• 실천공학교육논문지
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• 제12권1호
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• pp.49-60
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• 2020

4차 산업혁명이라는 지식기반 시대의 도래로 대학교육 전반에 대한 패러다임의 대전환과 함께 대학교육 방식의 전면적 개편이 요구되면서 그에 대한 해결책 중의 하나로 맞춤형 학습을 통한 역량 강화가 대두되고 있다. 개별 학습자의 특성과 상태에 대한 맞는 적정 교육을 제공하기 위해서는 학습자 특성에 대한 이해 및 대학에서의 지원 방안 등 다양한 차원에서의 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 K 대학이 역량기반 맞춤형 학습을 효과적으로 도입할 수 있도록 지원하기 위한 방안을 학습자 대상의 탐색적 연구를 통해 검토하고자 하였다. 연구 수행의 내용 및 방법은 다음과 같다. 첫째, K 대학의 역량기반 맞춤형 학습지원을 위한 시사점을 얻기 위해 역량 및 맞춤형 학습과 관련된 선행연구들을 살펴보았다. 둘째, K 대학의 재학생 6명을 연구대상자로 선정, 표적집단면접법(FGI), 학습스타일 진단, 역량기반 학습성과 분석 및 학습스타일 진단 결과지 제공, 1대1 인터뷰 등을 진행하는 맞춤형 학습 파일럿 테스트(Pilot test)를 진행하고, 연구결과를 통해K 대학의 효과적 맞춤형 학습 지원을 위한 주요 이슈 및 시사점을 도출하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제15권2호
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• pp.1-18
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• 2010

이동통신 시장의 경쟁이 격화됨에 따라 이미 포화상태에 다다른 음성 서비스보다는 데이터 서비스를 증가시키기 위해 통신사들이 노력하고 있다. 그러나 단말기의 한계로 인해 자신이 원하는 서비스를 검색하는 것이 쉽지 않고, 시간 역시 많이 소모되는 문제점으로 인해 데이터 서비스 시장이 기대한 만큼 성장하지 않고 있는 상황이다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 극복하기 위하여, 이동통신사에서 보유하고 있는 위치정보와 무선인터넷 이용로그를 기반으로 개인이 처한 상황에 맞게 무선 서비스를 추천하는 개인화 서비스 방안을 제시하고자 한다. 이를 위해 무선통신사의 실제 데이터를 기반으로 기지국의 위치정보와 해당위치에서의 서비스 이용 정보를 이용하여 군집 분석을 실시하고, 이를 기반으로 협업 필터링를 이용한 무선 서비스의 개인화 서비스 방안을 제안한 후 이를 검증하였다. 또한 분류된 군집의 특성을 분석하고, 이를 기반으로 한 무선 서비스 추천 방안을 제시하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권2호
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• pp.206-218
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• 2002

본 논문에서는 서로 다른 플랫폼으로 구성된 허브 사이트 가맹점들이 지역적으로 분산되어 있는 분산 이기종 환경에서 각 가맹점들의 기존 플랫폼을 통일시키지 않고 독립적으로 고객이 관심을 가질만한 맞춤 정보 및 광고를 선정하여 제공하기 위한 시스템 설계 및 구현 내용을 서술한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 각 가맹점을 방문하는 고객들의 정보를 수집하기 위한 모니터링 기능, 고객 개개인의 특성에 맞는 서비스를 선정하기 위한 벡터 모델, 그리고 벡터 모델을 이용하여 선정된 서비스를 허브사이트 또는 각 가맹점을 방문하는 고객 개개인에게 제공하기 위한 기능을 지원한다. 본 시스템은 상점 입장에서는 허브 사이트 가맹점이 됨으로써 기존 플랫폼을 바꾸지 않고도 통합 서비스 및 개인화 서비스 제공이 가능하며, 고객 입장에서는 한번의 고객 등록으로 맞춤 서비스를 제공받을 수 있다는 장점을 갖는다.

• 한국전자거래학회지
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• 제12권3호
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• pp.269-282
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• 2007

본 논문에서는 도메인 온톨로지를 사용하여 개인화 된 개념 기반의 검색 기법을 제안하였다. 제안 모델은 도메인 온톨로지를 이용한 컨텐츠의 대표 개념 추출, 컨텐츠 가중치와 개념 가중치를 이용한사용자 프로파일 구성 그리고 개인화 된 개념 기반 검색 과정으로 구성된다. 컨텐츠의 대표 개념은 TScore 기법을 이용하여 추출하였고, 사용자 프로파일은 개인 정보 수집 모듈을 통해 개념 가중치가 높은 개념을 대상으로 구성하였다. 개념 기반 검색을 위해 사용자 프로파일의 개념 집합과 컨텐츠의 대표 개념 집합간에 유사도를 비교하여 개인이 선호하는 개념의 우선순위에 의해 컨텐츠를 검색하였다. 본 논문에서 제안한 기법의 효율성을 검증하기 위하여 인터넷 사이트에서 컨텐츠를수집하고사용자프로파일을구성하여 실험하였다. 실험 결과, 제안한 검색기법이 기존의 기반의 검색 기법에 비해 우수함을 보였다. 제안된 기법은 개인화 된 추천 시스템이나 전자 도서관 등과 같은 분야에서 효율적으로 적용할 수 있으리라 기대된다.

• 한국비블리아학회지
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• 제30권4호
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• pp.115-134
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• 2019

본 연구는 에니어그램을 이용하여 청소년들의 성격유형별로 맞춤도서를 선정하여 독서지도 프로그램을 실시하였을 때, 정서지능 및 진로성숙도에 긍정적인 영향을 미치는가를 사전-사후 검사를 실시하여 효과를 측정하였다. 에니어그램 성격유형 6번 유형의 학생을 대상으로 맞춤독서 프로그램을 시행하고 정서지능 검사와 진로성숙도 검사를 실시하였을 때, 정서지능과 진로성숙에 긍정적 효과가 있음을 발견하였다. 또한, 피험자들의 만족도 조사와 개인적 의견의 질적분석을 수행하였다. 후속연구에서는 규모의 학생 수를 확보한 프로그램진행, 프로그램 진행시 적절한 독서시간 확보, 에니어그램 성격유형별 단독연구 실행이 제언되었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.51-60
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• 2021

디지털 미디어와 처리기술의 발전으로 여러 교육 분야에서 학습자의 문맥 데이터에 기반한 맞춤형 교육의 수요가 증가하고 있다. 음악 교육에서도 학습자의 숙련도와 연습량, 능력치 등을 고려하여 학습자에게 적합한 교육 컨텐츠를 제공해주는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 코드를 습득하려는 학습자에게 적합한 악보를 추천하는데 도움을 주기 위하여 연습 데이터와 악보의 코드 데이터를 추출하고 분석하는 기법을 정의하였다. 구체적으로, 학습자의 숙련도 프로파일을 구축하고, 악보로부터 코드 시퀀스 패턴을 추출하여 이들의 관계를 분석하고 시각화하였다. 그리고 악보 유사도, 학습자의 숙련도 유사도, 학습자의 악보 및 코드 숙련도, 학습자별 마스터된 코드와 코드 시퀀스 패턴에 대한 분석을 수행하여 맞춤형 교육에 활용 가능성을 보였다. 이후 사용자가 선택한 악보 리스트를 대상으로 통합 요약된 코드 시퀀스 그래프를 생성하면 여러 악보를 동시에 고려한 코드 연습 프로그램을 효과적으로 만들 수 있다.

• 한국의류학회지
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• 제30권9_10호
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• pp.1389-1399
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• 2006

The purpose of this study was to measure customer equity, to identify customer equity dimensions reflecting characteristics of fashion products, and to understand dimensions that influence customer equity of fashion product. As for this research, an exit poll was conducted at 6 department stores located in Seoul and total 406 responses were used for the analysis. For the data analysis, descriptive statistics(i. e. frequency, percent, $X^{2}$), factor analysis, multiple-regression were used by utilizing SPSS 10.0 program. The results of this study were as follows: First, 35.5% of fashion product customer equity distributes between 1 million and 3 million won, 32.8% between 100,000 won and 1 million won in present. Second, as a result of factor analysis, dimensions of fashion product customer equity consists of 6 factors, including 'personalized relationship', 'discriminative brand image', 'cognitive value', 'beneficial value', 'constant brand image', and 'credible relationship' Third, the effect of fashion product factors on consumer equity, the higher 'personalized relationship', 'unique brand image', and 'trust relationship' are, the higher customer equity is. In conclusion, this study has significance in that it helps measure customer equity by predicting consumer's future purchase behavior in money and to understand influencing factors for fashion product customer equity.

• 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.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.159-164
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• 2019

ICT 기술 발전으로 강아지와 고양이등 반려동물 돌보기와 건강에 대한 관심도가 높아지고 있다. 본 논문에서는 반려동물 산업의 다양한 분야에 활용될 수 있도록 반려동물 사료의 성분 데이터를 기반으로 군집분석을 수행하고 적합한 서비스에 대해 고찰한다. 군집분석을 위해 시중에서 유통되고 있는 300여 개의 강아지 및 고양이 펫푸드를 대상으로 성분별 상관관계를 분석하여 유사성을 측정하며, Hierarchical, K-Means, Partitioning around medoids(PAM), Density-based, Mean-Shift 등의 다양한 클러스터링 기법을 활용하여 군집화 하여 분석한다. 또한 반려동물의 개인화 추천시스템도 제안한다. 본 논문의 연구 결과는 반려동물을 대상으로 한 사료 추천시스템 등의 맞춤형 개인화 서비스에 활용할 수 있다.

• 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.