工工工學學學碩碩碩士士士學學學位位位論論論文文文

BBBlllooogggooosssppphhheeerrreee에에에서서서 교교교수수수학학학습습습 에에에이이이전전전트트트를를를활활활용용용한한한 협협협력력력적적적인인인 이이이러러러닝닝닝

EEExxxpppllloooiiitttiiinnngggPPPeeedddaaagggooogggiiicccaaalllAAAgggeeennntttssstttoooCCCooollllllaaabbbooorrraaatttiiivvveeeeee---LLLeeeaaarrrnnniiinnngggooonnnBBBlllooogggooosssppphhheeerrreee

222000000777年年年 222月月月

仁仁仁荷荷荷大大大學學學校校校 大大大學學學院院院

컴컴컴퓨퓨퓨터터터 情情情報報報工工工學學學科科科

河河河 仁仁仁 愛愛愛

工工工學學學碩碩碩士士士學學學位位位論論論文文文

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指指指導導導敎敎敎授授授 趙趙趙 根根根 植植植

이이이 論論論文文文을을을 工工工學學學碩碩碩士士士學學學位位位論論論文文文으으으로로로 提提提出出出함함함

仁仁仁荷荷荷大大大學學學校校校 大大大學學學院院院

컴컴컴퓨퓨퓨터터터 情情情報報報工工工學學學科科科

河河河 仁仁仁 愛愛愛

이이이 論論論文文文을을을 河河河仁仁仁愛愛愛의의의 碩碩碩士士士學學學位位位 論論論文文文으으으로로로 認認認定定定함함함...

222000000777年年年 222月月月

主主主審審審 (((印印印)))

副副副審審審 (((印印印)))

委委委員員員 (((印印印)))

-i-

요요요 약약약

학습이란 ‘Reading'이 아니라 ’Doing'을 통해 일어나는 것인데,현재 이러닝(e-Learning)에서의 학습 설계 방식은 교사중심의 주입식 학습인“LearningbyReading"에 집중되어 있다.그래서 학습자들의 적극적인 학습 참여가 이루어지지 못하며,학습자간의 정보교류가 원활히 이루어지지못하는 문제점이 있다.본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 자신의 의견을 자유롭게 나타낼 수 있고,다른 사람과 정보 공유가 쉬운 블로그(Blog)기반의 이러닝 시스템을 제안한다.또한 유사한 학습자 커뮤니티를구성하기 위해 학습자의 행동(글 올리기,방문하기,학습자 연결,응답)들을기반으로 하는 학습자 모델링 방법을 제안한다.본 시스템에서는 학습자들의 불필요한 블로그 방문을 줄이고,효율적이고 자발적인 학습 유도를 위해 활발한 학습자들 중심으로 가상허브를 생성한다.그리고 가상허브를 통해 유사한 학습자로부터 개개인이 필요로 할 수 있는 글들을 추천하여,유사한 사용자들 사이에서 의견 교류 및 자발적인 학습 참여를 유도하고 협업학습을 증대시킨다.본 논문의 실험 결과로 커뮤니티를 구성하는데 응답을 나타내는 행동이 65.68%로 가장 효율적으로 나타났다.또한 활발한 응답을 보인 사용자 기반의 가상허브를 형성하여 각각의 사용자들에게 글을추천했을 때의 환경이,단순 사용자의 행동만을 고려하여 추천했을 때보다네트워크 트래픽이 현저히 줄어들었다.그리고 사용자에게 유용한 정보들이 고립되지 않고 보다 효율적으로 전달되어지는 것을 볼 수 있었다.

-ii-

AAABBBSSSTTTRRRAAACCCTTT

The learning getaccomplished by "Doing"ratherthan "Reading".However,thecurrentlearning mechanismsone-Learning domainarefocusingon"LearningbyReading,"whichisthecrammingmethodoflearningledbyteacher.Sothatthelearnerscannottakepartinthelearningactivelyanditisdifficulttointerchangeinformationbetweenthem smoothly. To deal with these problems, we proposed theblog-basede-Learningsystem thatmakesusersexpresstheiropinionsfreelyforproblem solvingandsharesinformationtootherseasily.Inaddition,thelearnermodeling methodbasedonlearners'actions(i.e.posting,navigating,linkingandresponse)isproposedforformationofsimilarlearnercommunities.Inthissystem,virtualhubsweregeneratedwithactivelearnersasthecentralfiguresinordertodiminishlearners'unnecessary visiting blogs and induce them to learn oftheirownaccordeffectively.Thevirtualhubsenabledthelearnertointerchangeopinionsactivelyandjoininlearningspontaneouslybyrecommendingthearticlestoeachindividualwhichseem tobeusefultothem fromsimilarlearnercommunity in orderto improvecollaborativelearning.Throughtheexperiments,wefoundthatresponse,whichis65.68%,isthemosteffectiveactiontoform similarusercommunity.Furthermore,whenthearticlesarerecommendedundertheenvironmentthatvirtualhubswereformatedbasedontheuserswhopresentedactiveresponse,network trafficsreduced extremely comparing with theenvironmentstaken simple actions ofusers into consideration.The experimentalresultsshowedthattherequiredinformationisnotisolatedandflowmoreeffectivelyamongusersusingourproposedsystem.

-iii-

목 차요 약·································································································ⅰ

ABSTRACT·····················································································ⅱ

제 1장 서 론·····················································································1

제 2장 관련연구·············································································42.1온라인 환경에서의 협업학습·······································································42.2교수학습 에이전트를 이용한 학습·····························································52.3블로그 기반의 상호작용적 협동학습 모델···············································6

제 3장 BlogGrid에서의 이러닝···················································83.1협업학습에서의 학생들 모델링···································································93.2행동의 동시성을 분석하여 가상 허브 생성···········································133.3BlogGrid의 시스템 구조도·········································································16

제 4장 실험 및 결과·····································································184.1실험환경 및 데이터 집합···········································································184.2실험 평가 방법·····························································································214.3실험 결과 및 평가·······················································································22

4.3.1커뮤니티 구성과 글(article)추천하기··········································223.3.2Blogosphere에서의 네트워크 트래픽(NetworkTraffic)··········23

제 5장 결론 및 향후 연구···························································27

참고 문헌···························································································29

-1-

제제제 111장장장 서서서 론론론

정보 통신 기술을 바탕으로 하는 인터넷의 발달에 따라 교육의 외부 환

경뿐만 아니라 교육 근본 패러다임 까지도 바뀌어 가고 있다. 특히 시⋅공

간의 제약이 없고, 컨텐츠(Contents)가 신속하게 업데이트되는 온라인 교

육 기술의 발전으로 교육 현장에서도 교사와 학습자간의 양방향 학습이 가

능한 e-Learning 시스템으로 전환되어 가고 있다. 전형적인 교실에서의

학습은 교사 중심이기 때문에 학생이 강의를 이해하기 어려움에도 질문이

나, 한번 더 강의를 요청하는 것이 쉽지 않다. 또한 학습이 순차적으로 이

루어지기 때문에 원하는 과목을 선택해서 듣는 기회가 전혀 제공되지 않고

있다. 그러나 e-Learning에서는 인터넷을 통한 학습으로써 학습자들 스스

로 자신의 수준, 분량, 속도에 맞춰 자기 주도적인 학습이 가능한 장점을

가진다. 하지만 기존의 e-Learning 시스템은 학습 진도 면에서는 학습자

가 주도적이겠지만, 학습의 내용을 이끌어가는 면에서는 아직까지 교사 주

도적이다. 즉, 여전히 전형적인 학습과 같이 교사와 학생이 직접적인 대화

(interaction)를 통해 학습이 이뤄지고, 학생이 자신의 시간을 관리해야만

한다는 한계를 가진다 [1]. 그리고 현재 웹의 방대한 정보량으로 인해 협

업학습(Collaborative Learning)을 위한 정보(information)가 효율적으로

전파되지 않으며 제대로 공유되어지지 않고 있다. 뿐만 아니라, 소극적으로

흘러가는 정보로 인해, 이 정보가 많은 사람들에게 필요함에도 불구하고

고립되어지는 경우가 생긴다.

이러한 e-Learning의 단점을 보안하기 위하여, 본 논문에서는 정보들이

효율적으로 전파의 매개체로 블로그를 사용한다. 블로그는 요즘 1인 1미디

-2-

어 시대에 필수적인 요소로 자리매김하면서 자기만의 공간에서, 자신의 목

소리를 낼 수 있고 그 사용법이 간단하여 남녀노소 구분 없이 널리 사용되

어지고 있다. 블로그를 기반의 e-Learning 시스템을 통해 관심사가 유사

한 학생들을 클러스터링(Clustering)하고 정보들을 전달한다. 교사는 학생

들이 잘못된 지식을 가지고 토론할 때, 방향만 다시 잡아줄 뿐 블로그에서

의 모든 학습은 학생들이 스스로 생각하며 문제를 제기하고 해결하는 학습

자 주도 방식으로 진행하며, 자신의 블로그에 댓글이 달리면서 학습에 좀

더 흥미를 가지고 자발적인 학습이 이루어지는 시스템으로 제한한다.

본 시스템에서는 같은 대학원에 속한 학생들을 대상으로, 학생들이 자유

롭고 자발적인 학습을 할 수 있도록 학생들의 블로그에 교수학습 에이전트

(Pedagogical Agents)를 이용하여 학생들 간에 효율적인 협업 학습

(Collaborative Learning)을 유도 하였다. 교수학습 에이전트는 블로거(‘블

로그를 사용하는 사람’ 이하 블로거라고 통칭함.)의 행동 - 글 올리기

(posting article), 다른 블로그 방문하기(navigating), 블로그 간의 연결

(linking), 응답(response) - 들을 모니터링 하며 학생들의 학습 향상, 목

표 변화, 지식, 관심도 등의 정보를 가진다. 이 모니터링 한 정보를 이용하

여 개인 블로그, 서버에 있는 교수학습 에이전트, 그리고 서버에 존재하는

Facilitator 에이전트가 상호작용을 하며 학생들 간의 협업 학습을 유도한

다. 즉, 유사한 블로거들의 클러스터링 통한 필요한 글(article)을 추천하고

학생들이 관심 있는 글(article)이나 필요로 할 수 있는 글(article)을 공유

하여 좀 더 깊이 있는 지식을 습득하도록 한다. 본 논문에서의 협업 학습

은 기존의 교사가 하나의 조로 나누어 특정한 주제를 제시해서 하는 학습이

아니라 학생들이 자발적으로 주제를 내 놓으면 그것에 관심 있는 학생들이 모

여서 협업적으로 학습 할 수 있는 것을 의미한다. 이렇게 학생들의 서로 다른

-3-

관점으로 바라보며 문제를 해결하면서 알지 못했던 정보를 습득하고, 그것을

토대로 그 문제에 대해서 완벽하게 이해하게 된다.

본 논문의 구성은 다음과 같다. 2장에서는 관련 연구로 블로그 기반의

학습, 협업 학습 (collaborative learning), 에이전트를 이용한 학습 등 기

존의 연구들을 살펴보고, 3장에서는 본 논문에서 제안하는 웹에서 효율적

인 협업 학습 (collaborative e-learning)을 위한 블로그 공간

(blogosphere) 에서의 학습 활동에 대해 상세히 설명한다. 4장에서는 실

험결과에 대해서 분석하고 평가하고, 마지막으로 5장에서 결론을 맺고 향

후 연구에 대하여 기술한다.

-4-

제제제 222장장장 관관관련련련연연연구구구

2.1온라인 환경에서의 협업학습전형적인 교실에서의 학습은 학습자와 교사와의 직접적인 피드백이 가능하

고, 인간적인 친밀함을 형성하며 학생들을 유도할 수 있을 뿐 아니라 사회적

인 커뮤니티를 경험할 수 있다. 그러나 대부분 교사 중심의 학습이 이루어지

고 시간과 장소에 제약을 받게 된다 [1]. 그래서 보통 교실 내에서 협업 학습

을 하려면, 학생들의 공간이나 시간이 서로 다르기 때문에 함께 참여가 가능

한 전일제 학생들로 제한해서 학습을 해야 했다 [2].

하지만 인터넷 기반에서의 의사소통 기술의 출현으로 교사와 학습자들이

좀 더 수준 있는 학습이 가능하게 되었다 [3]. 구체적으로, 학생들이 좀 더 유

연하게 학습에 접근하는 것이 가능해졌고, 온라인 툴을 이용해 학생들이 협업

학습을 할 수 있는 새로운 기회를 제공하게 되었다. 그리고 학습자 중심에서

의 학습으로 자기 진도에 맞춰 학습을 할 수 있고, 세계의 많은 사람들이 이용

할 수 있다. 또한, 지식에 대한 접근이 무한하며, 지식의 재사용과 지식의 공유

가 가능하게 되었다 [2]. 이런 학습자의 변화 뿐 아니라 교사들은 그룹별 학습

을 하는데 새롭게 접근할 수 있게 되었다 [4][5]. 대학에서 널리 사용하는 학

습 과정 관리 시스템은 WebCT와 Blackboard와 같이 동시 ․ 비동시에 온라

인 커뮤니케이션과 학생들의 발표를 위한 툴을 통합시켰다. 그래서 거리가 먼

학습자, 즉 이전에 다른 학생들과 가볍게 연결이 있었던 학습자는 이 시스템

을 통하여 그룹 활동과 토론장에 적극 참여할 수 있다. “언제, 어디서나”의 학

습을 위한 지원은 교내 출석 패턴에 변화를 주었는데, 학생들이 불규칙하게

-5-

즉, 드물게 학급에 출석하게 되었다. 이런 변화는 교사들에게 기회를 제공하고

학습자들 사이에 협업학습을 지원하고, 다른 시간과 다른 장소에서 학습이 가

능하게 되었다.

2.2교수학습 에이전트를 이용한 학습많은 교수학습 에이전트는 전형적인 텍스트 기반의 튜터링 인터페이스로

가상 환경에서 에이전트와 의사소통이 가능하며, 사용자와 직접적으로 의사

소통이 가능하다. 그래서 온라인 학습에서의 커뮤니케이션과 사회에 적응하

면서 일어나는 협업학습을 조사한다. 이들은 학습이란 사회의 한 과정이고, 사

회 환경에서 독립적일 수 없다고 생각한다. [6]은 온라인 학습에서의 커뮤니

케이션 구조의 중요성을 강조하며, 학습자들이 컴퓨터 커뮤니티 시스템 내에

서 사회의 현실을 인식할 수 있도록 사용하였다. 그래서 이들은 사회에 존재

하는 사회적인 문맥, 온라인 커뮤니케이션, 동시에 활동하는 것 등 3차원이 존

재한다는 것을 확인하게 되었다. 또한 [7]은, 교수학습 에이전트를 통한 협업

학습의 상호작용의 양 (대체로 상호작용을 일으키는 학습 타입의 이슈가 무엇

인지?) 과 질 (정보 처리의 높은 단계를 일으키는 학습 타입의 이슈가 무엇인

지?) 을 분석하였다. 이 에이전트는 소그룹에서의 학습 생산성과 활동을 인식

하는 단계를 조사하는데, 그 결과 비록 툴에 불과할지 몰라도 이 기능성은 매

우 중요하다. 이것은 학습중인 것을 읽으며 상호작용을 일으키게 된다.

그리고 [8]에서의 연구는 교수학습 에이전트가 사회를 인식할 수 있는 프로

세스로, 사회적인 상호작용에 참여하는 동안 멀티미디어 학습을 평가하였다.

이 연구는 멀티미디어 환경에서의 광범위한 상호작용 미디어 사용을 위한 조

사 - 비디오․ 오디오 녹음, 온라인 관찰, 인터뷰, 학생들이 나타내는 포스터의

-6-

평가와 질문서-에 의해 쉽게 이용되었다. 그러므로 이 에이전트는 학생들이

항해하는 프로세스나 사회적인 상호작용, 멀티미디어 환경에서의 활동들을

인식하며 이것을 짧게 요약하고 기술한다.

이와 같은 교수학습 에이전트를 블로그에 접목하게 되면, 이 에이전트는 기

본적으로 Blogspace 저장소에 일치하는 블로그를 관리하고 초기화시키게 된

다. [9]에서 보는 것 같이 에이전트가 블로그에 영향을 주는 것으로, 블로깅

(블로그를 활용하는 것)하는 사용자를 관찰하고, 다른 블로그를 방문하는데

소비하는 시간을 체크하게 된다. 또한 학생들을 위해 블로깅 모델을 제시해

주고, 학생들에게 영향을 미치는 블로그의 위치를 간직하게 된다.

2.3블로그 기반의 상호작용적 협동학습 모델개인적인 블로그는 사용자가 쉽게 설치 할 수 있으며, 다른 사람들에게 자

기의 의견을 적극적으로 나타낼 수 있다. 또한 포스팅 된 리소스들을 관리하

기 편하며, 온라인 포트폴리오를 만드는 것이 가능하다. 이 블로그를 학습에

이용할 경우에 다른 학급에 있는 학생들의 블로그를 방문하면서 자신의 아이

디어를 코멘트 해 줄 수도 있다. 그러므로 블로그는 학생들 사이에서의 협업

적인 학습과 커뮤니케이션을 생성하는데 큰 도움을 주게 된다. 대체로 블로그

를 사용하여 학습을 하게 되면, 학급에서 가질 수 있는 토픽을 가지고 다른 학

생들과 활발히 토론하고, 자신의 아이디어를 나누면서 더 깊은 탐구가 이루어

질 수 있다. 이렇게 함으로 학생들이 매일 얼마나 성장하는지 확인할 수 있다.

보통 학생들이 블로그 안에서 의사소통을 할 때 궁금한 것을 질문하고 각자

다른 생각을 가지는 사람들의 글을 보며, 스스로 판단하고 깊이 있는 지식은

습득하기 때문에 보다 의미있는 상호작용이 이루어진다 [10]. 그 예로 [11]

-7-

에서의 논문은 초등학교 4학년을 대상으로 손쉽게 사용할 수 있는 블로그를

통하여 그들의 학습 과정에서 상호작용을 지원하였다. 교사가 임의로 그룹을

지정해 주고, 그 안에서 각자 역할을 분배해 학습자들이 서로 의견을 나누고

정보를 수집해서 공개하며 학생들의 흥미를 이끌었다. 블로그를 이용해 학습

을 했을 때, 소수의 학습 과정 독점을 막을 수 있었으며, 개인 블로그라는 개별

탐구 공간을 마련하여 자기주도적인 학습 수행이 가능하였다. 또한, 친구 블로

그를 통한 커뮤니티 형성을 통해 학습자간에 밀접하게 연관을 맺음으로써 상

호작용이 증진되었으며, 동료 학습자간에 신뢰 생성 및 사회성이 향상되었다.

그리고 동일 과제 집단과의 교류를 통해 동료 학습자의 문제해결방식을 관찰

하고 자가 진단 및 피드백을 제공할 수 있었으며, 마지막으로 교사는 학습자

의 상호작용 정보를 분석하여 개인별 탐구 방식과 특성을 파악하고 학습 진단

및 효과적인 피드백을 제공할 수 있으며, 학습 과정 평가가 용이하게 이루졌

음을 발견하였다.

-8-

제제제 333장장장 BBBlllooogggGGGrrriiiddd에에에서서서의의의 이이이러러러닝닝닝 :::

학학학습습습 자자자원원원 공공공유유유를를를 위위위한한한 가가가상상상 정정정보보보 공공공간간간

블로그는 주기적인 포스트를 역순으로 구성하여 최신 글이 상위에 보여지는

웹 페이지로써 가족이나, 친구, 동료들과 블로그를 연결함으로써 사회적인 조

직을 구성할 수 있다 [12]. 이 블로그를 특정한 도메인 e-Learning에 적용한

이유는 다음과 같은 주요한 2가지 특징 때문이다.

- 개인적으로 컨텐츠 관리 : 블로거들은 개인적인 information - 개인적인

글, 코멘트들, 사진, 다른 블로그의 하이퍼링크들 - 을 포함하는 다양한

컨텐츠를 생성하고 관리 할 수 있다. 이와 같은 특성을 이용하여

e-Learning에 적용할 때 컨텐츠 - 프레젠테이션 파일, 웹 페이지, 예제

들 - 를 동일하게 생성하고 관리하는 것이 용이하다.

- 사회적인 활동들을 통해 효율적으로 정보 전달 : 다른 블로그를 방문하면

서 그동안 알지 못하던 사람들과 새로운 관계를 형성해 갈 수 있다. 그리

고 사회적인 연결 (예, 하이퍼링크)을 통해 이웃하는 블로그들에 쉽게 접

근할 수 있다. 그래서 관심 있는 블로그의 글에 코멘트를 남기며 자기의

의견을 남길 수 있고, 스크랩을 통해 원하는 글을 자기의 블로그에 포스

팅 할 수 있다. 이러한 행동을 통해 정보가 쉽게 전파되어 질 수 있다. 그

래서 e-Learning 환경에서 다른 클래스의 블로그나, 학생들의 블로그를

통해 필요한 정보들이 쉽게 전달되어지는데 사용되어 질 수 있다 [13].

이러한 특징들을 이용해 웹 상에서 학생들이 흥미를 가지고 자발적으로 학

습할 수 있도록 블로그 환경을 사용하였다.

-9-

3.1협업 학습에서의 학생들 모델링블로그는 blogosphere 상에서 이루어지는데, blogosphere는 개인 블로그

와 커뮤니티 블로그로 나눠진다 [14]. 본 논문은 e-Learning 도메인에 적

용해서 학생들이 마음대로 정보를 수집하고 표현할 수 있는 Student

Blogosphere와 교과목에 관련된 내용과 질의응답을 할 수 있는 Class

Blogosphere로 칭하였다. 그러므로 e-Learning Blogosphere는 Student

Blogosphere U = {u1, ... , u|U|}의 집합과 Class Blogosphere C = {c1,

... , c|C|}의 집합으로 구성된다. 아래 [그림 1]과 같이 블로그 뿐 아니라

Blogosphere 사이에 연결(Linking)이 가능하므로 i번째 학생인 ui는 자기

의 블로그에 Class Blogosphere를 연결 할 수 있다.

[그림 1]e-Learning환경에서의 Blogosphere이 Blogosphere 상에서 학생들이 여러 가지 행동(action)을 취해 정보를

수정할 수도 있고, 다른 학생들에게 전달되어 질 수 있다. 학생들이 취할

수 있는 행동은 크게 4가지로, 각각의 블로그마다 내재하고 있는 교수학습

-10-

에이전트가 모니터링을 하는데 그 행동은 다음과 같다.

블로거 블로거 블로거 블로거 간의 간의 간의 간의 연결연결연결연결(Linking, (Linking, (Linking, (Linking, L) L) L) L) : : : : e-Learning에 참여하는 동료들, 또는

교사, 관심 있는 사람들과 사회적인 네트워크(social network)를 형성해

특별한 학습에 대한 정보를 공유할 수 있다. 학생들은 이 연결(linking)을

통해 조직적으로 형성된 커뮤니티에 활발히 참여할 수 있다. 친밀하거나

가까운 학생들의 연결은 다음과 같은 집합으로 표현한다.

symmetric adjacency matrix ADJ는 |U|× |U|의 크기를 가지고 있다. 만약

에 사용자 ui가 uj와 연결(link)이 되어 있다면, ADJ(ij)=1 그렇지 않으면

ADJ(ij)=0이 된다.

글 글 글 글 올리기올리기올리기올리기(Posting (Posting (Posting (Posting articles, articles, articles, articles, P) P) P) P) :::: 문서를 포스팅 하는 것은

Blogosphere 상에서 가장 기본이 되는 행동으로 블로거들이 다양한 형식의

정보를 입력하면서 Blogosphere를 풍성하게 한다. 포스팅 된 글과 스크랩

한 글을 보며 블로거의 선호도를 쉽게 알 수 있다. 포스팅 된 글의 집합은

다음과 같다.

⋯

그리고 자신의 관심사 즉, 대체로 많이 차지하는 특정한 글들과 일치하는

글의 가중치(weight)는 다음과 같이 주어진다.

-11-

함수 Categoryi(pβ)는 pβ라고 이름이 붙여진 카테고리와 일치하는 것을 반

환하게 된다. 이 가중치는 사용자들의 관심사가 담겨진 토픽들(예, 카테고

리)을 어느 정도 의미하는지를 나타낸다. 보통 블로그들이 카테고리에 이

름을 정하는 것은 많은 것을 포함하는 것으로 표현한다. 예를 들어서,

Intelligent Agents ․ CSP(Constraint Satisfaction Problems) 등에 관심

을 가지고 있는 블로거라면 보통 "AI"라는 좀 더 상위개념으로 카테고리를

생성하게 된다. 그래서 본 논문에서는 사용자가 정의한 카테고리 정보로

선택하게 된다. 이것은 content-based analysis methods (예,

keyword-based feature extractions)로 blogosphere와 같이 굉장한 정보

공간에서 효율적이다.

다른 다른 다른 다른 블로그 블로그 블로그 블로그 방문하기방문하기방문하기방문하기(Navigating, (Navigating, (Navigating, (Navigating, N) N) N) N) : : : : 사람들은 다른 Blogosphere의

블로그를 방문할 수 있다. 이것을 통해 관련 있는 정보를 얻을 수 있는데,

방문하는 방법은 다음과 같이 두 가지가 있다.

- 랜덤하게 검색(Random browsing) : 랜덤하게 다른 Blogosphere에 있는

블로그를 방문하는 방법으로, 이것은 다른 Blogosphere로부터 고립되

어지며 자칫 족벌주의로 갈 수 있는 문제를 해결할 수 있는 방법 중에

하나이다.

- 가까운 사용자에게 접근(Accessing to neighbors) : 블로그에 있는 친

구 리스트(neighbors list)를 통해서 쉽게 그들의 블로그로 이동할 수

있다. 하버드대 교수 Stanley Milgram이 연구한 여섯 사람만 거치면

누구든지 만날 수 있다는 “인간관계 6 단계론”처럼 리스트에 있는

블로거들을 통해서 모르는 사람의 블로그까지 방문 할 수 있게 된다.

-12-

이렇게 방문하는 블로거의 행동은 Ni = {uα, uβ, …}와 같이 행동들을

표현 할 수 있다. 여기서 uα는 관계있는 블로거의 개인적인 블로그들을

의미한다.

응답응답응답응답(Responding, (Responding, (Responding, (Responding, R) R) R) R) :::: 학생들은 Blogosphere 상에서 다른 블로그를 방

문하면서 관심 있는 글(article)이나 잘 알고 있는 내용의 글(article)에

응답을 나타내게 된다. 응답을 나타내는 방법으로 다음과 같이 코멘트와

트랙백 두 가지가 있다.

- 코멘트(Comment) : 짧은 문장으로 남기는 응답으로써 각각 포스팅 된

글(article)에 나타내며, 연속적으로 남기는 것이 가능하다. 코멘트는

누구나 제약 없이 원하는 만큼 남길 수 있다.

- 트랙백(trackback) : 코멘트와 달리 원본 문서(article)를 바탕으로

자신의 견해와 지식을 덧붙여서 새로운 문서(article)로 포스팅 할 수

있다. 트랙백은 블로그 사이에 핑(Ping)을 보내고 알림(alert) 기능을

제공한다. 또한 원본 문서(article)의 주소(URL)과 블로그 이름을 기

록함으로써 언제든지 원본 문서(article)을 쉽게 확인할 수 있다.

위 행동들은 Ri = {pα,a, pβ,b, … }와 같은 수식으로 표현한다. 여기서

pα,a은 uα의 개인 블로그에서 a번째 포스트를 의미한다. 이 Ri는 앞에서

설명한 Ni의 부분집합이다. 여기에 가중치(Weight)를 부여하면 다음과 같

다.

∊

여기에서 colocated는 같은 응답을 나타내는 코멘트들과 트랙백들을 계

-13-

산(counting)하기 위한 함수이다. 그리고 사용자들은 자유롭게 해당하는

문서(article)에 사용자의 관심사와 의견들을 수치 평가 형식(numeric

rating format)으로 0에서 5까지 점수를 입력하거나 투표 형식(voting

format)으로 “Yes" 혹은 ”No"로 반영할 수 있다. 이 행동을 통해 사용자

의 관심사가 비슷한 사람들끼리 네트워크를 형성할 수 있다. 그 이유는 하

나의 문서(article)에 자신이 확신할 수 있는 응답을 나타내기 때문에 자

연스레 흥미 있는 사람들은 그것에 대해 자발적으로 토론을 하게 되어진

다.

이와 같이 한명의 블로거가 취할 수 있는 행동은 4가지로 다음과 같이

ui = < L, P, N, R >로써, 이러한 행동들을 모니터링한 교수학습 에이전트

를 통해 다른 블로그와 함께 정보들을 공유할 수 있게 되며, 여러 명의 블

로거들이 모이면서 자발적으로 의견을 나눌 수 있는 커뮤니티를 형성해 협

업학습이 이루어지게 된다.

3.2행동의 동시성을 분석하여 가상 허브 생성앞에서 설명한 사용자들이 취할 수 있는 행동 사이에서 동시에 일어나는 것

을 분석하여 가상 허브(virtual hubs, VH) 집합을 나타낼 수 있다. 이 가상 허

브는 사회 네트워크(social network)에서 중요한 사용자로서, 많은 지식을 가

진 사람들을 알고 있는 사용자 또는 많은 지식을 가지고 있는 사람, 다양한 사

람들을 많이 알고 있는 사용자 즉, 발이 넓은 사용자를 의미한다. 그래서 많은

사용자 사이에 커뮤니티 채널을 변경시키는 중요한 역할을 한다. 본 논문에서

는 [그림 2]와 같이 가상 허브의 역할을 하는 사용자들을 연결함으로써 가상

-14-

허브 네트워크를 구성하려고 한다.

[그림 2]공통적으로 보이는 활동(activity)으로 허브 유사도 측정

한 사용자의 개인적인 블로그에 확신하는 글에 응답(코멘트, 트랙백)을 나

타낸 2명의 사용자를 임의로 추출해서 볼 때 이 사용자들은 서로 같은 생각 또

는 같은 관심사를 가진 사용자라고 여길 수 있다. 예를 들어, 2명의 사용자 UA

와 UB가 UC의 블로그에서 확신하는 글(article)에 응답을 나타냈다고 하자. 비

록 사회적 네트워크(social network) 상 멀리 떨어져있다 해도 그들이 선호하

는 것은 유사하다고 볼 수 있다. 그래서 간단히 두 사용자 사이에서의 거리

(Distance, D)를 다음과 같은 식으로 측정 할 수 있다.

이것은 사용자 Ui와 Uj 사이에 연결된 경로(path)의 길이로 최단거리 경로

(shortest path) 상에서의 모든 노드(edge)를 계산해서 추측한다.

가상 허브를 구성하는데 중요한 것은, 사용자들 사이의 거리 계산 뿐 아니라

사회 네트워크에서의 사회적인 연계 패턴(social linkage patterns)으로부터

-15-

오는 힘(Power)을 인지해야 한다. 그래서 모든 사용자들의 중심적 역할을 하

는 부분을 측정하기 위해 허브(HUB)와 권한(authority, AUTH)을 배치한다

[15]. 허브 가중치(hub weight)는 일치하는 사용자의 조직적인 위치

(position)를 나타낸다 [16]. 이것은 네트워크를 통해서 널리 퍼뜨려진 정보

를 사람들이 가지는 영향력을 측정한다. 그리고 권한 가중치(authoritative

weight)는 사람들이 가지고 있는 정보량(information quantity)을 측정한다.

← ∈ 〈 〉 and ← ∈

〈 〉

이 가중치들은 AUTH0가 1로 초기화 되어 있을 때, 위와 같은 식에 의해 반

복하며 계산할 수 있다.

본 논문은 각각의 교수학습 에이전트가 모니터링 한 행동 중에 가장 활발한

활동을 하는 사용자를 Facilitator 에이전트에게 보내 허브를 구성하여 이웃하

는 사용자의 “hub" 가중치 상에 기반해 유사도 (혹은 거리)를 측정한다. 블로

그 사용자들의 그룹인 UCO에서 동시에 발생할 수 행동 중 응답(response)인 r

αβ를 사용할 때 허브 유사도(hub similarities) SHUB는 |UCO| × |UCO| 의 크

기인 정방행렬(square matrix)와 같이 나타난다.

×

그리고 각각의 원소(element)는 Uk ∈ shortest_path(Ui, Uj) 그리고 Ui, Uj

∈ UCO 일 때 위의 수식과 같이 주어진다. 만약에 D(Ui, Uj)가 2보다 (예,

diagonal elements) 적다면 SHUB(i, j)는 0이다. 정리하자면, 두 사용자 사이에

-16-

서 장거리 (longer distance)와 낮은 허브 가중치 (lower hub weights)는 높

은 유사도(similarity)를 나타낸다. 여기서 사용자들이 취할 수 있는 행동들 중

에서 나타나는 패턴들에 의해 생성되는 가상허브들을 축적하게 된다. 이것은

보통 매트릭스 연결 태스크 기반에서 이루어지지만 본 논문에서는 중복

(duplications)에 초점을 가진다.

3.3BlogGrid의 시스템 구조도

[그림 3]BlogGrid시스템 구조도

[그림 3]에서 보는 것과 같이 eLearning@BlogGrid 시스템의 구조는 2개

의 에이전트 즉, 교수학습 에이전트와 Facilitator 에이전트가 존재한다. 그래

서 BlogGrid 서버는 데이터 저장소와 교수학습 에이전트로 구성되고, 각각의

개인 블로그 즉, 학생 블로그에도 교수학습 에이전트가 있어 블로거들의 행동

들을 모니터링 한다. 블로그에 내재하고 있는 이 교수학습 에이전트는 블로거

의 행동들을 보고함으로써 용이하게 커뮤니티를 구성하도록 도와주고,

Facilitator 에이전트는 같은 커뮤니티 내에서 유사도를 사용하여 질의( 예,

SQL queries)를 자동적으로 발생시킬 수 있으며, 일치하는 학생들을 위해 블

로그에 올린 글을 추천하도록 제공한다. 이것을 통해서 학생들이 자기와 비슷

-17-

한 생각을 가지고 있는 다른 학생의 블로그에 좀 더 쉽게 접근할 수 있도록 도

와주며 그것으로 학생들은 학습 정보를 용이하게 얻을 수 있게 된다.

같은 커뮤니티 내에서 학생들이 서로 연결(link) 될 때, 각각의 선호도와 행

동들을 비교하며 관련된 정보가 효율적으로 전파되도록 해야 한다. 이렇게 하

려면 각각의 블로그에 있는 교수학습 에이전트와 DB 서버에 있는 교수학습

에이전트가 의사소통을 하며 블로거의 선호도를 파악하게 한다. 이때, 교수학

습 에이전트 사이에 존재하는 Facilitator 에이전트는 교수학습 에이전트가 알

려준 블로거의 행동들을 토대로 블로거가 글을 포스팅할 때 다른 블로거들과

유사도를 비교하여 이 글이 필요할 만한 블로거에게 추천해 주게 된다. 이

Facilitator 에이전트가 추천하는 방법으로는 다음과 같다.

- 특정한 정보를 질의(query) 이용 : 특별한 토픽에 대해 정보를 요청할 때,

Facilitator 에이전트는 자기의 yellow pages 스캐닝에 의해서 그 토픽의

최대 가중치 값을 가지는 글(article)을 결정하게 된다.

- 같은 생각(의견)을 가지는 블로거의 새로운 정보 전송 : 매 시간 학생들은

새로운 글 올리기 또는 코멘트로 응답을 나타내는데, 이것을 표준화

(normalize) 한 후 Facilitator 에이전트에게 보낸다. 그리고 학생들은 같

은 커뮤니티에서 그들이 이웃(neighbors)하는 다른 학생으로부터 자신이

선호하는 것들과 공통된 개념에 관련된 정보를 가져오게 할 수 있다.

각각의 블로거는 개인적인 에이전트 모듈(module)을 필요로 한다. 이 에이

전트는 Blogspace 저장소에 기반해서 관련 있는 블로거의 선호도를 초기화하

고 관리한다. 이 개인적인 에이전트들을 통해서 블로거들이 나타내는 행동들

을 보고하고, Facilitator 에이전트는 질의와 추천(recommendations)이 자동

적으로 발생하도록 한다.

-18-

제제제 444장장장 실실실험험험 및및및 결결결과과과

4.1실험 환경 및 데이터 집합 본 논문의 실험은 Tomcat 5.5 와 MySQL 5.0, Java 1.5를 사용해서 이루

어졌으며, Blojsom 3 플랫폼(platform) 을 사용하여 [그림 4]와 같이 각각의

개인 블로그와 클래스 블로그를 생성했다. 실험은 2006년 3월 ~ 9월까지 진

행되었으며, 인하대학교 대학원생 중 22명이 실험에 참여하였다. 이 학생들은

자신의 블로그에 자유롭게 글(article)을 올리기도 하고, 학회에 발표된 관심

있는 논문들을 수집해서 포스팅 했다. 또한 클래스 블로그는 해당하는 학회의

논문 목록을 포스팅해서 학생들이 관심 있는 논문들을 자신의 블로그에 스크

랩 할 수 있도록 하였다. 논문 목록을 포스팅 할 때 4개의 영역 즉, 제목, 저자,

키워드, 요약으로 작성하였다.

또한 사회적 네트워크구성을 위해 학생들에게 자신과 친한 친구들을 최대 3

명 선택하도록 하였다. 그리고 블로그에서 친구들의 블로그를 연결해 쉽게 이

동할 수 있도록 설계하였다. 클래스 블로그로는 본 실험에 참여한 학생들이

듣는 수업으로 신경망, 웹 서비스, 인공지능, 영어논문 작성법, 알고리즘, 데이

터 마이닝으로 생성해서 수업과 관련된 목록 설문지를 작성해 자신이 선호하

는 것을 체크해서 클래스 모델을 생성했다. 선호도 체크는 1~5 까지 점수를

매겨 가장 관심 있고 선호하는 것은 5로, 가장 관심이 없는 것은 1로 사용하였

다.

-19-

[그림 4]eLearning@BlogGrid

본 시스템의 목표는 blogosphere 상에서 정보가 전파되어지는 동안 사용자

들의 상호작용(interaction) 데이터 집합을 수집하고, 이러닝 도메인에서 정보

추천하는 것을 평가하는데 두고 있다. 실험 매개변수로는 블로그의 수로 학생

들의 수, 클래스의 수가 있다. 먼저 학생들의 수에서는 같은 수업에 참여하는

사람들에게 연결된 하이퍼링크 목록, 친구들 블로그에 연결된 하이퍼링크 목

록으로 각각 [표1], [표 2]와 같이 참조하였다.

-20-

userClass A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V

웹 서비스

신경망

인공지능

영어논문

알고리즘데이터마이닝

[표 1]같은 수업에 참여하는 학생의 수

userFriends A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V

ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUV

[표 2]하이퍼링크에 의한 사회 네트워크 구성표

-21-

4.2실험 평가 방법휴리스틱 함수(heuristic function)와 블로그에서의 행동들을 가지고 같은

커뮤니티로 추측되는 학생들의 집합을 주목한다. 그래서 먼저 커뮤니티 조직

을 구성하는데 질문서로부터 (vector-space model) 선호도가 유사한 것에

의해 구성된 커뮤니티에서 일치하는 비율(matching ratio)을 계산한다.

{ }

= = CCCCuu uuOuuHSim jijIRNPLCji ,~

,,, max,,,

위의 식과 같이 사용자들의 유사도를 구하는데, 함수 Õ는 사용자 ui, uj의 집합

으로부터 공통된 요소 K를 가진다. H는 휴리스틱 함수로 두 사용자 사이에 유

사량을 적용할 수 있다. 그래서 위 식에서 보면 2개의 랜덤 집합들을 비교한

다. 좀 더 구체적으로 휴리스틱 함수를 사용하는 방법으로는 아래와 같다.

식 (1)

( )k iK

iW

1max

== 식 (2)

( )K

WK

i ik∑ == 1 식 (3)

위 식에서 K는 Õ(A,B)이고 ki∈K이다. 식(1)은 공통된 카테고리의 최소비율

을 표현하는 것으로 각각 카테고리의 가중치 값을 사용한다. 식(2)는 카테고

리의 가중치 값이 최대인 것을 선택하고, 식(3)은 공통된 카테고리의 평균 가

중치 값을 비교한다.

다음으로는 BlogGrid의 집합에서, 앞에서 본 3개의 다른 휴리스틱 함수와

-22-

blogosphere 활동에 의해 구성된 조직에 참여하는 사용자들에게 제공하는 추

천 시스템을 평가할 수 있다. 추천되는 정도를 측정할 때 평균 절대 오차

(mean absolute error : MAE)에 의해서 계산된다. 추천에 실패하는 것은 이

미 정의된 사용자 선호도(예, 카테고리의 집합)로 계산하는 것에 의해 구별한

다.

위에서 설명한 방법을 통해 블로그 상에서 사용자들의 행동들 중 어느 것이

얼마나 많은 영향력을 미치는지 알 수 있으며, 그것을 통해 얼마나 효율적으

로 정보들을 추천해 줄 수 있는지 발견할 수 있다.

그 다음에, 사회 네트워크에서 정보가 전파되는 동안 개개인의 패턴들을 알

아보고 블로거의 네트워크 트래픽(network traffic)을 측정한다.

4.3실험 결과 및 평가4.3.1 커뮤니티 구성과 글(article) 추천하기

4.2절에서 언급한 휴리스틱 함수 3개에서 식(3)이 다른 두 개의 함수보다

더 좋은 성능을 보이는 것을 발견하였다. 게다가 다른 행동들 보다 응답을 나

타내는 행동이 blogosphere에서 사람들 사이에서의 유사도가 높게 나타났다.

[표 2]는 블로그에서의 행동들을 평가하여 커뮤니티를 구성한 실험결과이다.

-23-

휴리스틱 함수 LinkingLPostingPNavigationN RespondingR평 균식 (1) - 38.00 45.54 57.50 47.01식 (2) - 47.62 49.18 62.05 52.95식 (3) - 61.25 57.22 65.58 61.38평 균 - 48.96 50.65 61.74

[표 2]커뮤니티 구성의 실험 결과 (%)

위에서 보는 것과 같이 코멘트와 트랙백을 이용해 자신의 관심도를 확실히

드러낼 수 있는 응답(Response) 행동이 65.58%로 가장 높게 나타나 커뮤니

티를 구성하는데 가장 효율적이라는 것을 알 수 있다.

다음으로 [표 3]에서 보는 것과 같이, 응답을 나타내는 활동과 식(1)의 휴리

스틱 함수를 사용하여 커뮤니티를 구성한 후, 학생들에게 글을 추천했을 때

추천 에러율이 21.42%로 에러율을 최소화하는데 가장 좋았다.

휴리스틱 함수 LinkingLPostingPNavigationN RespondingR 평균식 (1) 28.57 37.03 48.61 21.42 33.91식 (2) 25.54 34.72 39.46 23.52 30.56식 (3) 26.65 36.99 45.45 22.72 32.95평균 26.92 36.25 44.17 22.55[표 3]BlogGrid에 의해 추천하는 MAE의 실험결과 (%)

4.3.2 Blogosphere 에서의 네트워크 트래픽

본 실험에서는 각각의 블로거에게 BlogGrid를 이용해 추천한 정보가 얼마

나 정확하고, 사용자들에게 만족감을 주는지 평가하였다. 그래서 포스팅 된 글

의 총 수에서 BlogGrid 추천에 의한 포스팅 된 글의 수 비율을 측정하였다.

아래 [그림 5]에서 보는 것과 같이, blogosphere에서 활발히 행동하는 사용

자들을 중심으로 네트워크를 구성해서 추천했을 때, 많은 블로거들이 추천된

-24-

글을 자신의 블로그에 포스팅 한 것을 볼 수 있다. 이것은 추천되어진 글이 블

로거들의 관심 있는 글이라는 것을 암시할 수 있다. 그리고 행동이 활발하지

못한 사용자는 그들과 유사한 사용자들과 선호하는 글을 파악하기가 쉽지 않

아 아무래도 추천하는데 어려움이 있었다.

Durations of articles posted

0

10

20

30

40

A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V

Students

Num

ber

of a

rtic

les

posting Recommendation activity

c

[그림 5]blogosphere에서 글 포스팅

또한, BlogGrid 실험에서의 URL과 관련된 HTTP가 요청(Request)된 총

수를 카운팅해서 한 달 동안 블로거들의 네트워크 트래픽을 측정하였다. [그

림 6] 과 같이, 앞의 실험에서 가장 커뮤니티 구성에 효율적인 응답을 나타내

는 행동으로 허브를 생성한 경우와 개개인의 블로거들의 행동을 구분해서 본

결과, 허브를 생성해서 사용한 경우가 보통 15일 이후부터 블로거의 행동만을

사용한 경우보다 현저하게 낮은 수치를 유지하는 것을 볼 수 있다.

-25-

Total number of HTTP requests

0

100

200

300

400

500

600

700

800

1 5 10 15 20 25 30

Days

Num

ber

of r

eque

sts

Virtual Hub + activity activity

[그림 6]학생들의 행로 길이

마지막으로, 각각의 블로거에게 추천된 글이 얼마나 유용하고 만족되었는

지 인터뷰를 통해 평가하였다.

- 15 bloggers, who is 60% of total bloggers, were fully satisfied,

- 6 bloggers, who is 24%, were partially satisfied,

- 2 blogger, who is 8%, were partially unsatisfied, and

- 2 blogger, who is 8%, were fully unsatisfied

위에서 보는 것과 같이, 84%의 학생들은 가상허브를 이용한 시스템이 유용

하다고 나타냈다. 이것은, 가상허브를 생성해서 글을 추천했을 때, 추천된 글

-26-

이 대부분 효율적이고 도움이 되었다는 것이다. 반면에 16%의 학생들은 불필

요한 글을 추천받았다고 불만을 나타냈는데, 그것은 학생들의 행동이 현저히

저조했기 때문에 그들의 선호도를 찾기가 쉽지 않았다.

-27-

제제제 555장장장 결결결론론론 및및및 향향향후후후 연연연구구구

협업학습이란 학생들간의 유대감이 형성되면서 자신들이 가지고 있는 정보

들을 공유하며 문제를 해결하고 새로운 정보를 습득하는데 자발적으로 참여

하는 것을 의미한다. 하지만 현재 이러닝에서의 협업학습은 교사와 학습자가

하나의 게시판에서 교사가 제시한 주제를 가지고 각자의 의견과 자료를 올리

는 방식으로 교사가 주도하는 학습이다. 그래서 본 논문에서는 학습자가 자발

적으로 참여하며 정보를 공유하고, 이 정보가 효율적으로 전달되어지도록 블

로그 기반에서 이러닝을 시스템을 사용하였다. 이 블로그는 여러 가지 리소스,

blogosphere, 학생들 사이의 정보 공유가 효과적으로 이루어지도록 프레임

워크를 제공하는 것으로 그리드 컴퓨팅 패러다임을 이용하였다.

본 논문은 협업적인 이러닝이 이루어지도록 블로그에서의 행동과 관심사가

유사한 학생들을 클러스터링 하였다. 클러스터링 생성은, 커뮤니티를 구성할

때 학생들 사이에서 61.74%로 유사도가 높게 나타난 응답 나타내는 행동을

바탕으로 유사도를 비교해 가상 허브의 그룹으로 생성하였다. 이 가상허브를

통해 학생들이 필요로 할 수 있는 글을 추천해 주었을 때 학습하는데 보다 효

율적이라는 것을 알 수 있었다. 일반적으로 학생들의 행동을 비교해 글을 추

천했을 때보다 가상 허브를 이용해 추천했을 때, 많은 학생들이 만족하며 그

글을 참고하는 것을 볼 수 있었다. 이와 같이 교수학습 에이전트를 이용해 학

생들의 행동을 모니터링하며 가상허브를 구성해 글을 추천하면, 기존의 블로

그 환경에서 이러닝 실험을 했을 때처럼 학습자가 불필요한 블로그를 방문하

는 횟수를 줄일 수 있고 질적 효용성을 높일 수 있다. 또한 네트워크 트래픽

측면에서도 낮은 수치를 유지하며 이를 통해 학습자들이 84%의 만족도를 나

-28-

타내는 것을 볼 수 있었다.

향후 계획으로는 이 시스템을 좀 더 현실적인 환경에서 테스트하기 위해

행동이 뚜렷하고 단순한 초등학생을 대상으로 하나의 학급을 선정해 적용 해

보려고 한다. 블로그 자체가 어느 특별한 배경지식이 없어도 쉽게 사용이 가

능하기 때문에 어린 학생들이 사용하는데 무리가 없을 것이라 생각한다. 그리

고 본 논문에서는 카테고리를 비교해 서로 유사한 학생들에게 필요한 글을 추

천해 주었는데, 향후 blogspace에서 자유롭게 글을 올리는 것 같이 자연어 처

리 방법을 적용하면 더 좋은 결과를 얻을 것이라고 기대된다. [17]와 [18]에

서처럼, 온톨로지 같은 시멘틱 정보에 적용할 계획이다. 이렇게 했을 때 서로

다른 blogspaces 사이에서 매우 강력하게 사용되어 질 것이라고 기대한다.

그리고 이 시스템이 e-Learning 도메인 뿐 아니라 여러 가지 개인적인 것(예

를 들면, 뉴스 ∙ 종교 ∙ 정치 등) 혹은 e-business 에 적용했을 때 동일하게 많

은 사용자들에게 유용할 것이라고 생각한다.

-29-

참참참고고고 문문문헌헌헌

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-32-

감감감사사사의의의 글글글지금까지 나를 선하게 인도하시고 지키시며 동행해 주신 하나님께 감사

와 영광을 돌립니다. 낯선 이곳에 와서 적응하려고 애쓰던 때가 엊그제 같

은데 벌써 2년이란 시간을 보내고 이렇게 감사의 글을 쓰게 되니, 시간이

참 빨리 흐른다는 것을 다시금 느끼게 됩니다.

우선 지난 2년간 많은 지도와 따뜻한 격려를 아껴주지 않으신 조근식

교수님께 감사드립니다. 그리고 왕창종 교수님, 이균하 교수님, 양용준 교

수님, 유원희 교수님, 배해영 교수님, 이정현 교수님, 이필규 교수님, 유형

선 교수님, 유상봉 교수님, 한경숙 교수님, 이주홍 교수님, 신병석 교수님,

이종식 교수님, 권구인 교수님, 심정섭 교수님, 강상길 교수님, 이문규 교

수님, 송민석 교수님 그리고 박준석 교수님께도 깊은 감사의 인사를 드립

니다. 아울러 우리 지능형 전자상거래 시스템 연구실의 가족들에게 감사의

마음을 전합니다. 함께 대학원 생활을 하지는 않았지만 자주 찾아오셔서

격려해주신 윤문환, 정종진, 오윤상, 윤정섭, 구지훈, 한선관, 양종윤, 이광

용, 박중진, 전승범, 이은경, 이기현, 조한철, 고병진, 복명균, 이호경, 노경

신, 오은경 선배님, 그리고 함께 대학원 생활을 하며 많은 도움을 주신 이

순근, 정진국, 유영훈, 손석원, 정재은, 박승보, 김유원, 김흥남, 이경수,

Supratip Ghose, Nazim, 이기성, 김현준 선배님 또한 감사를 드립니다. 또

한 사랑하는 내 동기들 승훈오빠, 애띠, 세준이에게도 가슴 깊이 우러나오

는 감사의 인사를 전합니다. 그리고 귀한 나의 후배들 오경진, 연철, 김지

혁, 한아성, Jenu, 고준택, 차상진에게도 감사와 격려의 인사를 드립니다.

그밖에, 항상 기억하며 아낌없이 기도로 함께 해 준 김용길 선생님, 김영

균 교수님, 귀한 나의 친구 수경, 진아, 애영, 경림, 은혜, 먼 곳에서 응원

해 준 윤진과 현준, 그리고 사랑하는 후배 정환, 주영, 효선, 지선, 은혜에

게도 고맙다는 말을 전하고 싶습니다.

마지막으로, 항상 날 믿어주시며 격려해 주신 사랑하는 엄마 ․ 아빠, 하

나밖에 없는 소중한 동생 인성이에게도 감사의 말과 함께 사랑한다는 말을

전하고 싶습니다.

지면의 부족으로 다 말하지 못한 것을 가슴에 아쉬움으로 남기며, 부족

한 저에게 아낌없는 사랑과 격려로 함께 하신 모든 분들께 하나님의 사랑

과 축복이 늘 함께 하시길 기도합니다. 사랑합니다....

2007년 1월 연구실에서...

제 1 장 서론제 2 장 관련연구2.1 온라인 환경에서의 협업학습2.2 교수학습 에이전트를 이용한 학습2.3 블로그 기반의 상호작용적 협동학습 모델

제 3 장 BlogGrid 에서의 이러닝 : 학습 자원 공유를 위한 가상 정보 공간3.1 협업학습에서의 학생들 모델링3.2 행동의 동시성을 분석하여 가상 허브 생성3.3 BlogGrid의 시스템 구조도

제 4 장 실험 및 결과4.1 실험환경 및 데이터 집합4.2 실험 평가 방법4.3 실험 결과 및 평가4.3.1 커뮤니티 구성과 글(article) 추천하기4.3.2 Blogosphere에서의 네트워크 트래픽

제 5 장 결론 및 향후 연구참고 문헌