내용 기반 영상 검색(content based image retrieval)은 영상 자체의 정보를 이용하여 유사 영상을 검색하는 기법이다. 하지만 멀티미디어 데이터는 텍스트 데이터와 달리 얻을 수 있는 데이터가 정확하지 않고 또한 시스템에서 표현되는 데이터의 저차원(low-level)의 표현법과 사용자가 인식하는 고차원(high-level)의 개념(concept)은 상당한 차이를 나타내게 된다. 즉 시스템 상에서 벡터들로 표현된 영상 데이터들이 벡터스페이스 상에서는 가깝지만 실제 사용자는 유사하지 않다고 인식하는 문제점이 발생한다. 이를 의미적 간극(semantic-gap) 문제라고 부른다. 이런 의미적 간극 문제로 인해 영상검색 결과는 좋지 않은 성능을 보이게 된다. 이를 해결하기 위해 사용자의 피드백 정보를 이용하여 질의를 수정하는 적합성 피드백 기법이 널리 사용되고 있다. 하지만 기존의 적합성 피드백은 사용자의 관심영역(region-of-interest, 이하 ROI)를 고려하지 않아 적합한(relevant) 영역의 모든 영역들이 새로운 질의 점을 계산하는 과정에서 사용된다. 시스템은 그 스스로 사용자 관심영역을 알지 못하기 때문에 적합성 피드백을 영상수준(image-level)으로 진행하기 때문이다. 이 논문에서는 복잡한 위성영상 영역 검색에서 관심영역을 사용자가 직접 선택하도록 유도하여 더욱 정확한 질의 점을 계산하여 정확도를 높이는 사용자 관심영역 적합성 피드백 방법을 제시한다. 또한 사용자가 선택하지 않은 부정확한 영상 정보를 이용하여 정확도를 향상시키는 프루닝 기법도 함께 제시한다. 실험을 통하여 사용자 관심영역 적합성 피드백의 우수성과 함께 제안한 프루닝 기법의 효율성도 함께 보여준다.
본 논문에서는 가상현실기반 스토리텔링 시스템을 제작할 때 고려될 일반 사용자를 위한 디자인 방법론을 제안하고자 한다. 최근 가상현실 기술을 이용하여 시각적으로 실감성 높은 콘텐츠를 제작하는 연구에 많은 시도와 진척이 이루어지고 있다. 그러나 시각적 콘텐츠 이상의 의미를 전달하는 방법이나 이를 위한 개인화된 인터페이스에 대한 연구는 아직 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 콘텐츠의 개인화된 체험과 그를 위한 인터페이스를 중심으로 스토리를 구성하는 방법을 제안한다. 첫째, 문화재(콘텐츠)에 대한 사용자의 관심도를 고려해 인터랙션(혹은 이벤트) 스토리라인을 구성한다. 둘째, 가상현실기반 프로젝트에 대한 사용자의 경험도를 고려하여 개인화된 인터페이스를 구축한다. 그리하여 사용자가 가상현실기반 스토리텔링을 경험할 때 관심도와 경험도에 맞는 개인별 맞춤 스토리를 경험할 수 있게 하는 것이다. 제안된 스토리텔링 기법은 디지털 에듀테인먼트 시스템에 효과적으로 활용될 것으로 기대된다.
인터넷이 발전할수록 정보의 양이 늘어나게 되어 방대한 양의 데이터 속에서 적합한 정보를 추출하는 방법이 필요하다. 그리고 같은 데이터라 하더라도 유용한 정보라고 판단하는 것은 개인의 관심도에 따라 다르다. 따라서 우리는 사용자 관심 정보 추출이라는 목표 아래에서 개인간의 차이에도 명확히 정보를 추출할 수 있는 방법의 필요성을 인지하여 정보추출의 사전 단계에서 사용자가 원하는 정보가 있는 블록을 식별하는 방법에 대해서 연구하였다. 사용자가 선호하는 정보가 들어있는 블록들에 대해서만 정보 추출 기법을 적용하면 정확성과 속도면에서 좋은 결과를 얻을 수 있을 것으로 예상된다. 또한 XML-QL[7]형식의 질의를 통해 사용자의 요구 변화에 유연하게 대처하는 방법을 제안한다.
최근 E-Business가 활성화됨에 따라 고객의 특성을 파악해서 고객 개인의 관심에 부합되는 개인화 된 정보나 서비스를 제공할 것이 요구되고 있다. 무선 인터넷을 이용한 서비스가 증가하고 있지만 대부분의 서비스 시스템들은 사용자 개인의 성향은 고려하지 않고 모든 사용자에게 획일적인 서비스를 제공한다. 무선 환경일수록 이러한 무분별한 광고는 오히려 고객의 만족도를 감소시킬 수 있다. 따라서 각각의 고객에게 취향과 관심 분야에 따른 차별화 된 서비스가 필요하다. 기존의 e-mail 시스템들은 모든 사용자들에게 단지 질의한 응답만을 제공하거나 똑같은 광고성 메일을 전달한다. 즉, 개인의 성향은 고려하지 않은 응답 결과를 보여주었다. 이에 본 논문에서는 휴대하기 편리한 이동 단말기의 특성을 이용하여 시,공간적 제약을 극복하고 작은 단말기 액정화면을 통해 정보를 일일이 검색해야 하는 번거로움을 덜어줄 수 있는 XML 기반의 무선단말기용 맞춤 서비스 시스템을 설계하였다. 이를 위해 e-mail 헤더 정보를 이용하여 사용자별로 분류하였고 텍스트마이닝 기법을 적용해 추출된 토픽과 사용자 프로파일 정보를 통해 예측된 사용자의 관심분야에 따른 카테고리를 계산하여 템플릿에 매정함으로써 맞춤 서비스를 제공하는 시스템을 설계한다. 이로 인해 무선에서 제공하는 서비스의 질을 향상시키고 사용자에게 편리함과 흥미를 유발할 수 있다.
분산 가상환경(DVE)이 대규모가 되어감에 따라, 고려해야 할 중요한 사항중의 하나는 확장성이다. DVE에 확장성을 지원하기 위한 여러 접근 방법 중의 하나는 region 분할 방법이다. 대부분의 DVE 시스템에서는 region은 분리되어 있으며 이웃한 region의 사용자들 사이의 상호작용이 지원된다. 하지만 사용자들은 항상 자신이 관심을 가지고 있는 이웃 region들 안의 모든 사용자 상태 정보를 알아야 한다. 이것은 region간 상호작용을 하는 사용자들에게 통신에 따른 부하가 많이 걸리게 되며 따라서 시스템 확장성이 떨어지게 된다. 본 연구에서는 region 관리자가 현재 region안의 사용자들에 대한 관심도가 높은 이웃 region안의 사용자들의 일부만 선택한다. 이를 통해 region안의 사용자들은 이웃 region으로부터 모든 갱신 메시지를 받지 않아도 된다. 본 연구를 통해 DVE 시스템은 확장성 있는 region안에서의 상호작용뿐만 아니라 region간 상호작용을 지원할 수 있다.
본 연구는 소셜 뉴스 집적 서비스(Social news aggregation service)에서 뉴스의 수명주기 패턴을 카테고리 별로 분석하여 사용자의 관심 변화를 예측할 수 있는 통계적 모델 제시를 목적으로 한다. 인터넷 뉴스는 사용자의 관심이 단시간에 집중되며 시간에 따른 사용자 관심의 쇠퇴가 명확하게 드러나는 웹 자원으로, 사용자 관심 변화에 대한 다양한 연구가 현재 진행 중에 있다. 본 연구는 뉴스의 수명주기를 카테고리 별로 분석하여 사용자 관심의 쇠퇴 정도를 예측할 수 있는 통계적 모델을 도출하였으며 소셜 뉴스 서비스 제공자(Social news aggregator)의 콘텐트 게시 정책이 사용자 관심의 급격한 성장을 발생시키는 주된 외부적 요인임을 분석하였다. 본 연구에서 제안된 인터넷 뉴스의 수명주기 모델은 독자의 관심을 지속시키면서 다양한 콘텐트를 공급하려는 소셜 뉴스 집적 서비스에 유용하게 적용될 수 있다.
퍼브/서브 시스템(Pub/Sub System)은 시스템에서 발행되는 정보 중 사용자가 등록한 관심 정보만을 사용자에게 전달해주는 시스템이다. 기존의 퍼브/서브 시스템은 컨텐트의 저장 및 전달을 담당하는 브로커들을 네트워크화 하여 구현되었다. 모바일 사용자가 급증함에 따라 사용자의 관심위치 정보와 같은 지속적으로 변하게 되는 관심정보를 다루기 위한 퍼브/서브 시스템에 대한 수요가 부각 되고 있다. 이 논문에서는 기존의 퍼브/서브 시스템에서 깊이 고려하지 않았던, 관심 위치 정보의 빈번한 변화를 효과적으로 처리하기 위한 브로커 네트워크 기반의 퍼브/서브 시스템을 제안한다. 사용자의 행동 패턴이나 지리적 특성을 고려해 퍼브/서브 시스템에서 관리하는 공간 데이터 영역을 Slow Moving Region과 Normal Moving Region의 두가지 타입으로 구분하고, 각 영역에 대한 사용자의 요청을 효과적으로 지원하기 위해 Q+R트리를 사용하여 브로커를 관리한다. 시뮬레이션을 사용한 실험 결과를 통해 제안하는 Q+R트리 기반의 브로커 네트워크가 불필요한 브로커의 로드와 네트워크 트래픽을 감소시킴으로써 보다 효과적으로 지속적인 사용자의 관심 위치 정보 변화를 지원할 수 있음을 확인하였다.
MPEG-21은 사용자가 다양한 멀티미디어 데이터를 네트워크상에서 생성, 변형, 전달, 소비하기 위한 통합적 멀티미디어 프레임워크를 정의한 국제 표준이 다. MPEG-21 DIA(digital item adaptation)는 멀티 미디어 데이터를 사용자의 환경, 단말기 특성, 네트워크 특성에 대한 정보를 기술할 수 있는 표준을 정의하고 있다. 본 논문에서는 DIA에서 정의한 여러 가지 적응 변환 중 사용자의 관심 영역을 중심으로 한 의미론적 변환 엔진을 구현하였으며, 이에 대한 실험결과를 제시한다 기존의 변환 방법이 비디오 프레임의 전체 크기, 해상도 화질을 조정하였다면, 의미론적 변환은 사용자의 관심 영역을 중심으로 변환을 수행함으로써, 사용자의 관심도를 반영할 수 있는 장점이 있다.
특정, 컴퓨터 사용자들이 자기가 관심을 가지고 있는 문서에서 어느 한 영상을 일괄 수집(Gathering)하고자 하는 욕구가 생길 수 있다. 그런데, 그래픽 영상(Graphic Image)이 여러 개로 세분화되어 있고, 한 문서 내에 다량으로 존재하기 때문에 선택하는 데 한계가 있다. 따라서, 웹(Web) 문서내의 모든 영상을 일괄 수집할 필요가 있으며 이 수집한 영상 중에서 사용자가 관심을 가지는 영상을 검색(Retrieval)하면 그와 유사한 다른 영상들도 같이 검색할 수 있는 시스템(System)이 필요하다는 생각에서 본 시스템을 구현하였는데, 그래픽영상의 일괄 수집이 가능하였고, 사용자의 관심영상에 대한 유사영상 검색이 가능하였다.
트위터에서 정치 성향을 가지거나 관심이 있는 트위터 사용자는 관심있는 정치 인물이나 단체에 대한 뉴스 기사에 대해 자신의 의견을 남기거나 그대로 인용하게 된다. 또한, 자신의 의견과 공감하거나 비공감하는 트윗에 대해서 리트윗을 하거나 추가적인 자신의 의견을 언급하기도 한다. 본 논문에서는 이슈가 되고있는 정치 뉴스 기사에 대해 관심 있는 트위터 사용자들을 찾아 트위터 사용자들 간의 트윗 문서들 사이에서의 관계 정보를 가지는 사용자 네트워크에서의 트위터 사용자들의 성향을 분류해주는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 유효성을 검증하기 위해 트위터에서 이슈가 된 정치 뉴스 기사들과 각 뉴스 이슈를 언급한 트위터 데이터에서 트윗 문서 내용 유사도 기반 분류 방법과의 비교 실험 하였다. 실험 결과에서 사용자간의 관계 정보를 이용한 성향 분류 방법이 유효함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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