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.
기존 정지 이미지를 활용한 화질 연구는 '자연스러움'에 초점을 맞추고 있으며 이는 기억색과 깊은 관련을 맺고 있다. 기억색은 주로 선경험이 있는 친숙한 대상에 대해 형성되며 이러한 기억색을 충실히 반영할수록 화면에 재현된 화질의 자연스러움이 증가한다. 특히 기억색의 밝기와 채도는 '자연스러움'뿐만 아니라 화질의 선호도를 증가시키는데 중요한 역할을 갖는다. 이에 기존의 화질 연구의 경우 기억색이 있는 자연물과 인물 중심으로 화질 특성을 연구한 바 있다. 본 연구에서는 TV 컨텐츠를 장르별로 분류하여 각 장르별 화질 특성을 도출하였다. 이를 위해 각 장르(스포츠, 다큐멘터리, 뉴스, 오락 및 음악, 영화)의 대표 이미지를 추출하고 각 이미지의 밝기, 대비, 채도를 조절한 후 인지된 화질을 평가하는 실험을 진행하였다. 실험 결과, TV 컨텐츠 장르를 상황적 맥락에 따라 근접 경험과 간접 경험의 두 가지 범주로 분류할 수 있었다. 근접 경험은 야외 스포츠, 드라마, 자연 다큐멘터리 컨텐츠를 포함하며 근접 경험 컨텐츠의 화질은 밝기와 대비와 밀접한 관련이 있었다. 간접 경험은 뉴스, 음악 쇼, SF/액션 영화 컨텐츠를 포함하며 해당 컨텐츠의 화질은 대조와 채도와 밀접하게 연관되었다. 이러한 결과에 따라 근접 경험으로 분류되는 컨텐츠의 경우 밝기와 대비 조절에 따라 최적 화질을 구현할 수 있으며, 간접 경험으로 분류되는 컨텐츠의 경우 대조와 채도 조절에 따라 최적 화질을 구현할 수 있다.
전자책이 널리 보급됨에 따라 반사형 디스플레이 기반인 단말기의 수요도 증가하고 있다. 본 연구에서는 책을 읽을 수 있는 종이책, E-ink 전자책, LCD 태블릿의 감성과 독서 상태를 비교했다. E-ink 전자책에 대한 소비자의 감성반응을 알아보기 위해 감성평가 후 독서 장치의 종류에 따른 가독성, 선호도 실험을 수행하였다. 실험은 화면으로만 판단할 수 있도록 마스크를 제작했으며 컨텐츠의 내용만 다르게 설정하고 모든 조건과 환경을 동일하게 하였다. 감성반응 파악을 위한 감성어휘 실험에서는 의미분별법을 활용한 결과 LCD보다 E-ink 전자책을 종이와 가깝게 느끼는 것으로 나타났다. 가독성에 대한 선호도를 알아보기 위한 실험에서는 자기보고식 설문을 한 결과 LCD보다는 E-ink 전자책을 선호하였으며 E-ink 전자책보다는 종이를 선호하거나 비슷하게 선호하는 것으로 나타났다. 사용자들이 E-ink 전자책을 종이와 비슷한 감성을 갖고 있으므로 E-ink 전자책이 종이책을 대체할 수 있을 것으로 기대한다.
우리는 알지 못하는 장소를 찾기 위해 네비게이션을 이용한다. 아직은 단순히 최단거리를 알려주는 네비게이션이 주를 이루고 있다. 하지만 그 길이 최적의 경로가 되는 것은 아니다. 이 논문에서는 이러한 점을 보완하기 위한 새로운 방법을 제시하고 있다. RFID 리더기와 카드를 이용하여 이용자의 출입을 체크함으로써 실시간으로 변하는 각 장소의 인원현황을 알 수 있다. 그리고 거리, 혼잡도, 선호도 등의 몇 가지 정보들을 토대로 퍼지와 유전자 알고리즘을 기반으로 하는 TSP를 이용하여 각각의 이용자 성향에 맞는 최적의 경로를 알 수 있다. 접근성을 높이기 위해 최적의 경로를 보여주는 디스플레이를 장착한 로봇을 이용한다. 다양한 컨텐츠를 포함시키면 더욱 발전한 안내 시스템으로서의 구현이 가능하다.
본 논문은 협업 필터링(Collaborative Filtering)기반의 추천시스템에 필요한 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 사용자의 선호도를 Implicit Feedback을 통해 예측하는 Implicit Rating과 사용자 선호도와 컨텐츠의 정보를 바탕으로 사용자의 프로파일을 형성하는 Tag 기반의 사용자 프로파일과 P2P망 내에서 자신과 유사한 사용자 그룹을 형성하는 알고리즘으로 구성되어 있다. 제안한 알고리즘을 적용하여 Web Text 기반의 CF기반의 개인화 추천시스템을 구현하였으며 구현된 프로그램을 실제 사용자에게 배포하여 Feasibility를 검증하였다.
무선통신의 발달에 따라 모바일 장비 기반의 이동성을 고려한 서비스에 관한 연구가 활발하다. 모바일 장비는 제한된 화면크기, 부족한 리소스 등의 한계와 함께 사용자의 이동 중에 발생하는 이벤트를 처리해야 한다는 문제가 있기 때문에, 사용자에게 친숙한 인터페이스와 개별화된 추천 서비스가 요구된다. 본 논문에서는 사용자의 선호도를 반영한 베이지안 네트워크를 이용하여 모바일 장비에서 개인화된 추천 시스템을 개발한다. 실시간으로 변화하는 환경에 적응하도록 네트워크를 설계하기 위하여 전문가에 의해 구조를 설계하고, 수집된 사용자 로그를 바탕으로 파라메터를 학습하여 베이지안 네트워크 모델을 생성한 후, 학습된 모델 기반의 추론결과를 실제 컨텐츠와 비교하여 시스템에 매핑시킴으로써 사용자에게 추천한다. 실제 신촌지역 음식점 추천을 대상으로 실험한 결과, 그 가능성을 확인할 수 있었다.
대형유통 매장이나 소규모 매장에서 매장의 홍보 및, 상품정보, 행사, 기획상품 등을 고객에게 알리기 위하여 전용 그래픽 툴을 사용하여 프린트하여 전단지 형태로 배포하였다. 그러나 이러한 방식은 매가 변경, 또는 행사내용 적용시 바로 적용이 불가하고 수작업을 통하여 배포하는 단점을 가지고 있다. 그리고 미래형 매장을 구축함에 있어 스마트 선반이나, 전자가격표시장치, RF 카트와 같은 장치와의 호환성 및 고객중심의 매장구축에 있어 기존의 POP 시스템의 개선이 필요하다. 따라서 제안하는 RFID 통합형 e-POP 시스템은 가격, 상품정보 및 고객정보 및 미디어 컨텐츠를 디스플레이 하는 e-POP장치와 고객서비스를 위한 동선분석 및 선호도 측정을 위하여 RFID를 통합하여 지능형 매장 및 매대를 구축하기 위한 기반을 마련하여 기존의 POP시스템을 대체할 수 있는 시스템이다.
A content recommendation according to users preferences comes up in the Internet application due to contents overwhelming. This paper newly proposes a method to predict contents preference using tags in conjunction with Content-Based Filtering. By implementing this method, this paper cleans up the contents sparsity problem in Content-Based Filtering, and shows the outstanding improvements.
웹을 통한 정보량의 폭발적인 증가로 인하여, 사용자에게 적합한 정보만을 제공할 수 있는 개인화 기술에 관심이 증가하고 있다. 정보를 선별하고 추천하는 대표적인 개인화 기술로서 Contentbased Filtering(CBF) 기법과 Collaborative Filtering(CF) 기법이 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 위에서 언급한 CBF 기법과 CF 기법을 혼합하여, 사용자 선호도를 보다 정확하게 반영할 수 있는 새로운 모델을 제시한다. 또한, Demographic Filtering 기법과 전문가의 추천을 고려한 Fusion Model 을 제시한다. 그리고 사용자 선호 모델을 실시간으로 반영하기 위한 업데이트 방법을 Exponential Smoothing 기법을 사용하여 구성하였다.
본 연구는 최근 수요가 급격히 증가하고 있는 CMS의 평가방법론을 개발하기 위한 목적으로, CMS와 IT솔루션 평가이론에 대한 고찰을 통해 CMS의 평가항목을 크게 "솔루션 특성", "공급벤더역량", "구매업체 환경적합성"의 대항목으로 분류하고, "컨텐츠 관리기능", "경제성", "서비스", "정보화계획적합성" 등의 총 10가지 세부항목을 제안하였다. 또한 AHP 기법을 통하여 각 평가항목의 상대적 선호도를 결정하고, 과거 단순가중치법을 이용하여 도입된 CMS구매과정과 상호비교하는 사례연구를 실시하였다. 결과적으로 과거 단순가중치법에 의해 산출된 솔루션의 평가점수와 AHP를 이용한 상대적 선호도에 따른 평가점수 사이에는 큰 차이가 존재하였다. 이 연구를 통하여 CMS 솔루션의 선정에 중요한 평가항목들을 제공하였으며, 객관적이고 과학적인 방법론인 AHP를 활용함으로써 솔루션의 차이를 효과적으로 차별화하는 좋은 사례를 제공코자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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