국문목차
표제지=0,1,4
목차=i,5,2
그림목차=iii,7,1
표목차=iv,8,1
논문개요=v,9,1
I. 서론=1,10,1
1.1 연구 배경=1,10,2
1.2 연구 목적 및 내용=2,11,2
II. 관련 연구=4,13,1
2.1 SCORM=4,13,1
2.1.1 가상교육 시스템과 SCORM=4,13,4
2.1.2 SCORM Run-Time Environment(RTE)=7,16,3
2.1.3 기존의 컨텐츠 검색 방법=9,18,1
2.2 협력 필터링(Collaborative Filtering)=10,19,1
2.2.1 이웃 선택(Nearest neighborhood)=10,19,2
2.2.2 예측 기법=11,20,2
2.2.3 협력 필터링의 한계=12,21,2
III. 협력 필터링을 이용한 SCORM 기반 학습 컨텐츠 추천 시스템=14,23,1
3.1 학습 컨텐츠 추천 시스템의 구성=14,23,2
3.2 학습 컨텐츠 추천 시스템의 처리 과정=16,25,1
3.2.1 사용자 선호도 저장 단계=16,25,2
3.2.2 충성도에 따른 유사도 계산 단계=17,26,3
3.2.3 예측 값 계산 단계=19,28,2
3.2.4 컨텐츠 정렬 단계=20,29,1
IV. 시스템 구현 및 평가=21,30,1
4.1 시스템 구현=21,30,1
4.1.1 사용자 등록=22,31,3
4.1.2 사용자 선호도 저장=24,33,6
4.1.3 충성도에 따른 유사도 계산 및 예측 값 계산=29,38,5
4.1.4 컨텐츠 추천=34,43,1
4.2 실험 및 평가=35,44,1
4.2.1 추천 시스템의 결과 출력과 실행 속도 측정=35,44,2
4.2.2 실험 결과 분석=36,45,2
V. 결론=38,47,1
참고문헌=39,48,2
ABSTRACT=41,50,2
그림2-1. SCORM의 개념=5,14,1
그림2-2. SCORM의 스펙=6,15,1
그림2-3. SCORM 컨텐츠 모델 구성요소=7,16,1
그림2-4. SCORM Run-Time Environment=8,17,1
그림3-1. 학습 컨텐츠 추천 시스템의 전체적인 구성=15,24,1
그림3-2. 사용자 선호도 저장 단계=16,25,1
그림4-1. 사용자 등록=22,31,1
그림4-2. 사용자 등록 부분=23,32,1
그림4-3. Userinfo 테이블에 저장된 사용자 목록=24,33,1
그림4-4. SCORM 기반 LMS에 등록된 과정 보기 화면=25,34,1
그림4-5. 선호도 입력 화면=26,35,1
그림4-6. 선호도 입력 완료 화면=26,35,1
그림4-7. 사용자 선호도 입력 부분=27,36,1
그림4-8. 사용자 선호도 저장 부분=28,37,1
그림4-9. userscore 테이블에 저장된 사용자 선호도=29,38,1
그림4-10. 충성도에 따른 협력 필터링 알고리즘 전체 흐름도=30,39,1
그림4-11. 컨텐츠 검색 화면=31,40,1
그림4-12. 충성도에 따른 유사도 계산 부분=32,41,1
그림4-13. 선호 예측 값 계산 부분=33,42,1
그림4-14. 컨텐츠 정렬 부분=34,43,1
그림4-15. 협력 필터링을 이용한 SCORM 기반 학습 컨텐츠 추천=36,45,1
그림4-16. 알고리즘의 수행 시간 비교=37,46,1
표3-1. 사용자 선호도 저장 스키마=17,26,1
표3-2. 각 사용자의 컨텐츠에 대한 평가=17,26,1
표4-1. 시스템 환경=21,30,1
표4-2. 알고리즘의 수행 시간 비교=37,46,1