본 연구의 목적은 대학교 캠퍼스 내에서 공부하고 생활하는 학생들에게 개인별 맞춤형 정보를 제공하는 것을 목적으로 한다. 연구방법은 캠퍼스 내부에서 수집되는 데이터와 인터넷 상의 블로그나 SNS 등의 외부 데이터를 수집하여, 이를 저장하여 처리한 다음, 이들 데이터를 세부적으로 분석하여 학생 개인별로 일대일 마케팅을 제공하는 시스템을 제안한다. 학생 한 사람 한사람의 구매 이력과 해당 건물의 출결상황을 상세히 분석하여 패턴에 맞춰 학생개인별로 내용이 다른 쿠폰 및 정보를 학생의 휴대전화로 전송한다. 이를 통해 학생 개인별로 맞춤형 정보를 제공함으로써 보다 유익한 대학생활을 할 수 있을 것이다.
고혈압과 당뇨와 같은 만성질환은 장기적인 관리가 필요하다. 최근 주목받고 있는 폐쇄형 SNS 시스템 설계를 통해서 동일한 질병을 가지고 있는 그룹간의 커뮤니케이션을 활성화하여 자유로운 게시글을 통해서 환자 맞춤형 건강정보를 발굴하고 공유하는 시스템을 안드로이드 어플리케이션을 통해서 구현하였다. 본 서비스를 통해서 건강정보 공유 서비스 연구가 활성화될 것으로 기대한다.
최근 남녀노소를 불문하고 피부 관리에 대한 관심이 증가하면서, 피부 개선에 효과적인 화장품의 선택에 관심이 높아지고 있다. 하지만 다양한 화장품들을 대상으로 자동화된 고객 맞춤형 화장품 추천은 그 발전이 더디고, 이와 관련된 연구 또한 아직 미미한 실정이다. 또한, 다양한 특성을 가지는 고객 피부 데이터 셋의 확보가 어려운 상황에서, 소수의 데이터 표본만을 이용하여 화장품 추천이 진행되고 있어 추천의 정확도를 확보하지 못하고 있다. 본 논문은 스마트폰용 휴대용 카메라를 이용하여 고객의 피부 상태를 진단한 후, 고객의 피부 개선에 적합한 화장품을 자동으로 추천하는 기법을 제안한다. 먼저, 화장품 추천을 위해 사용자의 SNS 데이터와 피부 데이터를 수집 및 분석하여 추천 리스트를 생성한다. 이를 기반으로, 추천된 각 화장품의 스코어를 계산한다. 그 다음, 피부 개선 순위와 스코어 기반의 화장품 특성 순위 간의 상관계수를 이용하여 가장 높은 상관계수의 화장품을 우선 추천한다. 성능 평가를 위해 실제 화장품 회사에서 제시한 화장품 추천 리스트와 본 논문에서 제안한 방법을 적용한 화장품 추천 리스트를 비교함으로써 효용성과 타당성을 입증하였다.
본 논문에서는 개인 맞춤형 콘텐츠 제공을 위해 SNS 게시글을 분석하여 개인의 관심분야를 예측하는 방법을 제안한다. 사용자의 SNS 게시글뿐만 아니라 사용자가 속한 그룹의 SNS 게시글도 분석하여 관심분야 예측의 정확도를 높인다. 사용자가 가입한 그룹은 사용자의 관심분야와 밀접한 관련이 있을 가능성이 높기 때문에 사용자가 속한 그룹의 게시글은 사용자의 관심분야를 예측하는데 있어 중요한 요소가 된다.
스마트TV는 스마트폰과 달리 가족이 사용하는 디바이스로 인식되고 있다. 그러나 스마트TV도 SNS(Social Networking Service), 웹 서비스 등 가족인 아닌 개인 단위로 사용하는 앱(application)뿐만 아니라 각 개인마다 선호하는 게임을 포함한 앱(application), VOD 리스트, TV 채널 등이 다르다고 볼 수 있다. 그리하여 스마트TV에서도 개인 맞춤형 사용자 인터페이스가 필요하다. 이에 따라 본 논문에서는 스마트TV 환경에서 기존 윈도우 로그인 시스템처럼 개인만의 맞춤형 사용자 인터페이스를 제시한다. 그리하여 각각의 사용자들은 개인만의 환경에서 앱(application)을 실행하거나 TV를 볼 수 있다. 기존 연구되고 있는 채널 네비게이션 기법을 토대로 VOD list, 게임을 포함한 앱(App)을 개인 맞춤형 인터페이스로 보다 편리하게 사용할 수 있는 방법도 제시한다. 채널 네비게이션은 로그인한 각 자신만의 환경에서 사용자가 과거에 시청한 TV 채널을 조사하여 많이 시청한 TV 채널을 보여 주게 한다. 그리하여 보다 자신이 선호하는 채널을 쉽게 시청할 수 있다. 이와 더불어 VOD 리스트와 게임을 포함한 앱(application)을 과거에 시청하거나 사용했던 패턴을 분석하고 선호하는 VOD 리스트와 앱(application)을 예측하여 보여주어 개인의 맞춤형 인터페이스에서 보다 빠르게 접근이 가능하며 편리하게 사용할 수 있다.
웹과 모바일 환경의 변화와 함께, SNS는 정보유통에 있어서 중요한 도구로서 대두되고 있다. 그리고 페이스북, 트위터 등으로 대표되는 SNS는 소통의 새로운 패러다임으로 자리잡아가고 있다. 따라서 본 연구에서는 모바일 SNS를 통하여 기록정보서비스의 이용과 접근성을 확대시키고 기록 이용자의 참여와 협력을 도모할 수 있는 서비스를 제공하기 위한 방안을 모색하고자 하였다. 이를 위해 기존의 SNS에 대한 문헌조사를 통하여 모바일 SNS를 기반으로 효과적인 기록정보서비스의 제공방안을 제안하였다. 또한 제안방안의 실질적인 서비스 구현을 위하여 서비스 시스템 요소와 설계를 수행하였다.
본 연구는 경영학분야 연구자들의 정보이용행태를 파악하여 이용자 요구에 기반 한 정보서비스를 제공하기 위한 목적으로 수행되었다. 이를 위하여 경영학 관련 K학회 회원을 대상으로 202건의 데이터를 수집하였다. 개인적인 배경, 일반적인 정보이용, 전자자원 이용, 소셜네트워크서비스(SNS) 및 모바일 서비스 정보이용, 도서관 및 정보센터 이용, 경영학 전문도서관 및 정보센터 이용 등을 조사 분석하였다. 연구결과에서는 효과적인 전자자원관리시스템(ERMS)을 구축하는 방안, 학술Web-DB 및 전자저널의 검색 활용 방법에 관한 이용교육 활성화, 소셜네트워크서비스(SNS)와 모바일 서비스, 주제전문서비스 및 맞춤형 정보서비스 등의 활용 등을 제안하였다.
소셜 네트워크 서비스(Social Network Service) 환경의 급속한 발전과 더불어 사용자의 니즈가 다양해지면서 새로운 형태의 이미지 기반 SNS가 등장하고 있다. 이미지 기반 SNS는 기존의 페이스북과 같은 관계기반 SNS에서는 충족될 수 없었던 사용자의 세분된 콘텐츠 니즈를 충족시킬 수 있는 개인 맞춤형 서비스를 제공함으로써 서비스의 다양화를 선도하고 있다. 이미지 기반 SNS는 작은 모바일 화면에서 보기 불편했던 기존의 텍스트 기반 SNS와는 달리 간단한 텍스트와 이미지를 위주로 소통하는 방식을 제공함으로써 문자보다 이미지에 익숙한 20대의 젊은 사용자들을 중심으로 주 사용자층을 형성하고 있다. 이에 따라 SNS의 UI 기능과 역할도 다양해졌으므로 그만큼 사용성이 중요해지고 있다. 본 연구에서는 이미지 기반 SNS의 주 이용자인 20대의 사용자를 대상으로 하여 사용성을 조사하고자 한다. 이를 위해, UI의 문제점을 파악할 수 있는 휴리스틱 평가 방법을 바탕으로 하였고 사용성을 이루는 주요 요인들을 도출하여 사용성 평가 방법을 재구성하였다. 그리고 만족도 측정을 추가하여 이미지 기반 SNS를 이용하는 20대의 사용자들에게 설문조사를 시행하고 분석하였다. 본 연구 결과는 이미지 기반 SNS의 사용성에 영향을 끼치는 사용성의 요소를 분석하였고, 이는 소셜 미디어의 서비스 개발 과정에서 사용성 향상을 위한 자료로 활용될 수 있을 것이다.
최근 대학의 비전공자 소프트웨어(SW) 기초교육에 대한 관심이 높지만 SW 비전공자에겐 학습의 어려움이 크다. 본 논문은 비전공 학생들의 학습 동기를 높여 SW교육 효과를 향상시키기 위해 기존 SW 전공자 대상의 학습 콘텐츠를 그대로 사용하기보다 비전공자들의 흥미를 반영한 전공맞춤형 콘텐츠를 활용한 수업 방안을 제안한다. 본 논문에서는 5년 이상 비전공자 SW기초교육을 운영 중인 A 대학의 사례 연구를 통해 동일한 교과과정에 대해 교육 대상의 전공에 맞춤된 학습 콘텐츠로 수업한 전, 후 학생들의 강의 만족도 변화를 비교 분석하였다. 그 결과 사회과학계열에선 국가의 사회, 문화 현상을 살펴볼 수 있는 공공 데이터를 이용한 콘텐츠에 학습 흥미를 느끼고, 인문계열에겐 소설, 역사서, SNS 글의 텍스트 콘텐츠가 학습 동기를 상승시켜 어렵게 느끼던 학습 내용에 대한 이해와 함께 강의 만족도도 크게 향상시키는 효과를 가져왔으며 전공맞춤형 콘텐츠가 비전공자 SW기초교육에 유용함을 보여준다.
트위터 사용자는 팔로우, 리트윗 등을 사용하여 자신이 관심 있어 하는 트윗을 찾는다. 하지만 사용자가 3억여 명에 달하는 트위터에서 사용자가 관심 있는 트윗을 찾기는 힘든 일이다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 사용자 맞춤형 트윗 추천 시스템을 개발하였다. 우선, 사용자에게 추천할 수 있을 만한 가치가 있는 트윗을 수집하기 위해 현재 트랜드를 수집하고, 트랜드에 대해 이야기하는 인기 있는 트윗들을 수집한다. 이후 사용자를 분석하고 맞춤형 트윗을 추천하기 위해 사용자의 트윗과 수집한 트윗을 범주화한다. 최종적으로 웹서비스를 이용하여 사용자에게 본인과 카테고리가 일치하는 트윗과 관심사가 일치하는 사용자를 추천해준다. 결과적으로 67.2%로 적절한 트윗을 추천하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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