• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.112-120
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• 2011

본 연구에서는 상황 적용 시스템을 이용하여 위치 인식 기반의 음식점 추천 서비스를 개발함으로써 이 시스템이 실제 상황 인식 응용 프로그램 개발에도 유용하게 사용될 수 있음을 보일 것이다. 이를 위해 상황 적응 시스템을 기반으로 하여 사용자의 위치 선호도와 검색 히스토리 등의 정보를 이용하는 위치 인식 기반의 맞춤형 음식점 추천 응용 프로그램을 개발하였다. 상황 적용 시스템은 개발자가 작성한 정책 파일의 내용에 따라 변화된 상황에 맞도록 응용 프로그램을 자동적으로 적응시키고, 응용 프로그램은 위치 등과 같은 변화된 상황을 기반으로 음식점 추천 서비스를 제공한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2006년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.594-598
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• 2006

국가 R&D 관련 업무를 수행하는 여러 기관들은 각자의 필요에 의해 전문가 인력정보를 보유하고 있으며 이를 활용하고 있다. 하지만 과학기술 관련 각종 정책 수립 및 위원회 구성에 있어서 활용 가능한 전문가 인력 정보의 양이 부족하고 체계적으로 관리되지 않고 있으며, 해당 인력정보가 여러 시스템에 분산되어 있기 때문에 이용에 불편함이 있다. 또한 중요한 정책 마련을 위한 위원회에 전문가를 위촉하는 방법 및 위원회 결과 관리가 오프라인으로 이루어짐에 따라 위원 선임에 어려움이 있고, 위원회 히스토리에 대한 정보를 효율적으로 활용할 수 없는 실정이다. 본 논문에서는 과학기술 정책전문가로 활용 가능한 인력정보를 구축하고 위원 선정 및 위원회 관리의 효율성을 제공하기 위하여 과학기술 정책전문가 관리시스템을 설계 및 구축한다. 이 시스템은 KISTI에서 개발한 정보검색관리시스템인 KRISTAL-2002를 이용한다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권49호
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• pp.1-23
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• 2017

현재 애니메이션 산업의 주축이 되고 있는 3D 애니메이션은 그 기술이 발달하면서 더욱 복잡한 파이프라인과 글로벌 파트너쉽의 제작 트랜드로 인해 전문적인 제작 관리 도구의 필요성이 제기되어 왔다. 현존하는 제작 관리 도구 중 샷건(Shotgun)과 Ftrack(에프트랙)은 3D 애니메이션 제작에 가장 적합한 서비스를 제공하고 있으며, 전통적인 서류 중심의 제작 관리와 샷건이나 에프트랙을 활용한 제작 관리를 비교하였을 때 효율적인 면을 확인하였다. 샷건 등 제작관리도구를 통한 제작 관리의 장점은 인터넷이 연결된 곳이라면 시공간의 제약을 받지 않고 제작 구성원들이 직접 참여하는 의사소통이 가능하여 정보가 실시간으로 공유된다는 점, 의사소통 과정에서 이루어진 논의들과 제작 과정의 히스토리가 체계적으로 축적되어 이후 추적이 용이하다는 점, 제작 관리팀의 정보 취합 및 분석 업무에도 효율적으로 기여한다는 점 등이다. 하지만 이들 도구가 자료검색에 있어 메타데이터 방식을 사용하고 있어 데이터 구축에 노력이 많이 들며 정확성에 있어서의 한계를 가진다는 점, 또한 이들 관리도구 도입을 위한 전문 기술인력 확보가 선행되어야 한다는 점 등은 한국 스튜디오들이 관리도구를 도입하는 데에 부담을 가질 수밖에 없는 현실이다. 이에 대한 대안으로 이들 관리도구의 콘텐츠 기반 검색 방식의 도입과, 툴셋 제공보다 조금 더 확장된 기술 업무에 대한 서비스를 제안하는 바이다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제43권2호
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• pp.197-206
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• 2010

본 논문에서는 영양분석 소프트웨어 인터페이스인 Nutri-API (Application Programming Interface)를 활용하여 영양표시를 위한 메뉴 라벨링 시스템을 개발하였다. 영양표시에 표시되는 각 항목들은 영양성분이 추가 또는 변경이 될 수 있도록 유연한 설계를 하였으며 본 메뉴 라벨링 시스템은 다양한 변경사항들을 사용자가 직접 수정 할 수 있도록 설계되었다. 또한, 식품단위의 정보제공뿐만 아니라, 음식 또는 식단의 영양표시 정보도 제공한다. 주요 내용을 요약 하면 다음과 같다. 식품 및 메뉴 검색 메뉴 라벨링 시스템의 식품 및 메뉴의 검색은 유의어 검색 기능과 의미 정보 및 분류 정보를 통한 검색 기능을 가지고 있으며 영양소를 검색할 수 있으며 영양소 함량 정보가 없는 경우에는 missing 표시 (-)을 하였다. 메뉴작성 및 식품관리 메뉴 라벨링 시스템은 기존 데이터베이스화된 기본 식품만을 사용하여 영양 표시에 사용하는 것뿐만 아니라, 식품의 조합인 메뉴를 포함하여 정보를 제공하였으며 Nutri-API의 NutriMenu 기능을 확장하여 메뉴 작성 기능과 추가 및 관리기능을 추가하였다. 메뉴 라벨링 시스템에서 제공되는 정보로는 메뉴설명, 메뉴이미지, 재료중량, 열량 등의 영양소, 3대 영양소비율과 원그래프 제공뿐만 아니라, 메뉴의 구성분류에 따른 영양소 정보도 제시하고 있다. 메뉴 라벨링을 위한 영양소 정보로는 농촌진흥청 모든 영양소를 포함하여 당류, 포화지방, 트랜스지방, 콜레스테롤 등이 있다. 그리고 메뉴의 영양섭취기준과 영양소기준치에 대한 비율 (%) 정보도 제공하며, 동시에 메뉴의 그리고 메뉴의 구성분류의 식품이나 중량 등을 입력/수정/변경 할 수 있다. 식품 추가 기능 본 시스템에서는 기본으로 제공되는 식품 정보 외에 시스템에서 제공하고 있지 않은 식품 또는 식품의 정보를 수정을 위해 식품 추가 기능을 제공하고 있으므로 새로운 식품을 추가하여 식품설명, 사진과 영양소 정보를 입력하여 저장할 수 있다. 기본 제공되는 식품과 구별하기 위해서 사용자 식품으로 별도 저장 및 관리한다. 메뉴 라벨링 정보 메뉴 라벨링 정보에서는 메뉴의 식품재료 중량뿐만 아니라 메뉴의 조리 후 중량, 1회 제공량 (portion size), 총 제공량 (total serving size) 등의 정보를 제공하도록 하였다. 메뉴 라벨링을 위해 추가된 식품 및 메뉴는 라벨링 항목에서 추가 및 수정이 가능하다. 메뉴 라벨링에서 추가 및 수정된 정보는 기본 메뉴 정보와는 별도로 저장 및 관리한다. 메뉴 라벨링 형식으로는 사용자는 표준형, 가로형, 선형, 쌍방형, 영양성분 전면표시형으로 출력할 수 있으며 식당의 메뉴판 영양표시형태도 출력할 수 있다. 메뉴 및 라벨링 관리 사용자가 작성한 메뉴 및 라벨링 정보의 지속적인 관리를 위해 별도의 관리기능을 제공하고 있어서 메뉴의 히스토리뿐만 아니라 이미 작성된 메뉴를 복사하여 새로운 메뉴를 작성하거나, 새로운 메뉴를 구성하는 기본 메뉴로 사용할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권3호
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• pp.189-199
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• 2009

최근 인터넷 상에 정보가 방대해지면서 사용자의 요구에 맞는 정보 필터링과 개인화 서비스가 매우 중요해지고 있다. 특히 전자상거래 분야에서 상거래를 활성화시키고 정보 제공자에 대한 만족도와 충성도를 높이기 위해, 사용자의 취향을 기반으로 한 정보 추천은 필수적인 요소가 되었다. 기존 추천 시스템은 사용자의 관심 정보를 기술한 사용자 프로파일을 대부분 정보 제공자 측에서 각각 개별적으로 수집하고 이를 기초로 추천 서비스를 제공한다. 따라서 사용자의 정보는 각 정보 제공자 측에 분산되어 존재하며, 사용자 정보가 부족한 서버에서는 초기에 추천 전략을 세우기 어렵다는 문제가 있다. 또한 사용자정보를 가지고 있는 서버의 경우에도 사용자가 해당 서버를 주기적으로 방문하지 않았다면, 사용자의 동적인 취향 변화를 반영하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 행동을 통합적이고, 지속적으로 관찰할 수 있는 사용자 기기에서, 사용자가 이용한 웹 문서 분석을 통해 사용자의 관심 분야를 추론하고, 이를 다른 정보 제공자가 이용하는 새로운 구조의 추천 시스템을 제안한다. 또한 제안 시스템은 보다 효율적인 프로파일 생성을 위해, 웹 페이지에서 식별된 정보 블록에서 관심 단어를 추출하고, 앵커 태그를 분석하여 사용자의 이동 경로를 추적하는 특징을 포함하고 있다. 이러한 제안 시스템의 특징을 통해, 사용자 정보가 부족한 상점에서도 초기에 개인화 서비스 제공이 가능해지며, 사용자가 평소에 이용하는 웹 문서로부터 프로파일을 생성함으로써, 사용자의 동적인 취향 변화를 반영할 수 있다. 또한 정보 블록에서 취향 정보를 추출하는 알고리즘을 통해 보다 빠르고 정확한 프로파일 생성이 가능해진다. 본 논문에서는 최근 구매 활동이 있었던 사용자들의 웹 검색 히스토리와 구매 데이터를 이용하여 제안 시스템의 추천 정확도와 프로파일 분석에 소요되는 시간 측면의 이득을 실험하였으며, 그 결과를 통해 시스템의 유효성을 확인하였다.