• 공학교육연구
• /
• 제27권4호
• /
• pp.3-11
• /
• 2024

This study classified domestic and international systems by type, presenting their key features and examples, with the aim of outlining future directions for system development and research. AI-based learning assistance systems can be categorized into instructional-learning evaluation types and academic recommendation types, depending on their purpose. Instructional-learning evaluation types measure learners' levels through initial diagnostic assessments, provide customized learning, and offer adaptive feedback visualized based on learners' misconceptions identified through learning data. Academic recommendation types provide personalized academic pathways and a variety of information and functions to assist with overall school life, based on the big data held by schools. Based on these characteristics, future system development should clearly define the development purpose from the planning stage, considering data ethics and stability, and should not only approach from a technological perspective but also sufficiently reflect educational contexts.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제17권5호
• /
• pp.75-87
• /
• 2016

전자 학술 정보 유통의 확대에 따라 날로 증가되는 학술 콘텐츠 서비스 수요에 부응하기 위하여 보다 효과적인 학술 콘텐츠 추천 시스템 개발이 요구된다. 학술 콘텐츠 추천 시스템은 정보 소비자의 과거 이용 내역을 기반으로 각 소비자 선호(preference)에 맞는 학술 콘텐츠를 제공함으로써 콘텐츠 이용성을 보다 효과적으로 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 특정 기관에 소속된 사용자의 선호에 더욱 부합하는 학술 콘텐츠를 제공하기 위하여 기관의 전자 저널 구독 정보 및 웹 이용 로그를 활용한 저널 추천 기법을 제안한다. 제안하는 추천 기법에서는 기관 사용자의 저널 선호도를 효과적으로 예측하기 위하여 기관 유사도(Institution similarity), 그리고 참고문헌의 인용 관계 데이터를 기반으로 저널 유사도(Journal similarity) 및 저널 중요도(Journal importance)를 산출하여 최종적으로 기관 맞춤형 저널 추천 항목을 구성하게 된다. 또한, 제안하는 추천기법이 적용된 기관 맞춤형 저널 추천 시스템 프로토타입을 개발한다. 개발된 저널 추천 시스템은 각 기관의 저널 선호도 예측을 위하여 활용되는 웹 이용로그를 효과적으로 수집하고 이를 추천 기법에 활용하기 용이한 데이터로 가공 처리 하여 별도의 데이터베이스에 저장하여 추천 기법의 저널 선호도 예측을 위한 기반 데이터로 활용한다. 마지막으로 우리는 기존 추천 기법들과의 비교 성능 평가를 통해 제안 기법의 차별성과 우수성을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제35권7호
• /
• pp.431-441
• /
• 2008

학술정보 분석 서비스는 학술정보 온톨로지를 사용하여 연구과제의 심사자 선정과 연구자의 연구성과 분석에 필요한 정보를 제공해 주는 서비스이다. 연구과제의 심사자 추천 서비스에서는 과제의 신청 분야와 심사자의 전공 분야, 과제 신청자와 심사자의 관계, 심사자의 해당 분야에 대한 전문도를 고려하여 정확하고 공정한 심사자 추천이 이루어져야 한다. 연구성과 분석 서비스에서는 전공 분야별/기관별 연구성과물 현황, 전공 분야별 전문가 현황, 연구자 네트워크 등을 사용해서 연구자의 연구 현황 정보 제공은 물론 기관, 지역별 연구 성과 현황 정보도 제공되어야 한다. 본 연구에서는 학술정보 분석 서비스를 제공하기 위해 학술정보를 온톨로지로 구축하고, OntoFrame 기반의 추론 시스템을 적용하여 학술정보를 저장하고 지식 확장 과정을 수행한 후 심사자 추천 서비스와 연구성과 분석 서비스에 필요한 정보를 제공하였다. 본 논문에서는 학술정보 온톨로지의 구성과 OntoFrame 기반의 학술정보 시스템의 구성 및 서비스 방법을 제시하였고, 이를 통해 효과적인 학술정보 분석 서비스를 제공하였다.

• International journal of advanced smart convergence
• /
• 제6권2호
• /
• pp.9-15
• /
• 2017

According to a recent survey, most elementary and secondary school students nationwide are stressed out by their academic records. Furthermore most of high school students in Korea have to study under the great duress. Some of them who can't overcome the academic stress finalize their life by suiciding. A study has found that it is one of the leading causes of stimulating the thought of committing suicide in Korean high school students. So it is necessary to reduce the high school student's suicide rate. Main content of this research is to implement a personalized music recommendation system. Music therapy can help the student deal with the stress, anxiety and depression problems. Proposed system works as a therapist. The music choice and duration of the music is adjusted based on the student's current emotion recognized automatically from EEG. If the happy emotion is not induced by the current music, the system would automatically switch to another one until he or she feel happy. Proposed system is personalized brain music treatment that is making a brain training application running on smart phone or pad. That overcomes the critical problems of time and space constraints of existing brain training program. By using this brain training program, student can manage the stress easily without the help of expert.

• 정보관리연구
• /
• 제33권1호
• /
• pp.1-17
• /
• 2002

이 연구에서는 최근에 주목받고 있는 협업 필터링 기법을 중심으로 여러 가지 추천 기법을 살펴본 후 대출대상 도서의 추천 시스템을 구축하였다. 연관성 규칙 기반 기법, 협업 필터링 기법, 내용기반 필터링 기법을 응용하여 실제 대학도서관에서 특정 이용자가 대출할 만한 도서를 추천하는 시스템을 구현하고 각 기법의 추천 성능을 평가하였다. 실험 결과 대출대상 도서를 추천하는 데 있어 협업 필터링 기법과 내용기반 필터링 기법을 각각 따로 적용하는 것보다 두 기법을 함께 이용한 혼합형 필터링 추천 기법이 더욱 효과적인 것으로 나타났다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.9-15
• /
• 2023

기존의 단순 통계 기반 추천 시스템은 학생들의 수강 이력 데이터만을 활용하기 때문에 선호하는 수업을 찾는 것에 많은 어려움을 겪고 있다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 심층 강화학습 기반의 개인화된 전공과목 추천 시스템을 제안한다. 이 시스템은 학생의 학과, 학년, 수강 이력 등의 정형 데이터를 기반으로 학생들 간의 유사도를 측정하며, 이를 통해 각 전공과목에 대한 정보와 학생들의 강의 평가를 종합적으로 고려하여 가장 적합한 전공과목을 추천한다. 본 논문에서는 이 DRL 기반의 추천 시스템을 통해 대학생들이 전공과목을 선택하는 데에 유용한 정보를 제공하며, 이를 통계 기반 추천 시스템과 비교하였을 때 더 우수한 성능을 보여주는 것을 확인하였다. 시뮬레이션 결과, 심층 강화학습 기반의 추천 시스템은 통계 기반 추천 시스템에 비해 수강 과목 예측률에서 약 20%의 성능 향상을 보였다. 이러한 결과를 바탕으로, 학생들의 강의 평가를 반영하여 개인화된 과목 추천을 제공하는 새로운 시스템을 제안한다. 이 시스템은 학생들이 자신의 선호와 목표에 맞는 전공과목을 찾는 데에 큰 도움이 될 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
• /
• 제17권1호
• /
• pp.139-152
• /
• 2011

1990년대 중반에 협업 필터링의 출현으로 인하여 추천시스템에 관련된 연구가 늘어나게 되었다. 협업 필터링의 출현 이후 내용 기반 필터링, 협업 필터링과 내용 기반 필터링이 혼합된 하이브리드 필터링 등 새로운 기법들이 출현함으로써 2000년대에는 추천시스템의 연구가 눈에 띄게 증가하였다. 하지만 현재까지 추천시스템에 관련된 문헌들에 대한 리뷰와 분류가 체계적으로 되어있지 않다. 이와 같은 문제에 대한 해결방안으로써, 본 연구에서는 2001년부터 2010년도까지의 추천시스템에 관련된 문헌들 중 MIS Journal Ranking의 125개의 저널에서 추천시스템(Recommender system, Recommendation system), 협업 필터링(Collaborative Filtering), 내용 기반 필터링(Content based Filtering), 개인화 시스템(Personalized system) 등의 5가지 키워드로 제한하여 조사하였다. 총 37개의 저널에서 논문을 검색하였으며, 검색되어진 논문을 분석한 결과 추천시스템과 관련이 없는 논문을 제외한 총 187개의 논문을 선정하여 분석하였다. 이 연구에서는 그러나 컨퍼런스 논문, 석사, 박사학위 논문, 영어로 작성되지 않은 논문, 완성되지 않은 논문 등은 제외하였다. 본 연구에서는 187개의 논문을 분석하여 2001년부터 2010년까지의 각각의 년도 별 추천시스템의 연구에 대한 동향 분석, Journal별 추천시스템의 게재 분류, 추천시스템 어플리케이션의 사용 분야(책, 문서, 이미지, 영화, 음악, 쇼핑, TV 프로그램, 기타)별 분류 및 분석, 추천시스템에 사용된 데이터마이닝 기술(연관 규칙, 군집화, 의사 결정나무, 최근접 이웃 기법, 링크 분석 기법, 신경망, 회귀분석, 휴리스틱 기법)별 분류 및 분석을 수행하였다. 따라서 본 연구에서 제안한 각각의 분류 및 분석 결과들을 통하여 현재까지 추천시스템의 연구에 대한 연구 동향을 파악 할 수 있었으며, 분석결과를 통해 추천시스템에 관심이 있는 연구자와 전문가에게 미래의 추천시스템의 연구에 대한 가이드라인을 제시 할 수 있을 것이라고 기대한다.

• 한국도서관정보학회지
• /
• 제49권4호
• /
• pp.265-294
• /
• 2018

최근 정보의 폭발적인 증가로 인해 사용자에게 적합한 정보를 제공하기 위한 정보의 필터링이 매우 중요시 되고 있다. 한국과학기술정보연구원에서 운영하고 있는 학술정보서비스인 NDSL은 방대한 자료를 보유함에도 불구하고 사용자들은 검색 외에 자료 획득이 쉽지가 않다. 본 논문은 사용자에게 적합한 정보를 제공하기 위하여 키워드 특성을 활용한 서비스인 PIN(Profiling service In NDSL)을 제안한다. PIN은 키워드만을 가지고 검색하는 것이 아닌 사용자 본인 및 유사 사용자가 등록한 관심 키워드, 동시이용 키워드, 검색 키워드로 분석된 워드 클라우드를 제공하고 이를 통하여 사용자에게 맞춤형 논문, 보고서, 특허, 동향의 콘텐츠를 추천한다. 또한 콘텐츠를 보다 쉽게 접근하기 위하여 중복분류가 가능한 학술연구분류체계 기반 분류를 제공한다. 이를 검증하기 위해 NDSL의 축적된 2016년도의 국내논문의 데이터를 기반으로 분류별로 키워드를 추출하고 이를 통해 매칭 기반의 분류 모델을 만든 후 트레이닝 및 테스트를 거쳐 결과를 도출한다.

• 지능정보연구
• /
• 제29권3호
• /
• pp.37-55
• /
• 2023

전자저널의 발전과 다양한 융복합 연구들이 생겨나면서 연구를 게시할 저널의 선택은 신진 연구자들은 물론 기존 연구자들에게도 새로운 문제로 떠올랐다. 논문의 수준이 높더라도 논문의 주제와 저널 범위의 불일치로 인해 게재가 거부될 수 있기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 연구자의 저널 선정을 돕기 위한 연구는 영문 저널을 대상으로는 활발하게 이루어졌으나 한국어 저널을 대상으로 한 연구는 그렇지 못한 실정이다. 본 연구에서는 한국어 저널을 대상으로 투고할 저널을 추천하는 시스템을 제시한다. 첫 번째 단계는 과거 저널에 게재된 논문들의 초록을 SBERT (Sentence-BERT)를 이용하여 문서 단위로 임베딩하고 새로운 문서와 기존 게재논문의 유사도를 비교하여 저널을 추천하는 것이다. 다음으로 초록의 유사도 여부, 키워드 일치 여부, 제목 유사성을 고려하여 추천할 저널의 순서가 결정되고, 저널별로 구축된 단어 사전을 이용하여 선순위 추천 저널과 유사한 저널을 찾아 추천 리스트에 추가하여 추천 다양성을 높인다. 이러한 방식으로 구축된 추천 시스템을 평가한 결과 Top-10 정확도 76.6% 수준으로 평가되었으며, 추천 결과에 대한 사용자의 평가를 요청하고 추천 결과의 유효성을 확인하였다. 또한, 제안된 프레임워크의 각 단계가 추천 정확도를 높이는 데에 도움이 된다는 결과를 확인하였다. 본 연구는 그동안 활발히 이루어지지 않았던 국문 학술지 추천에 대한 새로운 접근을 제시한다는 점에서 학술적 의의가 있으며, 제안된 기능을 문서와 저널 보유상태에 따라 변경하여 손쉽게 서비스에 적용할 수 있다는 점에서 실무적인 의의를 가진다.

• 정보관리학회지
• /
• 제24권3호
• /
• pp.43-65
• /
• 2007

심사자 자동추천시스템은 심사 대상에 대한 포괄성, 전문성, 공정성, 타당성을 확보할 수 있도록 설계되어야 한다. 이를 위해 본 연구는 다면적인 학문분야분류표의 각 범주 간 연관성을 자동으로 산출할 수 있는 확률적 온톨로지를 적용하여 포괄적으로 심사자 추천 범위를 넓히고 전문성을 반영한 심사자 랭킹을 가능하도록 한다. 또한 연구자 간의 멘터, 공저역, 공동연구를 포함하는 연구자 네트워크를 구축하고 이를 심사자 배제 규칙으로 활용함으로써 공정한 심사자 추천이 이루어질 수 있도록 한다. 아울러, 전문가들을 통해 상기 방법론과 패널 결과를 검증 받아 타당성 있는 시스템이 갖추어야 할 방향을 제시한다.