• 컴퓨터교육학회논문지
• /
• 제8권4호
• /
• pp.49-56
• /
• 2005

가상교육 시스템이 동적 콘텐츠 전달 기술을 가지고 있지 않기 때문에 같은 수업에 속한 모든 학생들은 똑같은 콘텐츠를 접하게 된다. 본 논문은 데이터 스트림 기술을 이용하여 설계되고 구현된 개인화된 학습 시스템을 소개한다. 제안하는 시스템은 학습자의 학습수준과 능력에 따라 강의 콘텐츠를 변경할 수 있는 기술과 인터페이스를 가지고 있다. 제안하는 시스템은 동적 콘텐츠 전달기술과 학습자 수준 테스트 시스템으로 구성된다. 본 논문에서는 개인화된 학습 시스템의 설계와 구현 시 고려 사항에 대하여 설명한다.

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

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
• /
• pp.166-168
• /
• 2001

근래에 들어서 인터넷의 발전에 따라 사용자의 정보 검색 및 정보 서비스 이용에 대한 수요량이 많아지고 있으며, 이와 동시에 사용자 개인마다 적합하지 않은 정보에 대한 검색 시간과 서비스 이용에 대한 비용이 늘어나고 있다. 이에 따라서 사용자가 인터넷을 이용하면서 일어나는 행위들에 대한 정보를 수집하고, 이를 학습하여 생성한 사용자 프로파일을 기반으로 사용자 개인마다 맞추어진 적합한 정보를 제공하는 개인화 서비스가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 사용자의 여러 행위에 대해 비 감독 학습 방법인 클러스터링을 이용하여 사용자 관심 클러스터를 생성, 사용하여 기존의 사용자 프로파일 학습에서 간과하고 있는 시간에 따라 변화하는 사용자의 관심에 대한 변화를 탐지하고, 변화하는 사용자의 관심 이동 형태에 따라 이를 사용자 프로파일을 생성하는 학습에 적용할 수 있도록 하는 방법을 제시하므로 해서 기존의 개인화를 위한 사용자 프로파일 학습 방법보다 진보한 학습 방법을 지닌 시스템 모델을 제시하려 한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
• /
• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
• /
• pp.636-639
• /
• 2004

본 논문은 웹 도큐먼트를 기반으로 사용자에게 의미 있는 정보를 찾아주기 위한 연관 객체 추출 기법인 PMPL(Personalized Multi-Strategey Pattern Loaming) 시스템을 제안하고자 한다. PMPL 모듈은 인터넷의 정보를 여과하여 필터링하고, 사용자 개인화의 키워드를 중심으로 연관된 객체를 추출한다. 이때 연관된 객체 추출 시 대용량 데이터에서 시간적, 공간적면에서 효율적인 연관 탐색 기법인 Fp-Tree와 Fp-Growth 알고리즘을 적용시켰으며, 연관규칙 탐색을 보완하기 위해 가중치 기법인 만유인력 기법을 적용시켰다. PMPL 시스템을 실행한 결과 개인화된 사용자 중심어 기초로 기존의 단일 학습 기법에 비해 더 많은 의미 있는 연관 지식을 추출한 결과가 보였다.

• 정보관리학회지
• /
• 제20권4호통권50호
• /
• pp.113-134
• /
• 2003

본 연구에서는 도서관과 정보센터에서 전통적으로 제공되어진 SDI 서비스와 함께 일부 기관에서 제공하고 있는 맞춤정보 서비스를 기반으로 한 개인화 정보 서비스 시스템의 기술요소 및 전체 시스템의 구조를 제안하였다. 제안된 개인화 정보 서비스 시스템은 이용자의 개인 프로파일정보를 바탕으로 이용자의 정보탐색행태 등을 추가 입력 값으로 해서 학습과정을 거쳐 이용자에게 가장 적절한 정보를 출력 값으로 제공할 수 있다. 이를 위해 개인화 정보 서비스 시스템에서가장 중요한 기능을 수행하는 학습시스템과 추천시스템을 구축하는데 필요한 요소에 대해 살펴보았다.

• 경영과정보연구
• /
• 제34권5호
• /
• pp.127-148
• /
• 2015

본 연구는 스마트러닝의 학습을 통해 학습성과에 영향을 미치는 스마트러닝 속성에 학습정보를 제공하여, 다양한 학습 서비스를 통하여 학습자로 하여금 학습 환경을 최적화시키는 방안에 스마트러닝 시스템을 활용하고자 한다. 경영환경이 더욱 다양해지고 있는 현시점에서 스마트러닝 기술속성들이 학습성과에 어떠한 영향관계를 미치는지 종합적으로 고찰해 볼 필요성이 있다. 스마트러닝 속성은 최근 학자들마다 조금씩 다른 의미로 정의되기도 하지만, 본 연구에서는 선행연구를 바탕으로 개인화(Personalization), 다양성(Variety), 연결성(Connectivity), 복합성(Convergence), 편재성(Ubiquity)의 다섯 가지로 정의 한다. 이에 스마트러닝 학습자의 만족도와 스마트러닝 학습 성공 요인들의 관계를 규명하고 학습몰입에 영향을 주는 주요 요인을 분석한 결과, 스마트러닝의 속성의 다양성, 개인화, 복합성은 학습몰입에 영향을 미치고 다양성, 개인화, 편재성은 상호작용에 영향을 미치고, 학습자의 학습몰입과 상호작용성은 학습성과에 유용한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이는 스마트러닝을 학습효과의 극대화을 위해서는 스마트러닝의 속성이 중요함의 시사점을 준다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
• /
• pp.25-28
• /
• 2006

사용자 의도 파악 (intention reading) 기술은 스마트 홈과 같은 복잡한 유비쿼터스(ubiquitous) 환경에서 사용자에게 보다 편리하고 개인화된(personalized) 서비스 제공이 가능하도록 해준다. 또한 학습 기능(learning capability)은 지식 발견(knowledge discovery)의 관점에서 의도 파악 기술의 핵심 요소 기술의 하나로 자리 매김 하고 있다. 본 논문에서는 스마트 홈 환경에서 제공 가능한 개인화된 서버스(personalized service) 중의 하나로, 개인화된 미디어 제어 방법에 대한 내용을 다룬다. 특히, 이러한 사람의 행동 패턴과 같은 데이터는 패턴 분류의 관점에서 구분해야 할 클래스(class)에 비해 입력 정보가 불충분할 경우가 많으므로 비일관적인(inconsistent) 데이터가 많으므로, 퍼지 논리(fuzzy logic)와 확률(probability)의 개념을 효과적으로 병행해야 의미 있는 지식을 추출해 낼 수 있다. 이를 위하여 반복 퍼지 지도 클러스터링 (IFCS; Iterative Fuzzy Clustering with Supervision) 알고리즘에 기반하여 주어진 데이터 패턴으로부터 확률적 퍼지 룰(probabilistic fuzzy rule)을 얻어 내는 방법에 대해 설명한다. 또한 이를 포함하는 학습 제어 시스템을 통해 개인화된 미디어 서비스를 추천해 줄 수 있는 방법에 대해서 설명하도록 한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제14권1호
• /
• pp.106-110
• /
• 2008

웹 2.0 기술의 발전에 따라 사용자가 임의로 서비스 공간을 재구성할 수 있는 개인화 서비스의 수요가 증가하고 있다. 이러닝 분야에서도 점차 개인화 서비스를 적용하여 사용자에게 학습 공간의 재구성을 위한 다양한 기능들이 제공되고 있다. 그러나 기존의 개인화 서비스인 컴포넌트 단위의 레이아웃 재배치는 학습자에게 제한된 요소의 변경만을 허용하기 때문에 세부적인 구성 변경이 이루어질 수 없다. 또한 이러한 재배치 정보를 다른 용도로 활용하지 못하고 있다. 본 논문에서는 학습 공간의 컨트롤 단위 재구성을 위한 e-Space Manager와 동적 컨트롤 배치 기법을 제안하고 이를 통해 사용자가 배치하는 컨트롤이 콘텐츠의 특성에 최적화되어 구성됨을 확인한다. 제안하는 컨트롤 배치 기법은 사용자가 학습 공간의 구성을 컨트롤 단위로 조정할 수 있다는 장점이 있다. 이는 콘텐츠의 배치뿐만 아니라 시스템 개발자가 허용한 범위 내에서 컨트롤의 변경을 통해 콘텐츠의 입 출력 형태를 학습자가 임의로 구성할 수 있게 된다. 그리고 컨트롤 배치를 통해 생성되는 재구성 정보와 사용 기록을 바탕으로 사용자 선호도에 따른 컴피턴시 모델에 사용될 수 있는 자료를 생성한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.764-767
• /
• 2024

웨어러블 디바이스에서는 사용자의 다양한 메타데이터를 수집할 수 있다. 그러나 이런 개인정보를 함유하고 있는 데이터를 수집하는 것은 사용자에게 개인정보침해 위협을 야기한다. 때문에 본 논문에서는 개인정보보호를 통한 웨어러블 디바이스 데이터활용방안으로 연합학습을 채택하였다. 다만 기존 연합학습에서도 해결해야할 문제점들이 있다. 우리는 그중에서도 데이터이질성(Data Heterogeneity) 문제해결을 위해 군집화(Clustering) 방법을 활용하였다. 또한 기존의 코사인유사도 기반 군집화에서 파라미터중요도가 반영되지 않는다는 문제점을 해결하고자 데이터수 기반 마하라노비스거리(Number of Samples Mahalanobis Distance) 군집화 방법을 제시하였다. 이를 통해 WESAD(Werable Stress Affect Detection)데이터에서 피실험자의 데이터 이질성이 존재하는 상황에서 기존 연합학습보다 학습 안정성 측면에서 좋음을 보여주었다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제14권1호
• /
• pp.70-76
• /
• 2010

본 논문에서는 스마트폰 상에서 한자 학습 시스템을 랭크부스트 알고리즘을 이용하여 개인화하는 방법에 대해 논하고자 한다. 한자 학습의 일반적인 환경을 보면, 학습자는 급수에 따라 일정한 개수의 학습할 한자들이 있으며, 학습이 진행됨에 따라 그 한자들 중 자신이 잘 틀리는, 즉 자신에게는 난이도가 높은 한자들이 생기게 된다. 본 논문에서는 이러한 난이도의 측정을 랭크부스트 알고리즘을 통해 구현하였다. 알고리즘은 초기에는 모든 한자들에 대해 동일한 가중치를 가지고 학습을 시작하게 하지만, 사용자가 자주 틀리는 한자에 대해서는 가중치를 높여 나간다. 본 논문에서 제안하는 랭크부스트 알고리즘은 학습자에 개인화된 난이도 순위를 매겨줌으로, 학습자가 어려운 한자에 더 자주 노출되게 한다면 학습 효과를 높일 수 있다.