대학 교육에 있어서 전공과목의 선택은 학생들의 진로에 중요한 역할을 한다. 하지만, 산업의 변화에 발맞춰 대학 교육도 학과별 전공과목의 분야가 다양해지고 그 수가 많아지고 있다. 이에 학생들은 본인의 진로에 맞게 수업을 선택하여 수강하는 것에 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 대학 전공과목 추천 모델을 제시함으로써 개인 맞춤형 교육을 실현하고 학생들의 교육만족도를 제고하고자 한다. 모델 연구에는 대학교 학부생들의 2015년~2017년 수강 이력 데이터를 활용하였으며, 메타데이터로는 학생과 수업의 전공 명을 사용했다. 수강 이력 데이터는 컨텐츠 소비 여부만을 나타낸 암시적 피드백 데이터로, 수업에 대한 선호도를 반영한 것이 아니다. 따라서 학생과 수업의 특성을 나타내는 임베딩 벡터를 도출했을 시, 표현력이 낮다. 본 연구는 이러한 문제점에 착안하여, 네트워크 분석을 통해 학생, 수업의 벡터를 생성하고 이를 모델의 입력 값으로 활용하는 Net-NeuMF 모델을 제시한다. 모델은 암시적 피드백을 가진 데이터를 이용한 대표적인 모델인 원핫 벡터를 이용하는 NeuMF의 구조를 기반으로 하였다. 모델의 입력 벡터는 네트워크 분석을 통해 학생과 수업의 특성을 나타낼 수 있도록 생성하였다. 학생을 표현하는 벡터를 생성하기 위해, 각 학생을 노드로 설정하고 엣지는 두 학생이 같은 수업을 수강한 경우 가중치를 가지고 연결되도록 설계했다. 마찬가지로 수업을 표현하는 벡터를 생성하기 위해 각 수업을 노드로 설정하고 엣지는 공통으로 수강한 학생이 있는 경우 연결시켰다. 이에 각 노드의 특성을 수치화 하는 표현 학습방법론인 Node2Vec을 이용하였다. 모델의 평가를 위해 추천 시스템에서 주로 활용하는 지표 4가지를 사용하였고, 임베딩 차원이 모델에 미치는 영향을 분석하기 위해 3가지 다른 차원에 대한 실험을 진행하였다. 그 결과 기존 NeuMF 구조에서 원-핫 벡터를 이용하였을 때보다 차원과 관계없이 평가지표에서 좋은 성능을 보였다. 이에 본 연구는 학생(사용자)와 수업(아이템)의 네트워크를 이용해 기존 원-핫 임베딩 보다 표현력을 높였다는 점, 모델을 구성하는 각 구조의 특성에 맞도록 임베딩 벡터를 활용하였다는 점, 그리고 기존의 방법론에 비해 다양한 종류의 평가지표에서 좋은 성능을 보였다는 점을 기여점으로 가지고 있다.
최근 지표환경변화과정에서 발생하는 복잡계적 특성에 대한 관심이 증가하고 있으며, 이러한 문제를 해결하기 위한 도구로 다행위자시스템에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 이 연구는 최근 한국의 산림정책에서 중요하게 다루어지고 있는 산림개방의 문제를 사례로 토지피복변화의 직간접적인 영향을 평가할 수 있는 다행위자시스템(Multi-Agent System)을 개발하여, 강원도 평창과 정선의 가리왕산과 그 주변지역에 적용하였다. 이 연구에서 사용한 다행위자시스템은 LUDAS(Land Use DynAmic Simulator)로 인문환경과 자연환경의 공간적인 이질성과 상호작용을 동적으로 구현하는 강점이 있으며, 산지개방에 따른 사회 경제 및 자연환경적 영향을 종합적으로 비교 평가할 수 있는 장점을 가지고 있다. 모형은 인간 행위자와 그 의사결정으로 이루어져 있는 인문환경시스템, 자연환경과 산림생태계를 대표하는 자연환경시스템, 이를 연결하는 상호작용 연결고리와 정책 시나리오로 구성하였다. 모의 결과는 산림정책의 결과로서 지역주민의 소득과 생태계서비스의 가치, 소득 불평등의 정도로 도출하였다. 그 결과 최적의 산림정책 시나리오는 지형을 고려하여 산지를 개방하고, 지역주민을 대상으로 개방하며, 휴양지 목적의 산지 개방으로 도출되었다. 이 연구는 산림정책 수립과 토지이용 관련 정책연구를 위한 의사결정시스템 개발에 중요한 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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