• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제17권2호
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• pp.71-90
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• 2010

Electronic learning(or e-learning) has created hype for companies, universities, and other educational institutions. It has led to the phenomenal growth in the use of web-based learning and experimentation with multimedia, video conferencing, and internet-based technologies. Many researchers are interested in the factors that affect to the performance of e-learning or e-learning services. In this sense, this study is aimed at proposing e-learning system reuse prediction models in which e-learner intention to reuse influence factors(i.e., system accessibility, system stability, information clarity, information validity, self-regulated efficacy, computer self-efficacy, perceived usefulness, perceived ease of use, flow, and parental expectation) affect e-learner intention to reuse positively. A web survey was conducted for the full members of the e-learning education institute A in Seoul, Republic of Korea, an exclusive e-learning company that provides real time video lectures via the desktop conferencing system. The web survey was conducted for 20 days from November 5, 2009, through the e-learning web site of the company A. In this study, three data mining techniques were used : the multivariate discriminant analysis, CART, and C5.0 algorithm. This study was conducted to provide the e-learning service providers, e-learning operators, and contents developers with marketing and management strategies for improving the e-learning service companies, based on the data mining analysis results.

• 정보교육학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.291-300
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• 2010

협동 학습은 학습자들을 소그룹으로 나누어 상호 협력하여 학습하게 함으로써 학습자의 학업 성취감을 향상시키는 것을 그 목적으로 한다. 그러므로 효과적인 소그룹 생성을 위한 몇몇 기존 연구들이 존재하며, 대부분 연구에서는 교과목, 교수자, 그리고 학습자의 정보로부터 변인 요소들을 추출하고 이를 기반으로 소그룹을 생성한다. 그러나 아직까지 많은 연구들은 특정 교과목에 의존적인 그룹 생성 방법을 제안하고 있을 뿐 다양한 교과목을 대상으로 그룹을 생성하기위한 방법을 제안한 연구는 많지 않다. 더욱이 그룹 생성을 위해 자동화된 시스템을 제안한 연구는 찾아보기 힘들다. 본 논문에서는 다양한 교과목 상황에 따라 그에 맞는 소그룹을 자동으로 생성하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 교과목의 기본 정보만을 입력받아 자동으로 그룹을 생성하거나 사용자가 필요하다고 판단되면 추가로 변인 요소를 입력받아 자동으로 소그룹을 생성한다. 본 논문에서는 다양한 변인 요소를 반영하기 위하여 규칙(Rule)을 정의하고 규칙을 기반으로 소그룹을 생성하는 방법을 제안한다. 또한 본 논문은 제안한 그룹 생성 시스템의 사용성을 평가하여 다양한 교과목이 존재하는 대학교육을 대상으로 실제 응용에서 활용 가능함을 보인다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.126-128
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• 2004

As e-mail is becoming increasingly important in every day life activity, mail users spend more and more time organizing and classifying the e-mails they receive into folder. Many existing recommendation systems or text classification are mostly focused on recommending the products for the commercial purposes or web documents. So this study aims to apply these application to e-mail more necessary to users. This paper suggests a dynamic recommendation agent system based on Rule Filtering Component recommending the relevant category to enable users directly to manage the optimum classification when a new e-mail is received as the effective method for E-Mail Management. Moreover we try to improve the accuracy as eliminating the limits of misclassification that can be key in classifying e-mails by category. While the existing Bayesian Learning Algorithm mostly uses the fixed threshold, we prove to improve the satisfaction of users as increasing the accuracy by changing the fixed threshold to the dynamic threshold. We designed main modules by rule filtering component for enhanced scalability and reusability of our system.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권5호
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• pp.1189-1196
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• 2004

e쇼핑몰 경영자들은 고객들의 다양한 제품 구매 욕구를 충족시키기 위한 효율적 시스템에 많은 관심을 가지고 있다. 인터넷 쇼핑몰 운영에 있어 고객들의 개인적 구매 특성 및 취향을 파악하여 고객들을 효과적으로 관리하는데 많은 어려움이 있다. 상품 추천의 과정이 기획된 소수의 특정 상품을 고객의 유형 및 특성들의 고려 없이 공급자 중심으로 이루어져 고객관리의 문제점으로 지적되고 있다. 본 연구에서는 고객위주의 추천을 위해 규칙기반추론(Rule-Based Reasoning, RBR)과 사례기반추론(Case-Based Reasoning, CBR)을 하여 고객의 취향 및 구매 특성에 따른 추천방법을 제시한다. 기존의 제품 판매정보와 고객정보를 이용해 생성한 규칙베이스와 사례베이스의 고객특성과 입력된 고객특성의 유사도를 평가해서 고객의 취향에 따라 추천하도록 한다. 생성된 규칙과 사례기반의 추론으로 기존의 정보를 효과적으로 사용하고 또한 고객 및 시장 상황의 변화를 인식하고 지속적인 학습을 수행하여 지능적 추천이 이루어진다.

• 로봇학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.90-95
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• 2015

The main goal of e-learning systems is just-in-time knowledge acquisition. Rule-based e-learning systems, however, suffer from the mesa effect and the cold start problem, which both result in low user acceptance. E-learning systems suffer a further drawback in rendering the implementation of a natural interface in humanoids difficult. To address these concerns, even exceptional questions of the learner must be answerable. This paper aims to propose a method that can understand the learner's verbal cues and then intelligently explore additional domains of knowledge based on crowd data sources such as Wikipedia and social media, ultimately allowing for better answers in real-time. A prototype system was implemented using the NAO platform.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.757-766
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• 2009

본 연구에서는 학습자 행동모델을 이용하여 개별적인 학습 환경을 제공할 수 있는 적응적 하이퍼미디어 학습 시스템을 제안하였다. 본 시스템에서는 학습자의 학습행동정보를 실시간으로 추적하여 관리할 수 있는 LBML을 제안하였다. 제안 시스템은 학습행동정보 수집시스댐과 적용적 학습지원시스템으로 구성된다. 학습행동정보 수집시스템은 웹 2.0기술을 이용하여 SCORM CMI 데이타 모델을 기반으로 학습자의 학습행동정보를 실시간으로 수집한다. 수집된 학습행동정보는 LBML 스키마를 기반으로 개별 학습자의 LBML 인스턴스로 저장된다. 적웅적 학습지원시스댐에서는 LBML 인스턴스를 분석하여 학습자의 반웅에 대한 즉각적인 피드백을 제공할 수 있는 규칙기반 학습지원모률과 상호작용적 학습지원모듈을 개발하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.18-28
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• 2006

최근에 새로운 교수 학습 방법의 하나로 대두되고 있는 e-NIE는 학습자 중심의 흥미와 적성, 창의성 개발, 비판적 사고력의 함양을 통한 문제해결능력과 의사결정 능력을 키워 준다. 본 논문에서는 공업계 고등학교 전기과의 '전기 전자 측정' 과목 중에서 'I. 측정 일반' 단원을 중심으로 보충 심화 학습지를 개발하였으며, 이를 활용한 e-NIE 수업 모형을 설계하고 구현하였다. 본 논문에서 제안한 e-NIE 수업 모형의 효과를 검증하기 위하여 통제 집단에게는 전통적 수업을 실시하고 실험 집단에게는 e-NIE 수업을 실시한 후 결과를 분석하였다. 그 결과 e-NIE 수업을 실시한 학습자들이 학습 동기, 학습 태도, 자기 주도적 탐구력 분야에서 긍정적인 효과가 있는 것으로 확인되었다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2003년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.121-124
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• 2003

It is a major concern of e-shopping mall managers to satisfy a variety of customer's desire by recommending a proper commodity to the expected purchaser. Customer information like customer's fondness and idiosyncrasy in shopping has not been used effectively for the customers or the suppliers. Conventionally, e-shopping mall managers have recommended specific items of commodities to their customers without considering thoroughly in a customer point of view. This study introduces the ways of a choosing and recommending of commodities for customer themselves or others. A similarity measure between one member's idiosyncrasy and the other members' is developed based on the rule base and the case base. The case base is improved by recognizing and learning the changes of customer's desire and shopping trend.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권6호
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• pp.339-345
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• 2022

Outcome-based education (OBE) is a tried-and-true teaching technique based on a set of predetermined goals. Program Educational Objectives (PEOs), Program Outcomes (POs), and Course Outcomes (COs) are the components of OBE. At the end of each year, the Program Outcomes are evaluated, and faculty members can submit many recommended measures which dependent on the relationship between the program outcomes and its courses outcomes to improve the quality of program and hence the overall educational program. When a vast number of courses are considered, bad actions may be proposed, resulting in unwanted and incorrect decisions. In this paper, a recommender system, using collaborative filtering and association rules algorithms, is proposed for predicting the best relationship between the program outcomes and its courses in order to improve the attributes of the graduates. First, a parallel algorithm is used for Collaborative Filtering on Data Model, which is designed to increase the efficiency of processing big data. Then, a parallel similar learning outcomes discovery method based on matrix correlation is proposed by mining association rules. As a case study, the proposed recommender system is applied to the Computer Information Systems program, College of Computer Sciences and Information Technology, Al-Baha University, Saudi Arabia for helping Program Quality Administration improving the quality of program outcomes. The obtained results revealed that the suggested recommender system provides more actions for boosting Graduate Attributes quality.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제54권4호
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• pp.251-258
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• 2005

Automatic document classification may differ significantly according to the characteristics of documents that are subject to classification, as well as classifier's performance. This research identifies e-mail document's characteristics to apply a three-step preprocessing algorithm that can minimize e-mail document's atypical characteristics. In the first 5go, uncertain based sampling algorithm that used Mean Absolute Deviation(MAD), is used to address the question of selection learning document for the rule generation at the time of classification. In the subsequent stage, Weighted vlaue assigning method by attribute is applied to increase the discriminating capability of the terms that appear on the title on the e-mail document characteristic level. in the third and last stage, accuracy level during classification by each category is increased by using Naive Bayesian Presumptive Algorithm's Dynamic Threshold. And, we implemented an E-Mail Recommendtion System using a three-step preprocessing algorithm the enable users for direct and optimal classification with the recommendation of the applicable category when a mail arrives.