유비쿼터스 건강관리를 가능하게 하는 U-health의 중요성이 부각됨에 따라 다양한 U-health 서비스들이 개발, 제공 되고 있다. 하지만 대부분의 서비스들이 제한적이고 독립적으로 구성되어 있어서 다른 서비스와의 연동을 통한 폭넓은 서비스의 제공이 어렵다. 이러한 서비스 연동을 위해서는 U-health 데이터 및 단위 서비스를 체계적으로 관리하고, 맞춤형 U-health 서비스 개발에 필요한 단위 서비스 검색 방법이 필요하다. 이 논문에서는 온톨로지를 이용하여 U-health 데이터 및 서비스들을 체계적으로 명세하고 관리하기 위한 방법과, 온톨로지 정보를 이용하여 의미적으로 서비스를 검색할 수 있도록 하는 서비스 브로커링 방법을 제안한다. 그리고 이를 활용해 스트레스 관리 U-health 서비스를 구축한 사례를 설명한다.
최근 네트워크 서비스의 발달과 카메라 장치의 소형화에 따라 다양한 스트리밍 서비스들이 각광을 받고 있다. 특히, 특정구역을 모니터링 하는 CCTV 서비스의 경우 다양한 사용자의 요구사항을 만족시키기 위해 오픈소스 CCTV 플랫폼들이 개발되고 있다. 본 논문에서는 네트워크 카메라를 사용하는 사용자 맞춤형 CCTV 서비스를 제공하기 위한 도커 컨테이너 가반 CCTV 서비스 관리 프레임워크 설계 및 구현에 대한 내용을 기술한다. 제안하는 프레임워크는 다양한 사용자 요구를 충족시킬 수 있도록 오픈소스 CCTV 플랫폼들을 도커 컨테이너 기반으로 관리하는 서버를 포함하고, 해당 관리 서버에 접근하기 위한 Restful API를 제공한다. 또한, 네트워크 카메라는 RSTP 기반의 스트리밍 데이터를 오픈소스 CCTV 플랫폼에 제공함으로써 스트리밍 서비스의 확장성을 확보할 수 있다.
최근 네트워크를 이용한 온라인 원격 진료 서비스가 논의 되고 있는 시점에서 원격 진료 서비스에서도 특정 환자에게 맞는 의료 서비스 매칭 서비스에 대한 필요성이 핫 이슈로 대두되고 있다. 따라서 본 논문은 Mobile SmartPhone 환경에서 환자 맞춤형 의료 서비스 지원 시스템을 설계하고 온라인상에서 환자에게 맞는 의료 기관을 매칭하여 특정 환자에게 맞는 최적의 의료 서비스를 제공하는 시스템을 설계 하고자 한다.
본 연구는 접근이 용이한 모바일 디바이스를 활용한 운동 모니터링과 이를 기반으로 한 맞춤형 운동처방에 대한 연구를 실시하였다. 이를 위해 현재 실현 가능한 다양한 모바일 운동 모니터링 방식 및 현황을 조사하고, 맞춤형 운동처방 활용 가능성과 방식을 제시하였다. 최근 스마트폰 애플리케이션의 활용이나 웨어러블 디바이스 등과 같은 모바일 플랫폼 기반의 운동 모니터링이 가능해지면서 추가적으로 생체정보 전송을 통해 개인의 체력상태나 건강상태에 적절한 맞춤형 운동처방 서비스가 가능해졌다. 개인 사용자가 모바일 디바이스를 통해 신체 정보를 제공하게 되면, 이를 u-Fitness center에서 취합하고 운동 전문가는 취합된 정보를 바탕으로 개별화된 운동처방을 하여 u-Fitness center로 재전송을 하게 된다. u-Fitness center는 이를 콘텐츠 제공업체에 자동시스템에 의해 연동하여 가장 적절한 맞춤형 서비스를 제공하게 될 것이다. 또한 향후에는 다양한 모바일 디바이스와 서비스들이 서로 연동되어 하나의 플랫폼에서 개인 사용자의 니즈에 따라 여러 개의 서비스를 사용할 수 있는 개방형 플랫폼으로 진화하게 될 것이다.
u-City 환경에서 사용자 맞춤형 국토정보를 제공하기 위해 대용량의 데이터를 효과적으로 분석할 수 있는 데이터마이닝 기법이 적용되고 있다. 따라서 이 논문에서는 데이터마이닝 기법 중 연관분류기법을 적용하여 사용자 맞춤형 관광명소 추천 시스템을 개발하였다. 특히, CPFP-tree를 이용하여 빈발항목집합 탐사에 대한 시간을 단축하였으며, 연관분류를 통해 보다 높은 정확도로 결과를 예측 및 분류할 수 있게 하였다. 제시한 시스템은 공간정보에 대해 사용자 맞춤 서비스를 제공할 수 있음을 보였으며, 다양한 시나리오 적용을 통해 맞춤형 국토정보화 기술의 기반이 될 수 있다.
4차산업혁명 시대에서 공공도서관은 인공지능과 같은 외부 환경 변화에 능동적으로 대응하기 위하여 도서관 지능형서비스 추진 전략이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 인공지능의 개념과 국내외 인공지능 관련 동향 및 정책, 사례 등의 분석 내용을 기반으로 도서관에서의 향후 인공지능 서비스 도입 및 발전 방향성에 대해 제안하였다. 현재 도서관에서는 딥러닝, 자연어처리 등 인공지능 기술 도입을 통해 자동으로 답변을 제공하는 참고정보서비스를 운영하며, 빅데이터 기반 AI 도서 추천 및 자동 도서 점검 시스템을 개발하여 업무 활용도를 높이고, 이용자 맞춤형 서비스를 제공하고 있다. 기업 및 산업 분야에서는 국내외를 막론하고, 사용자 개인 맞춤형 등을 기반으로 한 기술을 개발하여 서비스하고 있으며, 딥러닝을 사용하여 정보를 스스로 학습하여 최적의 결과를 제공하는 식의 형태로 개발하고 있다. 이에 따라 향후 도서관에서 인공지능을 활용하여, 이용자의 이용 기록을 기반으로 한 개인 맞춤형 도서 추천, 독서·문화 프로그램 추천, 도서 택배 서비스 시 자율주행 드론·자동차 등 운송수단을 통한 실시간 배송 서비스 도입 등 다양한 서비스 개발을 도모해야 한다.
수출 현장의 무역진흥활동을 전개하고 있는 KOTRA는 해외시장을 개척함과 동시에 기업들에게 맞춤 정보와 각종 서비스를 지원하고 있다. 해외 74개국 105개 무역관을 통해 시장정보를 수집하고 국내 기업의 원활한 해외사업을 위해 세계 각지에서 발로 뛰는 KOTRA의 주요 사업에 대해 구체적으로 알아본다.
최근 휴대폰의 보급과 기능의 고급화로 휴대폰을 이용한 개인 환경 맞춤 서비스에 대한 관심이 증가되고 있다. 특히 휴대폰을 이용한 상황인지 기술들이 개발되고 있으며 다양한 분야에 서비스를 제공하는 스마트 모바일 플랫폼에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 스마트 홈 환경에서 휴대폰을 이용하여 사용자 프로파일과 수집된 상황 정보에 적절하게 주변 생활 가전 기기를 제어하는 개인화 맞춤 서비스를 제공하는 플랫폼과 휴대폰에서 작동하는 경량 상황인식 엔진을 제안하였으며 상황인식을 통한 추론 작업을 휴대폰과 홈 서버로 분산시켜 상황 추론 작업의 효율화를 기했다.
본 논문에서는 연구기관의 포털 사례를 분석하고 지식근로자의 업무처리에 적합한 Enterprise 2.0 기반의 업무맞춤 포털모델을 제안하였다. 그리고 자신의 업무에 정렬된 정보 서비스를 선택, 배치 및 One-Click으로 사용할 수 있는 서브모델을 개발하였다. 현재는 사용자들로부터 사용경험을 수집하는 단계에 있으나 사용경험이 누적되면 제안 모델의 효용성을 분석하고 부족한 점은 보완하여 향후에는 보다 완전한 모델을 제시할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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