인터넷과 모바일 기기의 사용이 보편화되면서 사용자들이 다양한 웹 사이트에서 자신이 원하는 정보를 찾기 위해 검색과 추천을 이용하는 것이 일상화되고 있다. 본 논문에서는 사용자에게 보다 적합한 아이템을 추천하기위해 사용자의 활동과 시간 정보를 적용하여 시간의 흐름에 따른 사용자의 선호도 변화를 반영한 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 아이템 선택 시 고려되는 태그 정보를 포함한 데이터를 카테고리별로 분류한 후 시간 변화에 따른 사용자 선호도 변화 정보를 반영한 데이터만을 사용한다. 해당 카테고리를 선호하는 사용자에게는 협업 필터링 기법에 태그 정보를 적용하여 추출한 아이템을 추천하고, 일반 사용자에게는 태그 정보를 사용하여 계산한 순위를 기반으로 아이템을 추천한다. 제안하는 기법은 hetrec2011-movielens-2k 데이터셋을 사용하여 실험하였으며 실험을 통해 제안한 기법이 기존의 아이템 기반, 사용자 기반 기법보다 추천의 정확성과 적합성이 향상되는 것을 확인하였다.
본 연구는 정보 검색 과제별 주요 적합성 판단 기준을 실제 정보 검색 시스템으로 구현해 보고 사용자 평가를 통해 그 효과를 검증해 보고자 하였다. 이를 위해, 사용자 적합성 판단 기준들을 정보 검색 시스템에서 적합성을 결정하는 검색 랭킹 모델의 랭킹 요소들로 적용하였다. 그리고 정보 검색 과제별 차이가 있는 동적 검색 랭킹 모델과 차이가 없는 정적 검색 랭킹 모델을 시스템으로 구현하였고, 이에 대한 사용자 평가를 진행하여 비교해 보았다. 총 45명의 참가자가 실험에 참여하였고, 정보 검색 과제별 차이가 있는 동적 검색 랭킹 모델과 차이가 없는 정적 검색 랭킹 모델이 적용된 각각의 검색 시스템에서 3개의 검색 과제를 수행하였다. 3개의 정보 검색 과제로는 사실 검색 과제, 문제 해결 검색 과제, 의사 결정 검색 과제가 사용되었다. 각 참가자는 검색 결과 첫 페이지 상위 5 개의 검색 결과에 대해 적합성 정도를 7 점 척도로 평가하였다. 그 결과, 사용자는 전반적으로 모든 검색어에 동일하게 반응하는 정적 검색 랭킹 모델을 적용한 시스템보다 정보 검색 과제별로 사용자 적합성 판단기준의 변화에 따라 랭킹 요소 가중치를 달리한 동적 검색 랭킹 모델을 더 높이 평가하는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 이를 통해, 정보 검색 과제를 고려한 정보 검색 시스템 디자인의 필요성과 함께, 사용자 중심 적합성 판단 모형 연구 결과를 실제 정보 검색 시스템으로 구현하여 평가함으로써 사용자 중심 적합성 연구 결과의 타당성을 검증하였다는 점, 그리고 사용자 연구 접목을 통한 시스템 개선의 중요성을 강조하였다는 점에서 의의를 가진다.
기존의 다중사용자 중첩 전송은 순시 채널 전력의 조건에 따라 데이터 심벌의 전력 할당 계수와 사용자별 수신 신호 처리 방법을 결정한다. 그러나 순시 채널 전력의 이용은 시스템의 복잡도를 증가시킬 수 있기 때문에 본 논문에서는 평균 채널 전력을 이용하는 고정적 다중사용자 중첩 전송을 고려한다. 고정적 다중사용자 중첩 전송 기법은 시간에 따라 느리게 변화하는 평균 채널 전력의 조건을 기반으로 데이터 심벌의 전력 할당 계수와 사용자별 수신 신호 처리 방법을 결정하기 때문에 시스템 복잡도를 감소시킬 수 있다. 본 논문에서는 고정적 다중사용자 중첩 전송에 대한 평균 심벌 오차율을 분석한다. 특히, 레일레이 페이딩 채널을 가정하여 M-ary 직교 진폭 변조에 대한 평균 심벌 오차율의 표현식을 유도한다. 또한, 수치적 결과를 통하여 열악한 채널 환경에 있는 사용자에서 고정적 다중사용자 중첩전송과 기존의 다중사용자 중첩 전송의 평균 심벌 오차율 성능이 유사함을 보였다.
"소셜 네트워크(Social Network)와 검색(Search)의 만남"은 현재 인터넷 상에서 매우 의미 있는 두 영역의 결합이다. 이와 같은 두 영역의 결합을 통해 소셜 네트워크 내에서 친구들의 생각이나 관심사 및 활동을 검색하고 공유함으로써 검색의 효율성과 적합성을 높이기 위한 연구들이 활발히 수행되고 있다. 본 논문에서는 일반적인 소셜 관계 랭크(SRR : Social Relation Rank) 및 토픽이 반영된 소셜 관계 랭크(TS_SRR : Topic Sensitive_Social Relation Rank) 알고리즘을 제안한다. SRR은 소셜 네트워크 내에 존재하는 웹 사용자들의 내재적인 특성 및 검색 성향 등에 대한 관련성(또는 유사정도)을 수치로 산정한 '소셜 관계 지수(SRV : Social Relation Value)'에 랭킹(Ranking)을 부여한 것을 의미한다. 제안하는 알고리즘의 검색 적용 가능성을 검증하기 위해 첫째, 웹 사용자간 직접 또는 간접적인 연결로 구성된 소셜네트워크를 구성 한다. 둘째, 웹 사용자들의 속성에 내재된 정보를 이용하여 토픽별 SRV를 산정한 후 랭킹을 부여하고, 토픽별 변화되는 랭킹에 따라 소셜 네트워크를 재구성 한다. 마지막으로 (TS_)SRR과 웹 사용자들의 검색 패턴(Search Pattern)을 비교 실험 한다. 실험 결과 (TS_)SRR이 높은 웹 사용자 간에는 검색 패턴 또한 유사함을 확인 하였다. 결론적으로 (TS_)SRR 알고리즘을 기반으로 관심분야에 연관성이 높은, 즉 상위에 랭크 된 웹 사용자들을 검색하여 검색 패턴을 공유 또는 상속받는 다면 개인화 검색(Personalized Search) 및 소셜 검색(Social Search)의 효율성과 신뢰성 향상에 기여 할 수 있다.
정보검색시스템에서 가장 중요한 것은 사용자의 요구에 부합하는 결과를 도출하는 것이다. 이를 위하여 사용자의 질의와 연관된 모든 문서들을 추출하게 되는데, 이 많은 결과 문서들 중에서 사용자가 원하는 문서는 소수이고, 원하는 문서를 찾는 것도 쉽지 않다. 따라서 적절한 결과 문서 도출을 위하여 연관된 문서들끼리 그룹화 시키는 클러스터링 방법이 많이 이용된다. 본 논문에서는 클러스터링에 영향을 끼치는 요소 중 문서별 색인어의 가중치가 클러스터링에 끼치는 영향을 알아보았다. 이를 위해 가중치의 변화에 따른 클러스터링 된 결과를 LSI 를 이용하여 도식화하고 그 결과를 분석하였다.
기업의 인재 선발 형태가 변화함에 따라 학생들의 경력관리 필요성이 대두되어 대학별로 독자적인 경력관리서비스를 구축해 활용되고 있다. 대부분의 서비스는 사용자 입력 데이터만을 이용해 추가적인 요소 없이 통계정보를 제공한다. 본 논문에서는 가중치 기반 경력지수 관리 서비스를 소개한다. 가중치를 기반으로 사용자의 경력정보에 대한 점수를 계산해 경력지수를 산출하고 이를 통해 사용자는 경력의 희소성, 신뢰성과 같은 모집단의 특성을 반영한 경력관리가 가능하다.
2020년부터 중국 광시 지방정부는 차 산업과 레저 문화 관광, 과학 보급 교육, 양생 양로 등 산업의 심층융합에 주목하고 있다. 또한 차 산업이 빠르게 발전하고 있어 3차 산업 생산 목표치를 250억 위안으로 계획하였다. 본 연구는 세대별 소비자에 대한 설문조사, 현지조사, 전문가 인터뷰 등을 통하여 차에 대한 니즈와 선택의 차이에 대해 분석하여 광시 차 산업 서비스 모델의 변화 패턴을 연구하였다. 연구 결과에 따르면, 소비자는 세대별로 생활방식, 쇼핑 습관, 서비스 디자인, 사용자 경험, 사회적 니즈, 개인적 니즈에서 뚜렷한 차이가 있다. 이에 차 제품에 대한 니즈와 행동 패턴을 분석하고 광시 차 산업 서비스 모델의 패턴 변화에 근거해보면, 세대별 소비자의 차 선택의 차이가 차 제품의 수요, 행동 패턴에 유의미한 차이와 패턴 변화를 발견할 수 있다. 끝으로 차 산업의 발전을 위한 서비스 디자인, 사용자 경험 모델 개발의 필요성을 주목하고 있다.
최근에는 LED 조명으로 인해 조명 제어의 유연성이 높아짐에 따라 가정이나 사무공간에서 해당 공간의 목표 조도를 설정하고 현재 내부조도의 상황에 따라 자동으로 조명을 디밍하는 형태로 연구가 이루어지고 있다. 그러나 이러한 제어방식이 현재 주택용 요금제도로 운영 중인 고정요금제에서는 에너지 비용을 감소시키나, 스마트그리드에서 운영될 RTP(Real Time Pricing)에서는 요금 단계에 따라 오히려 에너지 비용이 증가될 수 있다. 이에 본 논문은 실시간 요금 단계에 따라 LED 조명의 목표 조도를 가변적으로 변화시켜 조명 에너지 비용을 최소화하고 사용자의 작업에 적합한 상황별 조도를 자동으로 제어하여 작업자에게 편리함을 제공하고자 한다. 이때 요금 단계에 따른 상황별 최저 및 최고 조도기준은 KSA 3011 및 IES를 참조하며, 최소한의 조명 에너지 사용을 위해 외부 광량을 최대한 활용하여 현재의 시간에 따라 블라인드의 Open/Close를 자동으로 서비스한다. 사용자의 상황은 PIR, Electric Powermeter, Piezoelectric 센서로부터 사용자의 위치, 가전기기 사용 유무, 착석 여부 등을 파악하고, RTP 요금에 따라 하루동안의 조명에 사용된 전력요금을 시뮬레이션한다.
정보통신 기술의 발달로 인해 커뮤니케이션 환경이 급격하게 변화하고 있다. 그러한 변화 중 하나로 아바타가 인터넷상에서 새로운 커뮤니케이션 수단으로 대두되고 있으며, 디지털 콘텐츠의 수익모델로서도 중요한 위치를 차지하고 있다. 이에 따라 인터넷 커뮤니티 내에 서 아바타 사용자는 급격히 증가하고 있지만, 사용자들이 아바타를 선택할 때 어떻게 의사결정을 하는 지에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 이에 본 연구는 아바타 사용자들의 행동을 근거로 의사결정 모델을 구축하여 아바타의 디자인 개발에 활용할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 아바타 사용자의 의사결정에 영향을 미치는 주요 요인과 과정을 조사, 분석하고, 사용 목적에 따라 의사결정 요인들과 정보탐색의 특성이 어떻게 달라지는지에 대해 고찰하였다. 이를 토대로 목적적 모델과 인지적 모델을 구축하고 각 모델의 프로토타입을 제작하였다. 끝으로 모델별로 디자인 가이드라인을 제시하였다.
최근 전통적인 경제의 디지털경제로의 이행을 주도하고 있는 주요 요인들은 정보통신분야의 급격한 기술발전, 이와 관련된 새로운 비즈니스 창출 등 관련 시장의 성장 및 새로운 기술·시장에 대한 새로운 정책 전개 등 정보통신 관련 기술·시장 및 정책 환경에서 구분하여 파악될 수 있다. 본 연구에서는 정보통신산업을 중심으로 산업의 분류체계를 가치체계와 연관하여 기반계층·전달망계층·접속서비스계층·사용자계층·응용계층 등의 5단계로 제시한 후, 각 계층별 기술·시장· 정책 환경의 변화를 정리하였다. 또한, 계층별로 나타나는 각 환경 요인들의 변화가 다른 계층 및 타 환경요인에 미치는 영향을 분석하고, 이를 바탕으로 산업의 종합적인 구조변화를 전망하였다. 이에따라 정보통신산업은 향후 기반계층에 가까울수록 기술적 독과점이 강화되고, 응용계층에 가까울수록 핵심역량에 기반한 전략적제휴가 두드러질 것으로 볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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