프로파일을 활용한 감성 기반 e-러닝 콘텐츠 타입 추천
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 신민철 | - |
dc.contributor.author | 정경석 | - |
dc.contributor.author | 최용석 | - |
dc.date.accessioned | 2022-07-16T20:04:14Z | - |
dc.date.available | 2022-07-16T20:04:14Z | - |
dc.date.created | 2021-05-13 | - |
dc.date.issued | 2011-06 | - |
dc.identifier.issn | 2466-0825 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/168138 | - |
dc.description.abstract | 학습자의 감성 상태가 충분히 반영되는 오프라인 수업과 달리 지금까지 대부분의 e-러닝은 학습자의 감성 정보를 수업에 효과적으로 반영하지 못했다. 이러한 한계점은 e-러닝의 학습 효과성을 저해하는 문제 중 하나로 지적되었다. 이 문제를 해결하기 위해 학습자의 뇌파를 통해 감성을 인식하고 감성 상태에 따라 적절한 학습 콘텐츠 타입을 추천하여 학습 효과를 증대 시킬 수 있는 방법론이 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 기 수집된 학습자들의 감성(뇌파) 데이터를 분석하여 콘텐츠 타입 선호도를 파악한 후 프로파일 데이터를 활용하여 상관계수 기반 NN-Recommendation 학습 콘텐츠 타입 추천 시스템을 제안 하고자한다. 이 시스템은 일반적인 추천시스템에서 발생하는 Cold-start 문제를 해결할 수 있으며 특히 본 연구에서는 보다나은 추천 정확도를 위해 프로파일 각 속성에 자동적으로 가중치를 부여하는 기법을 제시하여 향상된 성능을 보이게 됨을 실험을 통해 확인 하였다. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국정보과학회 | - |
dc.title | 프로파일을 활용한 감성 기반 e-러닝 콘텐츠 타입 추천 | - |
dc.title.alternative | Emotion Based e-Learning Contents Type Recommendation Using Profile | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 최용석 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 한국정보과학회 컴퓨터종합학술대회 논문집, v.38, no.1, pp. 243 - 246 | - |
dc.relation.isPartOf | 한국정보과학회 컴퓨터종합학술대회 논문집 | - |
dc.citation.title | 한국정보과학회 컴퓨터종합학술대회 논문집 | - |
dc.citation.volume | 38 | - |
dc.citation.number | 1 | - |
dc.citation.startPage | 243 | - |
dc.citation.endPage | 246 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.type.docType | Proceeding | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.description.journalRegisteredClass | other | - |
dc.identifier.url | http://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE01687900 | - |
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