• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2015년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.423-424
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• 2015

본 논문은 학습 수준에 따라 개인별 또는 그룹별로 학습이 가능하도록 지원하는 단체 학습 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 교수자가 학습능력과 수준의 차이에 따라 학습자를 수준별로 그룹을 임의로 설정하여 설정된 개별 학습자 혹은 학습자 그룹별로 각기 다른 학습 콘텐츠를 제공하도록 함으로써 학생들이 같은 공간, 간은 시간대에 있더라도 개인별 맞춤 학습을 진행하는 것이 가능하다. 개별 학습자 또는 학습자 그룹별로 학습을 독립적으로 진행할 수 있도록 제어함으로써 모든 학습자는 개인화된 학습 시스템을 각기 사용하는 것과 같은 효과를 누리게 된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.1041-1044
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• 2001

현재 웹 상에서 이루어지는 교육은 개별 학습자의 학습 기대 수준에 따라 주문형(customization)과 맞춤형(personalization)교육이 요구되고 있으나 대부분 웹을 통한 교육이 획일적 커리큘럼에 따라 진행되고, 동일한 형태의 피드백을 제공하고 있어 학습자 개개인의 수준에 맞는 컨텐츠의 제공과 적절한 피드백이 이루어지지 못하고 있다. 따라서 학습 효과를 높이기 위해서는 학습자 수준에 맞는 차별화된 컨텐츠를 구성하여 제공하여야 한다. 본 연구에서는 수준별 학습, 맞춤형 교육 서비스를 제공하기 위한 컨텐츠 구성방법에 관하여 논의한다. 양질의 맞춤형 컨텐츠를 구성하기 위해 컨텐츠를 영역별로 분류하여 모듈화하고, 맞춤형 컨텐츠를 효율적으로 관리하여 학습자의 지식영역별 습득정도를 파악하고, 학습자의 수준에 맞게 융통성이 있으며 동적으로 컨텐츠를 재구성함으로써 학습자에게 가장 적절한 컨텐츠를 추출하여, 반복 학습을 통한 교육의 질적 제고를 기대한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.25-31
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• 2006

대학 교육에서 외국어 교육 중요성의 증대와 아울러 대단위 강좌에 대한 효율적인 온라인 외국어 평가 및 학습시스템의 도입이 절실히 요구된다. 본 논문에서는 대단위 외국어 강좌에 대하여 온라인 평가가 가능할 뿐만 아니라 개인별 능력에 맞춘 학습기능과 진단기능을 갖춘 평가 및 학습 시스템을 제안한다. 제안한 시스템의 사용은 대단위 강좌에서 시험 평가에 따른 시공간의 효율적 활용을 가능하게 하고 강사와 분반에 관계없이 모든 학생들에게 동일한 수준의 교과 진행을 가능하게 하여 강의의 질 향상에도 기여한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.265-266
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• 2009

컴퓨터 프로그래밍 학습은 학습자 개개인의 학습 수준에 따라 맞춤형 학습으로 진행될 때 학습 효과가 크다. 본 연구에서는 연구자에 의해 다년간 다양한 방법으로 시도되었던 학습자의 수준별 맞춤형 학습 유형들을 소개하고 각 학습 유형들이 학습에 참여한 학습자들의 취업률에 어떤 영향을 미쳤는지를 분석해보고자 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (A)
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• pp.77-82
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• 2006

시 공간상의 제약 없이 다양한 정보의 제공이 가능한 현재의 웹 환경을 통해서 우리나라는 다양한 정보와 자료를 활용하여 학습자 중심의 탐구활동 및 자기 주도적 학습을 강구하고 있다. 따라서, 전국 초중등 학생들을 대상으로 시도별 특화된 맞춤 서비스, 즉 LMS(학습관리시스템)을 구축 운영하고 있지만 현재 시스템에서는 다양하고 방대한 학습 콘텐츠에서 학습자가 자신에게 맞는 과정을 검색, 신청하는데 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 이런 어려움을 해결하기 위해서 학습자가 개인의 학습내용을 빠르고 편리하게 등록하고 검색할 수 있게 하고, 시스템의 지능적인 의미검색이 가능하게 하기 위해서 시맨틱 웹과 AJAX기술을 이용한 개인 맞춤형 학습관리 시스템 설계 및 구현을 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.549-550
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• 2021

사용자에게 맞춘 개인화된 제품과 서비스를 제공하는 기술의 발전으로 개인화의 수요는 점점 늘어날 것으로 전망하고 있다. 또한 개인 맞춤형으로 전문 스포츠 선수화, 족부 장애우를 위한 정형 제화 등 전문적인 기능 중심의 개인화나 패션을 위한 스타일 중심의 개인화 등 개인 맞춤 제작 신발을 제작할 때 기존의 아날로그적인 방식으로 발 변인을 측정했을 때 각 변인에 대해 기준점이 명확하지 않아서 재현성이 떨어진다. 따라서 본 논문에서는 자를 이용해 간단히 측정 가능한 기본적인 발 변인 이용하여 다른 변인들을 학습하고 딥러닝을 이용해 추정하는 방법에 대해 서술한다. 이를 위해 20개의 발 변인을 휙득 하였고 그 중 6개의 기본적인 발 변인을 이용해 14개 변인을적합 방지를 위해 Dorpout을 적용해 학습하고 학습한 데이터를 이용해 학습하지 않은 데이터를 테스트해 각 변인별 결과를 보여준다.

• 한국컴퓨터교육학회 학술대회
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• 한국컴퓨터교육학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.221-224
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• 2017

본 논문은 사용자 수준에 적합한 맞춤형 학습코스를 추천하여 학습효과를 향상시킬 수 있는 추천모델을 개발하고, 효과분석을 위한 방안을 제시한다. 학습자 개개인의 학습수준이나 학습내용 등에 따라 적합한 학습주제를 선정하여 제공하는 것은 중요하나, 일반적인 추천은 전문가 그룹을 활용한 사람중심의 추천으로 시간이 오래 걸리는 등 자원의 비효율적 한계점[1]을 가지고 있다. 이를 극복하기 위해, TF-IDF를 이용해 단어별 가중치를 계산하여 고빈도 단어를 추출하여 벡터 공간에 배치시키고, Cosine Similarity 기법을 이용해 벡터간의 유사도를 측정하였다. 학습자 프로파일을 분석하고, 학습스킬간의 연관성을 고려하여 맞춤형 학습코스를 추천하기 위해, 워드 임베딩 기법을 적용하였고, 이를 위해 오픈소스 Gensim[2]을 이용하였다. 맞춤형 학습코스 추천 모델의 효과를 분석하기 위한 실험을 설계하고 평가 문항지를 개발하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제11권4호
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• pp.589-595
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• 2010

본 논문에서는 개인의 신체적인 특성을 입력하여 이를 전문 트레이너가 미리 입력한 데이터베이스와 비교한 후 개인 특성에 맞는 헬스 트레이닝 방법을 3D 애니메이션으로 사용자에게 제시해주는 개인 맞춤형 헬스 트레이닝 시스템을 설계하고 구현하였다. 스포츠 센터나 헬스클럽에서는 개인별 특성에 따른 맞춤식 운동을 제공하지 못하고 트레이너의 개인적인 경험에 따른 대략적인 운동방법과 운동 기구 사용법만 지도하고 있다. 제안하는 시스템은 개인별 특성을 미리 준비된 표 형식에 입력하고 운동 목적과 운동 장소, 정상 운동 가능 유무, 자신의 RM을 입력하면 보다 정확하게 데이터베이스를 검색하여 개인에게 적합한 헬스 트레이닝 동작과 운동 효과 및 운동 방법을 화면에 제시한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.21-28
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• 2018

학습코스 선정에 많은 어려움과 시행착오를 겪고 있는 사용자들에게 수준별 학습코스를 제공하기 위해, ITS(Intelligence Tutoring System)를 위한 동적인 학습자 맞춤형 학습코스 추천 모델을 개발하였다. 이를 위해, 개인화 학습코스 추천모델에서는 먼저 학습자 프로파일을 분석하고, 단어별 가중치를 계산하여 핵심 키워드를 추출한다. 추출된 단어는 Cosine Similarity 기법을 통해 유사도를 측정하고, 최종적으로 유사도가 높은 상위 3개 과정이 학습자에게 추천된다. 추천모델의 효과를 분석하기 위해, 경기도 소재 교육기관에 추천모델을 적용하였고, 만족도 조사를 통하여 설문 항목별 평균, 표준편차, 왜도, 첨도 값을 계산하였다. 실험결과, 정확성, 새로움, 자기참조, 유용성에서 높은 만족도를 보였으며, 추천모델의 실효성을 검증했다. 본 연구는 그동안 국내 외에서 충분히 다뤄지지 않았던 기계학습 중심의 맞춤형 학습코스를 추천했다는 점에서 의미가 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.99-105
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• 2021

넥플릭스,유튜브로 대표되는 OTT 동영상 제작 서비스에 인공지능으로 콘텐츠를 개인별 맞춤식 추천 시스템은 보편화 되었다. 유튜브의 개인별 맞춤 추천서비스 시스템은 두 개의 신경망으로 구성되는데 신경망 하나는 추천 후보생성 모델이고 다른 하나는 순위평가 네트워크로 구성된다. Netflix의 동영상 추천 시스템은 두 개 데이터 분류 시스템으로 구성되어 있으며 콘텐츠 기반 필터링과 협업 필터링으로 나누어진다. 코로나 펜데믹으로 온라인 플랫폼 주도의 콘텐츠 제작이 활성화 되면서 인공지능을 활용한 가상 인플루언서 분야가 부각되고 있다. 가상인플루언서는 GAN(Generative Adversarial Networks) 인공지능으로 제작되는데 성격이 다른 두 시스템이 서로 경쟁하는 방식으로 학습이 반복되는 비교사(Unsupervised) 학습 알고리즘이다. 이 연구는 AI 개인별 추천 기반 플랫폼과 가상인플루언서(메타버스)가 향후 OTT의 핵심콘텐츠로의 발전 가능성도 연구해 보았다.