21세기 정보화 사회에서 요구되는 정보통신 전문 인력을 양성하기 위하여 시간과 공간적 제약을 벗어나 정보통신 전문교육을 효율적으로 실시할 수 있는 온라인 교육을 통하여 교육 수요자 측면에서의 열린 평생교육의 필요성이 절실하게 요구되는 현실이다. 이에 따라 본 연구는 원격 교육 컨텐츠의 표준화 모델에 대하여 살펴보고 특히 정보통신 관련 컨텐츠의 표준 모형을 제시하여, 사이버대학의 정보통신 교과목 컨텐츠 제작과 운영의 기초 자료로 활용할 수 있도록 함으로써 온라인상에서의 정보통신 교과목을 효율적으로 운영하여 교육의 효과를 극대화할 수 있도록 기여하고자 하였다. 본 연구를 통해 현재 사이버대학 및 사이버 교육 기관의 정보통신 관련 컨텐츠의 현황과 문제점을 분석하고 사이버 교육 컨텐츠 제작에 관한 국제 표준화 활동에 대한 연구를 수행하여 정보통신 교과목의 컨텐츠 표준모형을 제시하였다.
다양한 정보기기와 소셜네트워크시스템, 그리고, 클라우드컴퓨팅환경 등과 같은 인터넷기반의 인프라를 토대로 분산화되고 공유가능한 데이터가 폭발적으로 증가하고 있다. 최근에는 데이터에 내재되어 있는 유용한 정보와 지식을 추출하고 분석 및 분류하기 위한 데이터분석 및 마이닝기법으로서, 이진데이터 또는 다치데이터에 관한 형식개념분석기법에 관한 연구가 활발하게 진행되어 다양한 분야에서 성공적으로 활용되고 있다. 그러나, 각 속성들이 구간값을 갖는 형태로 이루어진 구간데이터의 분석에 대한 형식개념분석에 관한 연구는 많이 수행되지 못하였다. 본 논문에서는, 구간데이터를 분석하기 위하여 형식개념분석기법을 기반으로 하는 새로운 분류기법을 제안한다. 또한, 구간데이터의 이진화, 개념추출 및 개념계층구조 구축 등, 본 논문에서 제안한 새로운 분류기법을 지원하기 위한 도구(iFCA)의 구축에 관하여 소개하고, 마지막으로, 몇가지 실세계의 데이터를 대상으로 한 실험결과를 토대로, 본 논문에서 제안하는 분류기법의 유용성에 대해서 설명한다.
본 논문에서는 웹기반 강의 컨텐츠의 문제점을 알아보고 그 문제점을 해결할 수 있는 방법을 제안한다. 다시 말해서, 기존의 웹기반 강의 컨텐츠는 HTML 포멧 기반 코스웨어의 고정되고 획일적인 하나의 큰 파일이거나 미디어 제공 벤더에 종속된 저작도구로 작성된 파일이다. 이러한 강의 컨텐츠는 서로 다른 가상 교육 시스템에서 공유하거나 재사용하기가 어렵고, 학습자의 학습 활동 변경에 따른 적시 적격의 강의 컨텐츠 변경이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 분산 컴퓨팅 환경에서 교수 설계자와 다양한 가상 교육 시스템들이 강의 컨텐츠를 공유할 수 있고 재사용할 수 있도록 강의 컨텐츠를 속성을 가진 더 작은 크기로 분해하여 객체화하는 방법을 제시한다. 특히 교수법적인 설계를 근거로 강의 컨텐츠의 재사용 단위를 지도 항목, 테스트, 케이스 예제, 토론, 문제 , 티스커버리, 리소스, 시뮬레이션으로 추정하였다. 이것은 개요, 사실, 해보기, 퀴즈, 평가, 탐구 학습, 토론의 구성 요소로 설정하고 이를 CBD 방법으로 구현하였다. 이것은 웹기반 컨텐츠 시스템의 문제점을 해결할 뿐만 아니라 가상 교육 시스템을 이용하는 교수 설계자와 학습자의 컨텐츠 이해도를 높였다.
웹 기술 기반의 콘텐츠 개발 및 운영으로 다른 환경에서의 콘텐츠 활용을 토대로 교육자원의 정보들을 통합 운영할 수 있는 관리 중심체인 e-learning 시스템의 중요성과 필요성이 대두되고 있으며, 교육용 어플리케이션은 현재 표준화되지 않은 개발 프로세스를 기반하여 개발하고 있는 실정이다. 따라서, 교육 콘텐츠의 재사용을 높이기 위해 국제적 학습 표준인 SCORM(Sharable Content object Reference Model)을 기반으로 하나의 플랫폼에 있어서 시스템 개발 중 다른 플랫폼으로의 재사용이 가능한 핵심자산을 이용하여 조립, 생산할 수 있는 방안으로 체계적인 교육자원을 개발하고 지원하기 위한 교수-학습지원 시스템 개발에 초점을 둔 연구가 요구된다. 따라서, 본 논문에서는 교육적 도메인으로 접근하여 MDA(Model Driven Architecture)상의 교수-학습지원 시스템을 정의한다. 또한 학습콘텐츠 표준 메타데이터를 이용하여 콘텐츠에 관한 분석 및 설계를 하고 MDA 자동화 툴을 이용한 핵심자산을 통해 실제 교수자가 필요로하는 콘텐츠를 제공할 수 있는 교수-학습지원 시스템을 개발하고자 한다.
협업에 의한 태그 작성 시스템은 소셜 네트워크에서 다양한 공유 콘텐츠에 사용자가 태그를 부착할 수 있도록 허용하는데, 이러한 태그들은 본인뿐만 아니라 모든 커뮤니티 사용자들이 콘텐츠를 이용하는데 유용함을 준다. 협업 태그 기반의 추천에서는 사용자와 항목, 그리고 태그로 이루어진 3차원 데이터를 이용하는데, 이 데이터는 일반적으로 사용자와 항목으로 이루어진 2차원 데이터에 비하여 더 방대한 반면, 희소성(Sparsity)이 더 높다. 따라서 기존의 협업 필터링 기법을 바로 적용하는데 어려움이 많다. 잠재 요인 모델(Latent Factor Model)은 관찰된 값을 설명하는 잠재된 특징(요인)들을 밝히고, 이를 이용해서 문제를 해결하기 위한 모델로서 최근 협업 필터링에서도 성공적으로 적용되고 있으나, 모델을 학습하거나 개선하는 단계에서는 많은 시간과 노력이 필요하다는 단점이 있다. 이러한 잠재 요인 모델을 3차원 협업 태그 데이터에 적용하기 위해서는, 계산이 복잡한 협업 필터링 모델 수립의 어려움을 극복해야 한다. 이 논문에서는 사용자가 항목에 대해 사용한 태그들을 사용자 및 항목에 대한 잠재요인으로 간주하여 직관적인 모델을 수립하고, 사용자의 아이템에 대한 선호도를 결정하는 여러 가지 방법들을 제안하고, 실제 협업 태그 데이터를 이용하여 이들을 비교 평가한다.
최근 스마트 폰과 같은 다양한 모바일 장치들의 개발과 함께 사용자는 자신의 모바일 단말을 이용하여 개인화된 서비스를 제공받기를 원한다. 이러한 요구사항을 만족하기 위하여 모바일 장치들은 많은 기능을 제공해야하지만 모바일 장치가 소형화됨에 따라 작은 디스플레이 장치, 제한적인 입력 장치 그리고 부족한 파워와 같은 자원 제약성을 갖는다. 본논문은이러한자원의제약성을해결하고사용자에게개인화된서비스를제공하기위하여유비쿼터스환경에서 컴퓨팅 자원을 공유하여 사용자에게 서비스를 제공하기 위한 환경을 제안한다. 또한 다양한 자원들 가운데 사용자의 상황과 개인 선호도를 기반으로 최적의 자원을 추천하기 위한 방법을 제안한다. 이러한 자원 추천을 위하여 본 논문에서는 사용자의 사용 이력으로부터 행동 유형을 분석하고 이를 기반으로 개인화된 자원을 추천하기위한 방법을 사용한다. 또한 논문은 제안한 방법을 구현하고 만족도를 평가하여 유효성을 보인다.
SNS 마케팅에 최적화된 영상은 어떤 것인지 알아보기 위해 동일한 제품의 홍보영상을 각각 다른 Concept로 제작하였다. 제품의 디자인을 Teaser 형식으로 보여주는 'Feature Movie'와 패러디 기법으로 제품의 USP를 경쟁사와 직접 비교시킨 'Viral Movie'가 그것이다. 이 두 영상을 YouTube에 게재, 시청자 Feedback을 분석하였다. 그 결과 Viral 영상의 Views와 Shares가 모두 상대적으로 높게 나타났다. 이러한 분석결과를 통해 시청자들은 영상미에 비중을 둔 'Feature Movie'보다 패러디를 통해 재미를 강조한 'Viral Movie'에 더 많은 관심을 보였고 또 더 많이 공유하였다. 이와 같이 SNS 마케팅을 위한 Viral 영상은 제작물이 배포되는 시점의 이슈를 반영하고, Concept를 분명하게 드러내며, 시청자의 시선을 끌 수 있는 Impact가 필요함을 확인할 수 있었다.
최근 XML 문서 필터링에 기반한 출판-구독(publish-subscribe) 시스템이 많은 관심을 받고 있다. 전형적인 출판-구독 시스템에서, 구독자들은 XPath 언어로 명세된 프로파일로 자신들의 관심을 표현하고, 새로운 내용들은 사용자 프로파일에 대하여 매칭 여부를 판단하여 관심을 가지고 있는 사용자들에게만 배달된다. 구독자의 수와 그들의 프로파일이 증가할수록, 시스템의 확장성이 출판-구독 시스템의 중요한 성공 요소가 된다. 이 논문에서는 FiST 시스템을 확장한 세그먼트 기반의 XML 문서 필터링 시스템인 SFiST 시스템을 제안한다. SFiST 시스템은 XML 문서 필터링에서 중복된 처리를 없애기 위해서 가지형 패턴의 사용자 프로파일에서 세그먼트를 추출하여 해시 기반의 세그먼트 테이블에 저장하고 유지한다. 이 세그먼트는 사용자 프로파일을 터스 시퀀스 형태로 표현하는데 이용되고, 효율적인 필터링을 위한 컴팩트 시퀀스 인덱스에도 사용된다. 실험을 통하여 세그먼트 기반의 SFiST 시스템이 이전의 연구인 FiST 시스템보다 좋은 성능을 가지고 있음을 보였다.
대부분의 데이터 센터에서는 제한된 물리 자원을 효율적으로 사용하기 위해 가상화 기술을 이용하여 서버 통합을 시도하고 있다. 또한, 가상화 기술이 적용된 시스템에서는 가상머신 간의 중복된 내용의 페이지를 제거하기 위해 내용 기반의 페이지 공유 기법을 흔히 사용한다. 하지만, 기존의 메모리 공유기법의 경우 공유 가능한 페이지를 의미하는 힌트를 단순히 스택에 저장함으로써 해당 정보를 효율적으로 관리하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 가상화 시스템의 페이지 공유 기회를 향상시키기 위해 게스트에서 호스트로 전달된 힌트를 효율적으로 관리하기 위한 우선순위 큐 기반 힌트 관리 기법을 제안한다. 실험 결과를 보면 기존의 기법보다 제안기법이 효율적으로 힌트를 관리하여 공유 가능성이 낮은 힌트를 우선적으로 제거하는 것을 확인할 수 있다.
많은 이러닝 시스템들은 맞춤형 서비스를 위해 SCORM(Sharable Content Object Reference Model)을 표준으로 채택하고 있다. 이러닝 시스템들은 학습자의 학습 효율을 높이기 위해서 학습 난이도를 평가하여 적용하고 있다. 그러나 SCORM은 런-타임 시 학습자의 수준 변화에 따른 맞춤형 콘텐츠 제공이 어렵고, 선택적 학습을 제어하기 어렵다는 단점 때문에 학습도중에 난이도를 변경하면서 학습 콘텐츠를 제공하기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 SCORM의 단점을 보완하기 위하여, 학습 도중 학습자의 수준 변화에 따른 학습자의 수준을 재평가하여, 변화된 수준에 적합한 학습 콘텐츠를 제공하는 수준별 콘텐트 구성 시스템(SCOS)을 설계 및 구현하였다. 본 논문에서 구현한 시스템 단원 학습 도중 퀴즈가 제시되는 시점을 불규칙적으로 지정함으로써 학습자의 학습 몰입도를 높이고자 하였으며. 향후에는 보다 정밀한 수준 평가를 기반으로 학습자에게 최적화된 피드백을 제공할 수 있도록 보완할 계획이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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