디지털 컨텐츠 산업의 성장, 전자상거래의 활성화, 기업의 흠페이지 활용 증가 등으로 온.오프라인에서 컨덴츠의 수요가 증가하면서 컨덴츠를 관리하는 컨텐츠 관리 시스템 시장의 성장 잠재성이 높아가고 있다. 본 논문에서는 이러한 컨텐츠 관리 시스템의 마지막 단계인 컨텐츠 배포 단계에 있어 모든 사용자에게 동일한 컨텐츠를 제공하는 것이 아니라 사용자의 관심에 따라 다른 컨텐츠를 동적으로 제공하는 컨텐츠 주천 시스템을 설계 및 구현한다. 본 시스템은 규칙 기반 추천 방식을 사용하고 있으며 규칙으로는 사용자간의 연관성을 나타내는 사용자 협업적 규칙과 항목간의 연관성을 나타내는 항목 협업적 규칙이 존재한다. 또한 컨덴츠에 대한 사용자의 선호도를 측정하기 위해서 선호범위를 정의하고 있으며 취미, 관심분야와 같이 하나 이상의 값을 가질 수 있는 다중 값을 처리하친 있다. 시스템은 추천을 위한 정보 즉, 선호범위와 사용자 프로파일 그리고 규칙들을 생성하는 오프라인 작업과 이러한 정보를 이용하여 실시간으로 사용자에게 추천해주는 온라인 작업으로 나뉘어 진다.
본 논문은 사용자의 인터랙션(user interaction)을 고려하여, 사용자가 관심을 가지는 영역에 대해서 최적화된 비디오 콘텐츠를 제공받을 수 있는 비디오 서비스 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 사용자 인터랙티브티를 고려한 서비스 시스템은 SVC(Scalable Video Coding)의 다중 ROI를 사용한다. 또한 제안된 시스템에서는 다양한 방식의 비디오 품질과, 다중 ROI에 대한 선택 과정에서 콘텐츠 소비 주체와 시스템간의 쌍방향 제어 수단을 개발하고 콘텐츠의 관심 영역 지정 과정에서 사용자의 인터렉션 정보를 이용하는 방법을 제안한다. 제안하는 시스템의 유효성을 테스트하기 위해 사용자의 인터랙션에 의해 변환하는 SVC 콘텐트를 만들었고, 사용자 단말에 인터렉션 기능으로 SVC 콘텐츠를 디코딩하는 시스템을 구현하여 유용성을 검증하였다.
인터넷의 급속한 발전으로 매우 많은 정보와 다양한 컨텐츠가 개인 사용자들에게 제공되고 있다. 또한, 개인을 고객으로 하는 각종 포탈 사이트들이 많이 생성됨에 따라 고객 개인을 위한 고객화된 정보가 매우 중요한 하나의 컨텐츠로 작용하고 있다. 하지만, 현재 국내외 전자상거래를 주목적으로 하는 포탈 사이트의 시스템들은 고객에 관한 정보를 단순한 개인 프로파일로 활용하고 있을 뿐 고객 정보를 이용하여 더 많은 개인화된 새로운 정보를 창출하지 못하고 있다. 본 논문은 고객에 대한 정보를 세분화하고 분석하여 제3의 개인화 정보를 생성하여 자동으로 각 개별 고객에게 개인화된 정보를 제공해 줄 수 있는 시스템을 설계 및 구현하고자 한다. 고객의 이메일 오픈율과 마우스 이벤트 정보를 분석 및 계산하여 개별 고객에게 고객의 관심정보 및 관심 컴포넌트를 생성한 후 관심정보와 관심 컴포넌트를 이용하여 개별 고객의 관심 정보를 고객이 선호하는 이메일 규격 및 양식에 맞게 에이전트를 통해 자동으로 재구성하여 푸쉬해 주는 개인화 메일 자동 생성 에이전트 시스템을 개발하고자 함이 본 논문의 목적이다.
본 논문은 사용자가 관광지의 어떤 관심지점에 근접했는지 사용자에게 능동적으로 알려주는 안드로이드 앱을 소개한다. 안드로이드는 관심지점에 근접했을 경우에 알람메시지를 발생하는 개발자를 위한 함수를 제공한다. 또한 GPS(Global Positioning System) 신호나 네트워크 신호를 이용하여 현재 위치를 알려주는 함수도 제공한다. 본 논문은 안드로이드가 제공하는 개발자를 위한 함수들을 이용하여 여러 가지 방법으로 관심지점 근접 상황을 인지하는 프로그램을 구현하고 이들 간의 성능을 비교한다.
인터넷의 급속한 발전으로 매우 많은 정보와 다양한 컨텐츠가 개인 사용자들에게 제공되고 있다. 또한, 개인을 고객으로 하는 각종 포탈 사이트들이 많이 생성됨에 따라 고객 개인을 위한 고객화된 정보가 매우 중요한 하나의 컨텐츠로 작용하고 있다. 하지만, 현재 국내외 전자상거래를 주목적으로 하는 포탈 사이트의 시스템들은 고객에 관한 정보를 단순한 개인 프로파일로 활용하고 있을 뿐 고객 정보를 이용하여 더 많은 개인화된 새로운 정보를 창출하지 못하고 있다. 본 논문은 고객에 대한 정보를 세분화하고 분석하여 제3의 개인화 정보를 생성하여 자동으로 각 개별 고객에게 개인화된 정보를 제공해 줄 수 있는 시스템을 설계 및 구현하고자 한다. 고객의 이메일 오픈율과 마우스 이벤트 정보를 분석 및 계산하여 개별 고객에게 고객의 관심정보 및 관심 컴포넌트를 생성한 후 관심정보와 관심 컴포넌트를 이용하여 개별 고객의 관심 정보를 고객이 선호하는 이메일 규격 및 양식에 맞게 에이전트를 통해 자동으로 재구성하여 푸쉬해 주는 개인화 메일 자동 생성 에이전트 시스템을 개발하고자 함이 본 논문의 목적이다.
본 연구에서는 채용정보를 제공하는 취업사이트에서 사용자가 관심 있게 생각하는 항목들이 무엇인가를 조사하였다. 연구에 필요한 항목조사는 랭키닷컴에서 제공하는 사이트별 순위정보를 기초로 하여 취업사이트에서 설문에 필요한 자료를 수집하여 온라인을 통하여 설문하였으며, 조사를 통하여 구직활동에서 필요한 정보가 무엇이며, 채용 정보 중에서 가장 많은 관심을 가지고 있는 정보가 무엇이며, 기업선택에 있어 어떤 요인이 중요하게 작용하는가를 분석하여, 채용정보중 지역, 근무시간, 급여조건, 휴가 및 휴일 등 카테고리정보와 세부적인 관심항목에서 유사한 관심도를 가지고 있는 것을 알 수 있었다.
인터넷 쇼핑몰의 급증으로 각 쇼핑몰은 경쟁적으로 표적판매의 전략으로써 상품 광고나 쇼핑 정보 등을 회원들에게 e-mail로 제공해 주고 있지만 여러 쇼핑몰에 회원으로 가입되어 있는 인터넷 사용자들에게 이런 무분별하고 획일적인 광고는 오히려 번거로운 것일 수 있으며 더욱이 그 내용이 관심 밖의 것일 경우 무가치한 정보 공해에 지나지 않게 된다. 본 논문에서는 등록된 사용자의 프로파일 정보와 학습된 쇼핑패턴을 토대로 그 사용자의 관심도와 쇼핑이 필요한 시기를 예측하여 e-mail로 개인화된 광고 및 추천서비스를 제공하는 비교 쇼핑 시스템을 제안한다. 이를 위해 상품별 구매속성이 반영된 코드를 상품의 ID로 정하여 구매속성별 분류와 검색 및 갱신이 쉽고 정확하게 이루어지도록 하였고 별도의 학습 과정 없이 코드의 검색만으로 선별된 상품을 자동으로 광고와 추천하는 것이 가능하다.
오늘날은 지능화된 사물이 스스로 공간의 상황을 인식하여 필요한 행위를 대신해 주는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경으로 빠르게 발전하고 있다. 이러한 변화는 언제 어디서나 상황 정보를 분석하여 원하는 사용자에게 실시간으로 알려줄 수 있는 알림 서비스에 대한 관심으로 이어지고 있으며, 현 물류 시스템에서도 실물의 흐름과 정보의 흐름간에 불일치와 같은 문제점들을 해결하기 위한 변화를 요구하고 있다. 알림 서비스 또는 이벤트 통지 서비스는 정보의 제공자 측에서 발생한 새로운 이벤트에 대해 관심있는 사용자에게 알려주는 서비스로, 정보의 제공자와 관심있는 사용자를 연결하는 역할을 한다. 이 논문에서는 통합물류운송 시스템에 적용 가능한 알림시스템의 응용 시나리오를 기술하고, 전체 시스템의 구조, 데이터 모델을 제안한다. 또한 이벤트 대수를 이용하여 복합 이벤트를 정의함으로써 응용하는 시스템의 적합함을 설명한다.
본 논문에서는 이미지에서 사용자가 관심을 갖는 영역(ROI)의 내용을 나타내는 특성값과 영역의 위치를 함께 고려하여 이미지를 검색하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 검색 대상 이미지를 일정 크기의 블록으로 구분한 후 사용자가 선택한 다중 ROI와 가장 근접하는 특성을 가진 블록을 선택한다. 블록의 특성값은 MPEG-7의 도미넌트 컬러 기술자를 사용한다. 사용자가 선택한 블록의 특성값과 함께 블록의 위치를 측정한 후, 검색 대상 이미지의 블록들의 특성값 및 위치와 비교하여 유사도를 측정한다. 본 논문에서는 실험결과 제안한 방법이 전역 이미지 검색이나 동일한 위치의 블록만 비교하는 경우보다 다중 ROI의 내용과 위치를 함께 고려하는 방법이 다른 방법에 비해 우수한 성능을 나타냈다.
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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