• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.91-99
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• 2013

스마트 디바이스의 개발과 발달, 그리고 스마트 디바이스의 보편화에 따라 사용자들은 한 개 이상의 스마트 디바이스를 소지하게 되었다. 기존의 온라인 학습 서비스는 하나의 스크린을 분할시켜 다양한 정보를 제공해 왔다. 그러나 기존의 PC환경과 다르게 스마트 디바이스가 발달되고 보편화됨에 따라, 사용자의 학습공간은 하나의 스크린 환경에서 다중스크린 환경으로 변화할 것이다. 본 논문에서는 다중스크린을 기반으로 한 스마트 학습공간을 구성하고, 스마트 학습공간에서 미디어 콘텐츠를 융합하여 서비스하는 시스템을 제고하고자 한다. 이에 다중스크린 관련연구 분야와 다중스크린 환경에 합당한 온라인 학습 서비스를 분석 설계하여 Timed Button이라는 스마트 디바이스 간의 동기화 기법을 제시한다.

• 기록학연구
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• 제16호
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• pp.201-256
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• 2007

최근 국가기록원과 민주화운동기념사업회 사료관 등 한국의 주요 아카이브즈와 매뉴스크립트 보존소는 학생과 교사를 대상으로 하는 기록정보 서비스를 적극 추진하고 있다. 이에, 영국의 TNA와 미국의 NARA 및 LC에서 제공하고 있는 학생과 교사 대상의 기록정보 서비스 선진사례에 대한 분석과, 한국의 기록관리 현실 및 교육과정에 대한 분석을 기반으로 하여, 학생과 교사를 대상으로 하는 기록정보 서비스의 개발과정에서 발생할 주요 문제점을 분석하고 이의 해결방안을 제시하고자 한다. 학생과 교사 대상의 기록정보 서비스는 '서비스 개발을 통한 이용 활성화'와 '기록관리 품질의 점진적 향상'이라는 목적하에 진행되어야 한다. 고객군은 '한국사 교수 학습 당사자로서의 학생과 교사'로 세분화하여 식별할 수 있다. 교육과정과 교육환경을 분석한 결과, 기록정보는 교수 학습자료용으로 개발되어야 하며, 이를 위해서는 기록정보를 콘텐츠화할 필요가 있다. 따라서 서비스의 성격은 '교수 학습자료용 기록정보 콘텐츠 서비스'로 개념화할 수 있다. 콘텐츠 서비스를 개념화하고 구성한 후 실제로 개발하는 전 과정에서는 다음의 사항이 핵심적이다. 첫째, 고객 중심의 서비스로 개발되어야 한다. 둘째, 기록관리의 체계화와 전통적인 기록관리 서비스의 활성화에도 기여할 수 있는 방향으로 개발되어야 한다. 셋째, 교육용 서비스 담당자를 중심으로 한 협업체계가 구축되어야 한다. 넷째, 기록정보와 주제별 교수 학습활동이 연계될 수 있도록 개발되어야 한다. 다섯째, 콘텐츠의 수량보다 콘텐츠의 품질을 우선으로 해야 한다. 여섯째, 다른 기관과의 서비스 제휴를 적극적으로 모색해야 한다. 한편, 초 중 고 교육과정이 개정되어 2011년에는 모든 국사 교과서가 새로운 내용으로 보급될 예정이고, 서책형 교과서뿐만 아니라 디지털 교과서도 개발되고 있는 상황에 비추어볼 때, 이 시기에 학생 교사 대상의 서비스가 획기적으로 발전된다면, 기록문화의 창달에 큰 도움이 될 것이다. 이 시기를 적극 활용하여, 한국사를 교수 학습하는 430만명의 학생과 1만 4천명의 교사가 한 학기에 한 번 이상 교수 학습자료용 기록정보 콘텐츠 서비스로 교수 학습하게 한다는 비전을 수립하고, 교수 학습자료용 기록정보 콘텐츠 서비스를 성공적으로 개발 보급하기 위해 다음과 같은 사항을 추진할 것을 제언한다. 첫째, '고객 중심의 서비스' 개념을 확립하고 체계화해야 한다. 둘째, 교육과정과 교과서를 심도 깊게 분석해야 한다. 셋째, 교육용 기록정보 콘텐츠 서비스 방법론을 개발해야 한다. 넷째, 기록관리 전문가집단과 교사집단의 전략적 협력체계를 수립해야 한다. 다섯째, 2011년까지의 단계별 추진 과제와 추진 일정을 수립해야 한다. 기록문화의 창달을 위한 알찬 씨앗이 초 중 고등학교에도 하루빨리 뿌려지기를 기대한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.596-599
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• 2022

심층 학습은 지속적으로 발전하고 있으며, 최근에는 실제 사용자에게 제공되는 애플리케이션까지 확장되고 있다. 특히 자연어처리 분야에서는 대용량 언어 말뭉치를 기반으로 한 언어모델이 등장하면서 사람보다 높은 성능을 보이는 시스템이 개발되었다. 그러나 언어모델은 높은 컴퓨팅 파워를 요구하기 때문에 독립적인 소형 디바이스에서 제공할 수 있는 서비스에 적용하기 힘들다. 예를 들어 스캐너에서 제공할 수 있는 파일명 자동 부착 서비스는 하드웨어의 컴퓨팅 파워가 제한적이기 때문에 언어모델을 적용하기 힘들다. 또한, 활용할 수 있는 공개 데이터가 많지 않기 때문에, 데이터 구축에도 높은 비용이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 컴퓨팅 파워에 비교적 독립적이고 학습 데이터가 필요하지 않은 비지도 학습을 활용하여 파일명 자동 부착 서비스를 위한 파일명 추출 방법을 제안한다. 실험은 681건의 문서 OCR 결과에 정답을 부착하여 수행했으며, ROUGE-L 기준 0.3352의 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.139-141
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• 2015

본 논문은 커뮤니티 기반의 질의-응답 서비스에서 사용자 질의의 주제를 분류하는 시스템을 소개한다. 커뮤니티 기반의 질의-응답 서비스는 분야에 따라 다양한 주제를 가질 수 있으며 오늘 날 사용자 질의의 주제 분류에는 통계 기반의 분류 방법이 많이 이용되고 있다. 통계 기반의 분류 방법으로 사용자 질의를 분류하기 위해서는 주제에 적합한 대량의 학습 말뭉치가 필요하다. 주제에 적합한 대량의 학습 말뭉치를 사람이 직접 구축하는 것은 많은 시간과 비용이 든다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 위키피디아 문서를 Supervised K-means Clustering 기법으로 주제별로 분류함으로써 학습 말뭉치를 반자동으로 구축하는 방법을 제안한다. 그 다음, 생성된 학습 말뭉치로 지지 벡터 기계를 학습하여 사용자 질의의 주제를 분류하게 된다. 위키피디아 문서와 사용자 질의는 다른 도메인의 문서임에도 불구하고 본 논문의 시스템으로 사용자 질의의 주제를 분류한 결과 77.33%의 정확도를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.558-561
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• 2009

본 논문에서는 웹기반 문제은행의 발전된 모형으로 문제 유형에 따른 학습자의 맞춤형 문제를 제공하는 시스템을 설계하였다. 본 시스템의 최종 목표는 능동적, 자기 주도적 학습을 실현할 수 있는 맞춤형 이러닝을 통해 학습자의 학업 성취도 향상에 있다. 교수자 및 개발자 중심의 이러닝 서비스가 아닌 학습자의 학습 결과에 능동적으로 반영하고 유연한 서비스를 제공하기 위해 문제 유형에 따른 적합한 다음 단계의 문제를 제공함으로써 이러닝의 효율을 극대화 한다. 기존의 고정 출제 또는 무작위 출제 방식에서 탈피하여 개별 학습자의 오답과 문제 유형을 고려하여 문제의 키워드, 선택된 보기의 키워드, 유동적 난이도에 따른 문제 추출 방식을 설계하였다. 이 모델은 보조 학습의 수단으로 문제은행 시스템을 학습자 중심에 근접하여, 융통적이고 효과적으로 개인화된 서비스를 제공한다.

• 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.

• 정보와 통신
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• 제31권12호
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• pp.73-80
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• 2014

본고에서는 교육 분야에서 다양한 데이터를 수집 및 분석하여 개인화된 학습 서비스를 제공하려는 학습 분석(Learning Analytics) 서비스의 개념과 앞으로 기대되는 유즈케이스를 소개한다. 국제적으로 주목 받고 있는 학습 분석 기술은 현재 개념화 수준에 머물러 있지만, 글로벌 기업들이 주축이 된 민간단체에서는 데이터 수집체계와 같은 구체적인 구현 방법에 대한 논의도 추진되고 있어서 관련 현황에 대한 진단도 해본다. 특히 국제 표준화 기구와 단체를 통해 추진되고 있는 내용을 중심으로 소개한다. 다양한 데이터 응용 기술을 융합해서 기대할 수 있는 학습 분석 서비스 모형을 제시하면서 관련 정책과 제품개발에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.127-128
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• 2023

본 논문에서는 학습관리 시스템 서비스 형태에 따른 특징들을 살펴보고, 메타버스에서 서비스되고 있는 학습관리 시스템의 특징을 통해서 비대면 원격 교육 시스템에서 이루어지고 있는 학습의 특징과 방향성에 대해서 알아본다. 그리고 향후 메타버스 학습관리 시스템의 실효성에 대한 연구 방향성의 기준을 제시한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.487-489
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• 2004

최근 유비쿼터스 컴퓨팅이 활발히 연구되고 있는 가운데, 사용자의 현재 상태를 파악하고 적절한 서비스를 제공하기 위해 위치 정보가 많이 활용되고 있다. 이러한 위치 정보를 연속적으로 이용함으로써, 사용자의 위치이동을 파악할 수 있으며 이러한 위치이동은 그 패턴에 따라 분류될 수 있다. 본 논문에서는 대학 캠퍼스에서 사용자의 위치이동 패턴을 파악하여 그 패턴에 따라 사용자가 원하는 적절한 서비스를 제공하는 에이전트를 제안한다. 위치정보를 파악하기 위해서는 GPS 위성신호를 이용하며, 위치이동패턴에 대한 학습은 SOM에 의하여 이루어진다. 사용자는 학습된 패턴을 확인하고 직접 서비스를 지정할 수 있으며, 지정된 서비스는 학습된 패턴과 같은 양상으로 예상되는 위치이동이 일어날 경우 자동적으로 제공된다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제54권1호
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• pp.175-195
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• 2020

본 연구의 목적은 대학도서관의 교수학습 활동 지원을 위한 데이터 큐레이션 서비스를 제안하는 연구이다. 이를 위해 데이터 큐레이션이라는 개념에 대한 정리와 대학도서관, 교수학습 정보 데이터 큐레이션을 어떻게 이해해야 하는지 정리하고 도서관 정보서비스의 전통적 연장선에서 대학도서관 데이터 큐레이션 서비스 활용을 제안하고자 했다. 연구결과로 데이터 큐레이션은 데이터의 활용에 더욱 방점을 찍어 이해하는 것이 타당하다고 제안하고 대학도서관은 모기관인 대학의 교육서비스에 기여하는 가시적인 효과를 위해서도 교수학습활동 자료의 기관 리포지터리 구축을 통한 데이터 큐레이션 서비스가 필요함을 역설했다. 이를 위해 다섯 단계의 교수학습 정보 데이터 큐레이션 프레임워크를 제시함으로써 연구를 마무리했다.