사용자의 인구통계학적 정보는 추천 시스템과 같은 개인화 서비스 발달에 도움이 되며, 모바일 사용 데이터는 사용자의 인구통계학적 정보 예측에 활용될 수 있다. 특히 텍스트 데이터는 성별 예측에 효과적인 것으로 알려져 있지만, 모바일 텍스트 데이터는 프라이버시 이슈가 존재하여 그 활용이 제한되고 있다. 본 연구에서는 디바이스 내 예측 방법론을 제안하여 모바일 텍스트 데이터를 사용하면서 프라이버시 이슈를 최소화는 동시에 사용자의 성별을 효과적으로 예측하고자 한다. 우선, 성별에 따른 특징이 반영된 웹문서를 수집하여 각 성별에 따른 특징적 단어 집합과 특징적 이모티콘 집합을 구성한다. 단어 집합과 이모티콘 집합을 디바이스 내에서 사용자의 모바일 데이터와 비교하여 성별을 각각 예측하고, 두 예측 결과를 앙상블하여 최종적인 성별 예측 결과를 도출한다. 피실험자들의 모바일 텍스트 데이터를 사용하여 성별 예측 실험을 수행하였으며 제안 방법론의 우수한 성능을 확인하였다.
본 연구는 정보통신기술(IT)의 발전으로 외국어 교육과 학습에서 기존의 전통적인 '훈련과 연습(drill and practice)'의 방법에서 벗어난 '컴퓨터 보조언어학습(Computer-assisted learning: CALL)'과 '모바일 지원 언어학습(Mobile-based Language Learning: MALL)'이 실제로 어학 교육에 미치는 영향을 분석한다. 연구 대상은 비교적 영어 능력이 상대적으로 우수하지 않고, 또한 영어학습에 대한 동기부여를 충분히 느끼지 못하는 전문대학 1학년 학생들을 대상으로 진행하였다. 연구 방법은 멀티미디어 저작 도구를 이용하여 디지털 콘텐츠를 제작하여 이러닝(e-learning) 시스템에 등재하여 교육보조재료로 한 학기 동안 활용한다. 동영상 콘텐츠는 컴퓨터, 스마트폰, 테블릿, 노트북 등 다양한 매체로 접근하여 활용할 수 있도록 구성한다. 동영상 콘텐츠에 대한 설문조사를 통하여 콘텐츠의 구성, 학습에 도움 여부, 보완해야 할 부분, 콘텐츠 접근 빈도, 학습경로 등을 분석한다. 분석의 결과를 통하여 정보통신기술을 활용한 어학 학습의 효과, 교육용 콘텐츠의 개선해야 할 부분 및 교육에 어떻게 활용해야 하는지에 대해 제언한다. 궁극적으로는 '플립러닝((Flipped Learning)'을 위한 컴퓨터 및 모바일 매체에 대한 효용성 분석과 활용방안을 제언한다.
KHOEURN SAKSONITA;Jungsung Ha;Wan-Sup Cho;Phyoungjung Kim
한국컴퓨터정보학회논문지
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제28권7호
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pp.29-37
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2023
기후변화로 인해 농작물 생산과 유통에 관한 관심이 증대되고 있고, 빅데이터와 AI를 활용한 생산량 예측을 통해 농가의 출하량 조절과 유통단계의 조절에 활용하는 시도가 이루어지고 있다. 농산물 반입량 예측은 가격에 영향을 미칠 뿐 아니라 농가의 출하량과 유통회사의 유통량 조절을 할 수 있으므로 마케팅 전략을 수립하는데 중요한 정보이다. 본 연구에서는 농업 통계 정보 시스템에서 공개한 도매시장 참외 반입량 데이터를 기반으로 미래의 반입량을 예측하는 인공지능 예측 모델을 생성하고 정확도를 평가한다. 우리는 Neural Prophet 기법과 Ensembled Neural Prophet 모델 그리고 GRU 모델 등 세 가지 모델을 사용하여 예측 모델을 생성한다. 모델의 성능은 MAE와 RMSE라는 두 가지 주요 지표를 비교하여 평가한 결과 Ensembled Neural Prophet 모델이 가장 정확하게 예측하였으며, GRU 모델도 앙상블 모델과 유사한 성능을 보여주고 있다. 본 연구에서 개발된 모형은 웹에 publish 되어 현장에서 1년 6개월 동안 사용하고 있으며, 가까운 미래의 참외 생산량을 예측하고, 마케팅 및 유통전략을 수립하는 데 활용되고 있다.
멀티미디어 및 통신망 기술의 발전은 학습 시스템 구현 측면에서의 많은 변화를 이룩하였다. 보다 창의적이며, 보다 효율적인 학습 시스템 구축을 위한 연구가 Web 및 전화망을 이용하여 시도되었다. 그러나 현재까지 구현된 학습 시스템의 경우 웹 또는 전화망을 이용한 단독 시스템으로 각각의 장 단점을 가지고 있다. 즉, Web을 이용한 학습 시스템의 활용을 통한 학습시 단점으로는 컴퓨터를 활용한 정적인 상태에서의 학습만 가능하며, 컴퓨터를 사용하지 못하는 사람들에겐 이용하기 위한 새로운 시스템 활용법을 익혀야 하는 문제점이 존재하였다. 또한, 전화망을 이용한 학습 시스템의 경우 언제 어디서나 전화를 활용학습이 가능하다는 장점을 가지고 있으나, 컴퓨터를 활용한 시스템과 같이 심도있게 효율적으로 정보의 전달이 이루어지지 않는다는 단점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 VoiceXML을 활용하며 전화망을 경유한 학습 시스템과 Web 기반 학습 시스템의 연동을 통한, 효율적이며 편리한, 언제 어디서나 활용 가능한 학습 시스템을 제안 한다. 또한 전화망을 사용한 학습 시스템에서 사용자 ID, password, 이름 등록 기능의 새로운 알고리즘을 제안하고 전화망과 Web을 사용한 학습시스템에서는 개인학습 진도 저장 기능을 제안한다.
최근 유무선 인터넷 콘텐츠 처리 기술의 발달과 고속 인터넷 망의 보급으로 인해, 사용자는 언제 어디서나 컴퓨터를 이용하여 교육받고 학습할 수 있게 되었다. 유무선 인터넷을 활용한 영어 교육은 교수 및 학습자에게 다양한 통신 수단을 제공하는 동시에 영어를 모국어로 쓰는 사람들과 의사소통이 손쉽게 이루어지게 해줄 것이다. 또한 멀티미디어를 활용한 영어 학습은 학습자의 흥미를 유발하고 의사소통 능력의 신장을 유도할 수 있다. 본 논문에서는 멀티미디어 영어 학습에서 개별 학습자의 수준에 부합하는 학습을 제공하기 위해 평가를 통해 학습자의 지식 정도를 진단한다. 평가는 평가문항의 유형과 의사소통기능을 기반으로 구성되어 학습자에게 제시된다. 또한 기존의 웹 기반의 PC 뿐만 아니라 다양한 통신환경과 단말기를 지원하는 인터페이스 모듈을 통하여 이미지와 오디오와 같은 멀티미디어 학습 콘텐츠를 제공해주는 지능형 교육 시스템을 설계하고 구현한다. 제안하는 시스템을 교육현장에 적용해 본 결과, 학습자 수준을 진단하고 분석하기 위한 문항 정보와 추론엔진에 대한 성능을 분석하였고, 학습내용 제시 방법 또한 영어 학습에 있어서 수준 향상을 가져올 수 있다는 결론을 얻을 수 있었다. 따라서, 제안하는 시스템을 교육 현장에 도입한다면 다양한 단말기를 통해서 언제 어디서나 효과적인 영어 학습을 할 수 있을 것으로 기대된다.
WebDAV(Web-based Distributed Authoring and Versioning)는 웹 기반의 분산 저작과 버전관리를 지원하는 프로토콜로서 인터넷을 통하여 다양한 콘텐츠의 비동기적인 협업을 지원하는 표준 하부구조를 제공한다. WebDAV의 속성 관리는 자원의 주요 정보를 속성으로 설정하여 관리할 수 있는 기능이며, 이들 중 사용자 속성은 사용자 측에서 자유롭게 정의되고 관리될 수 있다는 특징이 있다. 이러한 사용자 속성의 자유로운 설정 기능은 협업시스템과 같은 웍 기반의 응용 시스템을 WebDAV 기반으로 개발하는데 매우 유용하다. 그러나 기존의 WebDAV 속성 관리 기능만으로는 다양한 응용 시스템 개발에 한계가 있다. 본 논문에서는 WebDAV의 사용자 속성 관리를 효율적으로 지원하기 위하여 기존의 WebDAV를 확장한 DavUP(WebDAV User property design Protocol) 프로토콜과 이의 활용에 대하여 기술한다. DavUP은 응용 시스템의 컬렉션 구조와 자원의 속성구조에 대한 정의를 제공하고 있으며, 이를 처리하기 위하여 WebDAV 프로토콜에 새로운 헤더를 추가하고 관련된 WebDAV 메소드의 정의를 확장하였다. DavUP 프로토콜의 실제적인 활용을 위하여 자체 개발한 DAVinci WebDAV 서버가 DavUP 프로토콜을 지원하도록 확장하였으며, 확장된 DAVinci 서버를 이용하여 사용자에게 효과적인 자료 공유 및 교환 기능을 제공하는 일반적인 공개작업장을 실험적으로 개발하여 DavUP프로토콜의 유용성을 검증하였다.
위치를 수집할 수 있는 모바일 기기의 확산에 따라 다양한 위치기반서비스들이 개발되어 사용되고 있다. 본 논문에서는 위치기반서비스가 일반화됨에 따라 수집되고 저장되는 경로 데이터의 양이 기하급수적으로 커지고 결국 빅데이터가 될 것이기 때문에 수집된 대용량 경로데이터에서 최선 경로를 찾아 추천해주는 시스템을 제안한다. 대용량 경로 데이터에서 실제 운행 시간 등의 정보를 바탕으로 기존 내비게이션보다 좋은 경로를 추천할 수 있게 된다. 대용량 경로 데이터 처리를 위해 하둡 맵리듀스를 이용해서 분류하고 분류된 경로를 데이터베이스에 저장하여 사용자의 요청에 빠르게 반응할 수 있도록 하였다. 사용자의 요청에 지도상의 최단 경로가 아닌 수집된 경로 기록을 바탕으로 최선 경로를 찾게 되는 것이다. 구현된 전체 시스템은 1) 실제 경로를 수집하기 위한 안드로이드 응용프로그램, 2) 하둡 맵리듀스를 이용해 수집된 경로를 미리 분류해 놓기 위한 분류 엔진, 3) 사용자의 출발지-도착지 요청에 따라 분류된 경로에서 최선 경로를 찾아 사용자에게 돌려주는 웹서버와 안드로이드 클라이언트 서비스 시스템이다. 실제운행 실험을 제안한 방법과 시스템이 실효성이 있음을 보인다.
학습자 스스로 학습내용, 학습방법, 학습순서 등을 결정하고 재구조화할 수 있는 학습자 통제 환경에서는 학습자의 특성을 고려한 개별화 학습이 가능하다. 본 연구에서는 웹 기반 교수 학습 과정에서 중요시되고 있는 학습자 특성 변인 중에서 학습자의 학습경로 패턴을 Apriori 알고리즘을 이용하여 분석하고, 유사한 학습경로 패턴을 갖는 학습자들로 그룹화하였다. 이를 기반으로 학습자 개인에게 학습경로, 학습내용. 학습매체, 보조학습콘텐츠, 자료제시유형 등을 다차원적으로 제공하기 위한 다차원 학습경로 패턴 분석 시스템을 설계하고 구현하였다. 개발된 시스템에 대하여 만족도 검사를 실시한 결과 보조학습콘텐츠에 대한 만족도가 "매우 만족" $24.5\%$, "만족" $35.17\%$로 가장 높게 나타났다. 학습자 수준별로는 하위수준의 학습자에 대한 만족도가 "매우 만족" $20.2\%$, "만족" $31.2\%$로 상위수준의 학습자 "매우 만족" $18.4\%$, "만족" $28.54\%$ 보다 높게 나타났다. 개발된 시스템은 드릴-업, 드릴-다운 등의 OLAP 기술을 이용하여 학습자들에게 다양한 각도로 다차원적으로 의미 있는 정보를 제공할 것으로 기대된다.
일반적으로 현재 많은 보급이 되어 있는 인터넷을 이용하여 의료 영상을 전송하기에는 영상의 Size가 너무 크다는 문제점을 가지고 있다. 그러므로 이러한 저속 전송의 문제점을 해결 하고자 본 논문에서는 영상분할 전송에 대하여 연구하였다. 현재의 인터넷을 이용하여 빠른 전송을 수행하기 위하여 5∼10회의 전송 방법을 채택하였으며, 또한 인터넷이 연결되어 있는 경우 허가된 사용자들이 사용할 수 있도록 하기 위하여 웹을 기반으로 하는 원격진료 시스템을 구축하였다. 연구된 영상분할 통신은 기존 영상전송에서 사용되었던 단일통신 기법의 문제점인 통신속도 불균형에 의한 영상의 불규칙적인 전송에 다른 영상품질 저하의 문제를 보안하여 불규칙적인 통신속도 에서도 일정한 영상의 품질 상태를 유지 할 수 있었다. 원격진료 시스템은 Visual Basic 과 C++, ASP를 이용하여 개발되었으며, 일반적인 인터넷 익스플로어를 이용하여 사용될 수 있도록 설계되었다. 원격진료 시스템의 주된 자료인 영상 자료의 고속 전송을 위하여 무손실 JPEG 압축 방법이 채택되어 개발되었다. 본 연구에서 개발된 원격진료시스템을 이용할 경우 현재 많이 보급되어 있는 사설 인터넷을 이용하여 원활한 원격진료를 수행 할 수 있었으며, 병원 내부의 진료에 머물러 있던 진료 시스템을 원거리의 환자들 가지 사용할 수 있도록 확대 할 수 있었다.
필지단위 재해발생 가능성을 적절한 대응방안과 함께 재배농가에게 농장 맞춤형으로 전달할 수 있는 '농업기상재해 조기경보 시스템'의 실용성과 운영 효율성을 높이기 위하여 현업 서비스 시스템을 국립농업과학원에 구축하여 2014년도 10월부터 2015년 3월까지의 시범 서비스 운영기간 동안 현장 적용을 위한 개선, 서비스 안정화 단계를 거쳤다. 현업 서비스 시스템은 섬진강 하류 유역(행정구역상 광양시 일부, 하동군 일부, 구례군 일부)의 약 470 자원농가와 950 여필지를 서비스 대상으로 하였다. 자원농가에게 필지 단위 사전경보를 개별 문자로 통보하는 시스템과 해당 지자체가 관내 현황을 시각적으로 파악할 수 있는 분포형 사전 경보시스템(웹 GIS 기반) 형식의 투 트랙(Two track) 시스템으로 구성되었다. 1차 연구대상지역인 섬진강 하류에 대하여 현업 서비스는 2015년 3월 2일부터 개별 문자통보를 개시하였으며 온라인 홈페이지는 2015년 4월부터 인터넷 주소(http://www.agmet.kr)로 운영을 시작하였다. 현재는 농장 날씨정보, 농장 재해정보, 전국기상위험, 전국기상특보, 문자서비스를 제공하고 있으며 연구가 진행되는 2017년까지 서비스 대상지역 확대, 서비스 컨텐츠 확대, 서비스 품질 개선 등의 연구활동과 함께 지속적으로 유지될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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