• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.443-448
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• 2019

본 논문은 공공 데이터 Open API와 TMDB(The Movie Database) API를 이용하여 사용자의 선호 영화를 Google에서 제공해주는 Tensoflow로 인공신경망 딥러닝 학습하여 사용자가 선호하는 영화를 맞춤 추천하는 애플리케이션의 설계 및 구현에 대하여 서술한다. 본 애플리케이션은 사용자가 쉽게 영화를 추천받을 수 있도록 만들어진 애플리케이션으로 기존의 필터링 방식으로 추천하는 방식의 애플리케이션들과 달리 사용자의 취향을 딥러닝 학습을 통해 최적의 영화 Contents를 추천함과 아울러 기존 영화의 특성을 학습하여 흥행할 신규 영화를 예측하는 기능 또한 제공한다. 본 애플리케이션에 사용된 신규 영화 흥행 예측 모델은 약 85%의 정확도를 보이며 사용자 맞춤추천의 경우 기존 장르 추천이나 협업 필터링 추천보다 딥러닝을 통한 장르, 감독, 배우 등의 보다 세밀한 학습 추천이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06d
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• pp.112-114
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• 2012

본 논문에서는 소셜 네트워크 서비스 기반 오답노트 시스템을 제안한다. 제안하는 오답노트 시스템은 문제풀이 시 확신레벨를 제공함으로써 정확한 정 오답률 체크 및 오답에 대한 자동화된 오답노트 생성이 가능하다. 또한 학습자간 협업학습을 지원하기 위해 소셜 네트워크 서비스와 연동을 지원한다. 이는 일관적인 해설서가 아닌 학습자 레벨에 맞는 맞춤형 오답노트 생성 및 풍부한 해설을 제공한다. 제안한 오답 노트 시스템을 스마트폰 기반으로 구현함으로써 학습자들이 언제, 어디서든 학습을 할 수 있도록 하였으며, 학습자의 실력향상 및 활용성 측면에서 기존 이러닝 시스템보다 효율적임을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.641-642
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• 2020

최근 교육서비스 시장은 학습자의 수준을 고려한 수준별 교육으로 나아가고 있다. 이때 학습자 수준의 진단을 위하여 다양한 방법의 진단평가가 연구되고 있으며 평가 기준의 언어적 모호함을 해결하기 위해 퍼지 이론을 도입한 평가 방법 역시 하나의 방법으로 대두되고 있다. 본 논문에서는 컴퓨팅 사고력 교육 역시 수준별 교육으로 나아가기 위해 컴퓨팅 사고력 학습을 계층화 하고, 학습자가 학습 시작전 퍼지 추론을 바탕으로 한 진단 평가를 실시하여 학습자 수준에 맞는 교육 커리큘럼의 진입점을 찾아 맞춤형 컴퓨팅 교육을 제공할 수 있도록 하는 퍼지 평가 시스템을 연구·개발한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.28 no.1
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• pp.27-38
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• 2023

In this paper, we propose a conversational AI agent based on continual learning that can continuously learn and grow with new data over time. A continual learning-based conversational AI agent consists of three main components: Task manager, User attribute extraction, and Auto-growing knowledge graph. When a task manager finds new data during a conversation with a user, it creates a new task with previously learned knowledge. The user attribute extraction model extracts the user's characteristics from the new task, and the auto-growing knowledge graph continuously learns the new external knowledge. Unlike the existing conversational AI agents that learned based on a limited dataset, our proposed method enables conversations based on continuous user attribute learning and knowledge learning. A conversational AI agent with continual learning technology can respond personally as conversations with users accumulate. And it can respond to new knowledge continuously. This paper validate the possibility of our proposed method through experiments on performance changes in dialogue generation models over time.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.718-720
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• 2014

정보통신 기기의 발달에 따라 스마트 러닝으로 교육방법이 진화하고 있다. 스마트 러닝에 있어서 학습자의 관심분야에 맞는 적절한 콘텐츠의 제공이 필수적이다. 본 논문에서는 텍스트 분류 기술을 이용하여 학습자의 SNS 데이터로부터 관심분야를 자동적으로 파악해내는 시스템을 제안한다. 텍스트 분류를 위해 카테고리 별로 기 분류되어있는 데이터를 수집하여 기계 학습을 수행하였다. 텍스트 분류의 정확도 향상을 위해 카테고리 분류 단위 크기를 변화시키면서 정확도를 측정하고 분석하여 실제 서비스에 적용 가능한 수준으로 판단되는 82.5%의 정확도를 얻었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.296-299
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• 2008

E-Learning 환경에서 학습자에게 보다 정확한 맞춤형 교육 시스템을 제공하기 위하여 평가 문항 및 학습 문항의 난이도, 변별도 등과 같은 문항 정보 활용이 필요하다. 본 논문에서는 문항 난이도, 변별도의 수치를 메타데이터에 저장하고, 평가 문항 및 학습 문항을 저작할 수 있는 템플릿(Templates) 및 GUI(Graphical User Interface) 기반의 SMIL(Synchronized Multimedia Integration Language) 저작도구를 설계 구현 하였다. 구현한 시스템은 SMIL 문법을 모르는 교수자가 문항 난이도, 변별도를 메타데이터에 저장하고, 학습 문항을 쉽게 저작하는데 효율적이다. 또한 저작된 문항은 XML(Extensible Markup Language) 기반 메타데이터를 활용함으로서 다른 플랫폼과의 통합 관리 및 재사용에 용이하다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.408-413
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• 2020

본 논문은 아고다 사이트의 호텔 정보를 크롤링하여 사용자의 선호 호텔을 구글에서 제공하는 Tensorflow로 인공신경망 딥러닝 학습하여 사용자가 선호하는 호텔을 맞춤 추천하는 애플리케이션의 설계 및 구현에 대하여 서술한다. 본 애플리케이션은 해외(베트남) 호텔을 취향에 맞게 추천받을 수 있도록 만들어진 애플리케이션으로 기존의 필터링 방식으로 추천하는 방식의 애플리케이션들과 달리 사용자의 취향을 딥러닝 학습을 통해 파악하고 최적의 호텔 정보를 추천하는 기능을 제공한다. 본 애플리케이션에 사용된 선호 호텔 예측 모델은 약 84%의 정확도를 보이며 추천 별점으로 표시되어 사용자가 각 호텔에 대해 얼마만큼 선호도를 갖는지 알 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.946-949
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• 2019

한 벌의 한글 글자체를 만드는데 일반적으로 많은 제작 비용과 시간이 소요된다. 따라서 폰트 제작의 어려움을 덜기 위해, 사용자가 대표 글자들을 입력하면 그 글자들의 디자인 특성을 딥러닝 기술을 이용하여 학습한 모델이 나머지 글자들을 자동 생성해주는 시스템 구축한다면 폰트 제작이 훨씬 용이해질 뿐만 아니라 저작권 문제로부터 자유로워질 것이다. 이와 관련된 선행연구를 실행하고 분석해 본 결과 데이터 전처리 과정에서 글자가 잘리거나 크기가 맞지 않아 제대로 된 데이터셋이 구축되지 않는 문제가 있음을 발견하였다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 템플릿에서 자동적으로 글자영역을 추출하고 이미지를 보정하는 전처리 과정과 함께 기존 모델에서 새로운 필터를 추가하여 학습 성능을 높이는 방법을 제안한다. 이를 통해 기존 연구에서 측정된 손실값을 낮춘 결과를 확인했으며 결과적으로 실제 글자체와 더욱 유사한 사용자 맞춤형 글자체를 제공할 수 있을 것이다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.10 no.5
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• pp.145-152
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• 2009

Applications such as study guides and adaptive tutoring must rely on a fine grained student model to tailor their interaction with the user. They are useful for Computer Adaptive Testing (CAT), for example, where the test items can be administered in order to maximize the information. I study how to design learner tailoring question process for recommendation. And this process can be applied the CAT and I use the formal language such as CSP in each process development for efficient process design. I use the item difficulty of item response theory for question recommendation process and learner can choice the difficulty step for learning change to control the difficulty of question in next learning. Finally, this method displayed the structural difference to compare between existent and this process.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.9 no.3
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• pp.511-522
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• 2005

The rapid development of information & communication technology has changed the paradigm of education. Recently the area of education is introducing u-Learning, in which learning is possible at any time and in any place through personal information devices such as PDA, tablet PC and mobile phone terminals. Taking advantage of the mobility and individuality of personal information devices, u-Learning can provide learning customized to the characteristics of individual learners without the limitations of time and space and can be effective in situational learning and experiential learning. In order to identify the uses of PDA in teaching.learning and to develop a basic teachinglearning model using PDA, the present study applied PDA directly to classes and examined the effects. According to the result, most students were satisfied with classes utilizing PDA but problems were also found in connection, insufficient contents for PDA, the quality of screen, etc.