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문제 정의
- 또한 한 개인이 다른 개인과 모든 속성이 일치하기는 어려우므로 과거 사례와 완벽히 일치하는 사례가 존재하기 어렵다. 따라서 기존의 사례를 참고로 하는 CBR을 사용하되 보다 유동적인 정보를 다룰 수 있는 온톨로지를 함께 도입하여 멘토를 추천하는 방법을 제안한다.
- 이렇듯 멘토링 관계 형성에 있어서 적합성은 매우 중요한 위치에 있으나, 실제적인 시스템에 관한 연구는 미약하다. 따라서 본 연구에서는 성공적인 멘토링을 위한 첫 번째 단계로 매칭에 초점을 맞추어 CBR과온톨로지를 혼합한 방법을 제안하고자 한다. 과거의 사례나 경험을 통해 현재의 문제에 해답을 제시해주는 CBR은 오래 전부터 사용되어 왔으나, 수치로 표현하기 힘든 정성적인 문제나, 정확히 일치하는 사례가 발생할 수 없는 문제에는 CBR을이용한 시스템의 신뢰도가 떨어진다[19].
- 본 논문에서는 멘토링 시스템 중 유사도 즉 정과 온톨로지를 기반으로 한 매칭 시스템을 제안하였다. 본 시스템은 기존 멘토링 방법론이 멘토링 과정에 중점을 맞춘 데 비하여 매칭 단계에서부터 성공적인 멘토링을 위한 기반을 마련하기 위해 시작되었다.
- 본 논문은 전체 u-Mentoring 시스템 중 매칭과 온톨로지 생성 단계를 중심으로 설명한다.
- 제안하였다. 본 시스템은 기존 멘토링 방법론이 멘토링 과정에 중점을 맞춘 데 비하여 매칭 단계에서부터 성공적인 멘토링을 위한 기반을 마련하기 위해 시작되었다. 멘토링을 한번 마친 후에 멘토와 멘티가 반드시 바뀌어야 하는 것은 아니므로 가능한 한 인생 전반에 걸쳐 지속적으로 관계를 이어나갈 수 있는 멘토를 만날 것을 권유하며, 이것이 가능하도록 멘토와 멘티의 특성 분석을 통해 단순한 도우미가 아닌 삶의 조언자를 만나게 하는 데에 초점을 맞추었다.
- 본 연구에서는 이상과 같은 문제점을 해결할 u-Mentoring 시스템을 제안하고자 한다. u-Mentoring 시스템은 기존의 멘토링 시스템이 갖고 있었던 문제점을 개선한 새로운 시스템으로서, 웹브라우저뿐만 아니라 휴대폰이나 PDA 둥과 같은 다양한 모바일 기기를 이용해 언제 어디서나 멘토링을 수행하며, 기존의 수동, 무작위 및 임의매칭 방식을 개선한 새로운 자동화된 매칭 알고리즘을 탑재하고 있다.
- 과거에 수행되었던 비공식적 멘토링에서는 주로 멘티와멘티의 개인적 특성이 유사할수록 성공적인 멘토링이 이루어졌다는 결과가 보고된 바있으므로 [24], 공식 적 멘토링 의 경 우에 도 멘 토와 멘티가 가진 개인적인 특성간의 유사성을 추출하기 위한 적절한 정보가 입력되어야 한다. 이에 본연구에서는 기존 연구를 바탕으로 가입에 필요한 기본 정보 이외에 멘토링에 영향을 미치는 것으로 밝혀진 인구 통계학적 특성, 직군 특성 및 인성 특성에 관련한 정보와 함께 멘토와 멘티가 자신의 특성을 표현하기 위해 임의로 추가할 수 있는 'My tag' 정보를 입력 받고자 한다. 이때 My Tag를 제외한 정보는 Hardy(1994), Klauss(1981) 등이 제시한 기준을 준용해 입력 받고자 한다[25].
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