• 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.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.37-45
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• 2023

Adaptive has gained significant attention in Education Technology (EdTech), with personalized learning experiences becoming increasingly important. Next-generation chatbots, including models like ChatGPT, are emerging in the field of education. These advanced tools show great potential for delivering personalized and adaptive learning experiences. This paper reviews previous research on adaptive learning and the role of chatbots in education. Based on this, the paper explores current and future chatbot technologies to propose a framework for using ChatGPT or similar chatbots in adaptive learning. The framework includes personalized design, targeted resources and feedback, multi-turn dialogue models, reinforcement learning, and fine-tuning. The proposed framework also considers learning attributes such as age, gender, cognitive ability, prior knowledge, pacing, level of questions, interaction strategies, and learner control. However, the proposed framework has yet to be evaluated for its usability or effectiveness in practice, and the applicability of the framework may vary depending on the specific field of study. Through proposing this framework, we hope to encourage learners to more actively leverage current technologies, and likewise, inspire educators to integrate these technologies more proactively into their curricula. Future research should evaluate the proposed framework through actual implementation and explore how it can be adapted to different domains of study to provide a more comprehensive understanding of its potential applications in adaptive learning.

• 실천공학교육논문지
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• 제16권2호
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• pp.115-119
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• 2024

ICT 산업 종사자 수의 증가에 따라 VDT 증후군 예방을 위한 연구가 요구되고 있다. 기존의 자세 교정 제품들은 대부분 카메라 의존도가 높거나 웨어러블 기기의 센서에만 의존하고 있다. 본 논문에서는 내장 카메라와 원형 압력 센서를 활용하여 자세 정보를 수집하는 자세 교정 시스템을 개발하였다. 또한 초기 사용자의 '바른 자세'를 입력받고 이를 기반으로 사용자의 자세를 모니터링하는 맞춤형 서비스를 제공한다. 본 시스템은 사용자의 일상 업무 중 자세를 정밀하게 교정함으로써 VDT 증후군을 예방 및 개선하며 최종적으로 ICT 산업 종사자의 업무 효율 향상을 기대할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제13권1호
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• pp.11-23
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• 2007

본 논문에서는 사용자에게 개인화된 서비스를 제공하기 위해 제안된 프로파일들의 효율적인 운영을 위한 웹 서비스 기반의 프레임워크를 설계 및 구현한다. 프로파일들은 사용자에게 개인화된 서비스를 제공하기 위해 사용자 관련 정보들로 구성되어야 하며 사용자 디바이스, 프로파일 저장소, 서비스 서버간에 주기적.비주기적 또는 이벤트에 따라 교환이 가능해야한다. 또한 프로파일들은 개인화된 서비스를 위해 프로파일을 필요로 하는 서비스 업체들에게 제공되어야 한다. 프로파일들이 개인화된 서비스에서 효율적으로 운영되기 위해서는 이와 같은 기능들을 제공하는 프로파일 프레임워크가 필요하다. 제안된 프로파일 프레임워크는 다양한 디바이스와 플랫폼에 관계없이 프로파일 교환 및 제공을 위해 웹 서비스를 사용하였다. 또한 프로파일의 효율적인 운영을 위해 메타데이타 구성 방법과 동적 구성 방법 등의 기술들을 프레임워크에 적용하였다. 제안된 프레임워크를 이용하여 실험 시스템을 구축하고, 이를 이용하여 실험한 결과 플랫폼 및 디바이스에 관계없이 프로파일 교환 및 제공이 가능하였으며, 프로파일 처리 및 관리에 효율적이었다. 제안된 프레임워크를 이용하여 구현된 시스템은 효율적인 프로파일 운영 기능을 통하여 사용자에게 개인화된 서비스 제공의 기반을 마련해 주었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.284-295
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• 2019

소셜 미디어 환경에서 여행과 커뮤니티에서 기고한 사진과 관련된 메타 데이터 (태그, 지리적 위치 및 찍은 날짜)에 기반한 개인화 된 여행 경로 추천 기법이 연구되고 있다. 사용자는 소설 미디어를 사용하고 자신의 위치 기록을 여행 경로의 형태로 기록한다. 이러한 여행 경로 정보는 미래의 여행자들에게 새로운 추천 정보를 제공하기 위한 유용한 정보로 활용 될 수 있다. 본 논문에서는 라이프 로그를 기반으로 한 개인화 된 여행 경로 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 여행자 및 지역 사회가 제공한 라이프 로그 및 사진 정보를 활용하여 사용자에게 개인화된 추천 서비스를 제공할 수 있을 뿐만 아니라 개별 관심 장소가 아닌 대중적인 여행 경로도 추천 할 수 있다 (POI). 제안하는 개인화된 여행 경로 추천 기법은 POI 가지치기 단계와 여행 경로 생성 단계로 구성된다. POI 가지치기 단계에서는 POI 전체 데이터로부터 사용자에게 추천할 경로를 생성하는데 필요한 POI만을 남기고 가치기를 수행한다. 여행 경로 생성 단계에서는 POI 가지치기 단계를 통해 도출된 POI 사용자 관심도, 비용, 시간, 이벤트 등을 고려하여 후보 경로를 생성한다.

• 경영정보학연구
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• 제23권3호
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• pp.201-223
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• 2021

스마트홈(Smart Home)은 일상생활에서의 편의성을 높이고 가정에서의 삶의 질을 향상시킬 수 있도록 하는 첨단 사물인터넷(IoT) 서비스이다. 최근 인공지능(AI) 기술이 적용된 스마트홈 서비스가 등장하면서 그에 대한 관심이 더욱 증가하고 있다. 스마트홈 시장에서의 경쟁 우위 선점을 위해, 기업들은 사용자들에게 맞춤형 "개인화 서비스"를 제공하고 있으며, 이는 스마트홈 사용을 보다 촉진할 수 있는 핵심 서비스라 할 수 있다. 본 연구는 스마트홈 개인화 서비스에 대한 가치 인식과 사용의도에 대한 영향 요인을 고찰하고자 한다. 본 연구에서는 스마트홈 개인화 서비스에 대한 가치 인식에 영향을 주는 핵심 요인으로 4가지 차원의 동기화된 혁신성(인지적, 기능적, 쾌락적, 사회적 혁신성)과 프라이버시 위험 인식에 초점을 두고 그 영향력을 분석하였다. 특히 본 연구에서는 최근 사회형태적으로 차별화된 특징을 보이고 있는 MZ세대(10후반~30대의 젊은 층)와 40~50대 이상의 X세대 및 베이비붐 세대 간 차이점이 있는지 비교 분석하였다. 이를 통해, 기성세대와 다른 MZ세대가 보이는 차별적 특징을 도출하고, 스마트홈 서비스 사용 활성화를 위한 학문적·실무적 시사점을 제공하고자 한다.

• 정보관리학회지
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• 제23권2호
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• pp.167-183
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• 2006

본 연구는 이메일에 나타난 감성정보 메타데이터 추출에 있어 자연언어처리에 기반한 방식을 적용하였다. 투자분석가와 고객 사이에 주고받은 이메일을 통하여 개인화 정보를 추출하였다. 개인화란 이용자에게 개인적으로 의미 있는 방식으로 콘텐츠를 제공함으로써 온라인 상에서 관계를 생성하고, 성장시키고, 지속시키는 것을 의미한다. 전자상거래나 온라인 상의 비즈니스 경우, 본 연구는 대량의 정보에서 개인에게 의미 있는 정보를 선별하여 개인화 서비스에 활용할 수 있도록, 이메일이나 토론게시판 게시물, 채팅기록 등의 텍스트를 자연언어처리 기법에 의하여 자동적으로 메타데이터를 추출할 수 있는 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 온라인 비즈니스와 같이 커뮤니케이션이 중요하고, 상호 교환되는 메시지의 의도나 상대방의 감정을 파악하는 것이 중요한 경우에 그러한 감성정보 관련 메타데이터를 자동으로 추출하는 시도를 했다는 점에서 연구의 가치를 찾을 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제9권3호
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• pp.177-191
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• 2003

상품추천시스템은 고객들에게 추천 상품 리스트를 만들어 고객들이 구매 가능성이 있는 상품을 쉽게 찾도록 도와주는 개인화 된 정보필터링 기술이다 협업 필터링(collaborative filtering)이 가장 성공적인 상품추천 기법으로 알려져 있으며 많이 이용되고 있다. 그러나, 인터넷 쇼핑몰에서 관리하는 상품과 고객의 수가 급속히 증가하면서 협업필터링에 기반 한 상품추천 시스템은 입력데이터의 희박성(Sparsity) 문제와 시스템 확장성(Scalability) 문제가 노출되고 있다. 따라서 본 연구에서는 협업필터링 기반 상품추천시스템의 상품추천 효과 및 성능을 개선하기 위해 웹 마이닝과 군집분석 기법에 기반을 둔 개인별 상품추천 방법론을 개발한다. 또한 실제 인터넷 쇼핑몰에서 개인별로 상품을 추천할 때 개발된 상품추천 방법론을 적용하여 다른 기존 상품추천 방법론과 실험적으로 비교함으로써 개발 방법론의 효과 및 성능을 검증한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권12호
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• pp.1618-1624
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• 2018

플립러닝을 기반으로 학부중심 학사 구조가 4차 산업혁명시대 대학교육의 변화를 통해 학생들은 문제 해결능력을 기반으로 가치창출 능력을 배양하는 필수화 과정이 되어야 한다. 이를 위해 창안된 프로젝트기반 학습법(Project Based Learning)과 MOOC를 결합한 거꾸로 학습법(Flipped Learning)을 과감하게 도입 및 확산하고, 날로 고도화되어 가는 AI기반의 학습컨설팅(E-Advisor)의 도입과 확산에 따라 4차 산업혁명에 부합하는 "개인 맞춤교육"으로의 전환이 이루어져야 한다.

• 대한두경부종양학회지
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• 제39권1호
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• pp.1-9
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• 2023

Technological advancement in human genome analysis and ICT (information & communication technologies) brought 'precision medicine' into our clinical practice. Precision medicine is a novel medical approach that provides personalized treatments tailored to each individual by precisely segmenting patient populations, based on robust data including a person's genetic information, disease information, lifestyle information, etc. Precision medicine has a potential to be applied to treating a range of tumors, in addition to non-small cell lung cancer, in which precision oncology has been actively practiced. In this article, we are reviewing precision medicine in head and neck cancer (HNC) with focus on tumor agnostic biomarkers and treatments such as NTRK, MSI-H/dMMR, TMB-H and BRAF V600E, all of which were recently approved by U.S. Food and Drug Administration (FDA).