전 세계의 인터넷 사용자들이 매일 유튜브를 시청하지만, 검색결과에 대한 추천 알고리즘을 정확히 인지하는 이용자는 극히 드물며, 구글과 유튜브는 이를 공개하지 않고 있다. 연구자들은 공개되어 있지 않은 유튜브의 알고리즘을 역공학설계 방식으로 탐색하고, 핵심적 요인을 찾아 미디어 플랫폼 사업자들이 어떤 논리적 구조로 키워드 검색결과를 추천하고, 화면에 배열하는지 확인하고자 하였다. 따라서 연구자들은 수개월에 걸친 논의와 데이터의 수집을 통해 기초적인 콘텐츠 우선순위 요인을 연구하였으며 수집된 키워드 검색 결과 중에 남, 여 성별에 따른 추천결과를 토대로 영향 요인을 역설계하고자 하였다. 비록 연구자들의 설계는 매시간 수백시간 이상 업로드되고 시청되는 거의 무한한 수준의 데이터 중에서 일부를 분석한 것에 그치지 않지만, 이러한 탐색적 시도가 향후 미디어 플랫폼 알고리즘을 연구하고, 사업자들의 의도를 파악하며, 사용자를 보호할 수 있을 것으로 보았다.
정보의 수집, 기록, 처리, 저장을 하며 정보를 검색하고 제시해 주는 정보 시스템은 최근, 여러 방면에서 응용되어 인간의 여러 가지 활동을 지원하고 있다. 그런데, 현재의 정보 시스템은 일반적으로, 사용자의 명시적 제시에 대하여 시스템이 반응하고 정보를 제시하는 '반작용에 의한 소극적 모델(reactive model)'을 기반으로 하고 있다. 그러나 정보사회로 발전하기 위해서는 정보 시스템 자신이 자율적으로 인간의 행동이나 의도를 이해해, 거기에 기반을 두고 인간에게 지시나 정보 제공을 자발적으로 실시한다고 하는 '쌍방향의 동적 상호작용(mutual dynamic interaction)'이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 정보시스템과 사용자의 '시선' 정보 기반의 쌍방향의 동적 상호작용을 통하여, 사용자의 '흥미' 라고 하는 심리적 상태를 추정하여, 보다 적절하고 효과적인 정보를 제공할 수 있는 주시 모방 모델 기반의 지능형 정보 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 의인 에이전트(avatar)를 이용하여 사용자의 주시 행동을 모방하는 것에 의해, 사용자와의 '공동 주의'를 실시하는 주시 모방(Gaze-Mirroring)이라는 방법을 도입하여, 시스템이 사용자의 잠재적인 흥미를 추정하고 추정된 결과에 따라 적절한 정보를 제시한다. 이와 같은 사용자의 시선정보를 이용한 주시 모방 모델 기반의 지능형 정보 시스템은 시스템의 적극적인 상호작용을 통한 새로운 상호작용 방법의 개발이 될 뿐만아니라, 사용자의 주시 정보를 통하여, 사용자의 잠재적 흥미를 표출함으로써, 사용자의 의도를 이해해, 사용자가 원하는 정보를 제시해 줄 수 있다.
질의응답 시스템은 인터넷과 같은 실용적 환경에서 사용될 경우, 실제 사용자의 질의는 다양한 유형으로 나타나게 된다. 따라서 실용적인 시스템에서 사용되는 질의는 문장의 형태나 단어의 쓰임에 관계없이 같은 의도를 가진 질의를 같은 유형으로 분류할 수 있는 의문형 문장패턴을 태깅하여 다양한 형태의 자연어로 기술된 문서에서 원하는 응답으로 처리할 수 있는 질의 응답 시스템은 정보 검색 시스템으로서의 가능성을 보여준다.
인터넷의 발달로 데이터가 이질적이고 방대해점에 따라 사용자의 의도와 목적에 맞는 정보를 빠르고 정확하게 찾아내는 것이 어려워지고, 대용량의 데이터를 빠르게 검색 할 수 있는 효율적인 top k 질의 처리가 중요해 지고 있다. top k 질의 처리는 릴레이션에서 가장 높은 (또는 가장 낮은) 값을 가지는 k개의 튜플을 반환하는 방법이며, 그 중 Layer 기반 방법은 객체가 가지는 d개의 속성 값들을 d-차원의 공간상의 점 객체로 랩핑하여, layer들의 list를 생성 한다. 본 논문에서는 Layer 기반 법 중 skyline을 사용하여 layer을 생성하고 인덱스를 구축하는 기존 연구에 대해서 조사한다. 그리고 대표적인 방법인 모든 객체를 순차적으로 비교하는 BNL과 이의 비교 횟수를 감소시킨 SFS, 그리고 R-tree를 사용한 NN과 이의 계산 비용을 감소시킨 BBS에 대해 설명한다.
검색엔진을 통해서 맛집(레스토랑)에 대한 정보를 찾는 경우 유저들은 맛집을 주제로 한 블로그에 있는 맛집 리뷰 포스트만이 아니라 맛집이 아닌 다른 것들을 주제로 한 블로그에 위치한 맛집 리뷰 포스트에도 방문할 수 있다. 이 연구의 목적은 검색 엔진을 통해 맛집 리뷰 포스트에 방문 했을 때 포스트와 블로그의 주제 사이의 관련성이 해당 맛집 리뷰에 대한 유저의 신뢰에 영향을 미치는지를 알아보는 것이다. 또한, 우리는 유저의 연령이 이 결과에 영향을 미치는 지도 알아보려고 한다. 이 연구를 위해서 우리는 동일한 맛집 리뷰 포스트가 있는 2개의 다른 주제를 가진 블로그들을 제작하였다. 하나는 포스트와 블로그 주제 간의 관련성 높은 맛집을 주제로 한 블로그이고, 다른 하나는 포스트와 블로그 주제 간의 관련성 낮은 맛집을 주제로 하지 않은 블로그다. 실험참가자들은 2개의 그룹으로 나누어져 각각 다른 블로그에 있는 동일한 맛집 리뷰를 방문한 후 설문 조사에 응답했다. 이 연구는 총 206명의 실험 참가자들을 대상으로 한 온라인 설문 조사를 통해 연구를 검증했다. 본 연구의 결과는 1) 리뷰 포스트와 블로그 주제의 관련성의 높고 낮음에 따라서는 두 그룹 간의 메시지 신뢰도(리뷰에 대한 유저의 신뢰)에 큰 차이가 없었으며 2) 30세 이상 유저 그룹에서는, 포스트와 블로그 주제 간의 관련성이 유저의 블로그에 대한 매체 의구심과 전문성(리뷰 포스트가 충분한 레스토랑 정보를 제공한다는 유저의 믿음) 사이의 관계에서 조절 효과를 보였으며 3)맛집 리뷰에 대한 유저의 지각된 가치는 전문성과 추가적인 정보를 검색하려는 의도 간의 관계에서 매개 효과가 있는 것으로 검증되었다.
전자상거래 시스템의 보급이 활성화되기 시작하면서, 사용자의 필요와 욕구에 밀착한 적응형 전자상거래 에이전트의 필요성이 증대되고 있다. 이와 같은 적응형 전자상거래 에이전트는 사용자의 행위를 모니터하고 자동 분류하여 사용자의 취향을 학습하는 기능을 요하게 되었다. 이러한 기능을 가지는 적응형 전자상거래 에이전트를 구축하기 위해서, 본 논문에서는 사용자 개인의 관심정보와 선호하는 상품에 대한 호감도를 고려한 적응형 전자 상거래 에이전트 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 사용자의 구매 행위에 적응력을 가질 수 있도록 보다 정확한 사용자 프로파일을 구축하고, 이와 같은 사용자 프로파일을 기반으로 사용자에게 불필요한 검색과정 없이 필요한 상품 정보를 제공 할 수 있도록 한다. 본 시스템에서는 모니터링을 통하여 사용자 의도를 파악하는 모니터 에이전트, 사용자의 행동성향을 학습 한 후 행동 패턴이 유사한 그룹을 참조하는 유사도 참조 에이전트, 사용자의 행위의 변화에 따른 개인화된 행동 DB를 구축할 수 있는 관심 추출 에이전트로 구성하였다.
기존의 위치 기반 서비스는 사용자의 환경과 의도, 취향을 고려하지 않은 검색 결과를 제시한다. 따라서 이런 문제점을 해결하기 위해서는 상황 인식이 요구된다. 본 논문은 안드로이드 플랫폼 기반의 상황 인식 기반의 동적 스케줄링을 제안하고, 여행 정보 제공을 위한 앱을 구현하여 테스트한다. 즉, 사용자의 위치와 여행 목적지 사이의 예상 이동 시간을 계산하고, 예상 출발 시간 전에 알림 서비스를 제공한 실시간 여행 스케줄을 개발하였다. 그리고 여행 정보뿐만 아니라 스케줄러를 추가하여 여행 중의 편리성을 제공하고자 한다.
일반적으로 한국인은 식사를 위해 음식 메뉴를 고를 때 쉽게 결정하지 못하는 비율이 50% 이상으로 높다고 알려져 있다. 이러한 단순 고민 해결을 위해 다양한 음식이나 맛집을 추천해 주는 모바일 앱이나 서비스가 존재한다. 그러나 이들은 사용자가 평소 많이 검색했던 음식이나 맛집들을 위주로 찾아주거나, 랜덤으로 지정된 카테고리 내의 음식들 중 하나를 추천해주는 방식, 혹은 사용자 리뷰 점수가 높은 음식점을 우선적으로 추천해 주는 방식 등을 사용하고 있다. 따라서 기존의 추천 방식은 음식을 추천에 있어 사용자의 의도나 실질적인 연관성이 매우 낮고 평소 먹던 음식의 종류를 크게 벗어나지 않는 경우가 많아 음식 추천이라는 본래의 취지와는 멀어진다. 본 논문에서는 음식 메뉴를 선정하는데 있어 실질적인 영향을 주는 환경 요소인 계절, 기후 등의 날씨 정보를 기반으로 생성형 AI를 통해 적절한 음식을 추천하고 해당 음식을 판매하는 음식점과 그 위치를 알려주는 앱을 개발한다. 개발하는 앱은 바쁜 직장인들이나 매 끼니를 고민하는 학생 등의 메뉴 고민을 해결하는데 도움을 줄 수 있으며, 각종 배달 서비스 앱의 음식 추천 기능의 고도화에 활용될 수 있다.
패션은 개인 취향이 구매의 첫 번째 기준으로 작용하는 분야인 만큼 개인화된 추천 서비스가 일찍이 자리를 잡았다. 특히 모바일 패션 커머스에서 구매전환을 높이는 중요한 전략으로 꼽히며 더욱 정교화 되고있다. 이로 인해 개인화 추천서비스의 사용자 경험 관해 많은 연구들이 이루어졌지만, 세부적인 소비자의 구매여정에 따라 확인한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 개인화 추천서비스의 사용자 평가가 구매여정별로 차이가 있는지 살펴보고, 구매의도와 만족도에는 어떠한 영향을 미치는지 밝히고자 하였다. 분석결과 다양성, 신뢰성, 편의성은 0.001%수준, 유용성은 0.05% 수준에서 구매여정 단계별로 유의한 차이를 보였다. 또한 만족도는 인지 및 흥미단계에서 새로움과 유용성이, 검색단계에서 신뢰성과 다양성이 높게 나타나는 등 각 단계별로 차이를 보였으며, 구매의도는 구매 후 단계를 제외하고 유용성과 신뢰성이 높은 결과를 보였다. 본 연구는 소비자의 개인화 추천 서비스에 대한 사용자 평가에 차이가 있음을 밝힘으로써 구매 여정에 따른 개인화 추천서비스 사용자 평가의 영향에 대한 이해를 높였다는 점에서 이론적 의의가 있으며, 모바일 패션커머스의 개인화 추천서비스 전략개선의 방향성을 제시했다는 실무적 의의를 지닌다. 추후 개선안의 효과성에 대한 연구가 진행된다면 더욱 고도화된 개인화 추천서비스 전략에 기여할 수 있을 것이다.
모바일 투어 가이드 어플리케이션은 여행 정보를 제공하여 여행자가 여행 중에 주변의 관심 지점(POI; Point of Interest) 을 검색하고 찾아갈 수 있도록 돕는다. 최근 모바일 컴퓨팅 기술이 발전하면서 핸드헬드 디바이스와 웨어러블 디바이스를 여행 정보 검색에 활용하는 사용자가 늘어나고 있지만, 모바일 투어 가이드 어플리케이션들은 디바이스의 특성을 고려하지 않고 여행 정보를 제공한다. 특히 이들 투어 가이드 어플리케이션들은 여행 상황을 공유하지 않기 때문에 여러 모바일 디바이스를 이용하는 여행자는 각각의 디바이스에 여행자의 검색 의도를 별도로 입력해야 하고, 동기화된 여행 정보를 제공받지 못한다. 이러한 문제들을 개선하기 위해 본 논문에서는 디바이스의 특성에 따라 여행 정보를 제공하고 여행 상황을 공유하는 모바일 투어 가이드 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 핸드헬드 디바이스와 안경형 웨어러블 디바이스를 이용하여 여행자에게 여행 정보를 제공하고, 각각의 디바이스가 가진 단점을 상호 보완하면서 여행자를 안내한다. 또한 제안된 시스템은 각각의 디바이스들에 설치된 어플리케이션 사이에 여행 상황을 공유하여 여행자의 입력을 최소화하고, 여행 상황에 맞는 여행 정보를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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