최근 TV시청은 다양한 매체를 통해서 이루어지고 있으며, 특히 스마트폰을 통한 시청률이 늘고 있는 상황이다. 광고시장에서도 TV시청 중에 스마트기기를 함께 이용하는 멀티태스킹 사용자가 급증하고 있으며 특히 10~30대의 사용이 적극적이다. TV시청 중 스마트 기기의 사용분야는 메신저, 정보검색, SNS 순이며 스마트 기기사용 내용 중 69%는 시청하던 TV 시청과 관련된 것이었다. 이 중에 75%는 TV에 등장한 제품, 브랜드, 장소에 관한 것이다[1]. TV를 시청하는 상황에 스마트기기의 소셜 활동의 문자를 분석하는 것은 사용자 의도를 파악할 수 있는 의미가 있으며, 시청자의 현재 위치를 파악함으로써 시청자의 의도에 반영되는 상황을 파악할 수 있다. T-Commerce 구매 의도는 사용자의 현재 상황에 대한 순간 의도를 파악하는것이 중요하며, 이와 같은 구매의도를 파악하기 위해서 본 연구에서는 GPS와, Wi-Fi 기반 Fingerprinting 측위기법을 사용하여 특별한 도구나 장비의 설치 없이 현재위치와 멀티태스킹 데이터를 분석하여 구매의도를 파악한다. T-Commerce 소비환경 패턴이 바뀜에 따라, 다양한 소비 환경 데이터 분석은 효율적인 광고 제공과 만족도를 높일 것으로 기대된다.
기존의 내용기반 이미지 검색 시스템은 색상, 질감, 모양등과 같은 특징 벡터를 추출하여 검색하는 방법이 많이 연구되어 왔다. 특히 색상 정보는 이미지를 검색하기 위하여 중요한 정보로 사용되고 있다. 따라서 색상 이미지를 검색하기 위해서 평균 RGB, HSI값을 이용하거나 히스토그램을 이용하는 방식이 많이 사용 되어왔다. 본 논문에서는 사람이 시각적으로 보고 느끼는 색상(H), 채도(S), 명도(I) 방식을 이용한 HSI값을 사용하여 색상 의미를 이용한 지능적 이미지 검색 기법을 제안하고 알고리즘을 설명한다. 색상 의미(Color Semantics)란 사람의 시각적인 특징을 기반으로 칼라 이미지에 적용하여 감성 형용사 기반으로 검색할 수 있는 방법이다. 색상 의미를 이용한 지능적 이미지 검색은 색상-기반 질의(color-based retrieval)를 제공할 뿐만 아니라 인간의 감성이나 느낌에 의한 의미-기반 질의(semantic-based retrieval)방식을 가능하게 한다. 즉, "시원한 이미지" 혹은 "부드러운 이미지"를 검색하는 방식이다. 따라서 사용자의 검색 의도를 보다 정확하게 표현할 수 있으며, 검색의 결과에 대한 만족도를 향상 시킬 수 있다.
기존의 비디오 검색 방법들은 관련 주석이나 영상 정보에 기반하며 사용자의 반응과 관련하여서는 많은 정보를 활용하고 있지 않다. 비디오 시청시 사용자의 뇌신호나 시선추적 정보 등의 인지적 반응을 이용하여 연속적인 비디오 스트림의 각 부분에 대하여 사용자들이 나타내는 관심이나 감성 정보를 추출한다면 보다 인터랙티브한 비디오 데이터 검색 및 추천이 가능하다. 본 논문에서는 비디오를 시청하는 사용자의 안구전도(electrooculogram)를 기록한 후, 장면 전환이 발생한 부분에서의 사건관련전위 분석을 통해 해당 부분에서 나타나는 특징적 반응을 찾고 이에 대한 인지적 해석을 도출했다. 실험 결과 장면 전환 이후200~700ms 부분에서 P300 성분과 유사한 피크가 발생하는 것을 확인하였으며, 이러한 결과는 장면 전환에 따른 피험자의 비디오 내용 인지에 대한 의도 불일치 및 주의력 증가로 해석된다.
연속적인 절차를 필요로 하는 영역에서 사용자는 단계마다 검색과 정보 획득과정을 반복적으로 수행해야만 한다. 현재 인터넷으로 수행 가능성 영역의 절차에 대해서 검색과 확인 과정을 거치지 않고 시스템과 대화를 통해서 원하는 절차를 한번에 생성해주는 시스템을 개발하기 위해서는 이러한 개념을 수행해 줄 수 있는 지식 베이스 구축이 필요하다. 본 연구에서는 적용하려는 절차의 특성에 다라 대화 모델에서 의도 파악을 위한 Plan-based 기술을 적용할 수 있는 Goal Level과 사용자의 제약 조건을 파악하기 위해 Frame-based 기술을 적용할 수 있는 Constraint Level의 2단계 구조를 갖는 지식 베이스 구조를 제안한다.
본 논문에서는 내용 기반 영상 검색 기술을 이용하여 사용자가 원하는 영상을 쉽게 찾아내고, 이를 자동 재구성함으로써, 영화 미학의 핵심 중 하나인 몽타주 기법을 사용자 중심의 관점에서 구현하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 실시간 몽타주 시스템은 이산 푸리에 변환(Discrete Fourier Transform)을 이용해 사용자가 선택한 영상의 특징을 찾고, 유클리디안 거리(Euclidean Distance)를 이용해 데이터베이스에 있는 영상과 유사도를 비교함으로써, 빠르고 효과적으로 사용자가 원하는 영상을 검색할 수 있다. 또한 카메라 트래킹에 의해 실시간으로 사용자의 움직임 영상을 취득하고, 취득된 영상을 검색된 사용자의 영상과 함께 자동 재구성함으로써, 손쉽게 사용자의 의도에 맞춘 영상 재구성을 하게 된다. 본 시스템은 사용자가 일방적으로 영상을 시청, 감상하는 소극적 영상의 소비자에서 벗어나, 기존의 영상을 이용해 임의의 영상을 조합하고 자기 자신의 영상까지 실시간으로 개입할 수 있도록 함으로써, 영상을 새롭게 구성하고 영상 재생산의 적극적 주체가 되는 사용자 중심의 새로운 영화(뉴미디어)의 토대가 될 것으로 기대된다.
사용자 입력 질의와 웹 문서에 포함된 단어들의 형태적 일치를 검사하여 관련 문서를 검색하는 검색엔진은 사용자의 개인별 관심 분야를 반영하는 검색 결과를 생성하기 어렵다. 본 논문에서는 개인별 관심사를 파악하여 질의 의도에 적합한 내용의 문서를 검색하는 개인화된 웹 검색 방법을 제안한다. 개인화 검색의 성능은 사용자의 개인적 관심사를 정확하게 표현하는 우수한 사용자 프로파일을 생성하는 전략에 좌우된다. 본 연구에서 개인 프로파일은 사용자가 최근 입력한 질의어들과 검색에서 클릭했던 문서들에 나타나는 주제어들이 출현 빈도를 반영한 가중치와 함께 등록된 데이터베이스이다. 특히 중의적 질의어의 정확한 의미를 결정하기 위해 워드넷을 기반으로 프로파일에 등록된 단어들과 의미 유사도를 계산한다. 기존 웹 검색 시스템의 사용자 측에 질의확장 모듈과 순위재계산 모듈을 추가하는 확장모듈을 구축하여 비교 실험하였으며, 본 연구의 방법을 적용한 개인화 웹 검색의 결과는 특히 10위 이내 상위의 결과 문서들에 대해 92%의 정확률과 82%의 재현율을 보여 향상된 성능을 검증하였다.
스니핏(snippet)이란 검색엔진이 사용자에게 제공하는 웹 페이지를 대표할 수 있는 요약된 정보이다. 스니핏은 검색엔진의 페이지 순위와 함께 사용자의 페이지 방문에 큰 영향을 준다. 스니핏을 이용시 가끔 사용자의 의도와는 다른 잘못된 웹 페이지를 방문할 수 있다. 이것은 스니핏을 추출하는 방법이 사용자의 의도를 정확히 이해하는 것이 어렵기 때문이다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 의사연관 피드백과 퍼지 연관을 이용한 새로운 스니핏 추출 방법을 제안한다. 제안방법은 의사연관 피드백을 이용하여 사용자의 질의를 확장학고, 확장된 질의와 웹 페이지 사이에 퍼지 연관을 이용함으로써 사용자의 의도가 의미적으로 더 잘 포함되는 스니핏을 추출할 수 있다. 실험결과 제안방법이 다른 방법에 비하여서 스니핏 추출에 더 좋은 성능을 보인다.
웹 기술의 급속한 발전은 기업들이 관리해야 하는 정보량의 폭발적인 증가를 초래하였다. 이와 더불어 보다 정확한 정보를 찾기 위한 검색 엔진 솔루션 시장의 규모도 더불어 크게 증가하였다. 하지만 대부분의 검색엔진들은 사용자의 검색 의도를 고려하지 않고 사용자가 입력한 특정 키워드를 포함하는 문서들을 반환하는 방법을 채택하고 있어, 실제 사용자가 원하는 정보를 찾는데 까지는 부가적인 시간과 노력이 요구된다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결 하기 위한 중요 기술인 적합성을 만족시키기 위해 재현율과 정확율을 높일 수 있는 방법을 제안하였다. 우선 검색어의 재현율을 높일 수 있도록 유사어 관계 확장을 위한 온톨로지 스키마 모델을 제안하고 이를 기반으로 한 추론을 통해 검색어의 확장을 제시하였다. 확장된 검색어들을 이용하여 문서 검색을 하기 위한 다단계 유사도 검색 순위화 알고리즘을 제안하였다. 설계된 온톨로지 스키마와 온톨로지 저장소의 데이터를 기반으로 추론과 유사도 검색 순위화 엔진이 포함된 웹사이트 형식의 사용자 의도 적응형 검색 솔루션을 구현하였다. 구현된 검색 솔루션을 통해 다양한 검색어를 입력하여 제안 방법의 타당성을 입증하였고 사용자 의도를 고려한 맞춤형 검색 솔루션의 필요성을 설명하였다.
최근 인공지능 기술이 발달하면서 챗봇이 글로벌 IT기업들에게 새로운 IoT플랫폼으로 주목받고 있다. 챗봇이란 대화형 인터페이스 상에서 규칙 또는 인공지능(AI)을 이용해 사용자와 상호작용(interaction)을 하는 서비스를 지칭한다. 챗봇은 현재 간단한 정보검색 및 가상비서 서비스를 제공하는 수준이지만, 향후 IoT와 O2O 영역의 핵심적인 인공지능 플랫폼으로 부상할 전망이다. 챗봇은 스마트폰 디바이스와 어플리케이션을 기반으로 빠르게 확산되어 핵심 플랫폼의 지위를 차지할 것으로 예상된다. 그러나 챗봇 사용자의 수용행태에 관한 학술적 연구는 미비한 상황이다. 이에 본 연구는 기존의 기술수용이론(TAM)보다 수용의도에 대한 설명력이 높다고 검증된 통합기술수용이론(UTAUT)을 적용하여 챗봇의 사용자 수용행동에 관한 모델을 구축하였다. 구체적으로, 수용의도의 결정요인인 성과기대, 예상노력, 사회적영향, 촉진조건이 수용의도에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상하였다. 이 과정에서 수용의도 결정요인과 수용의도 간의 관계를 성별, 연령, 개인혁신성이 조절할 것으로 보았다. 본 연구는 챗봇의 수용에 영향을 미치는 결정요인과 조절변인의 효과를 검증하여 실무적 시사점을 제공하고자 한다.
현재 한국과학기술정보연구원의 과학기술정보 포털 서비스는 방대한 전문용어를 포함한 문서를 서비스하고 있으므로 포괄적인 질의어만으로는 사용자의 의도를 반영한 검색 결과를 얻을 수 없다. 따라서 본 연구에서는 의미적 언어자원으로 알려진 사용자 어휘지능망(U-WIN)의 동의어, 유의어, 관련어, 하위어, 상위어 관계 정보를 활용하여 검색어 자동 추천, 관련 단어 제시, 질의어 확장 등을 서비스에 반영하는 사용자 중심의 검색 서비스 요소를 제안한다. 이러한 어휘지능망의 의미 관계 정보를 활용한 서비스 요소를 통해 현재의 과학기술정보서비스의 검색 만족도를 향상시키는 동시에 사용자가 요구하는 정보를 빠르고 정확하게 검색할 수 있는 서비스 환경으로 개선시키고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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