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건강추천시스템(HRS) 연구 동향: 인용네트워크 분석과 GraphSAGE를 활용하여 (Research Trends of Health Recommender Systems (HRS): Applying Citation Network Analysis and GraphSAGE)

  • 장하렴;유지수;양성병
    • 지능정보연구
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    • 제29권2호
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    • pp.57-84
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    • 2023
  • 현대사회는 정보통신기술 및 빅데이터 기술의 발전으로 누구나 인터넷을 통해 손쉽게 방대한 데이터를 얻고 활용할 수 있는 시대로, 양질의 데이터를 수집하는 능력을 넘어 수많은 정보 속에서 올바른 데이터만을 선별하는 능력이 더욱 중요해지고 있다. 이러한 기조는 학계에서도 이어지고 있는데, 축적되는 연구물 속에서 양질의 연구를 선별하여 올바른 지식구조를 형성하기 위해, 다양한 연구 분야에서 체계적 고찰(systematic review) 및 비체계적 고찰(non-systematic review)과 같은 문헌연구(literature review)가 수행되고 있다. 한편, 코로나19 팬데믹 이후 의료산업에서도 그동안 합의에 이르지 못했던 원격의료가 제한적으로나마 허용되고, 인공지능 및 빅데이터 기술이 응용된 건강추천시스템(health recommender systems: HRS)과 같은 새로운 의료서비스가 각광을 받고 있다. 하지만, 실무적으로 HRS가 미래 의료산업 발전을 이끌 중요한 기술로 평가받고 있음에도 불구하고, 학술적인 문헌연구는 다른 분야에 비해 매우 부족한 실정이다. 더불어 HRS는 학제적 성격이 강한 융합 분야임에도 불구하고, 기존의 문헌연구는 비체계적 고찰과 체계적 고찰 방법만을 주로 활용하여 이뤄졌기 때문에, 다른 연구 분야와의 상호작용이나 동적인 관계를 유추하기에는 한계가 존재한다. 이에, 본 연구에서는 인용네트워크 분석(citation network analysis: CNA)을 활용하여 HRS 및 주변 연구 분야의 전체적인 네트워크 구조를 파악하였다. 또한, 이 과정에서 최신 논문이 인용 관계가 잘 나타나지 않는 문제를 보완하기 위해 GraphSAGE 알고리즘을 적용함으로써, HRS 연구에 있어 'recommender system', 'wireless & IoT', 'computer vision', 'text mining' 등과 같은 연구 분야들의 중요도가 높아지고 있음을 파악하였으며, 이와 동시에 개인화(personalization) 및 개인정보보호(privacy) 등과 같은 새로운 키워드가 주요 이슈로 등장하고 있음을 확인하였다. 본 연구를 통해 HRS 연구 커뮤니티의 구조를 파악하고, 관련된 연구 동향을 살펴보며, 미래 HRS 연구 방향을 설계함에 있어 실질적인 통찰을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

관광객의 선택행동 특성에 관한 연구 - 온천리조트를 중심으로 - (A Study on Characters of Select Behaviors of Tourist - at a spa & resort -)

  • 오재경
    • 유통과학연구
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    • 제4권2호
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    • pp.81-106
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    • 2006
  • 본 연구에서는 관광객의 가치유형에 따라 온천리조트 선택행동에 어떠한 차이가 있는지를 분석하는데 첫 번째 세부 목적이 있다. 두 번째 세부목적으로 온천리조트 방문자의 선택행동특성에 관해 살펴보려고 한다. 세 번째 세부목적으로는 온천리조트 방문자의 만족도와 재방문, 추천의사에 대한 분석을 하는데 있다. 네 번째 세부목적으로는 다양한 온천리조트 방문자의 가치를 분석하는데 유용한 자료가 될 수 있으며, 온천리조트의 방문자 가치에 따른 선택행동특성을 분석하여 온천지역 관광상품의 개발과 유통 온천지역 경제의 활성화 방안과 온천지역 호텔의 경영수익의 극대화 그리고 온천지역 방문객의 욕구 만족을 통한 휴양, 요양의 극적인 효과를 유발함을 연구의 세부목적으로 한다. 온천리조트 방문자의 가치와 방문자의 선택행동특성에 관하여 문헌조사를 통하여 이론적 고찰을 하였고 실증분석을 하기 위하여 설문조사를 하였는데 우리나라에 개발된 온천 중에서 많은 방문자가 찾고 있는 중부권의 경기, 충청지역을 그 대상으로 하였다. 분석은 SPSS Windows Version 10.0의 Factor Analysis Routine을 이용 조사대상자들의 인구통계적 특성을 파악하기 위하여 빈도분석을 이용행태를 알아보기 위해 방문경험, 선택영향자, 방문기간, 이용 숙박시설 형태, 동행자, 등의 내용에 대해 빈도분석을 실시했다. 이용동기(기술통계분석)와 방문자의 선택속성 중요도 평가(기술통계분석), 개인적 가치 중요도평가(기술통계분석) 정보탐색경로 분석(기술통계분석), 이용동기/선택속성/개인적 가치에 대한 요인화를 위하여 요인분석을 하였다. 온천리조트 방문자의 개인적 가치와 이용 동기와의 관계 그리고 관광지 선택행동에 있어서 서로 중요한 상관관계가 있으며 온천리조트 방문자의 개인적 가치와 구매 후 행동의 관계, 온천리조트 방문자의 선택속성과 구매 후 행동의 관계에 있어서도 중요한 상관관계가 있음이 밝혀졌다. 따라서 온천리조트의 경영자나 개발자들은 방문자의 개인적 가치를 충분히 검토한 후 계획을 수립하여야 할 것이다.

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O2O 서비스 기반 전통시장 주문 모바일 어플리케이션의 설계 및 개발 (Designing Mobile Application for Korean Traditional Markets Based on O2O Service Platform)

  • 방영선;양승목;전혜린;이다니엘
    • 디지털콘텐츠학회 논문지
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    • 제19권9호
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    • pp.1689-1697
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    • 2018
  • 본 논문에서는 첨단 ICT기술을 활용하여 온라인 소비자를 오프라인의 전통시장과 연결해주는 O2O 플랫폼 서비스를 기반으로한 모바일 어플리케이션의 디자인을 연구하였다. 소비자가 직접 시장에 방문하여 면대면 (Face-to-face)으로 접촉하는 기존 판매 방식에 더하여 모바일 결제와 개인화 추천서비스 등 첨단 기술을 이용하여 전통시장 소비자의 저변을 확대하고 판매방식 다변화를 통한 이익창출에 기여할 수 있는 방안을 모색한다. 특히, 한국 사용자뿐만 아니라 한국 문화와 상품에 익숙하지 않은 외국인을 위한 다국어를 통한 상품정보 제공기능과 모바일 결제, 저전력 블루투스 비콘(Beacon)을 이용한 근거리 상점 추천 등을 포함한 전통시장 소비자의 편의를 높일 수 있는 방안을 제안하였다. 본 연구에서 제안하는 전통시장 모바일 어플리케이션은 안드로이드 운영체제에 종속된 네이티브 어플리케이션으로 객체지향 프로그래밍 언어인 자바를 통해 개발하였고 이를 위해 객체지향 분석 설계 방식을 이용하였다. 연구의 결론으로는 현재 각광받고 있는 O2O 서비스를 중심으로 새로운 전자상거래 모델을 디자인하였으며, 이를 통해 전통시장의 저변 확대를 도모할 수 있는 방안을 또한 함께 제안하였다.

지능형 통증 간호중재 유헬스 시스템 성능분석 (Performance Analysis of Intelligence Pain Nursing Intervention U-health System)

  • 정호일;류현;정경용;이영호
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제13권4호
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    • pp.1-7
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    • 2013
  • 개인화 추천 시스템은 자동화된 정보 필터링 기술을 적용하여 사용자의 취향에 맞는 상품을 추천해 주는 시스템이다. 이러한 기술 중 협력적 필터링은 비슷한 패턴을 가진 형태들을 식별해 내는 기법이다. 따라서 이를 이용하면 과거 유사한 형태를 가진 환자의 자료를 통하여 통증 강도를 유추 하거나 분류된 환자의 프로필의 유사도에 따라 관련 사정을 추출하는 것이 가능하게 된다. 유사도 가중치 추출의 대표적인 방법인 피어슨 상관계수를 사용하는 방법은 데이터의 양에 따라 표본 데이터가 적은 경우 예측 값이 부정확해지고 양이 방대한 경우 계산량이 제곱으로 늘어 신속한 결과를 추출할 수 없게 되는 단점이 있다. 본 논문에서는 MAE와 순위 스코어를 사용하여 의미있는 데이터를 추출하기 위한 표본 자료의 규모와 유사도 군집량을 비교하여 구현된 지능형 통증 간호중재 유헬스 시스템의 우수성을 확인하였다. 이를 통하여 통증환자의 고통호소를 간호사가 신속하게 파악할 수 있도록 기초자료와 가이드라인을 제공하게 되고, 따라서 환자의 안위 증진이 향상되게 된다.

개인화된 뉴스 서비스를 위한 소셜 네트워크 기반의 콘텐츠 추천기법 (Content-based Recommendation Based on Social Network for Personalized News Services)

  • 홍명덕;오경진;가명현;조근식
    • 지능정보연구
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    • 제19권3호
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    • pp.57-71
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    • 2013
  • 세계에는 수많은 사람들이 살아가고 있고, 사람들의 일상으로부터 매일, 매 시간 단위로 새로운 뉴스가 발생한다. 발생되는 뉴스는 예정된 일과 예상하지 못한 일들을 포함하고 있다. 발생하는 뉴스의 거대한 양과 이를 전달하는 수많은 미디어들로 인해 사람들은 뉴스 콘텐츠를 이용하는데 많은 시간을 소비하게 된다. 하지만 미디어에 시시각각 나타나는 속보와 실시간 이슈의 대부분이 가십 기사로 이루어져 있어 사용자들이 자신의 성향에 맞는 뉴스를 선별하고, 뉴스로부터 정보를 획득하는 것은 쉽지 않은 일이다. 또한 사용자의 관심사가 시간에 따라 변하기 때문에 뉴스 제공에 있어 사용자의 변하는 관심사를 반영하는 것이 요구된다. 본 논문에서는 사용자의 최근 관심사를 기반으로 사용자 선호도에 맞는 뉴스를 제공하기 위한 콘텐츠 기반의 추천 기법 및 시스템을 제안한다. 사용자의 최근 선호도를 파악하기 위하여 소셜 네트워크 서비스인 Facebook 사용자의 정보와 최근 게시글을 이용하여 동적으로 사용자 프로파일을 생성하여 이를 뉴스 서비스에 활용하고, 사용자 선호도에 적합한 뉴스를 추출하기 위해서 뉴스 콘텐츠의 분석을 요구한다. 뉴스 콘텐츠 분석을 위해 미디어에서 제공되는 뉴스의 카테고리를 사용하고, 뉴스 방송원고의 분석 및 주요 키워드 추출을 통해 뉴스 프로파일을 생성한다. 사용자 프로파일과 뉴스 프로파일 간의 유사도 측정을 위해서는 두 프로파일 간 형식의 일치화가 요구되므로 사용자 프로파일을 뉴스 프로파일과 동일한 형태로 생성한다. 사용자가 시스템에 접속하면 시스템은 사용자 프로파일에 명시된 선호도를 기반으로 뉴스 프로파일과의 유사도를 측정하고, 사용자 선호도에 가장 적합한 뉴스들을 제공하게 된다. 또한 사용자에게 제공된 뉴스 프로파일과 다른 뉴스 프로파일들 간에 유사도를 측정하여 유사도가 높은 관련된 뉴스들을 제공하게 된다. 제안한 개인화된 뉴스 서비스의 성능을 평가하기 위해 사용자에게 추천된 뉴스에 대한 사용자 평가와 시스템 예측값의 오차를 기반으로 6Sub-Vectors 벤치마크 알고리즘과 성능 평가를 수행하였고, 실험 결과를 통해 제안한 시스템의 우수성을 입증하였다.

협업적 이러닝 콘텐츠 평판시스템 연구 (A Collaborative Reputation System for e-Learning Content)

  • 조진형;강환수
    • 디지털융복합연구
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    • 제11권2호
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    • pp.235-242
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    • 2013
  • 본 연구에서는 정보원천 신뢰도 이론(source credibility theory)을 기반으로 비개인화된(non-personalized) 추천시스템의 일종인 평판시스템(reputation system)을 위한 평판 순위결정기법을 제안하고, 이러닝 콘텐츠 서비스에 적합한 평판시스템 모형을 제시하였다. 정보원천 신뢰도 요인 중 온라인 구전에 적합한 두 가지 요인(expertise, co-orientation)을 기반으로 사용자 평판정보를 암묵적으로 추출하는 기법을 제안하였다. 즉, 사용자의 과거 이러닝 콘텐츠 평가 정보로부터 사용자의 두 가지 신뢰도 요인을 자동적으로 추출하는 방법을 정의하고, 사용자중 높은 신뢰도를 가진 소수 평가자의 정보만을 가지고 전체 사용자의 콘텐츠 평판정보를 효과적으로 예측할 수 있는 방법을 제안하였다. 콘텐츠 평판정보를 예측하는 단계에 있어, 정보원천 신뢰도 이론이 반영된 수정된 협업 필터링(collaborative filtering) 기법을 적용하였다. 한편, 다양한 평판기법들과의 성능 비교실험을 통해, 제안하는 평판시스템 모형이 명시적인 사용자 평판정보가 부족한 기업대 소비자간(B2C) 이러닝 콘텐츠 전자상거래 사이트에 적합함을 검증하였다.

멀티미디어 콘텐츠 응시와 이해도 기반 분석 서비스 플랫폼 기술 (Development of Multimedia Content Usage Analysis Service Platform Utilizing Attention and Understanding Flows)

  • 고기남;문남미
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제4권8호
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    • pp.315-320
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    • 2015
  • 본 연구의 목적은 시선 관심 객체 기반 양방향 서비스를 효율적으로 하기 위해, 멀티미디어 콘텐츠를 시청하는 소비자의 응시 행위를 개별 객체 중심으로 실시간 모니터링하고, 콘텐츠 소비 시점의 맥락적 소비자 이해도를 인지하여 콘텐츠 제공의도에 맞는 소비행태 분석을 제공하는 플랫폼 기술을 제공하는 데 있다. 이를 위해 미디어 콘텐츠 내 개별 객체 표현 구조를 연구하고, 미디어 제공자의 의도와 비교하여 제공자가 의도한 계획에 맞춰 소비되고 있는지를 파악할 수 있도록 한다. 소비자의 소비행태 분석은 응시 분석(Gaze Profile Analysis)과 콘텐츠 제공자에 의해 제공된 의도 흐름(Intention Flow)과 가중치(Intention Weight)를 분석한 정보를 사용하여 이루어진다. 이와 같은 기술은 교육, 광고 등에 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

감정인식 기능의 스마트폰을 통한 양방향 방송서비스 (Interactive Broadcasting Service using Smart-phone with Emotional Recognition)

  • 조면균
    • 한국위성정보통신학회논문지
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    • 제8권4호
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    • pp.117-123
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    • 2013
  • 최근 스마트폰의 감정인식 기술과 멀티미디어 기술의 발전은 전통적인 방송방식의 새로운 변화를 요구하고 있다. 기존 지상파방송사업자 중심의 단방향 방송은 인터넷, 모바일 그리고 스마트 TV의 결합으로 시청자 중심의 감성방송을 제공하는 양방향 방송매체로의 변환이 불가피하다. 그러므로 본 논문에서는 사용자의 감정(슬픔, 분노, 우울)을 측정할 수 있는 스마트폰 애플리케이션을 개발하고 스마트 TV와 융합함으로써 함께 시청하는 사용자 그룹간의 감성적인 상호 유대감을 높이는 서비스를 제공한다. 만약 사용자 그룹 중에 우울증에 빠진 친구가 있다면, 감정인식 기반의 스마트폰과 TV와의 융합을 통해 시청중인 방송에 초대하여 친구 아바타(이모티콘)의 표정을 보면서 진솔한 대화를 나눔으로써 인간적인 위로를 줄 수 있다. 제안하는 스마트폰 연동의 감성방송 서비스를 통해 외로움과 우울증으로 고통 받는 친구에게 인간적인 유대감과 행복감을 제공함으로써 개인의 극단적인 결정으로부터 구출할 수 있다. 추가적으로, 제안하는 양방향 방송서비스는 시청자의 감성에 따른 프로그램 추천서비스, 감성조명 서비스를 통한 실재감 극대화 및 시청자의 기분을 활용한 홈쇼핑 서비스로 확장이 가능하다.

TV 시청 패턴을 고려한 채널 필터링 시스템 설계 및 구현 (Design and Implementation of Channel Filtering System Based on TV Watching Patterns)

  • 박우람;박태근
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제13권10호
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    • pp.1413-1422
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    • 2010
  • 디지털 방송의 출현으로 시청자는 다양한 TV 채널들을 제공 받을 수 있게 되었다. 하지만, 많은 TV 채널들의 제공으로 시청자가 자신이 원하는 방송프로그램을 찾는 것이 어려워졌다. 이러한 어려움을 해소하기 위하여, TV 서비스 제공 업체에서는 EPG(Electronic Program Guide)로 시청자에게 TV 채널들의 정보를 제공하고 있다. 하지만 TV 채널과 방송프로그램 수의 증가로 인해 EPG는 정보의 홍수(Information Overload) 문제와 사용할 때에 긴 지연시간(Time-consuming)을 발생시켰다. 따라서 본 논문에서는 시청 패턴에 기반하여 시청자가 선호하는 방송프로그램이 현재 방영되고 있는 채널만 걸러내어 추천해주는 채널 필터링 시스템(Channel Filtering System, CFS)을 설계하고 구현한다. 구현된 시스템은 사용중인 TV 또는 셋탑박스의 교체를 요구하지도 않을 뿐만 아니라, 시청자가 업/다운 버튼만 누르면 사용자가 선호하는 방송 프로그램이 방영되고 있지 않은 채널은 자동적으로 지나치게 함으로써, 시청자의 사용 편의성을 증대하도록 하였다.

감성 정보 기반 맞춤형 미디어콘텐츠 큐레이션 시스템 개발 (Development of Personalized Media Contents Curation System based on Emotional Information)

  • 임지희;장두성;최호섭;옥철영
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제16권12호
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    • pp.181-191
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    • 2016
  • 현재 IPTV에서 서비스되는 미디어콘텐츠의 검색 질의어 분석을 통해, 고객의 미디어콘텐츠를 선택하는 기준을 살펴보았다. 그 결과 명시적인 메타정보뿐만 아니라 콘텐츠의 내용(소재, 줄거리 등)과 감성 정보가 중요한 요소가 된다는 점을 발견하였다. 그리하여 본 연구에서는 IPTV에서 제공하는 다양한 미디어콘텐츠를 사용자에게 효율적으로 제공하기 위해, 미디어콘텐츠의 감성 정보를 활용하기 위한 감성분류체계를 설계하였다. 그리고 제안한 감성분류체계를 기반으로 사용자 감성 프로파일을 구축하고, 단계적 처리 모듈을 탑재하여 미디어콘텐츠를 편성하는 맞춤형 큐레이션 시스템을 제안하였다. 마지막으로 제안한 맞춤형 미디어콘텐츠 큐레이션 시스템의 효과를 입증하기 위하여, 사용자 만족도 설문 조사를 실시하여 72.0점을 받았다. 또한 인기도 기준으로 편성한 결과와 제안한 시스템의 편성 결과를 비교한 결과 실 사용자의 시청 행위로 이어지는 비율이 최대 10배 높게 나타났다.