사용자간 상호작용과 협업 기능을 바탕으로 한 소셜 네트워크 서비스 발달에 따라 이를 교수-학습에 활용하면서 개인 체험 중심의 구성주의와 접목되어 소셜 러닝으로 발전하고 있다. 이를 보다 잘 활용하기 위해서는 N-Screen웹, 스마트폰, IPTV)을 지원하는 커뮤니케이션 모델이 필요하다. 커뮤니케이션 모델은 학습자-교수자-시스템간의 상호작용을 지원하는 것이다. 하지만, 지금까지는 웹기반 이러닝 시스템 커뮤니케이션에 대한 연구가 주를 이루고 있다. 이에 본 연구에서는 소셜 러닝을 위한 서비스 환경을 N-Screen으로 확대하고, 끊김 없는 서비스를 위해 개인의 위치정보를 학습 활동에 활용할 수 있도록 지원하기 위한 커뮤니케이션 매니저를 설계하고 구현하고자 한다. 커뮤니케이션 매니저는 N-Screen 서비스를 위한 학습자의 유스케이스 도출 및 요구 기능을 정의하고, 이를 바탕으로, 커뮤니케이션 기능을 설계한다. 또한, 단말 각각의 서비스 특성을 고려하여, 개인화 위치정보를 반영 할 수 있도록 한다.
오늘날 매우 복잡한 비디오와 방송 작동들 속에서, 방송사들은 확실히 방송중이나 온라인에서 멀티스크린 시청자들에게 높은 품질과 저지연을 방송하는데 거듭 어려움을 겪는다. 적응 비트율(ABR) 프로토콜들은 인터넷비디오가 다양한 멀티스크린 장치를 가능하게 해준다. 하지만 비디오 품질은 종종 중요하지 않고 오늘날 대형화면에 방송되고 가치 있는 선형 방송 컨텐츠에서는 받아들일 수 없다는 것이 입증될 것이다. ABR에서 미디어 정보 처리 기술은 서비스 제공자들이 제어를하고 집에 모든 스크린에 선형 비디오 서비스가 관리된 품질을 제공한다. 그리고 그것은 단일화된 IP 비디오 사회기반시설을 가진 큰 대형화면을 포함한다. 새로운 멀티스크린 보조 ABR (MSA-ABR)은 기부 컨텐츠, 가상 속에 온라인 출판 서비스, 집중 클라우드 사회기반시설의 절차를 수행하는 방송시설을 대한 멀티스크린 보조 ABR (MSA-ABR)을 기반으로하는 클라우드를 사용하도록 제안된 관리시스템을 가져다 준다.
양방향매체 기반의 디지털 콘텐츠 마켓플레이스는 iDTV(DTV, DMB, IPTV)을 통한 다양한 장르의 콘텐츠 서비스 제공을 하기 위한 콘텐츠의 공급자와 수요자간의 마켓플레이스이다. 이는 디지털 환경 하에서의 u-라이프 서비스로써 많은 관심의 대상이 되고 있으며, 방송통신융합의 초기 단계에서 양방향매체는 다양한 콘텐츠와 서비스 모델의 개발을 통하여 그 효용성을 높이는데 기여를 할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 양방향매체 기반의 디지털콘텐츠 마켓플레이스에서 적용되어질 수 있는 메타데이터 설계를 하고, 특히 자기주도활동이 가능토록 보조 콘텐츠를 추천하는 태그를 메타데이터 설계에 반영하였다. 또한 기본 메타데이터에 가중치를 부여하여, 마켓플레이스에서 고객이 원하는 보조 콘텐츠를 제공 할 수 있도록 설계하였다. 추천시스템은 개인화 서비스를 구현하는 방법 중의 하나이다. 추천시스템은 다양한 기법을 통해 구축될 수 있으며, 협업필터링 방식을 사용하여 명시적인 속성이 부여되어진 콘텐츠를 추천하는 것은, 기존 콘텐츠 추천의 한계를 해결하고자 하였다.
최근 IPTV와 스마트 TV 등의 등장과 영상 콘텐츠를 시청하고 검색할 수 있는 웹 서비스의 등장으로 영상 콘텐츠의 접근이 용이해져 사용자들은 자신이 원하는 콘텐츠를 찾고자 하는 요구가 증가하고 있다. 하지만 서비스되는 콘텐츠의 양이 방대하여 영상 콘텐츠를 검색할 때 사용하는 키워드 기반의 검색은 많은 양의 결과를 가져오며 사용자가 필요로 하지 않은 결과가 검색된다. 따라서 사용자가 원하는 콘텐츠의 검색 시간과 노력이 증가 하게 되었다. 이를 극복 하기 위해 콘텐츠 추천 및 검색에 대한 연구가 수행되어 왔다. 기존의 연구에는 사용자의 선호도 분석을 통하여 영상 콘텐츠를 추천하거나 비슷한 성향을 가지는 사용자들을 분류하여 콘텐츠를 추천하는 기법들이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 영상 콘텐츠 중 영화의 추천을 위해 사용자 개인의 영화 메타데이터의 선호도를 분석하고, 영화의 메타데이터와 영화의 유사성을 도출하여 이를 기반으로 영화 추천 기법을 제안한다. 영화의 특징을 담고 있고, 사용자의 영화 선호도에 영향을 끼치는 장르, 줄거리, 배우, 키워드 등의 영화 메타데이터를 기반으로 온톨로지를 구축하고, 확률 기법을 통한 메타 데이터간의 유사성을 분석하여 유사 메타데이터를 연결한다. 또한 사용자의 선호도와 그룹을 정의하고, 사용자 정보를 활용하기 위한 사용자 모델을 정의한다. 제안하는 추천 기법은 1) 사용자 정보기반의 후보 영화 검색 컴포넌트, 2) 사용자 선호기반의 후보 영화 검색 컴포넌트, 3) 1)과 2)의 결과를 통합하고 가중치를 부여하는 컴포넌트, 4) 최종결과의 분석을 통한 개인화된 영화 추천 컴포넌트 등 총 4가지 컴포넌트로 구성된다. 제안하는 추천 기법의 실험을 위하여 20대 남/녀 10명씩 20명을 대상으로 실험을 진행하였으며, 실험결과 평균 Top-5에서 2.1개 Top-10에서 3.35개 Top-20에서 6.35의 영화가 보고 싶은 영화로 선택되었다. 본 논문에서는 영화 메타데이터간의 연관성 도출을 통하여 영화간의 유사성을 도출하고 이를 기반으로 사용자의 기본적인 정보를 활용한 추천뿐만 아니라 사용자가 예상하지 못한 영화의 추천이 가능하다.
시설물이나 토지, 도로, 방재 등 다방면에서 GIS의 효과성이 입증됨에 따라 최근 들어 상권이나 고객, 영업 관리 등에 GIS를 도입하여 시장분석 및 영업관리 역량을 강화하려는 민간 기업들이 증가하고 있다. 본 사례 연구에서는 날로 치열해지고 있는 통신시장의 경쟁환경 속에서 K사가 정교한 상권 및 고객 분석 역량을 확보하기 위해 GIS 영업정보 시스템을 구축 한 전 과정과 영업현장에서의 시스템 활용방안 등을 살펴보았다. 전사적으로 시스템을 오픈한 후 지사들로부터의 반응은 담당 관할구역에 대한 경쟁상황 파악 및 일/월 추세조회가 용이해 졌고, 왜곡되지 않은 실제 데이터를 제공받아 제한된 시간 내에 정확한 타겟 고객 선정이 가능해졌으며, 동별 시설분포와 같은 시설물 관련정보를 영업활동에 활용할 수 있어 매우 효과적이었다는 등이 주를 이루었다. 이와 같은 과정과 결과를 정리함으로써 향후 GIS 영업정보시스템 구축을 고려하고 있는 타 조직이나 기업들에게 의미 있는 가이드라인을 제시할 수 있기를 기대한다.
본 연구는 전통뉴스 보도에 나타난 인공지능(AI)스피커 뉴스 텍스트 분석을 통해 인공지능(AI) 스피커 발달과정을 분류하고 시기별 제품별 특성을 파악하였다. 또한 AI 스피커 사업자 제품별 뉴스 보도와 시기별 뉴스 보도간의 상관관계를 분석하였다. 분석에 사용된 이론적 배경은 뉴스의 프레임과 토픽프레임이다. 분석방법으로는 LDA 방식을 활용한 토픽모델링(Topic Modeling)과 의미연결망분석이 사용되었으며, 추가로 'UCINET'중 QAP분석을 적용하였다. 연구방법은 내용분석 방법으로 2014년부터 2019년까지 AI 스피커 관련 2,710건의 뉴스를 1차로 수집하였고, 2차적으로 Nodexl 알고리즘을 이용하여 토픽프레임을 분석하였다. 분석 결과 첫째, AI 스피커 사업자 유형별 토픽 프레임의 경향은 4개 사업자(통신사업자, 온라인 플랫폼, OS 사업자, IT디바이스 생산업자) 특성에 따라 다르게 나타났다. 구체적으로, 온라인 플랫폼 사업자(구글, 네이버, 아마존, 카카오)와 관련한 프레임은 AI 스피커를 '검색 또는 입력 디바이스'로 사용하는 프레임의 비중이 높았다. 반면 통신 사업자(SKT, KT)는 모회사의 주력 사업인 IPTV, 통신 사업의 '보조 디바이스' 관련한 프레임이 두드러지게 나타났다. 나아가 OS 사업자(MS, 애플)는 '제품의 의인화 및 음성 서비스' 프레임이 두드러지게 보였으며, IT 디바이스 생산업자(삼성)는 '사물인터넷(IoT) 종합지능시스템'과 관련한 프레임이 두드러지게 나타났다. 둘째, AI 스피커 시기별(연도별) 토픽 프레임의 경향은 1기(2014-2016년)에는 AI 기술 중심으로 발달하는 경향을 보였고, 2기(2017-2018년)에는 AI 기술과 이용자 간의 사회적 상호 작용과 관련되어 있었으며, 3기(2019년)에는 AI 기술 중심에서 이용자 중심으로 전환되는 경향을 나타냈다. QAP 분석 결과, AI 스피커 발달에서 사업자별과 시기별 뉴스 프레임이 미디어 담론의 결정요인에 의해 사회적으로 구성되는 것을 알 수 있었다. 본연구의 함의는 AI 스피커 진화는 사업자별, 발달시기별로 모회사 기업의 특성과 이용자 간의 상호작용으로 인한 공진화 과정이 나타냄을 발견할 수 있었다. 따라서 본 연구는 AI 스피커의 향후 전망을 예측하고 그에 따른 방향성을 제시하는 데 중요한 시사점을 제공한다.
최근, 통신기술의 급속한 발전으로 인해 때와 장소에 구애받지 않고 콘텐츠를 소비하고자 하는 사용자의 욕구와 새로운 비즈니스 모델을 찾고자 하는 사업자의 바람이 맞물려 N-스크린 서비스 전략이 주목 받고 있다. N-스크린은 TV, 컴퓨터, 휴대용 단말 등 다양한 기기에서 끊김 없이 콘텐츠를 공유, 소비할 수 있도록 지원하는 스크린 확장 개념의 서비스로서 미국의 통신회사인 AT&T에서 처음 제안했던 3-스크린 서비스 전략이 발전된 형태이다. 유료 콘텐츠에 대한 N-스크린 서비스에서 유료 콘텐츠에 대한 끊김없는 스크린 전환을 지원하기 위해서는 스크린을 전환하고자 하는 기기로 일시적인 시청권한을 부여해야 한다. 하지만 접근제어 시스템을 사용하고 있는 현재의 방송환경에서는 일시적으로 권한을 부여하는 것이 불가능하다. 본 논문에서는 현재 방송환경에서 유료콘텐츠에 사용하고 있는 접근제어 기법에 대해 살펴보고 일시적인 권한 부여를 할 수 없는 이유에 대해서 살펴본 뒤 현재 사용 중인 접근제어 기법을 기반으로 추가적인 키를 사용해 시청권한 문제를 해결하는 방법을 제안한다.
방송과 융합의 시대로 접어들면서 (IP)TV 단말에서 이용 가능한 프로그램 콘텐츠 수가 급격히 증가 하였다. 이로 인해, 사용자 (시청자)가 선호하는 방송 프로그램 콘텐츠로의 접근성이 주요한 사항이 되었다. 본 논문은 유사 사용자 선호도에 기반을 둔 협업 필터링을 이용하여(IP)TV 프로그램을 효율적으로 사용자에게 자동 추천하는 연구에 관한 내용이다. 개인의 시청 프로그램 선호도를 고려하여 방송 프로그램을 추천하기 위해서, 제안하는 추천 시스템의 구성은 오프라인과 온라인 연산으로 구성된다. 오프라인 연산과정에서 (IP)TV 프로그램, 장르, 채널에 대한 개인의 선호도를 묵시적으로 추론 하는 방법을 제시하고, 동적 퍼지 클러스터링 방법을 사용하여 각 개인의 선호도에 따라 사용자들을 그룹 짓되, 특징 벡터를 장르와 채널에 대한 선호도로 결합하여 사용하는 방법을 제시한다. 또한, (IP)TV 단말에 로그인 한 활동 사용자에게, 높은 정확도로 선호 프로그램을 추천하기 위해서, 활동 사용자와 관심 시청 프로그램이 유사한 사용자들을 유사도 측정 방법을 사용하여 한 번 더 추출하고, 이 추출된 유사 취향 사용자들의 선호 (IP)TV 프로그램들에 대해, EPG를 이용하여 현재 방송되지 않는 프로그램들을 제외시킨다. 마지막 단계에서는 추천 후보 프로그램들에 대해 본 논문에서 제안하는 순위 정렬 모델을 이용하여 추천 우선순위를 결정하여 제시한다. 특별히, 본 논문은 BM(Best Match) 알고리즘을 확장하여 개인 선호도를 고려한 순위 정렬 모델을 제시한다. 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 프로그램 자동 추천 알고리듬은 2,441명의 사용자에 대해 5개의 프로그램을 추천하였을 경우, 62.1%의 예측 정확도를 나타내었다.
정부는 2004년 IT839 전략의 하나로 VoIP를 8대 신규 서비스로 지정하였고, 정부와 일부 사업자에 의해 적극적으로 추진되었다. 인터넷전화는 유선전화와는 달리 이동성이 보장되어 어디서나 인터넷 단말기만 가지고 있으면 인터넷에 연결하여 통화를 할 수 있을 뿐만 아니라 각종의 부가서비스(영상통화, 데이터전송, 인터넷접속 등)가 가능하다는 장점과 더불어 이용요금도 이동전화와 유선전화와 비교했을 때 저렴한 편이다. 국내 통신 기업들은 포화된 국내 통신서비스 시장의 새로운 비즈니스모델 창출을 위해 각종의 부가서비스 제공이 가능한 인터넷전화에 주목하고 있고 통신 소비자들은 저렴한 인터넷 전화요금과 우리나라의 가계당 통신비중이 높다는 점, 그리고 각종 부가서비스가 제공되는 인터넷전화의 긍정적 요인에 크게 반응할 것으로 보인다. 현재는 VoIP가 유선전화시장을 급속하게 대체할 것으로 예측되며, 초고속 하향패킷접속과 와이브로(WiBro: Wireless Broadband Internet)기반의 이동통신에서 VoIP가 장착이 된다면 이동전화를 위협하는 Killer Application으로 자리 잡게 될 것으로 보인다. 또한, 이 기술은 단지 음성전화 뿐만 아니라 SMS(Short Message Service), 음성채팅, 영상통화 등의 다양한 부가 서비스가 가능하며 통신.방송의 융합에 따른 방송서비스까지 가능한 실시간 멀티미디어 서비스 제공을 위한 핵심기술이라는 점에서 최근에 더욱 관심이 증폭되고 있다. 결국 인터넷 전화는 기존의 일반전화가 가진 장단점을 모두 흡수하여 새로운 혁신을 가져 올 것으로 예상된다. 향후 인터넷 전화의 발전과 대중화를 위한 발판을 마련하기 위한 후속적 연구가 지속되어야 할 것이다.
광대역 네트워크 기술의 발전함에 따라 점점 더 많은 클라이언트들이 여러 가지 VoD (Video on Demand) 서비스를 사용할 수 있게 되었다. 많은 클라이언트들을 서포트하기 위하여, VoD 전송 방식을 설계할 때 아래의 몇가지 요소들을 고려하여야 한다. 즉 사용자 대기 시간 (Viewer's Waiting Time), 매 클라이언트에서 요구하는 최대 버퍼 요구량 (Buffer Requirement at Each Client ), 비디오 전송에 요구되는 채널개수(number of channel required for video delivery)와 비디오 분할 복잡도(video segmentation complexity) 등이다. 최근의 여러 가지 VoD 서비스들 중에서 Polyharmonic과 Staircase전송 방식이 사용자 대기 시간과 매 클라이언트에서 요구하는 최대 버퍼 요구량에서 제일 좋은 성능을 보여주고 있다. 그러나 이런 방식들은 하나의 비디오를 너무 많은 세그먼트들로 나누어야 하는데 이런 방식은 동시에 관리하고 사용하는 태널의 개수가 많아지게 한다. 이런 문제들을 해결하기 위하여 이 논문에서는 시스템 복잡도를 낮추면서 사용자 대기시간과 최대 버퍼 요구량의 성능을 동시에 향상시키기 위한 방법으로 Polyharmonic과 Staircase 모델을 헤드 파트에 적용하고 기존의 VoD 전송 방식들 가운데 가장 간단한 모델인 Staggered을 뒤 파트에 적용하여 Polyharmonic-Staircase-Staggered (PSS) 방식을 제안하고 있다. 이 방식은 간단하고 효율적이다. 수학적분석을 통해 사용자 대기시간은 기존의 Harmonic Broadcasting 방식과 비교했을 때 대역폭을 조금만 더 크게 차지하면 거의 동일한 성능을 나타내고 있고 최대 버퍼 요구량은 비디오 분할 계수의 조절에 의해 Harmonic Broadcasting보다 60% 우수한 성능을 나타냄을 알 수 있다. 제일 중요한 것은 제안된 방식은 제안된 방식은 실제 용용에서 중요한 요소인 비디오 서브세그먼트의 수, 동시에 관리하는 채널의 수, 동시에 사용하는 채널의 수도 크게 감소시켰다는 것이다. 또한 다양한 환경에 따라 비디오 분할 계수를 어떻게 적절히 조정하는지도 서술하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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