• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제51차 동계학술대회논문집 23권1호
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• pp.295-296
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• 2015

본 연구에서는 컴퓨터 프로그래밍 정규 수업과 병행하여 운영된 수준별 맞춤형 프로그램에 참여한 학습자들의 프로그래밍 능력 향상을 평가하고자 한다. 수준별 맞춤형 프로그램으로 수준별 전공스터디와 피어 튜터링 프로그램을 운영하고, 참여 학생들이 별도 학습을 통해 얼마나 실력 향상이 되었는지 평가하기 위해 프로그램 참여자들과 비참여자들의 상대적인 성적 변화를 분석한다. 나아가 참여 학생들이 졸업 후의 취업률과 취업 분야 그리고 고용상태도 분석함으로써 학생들의 실력 향상이 원하는 분야로의 취업에 얼마나 기여했는지도 분석해본다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 하계학술대회
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• pp.185-187
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• 2014

디지털 방송 서비스가 널리 보급되고 확대 되면서 사용자는 프로그램 제작자가 만든 순서대로 시청하는 방송이 아닌 개인이 원하는 장면을 원하는 시간대에 시청하는 맞춤형 방송 서비스에 대한 요구가 생겨나게 되었다. 이러한 맞춤형 방송 서비스에서는 프로그램의 정보를 미리 저장하고 사용자가 입력한 데이터를 바탕으로 검색하기 위하기 위한 메타데이터 정보가 중요하다. 기존의 맞춤형 방송 서비스는 사용자가 원하는 장면 별로 시청할 수 있는 반면에 본 연구는 원하는 장면뿐만 아니라 사용자가 보고 싶은 객체를 원하는 카메라 시점에서 시청할 수 있는 객체중심의 맞춤형 영상 미디어 서비스를 위한 메타데이터 구조에 대한 연구이다. 본 연구를 통하여 사용자에게 기존의 맞춤형 방송 서비스에 없었던 객체에 대한 세그먼트 정보를 제공해 줌으로써 시청의 폭을 넓혀 사용자의 방송 시청 만족도를 높일 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.625-637
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• 2009

방송 프로그램 콘텐츠들의 증가와 콘텐츠 접근 방법의 다양화로 따라 사용자는 기존의 단순한 방송 시청 환경에서 보다 복합적인 환경에서 다양한 콘텐츠를 접할 수 있게 되었다. 따라서 사용자는 익숙지 않은 다양한 콘텐츠들 중에서 자신이 시청하기 원하는 콘텐츠를 찾고 그것들을 원하는 시간에 시청하기 위해 전보다 많은 노력을 기울이게 되었다. 또한 사용자는 대체로 자신만의 일관성 있는 시청 패턴으로 프로그램을 시청한다. 본 논문에서는 사용자의 개인적인 시청 특성을 발견하여 사용자의 수고를 줄이고 프로그램 시청의 편의성을 제공하기 위해 순차 패턴 마이닝 기법을 이용하여, 개인 맞춤형 TV 프로그램 스케줄러를 제안한다. 이를 위해 개인 맞춤형 TV 프로그램 스케줄 추천 시스템을 제안하였으며, 사용자들의 TV 프로그램 시청 기록을 바탕으로 TV시청 환경에 적합한 순차 패턴 마이닝 기법을 제안하였다. 또한 개인 사용자의 암시적인 선호도를 추출하여 TV 프로그램 추천에 적용, 개인 맞춤형 TV 프로그램 스케줄을 구성하여 추천할 수 있도록 하였다. 이러한 TV 프로그램 스케줄 추천 시스템은 향후 IPTV의 VoD 특성을 고려한 프로그램 스케줄 추천 시스템으로 확장 가능하다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2013년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.323-324
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• 2013

본 연구는 충남 아산시 "찾아가는 맞춤형 여성교육" 프로그램 참여하는 중년여성의 참여를 통해 지역사회 발전을 위한 여성이 사회참여 필요성 증대 및 여성들의 다양한활 동 등 삶의 질 향상 등 맞춤형 여성교육 프로그램 확충 방안을 모색하기 위함이다. 4주간 매1회씩 인터뷰를 통해 여성의 전문성 향상 및 지속적인 사회참여활동을 지원하는 것에 만족감, 대인관계 및 인맥을 확장등의 긍정적인 반응들이 나타났다. 반면 전문 강사진, 프로그램에 대한 체계적인 관리가 필요함이 나타났다.

• 한국보건교육건강증진학회:학술대회논문집
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• 한국보건교육건강증진학회 2010년도 춘계학술대회 자료집
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• pp.137-138
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• 2010

• 전자통신동향분석
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• 제19권4호통권88호
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• pp.35-44
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• 2004

방송의 디지털화에 따라 다매체, 다채널뿐만 아니라 기존의 단방향 방송 수신에서 방송통신망 연동을 통한 다양한 수신 단말의 수용 등 복잡한 형태로 방송환경이 빠르게 변하고 있다. 특히, 제한된 채널 선택만으로 방송 프로그램을 시청하는 수동적 시청에서 벗어나 원하는 시간에 원하는 프로그램을 시청하고자하는 사용자 요구 증대가 방송환경의 진화를 촉진하는 중요한 요소의 하나가 되고 있다. 본 고에서는 이렇게 복잡하게 진화되고 있는 새로운 방송환경에서 시청자가 좀 더 편리하고 효율적으로 원하는 방송 콘텐츠를 시청할 수 있도록 하는 새로운 방송 서비스로 주목 받고 있는 맞춤형방송(personalized TV ser-vices)에 대해서 다룬다. 맞춤형방송은 방송 스케줄에 제한 받지 않고 원하는 시간에, 다양한 단말에서, 시청자가 기호에 맞게 방송 콘텐츠를 소비할 수 있는 개인 맞춤형 서비스를 제공한다. 본 고에서는 이러한 맞춤형방송 서비스를 위한 민간 국제표준인 TV-Anytime Forum의 표준 기술과 표준화 동향을 분석 소개하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.901-902
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• 2009

최근 지상파 TV 방송의 디지털 전환 프로젝트가 본격적으로 진행되고 있다. 디지털 방송 서비스는 다매체, 다채널을 통한 방송 프로그램의 증가와 양방향 TV 방송 서비스로 인해 사용자에게 다양한 방송 프로그램의 선택과 개인별 맞춤형 시청 기회를 제공함으로써 새로운 방송 서비스 환경을 필요로 한다. 본 논문에서는 사용자의 시청 상황을 포함한 시청 패턴을 분석함으로써 시청 패턴 프로파일 및 시청 선호도 연관규칙 생성 기법을 통한 지능적 사용자 맞춤형 DTV 방송 서비스 시스템을 제안한다. 또한, 임베디드 시스템 기반의 사용자 인터페이스를 구현하여 사용자에게 적절한 추천 프로그램을 제공하고, 시청 프로그램 정보에 따른 시청 상황을 자동으로 제어하는 기능을 포함한다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권2호
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• pp.381-388
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• 2023

본 연구는 빅데이터 분석을 활용한 지역 맞춤형 교육프로그램 선정 모형 개발을 주요 목적으로 한다. 우선, 문헌 고찰을 통해 빅데이터 및 교육의 개념 및 특성 그리고 빅데이터 기술과 연구 활용 등의 이론을 분석하여, 이를 평생교육 빅데이터 활용을 위한 선결과제와 기초 연구자료로 제공한다. 아울러 교육 데이터 수집의 방법과 교육의 특성에 적정한 빅데이터 활용 방법을 제시하고 이를 활용한 지역 맞춤형 교육프로그램 선정 모형을 개발하였다. 지역 맞춤형 교육프로그램 선정 모형 개발은 총 6단계로 진행되었다. 본 연구에서 제시한 맞춤형 교육프로그램 모델은 실질적 활용 면에 있어, 국가승인통계인 '평생학습 개인 실태조사' 처럼 1년 후에 분석하지 않고 실시간으로 데이터가 제공되는 방식으로 활용 부분에 있어서도 선택적 분석이나 미래예측 등 자유도가 매우 높아 교육 분야에 빅데이터가 충분한 필요성과 가치가 있음을 알 수 있다. 뿐만 아니라 표본 모형에 사용되고 있는 모든 프로그램은 무료로 제공되고 있으며, 프로그래밍 특성상 커뮤니티 또한 활발하게 교류가 이루어지고 있어 추후 수정 및 보완 시에도 매우 용이하여 더욱 완성도 높은 교육프로그램 개발 모형을 개발할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제46차 하계학술발표논문집 20권2호
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• pp.417-418
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• 2012

본 논문에서는 학습자의 수준에 따라 맞춤형 학습이 필요한 컴퓨터 프로그래밍 수업에서 학습자들에게 다양한 형태의 맞춤형 학습 사례들을 적용해보고 각 사례에 참여한 학습자들의 프로그램 영역별 학습 효과를 분석하여 학습자들에게 효과적인 맞춤형 학습 유형이 어떤 것인지를 분석해보았다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.34-37
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• 2006

디지털 방송에서의 맞춤형 서비스란 사용자가 원하는 방송 프로그램만을 사용자가 원하는 시간에 볼 수 있게 해 두는 서비스를 말한다. 본 연구는 맞춤형 방송 서비스를 위한 사용자 별 선호정보를 자동으로 추출하여 관리하는 사용자 선호정보 관리 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 맞춤형 방송 서비스를 위한 표준인 TV-Anytime에서 제안하고 있는 메타데이터를 기반으로 사용자 선호정보와 사용자 히스토리 정보를 사용하여 맞춤형 방송 서비스를 위한 선호 프로그램과 채널을 예상하여 사용자에게 제시한다. 이 과정에서 사용하는 사용자 선호정보는 사용자 별로 청취 과정에서 채널, 시간대, 방송에 따른 반응 행동기록을 토대로 자동으로 추출하고 업데이트하는 방법을 제안한다.