guide
1. 자료 개요 및 작성 배경
본 자료는 「장애인 사이버 평생학습 프로그램 AI기반 추천 SW 개발 용역」과 관련하여, 시스템개발계획서에 명시된 개발 범위를 기준으로 실제 구현된 시스템의 운영 구조와 주요 기능의 동작 방식을 보다 구체적으로 설명하기 위한 참고 자료이다.
검수확인서가 기능 수행 여부에 대한 결과 확인을 목적으로 한다면, 본 자료는 시스템의 구조, 데이터 흐름, 화면 구성 및 운영 방식을 중심으로 시스템 이해를 돕기 위한 보조 설명 자료로 활용된다.
2. 전체 시스템 구성 및 운영 흐름
AI 기반 추천 시스템은 LMS 환경과 연동되어 학습 데이터를 수집하고, 이를 분석하여 추천 결과를 생성·제공하는 구조로 설계·구현되었다.
2.1 시스템 구성 요소
- LMS 연동 모듈
- 데이터 수집 및 전처리 모듈
- AI 추천 분석 모듈
- DBMS 기반 데이터 관리 영역
- 사용자 및 관리자 화면
전체 시스템 구성도 (LMS–AI–DBMS–화면 흐름)
2.2 운영 흐름 단계
- ① LMS에서 학습자 데이터 발생
- ② 데이터 수집 및 분석 준비
- ③ AI 추천 분석 수행
- ④ 추천 결과 및 분석 정보 생성
- ⑤ LMS 및 화면을 통한 결과 제공
전체 운영 흐름 단계도
3. 데이터 수집 및 관리 구조
3.1 LMS 연동 기반 데이터 수집
학습자의 학습 수행, 성과, 소통, 선호에 해당하는 데이터는 LMS에서 발생하며, 연동 구조를 통해 시스템으로 전달된다.
LMS 데이터 발생 및 수집 흐름 화면
3.2 수집 데이터의 처리 범위
수집된 데이터는 AI 추천 분석을 위한 입력 자료로 활용되며, 시스템개발계획서에 정의된 범위 내에서만 처리된다.
3.3 데이터 전처리 과정
추천 분석의 일관성을 유지하기 위해 수집된 데이터는 기본적인 정리 및 변환 과정을 거쳐 분석에 활용된다.
데이터 전처리 단계 개념도
4. AI 추천 분석 구조 및 결과 생성
4.1 추천 분석 단계 구성
AI 추천 분석은 POCP 개념을 기반으로 단계적으로 수행된다. 각 단계는 추천 결과 도출을 위한 내부 처리 흐름으로 구성된다.
• 분석 단계 개요
- 입력 데이터 준비
- 분석 기준 적용
- 추천 영역 판단
- 결과 및 분석 정보 생성
AI 추천 분석 단계 흐름도
4.2 추천 결과 생성 및 관리
추천 분석 결과로 학습 영역이 도출되며, 관련 분석 정보는 시스템 내부 DBMS에 저장·관리된다.
4.3 확신도 및 내부 분석 정보 관리
확신도 및 세부 분석 정보는 운영 및 관리 목적의 내부 정보로서 DBMS 상에서만 확인 가능하도록 구성되어 있다.
관리자 관점 내부 분석 정보 조회 화면
5. 사용자 화면 구성 및 제공 방식
5.1 사용자 화면 구성 원칙
사용자 화면은 추천 결과를 직관적으로 이해할 수 있도록 요약된 정보 중심으로 구성되었다.
5.2 사용자 화면 제공 정보
- 추천 학습 영역
- 추천 결과 요약 정보
- 이해를 돕기 위한 시각적 요소
사용자 화면 – 추천 결과 표시 예시
6. 관리자 화면 및 운영 활용
6.1 관리자 화면의 역할
관리자 화면은 시스템 운영 및 추천 결과 확인을 목적으로 활용된다.
6.2 관리자 화면 제공 정보
- 학습자별 추천 결과
- 분석 이력 확인
- 시스템 운영 상태 확인
관리자 화면 – 추천 결과 및 운영 정보
7. LMS 결과 반영 및 연동 운영
7.1 추천 결과 전달 구조
AI 추천 시스템에서 생성된 추천 결과는 LMS 연동 구조를 통해 전달된다.
LMS 화면 – 추천 결과 반영 예시
7.2 연동 운영 방식
연동 구조는 시스템 운영 과정에서 안정적으로 유지되도록 구성되며, 데이터 전달 흐름이 일관되게 관리된다.
8. 운영 정책 및 정리
본 시스템은 사용자 신뢰 확보와 안정적인 운영을 고려하여 내부 데이터 관리 및 화면 제공 범위를 구분하여 운영된다.
본 자료는 시스템개발계획서에 명시된 범위 내에서 구현된 시스템의 운영 구조와 기능을 설명하기 위한 참고 자료이다.