• 대한설비관리학회지
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• 제23권4호
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• pp.57-64
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• 2018

User-based collaborative filtering is a method of recommending an item to a user based on the preference of the neighbor users who have similar purchasing history to the target user. User-based collaborative filtering is based on the fact that users are strongly influenced by the opinions of other users with similar interests. Item-based collaborative filtering is a method of recommending an item by comparing the similarity of the user's previously preferred items. In this study, we create a recommendation model using user-based collaborative filtering and item-based collaborative filtering with consumer's consumption data. Collaborative filtering is performed by using RFM (recency, frequency, and monetary) technique with purchasing data to recommend items with high purchase potential. We compared the performance of the recommendation system with the purchase amount and the performance when applying the RFM method. The performance of recommendation system using RFM technique is better.

• International Journal of Contents
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• 제15권4호
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• pp.89-96
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• 2019

This study examines the impact of online collaborative English language learning to enhance learner motivation and classroom engagement in university English instruction. The role of learner motivation and classroom engagement has gained much attention under the premises of current constructivist framework of English as a foreign language education. To promote learner motivation and classroom interaction in English instruction, participants in this study engaged in integrative English learning activities through online group collaboration and peer-tutoring. They exchanged productive peer response and shared their learning experiences throughout the integrative English learning activities. Digital technology played an integral role in motivating the learning process of the participants. Data for this study were gathered through an online questionnaire survey and semi-structured interviews. The data were analyzed based on the ARCS motivational model of instructional design to identify the motivational aspects of integrative English learning activities. This study reveals that participants of this study regarded online collaborative English learning activities as the positive and motivating learning experience. The online collaborative English reading instruction had positive effect on improving EFL university students' learning performance. Participants of this study also identified affective and metacognitive benefits of online collaborative EFL learning activities for learner motivation and classroom engagement. This study reveals that the social networking platform in online group collaboration played a crucial role for the participants in understanding the integration of online group collaboration as the positive and effective language learning strategy. This study may have implications in suggesting the effective instructional design for promoting learner motivation and classroom interaction in EFL education.

• 한국문헌정보학회지
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• 제41권2호
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• pp.219-236
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• 2007

본 연구는 한국과 일본의 대표적인 과학기술정보센터인 KISTI와 JST의 과학기술정보를 공유 활용할 수 있도록 디지털도서관모형을 제시하였다. 이를 위해 디지털도서관의 개념, 구성 요소를 포함한 프레임웍과 기술 요소를 살펴보았으며, 협력 기반 디지털도서관의 사례를 조사 분석하여 최근 디지털도서관 협력의 특징을 고찰하였다. 제안된 디지털도서관 모형은 단계적으로 협력의 범위를 확장하는 모형으로, 대상 자원의 협력 및 공유 가능성에 따라 데이터의 직접 교환과 분산검색을 병행하며 메타데이터로부터 원문으로 자연스럽게 연결하는 방안이 포함되어 있다. 제안된 모형은 다른 분야나 타 기관과의 협력에서도 적용 가능할 것이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.173-183
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• 2018

다자간 협업이 요구되는 신규 사업 시 협업 절차를 수립하거나 이미 다자간 상호 연계 형태로 진행되는 협업 절차에서 문제점을 분석하여 객관적으로 증빙하고 제도를 개정하는 일은 매우 어려운 작업이다. 본 연구에서는 PERT/CPM 네트워크 다이어그램을 활용하여 협업 주체 간 업무 처리 절차를 수립하고 처리 소요 기간을 산출할 수 있는 협업 프로세스를 위한 최적화 수립 모형을 제안하였다. 또한 본 연구에서 개발한 협업 프로세스 최적화 수립 모형의 실효성과 유용성을 검증하기 위하여 고용노동부에서 실시하고 있는 학위연계형 일학습병행제 학습근로자 선발 절차의 협업 절차 최적화 작업에 적용하였다. 본 연구는 협업 절차를 새로이 수립하거나 재구성해야 하는 경우 뿐만 아니라 정보시스템 구축을 위해 협업 주체 간 정보시스템 간 연계 업무 절차를 표준화하기 위하여 유용하게 활용할 수 있다.

• 한국과학교육학회지
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• 제37권6호
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• pp.993-1003
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• 2017

교수자들은 팀기반 프로젝트 학습을 통해 학생들이 협업능력과 실생활 문제해결력을 기르기를 기대한다. 하지만 프로젝트 학습에서 학생들은 단순분업방식으로 문제를 해결하려 할 뿐 아니라 학습전이가 잘 일어나지 않는 경향이 있다. 학생들이 협업의 시너지를 내고 서로의 지식을 이용하여 학습전이를 일어나게 하기 위해서, 이 연구에서는 교류기억체계(TMS) 기반 협력학습 모형을 개발하여 적용하고 그 효과를 검증하고자 한다. 교류기억체계 기반 협력학습 모형은 과학개념을 학습하면서 동료의 전문성을 파악하는 교류기억체계 개발 단계, 간단한 협력적 문제해결을 통해 신뢰를 기르는 교류기억체계 정교화 단계, 마지막으로 조직화된 지식처리를 하는 교류기억체계 적용의 3단계로 이루어져 있다. 첫 번째 단계에서 동료교수법을 통해 과학개념을 학습함과 동시에 그룹 구성원이 서로 어떤 지식을 잘 알고 있는지 전문성을 파악한다. 두 번째 단계에서 잘 정의된 실험 문제를 협력적으로 해결하며 근전이를 경험한다. 세 번째 단계에서 근전이 경험을 바탕으로 프로젝트 수행을 위한 원전이를 통해 빈약하게 정의된 문제를 해결한다. 이 모형을 기반으로 기하광학과 음파에 관한 15주 교육 프로그램을 만들어 대학생들에게 적용하였다. 이 중 프로젝트 1개를 적용한 5주간의 자료를 수집하고 분석하였다. 적용결과, 일반 프로젝트 학습을 적용한 그룹의 TMS변화는 유의하지 않았음에 비해, 교류기억체계 기반 협력학습모형을 적용한 그룹의 TMS는 단계적으로 향상되었고, 첫째 주와 마지막 주의 차이는 통계적으로 유의하였다. 또한 실험집단은 비교집단에 비해 프로젝트 수행에서 학습전이가 더 잘 일어난 것을 확인할 수 있었다. 학생들이 협력을 통해 시너지를 얻는 방법을 익히고, 학습한 내용을 문제해결에 잘 적용하도록 하는데 교류기억체계기반 협력학습 모형이 사용될 수 있을 것이다.

• 한국농림기상학회:학술대회논문집
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• 한국농림기상학회 2016년도 추계 학술발표논문집
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• pp.64-68
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• 2016

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1063-1064
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• 2009

• 한국도서관정보학회지
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• 제44권3호
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• pp.51-74
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• 2013

본 연구의 목적은 국내 공공도서관을 위한 공동보존서고 건립모형을 제안하는데 있다. 이를 위하여 공동보존서고 건립환경인 공공도서관 수장공간 부족률, 시도별 공동보존서고 건립의 우선순위, 수행해야 할 주요 기능과 업무, 바람직한 입지조건을 분석하였다. 이를 바탕으로 공동보존서고 건립의 기본원칙, 건축규모, 공공도서관의 이관자료 기준과 소유권 문제, 바람직한 관리운영 주체를 제시하였다. 따라서 정부와 모든 광역시도는 조속히 공동보존서고를 설립 운영해야 한다.

• ETRI Journal
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• 제32권4호
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• pp.634-637
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• 2010

This letter presents a model for a dynamic collaboration (DC) platform among cloud providers (CPs) that prevents adverse business impacts, cloud vendor lock-in and violation of service level agreements with consumers, and also offers collaborative cloud services to consumers. We consider two major challenges. The first challenge is to find an appropriate market model in order to enable the DC platform. The second is to select suitable collaborative partners to provide services. We propose a novel combinatorial auction-based cloud market model that enables a DC platform among CPs. We also propose a new promising multi-objective optimization model to quantitatively evaluate the partners. Simulation experiments were conducted to verify both of the proposed models.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권7호
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• pp.3480-3500
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• 2017

Accurate locating for the mobile target remains a challenge in various applications of wireless sensor networks (WSNs). Unfortunately, most of the typical localization algorithms perform well only in the WSN with densely distributed sensor nodes. The non-localizable problem is prone to happening when a target moves into the WSN with sparsely distributed sensor nodes. To solve this problem, we propose a collaborative and predictive localization algorithm (CPLA). The Gaussian mixture model (GMM) is introduced to predict the posterior trajectory for a mobile target by training its prior trajectory. In addition, the collaborative and predictive schemes are designed to solve the non-localizable problems in the two-anchor nodes locating, one-anchor node locating and non-anchor node locating situations. Simulation results prove that the CPLA exhibits higher localization accuracy than other tested predictive localization algorithms either in the WSN with sparsely distributed sensor nodes or in the WSN with densely distributed sensor nodes.