최근 다양한 무선 단말기의 보급과 네트워크 기술의 발전으로 인하여 무선 단말기를 이용한 인터넷 접속이 증가하고 있다. 특히 텍스트 기반의 방송사 웹 컨텐츠들은 무선 단말기의 제한된 환경에서도 비교적 손쉽게 접근이 가능하기 때문에 이용률이 높다. 그러나 대부분의 방송사 웹페이지들은 한 페이지에 세분화된 섹션과 많은 내용을 담고 있기 때문에 제한된 화면과 입력장치를 가진 무선 단말기를 이용하여 사용자가 원하는 부분에 접근하기까지 반복적인 스크롤링을 해야 하는 불편한 점이있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 방송사 웹 페이지내에서 사용자가 선호하는 방송사 웹의 섹션을 추출하고, 무선 환경에 적합하도록 방송사 웹페이지들의 각 섹션의 순서를 재구성하는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 기법을 통해 사용자는 무선 단말기의 각종 단점을 극복함과 동시에 방송사 웹에서 선호하는 섹션의 맞춤형 방송사 웹 서비스를 제공받을 수 있다.
인터넷 서비스의 급속한 발전으로 전자상거래에서의 매우 많은 정보와 다양한 컨텐츠가 개인 사용자들에게 제공되고 있다. 또한, 이러한 개인을 고객으로 하는 각종 인터넷 쇼핑몰이 많이 생성되고 서비스됨에 따라 고객 개인을 위한 차별화된 정보가 매우 중요한 하나의 이슈로 작용하고 있다. 본 논문은 인터넷 쇼핑몰을 이용하는 각각의 고객에 대한 관심 제품에 대한 사양을 프로파일링 에이전트를 이용하여 자동화된 프로파일링을 생성하여 고객에 대한 정확한 선호 상품을 예측 및 제시하여 줌으로서 고객에게 개인화된 상품 정보를 제공해 줄 수 있는 시스템을 설계하고자 한다.
최근 스마트폰의 보급률이 높아짐에 따라, 사용자들이 스마트폰을 사용하여 컨텐츠를 즐기는 시간이 많아졌다. 이후 모바일 웹에서 서비스되는 만화들이 연달아 대중들의 이목을 끌게 되어 네이버 웹툰, 다음 웹툰 등 웹툰 서비스 및 웹툰 플랫폼이 증가하고 있다. 또한 웹툰 데이터의 가치와 신뢰성도 점점 높아지고 있어, 영화 애니메이션 게임 등 콘텐츠 사업에 많은 데이터가 사용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 나이, 성별, 선호 카테고리, 선호 웹툰 플랫폼 등과 같은 개인 성향 기반으로 협업 필터링 방법을 적용하고, 웹툰의 방대한 데이터를 효과적으로 관리하기 위해 클라우드 컴퓨팅 시스템인 AWS(Amazon Web Service)를 이용하여 개인 성향에 맞게 웹툰을 추천해주는 웹툰 추천 시스템을 제안한다.
최근 다양한 무선 단말기의 보급과 네트워크 기술의 발전으로 인하여 무선 단말기를 이용한 인터넷 접속이 증가하고 있다. 특히 텍스트 기반의 뉴스 컨텐츠들은 무선 단말기의 제한된 환경에서도 비교적 손쉽게 접근이 가능하기 때문에 이용률이 높다. 그러나 대부분의 뉴스 페이지들은 한 페이지에 세분화된 섹션과 많은 내용을 담고 있기 때문에 제한된 화면과 입력장치를 가진 무선 단말기를 이용하여 사용자가 원하는 부분에 접근하기까지 반복적인 스크롤링을 해야하는 불편한 점이 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 웹의 뉴스 페이지 내에서 사용자가 선호하는 뉴스의 섹션을 추출하고, 무선 환경에 적합하도록 뉴스의 각 섹션의 순서를 재구성하여 제공하는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 기법을 통해 사용자는 무선 단말기의 각종 단점을 극복함과 동시에 뉴스에서 선호하는 섹션의 맞춤형 뉴스 서비스를 제공받을 수 있다.
도시 재생 사업은 낙후된 상업지역이나 주거지역을 대상으로 경제를 활성화하고 주거 지역의 생활의 개선을 통해서 도시의 공동체를 유지하는 활동이다. 본 연구를 통해서 다양한 국내 및 해외의 도시재생의 성공 사례 및 부산영도 봉산마을 내 도시 재생 관련 설문 내용을 수집하고 분석하였다. 분석에 따른 각 사례별 주요 키워드를 도출하여 이를 그룹화하고 상위 키워드를 작성하였다. 13개의 상위 키워드를 리커트의 5점 척도를 활용하여 평가하였으며, 최종 선정된 10개의 키워드를 대상으로 AHP를 진행하였다. AHP 분석 결과 "공간 및 물리적 속성"에 대한 선호도는 "공공성", "지속 가능성", "정체성" 순으로, "컨텐츠 및 시스템 속성"의 선호도는 "주민 참여", "편의성", "지역성", "지자체 참여" 순으로 도출되었다. 본 연구를 통해서 도출된 도시재생 키워드의 선호도 분석을 통해 향후 보다 더 활성화되는 다양한 도시재생 사업과 관련하여 도시재생 디자인을 수립하기 위한 디자인 가이드라인으로의 역할의 제시가 필요하다.
온라인 비디오 강좌는 내용 파악이 힘든 컨텐츠들이 대부분이기 때문에 학습자가 원하는 정보를 찾기란 쉽지 않다. 그래서 학습자들이 필요로 하는 내용을 정확하고 빠르게 제공해 주는 서비스가 필요하게 되었다. 본 논문에서는 학습자의 요구에 맞는 비디오 강좌를 제공해주기 위해 사용자 기반의 협업적 여과 방법을 변형하여 적용하고자 한다. 제안하는 알고리즘 방법은 학습자가 평가한 선호도 정보를 바탕으로 강좌의 특성을 이용해 분할한 영역에서 학습자와 비슷한 이웃 학습자들을 찾고, 이웃 학습자들에 의해 높은 선호도를 보인 강좌를 선별하고 강좌의 속성 정보를 반영하여 학습자에게 추천해 주는 방식이다. 즉, 강좌의 특성을 고려하여 강좌별로 분할한 후사용자 기반의 협업적 여과 방법을 통해 학습자의 선호도를 예측한다. 그리고 강좌의 속성을 이용한 속성 기반의 여과 방법을 적용해 예측된 강좌들과 유사도를 비교한 후 최종적으로 학습자의 선호도와 가장 유사한 강좌를 추천해 준다.
본 논문에서는 다양한 환경에서 사용자의 각기 다른 사용 상황을 인지하고 그에 맞는 콘텐츠 및 사용자 인터페이스를 실시간으로 구성하여 제공하는 방법에 대해 제안한다. 방송/통신 환경에서도 다양한 사용자가 다매체, 다채널 등 여러 방법으로 컨텐츠를 소비 하고 있기에 단말 환경 및 사용자 특성을 인지하여 그에 적응적인 콘텐츠와 사용자 인터페이스를 제공하는 사용자 반응형 서비스에 대한 논의가 계속 되고 있다. 또한 다양한 디바이스가 보편적으로 보급됨에 따라 사용자는 하나의 스크린에 모든 관심을 주는 것이 아니라 다양한 스크린으로 동시에 관심을 분산시킨다. 그 동안 사용자가 선호하는 콘텐츠가 제공될 경우 더욱 그 주목도를 높이기에 다양한 세컨 디바이스에 개인 적응적 사용자 인터페이스 및 컨텐츠를 제공하는 것이 서비스 차별화의 중요한 요소로 작용하고 있다. 제안하는 프레임워크는 다양한 세컨 디바이스 사용자가 IPTV 와 같은 VOD 서비스를 동시에 이용할 경우 개인화 디바이스를 통해 각자의 서로 다른 환경에 적응적인 부가 서비스를 제공 받는 서비스에 적용하여 테스트를 진행하였다.
본 논문에서는 펜 기반 학습컨텐츠(서책행 교과서를 기본으로 넣고 최소한의 기능만 첨가한 패드형태) 상황에서 전자노트 작성 프로그램의 향상된 인터페이스를 설계한다. 이를 위하여 전문가 자문, 자료 분석, 설문, 멘탈모델 기법을 통한 요구분석 후 개발목표와 요구사항 명세서를 작성한다. 이렇게 작성된 개발목표와 요구사항 명세서를 바탕으로 페르소나를 작성하고 시나리오, 스토리보드를 작성하였으며, 전체적인 와이어프레임을 도출하였다. 이러한 와이어프레임을 종이 프로토타입을 제작을 통해 구현하고 사용성을 평가하였으며 평가를 통해 도출된 사항은 보완을 하고 설계를 완료한다.
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 생성에이전트 시스템을 개발하고자 함이 본 논문의 목적이다.
무선네트워크와 각종 감지 센서로 통합된 스마트 홈은 우리의 삶의 일부분으로 자리 잡을 것이다. 이 논문은 사용자의 선호도에 근거하여 자동적인 흠 서비스를 제공하는 상황인식 미들웨어에 대하여 설명한다. 상황인식 미들웨어는 사용자의 선호도에 대한 학습과 예측 알고리즘을 수행하기 위하여 6가지의 기본 데이터를 이용하고 제시되는 6가지의 기본 데이터는 맥박, 체온, 얼굴표정, 실내온도, 시간, 사용자 위치이다. 6개의 데이터는 컨텍스트 모델을 구성하고 컨텍스트 매니저 모듈에 의해 기본 데이터로 사용된다. 사용자에 의해서 선택되어진 컨텐츠에 대한 정보를 유지하는 로그매니저가 제시되고 사용자에게 적절한 홈서비스를 제공하기 위해 신경망에 근거한 학습 및 예측 알고리즘을 제시한다. 실험결과는 개인의 선호도 패턴이 연구된 컨텍스트 모델에 의해서 효과적으로 예측되고 평가되는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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