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.
상황인지에 기반한 유비쿼터스 학습서비스 응용모형에 대하여 소개한다. 이동성과 자율성에 기반하여 피학습자에게 WPAN 환경하의 적절한 상황인지 맞춤형 컨텐츠를 제공하고, 학습관리모형을 통해 경험과 선호사항 그리고 후보추천이 서비스제공 시점에 동적으로 재구성되는 서비스 응용 매커니즘을 소개한다. 개방형모형으로써 OSGi 미들웨어를 적용하며, 상황정보 및 프로파일 관리를 위해 메타모형을 통한 동적 재구성 매카니즘이 소개된다.
이동통신 환경의 분산 응용에서는 사용자나 단말기의 위치 이동을 파악하여 서비스를 지속할 수 있는 모바일 기술이 요구된다. 이 문제를 해결하기 위해 상황 인식 미들웨어를 이용해 모바일 네트워크 상에서 사용자 혹은 사용자 디바이스의 CPU속도, 메모리 그리고 가용배터리의 변화를 적절히 지원하기 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 여기에는 사용자와 디바이스에 대한 프로파일, 상황의 메타데이터가 필수적이다. 본 논문에서는 상황인식의 동적 반영을 지원하는 미들웨어 서비스에 필요한 메타서버를 모델링하고 구축했다. 메타데이터는 프로파일, 정책, 사용자 선호도로 구성되며, 메타 서버는 미들웨어의 요청에 따라 서비스 가능한가를 판별 후, 결과를 돌려준다. 멀티미디어 스트림을 제공하는 이동동신 환경에서 사용자나 통신 단말기의 상황이 변동되는 시나리오에 적용해 보았다.
최근 홈 네트워크 환경에 PC, 노트북, PDA, 모바일 폰등과 같은 모바일 기기를 이용하여 다양한 기기를 제어하기 위한 연구와 개발이 활발해지고 있다. 모바일 기기들의 휴대성 및 실용성등의 장점을 이용하여 시간과 장소에 구애없이 가정 내의 네트워크로 연결된 디지털 기기들을 로컬 내지 원격에서 제어 및 관리가 가능하다. 그러나 이러한 모바일 기기들의 사용자 인터페이스는 서로 다른 언어를 사용하며, 기기별 인터페이스의 형태 및 사용법의 차이점으로 인한 어려움이 발생한다. 이러한 어려움을 해결하기 위해서는 크게 두 가지 고려사항이 존재한다. 첫번째, 다양한 이기종 기기들을 제어하는데 필요한 사용자 인터페이스의 개발 및 유지보수의 어려움을 해결해야 한다. 두 번째, 사용자의 선호도 및 장치의 특징이 동적으로 반영된 사용자 인터페이스를 제공할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 이러한 고려사항을 충족시키기 위하여 XML(eXtensible Markup Language) 기반의 UIML(User Interface Markup Language)과 사용자 및 장치에 대한 프로파일 정보를 이용하여 홈네트워크 환경을 위한 적응형 사용자 인터페이스를 설계한 내용을 제시한다. 또한 TV, 전등, 프로젝터를 PC와 노트북, 모바일폰을 이용하여 제어할 수 있도록 구현한 내용을 보인다.
최근 디지털 데이터 방송이 본격화됨에 따라, 인터랙티브한 서비스 제공을 위한 콘텐츠 및 채널의 수가 기하급수적으로 증가하고 있다. 이러한 다채널 시대에 시청자의 선호도를 반영한 EPG(Electronic Program Guide : 전자 프로그램 가이드)는 TV의 포탈서비스이자 필수 요구 사항이며, 또한 국내 디지털 방송의 표준이 유럽의 DVB-MHP 표준안을 따르고 있는 만큼 EPG서비스도 그에 발맞추어 연구 및 개발이 요구되어진다. 이에 본 논문에서는 상기 제시된 요구 사항을 충족하기 위해 시청자와 시청자들 간의 시청정보 및 프로파일을 이용한 1 2차에 걸친 협업 필터링기법을 제안한다. 이를 위해 시청자와 선호도가 비슷한 선호도집단 내에서 서로 콘텐츠를 추천하는 협업 EPG시스템을 Java Xlet 응용프로그램으로 설계 및 구현하였으며, DVB-MHP 표준을 준수한 EPG 임을 확인하기 위해 DVB-MHP 표준안을 지원하는 OpenMHP 10.4를 통해 결과를 검증하였다.
최근의 추천 시스템은 협력적 여과 시스템의 희박성과 초기 평가 문제를 해결하기 위하여 내용 기반 여과 시스템과 협력적 여과 시스템을 병합하는 방법을 사용한다. 협력적 여과 시스템은 부가적인 상품을 예측하기 위해 사용자의 선호도에 대한 데이타베이스를 사용한다. 내용 기반 여과 시스템은 상품의 속성과 사용자의 흥미를 대조함에 의해 아이템을 추천한다. 본 논문에서는 두 가지의 기술을 기계 학습 알고리즘에 응용하고 병합함으로써 사용자의 선호도를 발견하는 방법을 기술한다. 제안된 협력적 여과 방법에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 Naive Bayes 분류자에 의해 분류된 아이템을 기반으로 사용자 군집을 생성하며 내용 여과 기법에서는 연관 피드백에 의해 사용자의 흥미를 추출함으로써 사용자의 프로파일을 생성한다. 제안된 방법은 웹문서에 대해 사용자가 평가한 데이타베이스에서 평가되며 기존의 방법보다 높은 성능을 나타냄을 보인다.
본 논문에서는 스마트 공간에서 모바일 사용자의 맥락 정보에 따라 개인화된 콘텐츠를 증강시키는 맥락 인식 모바일 증강 현실 시스템인 CAMAR Companion을 소개한다. 이는 모바일 기기에 부착된 카메라를 이용하여 스마트 공간의 오브젝트를 인식하고 인식된 오브젝트의 움직임을 추적한다. 그리고 여러 가지 센서들로부터 획득된 정보를 통합하여 모바일 사용자의 변화하는 맥락 정보를 실시간으로 인식한다. 또한 모바일 사용자의 맥락 정보 히스토리를 기반으로 해당 맥락에 대한 사용자의 프로파일, 특히 사용자가 선호하는 콘텐츠 혹은 맥락에 용이한 콘텐츠에 대한 정보를 추론한다. 그리고 모바일 기기를 통해 제공되는 콘텐츠를 사용자의 맥락에 적절한 형태로 디스플레이하거나 물리적 오브젝트에 증강시킴으로써 사용자에게 용이한 형태의 콘텐츠를 제공한다. 더 나아가 제안한 시스템을 기반으로 스마트 홈 환경에서의 사용자 맥락 정보에 따라 개인화된 콘텐츠를 증강 시켜주는 맥락 인식 모바일 증강 현실 정보 도우미를 구현하였다. 이는 사용자의 변화하는 맥락 정보를 실시간으로 인식하고 해당 맥락에 대한 사용자의 프로파일을 동적으로 추론하여 사용자로 하여금 개인화된 증강 콘텐츠를 경험할 수 있도록 하였다. 궁극적으로 이를 통하여 모바일 기기에서 개인화된 사용자 인터페이스를 개발하는 데 있어 제안한 맥락 인식 모바일 증강 현실 시스템의 응용 가능성을 확인하고자 한다.
본 연구의 목적은 이용자의 자신의 성향 정보에 맞는 정확한 검색결과를 제공하기위한 개인화 검색시스템을 설계, 구현, 평가하는 것이다. 이를 위해서 주제 분류와 하이브리드기반의 이용자 프로파일을 구성하였다. 제안한 개인화 검색시스템의 성능 평가를 위해서 전문가들이 직접 국내과학기술 DB의 논문의 적합성을 판별하기위해서 MRR, MAP과 사용성 평가를 측정하였다. 그 결과 전문가가 직접 "컴퓨터공학"과 "문헌정보학" 분야에서 평가한 국내과학기술논문 결과에서도 제안한 개인화 검색시스템이 일반 검색시스템보다 정확도가 더 높았다. 특히 중의성을 가진 키워드 부분에서 더 높은 정확도를 보였다. 질적 평가인 심층면담을 통한 평가에서도 개인화 검색시스템이 이용자가 선호하는 문서들을 우선적으로 제공함으로써 정보검색 시간 및 정보 획득에 용이하다고 응답하였다. 또한 다양한 추천 시스템을 제공함으로써 새로운 정보 탐색에 도움이 된다하였으며, 개인화 검색시스템이 일반 검색시스템보다 이용자의 만족도가 높음을 알 수 있었다. 따라서 본 연구에서 전문가 직접 평가 결과 모두 제안한 개인화 검색시스템이 일반 검색시스템보다 더 높은 효율성을 제공하는 것을 입증하였다.
내용 기반 음악 검색 시스템은 사용자가 원하는 음악에 대해 사전 정보를 모르더라도 곡의 일부로 질의를 함으로써 원하는 결과를 얻을 수 있게 한다. 그러나 내용 기반 음악 검색 시스템은 사용자의 질의에 대해 결과에 대한 순위만을 제공할 뿐 사용자의 취향이나 선호도와 같은 개인 정보를 고려하지 않기 때문에 사용자가 충분히 만족할만한 정보를 제공받지 못해 사용자의 만족도가 떨어진다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 대표 선율을 이용하여 유사한 곡들로 클러스터링을 수행하고 내용 기반 검색 시 질의가 속하는 클러스터를 찾고 해당 클러스터 안에서 거리함수를 통해 질의와 유사한 곡들을 선별한다. 선별된 곡들과 사용자의 프로파일을 통해 음악 취향을 고려할 수 있는 내용 기반음악 필터링 기법을 적용하여 사용자의 만족을 증가시키는 결과를 제공한다.
정보의 양이 많아질수록 사용자가 자신이 원하는 정보를 찾는 작업은 많은 시간과 노력을 요구하게 된다. 이러한 시간과 노력을 줄이기 위해 정보 필터링 시스템이 제시되었고, 정보검색과 자연언어처리 등을 이용한 많은 방법들이 연구되었다. 그러나 이러한 접근방법들은 모두 사용자에게 새로운 정보요구가 생긴 경우 이를 지능적으로 대처하지 못하는 Cold-Start 문제를 안고 있다. 이를 극복하기 위해 협동 정보 필터링 시스템이 등장하였다. 이러한 협동 정보 필터링 시스템은 같은 관심도를 가지는 사람들로 공동체를 형성하기 위해 사용자로부터 관심도를 명시적으로 나타낼 것을 요구하는 등 사용자가 직접 필터링 시스템을 학습시켜야 하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 사용자들의 선호도를 담고 있는 사용자 프로파일의 유사성을 기반으로 한 공동체 형성 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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