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사용자 단말이 네트워크를 통해 학습 콘텐츠 제공서버에 접속하여 온라인 학습을 수행 시, 상기 사용자 단말의 고유한 프로파일을 생성하는 사용자 단말의 프로파일 생성방법에 있어서,입력부가 상기 사용자 단말로부터 고유 정보 및 상기 사용자 단말이 상기 학습 콘텐츠 제공서버에 접속 시 발생하는 복수 개의 활동 로그 데이터를 입력받는 단계;요소정보 획득부가 상기 복수 개의 활동 로그 데이터간의 상관관계 분석을 통해 적어도 하나의 요소 정보를 획득하는 단계;프로파일 생성부가 상기 적어도 하나의 요소 정보 중 상기 사용자 단말의 학습 성향을 판단하기 위한 요소 정보를 선택하여 사용자 단말의 프로파일을 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 단말의 프로파일 생성방법
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제1항에 있어서,상기 고유정보는사용자의 이름, 성별, 나이, 학년 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 단말의 프로파일 생성방법
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제1항에 있어서,상기 활동 로그 데이터는상기 사용자 단말이 상기 학습 콘텐츠 제공서버에 접속 시, 로그인 횟수, 로그인 시간, 학습한 콘텐츠, 학습 시간 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 단말의 프로파일 생성방법
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제1항에 있어서,상기 요소정보 획득부가 복수 개의 활동 로그 데이터간의 상관관계 분석을 통해 적어도 하나의 요소 정보를 획득하는 단계는복수 개의 활동 로그 데이터에 대하여 전처리 과정, 벡터화 과정 및 정규화 과정을 수행하는 것을 특징으로 하는 사용자 단말의 프로파일 생성방법
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제4항에 있어서,상기 전처리 과정은 상기 활동 로그 데이터 중 데이터의 중복 또는 누락이 존재하는 활동 로그 데이터를 삭제하는 것을 특징으로 하는 사용자 단말의 프로파일 생성방법
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제5항에 있어서,상기 벡터화 과정은 상기 활동 로그 데이터의 발생 횟수를 계수하고, 상기 사용자 단말에 대해 기설정된 고유 번호와 상기 활동 로그 데이터를 조합하는 것을 특징으로 하는 사용자 단말의 프로파일 생성 방법
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제6항에 있어서, 상기 정규화 과정은상기 사용자 단말의 활동 로그 데이터를 0 내지 1 사이의 값으로 변환하는 것을 특징으로 하는 사용자 프로파일의 생성 방법
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제4항에 있어서,상기 요소정보 획득부가 복수 개의 활동 로그 데이터간의 상관관계 분석을 통해 적어도 하나의 요소 정보를 획득하는 단계는정규화 과정이 수행된 복수 개의 상기 활동 로그 데이터 간에 피어슨 상관계수(Pearson's correlation coefficient) 분석방법에 기초하여 상관관계 분석을 수행하여 복수 개의 활동 로그 데이터간 유사성을 판단하는 과정;유사성을 갖는 활동 로그 데이터를 그룹화하여 해당 그룹을 대표하는 하나의 속성 정보를 요소 정보를 획득하는 과정;을 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 단말의 프로파일 생성 방법
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제1항에 있어서,평가부가 생성된 상기 사용자 단말의 프로파일 내 상기 사용자 단말의 학습 성향을 판단하기 위한 요소 정보가 포함되어 있는지 여부를 평가하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 단말의 프로파일 생성방법
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제9항에 있어서,상기 생성된 상기 사용자 프로파일 내 상기 사용자 단말의 학습 성향을 판단하기 위한 요소 정보가 포함되어 있는지 여부를 평가하는 단계는나이브 베이즈 분류 방법(Naive Bayes classification method)을 기초하여 생성된 사용자 단말의 프로파일 내 상기 사용자 단말의 학습 성향을 판단하기 위한 요소 정보가 포함되어 있는지 여부를 평가하는 것을 특징으로 하는 사용자 단말의 프로파일 생성방법
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제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 따른 방법을 컴퓨터로 실행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독가능 기록매체
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