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초록

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본 연구에서는 개방형 동영상 플랫폼(OTT) 사용자의 관심 주제별로 자기 주도식 마이크로 러닝 방 식의 틈새 학습지원을 위하여 AI 알고리즘을 기반으로 체계적인 학습목차 구성 및 목차별 평판도가 높은 동영상 콘텐츠 목록을 개인화하여 동적으로 구성 및 추천하여 학습지원 효과를 제고하는 지능형 큐레이션 서비스 모델을 제안하고자 하였다. 이를 위해 콘텐츠 선호도 유사성 및 콘텐츠 도메인에 대 한 전문성 두 가지의 신뢰도 기준을 정량화하여 평가자 그룹을 구성하고 수정된 협업 필터링 기법을 적용함으로써 동적 콘텐츠 평판 모델링 기법을 고안하였다. 암묵적인 사용자 콘텐츠 선호도 추출기법 을 제안하고 새로운 OTT 콘텐츠 평판 산정 모형을 제시하였다는데 본 연구의 의의가 있다.

목차

요약
1. 서론
2. 마이크로 러닝 콘텐츠 큐레이션 서비스
3. 동영상 콘텐츠에 대한 동적 평판 모델링 기법
3.1 동적 평판 모델링 기법 개요
3.2 사용자 콘텐츠 선호도 프로파일 생성
3.3 사용자 신뢰도 추출 및 평판 생성자 그룹생성
4. 결론
참고문헌

저자

• 조진형 [ Jinhyung Cho | 동양미래대학교 인공지능소프트웨어학과 ]
• 박규태 [ Kyutae Park | 동양미래대학교 인공지능소프트웨어학과 ]
• 유우창 [ Woochang Yoo | 동양미래대학교 인공지능소프트웨어학과 ]

참고문헌