내용 기반 음악 검색 시스템은 사용자가 원하는 음악에 대해 사전 정보를 모르더라도 곡의 일부로 질의를 함으로써 원하는 결과를 얻을 수 있게 한다. 그러나 내용 기반 음악 검색 시스템은 사용자의 질의에 대해 결과에 대한 순위만을 제공할 뿐 사용자의 취향이나 선호도와 같은 개인 정보를 고려하지 않기 때문에 사용자가 충분히 만족할만한 정보를 제공받지 못해 사용자의 만족도가 떨어진다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 대표 선율을 이용하여 유사한 곡들로 클러스터링을 수행하고 내용 기반 검색 시 질의가 속하는 클러스터를 찾고 해당 클러스터 안에서 거리함수를 통해 질의와 유사한 곡들을 선별한다. 선별된 곡들과 사용자의 프로파일을 통해 음악 취향을 고려할 수 있는 내용 기반음악 필터링 기법을 적용하여 사용자의 만족을 증가시키는 결과를 제공한다.
본 논문은 사용자 수준에 적합한 맞춤형 학습코스를 추천하여 학습효과를 향상시킬 수 있는 추천모델을 개발하고, 효과분석을 위한 방안을 제시한다. 학습자 개개인의 학습수준이나 학습내용 등에 따라 적합한 학습주제를 선정하여 제공하는 것은 중요하나, 일반적인 추천은 전문가 그룹을 활용한 사람중심의 추천으로 시간이 오래 걸리는 등 자원의 비효율적 한계점[1]을 가지고 있다. 이를 극복하기 위해, TF-IDF를 이용해 단어별 가중치를 계산하여 고빈도 단어를 추출하여 벡터 공간에 배치시키고, Cosine Similarity 기법을 이용해 벡터간의 유사도를 측정하였다. 학습자 프로파일을 분석하고, 학습스킬간의 연관성을 고려하여 맞춤형 학습코스를 추천하기 위해, 워드 임베딩 기법을 적용하였고, 이를 위해 오픈소스 Gensim[2]을 이용하였다. 맞춤형 학습코스 추천 모델의 효과를 분석하기 위한 실험을 설계하고 평가 문항지를 개발하였다.
본 논문에서는 ATSC(Avanced Television Systems Committee) 3.0 물리계층에서 다양한 서비스 시나리오별 가능한 프로파일을 도출하기 위한 MATLAB GUI(graphical user interface)기반의 ATSC 3.0 시뮬레이터를 구현한다. 개발된 시뮬레이터는 ATSC 3.0 에서 지원하는 다양한 종류의 BICM(bit interleaved and coded modulation) 및 OFDM(orthogonal frequency division multiplexing) 파라미터 조합과 다중화 방식을 지원할 수 있고, 그에 따른 프레임 길이와 전송률을 계산할 수 있다. 개발된 시뮬레이터에서는 4 개의 PLP(physical layer pipe)까지 지원할 수 있고, 최대 4 개의 부프레임(subframe)까지 구성이 가능하다.
본 논문에서는 최근에 기본 개념이 창안된 개인 환경 서비스(Personal Environment Service: PES)의 시스템과 프로토콜 구조에 대해 확장된 방안이 제안되었다. PES는 스마트폰과 사용자 프로파일을 기반으로 하는 대표적인 모바일 컨버전스 서비스로 그 파급 효과가 매우 크다. 그러나 초기부터 시스템 구조에 대해 충분히 연구되지 않으면 효과적인 실용화 가능성이 낮아진다. 본 논문에서 제안된 PES 서비스 시스템과 프로토콜 구조는 향후 본격적인 연구개발 단계에서 좋은 참조 내용이 될 것이다.
무선 단말기 보급의 증가로 PDA 또는 휴대폰 등을 통한 인터넷 접속이 증가하고 있다. 하지만 현재 대부분의 웹사이트는 페이지 크기나 용량이 데스크톱에 최적화되어 있기 때문에, 무선 단말기를 이용한 원활한 인터넷 서핑이 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 개인화된 북마크를 통해 원하는 서비스에 바로 접근할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 기법은 기존 페이지 중심의 북마크를 개선하여 웹사이트 별로 일련의 페이지들을 북마크하여 무선 단말기를 통해 제공함으로써, 웹사이트의 구조를 한눈에 쉽게 파악하고 원하는 페이지에 더욱 빠르게 접근할 수 있는 방안을 제시한다. 또한 모바일 에이전트환경에서 사용자의 선호도 프로파일과 유사한 사용자들이 해놓은 사이트 단위의 북마크를 추출한 후, 사용자에게 제공해주는 기법을 제안한다.
최근 인터넷의 급속한 성장과 빠른 보급, 정보통신 분야의 기술퓨전 현상들은 인터넷을 이용한 다양한 컨텐츠의 개발을 가속화시키고 있다. 특히 멀티미디어 스트리밍 기술은 일반 사용자들에게 동영상은 물론 풍부한 멀티미디어 데이터 전송을 통하여 능동적인 대화형 서비스를 제공할 수 있는 장점들을 가지고 있다. 본 논문에서는 사용자의 접속 횟수 및 접속시간 등의 빈도수에 따른 사용자 개인 가중치를 이용하여 사용자에게 보다 친숙하고 흥미를 유발할 수 있는 비디오 데이터 서비스를 제공하고자 하였으며, 카테고리 기반 및 키워드 기반에 따른 사용자 접근 정보를 이용하여 비디오 데이터를 분류하고 선별한 검색 서비스를 제공하고자 하였다. 또한 비디오 브라우징 시스템을 이용하여 사용자가 원하는 항목에 대한 비디오 검색을 장면 검색에서 샷 검색까지 프레임단위로 동영상을 이용하여 브라우징 할 수 있도록 하였으며, 해당 영역의 텍스트 및 관련 정보를 보다 세밀하고 정확하게 브라우징 할 수 있도록 정보를 제공하고자 하였다.
이 논문에서는 진학 정보들이 폭발적으로 늘어나고 있는 반면 기존의 진학 정보 서비스는 정보의 내용이 극히 단편적이거나 일반적이며 신속한 정보제공이 이루어지지 않는다는 문제점을 해결하기 위하여 개인의 프로파일을 관리하고, 정보간의 의미를 파악하여 관련 정보를 쉽게 찾을 수 있도록 시맨틱 웹 기술을 기반으로 하여 개인의 관심이나 적성, 취미, 성적 등을 반영할 수 있도록 특화된 서비스를 지원하는 맞춤 진학 정보 서비스 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 웹에서 사용자의 취향에 부합하는 정보를 지속적으로 수집하여 추천해주는 지능적인 개인용 웹 정보 수집 에이전트의 구현에 대하여 기술한다. 본 논문에서 구현한 에이전트 시스템은 자바언어로 구현되었으며, 인터넷에서 페이지를 모아오는 수집 단계, HTML 문서 색인 단계, 필터링 단계, 사용자가 모니터링 단계, 학습 단계 등 다섯 단계로 구성되어 있다. 웹 페이지는 기존의 검색 엔진으로부터 수집하도록 하였으며, 사용자의 관심에 부합되는 웹 페이지들을 추천하고, 추천된 페이지들에 대한 사용자의 행동을 모니터링하여 사용자의 취향을 학습함으로써 사용자 프로파일을 재구성한다. 본 웹 에이전트 시스템은 암시적인 피드백에 의한 학습을 수행하고 백그라운드에서 동작함으로써 사용자에게 기존의 검색 작업에 따른 시간과 수고를 덜어 주었다.
본 논문은 홈 네트워크 환경에서 무선 센서 네트워크를 이용하여 홈 네트워크 서비스를 제공하는 서비스 모델을 제안한다. 제안된 서비스 모델은 댁내에 고정 센서 노드들을 배치하고 사용자에게 부착 가능한 센서 노드로 무선 센서 네트워크를 구성한다. 홈 서버에는 등록된 사용자 선호도 프로파일과 센서 노드들로부터 수집된 데이터를 데이터베이스로 구축한다. 이 데이터를 상황정보로 분석하여 사용자 개개인의 선호도에 따라 댁내 가전기기들을 자동 설정하고 자동 제어하는 서비스를 제공한다. 제안된 방식은 리눅스 환경에서 MySQL 데이터베이스가 내장된 홈 서버와 TinyOS가 탑재된 센서 노드들을 사용하여 구현하고 서비스를 테스트한다.
본 논문에서는 인터넷 및 방송망 등과 같은 분산된 다수의 환경을 통해 배포되는 대용량의 멀티미디어 컨텐츠를 검색 및 저장하기 위한 TV-Anytime 멀티미디어 컨텐츠 맞춤형 시스템을 설계 및 구현한다. 본 논문에서는 멀티미디어 컨텐츠의 저장 및 검색, 획득을 위해 TV-Anytime 표준과 Mpeg-7 표준을 사용하였다. 구현한 저장관리 시스템은 메타데이터 객체 관리자, 메타데이터 인덱스 관리자, 개인화엔진, 메타데이터 검색 API, Location Handler 모듈 등으로 구성된다. 본 논문에서 구현한 저장관리 시스템은 메타데이터의 처리를 위해 DOM/SAX 인터페이스를 지원하며 메타데이터에 대한 내용검색과 애트리뷰트에 기반한 검색을 제공하며, 사용자 프로파일을 이용하여 개인화 된 지능형 맞춤 서비스를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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