• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2014.11a
• /
• pp.59-62
• /
• 2014

다양한 센서를 내장한 스마트기기가 보급되면서 개인의 활동부터 환경 상태까지 광범위한 미시 데이터의 수집이 가능해졌고, 또한 데이터 저장매체의 가격과 통신비용이 급격히 하락하고 있으며, 컴퓨터의 연산능력과 데이터 분석 방법론도 눈부시게 성장하는 중이다. 이러한 데이터 처리 기술의 발전과 함께 빅데이터에 대한 사회적 인식의 제고가 맞물리며 빅데이터 시장이 빠르게 성숙하고 있다. 이에 따라 국내 외 대다수의 기업들이 빅데이터 기술을 도입 검토 중에 있으며, 특히 글로벌 콘텐츠(방송, 음악, 도서 등) 기업들의 맞춤형 추천 서비스 성공 사례들로 인해 빅데이터 기술이 콘텐츠 산업 업계의 차세대 먹거리로 주목을 받고 있다. 이에 본 논문은 국내 케이블 방송 사업자들이 빅데이터 기술을 접목한 차별화된 서비스 제공을 통해 고객에게 새롭고 차별화된 가치를 제공할 수 있는 서비스 방안에 대해서 연구하였다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
• /
• 2008.05a
• /
• pp.875-878
• /
• 2008

본 연구는 국가연구개발사업을 관리하는 측면에서 과제에 대한 선정 및 연구결과에 대한 평가에 필요한 평가위원들을 공정하고 객관적으로 선정하기 위한 서비스 체제 구축 방법과 부처별 평가위원 정보의 공동 활용 촉진을 위한 범부처 평가위원 Pool 구축에 관한 연구이다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
• /
• 2011.05a
• /
• pp.5-6
• /
• 2011

사용자 중심의 감성공학으로 다변화 되어가는 유비쿼터스환경에서 디자인 요소와 결합시키는 상호작용이 요구되고 있으며 많은 연구가 진행되어 왔다. IT융합기술을 이용하여 감성 디자인을 제공하는 것은 제품 서비스 전략의 중요한 요소이다. 본 논문에서는 정보 필터링을 이용한 감성공학적 자동차 디자인 지원 방법론을 제안하였다. 제안된 방법은 사용자에게 자신의 감성에 부합하는 자동차 디자인을 제공함으로써 이를 얻기 위한 시간과 비용을 줄여주고, 손쉽게 원하는 디자인 스타일에 접근하도록 한다. 현실의 상황을 활용하고 정보 필터링으로 디자인을 추천함으로써 사용자에게 지능화된 개인화 서비스를 제공할 수 있다. 이를 사용자 인터페이스로 구축하여 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2008.11a
• /
• pp.241-244
• /
• 2008

내비게이션 시장의 확대에 따라 주요 서비스인 길안내 외에 다양한 콘텐츠 제공 기술개발로 경쟁력을 갖춰 나갈 필요성이 대두되었다. 이러한 흐름에 발맞추어 운전자의 특성, 관심사를 고려, 운전자가 선호할 만한 서비스 정보를 제공하여 내비게이션의 경쟁력을 갖출 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 데이터 마이닝, 필터링과 추천방법을 통하여 기존의 내비게이션이 경로를 탐색할 때 운전자의 기호와는 상관없는 정보를 제공한 것과 다르게 운전자가 선호할 만한 서비스 정보를 효율적으로 도출하는 방법을 제안 한다. 또한 내비게이션이 제공하는 불필요한 정보를 제함으로써 빠르고 효율적인 데이터관리를 할 수 있도록 한다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
• /
• v.25 no.6
• /
• pp.557-561
• /
• 2021

A meatadata has become an essential element in order to recommend video content to users. However, it is passively generated by video content providers. In the paper, a method for automatically generating metadata was studied in the existing manual metadata input method. In addition to the method of extracting emotion tags in the previous study, a study was conducted on a method for automatically generating metadata for genre and country of production through movie audio. The genre was extracted from the audio spectrogram using the ResNet34 artificial neural network model, a transfer learning model, and the language of the speaker in the movie was detected through speech recognition. Through this, it was possible to confirm the possibility of automatically generating metadata through artificial intelligence.

• Journal of Digital Contents Society
• /
• v.19 no.3
• /
• pp.471-477
• /
• 2018

As time changes, users change their interest. In this paper, we propose a method to provide suitable service for users by dynamically weighting service interests in the context of age, timing, and seasonal changes in ubiquitous environment. Based on the service history data presented to users according to the age or season, we also offer useful services by continuously adding the most recent service rules to reflect the changing of service interest. To do this, a set of services is considered as a transaction and each service is considered as an item in a transaction. And also we represent the association of services in a graph and extract frequent service items that refer to the latest information services for users.

• Journal of Digital Contents Society
• /
• v.11 no.1
• /
• pp.105-115
• /
• 2010

Search engines provide web documents that are related to user's query. However, using only the query terms that user provided, it is hard for search engines to know user's exact intention and provide the very matching web documents. To remedy this problem, search systems are needed to exploit personalized search technologies. In this paper, we propose not only a novel personalized query recommendation scheme based on folksonomy but also a new personalized search service architecture which reduces the risk of privacy violation while enabling search service providers to provide other various personalized services such as personalized advertisement.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2011.11a
• /
• pp.62-65
• /
• 2011

최근 화두가 되고 있는 스마트 폰 앱의 관심으로 스마트 TV의 앱에 대한 관심도 함께 증가하고 있다. TV시청 이용자들의 편의를 위해 증가하고 있는 수많은 채널과 콘텐츠 중, 개인 사용자의 이용 습관 및 대중의 선호 프로그램을 고려하여, 편리하게 원하는 TV프로그램에 접근하도록 해 주는 TV 앱이 있다면 이는 매우 중요한 기능으로 자리 잡을 가능성이 높을 것으로 예상된다. 이에 본 논문은 사용자의 시청 이용행태를 기반으로 주제모델링 기술의 고전적 모델인 LDA을 기반으로 협업필터링을 결합한 TV 선호 프로그램 추천 알고리듬을 제안한다. 개인의 관심 선호도는 일반적으로 특정 개수로 한정지어지는 특성을 고려하여, 개인 선호도 특성이 구별 되도록 두 가지 방법을 적용하였다. 하나는 개인 선호도 프로파일의 특정 상위 주제만을 고려하는 것이고, 또 다른 하나는 개인별 주제에 대한 선호도의 다양성이 드러나도록 비대칭 하이퍼-파라미터를 갖는 LDA를 사용 하였다. 실험 결과, 두 가지 방식에 대해 사용자의 실제 TV시청 이용내역 데이터를 기반으로 추천 성능의 향상을 평균 Precision 값을 측정하여 확인하였다. 또한, 본 논문에서는 주제 모델링을 통해 학습된 각 주제의 상위 확률의 TV 프로그램들을 분석한 결과, 하나의 주제가 개인별 시청의 특성 보다는 가족단위의 시청 특성을 드러냄을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
• /
• v.11 no.7
• /
• pp.2632-2637
• /
• 2010

Information in UbiComp Environment are transformed to knowledge by relationship in a spatio-temporal location, and then became intelligent contents with task procedures or application models. The entities in U-City has lots of relationships. It is important in U-City contents to provide intelligent and personalized response to meet the intention of users. We extend the spatial ontology model of SPIRIT to other domain. Domain ontologies are consist of type, relation, and instance ontologies. When the relationship model by shared concepts are not defined, we used the spatio-temporal events to find relationships. So we proposed the methods to recommend semantically related terms, not syntactically.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2005.11b
• /
• pp.694-696
• /
• 2005

본 논문은 `시맨틱 검색`을 위해서 시맨틱 웹 기술을 사용하여 사용자가 원하는 콘텐츠 제공을 위한 시맨틱 검색 방법을 제안한다. 본 연구는 현재 웹의 단점인 사람 위주의 웹 구성, 단순 텍스트 매칭 기반의 검색, 사람의 필터링이 필요한 대량의 결과, 특정 지식 검색이 불가능한 구조의 웹을 시맨틱 검색이 가능하도록 하기 위해서 다음과 같은 단계로 연구한다. 첫째, 도메인에 따른 정확한 정보의 제공을 위해서 OWL 온톨로지를 이용하여 컨텍스트 모델링한다. 둘째, 도메인 관련 웹 문서를 수집하고 도메인 온톨로지를 기반으로 키워드의 의미를 분석하고 주석 처리(annotation)한다. 셋째, 사용자의 자연어 질의에 의미있는 컨텍스트를 추가하여 질의를 확장한다. 넷째, 확장된 질의를 규칙기반 추론엔진을 이용하여 결과를 추론한다. 마지막으로, 사용자 프로파일 분석을 이용하여 선호하는 문서를 우선으로 추천하는 방법을 연구한다. 따라서 본 연구는 질의어에 해당하는 결과문서가 존재하지 않더라도 사용자가 선호하는 문서의 추론이 가능하고, 특정 도메인의 전문가 지식을 추가한 메타 데이터 추론을 통해서 검색 패러다임을 변화시킨다.