• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.133-139
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• 2024

초고령사회로 인한 정보격차를 줄이기 위해 지자체에서 고령자를 대상으로 스마트폰 사용법 교육을 진행하고 있다. 하지만 1 대 다수 교육의 한계, 고령자의 학습 효과 미비 등의 문제점이 있어 스마트폰 교육에 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 이러한 문제점을 바탕으로 고령자 대상으로 반복적으로 학습할 수 있는 교육환경 등을 고려하여 오프라인 교육 현장에서 직접 사용할 수 있는 교육용 서비스를 제안하였다. 해당 연구의 앱은 생성형 AI를 이용하여 사용자가 실제 사용에서 어려워하는 부분을 파악해 사용자별로 다른 문제를 제공해 개인 맞춤형 실습이 이루어질 수 있도록 설계하였다. 기존의 지자체 교육과 연계해 사용한다면 1:1 교육, 시간, 그리고 내용 면에서 효율적인 스마트폰 교육이 이루어질 것으로 기대된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.19-29
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• 2002

현재 웹-기반 원격 교육에서의 사이버 평가 시스템들은 학생 개인의 특성과 성향을 고려하지 않고 있다. 특히, 문제 출제방식에서 기존의 전체 학생을 대상으로 한 단순하고 일반적인 출제방식을 사용하고 있다. 본 논문에서는 사용자 프로파일을 이용한 효율적인 사이버 평가 시스템을 제안한다. 먼저, 기존의 평가 시스템에서 소홀히 다루었던 학생 개인의 특성과 성향에 대한 사용자 프로파일을 이용하여 문제를 필터링 한 후, 문제를 출제하도록 함으로써, 시스템의 효율성을 높이고 학생들의 공부에 대한 관심과 능력에 따라 좋은 결과를 얻도록 하였다. 사용자 프로파일을 적용할 때에는 카테고리 기반 방식과 키워드 기반 방식을 합성한 문제출제 방식을 적용함으로써 문제에 대한 관심과 흥미를 유발하도록 하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.117-127
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• 2005

최근 전자상거래의 발전과 인터넷 사용자의 급증으로 온라인 상에서 수많은 광고들이 서비스되고 있다. 하지만 이러한 광고서비스는 사용자들의 성향 분석을 기초로 하기보다는 해당 광고의 일방적 서비스에 그치고 있다. 따라서 많은 웹사이트들이 해당 광고의 효율적 서비스를 위해 개인화된 광고서비스를 원하고 있고 해당 서버의 로그 분석을 통한 서비스를 연구 및 시행하고 있다. 본 논문에서는 개인화된 광고 서비스를 가능하게 하는 비교적 간단한 적응형 시스템을 설계하고, 그 성능을 실험하였다. 개인의 성향을 시스템에 가장 효율적으로 반영하기 위하여 개인 컴퓨터의 히스토리 파일을 원시 데이터로 하여 정제후 사용하여 이 파일을 이용하므로 해당 서버를 방문한 자에 한해서만 성향을 파악할수 있는 단점을 극복하여 고객이 다른 서버의 방문 기록도 활용하므로 좀더 현실성 있는 성향 파악이 가능하게 하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.91-109
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• 2011

본 연구는 튜터의 존재감이 낮은 이러닝 환경에서 인간 튜터를 대신하거나 이를 보완할 수 있는 존재로서 개인화된 e-튜터를 설계하고 개발하는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서는 인간 튜터가 기존에 수행했던 인지적, 감성적, 사회적 측면에서의 학습지원 역할에 근거하여 14개의 학습지원요소를 규명하고, 학습자의 학습상태에 따라 개인화된 학습지원을 제공할 수 있도록 e-튜터를 설계하고 개발하였다. 본 연구에서 개발된 개인화된 e-튜터의 학습지원에 대한 유용성 검증은 기업에 종사하는 202명의 성인학습자들을 대상으로 학습지원의 유용성 설문을 통해 조사되었다. 본 연구는 e-튜터를 적용하고자 하는 차세대 이러닝 시스템의 설계와 개발에 대한 지침을 제공하고, 인지적 학습 경험이 주를 이루었던 이러닝에 감성적, 사회적 경험을 추가함으로써 이러닝의 질적 수준을 높일 수 있기를 기대한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.41-51
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• 2009

본 논문에서는 이러닝의 교육적 효과를 높일 수있 는 '목표지향 개인화 이러닝 시스템'에 대한 모델을 제시하고 구현하였다. 이 모델을 따른 시스템은 학습을 이끌어 나가는 원동력이 되는 학습목표를 학습자가 선택하도록 하여 자기 주도 학습을 가능하게 하였다. 제안한 시스템을 구현하기 위해서 SCORM 2004 표준을 수정하여 개인화와 관련된 새로운 표준을 제안하였는데 첫째로 콘텐츠 사용통계에 관한 표준을 제안하였고, 둘째로 학습을 이끌어 가는 목표를 표현하는 표준을 제안하였다. 셋째로 앞서 제안한 시스템의 한 부분인 콘텐츠 모델과 시퀀싱 정보모델을 다루는 각각의 표준을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 모델과 표준을 이용하여 시스템을 구현한 후 다른 특성을 가진 학습자들에게 각각 다른 학습경로가 제시되는 것을 보임으로써 개인화 학습이 가능함을 증명하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제7권2호
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• pp.47-53
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• 2018

정보통신기술의 발전으로 교육분야에서도 시간, 장소 및 기기의 제약없이 학습이 가능한 스마트 교육이 활성화되고 있다. 그러나 주로 콘텐츠 기반의 교육 솔루션들이 제공되고 있고 학습자의 개별 특성을 파악하여 개별화된 학습을 제공하는 시스템 구축은 상대적으로 저조하다. 유아교육에서 자유선택활동은 중요한 놀이 활동이지만 교사들의 임상적 관찰에 의존함으로써 효율적으로 시행되지 못하고 있다. 최근 대두되고 있는 초연결성에 기반을 둔 사물인터넷 기술을 자유선택활동에 적용한다면 객관적이고 정형화된 데이터를 축적할 수 있고 이러한 데이터는 유아들의 개별화된 활동 유형과 놀이 형태 분석에 사용될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 오픈소스 하드웨어 기반으로 사물인터넷 환경을 구축하여 유아들의 자유선택활동을 관찰하는 시스템을 설계하고 구현한다. 제안된 시스템은 유아들의 활동정보를 축적하여 분석 자료로 제공함으로써 교사들의 업무 경감과 개별 유아들에 대한 맞춤 교육 자료로 활용될 것이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.325-333
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• 2016

The development of smart technology has brought the conversion of closed traditional e-learning contents into open flexible smart learning contents consisting of learner-centered modules, without the constraints of time and space by use of smart devices from the uniformed and passive classroom between teachers and learners. It has been demanded an open, personalized and customized teaching and learning contents of smart education and training systems according to wide supply of various smart devices. In this paper, we discuss about the status of the smart teaching and learning systems and analyze the characteristics and structure of the web contents for smart education and training systems by use of smart devices. And we propose a method how to block web contents, to extract them, and adapt personalized segments of web contents by adaptive algorithm into smart learning devices. We extract blocks from the web contents based on the smart device information and the preference information of the learners from existing web contents without the hassle of learners environment. After specifying a block priority from the extracted web contents by the adaptive segment algorithm, it can be displayed directly to the screen to fit the individual learning progress of the learners.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.71-80
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• 2006

전자상거래가 급속도로 발전함에 따라 고객들의 행동 패턴을 어떻게 발견하느냐와 웹 마이닝 기술을 사용하는 것에 의해 어떻게 상거래를 지능화 할 것인가에 대한 연구가 진행되고 있다. 현재까지 개인화와 상품 추천 시스템을 만들기 위해 가장 성공적이고 가장 넓게 사용되는 기술은 협업필터링 방법이다. 그러나 협업 필터링 방법은 특정 수 이상의 아이템에 대한 평가가 필요하다는 문제를 가지고 있다. 또한, 기존의 연관 규칙 기법은 개인별 사용자의 성향을 반영하지 못하는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 개선된 Apriori 알고리즘을 이용하고, 아이템들 간에 상호 관계를 가진 협업 필터링 방법을 사용하여 사용자 성향이 반영된 상품 추천 시스템을 개발하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.85-94
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• 2005

오늘날 웹 기반 학습 관리 정보시스템은 학습자의 개인 특성에 부응하는 많은 맞춤형 학습 정보시스템들이 개발되고 있다. 그러나 기존의 시스템들은 일방적인 푸쉬(push)방식이거나 혹은 컨텐츠를 재사용 하고 있어 시스템간 상호 운용성 및 유지 보수가 되지 않으며, 서로 이질적인 학습관리 시스템으로 학습관리 정보 체계가 상이하여 통합 관리가 되지 않았다. 이에 본 논문에서는 기존 시스템들의 단점을 보안하고 국제표준 SCORM 기반 맞춤형 학습 관리 정보 구현하였다. 시퀀싱한 컨텐츠를 적용하여 강의, 문항풀이를 하며 학습자를 평가하는 시스템과 그 결과를 바탕으로 계속적인 맞춤형 학습 기능을 제공한다.

• 식품보건융합연구
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• 제9권4호
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• pp.19-23
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• 2023

The integration of ChatGPT, an AI-powered language model, is causing a profound transformation within the food industry, impacting various domains. It offers novel capabilities in recipe creation, personalized dining, menu development, food safety, customer service, and culinary education. ChatGPT's vast culinary dataset analysis aids chefs in pushing flavor boundaries through innovative ingredient combinations. Its personalization potential caters to dietary preferences and cultural nuances, democratizing culinary knowledge. It functions as a virtual mentor, empowering enthusiasts to experiment creatively. For personalized dining, ChatGPT's language understanding enables customer interaction, dish recommendations based on preferences. In menu development, data-driven insights identify culinary trends, guiding chefs in crafting menus aligned with evolving tastes. It suggests inventive ingredient pairings, fostering innovation and inclusivity. AI-driven data analysis contributes to quality control, ensuring consistent taste and texture. Food writing and marketing benefit from ChatGPT's content generation, adapting to diverse strategies and consumer preferences. AI-powered chatbots revolutionize customer service, improving ordering experiences, and post-purchase engagement. In culinary education, ChatGPT acts as a virtual mentor, guiding learners through techniques and history. In food safety, data analysis prevents contamination and ensures compliance. Overall, ChatGPT reshapes the industry by uniting AI's analytics with culinary expertise, enhancing innovation, inclusivity, and efficiency in gastronomy.