이 논문에서 우리는 교육용 가상환경에서 사용자가 직접 촬영한 사진들을 학습 내용과 사용자의 상황 정보를 바탕으로 자동으로 사진을 정리 요약해서 가상 환경 체험이 끝난 후 짧게 보여주는 새로운 사진 정리 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 기존의 날짜, 장소, 키워드를 이용하여 많은 양의 사진을 정리 요약해주는 사진 정리 알고리즘과는 달리 사용자의 관심도와 기억해야 할 주요 학습내용을 다시 한 번 살펴보도록 함으로써 기억 향상을 도와주는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 먼저 학습 효과를 높이기 위해 교육적으로 의미가 있는 사진을 추출하는 기준과 인지율 계산을 설명하고, 이 알고리즘을 가상환경과 사진 뷰어 인터페이스와 연동한 전체적인 시스템을 설명한다. 또한 이 알고리즘에 사용된 인지율 모델링을 위한 사용자 실험 분석과 향후 연구 방향에 대해 논한다.
트위터 사용자는 팔로우, 리트윗 등을 사용하여 자신이 관심 있어 하는 트윗을 찾는다. 하지만 사용자가 3억여 명에 달하는 트위터에서 사용자가 관심 있는 트윗을 찾기는 힘든 일이다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 사용자 맞춤형 트윗 추천 시스템을 개발하였다. 우선, 사용자에게 추천할 수 있을 만한 가치가 있는 트윗을 수집하기 위해 현재 트랜드를 수집하고, 트랜드에 대해 이야기하는 인기 있는 트윗들을 수집한다. 이후 사용자를 분석하고 맞춤형 트윗을 추천하기 위해 사용자의 트윗과 수집한 트윗을 범주화한다. 최종적으로 웹서비스를 이용하여 사용자에게 본인과 카테고리가 일치하는 트윗과 관심사가 일치하는 사용자를 추천해준다. 결과적으로 67.2%로 적절한 트윗을 추천하였다.
디지털기술융합사회에서 문화기술의 중요도가 커지고 있지만, 이에 비해 문화기술의 동향을 정확하게 파악하고 분석하고자 하는 시도가 부족한 실정이다. 특히 문화기술의 경우 국가 차원에서 주도하여 발전해 왔으며, 이에 문화기술을 분석함에 있어 국가적 관점을 견지하는 것이 매우 중요하다. 따라서 본 연구는 국가연구과제를 바탕으로 문화기술 동향을 분석하고 향후 문화기술 발전에 대한 시사점을 제공하는 데 초점을 맞추었다. 본 연구는 국가과학기술정보서비스(NTIS)에서 문화기술 연구과제 데이터를 수집하여 연구내용에 대한 키워드 네트워크를 분석하고, 군집분석을 통해 문화기술 과제를 유형화하고 그 특성을 분석하였다. 분석 결과 문화기술은 정보지식에서 디지털콘텐츠, 문화미디어로 발전하고 최근 머신러닝 기술에 접목하여 활발하게 활용되고 있는 것으로 나타났다. 최근에는 코로나19의 사회적 환경의 변화로 비대면 온라인 콘텐츠에 대한 수요로 AR, VR 등 다양한 문화산업에 대한 연구로 발전하고 있는 것을 확인하였다. 이를 통해 본 연구는 문화기술을 이해하고 그 동향을 분석하여, 문화기술의 혁신 가능성을 확인하기 위한 중요한 단서를 제공하였다.
빅데이터 분석은 데이터 저장소에 저장된 대용량 데이터 속에서 의미 있는 새로운 상관관계, 패턴, 추세를 발견하여 새로운 가치를 창출하는 과정이다. 또한 대부분의 빅데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 이에 해당된다. 그리고 빅데이터 분석 도구인 R언어를 이용하여 전-처리된 텍스트 데이터를 이용하여 다양한 시각화 함수를 통해 분석결과를 표현할 수 있다. 본 연구에서 사용된 데이터는 한국정보통신학회 학회지 논문 중에서 2021년 3월호 논문 21편을 대상으로 분석을 하였다. 최종 분석결과는 가장 많이 언급된 키워드는 "데이터"가 305회로 1위를 차지하였다. 따라서 이러한 분석결과를 바탕으로 연구의 한계와 이론적 실무적 시사점을 제시하고자 한다.
최근 빅데이터 활용은 매우 다양한 산업 분야에서 광범위하게 관심을 가지고 있다. 빅데이터 분석은 데이터 저장소에 저장된 대용량 데이터 속에서 의미 있는 새로운 상관관계, 패턴, 추세를 발견하여 새로운 가치를 창출하는 과정이다. 또한 대부분의 빅데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 이에 해당된다. 그리고 빅데이터 분석 도구인 R언어를 이용하여 전-처리된 텍스트 데이터를 이용하여 다양한 시각화 함수를 통해 분석결과를 표현할 수 있다. 본 연구에서 사용된 데이터는 특정 학회지 논문 중에서 29편을 대상으로 분석을 하였다. 최종 분석결과는 가장 많이 언급된 키워드는 "연구"가 743회로 1위를 차지하였다. 따라서 이러한 분석결과를 바탕으로 연구의 한계와 이론적 실무적 시사점을 제시하고자 한다.
목적 : 본 연구는 학교기반 작업치료 중재 및 평가에 관한 근거마련을 위하여 체계적 고찰을 실시하였다. 연구 방법 : 2000년 이후부터 2014년 6월까지 PubMed와 Ovid의 데이터베이스에서 school or children and occupational therapy의 검색용어를 사용하여 검색하여 총 14개의 연구를 선정하였다. 본문을 통해 대상연구의 근거수준, 대상자, 평가도구, 중재영역 및 방법과 효과를 분석하였다. 결과 : 대상자는 정상아동(64.3%)이 가장 많았고, 다음은 자폐(14.4%)이었다. 연령은 6~8세(35.7%)로 가장 많았고, 다음은 5~7세와 5~12세(14.4%)이었다. 중재영역은 글쓰기 및 소근육과 시운동 통합(68.8%)이 가장 많았고, 중재방법은 직접치료(71.4%)가 가장 많았다. 평가도구 분석결과, Beery-Buktenica Test of Visual-Motor Integration (14.9%)가 가장 많았고, 다음은 Bruininks-Oseretsky Test of Motor Proficiency (11.1%)이었다. 학교기반 작업치료의 중재효과에 대한 분석 결과, 시운동 통합, 학습 기술, 참여 수준, 소근육 운동, 놀이, 행동적 문제에서 효과가 있었다. 결론 : 본 연구를 통해 학교기반 작업치료의 중재, 대상자, 평가도구 및 효과에 대한 근거를 마련하였다. 이는 학교 기반 작업치료 임상과 연구의 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.
이-러닝을 통한 교육에 있어 학습자의 학업 성취도를 향상시킬 수 있는 중요한 요인 중의 하나는 다양한 평가문항을 제공하여 학습자가 원하는 주제의 문제들을 용이하게 검색하여 학습할 수 있도록 지원하는 것이다. 그러나 평가문항을 위한 시스템은 주로 구문해석에 기반 한 키워드 검색과 영역별 단원 중심의 계층적인 분류체계에만 의존하고 있어 영역별 연관 관계에 의한 통합된 유형의 문항 검색에는 어려움을 지닌다. 본 논문에서는 C언어 프로그래밍 학습을 위한 문항을 웹상에서 쉽게 관리하고 유지할 수 있는 더불어 관리된 문항들을 효과적으로 검색하여 활용할 수 있는 문항관리 및 검색 시스템을 설계하고 구현 하였다. 제안된 문항 검색 시스템은 사용자 질의가 가지는 의미로부터 문항간의 개념적 연관 관계에 의한 검색을 가능하게 함으로써 단일 주제의 문항뿐만 아니라 영역별 연관 관계에 의한 통합된 유형의 문항들을 편리하게 검색하여 학습에 활용할 수 있도록 하였다. 따라서 제안된 시스템은 교과의 기본적인 원리, 개념의 이해뿐만 아니라 종합적인 지식 활용 및 문제 해결 능력 향상을 지원하는 시스템으로 기대된다.
빅데이터 및 오피니언 마이닝 분야가 대두됨에 따라 정보 검색/추출, 특히 비정형 데이터에서의 정보 검색/추출 기술의 중요성이 나날이 부각되어지고 있다. 또한 정보 검색 분야에서는 이용자의 의도에 맞는 결과를 제공할 수 있는 검색엔진의 성능향상을 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 이러한 정보 검색/추출 분야에서 자연어처리 기술은 비정형 데이터 분석/처리 분야에서 중요한 기술이고, 자연어처리에 있어서 하나의 단어가 여러개의 모호한 의미를 가질 수 있는 단어 중의성 문제는 자연어처리의 성능을 향상시키기 위해 우선적으로 해결해야하는 문제점들의 하나이다. 본 연구는 단어 중의성 해소 방법에 사용될 수 있는 말뭉치를 많은 시간과 노력이 요구되는 수동적인 방법이 아닌, 사전들의 예제를 활용하여 자동적으로 생성할 수 있는 방법을 소개한다. 즉, 기존의 수동적인 방법으로 의미 태깅된 세종말뭉치에 표준국어대사전의 예제를 자동적으로 태깅하여 결합한 말뭉치를 사용한 단어 중의성 해소 방법을 소개한다. 표준국어대사전에서 단어 중의성 해소의 주요 대상인 전체 명사 (265,655개) 중에 중의성 해소의 대상이 되는 중의어 (29,868개)의 각 센스 (93,522개)와 연관된 속담, 용례 문장 (56,914개)들을 결합 말뭉치에 추가하였다. 품사 및 센스가 같이 태깅된 세종말뭉치의 약 79만개의 문장과 표준국어대사전의 약 5.7만개의 문장을 각각 또는 병합하여 교차검증을 사용하여 실험을 진행하였다. 실험 결과는 결합 말뭉치를 사용하였을 때 정확도와 재현율에 있어서 향상된 결과가 발견되었다. 본 연구의 결과는 인터넷 검색엔진 등의 검색결과의 성능향상과 오피니언 마이닝, 텍스트 마이닝과 관련한 자연어 분석/처리에 있어서 문장의 내용을 보다 명확히 파악하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대되어진다.
현재 교육현장에서 사용되고 있는 학습지도안 문서는 교육 정보의 체계적인 제공이 미흡하고 교수 개인이 모든 교수 활동에 필요한 지도안을 작성하는데는 어려움이 있으므로 많은 추가적인 시간과 노력이 필요하다. 네트워크가 확산되어 사용되고 있는 현 시점에서는 웹을 기반으로 한 학습지도안 작성이 더욱 요구되어 진다. 따라서, 웹에서 표준화된 XML을 이용하여 문서의 생성과 검색, 그리고 재사용이 가능하도록 제공함으로써, 교수자의 다양한 요구사항을 융통성 있게 수용할 수 있다. 본 논문에서는 학습지도안을 분석하여 공통 DTD(Document Type Definition)를 생성하고 공통 DTD를 통해 표준화된 XML(eXtensible markup Language) 문서를 제공한다. 시스템에서는 학습지도안을 쉽게 작성할 수 있는 에디터를 제공하고. 이미 작성된 학습지도안의 재사용성을 높이기 위해 검색 기능을 제공하고 있다. 검색으로는 구조기반, 패싯, 키워드 검색 방법을 제시하고 있으며, 작성된 학습지도안은 데이타베이스와 연동되어 구현되어진다. 따라서, XML을 이용하여 학습지도안을 작성함으로써 웹 상에서의 정보를 공유할 수 있고, 웹에서 학습지도안을 바로 작성함으로써 시간과 비용이 절약될 수 있으며. 또한 보다 향상된 학습 환경을 제공할 수 있다
구성주의는 인지심리학의 중요한 한 갈래로 현재 교육학 분야와 심리학 분야에 모두 커다란 영향을 미치고 있다. 본 연구는 CiteSpace 시각화 소프트웨어를 분석 도구로 사용하여 최근 35년간 교육분야에서 구성주의에 관한 연구문헌에 대한 지식지도 분석을 하였다. 이를 위하여 'WOS(web of science)' 데이터베이스를 기초로 국외문헌분석을 위하여 'WOS 핵심 데이터베이스'의 문헌들을 사용하였고, 국내문헌분석을 위하여 'KCI(Korean Journal Database)데이터베이스'의 문헌들을 분석하였다. 분석 방향은 발표연도, 연구가 이루어진 국가(지역), 연구자, 기관 또는 대학별 협력관계 분석, 주제어 분석이었다. 연구를 통해 얻은 결론은 세 가지이다. 첫째, 구성주의라는 주제에 관한 연구는 1986년부터 지금까지 이어지고 있으며 현재는 안정적인 발전단계이다. 둘째, 구성주의라는 주제로 연구가 많이 이루어진 국가는 미국, 캐나다, 영국, 호주, 네덜란드 순이다. 연구의 주요 기관과 연구자도 주로 이들 국가에 분포돼 있다. 셋째, 현재 구성주의 연구들의 주제어는 'instructional strategies(교수전략)' 집합에 집중되어 있으며, 과학기술의 발전이 개인 학습에 영향을 미치고 있다. 향후 교수전략은 구성주의 연구의 중점내용이 될 것이며, 교수공학의 발달로 새로운 교수모델 개발과 관련된 연구가 이루어질 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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