최근의 지리정보서비스는 모바일 환경의 확장을 기반으로 점차 사용자의 관심, 취향을 고려한 개인화 지향형 서비스를 제공하는 단계로 발전하고 있다. 기존의 지리정보서비스는 범용적이고, 다수의 사용자를 위한 정보를 제공하는데 비해 개인화 지향형 서비스를 위한 지리정보서비스는 사용자의 관심지(POInt of Interest)를 중심으로 개인의 선호 정보, 관심지, 우선 순위 지정 등을 통해 구체적이고 부가적인 속성정보를 제공함으로써 사용자의 기호에 맞는 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 개인화 지향형 지리정보 제공 서비스를 위한 지리정보 검색 서비스 모듈의 개발 내용을 기술한다. 제안하는 사용자 지향형 지리정보 검색 서비스는 사용자 선호 프로파일과 다중 네트워크를 통한 POI정보 획득, 이에 따른 서비스 플랫폼 구조와 구현 내용으로 구성되어 있다. 제안한 내용은 최적 주유소 탐색 서비스를 사례 연구로 구현하여 검증하였고, 구현된 서비스 모델은 음식점, 주유소, 편의점 등의 테마별 서비스에 확장 가능하다.
본 논문에서는 스마트 홈과 홈 자동화 시스템을 위한 개인화된 헬스케어 서비스를 자동으로 선택하여 제공하기 위한 온톨로지 기술 및 OSGi 플랫폼 기반의 스마트 홈 상황 인지 서비스를 제안한다. OSGi와 같은 표준 프레임워크와 온톨로지와 같은 정교한 모델링 기술의 채택은 단순한 홈 자동화를 뛰어 넘어 가정 내에서의 추론 기반 지식 정보를 통해 헬스케어와 같은 개인화 서비스를 가능하게 해준다. 이를 위해 정보가전 기기와 RFID 및 센서 기기들로 구성되는 유비쿼터스 홈 네트워크 테스트 베드를 구축하고, 구축된 테스트 베드 상에서 상황 인지 개인화 서비스를 제공하는 프레임워크를 구현한다.
본 논문에서는 센서를 활용하여 개인의 위치 및 상황 정보를 수집하고 패턴을 분석하여 이에 따라 동적으로 서비스를 제공하는 상황인식 TV 프로그램 추천 및 제어 시스템(CAPUS)을 제안하였다. 상황인식기반 TV 응용서비스를 위하여 개인화(Personalization)기술에 적용을 할 수 있는 사례로 TV채널 추천을 예로 실험하였다. CAPUS는 유비쿼터스의 큰 축이라 할 수 있는 개인화기술을 구현할 수 있는 시스템으로 그 규모가 무척 크며 방대하다 할 수 있다. 본문에서 제안한 CAPUS는 사용자의 정보를 수집하는 에이전트, 분석하는 에이전트, 필터링하는 에이전트 등 다양한 소프트웨어와 알고리즘이 필요하다. 사용자의 정보를 동적으로 수집 및 분석하고 생성한 후에 이를 활용하여 사용자에게 다시 서비스를 제공하는 기술이 CAPUS의 핵심이라 할 수 있다. 데이터의 분석을 통해 비슷한 행동이나 상황을 파악할 수 있으며 사용자에게 맞는 서비스를 제공할 수 있게 된다.
1996년부터 국내 초 중등 교육포털 서비스로 운영 중인 에듀넷www.edunet.net은 2007년 말 기준으로 연회원 570만 명, 일일 사용자수 48만 명인 웹서비스 사이트로서, 총 85만건의 교육 콘텐츠를 무료로 서비스하고 있다. 회원 대다수가 교사, 학생, 학부모로 구성되어 있으며, 각 개인마다 필요로 하는 정보와 정보제공 형태에 대한 요구가 다르다. 이러한 고객의 다양한 기대와 요구를 충족하기 위해서는 일방향적으로 제공하는 형태의 기존 정보제공 방식에서 개인이 자유롭게 필요한 정보를 선택하여 개인화된 포털을 구성하고 이를 자유롭게 공유할 수 있는 형태로의 사용자 중심 오픈 서비스 패러다임 변화가 필요하다. 분산화의 대표적인 서비스인 위젯서비스의 국내외 사례분석을 통해 에듀넷 위젯활용 방안 및 서비스전략을 고찰하고자 한다.
최근 자동차에서 위치$\cdot$지리정보를 제공하는 CNS(Car Navigation System)분야로 많은 개발이 되고 있으며, 이를 휴대용 단말기에 적용해 개인화하여 서비스를 제공하고 있는 추세이다. 휴대 단말기에 적용해 개인화 서비스를 제공하는 것을 PNS(Personal Navigation System)라 하며, 이 시스템은 이동 중인 사용자가 휴대용 기기에 공간 데이터를 저장하고 사용자의 위치를 기반으로 목적지까지의 경로를 안내하는 서비스 유형으로 사용자가 휴대하는 기기에 의해 정보가 제공되기 때문에 개인화 정보 제공이라는 특징을 가지고 있다. 또한 위치기반 PNS 서비스는 단순 위치 정보의 활용만이 아니라 위치 정보를 근간으로 POI(Poin of Interest)가 제공되어야 한다. 이를 위해서는 위치에 부가되는 다양한 POI의 정보와 함께 개인의 성향 정보가 적용되어야 한다. 그러나 아직까지 개인의 성향이나 특성에 따른 정보를 포함하지 않고 있다. 본 논문에서는 사용자가 선 입력한 성향정보와 History 정보로부터 추출되는 사용자 선호 특성 정보를 데이터베이스로 구축하고, 개인 선호 특성 정보를 반영하여 웹 또는 모바일 기기를 통해 POI 서비스를 제공 받을 수 있는 PNS시스템을 제안하였다.
패션은 개인 취향이 구매의 첫 번째 기준으로 작용하는 분야인 만큼 개인화된 추천 서비스가 일찍이 자리를 잡았다. 특히 모바일 패션 커머스에서 구매전환을 높이는 중요한 전략으로 꼽히며 더욱 정교화 되고있다. 이로 인해 개인화 추천서비스의 사용자 경험 관해 많은 연구들이 이루어졌지만, 세부적인 소비자의 구매여정에 따라 확인한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 개인화 추천서비스의 사용자 평가가 구매여정별로 차이가 있는지 살펴보고, 구매의도와 만족도에는 어떠한 영향을 미치는지 밝히고자 하였다. 분석결과 다양성, 신뢰성, 편의성은 0.001%수준, 유용성은 0.05% 수준에서 구매여정 단계별로 유의한 차이를 보였다. 또한 만족도는 인지 및 흥미단계에서 새로움과 유용성이, 검색단계에서 신뢰성과 다양성이 높게 나타나는 등 각 단계별로 차이를 보였으며, 구매의도는 구매 후 단계를 제외하고 유용성과 신뢰성이 높은 결과를 보였다. 본 연구는 소비자의 개인화 추천 서비스에 대한 사용자 평가에 차이가 있음을 밝힘으로써 구매 여정에 따른 개인화 추천서비스 사용자 평가의 영향에 대한 이해를 높였다는 점에서 이론적 의의가 있으며, 모바일 패션커머스의 개인화 추천서비스 전략개선의 방향성을 제시했다는 실무적 의의를 지닌다. 추후 개선안의 효과성에 대한 연구가 진행된다면 더욱 고도화된 개인화 추천서비스 전략에 기여할 수 있을 것이다.
인터넷의 사회화가 심화됨에 따라 최근 우리나라도 '정부3.0'을 기치로 맞춤서비스를 국민에게 제공할 수 있는 방안을 적극 모색하고 있다. 정부의 공공서비스는 크게 데이터서비스와 행정서비스로 구분되는데, 본 연구는 후자에 초점을 두고 있다. 데이터의 경우 플랫폼서비스로 가능하지만, 행정의 경우는 맞춤의 정수인 개인화 서비스가 사실상 불가능하기 때문이다. 더욱이 행정의 맞춤서비스라는 개념이 모호하여 이를 구현하기 위한 구체적 방안이 마련되지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 '맞춤'에 대한 개념적 고찰에 근거하여 서비스의 수요자 지향성(Degree of Citizen-Oriented)과 공급자 주도성(Degree of Government-Driven) 등 두 가지 기준으로 행정서비스 분류 틀을 개발하고 각 분면별 특성과 구현요건을 제시하였다. 이와 함께 행정서비스의 개인화 수렴조건을 '3V', 즉 연계성 (Versatile), 선택성(Variety), 신속성(Velocity) 등 세 가지로 제시하고 분류 틀의 서비스 유형별 개인화 수렴조건이 어떻게 충족될 수 있는지에 대한 설명과 개념적 사례, 그리고 정책적 시사점을 논의하였다.
기존의 케이블 방송망을 활용하여 개인화 방송 서비스를 제공하기 위해서는 하드디스크 등 PC형태를 갖춘 고가의 셋톱박스가 필요하며, SO 별로 서비스 제공을 위한 독립적인 인프라 구축이 필요한 실정이다. D-CATV 사업자의 경우 고화질 디지털 방송을 앞세워 한시적인 주문형 비디오 서비스 및 한정적인 웹서비스와 유사한 형태의 부가서비스를 제공하고 있으나, 기존 TV의 영역을 넘어선 IP망의 특생을 활용한 양방향서비스, 개인화 서비스를 원활히 제공하지 못하고 있다 이는 IPTV 사업자와 치열한 경쟁에서 서비스 측면에서 지속적인 열세의 빌미가 될 것이다. 본 논문에서는 스토리지 클라우드 컴퓨팅 환경을 적용한 차세대 D-CATV 서비스를 위해 SO업체들이 공동활용 가능한 클라우드 인프라 구축과 양방향 개인화 서비스 등 차세대 디지털방송 기반 기술을 위한 HDFS 기반 가상화된 스토리지 클라우드 시스템을 제안하며, 또한 D-CATV 서비스 접속을 위한 사용자 인증 및 콘텐츠 접근제어 시나리오 방법을 제안 하였다.
유비쿼터스 시대가 도래하면 언제 어디에서나 거대한 양의 컴퓨팅 서비스 및 장치들이 생활 곳곳에 스며들어 사용자의 요구를 기다리고 있을 것이며 개개인의 사람마다 사용자의 기호에 맞는 개인화된 서비스가 필요하다. 사람의 위치이동에 따라 빠르게 변화하는 다양한 서비스 환경에서는 사용자의 개입을 최소화 하여야하여 관심 여부에 맞추어서 서비스 장치 및 동작 모드를 자동적으로 결정하여야 할 것이다. 본 논문에서는 이러한 동적 환경에서 분산 에이전트 기술을 이용하여 사용자의 요구에 가장 근접한 지능형 서비스 제공을 위해 크게 세 가지 단계로 구성하였다. 첫째, 유비쿼터스 환경의 인프라구조인 스마트 공간을 가상의 시뮬레이터로 구현하여 물리적 장치 및 컴퓨팅 객체를 모델링한다. 둘째, 이기종 환경에서의 사용자의 대리인으로서 지능적인 서비스 수행을 위하여 멀티 에이전트 기반 구조를 제안한다. 마지막으로 사용자 프로파일을 통한 관심정보를 고려하여 개인화된 서비스 제공을 위한 방안을 제안한다.
이 논문은 개인별 개인화 서비스 활용 로그를 추적조사 하여 개인별로 얼마나 많이 추천된 서비스를 사용하였는지 분석하고, 개인화가 적용된 시스템의 서비스 활용도에 영향을 주는 요인이 개인화 서비스 알고리즘외 다른 요인이 있는지 분석하였다. 또한, 분석 내용을 기반으로 단순히 많이 이용하는 서비스 및 콘텐츠를 추천하는 방법에 따른 사용자 이용패턴 분석을 통해 인센티브를 부여하였을 때의 행동변화에 따른 추천방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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