이러닝은 전통적인 주입식 교육에서 벗어나 언제 어디서나 원하는 학습을 가능하게 하여 교육 효과를 높였다. 그러나 효과적으로 정보시스템을 활용하기 위해서는 사용자의 만족을 평가하여 피드백을 반영하는 것이 중요하다. 학습은 유무형의 요소를 많이 포함하기 때문에 이러닝의 만족 요인을 명확하게 규명할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 혼합방법론을 사용하여 이러닝 학습 만족도 증진 방안을 도출하고 이러닝 만족도 모델 제안을 목적으로 한다. 따라서 본 연구는 실제 학습자 대상으로 1:1 심층 인터뷰를 하고, Udemy 사이트의 온라인 학습자 후기를 텍스트 마이닝하여 상위평점 강의와 하위평점 강의를 분지한 것을 바탕으로 토픽 모델링을 하였다. 분석 결과 학습자들이 이러닝 학습에 대하여 어떠한 부분을 긍정 혹은 부정적으로 느끼고 이용하는지 파악하고자 한다. 기존에는 설문 기반의 연구가 주로 이루어졌던 것에 반해 본 연구는 학습자가 직접 작성한 실제 데이터를 수집하였다. 이것을 정보시스템 성공 모델을 기반으로 토픽 모델링을 통해 도출된 결과와 접목하였다는 것에서 학술적 의의가 있다고 할 수 있다.
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.
인터넷 기술과 소셜 미디어의 빠른 성장으로 인하여, 구조화되지 않은 문서 표현도 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있게 마이닝 기술이 발전되었다. 그 중 감성분석은 제품이나 서비스에 내재된 사용자의 감성을 탐지할 수 있는 분석방법이기 때문에 지난 몇 년 동안 많은 관심을 받아왔다. 감성분석에서는 주로 텍스트 데이터를 이용하여 사람들의 감성을 사전 정의된 긍정 및 부정의 범주를 할당하여 분석하며, 이때 사전 정의된 레이블을 이용하기 때문에 다양한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 초기의 감성분석 연구에서는 쇼핑몰 상품의 리뷰 중심으로 진행되었지만, 최근에는 블로그, 뉴스기사, 날씨 예보, 영화 리뷰, SNS, 주식시장의 동향 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 많은 선행연구들이 진행되어 왔으나 대부분 전통적인 단일 기계학습기법에 의존한 감성분류를 시도하였기에 분류 정확도 면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 전통적인 기계학습기법 대신 대용량 데이터의 처리에 우수한 성능을 보이는 딥러닝 기법과 딥러닝 중 CNN과 LSTM의 조합모델을 이용하여 감성분석의 분류 정확도를 개선하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 영화 리뷰 데이터셋인 IMDB의 리뷰 데이터 셋을 이용하여, 감성분석의 극성분석을 긍정 및 부정으로 범주를 분류하고, 딥러닝과 제안하는 조합모델을 활용하여 극성분석의 예측 정확도를 개선하는 것을 목적으로 한다. 이 과정에서 여러 매개 변수가 존재하기 때문에 그 수치와 정밀도의 관계에 대해 고찰하여 최적의 조합을 찾아 정확도 등 감성분석의 성능 개선을 시도한다. 연구 결과, 딥러닝 기반의 분류 모형이 좋은 분류성과를 보였으며, 특히 본 연구에서 제안하는 CNN-LSTM 조합모델의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.
스마트 스피커는 인공지능을 활용하여 음악, 일정, 날씨, 상품 등 다양한 정보와 콘텐츠들을 검색, 이용할 수 있는 대화형 음성 기반 서비스를 제공하는 기기이다. 인공지능 기술은 데이터가 축적될수록 이를 활용하여 더욱 정교하고 최적화된 서비스를 이용자에게 제공한다. 따라서 스마트 스피커 제조사들은 초기에 공격적인 마케팅을 통해 플랫폼 구축에 힘썼다. 하지만 스마트 스피커의 사용빈도는 월 1회 미만이 전체의 3분의 1 이상을 차지하고, 사용자 만족도도 49%에 그치는 것으로 나타났다. 이에 지속적인 이용활성화와 만족도 증진을 위해 스마트 스피커의 사용자 경험을 강화할 필요성이 대두되었다. 이에 본 연구에서는 스마트 스피커의 사용자 경험을 분석하고, 이를 바탕으로 스마트 스피커의 사용자 경험 강화 방안을 제시하고자 한다. 본 연구는 사용자가 직접 작성한 실제 리뷰 데이터를 수집하여 스마트 스피커 사용자 경험 차원을 기반으로 분석 결과를 해석했다는 점에서 의의가 있다. 또한 스마트 스피커 사용자 경험 차원을 개발하여 텍스트 마이닝 결과를 해석한 것에서 학술적 의의가 있다. 본 연구 결과를 통해 스마트 스피커 제조사에게 실무적으로 사용자 경험 강화를 위한 전략을 제안할 수 있다.
최근 경제적 사회적 부가가치를 창출할 수 있는 유망분야를 선정하여 국가 전략 및 정책 수립 시 반영하기 위해 미래 핵심 이슈를 발견하고 트렌드를 분석하는 것에 대한 관심이 급증하고 있다. 기존에는 미래의 핵심 기술이나 이슈를 발견하고 트렌드 분석을 통해 미래유망분야를 선정하는 연구를 위해 문헌 조사 또는 전문가 평가와 같은 정성적 연구방법이 사용되어 왔다. 그러나 이 연구방법은 대량의 정보로부터 결과를 도출하는데 많은 시간과 비용이 소요될 뿐만 아니라 전문가의 주관적인 가치가 반영될 가능성이 존재한다. 이와 같은 한계점을 보완하고자 최근 국토교통, 안전, 정보통신기술 등 다양한 분야에서 미래유망분야를 선정하기 위하여 정성적 연구방법에 텍스트 마이닝과 같은 정량적 연구방법을 상호 보완적으로 활용하는 방식으로 트렌드 분석을 수행하는 연구 방법론의 패러다임 변화가 시도되고 있다. 본 연구는 항공산업 전반적인 분야에 빅데이터 분석 방법인 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 항공 분야의 연구동향을 파악하고 미래유망분야를 전망하였다. 텍스트 마이닝 기법 중하나인 토픽 분석을 이용하여 항공산업 전반적인 분야의 문서 집합 내 잠재된 토픽을 추출하고, 연도별로 핵심 토픽의 추이를 분석하였다. 분석 결과 항공산업의 미래유망분야로 항공안전정책, 항공운임(저가항공), 그리고 친환경 고연비 연료가 도출되었다. 본 연구결과는 분석 대상을 논문에 한정하여 수행하였다는 한계점이 존재하나, 항공산업 분야의 핵심 이슈를 도출하기 위하여 텍스트 마이닝 기반의 트렌드 분석에 대한 활용가능성을 제시하고, 미래유망분야를 선정하기 위한 정량적인 분석 방법론의 전형을 마련하였다는 점에서 의의가 있다.
This article reviews the development of geophysical inverse theory. In a series of articles published in 1967, 1968, and 1979, G. Backus and F. Gilbert a trade-off between model resolution and estimation errors in geophysical inverse problems, and gave a criterion to compromise the reciprocal relation. Although the criterion was not clear in the physical point of view, it had been extensively used in the interpretation of geophysical date in the 1970s. This was the starting point of the fruitful development of inverse theory in geophysics. A reasonable criterion to compromise the reciprocal relation was derived to solve linear problems by D. D. jackson in 1979, introducing the concept of a priori information about unknown model parameters. This Jackson's approach was extended to solve nonlinear problems on the basis o probabilistic approach to the inverse problems formulated by A. Tarantola and B. Vallete in 1982. At the end of 1980s ABIC (Akaike Bayesian Information Criterion) was introduced for selecting a more reasonable model in geophysics. Now the date inversion is regarded as the process of extracting new information from observed data, combining in with a priori information about model parameters, and constructing a more clear image of model.
Information and Communication Technologies(ICTs) have substantially enlarged both the opportunities to realize one's human rights but have also resulted in the emergence of new challenges. ICTs are so deeply embedded and cental to almost all aspects of human activity. And ICTs are assuming an increasingly central role in all aspects of human and societal development across the world. But this is especially true of the right to privacy, which faces challenges such as profiling and data mining for public(including national security) and private purposes. ICTs access is a fundamental right for all humans in the information age. So we have need for regulation based on human rights in the digital age. And governments have a responsibility to protect individuals against violations of human rights and data protection by public authorities, but also by private entities. In addition, internet governance and multi-stakeholder principle have to be stressed on all of the internet issues because internet governance is included in the principle of democracy which have bottom-up communication and equality. So it is very importance that Internet Governance Forum is the space for a meaningful discussion on public policy issues relating to the internet.
본 논문은 스팀(Steam)의 리뷰 데이터를 활용하여 게임이용시간에 따른 FPS에서의 사용자 현존감 경험과 플레이어 경험을 분석했다. Python을 활용하여 크롤링을 통해 데이터를 얻었다. 분석 결과 게임 이용 시간이 적은 집단에서는 통제 가능한 물리적 현존감과 통제 불가능한 사회적 현존감에 관한 이슈가 나왔고 게임이용시간이 많은 집단에서는 이전 집단에 있던 물리적 현존감 요인이 통제 가능한 사회적 현존감으로 변화한 것을 알 수 있었다. 더 나아가 플레이어 경험 분석을 통해 게임 플레이 요인인 "반동(recoil)"이란 키워드가 중요하다는 것을 알 수 있었다.
Purpose - Recently, in the field of language education, interest in edutech has increased due to difficulties in classroom teaching due to COVID-19. Accordingly, we would like to analyze research topics related to e-learning before and after COVID-19 and examine the implications for the future Korean language education field. Research design, data, and methodology - This study organized a list of papers to be analyzed by searching for e-learning terms applicable to Korean language education in RISS. The collected data was electronically documented, keywords were extracted using text mining techniques, and word frequencies were checked, and then viewed through cloud visualization. Result - It was confirmed that research on e-learning in the field of Korean language education has increased rapidly in 2021 and 2022. In particular, extensive research on online learning methods has been actively conducted due to the difficulties of face-to-face learning in the COVID-19 era. There have been many studies on teaching and learning methods, such as flipped learning, hybrid learning, blended learning, mobile learning, and smart learning. Conclusion - Since the research so far has mainly focused on online class management methods. Therefore, future research suggests that efforts should be made to develop educational contents and teaching methods using specific ICT technologies. These efforts will contribute to advancing smart education that future education aims for.
Mee Qi Siow;Mu Moung Cho Han;Yu Na Lee;Seon Yeong Yu;Mi Jin Noh;Yang Sok Kim
스마트미디어저널
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제12권10호
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pp.38-46
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2023
Farming activities are transforming from traditional skill-based agriculture into knowledge-based and technology-driven digital agriculture. The use of intelligent information and communication technology introduces the idea of smart farming that enables farmers to collect weather data, monitor crop growth remotely and detect crop diseases easily. The introduction of Plantix, a pest and disease management tool in the form of a mobile application has allowed farmers to identify pests and diseases of the crop using their mobile devices. Hence, this study collected the reviews of Plantix to explore the response of the users on the Google Play Store towards the application through Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling. Results indicate four latent topics in the reviews: two positive evaluations (compliments, appreciation) and two suggestions (plant options, recommendations). We found the users suggested the application to additional plant options and additional features that might help the farmers with their difficulties. In addition, the application is expected to benefit the farmer more by having an early alert of diseases to farmers and providing various substitutes and a list of components for the remedial measures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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