저장, 전송하는스트립 서버의 설계 및 구현에 대해 설명한다. 윈도우NT서버에서 실행되는 한 대의 스트림 서버 시스템으로 한 학급의 클라이언트(50-60대)에서 MPEG~ 1 스트렴을 동시에 재생할 수 있는 성능을 아무런 시스템 변경 없이 응용 수준의 소프트웨어 엔진만으로 실현하였다. 그리고 타 구성 요소 시스템간의 유기적 연동을 통한 시스템의 확장성과 서비스의 유연성을 확보할 수 있었다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제53권1호
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• pp.231-263
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• 2022

인공지능에 대한 이해 및 업무분야에서의 활용 능력은 지식 정보화 시대를 살아가는 모든 사람에게 기본 역량으로 강조되고 있으며, 이에 따라 인공지능에 대한 교육의 필요성은 대학 구성원들에게도 높게 인식되고 있다. 국내외 대학도서관 역시 효과적인 인공지능 콘텐츠 제공의 필요성을 인식하여 전자 형태의 디지털 콘텐츠를 제공하고 있으나, 인공지능이라는 정보 기술에 특화된 이용자 맞춤형 추천은 제공되고 있지 않고 있으며 이러한 추천서비스에 대한 이용자의 관심 파악 역시 미비하다. 대학생의 인공지능 교육에 대한 수요가 증가하고 있는 상황에서, 대학도서관에서의 인공지능 관련 콘텐츠 추천에 대한 이용자의 이용의사를 파악하고 효과적인 서비스 수립을 위한 조사가 절실히 필요한 시점이다. 본 연구는 확장된 기술수용모델을 활용하여 인공지능 주제 분야에 특화된 디지털 교육 콘텐츠를 추천해주는 서비스에 대한 이용자들의 사용의도에 영향을 주는 요인을 도출하였으며, 대학생을 대상으로 한 온라인 설문조사, 대학도서관 사서들과의 서면인터뷰를 통해 각 요인별 영향력을 조사하고, 성공적 수행을 위한 제언을 수렴하였다. 연구결과, 인공지능관련 교육콘텐츠 추천시스템 사용의도는 성별, 학년, 전공계열에 상관없이 사용의사가 있다고 조사되었고, 과제적합성요인이 사용의도에 가장 영향을 미치는 요인임이 파악되었다. 사서들 또한 서비스의 필요성을 깊이 공감하고 있었고 현실적인 제약사항으로 예산과 콘텐츠 품질 문제를 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제16권4호
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• pp.195-211
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• 2010

전시회는 전시업체가 새로운 상품이나 서비스를 관람객에게 알리기 위해 개최되는 것으로 효과적인 마케팅 수단으로 중요한 역할을 수행한다. 전시회를 방문하는 다양한 관람객의 니즈를 충족시키기 위하여 다양한 유비쿼터스 기술이 전시회에 응용되고 있지만 관람객이 사전에 요청한 정보만을 제공함으로 개별 관람객의 선호가 반영되지 않아 관람객의 니즈를 충족시키기에는 한계가 있다. 이러한 한계를 해결하기 위한 방법으로 개인의 선호에 부합하는 부스를 추천하는 추천 시스템의 이용이 가능하다. 추천시스템은 전시 환경에서 관람객의 선호를 추론하여 선호에 부합하는 방문 부스를 추천하여 관람객의 니즈를 충족시킬 수 있다. 그러나 추천 시스템 중 가장 성공적으로 평가 받는 기존의 협업 필터링은 관람객의 부스 방문 순서에 나타나는 선호를 반영하지 않아 동적으로 변화하는 선호를 가지는 관람객으로 구성된 전시 환경의 추천 시스템으로는 적합하지 않다. 따라서 본 연구에서는 관람객의 방문 순서를 고려하는 기법 중 순차 연관 규칙을 이용하여 관람객의 선호에 부합하는 부스를 추천하는 방법론을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 방법론의 성과 측정을 위해 실제 전시회에서 획득한 데이터를 사용하여 기존의 협업 필터링과 비교한 결과 전체적으로 추천의 성과가 향상되어 향후 전시 환경에서의 부스 추천시스템에 적용하여 관람객의 니즈를 충족시킬 것으로 기대된다.

• 정보교육학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.249-263
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• 2022

인공지능 기반 맞춤 및 적응형 학습을 대학원 이상의 수업에 적용에 따른 실증 연구는 매우 부족한 상황이다. 본 연구는, 인공지능 기반 맞춤 및 적응형 학습을 대학원 수업에 적용한 경우, 만족도 및 충성도를 연구 했으며, 테크놀로지관련 인식, 컨텐츠 및 시스템 특성에 대한 인식, 및 인공지능 기반 맞춤형 학습과 강의를 병행한 교육에 대한 전반적인 인식이 만족도, 효과성, 유용성, 동기부여, 및 다른 수업에 적용에 따른 의사에 어떻게 영향을 주는 지 조사하였다. 인공지능 기반 맞춤 및 적응형 시스템인 알렉스를 적용한 강의 직후 온라인 설문조사를 통한 데이터를 사용하였으며, 요인분석, 회귀분석, 분산분석 등을 활용하여 가설검증을 하였다. 본 연구의 결과로, 어떤 요인들이 유의하게 영향을 주는 지와 효과의 크기를 비교 검증하였고, 더불어 만족도가 충성도에 영향을 미치는 이론이 교육효과에도 적용됨을 입증하였다. 또한, 인공지능 기반 맞춤 및 적응형 시스템의 고등교육 특히 대학원 수업에도 효과가 있고, 고객관계관리에 도움이 된다는 시사점을 제시한다.

• 경영정보학연구
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• 제23권1호
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• pp.155-172
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• 2021

최근 온라인 상품 구매의 증가로 인해 사용자의 선호에 맞는 상품을 추천해주는 시스템이 지속적으로 연구되고 있다. 추천 시스템은 사용자들에게 개인화된 상품 추천 서비스를 제공하는 시스템으로 사용자가 상품에 남긴 평점을 이용한 협업 필터링(Collaborative Filtering)이 가장 널리 쓰이는 추천 방법이다. 협업 필터링에서 상품 간의 유사도 계산은 시간이 많이 소요되는데, 특히 리뷰 데이터와 같은 빅데이터를 사용할 경우 더욱 많은 시간을 소요한다. 그래서 본 연구에서는 리뷰 데이터 마이닝을 이용하여 상품 간의 유사도 계산을 빠르게 수행할 수 있으면서 정확도를 높일 있도록 2단계(2-Phase) 방법을 이용한 하이브리드 추천시스템 방식을 제안한다. 이를 위해 온라인 전자책 상거래 상점인 아마존 킨들 스토어(Amazon Kindle Store)의 약 98만 개의 온라인 소비자 평점과 리뷰 데이터를 수집하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 사용자의 평점과 리뷰를 단계적으로 반영한 하이브리드 추천 방식이 전통적인 추천 방식과 비교하여 추천 시간은 비슷하였으나 높은 정확도를 나타내는 것을 확인하였다. 따라서 제안한 방법을 사용하면 사용자가 선호하는 상품을 빠르고 정확하게 추천함으로써 고객의 만족을 높여서 기업의 매출 증대에 기여할수 있을 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.207-214
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• 2012

이 연구는 초등학교 사회과 학습부진 학생을 위한 최적의 사이버 가정학습 2.0 교수학습 모형을 제안하기 위해 근거이론 방법을 통해 수행하였다. 이를 위해 먼저 학습부진학생들을 대상으로 학습부진 원인을 알아보기 위한 심층면담이 이루어졌고, 면담 결과를 통해 규명된 일련의 학습부진 원인들을 공통 개념으로 범주화하였다. 그 결과 25개의 학습부진 원인을 8개의 하위범주와 4개의 상위범주로 묶을 수 있었다. 그리고 학습부진학생을 대상으로 사이버 가정학습 2.0을 활용한 수업을 적용하고, 적용 기간에 학습부진학생들이 작성한 성찰일지 및 교사와의 심층면담 내용 등을 분석하여 학습부진학생들의 학습에 대한 인식변화 과정을 분석하였다. 학습부진학생들은 사이버 가정학습 2.0에 임하면서 '사이버 가정학습 2.0 적응과정', '기초지식학습과정', '과제수행과정', '반복적인 모둠토의 과정', '되알리기와 학업성취도 평가 과정' 등 다섯 가지의 구체적인 전략을 가지고 학습에 임하고 있음을 알 수 있었다. 과정분석 결과로 나타난 구체적인 전략들을 토대로 학습부진학생들을 위한 사이버 가정학습 2.0 상황모형을 제안하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.23-31
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• 2020

정보 통신과 스마트폰 등의 발달로 인한 편리한 접근성과 다양한 아이템의 종류로 인해 개인 맞춤형 추천의 필요성은 점차 커지고 있다. 날씨 및 기상환경은 사용자의 장소 및 활동의 의사결정에 많은 영향을 미친다. 이러한 날씨 정보를 이용하면 추천에 대한 사용자의 만족도를 높일 수 있다. 본 논문에서는 모바일 플랫폼에서 사용자의 위치 정보에 대한 생활지수를 활용하여 성향이 유사한 사용자를 구하고 장소에 대한 선호도를 예측하여 장소를 추천함으로써 생활지수를 이용한 협업 필터링 기반 장소 추천 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 사용자의 날씨를 분석하고 분류하기 위한 날씨 모듈과 장소 추천을 위한 협업 필터링을 사용하는 추천 모듈, 그리고 사용자의 선호도 및 후기 관리를 위한 관리 모듈로 구성된다. 실험 결과, 제안된 시스템은 협업 필터링 알고리즘과 생활지수의 융합 및 개인의 성향을 반영하는 측면에서 유효함을 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.1-7
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• 2013

개인화 추천 시스템은 자동화된 정보 필터링 기술을 적용하여 사용자의 취향에 맞는 상품을 추천해 주는 시스템이다. 이러한 기술 중 협력적 필터링은 비슷한 패턴을 가진 형태들을 식별해 내는 기법이다. 따라서 이를 이용하면 과거 유사한 형태를 가진 환자의 자료를 통하여 통증 강도를 유추 하거나 분류된 환자의 프로필의 유사도에 따라 관련 사정을 추출하는 것이 가능하게 된다. 유사도 가중치 추출의 대표적인 방법인 피어슨 상관계수를 사용하는 방법은 데이터의 양에 따라 표본 데이터가 적은 경우 예측 값이 부정확해지고 양이 방대한 경우 계산량이 제곱으로 늘어 신속한 결과를 추출할 수 없게 되는 단점이 있다. 본 논문에서는 MAE와 순위 스코어를 사용하여 의미있는 데이터를 추출하기 위한 표본 자료의 규모와 유사도 군집량을 비교하여 구현된 지능형 통증 간호중재 유헬스 시스템의 우수성을 확인하였다. 이를 통하여 통증환자의 고통호소를 간호사가 신속하게 파악할 수 있도록 기초자료와 가이드라인을 제공하게 되고, 따라서 환자의 안위 증진이 향상되게 된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제10권4호
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• pp.24-35
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• 2011

최근 정부에서는 녹색성장 패러다임에 따른 대중교통 중심의 교통체계 변환을 모색하고 있으며 이에 따라 교통연계 환승 체계의 효율성 향상을 위해 대규모 복합환승센터 구축사업을 적극적으로 추진하고 있다. 그러나 현재 운영 중인 김포공항, 사당역, 광명역 등 중소규모의 환승센터 이용자들의 설문결과 밀집된 시설 및 혼재된 교통수단으로 인해 대중교통 환승에 많은 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났다. 새로 구축될 대규모 복합환승센터의 경우 다양한 대중교통의 연계와 여러가지 상업 및 문화 시설의 복합화로 인해 이용자들에게 좀 더 명확하고 효율적인 정보제공이 필요한 것으로 지적되고 있다. 급속한 IT기술의 발달로 실내외 위치측위 및 모바일 기반 정보제공 등의 기술은 이용자들이 원하는 여러 가지 교통정보를 제공할 수 있으나 복합환승센터에서 교통수단과 연계환승시설을 통합하여 개인별 맞춤형 정보화 수준으로는 제공되지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 복합환승센터의 대규모 공간적 범위에서 이용자들에게 환승과 관련된 정보를 위치기반 시설정보, 경로안내 등과 융합하여 맞춤형으로 서비스를 제공하기 위한 통합운영시스템의 구축방안을 제안한다. 이를 위해 국내외 환승센터 이용현황과 정보제공서비스를 분석한 후 복합환승센터의 통합운영시스템 구축을 위한 서비스정의, 서브시스템 도출 및 관련 기술을 정의하고 이를 김포공항 국내선 테스트베드에 적용한 예를 제시한다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권3호
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• pp.35-43
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• 2023

본 연구는 AI 기반 맞춤형 학습 시스템을 시범적으로 운영하여 대학 수업에서의 AI 기반 맞춤형 학습 시스템의 적용 가능성과 효용성을 알아보고자 하였다. 이를 위하여 C지역 소재 B대학교 1학년 재학생 중 기초수학 교과목 수업에 참여한 42명 학습자를 대상으로 AI 기반 맞춤형 학습 시스템을 적용 및 운영하였고, 학생 및 교수를 대상으로 설문 문항 조사와 인터뷰를 진행하였다. 연구 결과, AI 기반 맞춤형 학습 시스템의 활용은 학생의 학업성취도를 향상시켰다. 심층인터뷰 결과 교수자와 학습자 모두 기초 개념 학습에 있어 학습 성과 향상에 기여하는 것으로 파악되었다. 이는 AI 기반의 맞춤형 학습 시스템이 자기 주도 학습의 역량을 향상하고 개념학습을 통해 지식 강화에 효과적인 방안이 될 것임을 시사한다. 본 연구는 인공지능 기반 적응형 학습 시스템의 기초 과학 교과목 도입과 적용에 관련한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다. 향후 AI 기반 맞춤형 학습에서 학생들에게 제공한 학습과정과 분석한 데이터를 대면수업에 연계한 효과 검증과 분석한 데이터의 활용 방안에 대한 전략 연구를 제언한다.