최근 빠르게 확산되고 있는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service)는 사용자의 인맥을 관리하며 새로운 인맥을 형성하는 것을 목표로 한다. 또한 사용자들이 자신의 관심사에 관한 지식이나 정보를 공개함으로써 정보의 효율성을 높이고 다른 사용자들에게 정보를 전파한다. 하지만 현재의 소셜 네트워크 서비스는 새로운 인맥을 형성하는 것보다 실제 사회에서의 인맥을 가상의 공간에서도 유지하고 관리하여 실제로 만나지 않더라도 관계를 유지할 수 있도록 하는 용도로 사용되어 소셜 네트워크의 목표를 달성하지 못하고 있다. 하지만 특정한 공간의 동일한 관심사를 가진 사람들 간의 제한적 정보 공유는 소셜 네트워의 단점을 보안하고 궁극적 목표를 달성할 수 있다. 또한 특정 관심사를 기반으로 그룹을 생성함으로써 정보의 신뢰도를 높이며 새로운 인맥을 형성에도 효과적 일 것이다. 하지만 이러한 네트워크는 모바일 환경의 특징으로 인해 빠르게 변화할 수 있으며 위치를 기반으로 특정 공간의 다른 사용자들과 통신함으로 완전히 새로운 인맥을 형성하게 된다. 그러므로 안전하게 신뢰관계를 구축하기위해 사용자의 평판 관리가 필요하다. 본 논문에서는 소셜 네트워크에서 동일한 관심사를 가진 폐쇄적 정보공유에서의 악의적 노드의 고립을 위한 평판 메커니즘을 제안한다.
본 논문은 고객에 대한 정보를 세분화하고 분석한 후 새로운 개인화 정보를 생성하여 자동으로 각 개별고객에게 개인화된 정보를 자동으로 제공해 줄 수 있는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 고객의 이메일 오픈율과 마우스 이벤트 정보를 분석 및 계산하여 개별 고객의 관심 정보 및 선호 이메일 양식을 생성한다. 생성된 관심 정보와 선호 이메일 형식를 이용하여 개별 고객의 관심 정보를 고객이 선호하는 이메일 규격 및 형식에 맞게 에이전트를 통해 자동으로 재구성하여 고객에게 푸쉬해 준다. 설계하고 구현한 시스템은 실험을 통한 성능평가에서 높은 이메일 오픈율과 사용자 만족도를 보였다.
웹 2.0 이라 불리는 현 웹의 패러다임은 개방, 공유, 참여로 압축하여 말할 수 있다. 이 속에서는 사용자의 참여와 공유로 콘텐츠가 생산 또는 재생산된다. 이러한 콘텐츠는 사용자의 관심을 반영하기 때문에 사용자가 어떠한 콘텐츠를 만들어 냈는지, 수집했는지 등을 분석하면 사용자의 관심 범주를 추출할 수 있다. 본 논문에서는 사용자가 소셜 북마킹 서비스를 이용하며 생성한 태그를 바탕으로 사용자의 관심 범주를 추출하여 이를 통해 개인화 콘텐츠 제공 서비스를 제안한다. 우선, 웹 서비스에서 제공하는 피드를 이용하여 사용자가 생성한 태그 중 가장 많이 쓰인 10개의 태그와 그것들과 관련 있는 태그들만 모아서 관심 범주을 추출하기 위한 태그 집합을 구성한다. 구성된 태그 집합을 바탕으로 피어슨 상관 계수를 통해 태그 간 동시 사용률을 조사한다. 이후 사용자 흥미에 부합하는 콘텐츠를 검색하기 위해 조사된 동시 사용률을 바탕으로 검색 키워드 그룹을 추출한다. 이렇게 만들어진 키워드 그룹들은 사용자의 평소 관심사와 관련된 콘텐츠를 검색하는데 사용되며, 이를 통해 사용자의 관심 있는 내용의 콘텐츠를 사용자의 특별한 검색 절차 없이 제공받는다. 이러한 방식을 통해 사용자가 원하는 정보를 입력하는 절차 없이도 웹에 축적된 사용자의 정보를 사용하여 자동으로 개인화된 콘텐츠를 제공할 수 있을 것으로 기대 된다.
인터넷 포털과 사회관계망 서비스(SNS) 등의 온라인 공간에서 사용자 간의 의견 공유가 활발해짐에 따라 이를 악용하여 특정 개인이나 집단의 이익을 위해 유포되는 비정상 정보도 증가하고 있다. 특히 비정상 정보가 정치적인 목적으로 유포되면 선거 결과뿐 아니라 다양한 사회 정책과 시민 생활에도 영향을 미친다. 이러한 비정상 정보는 불특정 다수에 대한 유포에서 시작하였으며 이들의 특성을 분석하고 탐지하기 위한 기존 연구도 이러한 불특정 다수 대상 유포에 초점을 맞추었다. 하지만 최근에는 더욱 효과적으로 영향을 미치기 위해 공통 관심사를 가진 집단(예: 부동산에 관심 있는 사람들의 모임)을 대상으로 내용과 형식을 조정한 맞춤형 정보를 유포하고 있다. 본 논문에서는 이러한 관심 집단을 대상으로 한 비정상 정보의 특성을 분석하고 이를 탐지하는 방법을 제시한다. 이를 위해 선거 전후에 10개의 공통 관심 집단에 게시된 의견을 수집하여 분석하였다. 그 결과, 각 집단에 맞춤화된 정보가 실제 유포되고 있으며 선거일이 가까워짐에 따라 점차 증가함을 보였다. 또한, 비정상 정보를 탐지하기 위한 시스템을 제안하였는데, 이 시스템은 개별 의견에서 보이는 특징뿐 아니라 의견 게시자의 전반적인 행위 및 게시자와 협력한 사용자의 특성을 종합적으로 분석한다. 제안한 시스템을 수집한 데이터에 적용한 결과 90% 이상의 정확도로 비정상 의견을 탐지하였으며 다수의 사용자가 조직적으로 비정상 의견을 유포한 정황을 발견하였다. 제안한 시스템으로 관심 집단에 게시된 의견을 주기적으로 검사한다면 비정상 정보의 유포를 더 빠르게 차단하고 영향을 줄일 수 있을 것이다. 또한, 탐지에 활용한 특징은 정치적인 목적 이외의 비정상 정보 판별에도 활용될 수 있을 것이다.
현재의 영상 감시 및 기록 시스템은 감시 영역 내 감시대상의 출현여부와 상관없이 감시카메라에 담기는 전체영상을 일관적으로 저장, 기록함으로써 데이터량이 방대한데 비해 그 가운데 정사 필요한 정보에 대한 량은 적다 하겠다. 배경영역 범위가 고정되어 있는 감시영상시스템에서 배경영상이 실제적인 감시대상에 대한 정보가 담긴 관심영역과 동일한 등급의 정보로 취급되어 기록이 됨으로써 데이터량에 비해 현장 감시효과를 제대로 보지 못하고 있는 것이다. 따라서, 감시 영역 내에서 관심영역에 대한 효율적인 정보의 기록과 보다 정확히 감시대상에 대한 영상을 획득하는 것이 감시영상시스템에서의 목표라 하겠다. 본 논문에서는 위의 문제점들을 해결하기 위해 감시영상으로부터 관심영역을 구분해내고 그 중요도에 따른 압축효율을 달리 함으로써 이를 구현할 수 있도록 하였다. 중요도를 결정하는 특성으로 관심영역을 무엇으로 할 것인가에 따라 감시영상을 영역별로 몇 단계의 블록으로 나누고 각 블록에 대해 해상도를 달리하여 중요도가 높은 관심영역 일수록 고해상의 영상을 획득하고 중요도가 낮을수록 저해상의 영상으로 처리하고 압축품질 또한 중요도가 놀은 관심영역일수록 압축품질은 높이고 중요도가 낮은 관심영 역일수록 압축률을 높임으로써 감시영상 정보의 감을 최적화 함은 물론 효율적인 감시 및 기록이 가능하도록 하였다.
최근 실내공기질의 관심은 사무실 등의 건축물에서 신축공동주택, 학교, 교통수단 등으로 확대되고 있으며, 특히 생활수준의 향상으로 건강한 삶을 추구하며 쾌적한 실내공간을 확보하기 위하여 노력하고 있다. 환경성 질환과 연계하여 민감계층군(어린이의 어린이집 등)과 사회취약계층(노인, 장애인들의 노인 및 장애복지시설)등 사회복지시설에 관심에 대한 관심이 높아지고 있는 추세이다.
퍼브/서브 시스템(Pub/Sub System)은 시스템에서 발행되는 정보 중 사용자가 등록한 관심 정보만을 사용자에게 전달해주는 시스템이다. 기존의 퍼브/서브 시스템은 컨텐트의 저장 및 전달을 담당하는 브로커들을 네트워크화 하여 구현되었다. 모바일 사용자가 급증함에 따라 사용자의 관심위치 정보와 같은 지속적으로 변하게 되는 관심정보를 다루기 위한 퍼브/서브 시스템에 대한 수요가 부각 되고 있다. 이 논문에서는 기존의 퍼브/서브 시스템에서 깊이 고려하지 않았던, 관심 위치 정보의 빈번한 변화를 효과적으로 처리하기 위한 브로커 네트워크 기반의 퍼브/서브 시스템을 제안한다. 사용자의 행동 패턴이나 지리적 특성을 고려해 퍼브/서브 시스템에서 관리하는 공간 데이터 영역을 Slow Moving Region과 Normal Moving Region의 두가지 타입으로 구분하고, 각 영역에 대한 사용자의 요청을 효과적으로 지원하기 위해 Q+R트리를 사용하여 브로커를 관리한다. 시뮬레이션을 사용한 실험 결과를 통해 제안하는 Q+R트리 기반의 브로커 네트워크가 불필요한 브로커의 로드와 네트워크 트래픽을 감소시킴으로써 보다 효과적으로 지속적인 사용자의 관심 위치 정보 변화를 지원할 수 있음을 확인하였다.
스마트 공간은 주변 환경과 상호 작용하여 인간을 지원하는 기술이며, 내장된 동적 지능형 환경을 가지고 있다. 이 논문은 스마트 공간에서 사용자 맞춤 동적 지능형 환경을 제공하는 프레임워크를 제안한다. 사용자 맞춤 지능형 서비스를 제공하는 기존 연구에서는 사용자의 관심사를 명시적으로만 분석하고, 스마트 공간을 고려하지 않았다. 암시적 관심사 분석은 명시적 관심사 분석보다 사용자에게 흥미가 있을 수 있는 서비스의 제안이 가능하지만, 분석 시 명시적 관심사 분석보다 높은 성능을 요구한다. 그리고 스마트 공간은 공간의 정보들과 상호작용하여 유용한 정보를 얻을 수 있다. 연구에서 제안된 프레임워크는 스마트 공간에 적합하도록 근접 기반 사물 소셜 네트워크를 이용한다. 또한, 암시적 관심사 분석은 사물의 소셜 미디어 정보와 공간 정보를 이용하여 스마트 공간을 위한 지능형 정보를 제공한다. 그리고 스마트 공간 특성을 고려하여 정확도를 유지하면서 성능 저하를 막는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환 된 고주파 서브밴드들의 에지 정보를 이용하여 관심 객체 영역을 고속으로 자동 검출해주는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법에서는 에지정보를 이용하여 블록단위의 4-방향 객체 윤곽 탐색 알고리즘(4-DOBS)을 수행하여 관심객체를 검출한다. 전체 이미지는 $64{\times}64$ 또는 $32{\times}32$ 크기의 코드 블록으로 먼저 나누어지고, 각 코드 블록 내에 에지들이 있는지 없는지에 따라 관심 코드블록 또는 배경이 된다. 4-방향은 바깥쪽에서 이미지의 중앙으로 탐색하여 접근하며, 피사계 심도가 낮은 이미지는 중앙으로 갈수록 에지가 발견된다는 특징을 이용한다. 기존 방법들의 문제점 이였던 복잡한 필터링 과정과 영역병합 문제로 인한 높은 계산도를 상당히 개선시킬 수 있었다. 또한 블록 단위의 처리로 인하여 실시간 처리를 요하는 응용에서도 적용 가능 하였다.
지금 세계는 표준화에 대한 관심이 날로 높아지고 있으며 국가경쟁력 강화를 위한 주요한 전략이 되고 있다. 특히, 전자ㆍ정보산업문야에서는 기업의 사활이 걸릴 만큼 표준화를 둘러싼 주도권 다툼이 매우 치열하다. 이에 본지에서는 이번호부터 총11회에 걸쳐 우리 업계에서 반드시 알아야 할 내용들을 가지고 표준화 시리즈를 연재해 나갈 예정이다. 많은 관심바랍니다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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