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문제 정의
- 개개인의 역량을 키울 수 있는 방법은 오프라인 교육, 워크숍 참가, 온라인 학습 등 다양하다. 그 중 본 논문은 회사에서 사원의 부족한 역량을 효율적으로 계발 할 수 있는 콘텐츠를 제시하는 방법에 초점을 맞추었다.
- 그렇기 때문에 사용자의 역량에 적합한 콘텐츠가 여러 개일 경우 어느 것이 좀 더 학습에 적합한 콘텐츠 인지 선택 할 수 있는 방법이 없다. 따라서 본 연구에서는 역량을 이용한 온톨로지 기반 검색의 결과에 데이터 마이닝 기법을 적용하여 검색 결과에 순위를 부여하여 학습자에게 좀 더 적합한 콘텐츠를 제시 할 수 있도록 하였다.
- 앞서 언급한 역량 온톨로지와 마찬가지로 모든 분야를 아우르는 도메인 온톨로지를 제작하는 것은 상당한 인력과 비용이 투입되는 쉽지 않는 작업이다. 따라서 본 연구에서는 온톨로지를 이용한 학습콘텐츠 검색 시스템의 작동을 위하여 앞서 언급한 MOS에 적합한 온톨로지를 개발하였다. 아래의 (그림 5)는 본 연구의 도메인 온톨로지의 상위 클래스들 일부의 관계를 보여주고 있다.
- 영업부 사원 A는 영업부에서 필요한 파워포인트에 대한 전반적인 역량과 엑셀의 차트 그리기에 대한 역량만을 가지고 있다고 관리자에 의해 평가를 받았다 그러나 영업부는 엑셀의 함수사용에 대한 능력과 워드 사용에 대한 전체적인 역량을 필요로 한다. 따라서 시스템은 현재 영업부 사원 A가 가지고 있는 역량에서 영업부 사원이 갖추어야 할 워드 전반에 대한 역량과 엑셀의 합수 사용에 대한 역량을 기르기에 적합한 콘텐츠를 온톨로지 기반 검색을 통해 제시한다.
- 따라서 조직 역량에 필요한 영역의 온톨로지를 개발하는 것이 타당하다. 본 연구에서는 IT분야에 속해있는 가상의 기업을 설정하고 해당 기업에서 필요한 Office Automation 역량을 시스템 구현을 위한 역량으로 설정 하였다. 이를 구현하기 위하여 Microsoft사의 MOS[5]에서 정의한 역량들을 이용하여 온톨로지로 구축하는 작업을 수행하였다.
- 본 연구에서는 개인 역량을 평가하고 이를 통해 학습자 역량 온톨로지를 생성하며 학습자 역량 온톨로지와 콘텐츠 온톨로지를 분석하고 추론하여 학습자에게 가장 적합하고 필요한 콘텐츠를 추론하여 찾아내는 시스템을 개발하였다.
- 이러한 경우 어떤 콘텐츠가 사용자에게 더 적합한지를 판단하기 위해서는 검색 결과가 어떤 방식으로든 순위화 되는 것이 필요하다. 본 연구에서는 데이터 마이닝의 클러스터링[11] 기법을 이용하여 검색된 콘텐츠에 순위를 부여하는 방식을 제안하였다. 본 연구의 순위부여 방식을 구현하기 위하여 Oracle 10g의 Data Mining API[12]를 사용하였다.
- [그림 8]은 본 연구의 시스템에서 제공하는 학습 과정을 그림으로 나타내고 있다. 이는 각 학습 기관이 학습자의 학습 결과를 ePortfolio표준으로 저장하고 이를 본 연구의 시스템에서 웹서비스를 통해 받아서 분석 하여 학습 관리자에게 보여주고 학습 관리자가 학습자를 평가 할 수 있는 근거를 제시 한다.
가설 설정
- 2. 온톨로지를 이용한 학습콘텐츠 검색 시스템에서 추천한 콘텐츠 중 학습자가 학습한 역량이 데이터베이스에 저장된다.
- 먼저 역량 진단 부분에서는 개인의 역량을 평가하고 조직에서 필요로 하지만 학습자에게 부족한 역량이 무엇인지를 결정한다. 개인의 역량을 평가하는 방법은 관리자의 직접적인 관찰, 개인의 학습 히스토리 사용, 평가문항을 통한 평가 등 다양한 방법이 있지만 본 연구에서는 역량을 평가하는 방법이 연구의 핵심이 아니므로 간단하게 학습자가 속한 조직의 관리자가 결정한다고 가정하였으며 관리자가 개인이 가진 역량과 그렇지 못한 역량을 선택할 수 있는 환경만을 제시하였다.
- [7]의 연구를 활용하였다. 본 연구에서는 다양한 콘텐츠가 SCORM Specification에서 정의된 형태로 공유 되는 환경을 가정하였으며 SCORM 콘텐츠 내부의 imsmenifest.xml파일을 파싱하여 콘텐츠 온톨로지의 인스턴스를 구성 하였다.
- 본 연구의 시스템에서는 동작 시현을 위하여 MS의 Office 제품군*에 대한 사용자의 역량의 이용하였다. 즉 학습자는 여러 기관에서 MS-Office 활용 교육을 받았고 그 기록이 IMS ePortfolio표준에 맞게 각 기과에 패키징 되어 저장되어 있다고 가정하였다. [그림 8]은 본 연구의 시스템에서 제공하는 학습 과정을 그림으로 나타내고 있다.
- 본 논문에서는 다양한 콘텐츠가 공유되는 환경에서 개개인의 역량에 따른 학습을 진행하기에 가장 적합한 콘텐츠를 효과적으로 찾아주는 문제를 해결하기 위하여 온톨로지와 ePortfolio를 활용 하였다. 학습자가 학습하여 얻은 내용을 모두 ePortfolio로 저장하는 시스템을 통해 전문가가 학습자의 역량을 평가 할 수 있다고 가정하였다. 그리고 이를 이용하여 얻을 수 있는 개인의 역량과 콘텐츠를 학습하여 얻을 수 있는 역량을 각각의 온톨로지로 저장하여 검색 및 추론을 통해 개인의 역량에 맞는 콘텐츠를 추천하는 시스템을 제안 하였다.
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