Most recommendation systems recommend the products or other information satisfying preferences of users on the basis of the users' previous profile information and other information related to product searches and purchase of users visiting web sites. This study aims to apply these application categories to e-mail more necessary to users. The E-Mail System has the strong personality so that there will be some problems even if e-mails are automatically classified by category through the learning on the basis of the personal rules. In consideration with this aspect, we need the semi-automatic system enabling both automatic classification and recommendation method to enhance the satisfaction of users. Accordingly, this paper uses two approaches as the solution against the misclassification that the users consider as the accuracy of classification itself using the dynamic threshold in Bayesian Learning Algorithm and the second one is the methodological approach using the recommendation agent enabling the users to make the final decision.
본 연구에서는 기존의 웹기반 학습시스템이 가지는 학습자의 동기유발이 미흡한 측면과 대규모 학습자의 동시 접속시 병목현상 및 제한된 상호작용에 따른 학습자의 동기 저하와 같은 문제점들을 해결하기 위해 전자우편을 활용한 문항 기반 수준별 학습 시스템을 제시한다. 제시된 시스템은 다음과 같은 특징을 갖는다. 첫째, 학습자는 수준에 따라 필요한 문항을 전자우편을 통해서 제공받고 제공된 문항을 풀고 이에 대한 결과 및 도움을 학인하는 과정을 통하여 학습에 대한 동기 및 흥미를 자연스럽게 부여받을 수 있다. 둘째, 교수자는 웹상에서 별도의 도구없이 손쉽게 문항을 제작함으로써 문항은행 데이터베이스를 효과적으로 구축하고 학습자가 전자우편을 통하여 수행한 학습 결과를 자동으로 확인하여 학습자의 학습 상태를 효과적으로 관리할 수 있다. 마지막으로 교수자와 학습자가 간편한 방법으로 의사소통을 할 수 있는 대화방 메커니즘을 구축함으로써 학습 시스템의 상호작용성과 질의 및 응답의 용이성을 극대화하였다.
The following paper deals with a control problem of a mobile robot in home network environment. The home network causes the mobile robot to communicate with sensors to get the sensor measurements and to be adapted to the environment changes. To get the improved performance of control of a mobile robot in spite of the change in home network environment, we use the fuzzy inference system with multiple reward reinforcement learning. The multiple reward reinforcement learning enables the mobile robot to consider the multiple control objectives and adapt itself to the change in home network environment. Multiple reward fuzzy Q-learning method is proposed for the multiple reward reinforcement learning. Multiple Q-values are considered and max-min optimization is applied to get the improved fuzzy rule. To show the effectiveness of the proposed method, some simulation results are given, which are performed in home network environment, i.e., LAN, wireless LAN, etc.
본 논문의 목적은 미적분에 관한 보충학습을 요하는 이공계 대학생들을 위하여 공업수학의 벡터미적분 교육을 중심으로 개념적 이해와 계산 과정의 단계별 풀이를 보여주는 웹 기반 이러닝 콘텐츠를 설계 및 개발하는 것이다. 이를 위하여 먼저 수학교육용 소프트웨어에 관한 고찰을 하였으며 학교 수학에서 등장하는 문제해결의 과정을 규칙 재작성으로 처리함으로써 화이트박스 형태의 콘텐츠 제작에 관한 이론적 토대를 살펴보았다. 구체적으로 Mathematica의 패턴 매칭을 이용하여 미분과 적분 연산자를 구현하였고, 이를 벡터미적분에서 등장하는 매개변수화된 곡선에 대한 길이 구하기 문제에 적용함으로써 콘텐츠 개발의 예를 제시하였다. 튜토리얼 형태로 개발된 이러닝 콘텐츠는 단계별 풀이 과정이 나오는 실습하기 콘텐츠와 퀴즈 문제를 통하여 학습자의 과정을 진단해 주는 형성평가 모듈로 구성되었다. 끝으로 개발된 이러닝 콘텐츠의 특징과 이공계 대학생들의 수학에 관한 기초학력을 증진하는데 활용될 수 있는 장점을 살펴보았으며 향후 연구 방향을 제시하였다.
본 연구의 목적은 이러닝에서의 재이용의향 결정요인을 살펴보는 것이다. 본 연구는 태도와 몰입 관련 연구들을 바탕으로 콘텐츠 충족성, 코스 피드백, 학습자 자기주도성, 태도, 몰입, 그리고 재이용의향으로 구성된 이론모형을 제안하였다. 본 연구를 위해 설문방법을 이용하였고, 이러닝 사이트 학습자를 대상으로 수집한 총 409개의 데이터를 적용하였다. 그리고 자료의 분석은 구조방정식모형을 사용하였다. 분석결과, 첫째, 콘텐츠의 충족성과 학습자의 자기주도성이 학습자의 태도 및 몰입에 긍정적인 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 둘째, 학습자의 태도와 몰입이 이러닝 시스템의 재이용의향을 결정하는 주요 요인으로 나타났다. 본 연구의 결과는 전체적인 관점에서 이러닝 재이용의향의 결정요인들을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.
스마트폰 및 태블릿 PC 보급의 빠른 확산으로 인해 e-learning 학습환경도 빠른 속도로 모바일 환경으로 전환되고 있다. 이러한 변화에 맞추어 e-learning 서비스업체들도 모바일 서비스를 앞다투어 제공하고 있으며 앞으로도 그 수는 계속 늘어날 것으로 예측된다. 하지만 아직까지는 PC에서 보던 학습 동영상을 단지 모바일 환경에 보는 수준이며 수강생이 온라인 강의를 시청하다 강사에게 실시간으로 질문을 하고 답변을 받는 등의 의사소통은 어렵다. 이러한 단점을 극복하고 강사와 수강생이 웹 환경에서 원활한 의사소통이 가능하며, 많은 수의 수강생이 동시에 접속할 수 있는 HTML5의 WebSocket과 Canvas를 기반으로 한 실시간 문제풀이 시스템을 제안하고자 한다.
정보통신 기술이 발전하여 시간과 장소에 제한 없이 통신을 할 수 있는 유비쿼터스 개념이 나타났다. 이렇게 정보를 전달할 수 있는 기술의 발전으로 현재의 사회를 정보화 사회에서 발전된 지식화 사회로 부른다. 지식화 사회는 정보를 가공하여 축척된 지식이 중심이 된 사회이다. 교육의 방법도 컴퓨터를 이용한 e-러닝(e-Learning)의 개념에서 유비쿼터스 개념이 접목된 u-러닝(u-Learning)이라는 개념으로 발전되었다. 군에서도 교육은 핵심정책 중의 하나로 꼽힌다. 전쟁의 양상이 플랫폼 중심전에서 네트워크 중심전(NCW:Network Centric Warfare)로 바뀌고 있다. 따라서 전장을 상황을 실시간으로 수집하여 관리하는 것이 지휘통제의 핵심이 된다. 이를 위해서는 첨단 지식강군 육성을 위해 개인과 조직의 능력을 최대화시켜야한다. 따라서 본 논문에서는 전장환경과 정보통신기술의 변화에 맞추어 교육훈련 및 작전에서의 u-러닝 시스템 적용 방안을 알아보고자 한다.
e-러닝 웹사이트는 학습자들에게 학습자 중심의 능동적인 학습 경험이 가능하도록 지원하며, 이를 위한 다양한 e-러닝 웹사이트가 설계 및 개발되어지고 있다. 또한 운영자들은 웹사이트를 개발한 이후에도 각종 콘텐츠와 미디어를 통해 다양한 정보를 제공해 주려고 지속적인 노력을 기울인다. 그러나 이러한 노력은 자칫 학습자들에게 학습에 있어서 복잡성을 증가하는 결과를 낳기도 한다. 본 연구는 e-러닝 웹사이트 설계 및 운영시 고려되는 요소 중 하나인 웹 복잡성(web complexity)측면에서의 다각적인 접근이 부재하다는 문제점을 인식하였다. 또한 e-러닝은 학습자가 능동적인 참여를 해야 완성할 수 있는 프로세스로, 이를 지원할 수 있는 다양한 e-튜터의 역할이 필요하다. 이러한 측면에서 볼 때 e-러닝을 지원하는 e-튜터의 역할이 학습자의 만족에 어떤 영향을 주는가에 대한 접근은 보다 효율적인 e-러닝 학습을 위해서도 필수적인 주제라고 할 수 있다. 본 연구는 e-러닝 웹사이트의 만족에 영향을 주는 원인을 학습자의 지각된 복잡성(PWC, Perceived Web Complexity)의 측면에서 접근하고, e-러닝 웹사이트의 한계점을 보완해 줄 수 있는 e-튜터의 역할에 대해서 알아보았다. 본 연구는 시스템 디자인적인 측면에서 웹사이트 복잡성을 줄이고, 운영적인 면에서 e-튜터를 적극 활용해야 한다는 결론을 도출하였다. 웹 복잡성의 개념은 향후 스마트 폰 등을 이용한 모바일 러닝에 있어서도 간과할 수 없는 중요한 이슈로 볼 수 있다. 본 연구는 e-러닝 웹사이트를 설계하는 개발자 및 디자이너들에게 학습자를 위한 보다 나은 e-러닝 웹사이트를 디자인 하는데 필요한 실무적인 시각을 제공해 줄 수 있다. 또한 이론적으로는 복잡성 중심의 이론적 배경을 발전 시켰다는 점에서 큰 의미를 지닌다.
본 논문에서는 시스템 사고를 이용한 이러닝 운영 관리를 제안하였다. 효과적이고 체계적인 이러닝 운영관리는 사용자 만족과 밀접한 관계를 가진다. 사용자 만족을 통한 학습 성과의 극대화, 유지보수 노력의 절감, 생산성 향상 및 품질수준의 향상을 위해서는 시스템 사고의 도입이 필요하다. 일반적인 학습 전 단계, 학습 중 단계, 학습 후 단계로 관리되는 운영 프로세스 관리를 확장하여 자산관리, 보안관리, 백업관리, 장애관리, 업무 연속성 관리, 변경관리, 교직원 및 학습자를 포함한 이해관계자 관리 등을 포함하여 동태적인 운영관리가 필요하다. 특히 이러닝 운영관리가 교육성과에 미치는 영향이 크므로 운영관리에 대한 다각적인 접근이 필요하며 운영상의 활발한 정보 공유로 지속적인 서비스 품질 향상이 이루어져야 한다.
현존하는 연구 문헌은 조직이 실제로 평생 학습 관행과 정책을 어떻게 구현하는지 알려주지 않는다. 그러므로, 본 논문의 목적은 평생 학습이 실제로 어떻게 이루어졌는지를 설명하는 데에 있다. 우리는 캐나다, 미국, 인도, 그리고 한국에서 온 많은 일류 기업들과의 인터뷰를 기초로 개발된 새로운 개념적 프레임워크를 소개함으로써 이를 수행한다. 우리의 모형의 핵심과 효과적인 평생학습 시스템은 성과관리 시스템이다. 성과관리 시스템은 도전적인 성과와 학습 목표를 설정함으로써 관리자와 직원 간의 지속적인 상호작용을 가능하게 하며, 이를 달성하기 위한 구체적인 계획을 수립한다. 그 계획들은 세 가지 유형의 학습 활동을 포함한다. 첫째, 직원들은 공식적인 학습에 참여하도록 장려될 수 있다. 이것은 사내에서 제공할 수도 있고, 직원이 휴직을 하고 학교로 돌아갈 수도 있다. 둘째, 관리자는 새로운 업무 기반 학습 기회에 참여할 수 있도록 부하 직원을 다른 부서나 팀에 배치할 수 있다. 마지막으로, 직원들은 스스로 배우도록 권장받을 수 있다. 이는 e-러닝 과정과 같은 다섯가지의 확고한 지원을 받는 프로그램을 통해 조직 시간 후에 학습하는 것을 의미한다. 성과 관리 시스템에 의해, 우리는 이 세가지의 학습 출구가 조직에서 효과적인 평생 학습으로 이어진다고 가정한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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