본 논문은 캐릭터 웹드라마에 적합한 간접광고 제품을 추천하는 인공지능(AI) 시스템 알고리즘 개발에 관한 연구이다. 본 연구는 웹드라마의 대사 작성에 있어 그에 어울리는 간접광고 제품을 추천함으로써 시청자의 콘텐츠 몰입도를 높이고, 드라마의 스토리를 보다 깊게 이해하는 데 도움을 주는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 자연어처리 모델 인 GPT를 활용하여 대사, 줄거리를 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 소품형, 배경형 등 두 가지 유형의 간접광고 제품 추천 시스템을 개발한다. 이를 통해 웹드라마의 스토리에 부합하는 제품을 적절히 배치함으로써 간접광고가 자연스럽게 노출될 수 있도록 하고, 그로 인해 시청자들의 몰입도가 증가하며, 상품 홍보의 효과 또한 높인다. 숨겨진 뜻이나 문화적 뉘앙스를 완벽하게 이해하기 어려운 인공지능 모델의 한계와 학습에 필요한 충분한 데이터 확보가 어렵다는 한계가 있다. 그러나 본 연구는 AI가 창작물 제작에 어떻게 기여할 수 있는지에 대한 새로운 인사이트를 제공하고, 창의적 산업 분야에서 자연어 처리 모델의 활용 가능성을 넓히는 중요한 발판이 될 것이다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권12호
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pp.132-138
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2022
Due to the impacts of the current pandemic COVID-19 and the continuation of studying online. There is an urgent need for an effective and efficient education platform to help with the continuity of studying online. Therefore, the question bank system (QB) is introduced. The QB system is designed as a website to create a single platform used by faculty members in universities to generate questions and store them in a bank of questions. In addition to allowing them to add two types of questions, to help the lecturer create exams and present the results of the students to them. For the implementation, two languages were combined which are PHP and Python to generate questions by using Artificial Intelligence (AI). These questions are stored in a single database, and then these questions could be viewed and included in exams smoothly and without complexity. This paper aims to help the faculty members to reduce time and efforts by using the Question Bank System by using AI and Natural Language Processing (NLP) to extract and generate questions from given text. In addition to the tools used to create this function such as NLTK and TextBlob.
This study examines the use of hedges in cross-cultural communication between EFL learners in an e-learning environment. The study analyzes the use of hedges in a corpus of an interactive web with a bulletin board system through which college students of English at Japanese and Korean universities interacted with each other discussing the topics of local and global issues. It compares the use of hedges in the students' corpus to that of a native English speakers' corpus. The result shows that EFL learners tend to use relatively smaller number of hedges than the native speakers in terms of the frequencies of the total tokens. It further reveals that the learners' overuse of a single versatile high-frequency hedging item, I think, results in relative underuse of other hedging devices. This indicates that due to their small repertoire of hedges, EFL learners' overuse of a limited number of hedging items may cause their speech or writing to become less competent. Based on the result and interviews with the learners, the study also argues that hedging should be understood in its social contexts and should not be understood just as a lack of conviction or a mark of low proficiency. Suggestions were made for using computer corpora in understanding EFL learners' language difficulties and helping them develop communicative and pragmatic competence.
현재 초등학교에서는 이루어지는 영어 교육은 기본적인 의사소통 능력을 기르기 위해 언어의 4기능(듣기, 말하기, 읽기, 쓰기)을 통합적으로 사용할 수 있도록 내용이 구성되어 있다. 그러나 6학년 영어 쓰기 학습 내용의 구성을 보면, 영어 문장 쓰기 학습은 하고 있으나 단순히 문장 따라 쓰기, 단어 넣어 문장 완성하기 등으로 한정되어 있고, 영어 쓰기 학습을 할 시간이 절대적으로 부족하다. 또한, 학생들의 영어 쓰기 학습은 영어 단어 암기 학습으로 생각하여 영어 쓰기 학습에 대해 부정적인 생각을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구자는 웹을 기반으로 한 협동 영어 쓰기 학습 시스템을 개발하여 시간과 장소의 제약 없이 정규 수업 시간 외에 방과 후 시간 또는 가정에서 학습할 수 있도록 하였다. 또한, 학생들은 시스템을 활용해 자신의 생각을 영어로 표현하고, 동료들과의 협동학습을 통해 영어 쓰기 활동에 적극적으로 참여한 결과 영어 쓰기의 정의적 영역과 영어 쓰기 능력에 향상되었다.
본 논문에서는 디지털 논리회로의 개념학습을 위한 교육용 자바 애플릿을 설계방법을 제안하고 그에 대한 교육적인 유효성을 입증하기 위하여 학생 만족도 조사를 실시하였다. 제안된 교육용 자바 애플릿을 통하여 학습자들은 디지털 논리회로 실험과 관련된 개념과 원리, 가상실험장비, 그리고 가상 브레드 보드의 동작방법을 학습할 수 있다. 제안된 교육용 자바애플릿은 5개의 주요한 요소 즉, 디지털 논리회로의 동작에 대한 개념과 원리를 설명하는 원리학습실, 학습자들에게 웹기반 시뮬레이터를 제공하는 시뮬레이션 학습실, 오프라인 실험교육의 강의계획서에 대한 상호작용성이 있는 자바 애플릿을 제공하는 가상실험 학습실, 평가와 관리시스템으로 구성되어 있다. 모든 학습실은 학습효율의 극대화를 위하여 서로 유기적으로 결합되어 있다. 마지막으로 높은 학습에 대한 기준, 전체 실험시간의 단축, 실험장비의 손상율의 감소와 같은 긍정적인 결과를 얻었다.
초등영어교육이 듣기, 말하기 위주의 음성언어 중심 교육 원칙을 중요시하고 있으나 현재의 학습환경에서는 비디오나 오디오를 따라하는 수준에서 지도되고 있다. 음성언어 중심 영어학습은 ESL환경에서 배우는 것이 가장 효과적이라고 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 학교교육에서 배운 영어를 웹에서 학습할 수 있는 기회를 갖도록 멀티미디어 컨텐츠를 제작하여 제공하도록 하고 있다. 또한 화상회의 시스템이나 전자우편을 통하여 언제든지 다시 사용해 볼 기회를 갖게 함으로써 영어학습에 대한 강화가 실생활에서 일어날 수 있도록 하는 방안에 대해 연구하였다.
본 논문에서는 사용자의 감정 분석에 따른 향을 추천하는 스마트 미러 시스템을 제안한다. 본 논문은 자연어 처리 중 임베딩 기법(CounterVectorizer와 TF-IDF 기법), 머신러닝 분류 기법 중 최적의 모델(DecisionTree, SVM, RandomForest, SGD Classifier)을 융합하여 시스템을 구축하고 그 결과를 비교한다. 실험 결과, 가장 높은 성능을 보이는 SVM과 워드 임베딩을 파이프라인 기법으로 감정 분류기 모델에 적용한다. 제안된 시스템은 Flask 웹 프레임워크를 이용하여 웹 서비스를 제공하는 개인감정 분석 기반 향 추천 미러를 구현한다. 본 논문은 Google Speech Cloud API를 이용하여 사용자의 음성을 인식하고 STT(Speech To Text)로 음성 변환된 텍스트 데이터를 사용한다. 제안된 시스템은 날씨, 습도, 위치, 명언, 시간, 일정 관리에 대한 정보를 사용자에게 제공한다.
우리가 현재 사용하고 있는 단어의 70% 이상이 한자로 구성되어 있는 만큼 정확한 의미 전달을 위해 한자 교육의 필요성이 높아지고 있다. 또한 최근에는 단순히 한자의 독음과 뜻 뿐 만이 아니라 정확한 획순에 의해 올바로 한자를 쓰는 것에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 사용자의 학습 편의성을 제공하기 위한 서적들과 인터넷을 이용한 콘텐츠들이 개발되어지고 있다. 그러나 인터넷을 이용한 대부분의 콘텐츠들은 단순한 독음과 뜻만을 제시하고 학습하는 곳에 초점이 맞춰져 있다. 또한 서적들은 획순에 의한 한자 쓰기 학습을 적용하고 있으나 획일적인 반복만을 강조함으로써 학습효과가 높지 못하다. 따라서 본 논문에서는 웹을 통하여 인터넷상의 사용자가 언제 어디서나 자기 주도적 학습을 가능토록 하며, 한자의 독음 및 뜻과 함께 필순에 의한 쓰기 기능을 제공하는 콘텐츠를 구현하였다. 이를 통하여 사용자 중심의 자기 주도적 학습에 의한 학습 상황 관리 및 한자 학습에 있어서 정확한 읽기와 쓰기를 이해함으로써 학습 효과의 효율성을 높일 수 있다.
인터넷이 널리 보급되면서 웹을 이용한 이러닝 교육방법이 활성화되고 있다. 웹 기반 교육에 있어서 수학도 예외는 아니다. 그런데 수학식을 웹 마크업 언어 HTML의 이미지 태그를 이용하여 표현하면 구조적 특정을 가지는 수학식의 표현과 검색이 어렵게 되고, 수학 관련 어플리케이션에서의 재사용이 어렵게 된다는 문제가 발생한다. 그래서 본 논문은 MathML에 기반하고, ActiveX 컨트롤 기술을 이용한 수학식 생성 웹사이트를 설계하고 구현한다. 본 시스템은 ActivcX 컨트롤 기술을 이용하기 때문에 웹상에서 시공간 제약 없이 수학식 생성을 할 수 있고, 프로그램의 최신 버전 관리가 가능하다. 또한 본 시스템에서 생성한 수학식을 저장 가능하게 하여 차후에 재사용이 가능하도록 하였다.
이 논문에서 설계한 웹 기반 교육용 동적적응 하이퍼미디어 시스템에서는 영역 모델과 사용자 모델을 구조화하기 위해 XML을 기반으로 하는 마크업 언어를 정의한다. 이러한 마크업 언어는 웹 기반 교육용 적용형 하이퍼마디어 분야에서 자료를 구조화하기 위한 간단한 방법론을 가지고 쉽게 확장될 수 있고 저작될 수 있다. 또한 사용자의 브라우징 행위에 따라 자동적으로 하이퍼텍스트 네트워크를 재구성하는 학습 규칙을 제안하였다. 사용자 각각의 동적 이해 과정을 통해 하이퍼미디어 콘텐츠를 프리젠테이션 할 수 있는 기능을 포함하고 있다. 사용자 프로필은 사용자 모델 안에 포함되어 있고, 하이퍼미디어 콘텐츠인 영역 지식은 개념 기반의 영역 모델 형태로 설계되었으며, 제안된 학습 규칙에 따라 동적으로 재구조화가 이루어진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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