대용량 모바일 기기의 발전과 보급이 확산됨에 따라 사용자들은 사진, 음악, 동영상과 같은 멀티미디어 콘텐츠를 대량으로 휴대하며 이용할 수 있게 되었다. 그러나, 이러한 대량의 멀티미디어 콘텐츠 관리는 사용자 각자에게 맡겨져 있어 콘텐츠 관리를 어렵게 하고 있는 현실이다. 본 논문에서는 분산 모바일 환경에서 멀티미디어 콘텐츠의 공유와 추전을 통해 사용자에게 적합한 콘텐츠를 추천을 통해 제공하고, 제공된 콘텐츠는 모바일 동기화 서비스를 통해 모바일 기기로 저장하고 관리되는 '분산 모바일 환경에서 멀티미디어 콘텐츠 추전 및 검색 서비스'를 설계하고 구현하였다. 제안된 시스템은 사용자의 선호 프로파일 정보로 협업 필터링을 통해 공유된 멀티미디어 콘텐츠 중에서 사용자에게 적합한 콘텐츠를 추천해 주고, 추천된 콘텐츠는 모바일 기기 사용자의 행동에 따라 모바일 동기화 서비스를 통해 모바일 기기에 저장과 관리, 검색이 된다. 본 논문에서 제안된 방법은 추천과 검색을 통해 사용자 모바일 기기의 멀티미디어 콘텐츠를 효율적으로 관리 할 수 있다. 이처럼 본 논문에서 제안된 서비스 방법은 멀티미디어 콘텐츠의 추천과 모바일 동기화 서비스로 능동적인 콘텐츠 관리를 제공하며, 사용자에게 효율적인 콘텐츠 검색 기법과 활용 방법을 제공 할 수 있다.
모바일 기기는 기존의 음성통화에서 다양한 네트워크 접속과 전자기기 기능들이 결합되어 무선 서비스와 보완적으로 발전하고 있다. 다양한 휴대 인터넷 환경의 출현은 기존 모바일 기기의 네트워크 접근을 보다 쉽게 해주고 있다. 또한 무선 환경을 사용하는 모바일 기기 사용자는 유선 환경보다 사용자 프로파일 정보를 쉽게 구할 수 있는 장점이 있으며, 모바일 기기는 혼자 사용하는 특징을 가지고 있다. 본 논문에서는 모바일 기기 사용자를 위한 모바일 음악 개인화 방법으로 협업 필터링 방법을 통한 음악 추천과 다운로드 서비스 방법을 제안한다. 모바일 기기 사용자 프로파일 정보는 협업 필터링 방법을 통한 사용자 선호 음악 추천을 수행하고, 추천된 사용자 선호 음악은 모바일 기기로 다운로드 서비스를 수행한다. 추천을 통한 모바일 음악 다운로드 서비스는 모바일 기기 사용자로 하여금 무선 환경에 접속되어있을 때 사용자 취향에 맞는 음악을 미리 다운로드 해 둠으로써 사용자가 음악을 선택하여 모바일 기기로 다운로드 하는 시간을 줄여 줄 수 있다.
컨텍스트 인식은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 주변환경과 상태에 따라 양질의 서비스를 제공할 수 있는 중요한 요소이다. 컨텍스트 인식을 위한 정보 수집 도구로는 이동이 편리한 소형 모바일 장치와 그 안에 내장된 모바일 에이전트를 이용하고 있다 현재 모바일 에이전트는 각 사용자의 컨텍스트 정보를 수집하고 인식하는데 많은 시간과 비용이 소모되고 있다. 이에 모바일 에이전트의 부하를 줄이고, 빠른 시간내에 사용자의 컨텍스트 정보 인식을 위한 구조에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 모바일 에이전트에 협력적 필터링 기법과 P2P 에이전트를 혼합한 P2P 모바일 에이전트 구조를 제안한다. 제안한 구조는 동일 지역내에서 각 사용자의 컨텍스트 정보를 분석하고 비슷한 선호도를 갖는 사용자들로 그룹핑하며, 그룹핑된 사용자는 P2P 모바일 에이전트를 이용하여 정보를 공유한다. 또한 이 구조는 사용자들의 행위와 서비스를 지속적으로 관찰 및 학습하여 새로운 상관 관계를 측정하도록 하였다.
모바일 기기는 기존의 음성통화와 다양한 네트워크 접속과 기능들이 결합되어 발전하고 있다. 또한 최근 등장한 다양한 휴대 인터넷 환경은 기존 모바일 기기의 네트워크 접근을 보다 쉽게 해주고 있다. 이러한 무선 환경을 사용하는 모바일 기기 사용자는 기존의 유선 환경보다 사용자 프로파일 정보를 쉽게 구할 수 있는 장점이 있으며, 모바일 기기는 혼자 사용하는 특징을 가지고 있다. 본 논문에서는 모바일 기기 사용자를 위한 개인화 방법으로 협업 필터링 방법을 통한 음악 추천과 푸쉬(Push), 풀(Pull)방식의 서비스 방법을 제안한다. 모바일 기기 사용자 프로파일 정보는 협업 필터링 방법을 통한 사용자 선호 음악 추천을 수행하고, 추천된 사용자 선호 음악은 푸쉬 서비스로 모바일 기기에 다운로드 된다. 추천을 통한 모바일 음악 푸쉬 서비스는 모바일 기기 사용자로 하여금 네트워크 환경에 접속되어있을 때 사용자 취향에 맞는 음악을 능동적으로 다운로드 해 둠으로써 사용자가 음악을 선택하여 모바일 기기로 다운로드 하는 불편함과 시간을 줄여 줄 수 있다.
네트워크의 발달은 유선 인터넷(Wired LAN)과 무선 인터넷(Wireless LAN) 시대를 지나 휴대 인터넷(Mobile LAN)으로 발전하고 있다. 이처럼 다양한 네트워크의 공존은 사용자에게 보다 빠르고 저렴한 서비스를 제공하고 있다. 본 논문에서는 모바일 기기 사용자를 위한 개인화 방법으로 협업 필터링 방법을 통한 추천과 푸쉬(push) 방식의 서비스 방법을 제안한다. 사용자 프로파일 정보는 협업 필터링 방법을 통한 사용자 선호 음악 추천을 수행하고, 추천된 사용자 선호 음악은 모바일 기기로 푸쉬 서비스 된다. 추천을 통한 모바일 음악 푸쉬 서비스는 모바일 기기 사용자로 하여금 네트워크 환경에 접속되어있을 때 사용자 취향에 맞는 음악을 능동적으로 다운로드 해 둠으로써 사용자가 음악을 선택하여 모바일 기기로 다운로드 하는 시간을 줄여 줄 수 있다.
사용자들은 분산 P2P 환경을 통해 대량의 멀티미디어 콘텐츠를 쉽게 제공 밭을 수 있는 환경이 되었다. 또한 고용량 모바일 기기의 발전과 보급이 확산됨에 따라 사용자들은 사진, 음악, 동영상과 같은 멀티미디어 콘텐츠를 대량으로 휴대하며 이용할 수 있게 되었다. 그러나, 이러한 대량의 멀티미디어 콘텐츠 관리는 사용자 각자에게 맡겨져 있어 콘텐츠 관리를 어렵게 하고 있는 현실이다. 본 논문에서는 분산 P2P 환경에서 멀티미디어 콘텐츠의 공유와 추천을 통해 사용자에게 적합한 콘텐츠를 제공하고, 제공된 콘텐츠는 모바일 동기화 서비스를 통해 모바일 기기로 저장하고 관리되는 #분산 P2P 환경에서 모바일 동기화 서비스를 통한 멀티미디어 콘텐츠 추천 시스템#을 설계하고 실험하였다. 제안된 시스템은 사용자 선호 프로파일 정보로 협업 필터링을 통해 분산 P2P 환경에서 공유된 멀티미디어 콘텐츠 중에서 적합한 콘텐츠를 추천해 주고, 추천된 콘텐츠는 푸쉬 서비스를 통해 모바일 기기로 저장되며. 모바일 기기 사용자의 행동에 따라 모바일 동기화 서비스를 통해 사용자 모바일 기기의 콘텐츠를 관리한다. 이처럼 제안된 시스템은 콘텐츠 추천과 모바일 동기화 서비스로 능동적인 콘텐츠 관리를 제공하여 사용자에게 효율적인 콘텐츠 관리 기법과 활용 방법을 제공 할 수 있다.
본 논문에서는 스마트 공간에서 모바일 사용자의 맥락 정보에 따라 개인화된 콘텐츠를 증강시키는 맥락 인식 모바일 증강 현실 시스템인 CAMAR Companion을 소개한다. 이는 모바일 기기에 부착된 카메라를 이용하여 스마트 공간의 오브젝트를 인식하고 인식된 오브젝트의 움직임을 추적한다. 그리고 여러 가지 센서들로부터 획득된 정보를 통합하여 모바일 사용자의 변화하는 맥락 정보를 실시간으로 인식한다. 또한 모바일 사용자의 맥락 정보 히스토리를 기반으로 해당 맥락에 대한 사용자의 프로파일, 특히 사용자가 선호하는 콘텐츠 혹은 맥락에 용이한 콘텐츠에 대한 정보를 추론한다. 그리고 모바일 기기를 통해 제공되는 콘텐츠를 사용자의 맥락에 적절한 형태로 디스플레이하거나 물리적 오브젝트에 증강시킴으로써 사용자에게 용이한 형태의 콘텐츠를 제공한다. 더 나아가 제안한 시스템을 기반으로 스마트 홈 환경에서의 사용자 맥락 정보에 따라 개인화된 콘텐츠를 증강 시켜주는 맥락 인식 모바일 증강 현실 정보 도우미를 구현하였다. 이는 사용자의 변화하는 맥락 정보를 실시간으로 인식하고 해당 맥락에 대한 사용자의 프로파일을 동적으로 추론하여 사용자로 하여금 개인화된 증강 콘텐츠를 경험할 수 있도록 하였다. 궁극적으로 이를 통하여 모바일 기기에서 개인화된 사용자 인터페이스를 개발하는 데 있어 제안한 맥락 인식 모바일 증강 현실 시스템의 응용 가능성을 확인하고자 한다.
개인화 장비 기술의 발달과 함께 최근 모바일 디바이스는 카메라, MP3 플레이어 등 다양한 기능을 포함하고 있으며, 많은 사용자가 이를 사용하고 있다. 모바일 디바이스는 사용자가 항상 휴대하기 때문에 사용자 정보를 습득하기에 유용하며 따라서 이로부터 수집된 다양한 정보를 바탕으로 최근 여러가지 서비스를 제공하기 위한 노력이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 사용자의 모바일 로그를 바탕으로 행동 패턴을 파악하여 사용자가 앞으로 취할 행동을 예측하고자 하며, 이 과정에서 다양한 행동 패턴 중 정확한 행동 예측을 수행하기 위해 다음과 같은 방법을 활용하였다. 장소, 시간, 요일 정보를 함께 사용하여 동적 베이지안 네트워크를 이용해 시간 변화에 따른 사용자 행동 패턴을 학습하였으며, 개인 사용자 모델과 전체 사용자 모델을 따로 학습함으로써 더 정확한 행동 패턴의 학습이 가능하도록 하였다. 실험을 위해 대학생들로부터 수집된 모바일 로그를 통해 제안하는 행동 예측 모델의 성능을 확인한 결과 77~94%의 예측 정확도를 보임을 확인하였다.
다양한 휴대 인터넷 환경의 출현은 기존 모바일 기기의 네트워크 접근을 보다 쉽게 해주고 있다. 또한 무선 환경을 사용하는 모바일 기기 사용자는 유선 환경보다 사용자 프로파일 정보를 쉽게 구할 수 있는 특징이 있으며, 모바일 기기는 혼자 사용하는 특징을 가지고 있다. 이러한 모바일 기기의 특징은 개인화 서비스를 적용하기에 최적의 시스템이다. 본 논문에서는 모바일 기기 사용자를 위한 개인화된 모바일 콘텐츠 추천 서비스 방법으로 협업 필터링 방법을 통한 추천과 콘텐츠 푸쉬 서비스 방법을 제안한다. 협업 필터링에서는 모바일 기기 사용자 프로파일 정보로 사용자 선호 콘텐츠 추천을 수행하고, 추천된 사용자 선호 콘텐츠는 푸쉬 서비스를 통해 사용자 모바일 기기로 저장된다. 푸쉬 서비스 기술을 이용한 콘텐츠 추천은 모바일 기기 사용자로 하여금 무선 환경에 접속되어있을 때 사용자 취향에 맞는 콘텐츠를 미리 푸쉬 해 둠으로써 사용자가 콘텐츠를 선택하여 모바일 기기로 다운로드 하는 시간을 줄여 줄 수 있고 네트워크 단절 현상이 발생했을 때 푸쉬된 콘텐츠를 활용할 수 있는 장점이 있다.
최근에 모바일 장치 관련 정보 유출과 더불어 유출된 정보를 악용한 범죄가 빈번하게 일어남에 따라 정보호호에 대한 관심과 중요성이 높아지고 있다. 국내 모바일 장치 관련 사용자 수도 해를 거듭할수록 기하급수적으로 증가하고 있는 추세이며, 이에 따른 모바일 장치의 보안에 대한 중요성 역시 대두되고 있다. 그 중에서도 사용자 측의 모바일 잠금 기술인 비밀번호, PIN, 얼굴 인식 등의 기능을 활용하여 사용자 모바일 장치에 대한 암호 보안 기술을 적용하고 있다. 또한 사용자들의 개인정보를 다루는 서비스 이용이 증가함에 따라 모바일 장치 자체의 보안에 대한 안전한 처리 문제, 편리성, 효율성 등을 고려한 문제점이 대두되고 있다. 본 지에서는 사용자 모바일 장치 잠금 관련 동향을 분석하고, 이와 관련된 모바일 장치 잠금 어플리케이션의 한계점에 대해서 살펴본다. 또한 현 모바일 장치 잠금 시스템이 직면하는 보안성과 편의성의 한계점을 보완하기 위한 위치 정보 기반의 모바일 장치 보안 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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