본 연구에서는 웹, IPTV 등의 콘텐츠 유통망에서의 개인화 추천서비스를 위하여 이용자의 콘텐츠 이용행위와 콘텐츠의 위치정보를 활용한 추천방법을 제안하고 있다. 추천방법의 성능향상을 위하여 이용자 및 콘텐츠 프로파일 생성방법과 함께, 이용자의 콘텐츠 이용행위를 암묵적 이용자 피드백으로서 학습과정에 적용하여 이용자 선호도를 분석하였다. 학습과정에서의 이용자 선호도 분석을 위하여 협업여과추천방법 및 내용기반추천 방법을 적용하였다. 또한 보다 정확한 추천을 위한 최종 콘텐츠 추천을 위하여 웹사이트 상의 콘텐츠에 대한 위치정보를 활용한 추천방법을 제안하고 있다. 이를 통하여 보다 효율적이고 정확한 추천 서비스의 제공이 가능할 수 있다.
이동통신 시장의 경쟁이 격화됨에 따라 이미 포화상태에 다다른 음성 서비스보다는 데이터 서비스를 증가시키기 위해 통신사들이 노력하고 있다. 그러나 단말기의 한계로 인해 자신이 원하는 서비스를 검색하는 것이 쉽지 않고, 시간 역시 많이 소모되는 문제점으로 인해 데이터 서비스 시장이 기대한 만큼 성장하지 않고 있는 상황이다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 극복하기 위하여, 이동통신사에서 보유하고 있는 위치정보와 무선인터넷 이용로그를 기반으로 개인이 처한 상황에 맞게 무선 서비스를 추천하는 개인화 서비스 방안을 제시하고자 한다. 이를 위해 무선통신사의 실제 데이터를 기반으로 기지국의 위치정보와 해당위치에서의 서비스 이용 정보를 이용하여 군집 분석을 실시하고, 이를 기반으로 협업 필터링를 이용한 무선 서비스의 개인화 서비스 방안을 제안한 후 이를 검증하였다. 또한 분류된 군집의 특성을 분석하고, 이를 기반으로 한 무선 서비스 추천 방안을 제시하였다.
빠른 속도로 보급되고 있는 스마트폰과 함께 위치 기반 서비스(LBS: Location Based Service) 시장 또한 빠르게 성장하고 있다. 실내에서의 위치 기반 서비스 요구사항이 증가하는 반면 실내 위치 추적의 기술적 어려움 때문에 실내 LBS는 기대에 부응하지 못하고 있는 실정이다. 그럼에도 불구하고 그 시장성 때문에 글로벌 IT(Information Technology) 기업들의 다양한 시도와 노력이 이루어지고 있다. 본고에서는 스마트폰 운영체제의 양대산맥인 매Android와 iOS를 개발한 구글과 애플의 지도 및 내비게이션 기술, 위치 기반 개인 비서 서비스 및 근거리 통신 기반 위치 기술 서비스에 대한 최신 동향을 살펴본다.
위치 인식 기술의 발전 및 스마트 디바이스 사용의 활성화로 인해 위치 기반 서비스과 소셜 네트워크를 결합하여 사용자에게 정보를 공유하는 위치 기반 소셜 네트워크(LBSN: Location Based Social Network)이 활성화되고 있다. 위치 기반 소셜 네트워크에서 사용자의 체크인 기능을 이용하여 사용자가 가 흥미있어 할 만한 장소를 추천하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문은 위치기반 소셜 네트워크에서 시간과 사용자 활동을 고려한 장소 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 기존 논문에서 고려하지 못한 시간에 따른 사용자의 선호도 변화와 지역의 전문가, 희귀한 장소에 대한 사용자의 관심을 고려한다. 다시 말해, 사용자의 선호도 변화를 고려하기 위해 시간에 따른 체크인 이력을 사용하고 지역의 전문가를 판별하기 위해 사용자 활동 영역을 구분한다. 그리고 사용자가 선호하는 장소에 가중치를 주기 위하여 희귀한 장소를 고려한다. 다양한 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 성능이 우수함을 보인다.
위치기반서비스의 활성화를 위해서는 개인위치정보에 대한 보호와 공익적 활용의 보장이 필수적이다. 이를 위해서는 위치정보에 대한 등급지정을 하는 것이 필요하다. 위치정보 등급지정이란 위치기반서비스별로 적합한 위치정보품질을 적용시키는 것으로서 위치정보의 이용약관에 등급을 명시해줌으로써 위치정보의 신뢰성을 높이고 이용자의 선택권을 강화시킬 수 있는 제도이다. 향후 높은 수요가 예상되는 위치기반서비스 산업의 지속적인 성장을 위해서 위치정보 등급(지정) 제도의 도입이 시급히 요구된다.
최근 모바일 시스템의 발전은 우리 생활에 중요한 부분을 차지하고 있으며, 모바일 폰을 이용한 사용자들은 차별화된 공간 정보의 활용을 요구하고 있다. 위치 기반 모바일 서비스는 모바일 광고와 같이 개인의 위치 정보에 따라 정보를 제공하는 애플리케이션의 연구가 진행되고 있다. 모바일 폰 사용자들이 지역 정보를 바탕으로 사용자들과의 정보를 공유하기 위해서 본 논문은 모바일 폰에서 위치 정보를 기반으로 효율적인 정보 제공을 위해 소셜 네트워크와 위치기반 서비스를 결합한 모바일 공유 시스템을 제안한다. 이 애플리케이션은 모바일 폰 사용자가 특정 위치에 도착하면 자신의 위치와 연계된 정보를 제공받을 수 있다. 제안된 방법은 다른 애플리케이션과 비교하여 보다 개인의 상황에 적절한 서비스를 제공하는 데 초점을 맞추고 있으며, 소셜 네트워크 기능을 확대하여 사용자간의 정보 공유를 활성화하는데 기여할 수 있다.
개인정보 관련 사건사고가 증가하면서 개인정보 기반의 모바일 서비스에 대한 우려가 늘고 있다. 본 연구는 스마트폰 보급 확대로 이용이 증가하고 있는 위치기반서비스 앱 이용에 영향을 미치는 요인을 도출하고 이에 대한 인지된 위험의 영향력을 확인하고자 하였다. 이를 위해 위치기반서비스 앱 이용 행위에 영향을 미치는 변수를 도출한 후 인지된 위험이 이들 변수와 앱 이용 행위 사이에 어떤 영향을 미치는가를 실증 분석하였다. 분석 결과, 유용성과 사회적 영향은 위치기반서비스 앱 이용에 영향을 미치나, 인지된 위험을 높게 인식하는 집단은 유용성으로부터, 인지된 위험을 낮게 인식하는 집단은 사회적 영향으로부터 이용 행위에 더 크게 영향을 받는 것으로 나타났다. 위치기반서비스 산업의 성장을 위해서는 인지된 위험의 교섭력을 최소화하기 위한 정보보호 정책과 보호기술이 요구되며 기업 입장에서는 인지된 위험 수준에 따른 개발 전략을 취해야 할 것이다.
모바일기기를 이용한 서비스가 증가함에 따라 개인정보 노출과 같은 보안위협이 증가하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 생체정보와 같은 추가 인증을 통해 서비스의 안전성을 강화하기 위한 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 보안 강화연구의 목적으로 모바일 기기에서 활용할 수 있는 위치기반 사용자인증 시스템을 제안한다. 제안하는 위치기반 사용자인증 방식은 두 단계의 인증절차를 수행한다. 첫 번째 인증은 위치 인증으로써 현재 사용자가 애플리케이션을 신뢰할 수 있는 공간에서 접근하는지 확인하는 것이다. 이 때 사용하는 인증방식은 모바일 기기 주변의 Access Point 정보를 이용하는 위치기반 인증방식이다. 두 번째 인증은 신뢰할 수 있는 공간 인증을 통해 해당 공간에 대한 정상사용자를 확인하는 것이다. 이 방식은 사용자 생체정보를 기반으로 사용자인증을 수행한다. 제안한 인증시스템은 사용자가 신뢰할 수 있는 공간에서 개인의 생체정보를 입력함으로써 사용자 개인정보 노출의 위험도가 낮은 장점이 존재한다.
가상 위치지정자는 물리적 위치지정자의 콘텐츠를 기반으로 하는 논리적인 위치지정자이다. 이 콘텐츠들은 물리적인 위치지정자에 존재하는 멤버 특성인 것이 보통이다. 가상 위치지정자를 사용하여 CRM에서 가장 중요한 기술인 개인화를 이룩할 수 있으나, 본 연구에서는 집계수준을 늘려서 분석을 용이하게 하기 위하여 실 위치지정자를 사용하는 방법을 제안하고 있다. 이러한 실 위치지정자를 활용함으로써 성공적인 e-비즈니스를 수행할 수 있는 것이다.
추천 서비스는 사용자에게 적합한 서비스를 선응적으로 제공하는 기술로써, 전자상거래 환경을 중심으로 널리 이용되고 있다. 그러나, 유비쿼터스 환경에서도 가장 활발한 기술 접목이 이루어지는 홈 네트워크 환경 내에 추천 서비스가 적용된 사례는 많지 않다. 본 논문에서는 홈 네트워크 환경에서 누적된 사용자와 기기 간 상호작용 정보들을 바탕으로 사용자 위치 기반의 개인화된 서비스를 추천하는 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘에서는 밀도기반 초기값 선정 기법을 적용한 군집화를 통해 필요한 데이터만을 추출함으로써 서비스 추천의 효율성 및 정확성을 높인다. 또한, 사용자 기반의 협업 필터링을 이용하여 데이터가 충분히 많지 않은 상황에서도 정확한 서비스 추천을 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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