• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_3호
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• pp.1435-1446
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• 2021

태풍으로 인한 풍수해는 매년 한반도에 많은 피해를 주고 있다. 재난 발생 시 피해가 최소화 되도록 신속한 의사 결정을 위해서는 예상되는 피해정보와 대피방안 등에 대한 사전 분석이 요구된다. 본 연구에서는 재난단계에 따라 필요한 정보를 제공할 수 있는 분석 모듈을 개발하고자 하였다. 태풍 대비단계에서 활용할 수 있도록 북상 중인 태풍경로와 유사한 과거태풍경로 및 과거피해정보를 확인할 수 있는 기능, 고립 위험 지역을 추출하는 기능, 저수지 붕괴 지역을 추출하는 기능을 개발하였다. 대응 및 복구 초기단계에서 활용할 수 있도록 현 침수심을 고려한 예상침수범위 추출 기능, 인구, 건물, 농지 등에 예상되는 피해정보 분석 기능, 대피정보를 제공하는 기능도 포함하였다. 또한 분석결과 표출을 위해 자동화된 웹 지도 작성 방법을 제시하였다. 분석기능은 파이썬 오픈소스 기반으로 개발하여 모듈화했으며, 웹 표출 기능은 자바스크립트 기반으로 구현하였다. 본 연구에서 개발된 도구들은 풍수해 대비 모니터링과 초기대응 단계에서 신속한 의사결정을 위해 효율적으로 활용될 수 있을 것이다.

• 실천공학교육논문지
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• 제15권2호
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• pp.439 -447
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• 2023

본 논문은 메타버스 플랫폼 중 ZEP을 이용하여 최적화한 수업 공간에 대한 맵을 개발하는 것을 목표로 하였다. 연구 방법으로는 기존의 메타버스의 수업 경험을 바탕으로 학습의 주체가 학습자가 되도록 수업 공간을 구성하고, 초등학교 컴퓨터 수업에 적용하면서 수업 공간을 수정·보완하여 최적화하였다. 연구 내용은 학습자의 메타버스에 대한 사전 인식을 조사하였고, 메타버스 플랫폼의 장단점 들을 비교·분석하였다. 또한, 조사 결과를 반영하여 맵을 설계하였고, 설계된 맵을 수업에 적용한 후 필요한 API와 앱을 설치하여 보완하였다. 그 결과 학습자는 메타버스 공간에서 학습의 주체자가 되어 자유롭게 공간을 파악하고, 수업에 적극적으로 참여하였다. 특히, 오프라인에서 소극적인 학생, 실력이 부족하여 참여율이 저조한 학생은 더 적극적으로 참여하였다. 향후, 학습분석을 할 수 있는 학습자의 로그데이터를 수집할 수 있는 기능들을 API와 자바스크립트 프로그램 추가하여 학습자에게는 실시간 피드백이 가능하게 하고, 교수자에게는 통계 데이터를 가지고 학습자에게 피드백을 할 수 있도록 하는 것이다. 만약 이것이 가능하다면 메타버스 공간이 학습자에게는 학습 보조자 역할과 교수자에는 교수 보조자 역할을 충분히 기대할 수 있다.

• 한국과학교육학회지
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• 제22권2호
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• pp.299-313
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• 2002

본 연구에서는 제7차 교육과정의 중등 과학 생물영역 심화학습을 위한 웹 기반 학습 프로그램을 개발하였으며, 중학교 3학년을 대상으로 적용한 결과를 분석하였다. 중학교 전학년 및 고등학교 1학년 생물영역 심화과정의 5개 주제를 선정하여 의문형으로 제시했으며, 각 주제별로 4개의 하위 학습단원 '활동'을 설정. 총 20개의 '활동'을 개발하였다. 먼저 2개의 하위활동은 기본 및 심화과정 학습내용을 설명하고, 3번째 하위활동은 가상실험을, 4번째 하위활동은 평가 및 정리 문제를 제시하는 방향에서 설계하였다. 이외에 풍부한 자료와 보충 설명을 위하여 용어 사전을 4개 하위활동에 삽입하였다. 각 활동은 하이퍼링트시켜 서로 상호 연결되도록 하였으며, 학습자가 직접실험을 설계 수행하고 결과를 확인할 수 있도록 가상실험을 설계하였다. 개발된 웹 기반 학습 프로그램의 효과를 분석하기 위하여, 중학교 3학년 247명의 학생들을 대상으로 프로그램을 적용하고 설문조사를 실시하였다. 그 결과 대부분의 학생들은 가정에서 인터넷을 사용할 수 있는 것으로 나타났으며, 과제학습을 수행하기보다는 e-mail이나 정보 검색을 목적으로 인터넷을 활용하는 것으로 조사되었다. 프로그램을 학습한 67명의 학생들은 프로그램을 학습하지 않은 학생들에 비해 '생식과 발생'단원의 학습성취도에서 유의미하게 높은 점수를 얻었다. 또한, 학생들은 웹 기반 학습 프로그램의 가상실험과 애니메이션 효과를 선호하였으며, 프로그램이 다른 웹 기반 프로그램에 비해 우수하다고 평가하였다. 반면, 웹 기반 학습 프로그램을 학습하지 않은 학생들은 다론 웹 기반학습 프로그램에 관심이 없으며, 과학에도 흥미가 없다고 응답하였다. 최근 학생들이 가정과 학교에서 인터넷을 활용할 수 있는 여건은 조성되었으나, 학생들의 흥미와 학습효과를 신장시킬 수 있는 웹 기반 프로그램의 개발 보급은 미비한 것으로 밝혀졌다. 결론적으로 가상실험, 애니메이션, 다양한 학습자료를 제공할 수 있는 인터넷의 환경을 효율적으로 활용하여, 학생들의 과학에 대한 흥미와 학업 성취도를 높이는 과학분야의 웹 기반 학습프로그램을 개발하는 일이 시급한 것으로 밝혀졌다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.39-54
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• 2013

전자상거래의 폭발적 증가는 소비자에게 더 유리한 많은 구매 선택의 기회를 제공한다. 이러한 상황에서 자신의 구매의사결정에 대한 확신이 부족한 소비자들은 의사결정 절차를 간소화하고 효과적인 의사결정을 위해 추천을 받아들인다. 온라인 상점의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로써의 가치를 인정받고 있다. 그러나 사용자의 기호를 제대로 반영하지 못하는 추천시스템은 사용자의 실망과 시간낭비를 발생시킨다. 본 연구에서는 정확한 사용자의 기호 반영을 통한 추천기법의 정교화를 위해 데이터마이닝과 다중모형조합기법을 이용한 상품추천시스템 모형을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 크게 두 개의 단계로 이루어져 있으며, 첫 번째 단계에서는 상품군 별 우량고객 선정 규칙을 도출하기 위해서 로지스틱 회귀분석 모형, 의사결정나무 모형, 인공신경망 모형을 구축한 후 다중모형조합기법인 Bagging과 Bumping의 개념을 이용하여 세 가지 모형의 결과를 조합한다. 두 번째 단계에서는 상품군 별 연관관계에 관한 규칙을 추출하기 위하여 장바구니분석을 활용한다. 상기의 두 단계를 통하여 상품군 별로 구매가능성이 높은 우량고객을 선정하여 그 고객에게 관심을 가질만한 같은 상품군 또는 다른 상품군 내의 다른 상품을 추천하게 된다. 제안하는 상품추천시스템은 실제 운영 중인 온라인 상점인 'I아트샵'의 데이터를 이용하여 프로토타입을 구축하였고 실제 소비자에 대한 적용가능성을 확인하였다. 제안하는 모형의 유용성을 검증하기 위하여 제안 상품추천시스템의 추천과 임의 추천을 통한 추천의 결과를 사용자에게 제시하고 제안된 추천에 대한 만족도를 조사한 후 대응표본 T검정을 수행하였으며, 그 결과 사용자의 만족도를 유의하게 향상시키는 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.25-44
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• 2013

최근 IPTV와 스마트 TV 등의 등장과 영상 콘텐츠를 시청하고 검색할 수 있는 웹 서비스의 등장으로 영상 콘텐츠의 접근이 용이해져 사용자들은 자신이 원하는 콘텐츠를 찾고자 하는 요구가 증가하고 있다. 하지만 서비스되는 콘텐츠의 양이 방대하여 영상 콘텐츠를 검색할 때 사용하는 키워드 기반의 검색은 많은 양의 결과를 가져오며 사용자가 필요로 하지 않은 결과가 검색된다. 따라서 사용자가 원하는 콘텐츠의 검색 시간과 노력이 증가 하게 되었다. 이를 극복 하기 위해 콘텐츠 추천 및 검색에 대한 연구가 수행되어 왔다. 기존의 연구에는 사용자의 선호도 분석을 통하여 영상 콘텐츠를 추천하거나 비슷한 성향을 가지는 사용자들을 분류하여 콘텐츠를 추천하는 기법들이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 영상 콘텐츠 중 영화의 추천을 위해 사용자 개인의 영화 메타데이터의 선호도를 분석하고, 영화의 메타데이터와 영화의 유사성을 도출하여 이를 기반으로 영화 추천 기법을 제안한다. 영화의 특징을 담고 있고, 사용자의 영화 선호도에 영향을 끼치는 장르, 줄거리, 배우, 키워드 등의 영화 메타데이터를 기반으로 온톨로지를 구축하고, 확률 기법을 통한 메타 데이터간의 유사성을 분석하여 유사 메타데이터를 연결한다. 또한 사용자의 선호도와 그룹을 정의하고, 사용자 정보를 활용하기 위한 사용자 모델을 정의한다. 제안하는 추천 기법은 1) 사용자 정보기반의 후보 영화 검색 컴포넌트, 2) 사용자 선호기반의 후보 영화 검색 컴포넌트, 3) 1)과 2)의 결과를 통합하고 가중치를 부여하는 컴포넌트, 4) 최종결과의 분석을 통한 개인화된 영화 추천 컴포넌트 등 총 4가지 컴포넌트로 구성된다. 제안하는 추천 기법의 실험을 위하여 20대 남/녀 10명씩 20명을 대상으로 실험을 진행하였으며, 실험결과 평균 Top-5에서 2.1개 Top-10에서 3.35개 Top-20에서 6.35의 영화가 보고 싶은 영화로 선택되었다. 본 논문에서는 영화 메타데이터간의 연관성 도출을 통하여 영화간의 유사성을 도출하고 이를 기반으로 사용자의 기본적인 정보를 활용한 추천뿐만 아니라 사용자가 예상하지 못한 영화의 추천이 가능하다.