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      • KCI등재

        지능형 교육 시스템을 위한 학습자 모델 기술과 응용 연구

        윤태복(Yoon, Tae-Bok),이지형(Lee, Jee-Hyong) 한국산학기술학회 2013 한국산학기술학회논문지 Vol.14 No.12

        지능형 교육시스템을 위한 학습자 모델 구축 기술은 지능형 교육시스템의 원천 기술이라 할 수 있으며, 학 습자에게 제공되는 교육 서비스가 질적으로 향상된다. 본 연구는 지능형 교육 시스템의 기반 및 원천 기술이라 할 수 있는 학습자 모델 구축 기술을 목표로 학습자 모델 생성 기술, 다양한 학습자 상태 파악을 위한 연구, 교육 데이터 마이닝 기술에 대한 체계적 연구를 실시한다. Learner modeling forms the foundations for intelligent tutoring systems that provide adaptive and active learning guidance for learning and education quality enhancement. The aim of this study was to develop learner modeling technologies to form the foundation of intelligent tutoring systems. Specific research tasks include learner modeling building techniques, diverse learner state diagnosis methods and educational data mining.

      • KCI등재

        이동 경로 데이터에 기반한 이동 객체의 시공간 위치 예측 기법

        윤태복(Tae Bok Yoon),박교현(Kyo Hyun Park),이지형(Jee Hyong Lee) 한국지능시스템학회 2006 한국지능시스템학회논문지 Vol.16 No.5

        사용자에게 적응된 서비스를 제공하기 위하여 환경으로부터 얻어지는 다양한 형태의 데이터를 이용한 다양한 방법이 연구되고 있다. 그 중 과거 이동 경로 자료는 사용자의 현재 이동 위치를 예측하고 이와 관련된 서비스를 제공하는데 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 사용자의 과거 이동 경로의 분석을 통하여 이동중인 사용자의 시공간 위치예측 기술을 제안한다. 환경으로부터 발생한 사용자의 이동 경로를 수집하고, 수집된 데이터에서 이동 경로 선택(Path Selection) 방법을 이용한다. 이동 경로 선택 방법은 이동 중에 발생한 경로의 거리, 시간, 방향의 요소와 동적정합법을 사용하여 유사성(Similarity)을 측정하며 유사성이 가장 높은 경로를 선택한다. 선택된 경로는 시간에 따른 공간 정보 및 위치에 따른 시간 예측 서비스를 위하여 사용가능 하며, 실험을 통하여 유사성이 높은 이동 경로를 선택하는 모습을 확인하였다. User adaptive services have been important features in many applications. To provide such services, various techniques with various kinds of data are being used. In this paper, we propose a method to analyze user's past moving paths and predict the goal position and the path to the goal by observing the user's current moving path. We develop a spatiotemporal similarity measure between paths. We choose a past path which is the most similar to the current path using the similarity. Based on the chosen path, user's spatiotemporal position is estimated. Through experiments we confirm this method is useful and effective.

      • 위치 기반 서비스를 위한 이동 경로 선택

        윤태복(Tae-Bok Yoon),이지형(Jee-Hyong Lee) 한국정보과학회 2005 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.32 No.1

        사용자와 관련한 환경 데이터로부터 유용한 정보를 만들어 내기 위하여 다양한 형태의 데이터를 이용한 다양한 방법이 연구되고 있다. 그 중 사용자의 이동 경로는 공간상의 이동 위치를 예측하고 유용한 서비스를 제공하는데 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 사용자의 이동 경로에 대한 분석과 예측 기술을 제안한다. 환경으로부터 발생한 사용자의 이동 경로를 수집하고 수집된 데이터는 이동 경로 선택(Path Selection) 방법을 이용하여 유사성이 가장 높은 경로를 선택하여 준다. 선택된 경로는 시간에 따른 공간 정보 표현 및 위치에 따른 시간 예측 서비스를 위하여 사용가능 하며, 실험을 통하여 유사성이 높은 이동 경로를 선택하는 모습을 확인하였다.

      • KCI등재

        신경망과 k-means 클러스터링을 이용한 사용자의 퍼지값 선호도 학습 방법

        윤태복(Tae Bok Yoon),나현종(Hyun Jong Na),박두경(Doo Kyung Park),이지형(Jee Hyong Lee) 한국지능시스템학회 2006 한국지능시스템학회논문지 Vol.16 No.6

        퍼지 이론을 이용하면 여러 정보를 통합 요약하기에 수월하여, 웹상에서 사용자에게 제공할 정보를 가공하는 방법으로 많이 사용되고 있다. 하지만 퍼지의 애매모호한 특성 때문에 사용자에게 맞게 퍼지 집합으로 표현된 같은 정보라 하여도 사용자마다 자신의 퍼지값 선호도에 따라 다른 선택을 할 수 있다. 따라서 애매한 퍼지값을 선택함에 있어 사용자의 퍼지값에 대한 선호도를 반영할 필요가 있다. 그러나 기존의 방법들은 정해진 기준을 획일적으로 적용하여, 사용자의 개인적인 선택 기준을 반영하지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 사용자의 선호도를 학습하여, 사용자의 선호도에 맞는 정보를 선택하는 방법을 제안한다. 사용자의 선호도를 학습하기 위해서 학습 데이터가 필요한데, 이 데이터는 사용자에게 직접 물어 사용자의 선호도를 얻는데 사용된다. 이때, 사용자에게 너무 많은 데이터로 질문을 한다면, 사용자에게 부담을 줄 수 있고, 또 너무 적은 데이터를 사용한다면, 학습을 잘 못하는 경향이 생길 수 있다. 이러한 문제에 대처하기 위해서 10개 정도의 데이터를 이용하여 사용자의 선호도를 학습하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 두 퍼지값이 서로 겹칠 수 있는 모든 경우의 상대적 위치를 조사한 후 클러스터링을 이용하여 몇 가지 그룹으로 나누고, 나누어진 그룹을 이용하여 학습하였다. 이렇게 학습된 모델은 새로운 애매하게 겹치는 퍼지값에 대해 사용자를 대신해 어느 것을 어느 정도 선호하는지 추론하게 된다. Fuzzy sets are good for abstracting and unifying information using natural language like terms. However, fuzzy sets embody vagueness and users may have different attitude to the vagueness, each user may choose difference one as the best among several fuzzy values. In this paper, we develop a method learning a user's preference on fuzzy values and select one which fits to his preference. Users' preferences are modeled with artificial neural networks. We gather learning data from users by asking to choose the best from two fuzzy values in several representative cases of comparing two fuzzy sets. In order to establish the representative comparing cases, we enumerate more than 600 cases and cluster them into several groups. Neural networks are trained with the users' answer and the given two fuzzy values in each case. Experiments show that the proposed method produces outputs closer to users' preference than other methods.

      • KCI등재

        시각화 방법을 이용한 학습자의 학습 성향 진단 시스템의 개선

        윤태복(Tae Bok Yoon),최미애(Mi-Ae Choi),이지형(Jee-Hyong Lee),김용세(Yong Se Kim) 한국정보과학회 2009 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.15 No.3

        지능형 학습 시스템은 학습자의 학습 과정에서 수집된 데이터를 분석하여 학습자에게 맞는 전략을 세우고 적합한 서비스를 제공하는 시스템이다. 학습자에게 적합한 서비스를 위해서는 학습자 모델링 작업이 우선시 되며, 이 모델 생성을 위해서 학습자의 학습 과정에서 발생한 데이터를 수집하고 분석하게 된다. 하지만, 수집된 데이터가 학습자의 일관되지 못한 행위나 비예측 학습 성향을 포함하고 있다면, 생성된 모델을 신뢰하기 어렵다. 본 논문에서는 학습자에게서 수집된 데이터를 시각화 분석 방법을 이용하여 비정상 데이터를 선별한다. 실험에서는 홈 인테리어 컨텐츠 기반에 학습자의 학습 행위에 대한 학습 성향을 진단하기 위한 DOLLS-HI를 이용하여, 수집된 학습자의 데이터에서 비정상 데이터를 분류하고 학습 성향 진단을 위한 모델을 생성하였다. 생성된 모델은 비 정상 데이터 분류전과 비교하여 신뢰가 향상된 것을 확인하였다. Intelligent Tutoring System (ITS) is a procedure of analyzing collected data for learning, making a strategy and performing adequate service for learners. To perform suitable service for learners, modeling is the first step to collect data from the process of their learning. The model, however, cannot be authentic if collected data can contain learners' inconsistent behaviors or unpredictable learning inclination. This study focused on how to sort normal and abnormal data by analyzing collected data from learners through visualization. A model has been set up to assort unusual data from collected learner's data by using DOLLS-HI which makes possible to diagnose learner's learning propensity based on housing interior learning contents in the experiment. The created model has been confirmed its improved reliability comparing to previous one.

      • KCI등재

        게임 플레이어의 행동 패턴을 이용한 동적인 게임 환경의 설계

        윤태복(Yoon, Tae-Bok),홍병훈(Hong, Byung-Hoon),이지형(Lee, Jee-Hyong) 한국게임학회 2009 한국게임학회 논문지 Vol.9 No.2

        게임 인공지능은 플레이어에게 지능적이고 적응된 게임 환경을 제공하기 위해 주로 사용된 다. 기존에는 사용자의 게임 행위를 수집/분석하여 동반자 또는 적대적 역할을 하는 Non-player character (NPC)를 위해 사용되었다. 그러나 사용자의 행동을 모방하는 것에서 그치는 경우가 많았다. 본 논문은 사용자의 게임 행위를 분석하여 게임 환경을 변화하는 방법을 소개한다. 사용자의 게임 성향을 파악하기 위해 게임 행위 데이터를 이용하였다. 또한, 사용자의 성향은 지형, 아이템, NPC의 분포를 결정하는데 반영하여 동적인 게임 환경을 제공하기 위해 사용하였다. 제안하는 방법의 실험을 위해 실제 2D 액션 게임에 적용하였고, 사용자의 게임 플레이 행위에 대하여 적절히 변화하는 게임 환경을 확인하였다. Game artificial intelligence is usually used to provide intelligent and adjusted game environment for user. Previously, it was used for Non-player character(NPC) playing a role of a company or an enemy through collecting and analyzing a user's behaviour. However, it was just mimicking the user's behavior. This paper introduces a method to change game environment by analyzing a user's game behavior. Game behavior data has been used to understand user's game preference. Also, the user's preference was used to provide more active game environment by reflecting decision of geographical features, items and distribution of NPC. For experiment of the suggested method, we utilized a real 2D action game and confirmed the game environment which changing properly according to the user's game play.

      • KCI등재

        고령 환자를 위한 NFC기반 복약 관리 시스템의 개발

        윤태복(Yoon, Tae-Bok),이종희(Lee, Jong-Hee) 한국산학기술학회 2014 한국산학기술학회논문지 Vol.15 No.8

        노령화 사회의 진입에 따라 건강에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히, 만성질환을 가지고 있는 노인의 투약 관리는 생명과 직접적인 연관성을 보이기 때문에 중요하게 여겨진다. 본 연구는 노령 환자를 위한 NFC 기반의 복약 관리 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 NFC기반 복약 캡 및 스마트폰 응용프로그램 개발을 통하여 고령환자의 올바른 복약 지도 및 알람을 통한 약품 미복용 및 오복용 방지를 통한 건강관리가 가능할 것으로 판단된다. With entering into an aged society, more people need to pay attention to their health and disease. In particular, it is significant for senior citizens with chronic disease to have a medication system because it is related directly to their lives. This study suggested the NFC-based medication management system for elderly patents. By developing a NFC-based medication bottle cap and smart phone application program, the suggested method can assist elderly patients to take medicines properly without missing or abusing them through guidance and alarm, and maintain their health.

      • KCI등재

        MMORPG에서 게임 봇 프로그램 탐지를 위한 플레이어 패턴 변화 모델에 관한 연구

        윤태복(Yoon, Tae-Bok),이지형(Lee, Jee-Hyong) 한국게임학회 2011 한국게임학회 논문지 Vol.11 No.1

        온라인 게임에서 오토 프로그램 또는 봇 프로그램으로 인하여 다양한 게임 서비스 피해사례가 발생하고 있다. 특히, 게임 머니 및 아이템의 비정상적인 수집은 게임이 가지는 본연의 재미를 잃어버리게 되고, 궁극적으로 게임 생명주기에 결정적 악영향을 미치게 된다. 본 논문은 게임 봇 감지를 위해 게임 행위 변화 패턴을 수집하고 분석하여 봇 탐지 방법에 적용한다. 인간의 게임 행위 변화 정보와 봇의 게임 행위 변화 정보를 이용하여 유사정도를 측정하고, 봇 탐지 기법에 활용하는 것이다. 실험에서는 서비스 중인 온라인 게임을 이용하여 사용자와 봇의 모델을 생성하고 유사성을 판별하였으며 적절한 결과를 확인하였다. In an online-game, the various game service victimized cases are generated by the bots program or auto program. Particularly, the abnormal collection of the game money and item loses the inherent fun of a game. It reaches ultimately the definite bad effect to the game life cycle. This paper collects and analyzes the pattern of game behavior change for the bots detection method. By using the game activity changing information of the human and game activity changing information of the bots, the degree of resemblance was measured. It utilized in the bots detection method. In an experiment, by using the served online-game, the model of a user and bots were generated and similarity was distinguished. And the reasonable result was confirmed.

      • KCI등재

        사용자 웹 로그를 이용한 적응형 웹 검색

        윤태복(Yoon, Tae-Bok),이지형(Lee, Jee-Hyong) 한국산학기술학회 2014 한국산학기술학회논문지 Vol.15 No.11

        웹 사용 마이닝은 웹 사용자의 로그 정보를 기반으로 의미 있는 패턴을 추출하는 방법이다. 하지만 기존의 웹 사용 마이닝을 이용한 패턴 추출에는 사용자들의 다양한 성향을 고려하지 않은 개별적인 모델을 생성하는데 주를 이루고 있다. 웹에서 사용된 사용자들의 검색 키워드는 그들의 검색 의도나 배경지식에 따라 다양한 의미를 가질 수 있고, 그런 개개인의 검색의도에 맞는 검색 서비스가 제공할 수 있는 기술이 요구된다. 본 논문은 사용자 검색 키워드에 대한 웹 페이지 사용 행위 정보 및 방문한 웹 페이지 리스트를 수집하고 분석하여 웹 사용자의 패턴을 추출한다. 웹 사용자 패턴은 사용자들의 검색 키워드에 대해 가질 수 있는 다양한 검색 의도에 따른 방문 웹 페이지 연결망을 생성한다. 또한, 웹 사용자 패턴은 웹 페이지 추천을 위하여 유용하게 사용할 수 있으며, 실험을 통하여 제안하는 방법의 유효함을 확인하였다. Web usage mining is a method to extract meaningful patterns based on the web users' log data. Most existing patterns of web usage mining, however, do not consider the users' diverse inclination but create general models. Web users' keywords can have a variety of meanings regarding their tendency and background knowledge. This study evaluated the extraction web-user’s pattern after collecting and analyzing the web usage information on the users' keywords of interest. Web-user’s pattern can supply a web page network with various inclination information based on the users' keywords of interest. In addition, the Web-user’s pattern can be used to recommend the most appropriate web pages and the suggested method of this experiment was confirmed to be useful.

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