학습컨텐츠 적응화를 위한 지능형 u-러닝 시스템에서 온톨로지 모델링

유비쿼터스 환경에서 러닝 서비스는 언제, 어디서, 어떠한 물리적 장치에 구애 받지 않고 사용자에게 적절한 서비스를 제공할 수 있어야 한다. 그러한 u-러닝 서비스를 제공하기 위해서는 학습자 수준을 정확히 진단할 수 있는 학습자 진단 기법이 필요하다. 또한, u-러닝 서비스에서 학습자의 학습 환경을 정확히 파악하여 이에 적절한 형태의 학습 컨텐츠를 제공하는 학습컨텐츠 적응화 기술도 요구된다. 특히, 이러한 러닝 서비스에서 명확한 학습자 진단과 적절한 학습컨텐츠를 제공하기 위해서 우선되어야 하는 것은 학습자 프로파일과 학습 컨텐츠에 대한 모델링 방법이다. 최근 시맨틱 웹과 상황인식 분야에서는 지식 공유를 위해 주목을 받고 있는 온톨로지 모델링 기법을 활용하고 있다. 따라서 본 논문에서는 학습자 기본 정보 및 학습 정보의 모델링을 통해 학습자의 환경과 수준에 맞는 학습컨텐츠를 제공할 수 있게 하고, 학습자가 물리적 장치의 제한을 받지 않고 학습할 수 있도록 학습자 프로파일과 학습컨텐츠에 대한 온톨로지 모델링을 제안한다. 또한 제안된 모델링의 구현을 통해 학습자의 정보와 학습컨텐츠의 모델링된 정보들이 유비쿼터스 러닝에 적합하다는 것을 제시한다.