In this paper we introduce a design and implementation of an agent for multimedia retrieval and personalized broadcasting service. It is compliant with TV Anytime Forum specifications and supports searching location resolving, storing and streaming of remote multimedia contents. For this service, we implemented a contents server, a 메타데이터 database server, a location resolution server and a client terminal is implemented The Client terminal gathers content information by SOAP of operation, and it has a user preference module and usage history module that make user information. The personalize service agent recommends suitable contents to user by similarity algorithm.
With the developing of current multimedia broadcasting, user will be provided for lots of various content through the various channel and media. Content provider and consumer want the various service using content with the better quality which is fit to users' preference. For transmitting this content in the limited transmission channel capacity, it needs to transmit the highly compressed content. The content of 3D mesh model-based on MPEG-4 enables the various content service that provides the lower size and the resonable quality, and Personalize(Targeting) service just provide the contents that user more wants and likes. This paper presents the study on the targeting service using compression of 3D mesh model-based on MPEG-4 and the adaptation of Embedded Graphic application program using it.
웹 2.0 이라 불리는 현 웹의 패러다임은 개방, 공유, 참여로 압축하여 말할 수 있다. 이 속에서는 사용자의 참여와 공유로 콘텐츠가 생산 또는 재생산된다. 이러한 콘텐츠는 사용자의 관심을 반영하기 때문에 사용자가 어떠한 콘텐츠를 만들어 냈는지, 수집했는지 등을 분석하면 사용자의 관심 범주를 추출할 수 있다. 본 논문에서는 사용자가 소셜 북마킹 서비스를 이용하며 생성한 태그를 바탕으로 사용자의 관심 범주를 추출하여 이를 통해 개인화 콘텐츠 제공 서비스를 제안한다. 우선, 웹 서비스에서 제공하는 피드를 이용하여 사용자가 생성한 태그 중 가장 많이 쓰인 10개의 태그와 그것들과 관련 있는 태그들만 모아서 관심 범주을 추출하기 위한 태그 집합을 구성한다. 구성된 태그 집합을 바탕으로 피어슨 상관 계수를 통해 태그 간 동시 사용률을 조사한다. 이후 사용자 흥미에 부합하는 콘텐츠를 검색하기 위해 조사된 동시 사용률을 바탕으로 검색 키워드 그룹을 추출한다. 이렇게 만들어진 키워드 그룹들은 사용자의 평소 관심사와 관련된 콘텐츠를 검색하는데 사용되며, 이를 통해 사용자의 관심 있는 내용의 콘텐츠를 사용자의 특별한 검색 절차 없이 제공받는다. 이러한 방식을 통해 사용자가 원하는 정보를 입력하는 절차 없이도 웹에 축적된 사용자의 정보를 사용하여 자동으로 개인화된 콘텐츠를 제공할 수 있을 것으로 기대 된다.
본 연구는 블렌디드 러닝을 위한 자동차 엔진 부품 조립에 대한 증강현실 콘텐츠 개발을 하고 설문을 통해 교육 효과의 유용성을 확인하였다. 자동차 엔진 조립에 대한 커리큘럼을 설계하고, 각 커리큘럼에 따라 조립해야 할 부품의 모양, 위치, 조립 순서 등을 증강현실 콘텐츠로 개발하였다. 개발된 증강현실 시뮬레이션 콘텐츠는 학습자 중심의 협력 활동과 결합하여 학생들이 능동적으로 학습할 수 있도록 하였고, 교사는 촉진자 역할을 수행하도록 설계하였다. 본 콘텐츠와 전통적인 학습을 한 학생들과 비교 실험하여 약 2배의 학습 시간이 절감되는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 학생들의 문제해결, 프로세스 기술, 시스템 기술 및 인지 능력 등이 강화되는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문은 가상대학 학사지원을 위한 지능형 메신저 기술에 관한 연구이다. 지능형 메신저는 학교 내에 구축된 교내 망을 이용하여 구축된 인트라넷 환경에서 사용된다. 본 논문에서는 지능형 메신저를 통해 학생과 교수간의 보다 효과적인 커뮤니케이션을 구현하기 위한 기술들을 제안한다. 인트라넷 기반 메신저는 같은 네트워크 혹은 소속된 그룹의 구성원들 간의 간단한 메시지 전송과 멀티미디어 채팅서비스를 지원하며 학사 데이터베이스의 정보를 이용해 각 사용자성향에 맞는 정보를 제공하며 자신이 속한 구성원에 대한 그룹 관리 기능을 통해 효과적으로 그룹을 관리 할 수 있도록 한다. 본 논문에서 제안된 지능형 메신저의 구현을 위해 JMF(Java Media Frame work), RMI(Remote Method Invocation), XML등의 기술을 제안했으며 이를 통해 효과적인 커뮤니티를 구축하고자 한다.
본 논문에서는 이러닝의 교육적 효과를 높일 수있 는 '목표지향 개인화 이러닝 시스템'에 대한 모델을 제시하고 구현하였다. 이 모델을 따른 시스템은 학습을 이끌어 나가는 원동력이 되는 학습목표를 학습자가 선택하도록 하여 자기 주도 학습을 가능하게 하였다. 제안한 시스템을 구현하기 위해서 SCORM 2004 표준을 수정하여 개인화와 관련된 새로운 표준을 제안하였는데 첫째로 콘텐츠 사용통계에 관한 표준을 제안하였고, 둘째로 학습을 이끌어 가는 목표를 표현하는 표준을 제안하였다. 셋째로 앞서 제안한 시스템의 한 부분인 콘텐츠 모델과 시퀀싱 정보모델을 다루는 각각의 표준을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 모델과 표준을 이용하여 시스템을 구현한 후 다른 특성을 가진 학습자들에게 각각 다른 학습경로가 제시되는 것을 보임으로써 개인화 학습이 가능함을 증명하였다.
디지털 방송은 아날로그 방송에 비해 시청자의 선호에 기반한 방송 서비스를 제공함으로써, 시청자에게 개인화된 TV시청환경을 위한 기술적 배경을 제공할 수 있다. 하지만, 현재의 디지털 방송은 개개인에 따라 차별화 된 방송 서비스에 관련하여 전자 프로그램 가이드 (EPG) 나 초기 단계의 데이터 방송 정도의 한계를 보여주고 있다. 따라서, 본 논문에서는 진보된 개인화된 방송 서비스를 시청자에게 제공함으로써, 보다 시청자 개인에게 차별성과 편의성을 제공하는 방송 환경을 개발하고자 한다. 상기의 목적을 위하여, 시청자의 행위를 최소화할 수 있는 지능형 방송 시스템과 단순한 콘텐츠 부가정보가 아닌, 콘텐츠 레벨의 시멘틱(semantic) 정보에 기반한 방송 서비스들을 제안한다 지능적인 방송 시스템을 구현하기 위해, 지능형 에이전트 기술을 적용하고 콘텐츠의 시멘틱 정보의 생성을 위하여, MPEG-7 과 TV-Anytime Forum (TVAF)의 규격을 이용하였다. 콘텐츠 레벨의 방송 서비스들로써 사용자 단말에서 실시간 콘텐츠 필터링(filtering)과 개인화된 비디오 스키밍(skimming) 서비스들을 설계하였다. 본 논문에서는 제안된 시스템의 유용함을 증명하기 위하여 멀티 에이전트 플랫폼을 이용한 테스트 베드를 제작하고, 이를 기반으로 제안하는 방송 서비스들을 입증하였다.
방대한 콘텐츠가 생산되고 소비되면서 빅데이터를 활용한 개인 추천 서비스가 최근 주목 받고 있다. 개인 추천 서비스를 위하여 개인 정보나 콘텐츠 평가 정보를 수집하는 것은 서비스 제공자 입장에서 중요해지고 있다. 기존 연구들은 적은 평점 정보로 더 나은 추천을 제공할 수 있는 알고리즘을 제안하거나, 평점의 양을 늘리기 위한 서비스 디자인을 제시하였다. 그러나 추천서비스 사용자가 어떤 동기로 평점을 입력하고, 서비스를 지속적으로 사용하는지에 대한 연구는 거의 없었다. 본 논문에서는 추천 서비스를 사용하고 있는 사용자들을 심층 인터뷰하여 평점 입력의 동기와 평점의 의미에 대하여 탐구하였다. 그 결과, 서비스를 경험 하면서 평점의 의미와 활용 정도가 달라짐을 알 수 있었다. 초기 평점을 입력할 때에는 과거 경험에 대한 데이터베이스를 구축하는 의미로 활용하였고, 초기 평점 단계를 지나면 현재의 느낌과 생각을 반영하는 도구로 활용하였다. 이 과정에서 자신의 평점 체계를 정교하게 다듬으며 자신만의 의미를 부여하는 모습을 보였다. 마지막 단계에서는 자신의 평점 체계뿐만 아니라 다른 사람의 평점 체계나 평점의 의미를 읽어내고 적극적으로 활용하는 모습을 보인다. 서비스에서 제공하는 알고리즘의 한계를 파악하고 있기 때문에 서비스의 추천을 불신하기도 하였다. 연구 결과를 바탕으로 추천 서비스에 대한 실무적 시사점을 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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