업무 능률을 높이기 위해 일정의 입력이나 변경 및 삭제를 체계적인 관리하는 일정관리 에이전트에 대한 연구가 수행되고 있다. 사용자와의 지속적인 상호작용을 통해 사용자의 의도를 파악하며, 사용자에게 적절한 일정을 추천하거나 관련된 정보를 제공하는 서비스가 함께 요구된다. 본 논문에서는 상호주도형 대화를 통해 사용자의 의도를 능동적으로 추론하여 보다 자연스러운 대화를 제공하며, 상황인식을 통해 사용자에게 적절한 일정관리 서비스를 제공하는 지능형 일정관리 에이전트를 제안한다. 대화의 문맥 유지와 상호주도적 문제해결을 위한 반응형 스크립트를 설계하고, 동적 베이지안 네트워크로 일정과 관련된 사용자의 상태를 추론한다. 사용자에게 적절한 일정시간이나 장소를 추천하기 위해 최근 활발히 연구되고 있는 상식 DB인 ConceptNet을 도입하여 지능적인 일정관리 서비스를 제공한다. 각종 시나리오를 통해 제안하는 에이전트의 유용성을 검증하였다.
휴대가 간편한 하드웨어의 발달로 인하여 시간과 장소의 제약 없이 스마트 폰으로 드라마를 시청하는 사람이 증가하였다. 또한, 종합편성 채널의 생성으로 인하여 콘텐츠 제작 및 유통시장이 활성화되어 사용자의 수요에 따라 드라마 및 콘텐츠들이 다양해졌다. 이러한 사용자들의 요구를 해결하기 위해 본 논문은 방영되었던 많은 드라마 중 사용자의 개인화 요소를 이용하여 협업필터링 하여 사용자들에게 적합한 드라마를 추천해주는 시스템을 안드로이드 환경에서 구현한다.
스마트 공간은 사용자의 간섭을 최소화하면서, 사용자의 패턴. 상태, 위치등을 파악하여 사용자에게 알맞은 서비스를 제공하는 환경이다. 스마트 공간에서 개인화된 정보를 이용하여 서비스를 제공하기 위해서는 사용자의 개인화된 정보를 묵시적으로 추출할 수 있도록 모델링 해야 하며, 한 공간에서 다수의 사용자가 있을 경우에 발생할 수 있는 선호도의 충돌을 해소할 수 있도록 하여야 한다. 본 연구에서는 스카트 공간에서 음악에 대한 개인화된 정보를 추출하여 음악 서비스를 제공하는 MOUSAI 시스템을 제안하였다. MOUSAI 시스템은 한 공간에서 여러 사람이 있을 경우, 발생할 수 있는 사용자들간의 취향의 차이를 조절하여 다수의 사용자가 만족할 수 있는 음악을 선곡하여 준다 또한, 환경적 요인인 시간과 장소. 사용자의 음악에 대한 성향을 고려하여 좀 더 정확한 추천을 할 수 있도록 한다.
최근 전자상거래 시장은 시간과 장소의 제약이 없어 무한히 증가되고 있는 추세이다. 화장품은 눈으로 봐서 자신에게 맞는 상품을 선택하기가 어렵다. 본 논문에서는 사용자의 연령, 관심사, 사용자가 마이 페이지에 추가한 위시리스트 등의 세 가지 정보에 가중치를 부여하여 사용자와 비슷한 유사도를 보인 회원에게 화장품을 추천하는 시스템이다. 또한, 기존 사용자들의 관심도를 보여주기 위하여 블러그 정보를 제공한다.
소셜 네트워크 서비스와 모바일 단말의 보급이 증가함에 따라 사용자들은 커뮤니티를 형성하고 이를 통하여 즉시적으로 문제(Needs) 해결에 필요한 사용자들간의 경험 정보를 공유하고자 한다. 기존의 커뮤니티들은 특정 의도로 형성된 공동체로써 사용자의 위치 및 사회적 관계 보다는 단순히 카폐 개념의 공동체를 형성한다. 사용자의 위치가 변경됨에 따라 원하는 정보를 제공하는 방법에 있어 사용자의 장소/사회적 관계를 고려하여 즉시적으로 필요한 커뮤니티를 추천 검색하거나 신규 커뮤니티를 생성하여 사용자들의 참여를 통한 정보 공유 및 사용자 위치에서 발생되는 여러 이벤트를 수집할 수 있는 소셜 레이더 기능이 필요하다. 또한 형성된 공동체를 통하여 서비스 실행에 필요한 실행환경을 공유하여 소셜 네트워크 서비스를 제공받고자 한다. 본 논문에서는 사용자가 존재하는 공간 내에서 서로 공유될 수 있는 정보를 추적/검색/추천/공유할 수 있는 사용자 위치 기반 소셜 레이더 관리 시스템에 관한 구성 방법을 제공한다.
최근 반려동물을 키우는 가구가 점차 증가하고 있다. 본 논문에서는 반려동물 중 수가 가장 많은 반려견을 키우는데 가장 중요한 활동인 산책을 보조하는 어플리케이션을 제인하였다. 본 어플리케이션은 사용자의 위치에 기반해 반려견과의 산책 경로를 추천해준다. 산책은 일반산책, 추천 경로 산책으로 나누어져 있으며 주변에 있는 반려견 관련 장소의 정보도 제공한다. 또한 2km 내에 지나간 반려견의 정보도 알 수 있다. 그리고 리포트 기능을 통해 산책 데이터를 기반으로 지역 내 산책/거리 순위와 총 거리, 시간, 가장 많이 만난 반려견을 알 수 있다. 같은 지역에 등록된 유저들과 SNS 기능을 통해 정보를 주고받을 수 있다. 본 어플리케이션을 통하여 사용자들과 반려견들은 효율적이고 다양한 산책을 경험할 수 있을 것으로 기대된다.
놀이공원은 많은 사용자들이 복잡하게 배치되어 있는 놀이시설을 이용하기 때문에 시행착오를 줄이면서 효과적인 경로 탐색이 필요한 장소이다. 또한 놀이기구 이용시에는 최단경로뿐만 아니라 시설물 별 이용자 대기시간을 최소화하는 경로 탐색이 요구된다. 본 연구에서는 놀이공원에서 GPS와 무선인터넷을 통하여 놀이시설간의 이동거리와 대기시간에 기반한 효과적인 경로탐색 시스템을 설계 및 구현하였다. 본 시스템은 구성원 특성을 고려하는 맞춤형 이동경로탐색을 위한 인터페이스를 제공하고, 무선인터넷으로 데이터베이스 연동을 통해 대기시간 정보를 참조 할 수 있으며, 사용자의 GPS 위치정보를 고려하여 경로추천이 가능하다.
관광객이 관광 도중에 각종 문화제, 전시회, 공연 등의 이벤트에 참여하는 경우가 있다. 관광객이 이벤트에 참여 후 다음 관광지를 결정하게 되는데, 관광지 정보를 얻을 수 있는 수단은 지도 서비스, 블로그와 같은 소셜네트워크서비스 등이 존재한다. 지도 서비스를 활용하면 관광객이 현재 위치한 장소 주변의 관광지를 쉽게 검색할 수 있다. 이는 위치 기반 관광지 추천으로 활용될 수 있다. 블로그 등은 관광지의 내용을 담고 있기 때문에 관광객이 이벤트의 내용과 관련된 관광지를 찾을 수 있다. 이는 내용 기반 관광지 추천으로 활용될 수 있다. 하지만, 위치 기반 추천의 경우 이벤트의 내용과 관련이 없이 단순히 가까운 관광지가 추천이 될 수 있고, 내용 기반 추천의 경우 거리가 먼 관광지가 추천이 될 수 있는 단점이 있다. 위치와 내용을 모두 고려하는 관광지 추천 서비스는 거의 없다. 본 연구에서는 두 가지 방법의 장점만을 취하기 위해 한국관광공사 LOD(Linked Open Data), 위키피디아, 국어사전 등에 기반하여 위치와 내용을 모두 고려한 관광지 추천 알고리즘을 제시한다. 관광지의 설명글로부터 명사들을 추출한 뒤 다른 관광지의 명사들과 비교를 하여 동일한 명사가 많이 있을수록 내용이 관련이 있다고 판단한다. 정확히 동일한 명사가 없어도 위키피디아에 있는 키워드를 활용하여 관련된 명사가 존재할 경우에도 관련이 있다고 판단한다. 각 관광지의 위도와 경도를 기준으로 거리를 계산한 뒤 사용자가 선택한 가중치로 상기 내용 기반 관련도와 선형결합하여 추천순위를 계산한다.
소셜 미디어 환경에서 여행과 커뮤니티에서 기고한 사진과 관련된 메타 데이터 (태그, 지리적 위치 및 찍은 날짜)에 기반한 개인화 된 여행 경로 추천 기법이 연구되고 있다. 사용자는 소설 미디어를 사용하고 자신의 위치 기록을 여행 경로의 형태로 기록한다. 이러한 여행 경로 정보는 미래의 여행자들에게 새로운 추천 정보를 제공하기 위한 유용한 정보로 활용 될 수 있다. 본 논문에서는 라이프 로그를 기반으로 한 개인화 된 여행 경로 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 여행자 및 지역 사회가 제공한 라이프 로그 및 사진 정보를 활용하여 사용자에게 개인화된 추천 서비스를 제공할 수 있을 뿐만 아니라 개별 관심 장소가 아닌 대중적인 여행 경로도 추천 할 수 있다 (POI). 제안하는 개인화된 여행 경로 추천 기법은 POI 가지치기 단계와 여행 경로 생성 단계로 구성된다. POI 가지치기 단계에서는 POI 전체 데이터로부터 사용자에게 추천할 경로를 생성하는데 필요한 POI만을 남기고 가치기를 수행한다. 여행 경로 생성 단계에서는 POI 가지치기 단계를 통해 도출된 POI 사용자 관심도, 비용, 시간, 이벤트 등을 고려하여 후보 경로를 생성한다.
본 논문은 사용자에게 '상황에 따른 개인화된 서비스'를 추천하기 위한 사용자 프로파일을 제안한다. 제안하는 사용자 프로파일은 상황정보와 사용자의 서비스 사용 정보를 '학습'하여 생성된 [상황 정보, 서비스]의 이차원 조합으로 표현되며, 사용자에게 서비스를 '추천'하고자 할 때 사용된다. 학습단계에서는 강화학습의 기본 개념을 활용하여 미리 설정된 모델 없이 행동과 보상 값만으로 사용자 프로파일을 구성하며, 추천단계에서는 시간 및 장소 등의 현재 가용한 상황정보와 학습된 사용자 프로파일을 이용하여 현재 상태에서 사용자가 선호할 만한 서비스 목록을 생성하고 가장 높은 선호도 값을 갖는 서비스를 추천한다. 끝으로 본 논문에서 제안하는 학습 및 추천 알고리즘을 검증하기 위해 UCI 데이터를 사용한 모의 실험을 통해 Weka tool-kit의 주요 알고리즘들과 성능을 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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