• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.173-183
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• 2019

최근 세종시는 개발 및 정비가 추진되면서 여러 분야에서 발생하는 사회문제를 해결하기 위해, 축적된 데이터의 활용이 대두되고 있다. 세종시가 추진 중이거나 추진예정 중인 정책의 품질 제고 및 사회적 변화에 대응하는 정책수립 및 운영에 축적된 데이터를 활용하여 과학적 정책수립의 필요성이 강조되고 있다. 특히, 경제사회구조의 급속한 변화 속에서 한정된 자원을 유효하게 활용하여 시민이 신뢰하는 정책을 전개하기 위해 데이터를 활용한 객관적인 접근으로 정책수립 과정에서 더욱 정확한 정책을 형성하는데 필요한 데이터 정비와 증거기반의 정책 검토가 더욱 강조되고 있다. 본 연구는 세종시 증거기반 정책수립을 위한 대시보드 구축을 위해 파일 데이터, 오픈 API, 주요 생활지표 데이터, 분야별 정보 데이터, 통계간행물, 통계DB 데이터를 활용하여 데이터 인포그래픽 대시보드를 디자인하였다. 대시보드 디자인은 세종시 생활지표인 사회, 인구, 경제, 부동산, 교통, 환경, 건강, 인프라 지표 데이터를 시각화하고, 데이터를 상호 연계하여 정책수립 및 운영에 주요 사회동향을 파악하는데 적용·활용될 수 있도록 구조적 마크업(HTML), 표현 및 레이아웃(CSS), 자바스크립트 (JavaScript)로 인포그래픽 대시보드를 디자인하였다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.25-44
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• 2013

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.