• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제2권5호
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• pp.239-252
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• 2008

To facilitate the processes of e-learning resource description, discovery and reuse, e-learning objects should be appropriately described and classified using standard metadata that need to be published in a registry to reduce duplication of effort and enhance semantic interoperability. This paper describes how standard ebXML registries can be used for semantic grid computing for annotating, storing, discovering and retrieving e-learning object metadata. For semantic annotation of e-learning objects, IEEE Learning Object Metadata (LOM) is adopted as the metadata ontology. In order to support the e-learning metadata ontology in interoperable ebXML registries, a mapping scheme between LOM and ebXML Registry Information Model (RIM) is proposed. The usefulness of sharing e-learning object metadata is demonstrated by prototyping a semantic registry based on the scheme.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권11호
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• pp.249-259
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• 2006

이러닝 자원에 대한 재사용 과정을 편리하게 하기 위해서는 표준을 준수하는 메타데이터를 사용하여 이러닝 객체를 적정하게 기술하고 분류하는 작업이 필수적으로 요구된다. 이러한 메타데이터는 이러닝 객체의 재사용에 있어서 중복된 노력을 최소화하고 의미를 상호 이해할 수 있도록 등록저장소에 공개되는 것이 바람직하다. 본 논문은 이러닝 객체에 관한 메타데이터를 생성하고, 저장하고, 발견하며, 추출하는데 있어서 국제 표준인 ebXML(Electronic Business using extensible Markup Language) 등록저장소를 이용하는 방안을 제시한다. 국제적으로 광범위하게 채택되고 있는 IEEE LOM 표준을 준수하여 작성된 이러닝 객체 메타데이터를 ebXML 등록저장소에서 표현하고 관리할 수 있도록, LOM과 ebXML 정보모델간의 변환 체계를 제시하고, 이를 바탕으로 ebRR4LOM이라고 하는 이러닝 등록저장소 프로토 타입을 개발하여 이러한 등록저장소의 유용함을 설명한다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제10A권3호
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• pp.269-278
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• 2003

웹 기반 교육의 대중화로 학습 보조 도구를 이용한 다양한 웹 학습 방법들이 제시되고 있으며 또한 이틀 시스템의 운용 환경, 컨텐츠명세 그리고 활용 등의 상호 운용성 지원을 위한 표준화에 대한 연구가 국제표준기관 등을 통해 활발히 이루어지고 있다. 특히 e-learning 개발 환경을 위한 Learning Technology Standard Architecture(LTSA)를 기능별 5계층을 IEEK에서 제정하였다. 이 LTSA의 학습 보조 도구 표준화 영역에서 학습과정 피드백을 제공하는 질의 응답 학습 방법에 대한 표준규약기능을 명세하지 않고 있다. 본 논문에서는 국제표준화 기술인 ITSA 시스템 구성중 제 3계층을 기반한 질의 응답 학습 도구에 대해 연구한다. 데이터 중심으로 작성된 LTSA 컴포넌트를 객체지향 또는 컴포넌트 패라다임으로 재 정의하는 모델을 제안하고 기존의 Loaming Object Meatdata(LOM)을 참조하여 질의 응답 메타 데이터인 Query Answer Metadata(QAM)를 서술한다. 이들 재정의 모델과 QAM을 통합한 Query Answer Learning Tool(QALT)를 분석, 설계하여 프로토타이핑시스템으로 구현한다. 이를 통해 웹 기반 교육의 효율성 및 관련 도구 개발의 품질 및 생산성 효율을 가진다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제13A권1호
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• pp.87-94
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• 2006

웹이 보편화되고 웹 기반 학습을 관리하고 제공해 주는 학습관리시스템이 늘어남에 따라 이제 학습자는 시공간에 제약을 받지 않는 학습 환경을 체험 할 수 있게 되었다. 하지만 기존의 학습 관리 시스템들은 적합한 학습을 제공하기 위해 유용하고 적합한 메타데이터를 사용하고 있지 않다 이러한 문제점을 해결하기 위해서 학습관리 시스템에서는 학습자에게 다양한 학습 체험과 향상된 검색 능력을 제공할 수 있도록 학습자의 특성이나 많은 자원에 관한 학습 메타데이터를 자유롭게 정의하고 관리해야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 학습관리시스템에서 부가적인 학습 메타데이터를 사용할 수 있도록 하기 위하여 시맨틱 웹의 기반이 되는 언어인 RDF(Resource Description Framework)를 이용한 검색 방법과 학습 메타데이터 제작하고 관리할 수 있는 방법을 두 가지 형태로 제안하였다. 차세대 메타데이터 관리 방법을 통해 교수자는 빠르고 편리하게 차세대 학습 메타데이터를 작성하고 저장할 뿐 아니라 학습자에게 정확하고 확장된 검색방법을 제공한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제38권4호
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• pp.85-104
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• 2004

본 연구는 인터넷 기반의 교육정보서비스 기관에서 채택하고 있는 학습객체의 개념을 도입하여 학교도서관 정보시스템(DLS)의 메타데이터에 교육 관련 요소를 추가, 확장할 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 교수${\cdot}$학습의 상황에 따라서 정보자원에 접근토록 하고, 정보자원에 포함된 내부 데이터 요소의 제반 특성을 메타데이터로 기술하고 색인 함으로써 학습객체 단위로 접근할 수 있는 방안을 제시하는데 목적이 있다. 기존의 DLS의 메타데이터에 , , 요소를 추가하여 교수${\cdot}$학습 상황에 따라서 정보자원에 접근할 수 있도록 하고 요소를 이용하여 내부 학습객체의 개념을 수용할 수 있는 방안을 제시하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.75-85
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• 2003

본 연구는 SCORM 기반 학습 객체의 메타데이타 생성 즉 Asset, SCO, Contents Aggregation과 Contents Package에 대한 메타데이터를 생성하는 시스템(MetaGene)을 개발한다. SCORM 을 지원하는 LMS내 API 어댑터와 인터페이스를 위한 학습 객체 내에 API 활성화 함수를 내장시키고, 데이터 모델을 기반으로 학습 과정을 트래킹 하는 코드도 포함 시킨다. 또한 학습 객체들이 LMS에 전송되게 PIF(Package Interchange File)로 패키징 시킨다. MetaGene에 생성된 학습객체의 메타데이터와 컨텐츠 패키지의 manifest file을 $SCORM^{(TM)}$ Conformance Testsuite을 이용하여 유효성을 검증한다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.1076-1084
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• 2019

본 논문에서는 딥러닝을 적용하여 미디어 내의 등장인물 및 사물을 인식, 메타데이터를 추출하고 이를 통해 아카이브를 구축하는 시스템을 개발하였다. 방송 분야에서 비디오, 오디오, 이미지, 텍스트 등의 멀티미디어 자료들을 디지털 컨텐츠로 전환하기 시작한지는 오래 되었지만, 아직 구축해야 할 자료들은 방대하게 남아있다. 따라서 딥러닝 기반의 메타데이터 생성 시스템을 구현하여 미디어 아카이브 구축에 소모되는 시간과 비용을 절약 할 수 있도록 하였다. 전체 시스템은 학습용 데이터 생성 모듈, 사물 인식 모듈, 등장인물 인식 모듈, API 서버의 네 가지 요소로 구성되어 있다. 미디어 내에서 등장인물 및 사물을 인식하여 메타데이터로 추출할 수 있도록 딥러닝 기술로 사물 인식 모듈, 얼굴 인식 모듈을 구현하였다. 딥러닝 신경망을 학습시키기 위한 데이터를 구축하기 용이하도록 학습용 데이터 생성 모듈을 별도로 설계하였으며 얼굴 인식, 사물 인식의 기능은 API 서버 형태로 구성하였다. 1500명의 인물, 80종의 사물 데이터를 사용하여 신경망을 학습시켰으며 등장인물 테스트 데이터에서 98%, 사물 데이터에서 42%의 정확도를 확인하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제54권2호
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• pp.419-434
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• 2020

본 연구의 목적은 랜드마크 이미지의 AI 학습용 데이터 구축을 위한 메타데이터 표준 설계 방안을 제시하기 위함이다. 이를 위해, 이미지 검색시스템의 종류와 각각의 색인 방식에 관한 최신 기술 현황을 포괄적으로 조사하여 분석하고, AI 머신러닝을 적용한 랜드마크 인식에 필수적인 학습용 공개 데이터셋과 이미지 객체 인식에 관한 기계학습 도구를 조사하였다. 이를 통해, 랜드마크 이미지 AI 학습용 데이터에 최적화된 메타데이터 요소를 선정하고 각각의 요소에 대한 입력 데이터를 정의하였다. 결론 및 제언에서는 랜드마크 인식을 활용한 추천시스템을 포함한 응용서비스 개발 방안을 논의하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.199-206
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• 2003

XML은 데이터 관리와 표현의 유연성으로 인해 웹의 새로운 개발 도구로 자리를 잡아가고 있으며, 컴퓨터 교육에서는 학습객체라는 많은 웹 컨텐츠들을 통합하는 도구로도 사용되고 있다. 하지만 학습객체를 통합하고 관리하는 온라인 학습 시스템을 구현하기에 앞서, 구현 시스템에서 학습객체를 처리하기 위한 메타데이터를 어떻게 저장하고 추출 및 통합하느냐의 연구가 선행되어져야 한다. 따라서 본 연구에서는 3-tier 방식의 온라인 학습 시스템과 메타데이터가 저장된 데이터베이스 서버를 구현할 때 필요한 메타데이터 추출방법의 하나로 DBMS의 웹서비스를 이용하는 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법의 효율성 측정을 위해 MS SQL Server 2000과 Oracle 9i를 대상으로 30여개의 샘플 메타데이터를 저장하고, 이를 추출하는 응답시간을 측정해 보았다. 이 방법을 사용하기 위해서는 추출된 메타데이터를 DOM/SAX 와 같은 XML 처리 파서가 필요하지만, 측정된 결과 비교적 빠른 응답시간을 보여 데이터베이스에 저장된 메타데이터를 추출하고 통합하는 한 방법으로 충분히 사용할 수 있다는 결과를 얻었다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제11A권2호
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• pp.207-212
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• 2004

본 연구에서는 SCORM 시퀀싱 모델을 기반으로 학습객체의 구조에 대한 정보, 학습자에게 학습 객체를 어떻게 전달할 지를 결정하는 규칙 등을 포함하고 있는 학습 컨텐츠 구조를 제시한다. 다양한 학습 환경에서 학습 컨텐츠 객체의 재사용과 공유가 쉬워진다. 서로 다른 교수법을 적용하여 학습이 진행되도록 동일한 학습 객체들에 대한 시퀀싱 생성 도구를 개발한다. 또한 학습자 정보 트래킹을 위한 SCO(Sharable Content Object) 함수를 추가하고 학습 객체가 SCORM RTE(Run-Time Environment)와 통신을 위해 PIF(Package Interchange File)로 자동 패키징 시킨다.