사용자는 시간적, 공간적 상황에 따라 다양한 정보를 요구한다. 상황변화에 맞는 서비스 정보를 제공하는 것이 중요하다. 그러므로 사용자의 행동 및 서비스 이력의 최신정보를 기반으로 마이닝하여 최적의 서비스를 사용자에게 제공해야 한다. 본 논문에서는 시공간 정보 및 서비스 정보 온톨로지를 기반으로 사용자의 서비스 사용 이력을 이용하여 연관 있는 서비스 규칙을 탐색하기 위한 마이닝 방법을 제안한다. 이를 위해 서비스 온톨로지 계층에 대한 레벨 교차 기반의 연관 서비스 규칙을 발견한다. 제안된 마이닝 방법은 일정한 시간과 공간에 대한 시기별, 위치별, 연령별에 대한 연관 서비스 패턴을 발견할 수 있으므로 사용자의 상황변화에 양질의 서비스를 제공할 수 있는 기반이 된다.
본 논문에서는 특정 관심지점(POI, Point-of-Interest)의 상세 서비스들을 자동 발견하고, 이를 관리 제어할 수 있는 텔레매틱스 POI 서비스 플랫폼을 제안하고 개발한다. 개발 제안되는 서비스 플랫폼은 UPnP 미들웨어를 사용하여 텔레매틱스 POI 상세 서비스를 자동 발견하고, GIS 정보를 이용한 위치 기반 서비스를 제공할 수 있도록 설계한다. 서비스 플랫폼은 텔레매틱스 서버 및 단말과 서비스 게이트웨이로 구성하여 구현하고 테스트 시나리오를 적용하여 제안된 POI 서비스 플랫폼의 타당성을 검증한다. 또한 제안된 서비스 환경 하에서 전송되는 UPnP 메시지의 응답 속도 및 메시지 처리량을 측정 분석하여 서비스 메시지가 네트워크 혼잡도에 미치는 영향이 적음을 확인한다.
개인의 소셜네트워크 서비스 활용의 증가는 기업의 비즈니스 활동에 새로운 기회로 주목 받고 있으며 소셜네트워크 서비스 관련연구 또한 많은 관심을 받고 있다. 본 연구는 사회네트워크분석을 통하여 소셜네트워크 서비스 사용자패턴을 발견하고자 한다. 그리고 사용자의 사용목적에 따른 네트워크의 패턴을 구분하고자 한다. 이를 위해 네트워크분석 도구인 NodeXL을 이용하여 소셜 네트워크 서비스 중 페이스북(Facebook.com)의 사용자를 분석하였다. 그 결과 단일 네트워크로 인식되었던 사용자의 네트워크를 여러 개의 하위그룹으로 구분할 수 있었다. 그리고 개인사용자의 페이스북 친구와 국내 K대학의 페이스북 친구를 비교하여 소셜네트워크 서비스의 사용목적에 따른 네트워크 구조의 차이를 발견하고 노력 하였다.
소프트웨어는 많은 상황을 염두에 두고 만들어진다. 하지만 모든 문제를 해결하도록 만들 수는 없기 때문에 문제가 발생했을 때 그 문제를 해결할 수 있도록 적응성을 두어야 한다. 본 논문에서 제시하는 아키텍처는 WSAS, 컴포넌트 변환, 적응성을 위한 부분으로 구성된다. WSAS는 기존의 UDDI를 변경하지 않고 확장된 검색을 지원하는 서비스이다. 그리고 컴포넌트 서비스를 위한 컴포넌트 저장소를 제공한다. 변환 아키텍처는 검색된 서비스를 통해 컴포넌트를 변환하고 변환된 컴포넌트는 적응형 아키텍처에서 재구성을 통해 문제를 해결한다. 본 논문에서는 컴포넌트 기반의 아키텍처에 적응성을 위해 개선된 웹 서비스 발견 기법을 제안한다.
최근의 비즈니스 환경은 고객, 공급자, 파트너 등 다수 기업과의 관계적 협업관계가 중시되는 수평적 통합환경으로 변화하고 있다. 이러한 관계적 협업이 중시되는 비즈니스 환경에서 경쟁력을 갖추기 위해서 기업은 급변하는 사용자와 시장 요구에 민첩하게 대응하고 적응해야 한다. 본 연구에서는 웹 서비스를 이용하여 다수의 협업관계를 가능하도록 동적 환경에서 배치와 재구성이 가능한 모델을 제시한다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 서비스 기술을 이용하여 필요한 서비스들을 의미적으로 발견하고 동적으로 재구성한다. 웹 서비스 발견 및 재구성 프토토타입을 통하여 본 모델의 유효성을 보인다.
UDDI는 인터넷에 분산되어 있는 웹서비스에 대한 메타 정보를 저장하고 이에 대한 다양한 검색 기능을 제공함으로써 서비스 요청자가 원하는 서비스를 손쉽게 발견할 수 있도록 하는 Repository 시스템이다[1]. 본 논문에서는 Repository 시스템의 데이터 구조 및 아키텍쳐 설계에 관한 선행 연구를 바탕으로 UDDI 3.0 표준 명세를 따르는 Repository 시스템의 저장 및 검색 기능을 설계하고 구현한다. 본 논문은 이를 위해 XML 형태의 UDDI 데이터를 데이터베이스에 효율적으로 저장하기 위한 저장 구조 설계를 설명하고 이를 통한 효율적인 UDDI 저장 기능의 설계와 구현에 관하여 설명한다. 또한 표준에서 명시하는 다양한 검색 방법을 분석하고 저장된 웹서비스 정보를 효율적으로 발견할 수 있도록 하는 검색 기능의 설계와 구현에 관해서 설명한다.
현재의 동영상 서비스 시장은 방대한 양의 콘텐츠를 제공하고 있음에도 불구하고, '새롭고 재미있는 콘텐츠 발견'에 대한 사용자들의 니즈를 완전히 충족시키지 못하고 있다. 이에 온라인 동영상 서비스 분야에서는 추천이나 프로모션과 같이 사용자의 시청 동기를 효과적으로 유발시키는 영역에서의 기술/사용경험의 연구가 꾸준히 제기된다. 사용 동기를 향상 시키는 효과적인 한 방법은 사용자가 서비스의 사용 과정에서 즐거움을 느끼게 하는 것이다. 이 연구에서는 사용의 즐거움을 제공하는 전략으로 '뜻밖의 재미있는 발견'에 주목하였다. 마치 우연히 발견한 좋은 분위기의 카페나 예기치 않았던 장소에서 우연히 만난 친구처럼 '뜻밖의 기쁨, 우연한 발견'을 뜻하는 '세렌디피티(serendipity)'가 적용되면 서비스의 사용에 즐거움을 증진시킬 수 있다고 보았다. 본 연구는 온라인 동영상 환경에서의 세렌디피티를 '뜻밖의 즐거움을 주는 콘텐츠의 우연한 발견'으로 정의한다. 연구에서는 1차적으로 폭넓은 문헌 고찰을 통해 세렌디피티의 다양한 속성들을 이론적으로 도출하였다. 다음으로 사용자 조사 다이어리를 통해 문헌 고찰만으로는 발견하기 힘든 온라인 환경에서의 세렌디피티의 속성을 추가적으로 도출하였다. 이렇게 도출한 세렌디피티의 속성에 대해 각 항목을 평가 문항으로 작성하여 유튜브 환경에서 실험을 진행함으로써 동영상 환경에서 발견되는 세렌디피티 속성을 확인하고 이를 유발하는 잠재적 요인에 대해 관찰하였다. 그 결과, 최종적으로 동영상 환경에서 세렌디피티를 유발하는 4가지 요인을 실증하고 확인하였다. 본 연구는 세렌디피티의 개념적 이해를 돕는 기초 자료로 활용될 수 있으며, 향후 온라인 동영상 서비스를 비롯한 IT 분야에서 세렌디피티의 역할이나 작용을 분석하고자 하는 후속 연구에 유용한 참고 자료가 된다는 점에서 학술적 의의를 갖는다.
웹 서비스는 SOAP, WSDL, UDDI와 같은 표준을 통해 서비스를 기술하고 발견. 호출 할 수 있는 인터페이스들을 정의하고 있지만 서비스에 대한 테스트 방법들은 정의하지 않고 있으며 현재 대부분 웹 서비스 포탈을 통해 단순한 메타데이터 기반의 테스트가 수행되고 있다. 하지만 실제 웹 서비스를 이용한 e-비즈니스가 수행되기 위해서는 사용자들이 정말 자신이 원하는 서비스인지 테스트하는 것이 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 웹 서비스 테스트를 보다 지능적으로 수행할 수 있도록 웹 서비스의 입력과 출력 정보에 시맨틱 정보를 추가하는 테스트 프레임워크를 제안한다 이러한 시맨틱 정보에 기반한 웹 서비스의 정확한 테스트를 통해 웹 서비스가 활성화되고 진정한 웹 서비스 기반의 e-비즈니스가 이루어질 수 있을 것이다.
웹 개인화 기술의 발달은 많은 업체들이 기존 고객의 유지와 신규 고객의 확보를 위한 수단을 제공하였다. 현재의 개인화 기술은 크게 내용 기반 그리고 협력적 정보 여과 방식에 기반한 기술로 나뉘어질 수 있다. 내용 기반 정보 여과 방식에 기반한 개인화 기술은 멀티미디어 정보로 표현된 대부분의 웹 오브젝트(페이지, 이미지, 동영상, 사운드, 상품 등)에는 적용하기 어렵고, 협력적 정보 여과방식은 Cold Start Problem과 단일 도메인내에서의 개인화 서비스만이 가능하다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 협력적 정보 여과 방식과 데이터 마이닝 기술 중의 연관 규칙 생성 방법을 혼합한 웹 개인화 시스템을 제안한다. 다양한 멀티미디어 형태로 표현되는 웹 오브젝트의 내용 분석이 어려우므로, 각각의 오브젝트를 하나의 아이템으로 인식하고 개인화 서비스를 시도하는 협력적 정보 여과 방식을 채택하였다. 협력적 정보 여과의 결과로 발견된 도메인별 유사 사용자의 웹 오브젝트 사용 정보를 연관 규칙 생성 알고리즘에 적용하여 오브젝트간의 연관성을 발견한다. 발견된 오브젝트간의 연관성은 서로 다른 정보 도메인의 오브젝트가 현재 사용자에게 흥미있는 것인가를 예측할 수 있는 자료로서 사용될 수 있다. 협력적 정보 여과 방식에 의해 생성된 오브젝트의 선호도값과 오브젝트 연관성 정보를 비교하여 사용자에게 개인화된 웹 서비스를 제공한다.
본 논문에서는 차세대 스마트 TV 환경에서의 적응형 멀티스크린 서비스 시스템 구조를 제안하고, 이를 실제 스마트 TV 에 적용 가능하도록 프로토타입 시스템으로 구현한 결과를 보여준다. 제안 시스템은 적응형 콘텐츠 부호화 기술과 하이브리드 네트워크 전송 기술, 멀티스크린 서비스 발견 및 제어 기술을 포함하고 있다. 스마트 TV 를 중심으로 다양한 종류의 멀티스크린 장치가 연결되는 서비스 소비환경에 적응적인 콘텐츠를 제공하기 위해서 H.264/SVC 기반의 다계층 비디오 부호화/복호화 기법을 적용하였다. 또한, 다계층 부호화된 콘텐츠를 방송망과 인터넷 등 이종 멀티네트워크를 이용해 동시에 전송함으로써, 전송 대역의 가용성을 확장하는 하이브리드 네트워크 기반의 미디어 전송 기술과 UPnP 기반의 사용자 중심 멀티스크린 서비스 발견 및 이동기술을 제안한다. 기존의 멀티스크린 서비스가 단말의 소비환경에 비 적응적이고, 홈 네트워크 환경 및 플랫폼 폐쇄적인 환경에서 제공되는 단방향 멀티스크린 서비스인 반면, 본 논문에서 제안하는 적응형 멀티스크린 서비스 시스템은 네트워크 및 단말의 소비환경에 적응적이고 효과적인 웹 기반의 양방향 멀티스크린 서비스를 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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