• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.19-22
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• 2022

서비스 관점에서 구축되는 추천 시스템의 성능은 얼마나 효율적인 추천 모델을 적용하여 심층적으로 설계되었는가에 좌우된다고도 볼 수 있다. 특히, 추천 시스템의 초개인화는 세계적인 추세로 1~2년 전부터 구글, 아마존, 알리바바 등의 데이터 플랫폼 강자들이 경쟁적으로 딥 러닝 기반의 알고리즘을 개발, 자신들의 추천 서비스에 적용하고 있다. 본 연구는 갈수록 고도화되는 추천 시스템으로 인해 발생하는 여러 문제들 중 사용자 또는 서비스 정보가 부족하여 계속적으로 발생하고 있는 Cold-start 문제와 추천할 서비스와 사용자는 지속적으로 늘어나지만 실제로 사용자가 소비하게 되는 서비스의 비율은 현저하게 감소하는 데이터 희소성 문제 (Sparsity Problem)에 대한 솔루션을 모색하는 알고리즘 관점에서 연구하고자 한다. 본 논문은 첫 단계로, 적용하는 메타데이터에 따라 추천 결과의 정확성이 얼마나 차이가 나는지를 보이고 딥러닝 비지도학습 방식을 메타데이터 선정 및 추출에 적용하여 실시간으로 변화하는 소비자의 실제 생활 패턴 및 니즈를 예측해야 하는 필요성에 대해서 기술하고자 한다.

• 방송과미디어
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• 제28권2호
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• pp.43-52
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• 2023

SBS에서는 다년간 지속적으로 핫클립 생성 딥러닝 기술을 방송 시스템에 적용하여 업무 효율을 높이려는 시도를 하였다. 본 기고문에서는 그동안 누적된 SBS의 핫클립 생성 딥러닝 기반 방송 시스템의 기획, 개발, 적용 및 운영 사례에 대한 전반적인 내용을 다루려 한다. 또한 구축 과정에서 발생하는 어려움과 그에 대한 해결책도 공유하려 하였다. 본 기고문에서 소개할 딥러닝 기반 방송 시스템은 하이라이트 구간 예측, UHD 방송 A-ESG 서비스 운영 시스템, 유튜브 채널 운영 시스템, 매쉬업 콘텐츠 제작 지원 시스템 등이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.1108-1111
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• 2011

최근 E-러닝 발전과 함께 U-러닝에 대한 관심이 집중되고 있으며 이와 관련된 다양한 관련 표준들이 채택되고 있다. 기존의 E-러닝 관련 기술들이 웹에 기반한 학습을 지향하였다면 U-러닝에서는 다양한 환경에서 학습자가 학습의 맥락을 이어가며 학습을 하는 것으로서 언제, 어디서나, 누구나 학습을 진행하여 생활의 학습화를 지원할 기술을 필요로 한다. 즉, U-러닝에서는 다양한 사용 환경에서 학습이 이루어지므로 사용 환경에 적합한 학습이 이루어져야 하고, 이를 위해 사용 환경 맞춤형 콘텐츠 적응화 기술이 필요하다. 크게 사용 환경 맞춤형 콘텐츠 적응화 기술은 다양한 단말기 정보를 포함한 사용 환경 정보를 표현할 수 있는 기술과 사용자의 사용 환경 정보를 분석하는 기술, 사용 환경에 적합한 콘텐츠를 구성하는 기술로 구성된다. 이에 본 연구에서는 지식서비스 USN 산업원천 기술개발 과제의 세부과제인 'U-러닝 환경 표준 및 표준 명세 개발 및 검증' 과제에서 콘텐츠 적응화를 위해 연구 개발된 사용 환경 정보를 표현하는 U-러닝 프로파일에 대하여 소개한다.

• 공학교육연구
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• 제15권2호
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• pp.10-19
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• 2012

이 연구의 목적은 DACUM 직무 분석 방법을 통하여 이러닝 품질 관리사의 직무를 분석하고 직무 모형을 개발하는 것이다. DACUM 직무 분석을 위해 1명의 직무 분석가, 9명의 직무 분석 협조자, 1명의 서기, 1명의 실무자로 이루어진 DACUM 직무분석 위원회를 구성하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 이러닝 품질 관리사의 직무는 7개의 임무(서비스 기획, 인프라 구축, 콘텐츠 개발, 서비스 운영, 서비스 평가, 품질 관리 행정, 전문성 계발)로 구성되었으며, 각 임무별 과업은 총 61개로 분석되었다. 또한 이러닝 품질 관리사의 직무 수행에 요구되는 14개의 지식, 21개의 기능 및 19개의 태도가 추출되었다. 둘째, 직무 분석 결과를 바탕으로 이러닝 품질 관리사의 직무 능력 모형을 만들었다. 이 직무 모형은 이러닝 품질 관리사의 임무와 임무별 과업이 상호 연관성을 갖도록 논리적인 순서 등을 고려하여 DACUM 차트로 완성되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.399-405
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• 2020

본 연구의 목적은 서비스러닝을 통한 교실 안의 학습이 지역사회에 실용적으로 전이될 수 있는 자기주도 학습과의 관계를 탐구하는 것이다. 본 연구의 대상은 2019년 9월 1일부터 2019년 12월28일까지 교양 과목 수강 학생을 대상으로 하였다. 본 논문의 연구 문제는 서비스러닝 기반 교양수업과 자기주도 학습과의 관계는 어떠한가? 즉, 서비스러닝 기반 교양수업이 자기주도 학습의 하위 요소인 개방성, 자율성, 문제해결력, 자기평가에 어떠한 영향을 미치는가이다. 그렇다면 학습자 개인의 변인은 자기주도 학습 능력에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지를 알아보고자했다. 연구결과, 자율성과 문제해결능력 r=.66으로 높은 상관관계를 보여주었고, 개방성과 자기평가(r=.60) 자율성과 자기평가(r=.55)가 통계적으로 유의미한 상관관계의 결과를 가져왔다. 서비스러닝에 있어서의 학습자 자율성은 서비스러닝 활동의 학습 촉진 및 협력과 유의미한 상관관계를 보였다(**p<.01) 이 연구의 결과를 통해, 향후 학생들은 자기가 학습한 내용을 심화하여 지역사회기관 봉사를 통해 실천하고 경험하며 학교에서의 배움이 강의실에 머물러 있지 않고 사회로 환원이 가능한 개방성, 자율성, 봉사의 실천을 통해 실질적 세계에서 부딪칠 수 있는 문제해결 그리고 성찰을 통한 자기평가가 가능하다. 또한 학습자들은 사회 구성원으로서의 책임감과 민주시민으로서의 자존감을 고취 시킬 수 있었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권3호
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• pp.27-35
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• 2011

사용자간 상호작용과 협업 기능을 바탕으로 한 소셜 네트워크 서비스 발달에 따라 이를 교수-학습에 활용하면서 개인 체험 중심의 구성주의와 접목되어 소셜 러닝으로 발전하고 있다. 이를 보다 잘 활용하기 위해서는 N-Screen웹, 스마트폰, IPTV)을 지원하는 커뮤니케이션 모델이 필요하다. 커뮤니케이션 모델은 학습자-교수자-시스템간의 상호작용을 지원하는 것이다. 하지만, 지금까지는 웹기반 이러닝 시스템 커뮤니케이션에 대한 연구가 주를 이루고 있다. 이에 본 연구에서는 소셜 러닝을 위한 서비스 환경을 N-Screen으로 확대하고, 끊김 없는 서비스를 위해 개인의 위치정보를 학습 활동에 활용할 수 있도록 지원하기 위한 커뮤니케이션 매니저를 설계하고 구현하고자 한다. 커뮤니케이션 매니저는 N-Screen 서비스를 위한 학습자의 유스케이스 도출 및 요구 기능을 정의하고, 이를 바탕으로, 커뮤니케이션 기능을 설계한다. 또한, 단말 각각의 서비스 특성을 고려하여, 개인화 위치정보를 반영 할 수 있도록 한다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제46권3호
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• pp.71-88
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• 2015

러닝코먼스는 정보코먼스의 기반에서 도서관의 사명 달성을 위한 실천을 전제하고 있다이. 이는 도서관의 미래에 대한 비전을 확장시킬 수 있는 개념이다. 러닝코먼스의 핵심 콘텐츠의 하나가 독서교육 서비스이다. 이를 위해서는 도서관 현장에서 독서지도를 지원하는 독서지도사 양성이 중요하다. 이러한 배경에서 본 연구는 일본의 도서관에 있어서 독서교육 서비스 진작의 사례로서 독서관련 지도사 양성과정 사례를 분석하였다. 분석 결과, 첫째, 일본의 도서관은 독서교육 여건을 개선시키기 위해 독서교육을 위한 독서지도사를 양성함으로서 독서교육 서비스의 질을 개선하고 프로그램 이용도를 높여가고 있다. 둘째, 일본 도서관은 독서지도라는 사회적 필요를 도서관, 지방자치단체, 주민들이 협력하여 독서지도사 양성을 통해 해결해가고 있다. 이러한 사례는 한국에서도 도서관내 독서교육 서비스의 중요성을 인식하고, 프로그램을 적극적으로 담당하고 독서를 지도할 수 있는 인력 양성제도가 활성화 될 필요가 있음을 시사한다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권7호
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• pp.213-222
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• 2017

본 논문은 O2O쇼핑몰 플랫폼에 있는 상품 검색을 위해 딥 러닝 기반의 이미지 검색 시스템을 이용한 서비스디자인을 제안한다. 인터넷 쇼핑몰에서 판매되는 수많은 제품에 대해서 검색 이미지를 사용하여 보다 편리한 검색 서비스가 가능한 딥 러닝(Deep Learning) 기술을 구현하였다. 본 검색 시스템 구현을 위해 현재 운영 중인 쇼핑몰 업체에서 사용하고 있는 실제 데이터를 실험데이터로 사용하였다. 그러나 본 시스템에서 여러 차례의 검색 실험을 통해서 데이터 성분으로 인한 검색 성능 저하 요인을 확인하였다. 그래서 검색 성능 향상을 위해서 검색에 방해가 되는 학습 데이터를 여러 차례 수정 정리한 후에 검증 데이터를 통해서 실험 결과 값을 수치화 하였다. 이와 같은 실험 결과의 수치 값을 활용하여 본 시스템에서 구현한 서비스디자인 설계에 반영하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.313-315
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• 2017

최근 머신 러닝을 이용한 적용 분야가 광범위하게 확대되고 있다. 또한 스마트 기기의 보급과 더불어 위치 기반 서비스를 이용한 응용 서비스 역시 다양하게 요구되고 있다. 그러나 측위를 위한 정보를 수집할 수 없는 재난 상황과 실내용 위치 측위 정보를 사용할 수 없는 특정 공간과 같은 실내 환경에서는 측위를 통한 응용 서비스의 제공이 어렵다. 이러한 상황에서 증강현실 환경에 등록된 주변의 마커 정보와 마커들이 구성된 공간 정보를 이용하면 특정 상황 또는 위치에서의 측위 및 응용 서비스의 제공이 가능하게 된다. 이때 마커 기반 공간 정보의 구성과 실제 위치가 대응되도록 하는 연산을 머신 러닝을 통해 학습하고 오차를 최소화하면 최적의 측위 결과를 얻을 수 있다. 본 논문은 증강현실의 마커들과 공간 정보의 학습을 위해 머신 러닝을 이용하여 특정 상황에서 요구되는 측위 방법에 대해 연구하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제9권6호
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• pp.197-206
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• 2011

이러닝은 스마트러닝의 출현을 계기로 산업 패러다임 전환점을 맞이하고 있다. 이에 정부도 새로운 시대에 걸맞는 이러닝산업 육성 정책을 모색하고 있다. 본 연구는 이러닝의 다음 세대로 스마트러닝을 제안하면서, 관련 산업을 육성하기 위한 방안 마련에 주안점을 두고 있다. 특히, 산업 육성정책을 제안하기 위해 최근 10여년간 추진해 왔던 기존 이러닝 산업 및 정책의 문제점을 분석하고, 개선방안을 도출함으로써 스마트러닝 산업이 대표적인 지식서비스 산업으로 육성되기 위한 정책 방안을 제시하고자 한다. 또한, 이러닝과 다른 스마트러닝의 특성을 파악하여 그 특성에 적합한 맞춤형 정책 제언도 함께 포함하고 있다.