본 논문에서는 시간에 따라 다양한 컨텐츠를 제공하는 방송 환경에서 고객의 최근 시청 정보를 이용하여 바로 다음에 고객이 시청하기를 선호하는 컨텐츠를 추천하기 위한 방법으로 가중치 지용 Markov 모델을 제안한다. 일반적으로 TV 시청자들은 최근에 시청한 자신이 선호하는 컨텐츠를 다시 시청하는 성향이 있다. 본 논문에서 제안하는 가중치 적용 Markov 모델은 TV 시청자들의 이와 같은 성향을 고려하여 고객이 연속적으로 시청한 정도에 따라 컨텐츠 선호도 전이 행렬에 가중치를 적용한다. 제안된 모델의 실험을 위해 고객으로부터 수집된 TV 시청 정보를 이용하여 고객의 선호 장르를 추천하는데 제안 모델을 적용하였다. 실험 결과 제안된 방법이 기존 방법에 비해 추천의 정확도가 향상되었음을 보인다.
The purpose of this study was to find out the differences of preferences in e-Learning contents delivery types according to information searching retrieval ability in agricultural high school students. Contents delivery types are limited three kinds which are HTML type, video type, and text type and need to know about differences. The following summarizes the results of this study. On the preference of e-Learning contents delivery type on information searching retrieval ability had differences. High level group of information searching retrieval ability showed that they mostly preferred text contents delivery type. However, low level group of information searching retrieval ability showed that they preferred video contents delivery type. The results support our belief that there could be the differences in preferences in e-Learning delivery types with students' information searching retrieval abilities. We suggest that delivery types of e-Learning should be based on the students not on designers and developers.
본 논문에서는 사용자의 음장 선호도를 이용하여 오디오 콘텐츠를 사용자가 원하는 음장으로 변환하는 기술에 대하여 설명한다. 오디오 신호가 재생되는 공간의 음장을 사용자가 원하는 음장으로 변환시켜주는 음장효과 기술은 실감있고 현장감있는 음악재생에 필수적인 요소이다. 그러나, 음장효과를 실시간으로 처리하기 위해서는 막대한 연산량이 필요하므로 MP3 플레이어와 같은 휴대용 오디오 단말에서는 구현하기 힘들다. 본 논문에서는 사용자로부터 전달된 음장 선호도를 이용하여 서버에서 음장효과를 처리하도록 하여, 단말의 성능에 구애받지 않고 음장효과를 제공할 수 있는 기술을 제안한다. 사용자가 선호하는 음장을 표현하기 위하여 선호하는 음장을 실내응답신호의 URI 주소를 이용하여 표현하는 방법 뿐만 아니라 음향공간에 대한 심리적 파라미터를 이용할 수 있게 하였다. 또한, 실내응답신호와 복적분 연산을 통한 음장효과 처리 방법을 실시간 응용에 적용하기 위하여 고속 복적분 알고리즘을 제안하였으며, 실험을 통하여 실시간 응용에도 적용이 가능함을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 음장 선호도 서술구조의 효용성을 검증하기 위하여, 일반인을 대상으로 음장을 구분하는 능력과 음장효과가 처리된 음악에 대한 선호도에 대한 주관듣기평가를 실시하여 제안된 음장 선호도가 일반인들에게 적용이 가능함을 확인하였다.
본 연구에서는 시니어들의 원활한 미디어 콘텐츠 향유를 위해 스마트 시니어 92명(남: 22, 여: 70)을 대상으로, 스마트폰, PC를 통해 주로 이용하는 미디어 콘텐츠 선호 세부장르와 이용빈도가 높은 세부장르를 기준으로, 타 세부장르와 이용빈도 상관성 분석 또한 진행하였다. 조사결과 웹페이지에서는 기기마다 선호분야가 상이하였지만, 영상콘텐츠의 경우 조사기기와 무관하게 유사한 선호 장르 조사결과를 확인할 수 있었으며, 해당 선호세부장르들은 타 콘텐츠 내에서도 유사 세부장르와 이용 빈도에 높은 연관성이 있음을 확인할 수 있었다. 해당 연구결과는 향후 콘텐츠 개발, 종합포탈 내 세부장르 구성시 활용된다면 시니어들의 미디어 콘텐츠 진입장벽을 낮춤을 물론 질 높은 문화향유 환경개선에 도움이 될 것으로 판단된다.
자기주도적 학습에서는 학습자가 학습과정을 구성할 수 있다. 그러나 학습자가 방대한 학습 콘텐츠의 특성을 이해하고 학습과정을 구성하기는 매우 어렵다. 본 연구에서는 학습자가 학습을 계획할 때 학습자의 학습 선호도를 산출하여 학습자에게 맞는 학습 콘텐츠 유형 정보를 학습자에게 제공하는 방법을 제시하였다. 학습 선호도 산출방식은 토픽 맵의 선호도 벡터값을 이용하였다. 제안방법의 적용을 위해 학습 모집단 20명을 대상으로 테스트 하였으며, 전체적인 학습 만족도가 높게 나타남으로서 제안방법이 학습자의 학습구성에 도움이 되고 있음을 제시하였다.
지능형 방송 서비스는 시청자의 방송 프로그램 선호도 및 프로그램 관련 정보를 기반으로, 사용자가 원하는 방송 프로그램을, 원하는 때에 원하는 형태의 프로그램으로 제공하는, 새로운 방송 환경을 의미한다. 이러한 지능형 방송은 맞춤형 방송 또는 personal casting 방송환경을 제공하며, 미래의 사용자 중심의 방송에 근간으로 자리잡을 것이다. 본 논문에서는 소프트웨어 에이전트 국제표준화 단체인 FIPA(foundation fur Intelligent Physical Agents)의 에이전트 프레임워크를 이용하여 에이전트 기반 개인형 맞춤 및 지능형 멀티미디어 방송 프레임워크 구축에 대한 연구 결과를 제안한다. 방송프로그램 서버 에이전트와 사용자 단말 에이전트 사이의 통신(메시지 교환)은 FIPA 에이전트 통신 언어인 Agent Communication Language를 이용하였으며 사용자 취항 정보는 MPEG-7 MDS(Multimedia Description Schemes)의 사용자 선호도 기술구조(user preference description scheme)를 따랐다.
We propose a new method that specifies objective image quality factors by evaluating an image quality measurement model using random images. In other words, No-Reference variables are used to evaluate the quality of an original image without using any reference for comparison. 1000 portrait images were collected from a web gallery with votes constituting over 30 recommendation values. The bottom-up data collecting process was used to calculate the following image quality factors: total range, average, standard deviation, normalized distribution, z-score, preference percentage. A final grade is awarded out of 100 points, and this method ranks and grades the final estimated image quality preference in terms of total image quality factors. The results of the proposed image quality evaluation model consist of the specific dynamic range, skin tone R, G, B, L, A, B, and RSC contrast. We can present the total for the expected preference points as the average of the objective image qualities. Our proposed image quality evaluation model can measure the preferences for an actual image using a statistical analysis. The results indicate that this is a practical image quality measurement model that can extract a subject's preferred image quality.
사용자가 정보를 효율적으로 이용할 수 있도록 제어하고 필터링하는 일을 도와주는 정보 시스템이 등장하였다. 내용 기반 필터링은 아이템의 특징을 기술하는 정보와 사용자의 기호를 가지고 있는 프로파일을 비교하여 사용자에게 필요한 정보를 추천하는 방법이다. 이는 학습 방법에 따른 정확도가 변한다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 내용 기반 필터링을 위한 프로파일 학습에 의한 선호도 발견을 제안하였다. 문제점을 개선하기 위해서 6단계로 평가한 선호도에 따른 추정치를 부여하여 프로파일 학습을 함으로써 추천의 정확도를 향상시켰다. 제안한 방법을 MovieLens 데이터에 적용하여 실험 및 평가를 실시하였는데, 기존 연구와 비교 실험을 통해 성능을 평가하였다.
본 연구의 목적은 만성질환자의 건강 관련 의사결정에 대한 자율성 선호도에 영향을 미치는 요인을 확인하기 위함이다. 대상자는 일개 보건소에 등록된 만성질환자 522명이다. 수집된 자료는 SPSS Win 26.0 ver. 프로그램을 이용하여 기술통계, t-test, ANOVA, Scheffe-test, Pearson's correlation coefficients, multiple linear regression으로 분석하였다. 연구결과, 만성질환자의 일반적 의사결정 선호도의 영향요인은 건강에 대한 관심정도(β=-.17, p<.001)이었으며. 정보추구 선호도의 영향요인은 성별(β=-.20, p<.001)과 진료 시 질문하는 횟수(β=.09, p=.030)이었다. 본 연구는 만성질환자들이 본인의 치료 과정에서 주도적으로 역할을 할 수 있도록 환자의 특성을 고려해야 하며, 환자의 주도적이고 효율적인 의사결정을 돕기 위하여 의료인의 효과적인 의사소통 전략 수립이 필요함을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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