차세대 IT융합기술의 발전에 따라 개인화 건강관리 서비스를 위한 인프라스트럭처가 구축되면서, 사용자의 선호도 기반 서비스의 중요성이 부각되고 있다. 만성질환자가 증가함에 따라 건강관리 서비스는 특정 질병의 치료 및 관리에서 서비스 대상자에 대한 식이영양 관리로 진화하고 있다. 본 논문에서는 건강관리를 위한 혼합 필터링을 이용한 개인화 식이영양 콘텐츠 추천을 제안하였다. 제안한 방법에서는 유사한 콘텐츠만을 제공하는 추천 특수화 경향을 개선하기 위해 협력적 필터링과 이미지 기반 필터링을 결합한 혼합 필터링을 사용한다. 이를 웹 어플리케이션으로 구축하여 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도한다. 따라서 식이영양 콘텐츠를 추천하여 건강관리에 대한 만족도와 서비스의 질을 향상시켰다. 연구결과를 활용하면 시장성 증대와 고부가 가치를 창출할 수 있을 것으로 기대하며 다양한 응용분야에 활용이 가능하다.
고속 모바일 네트워크 및 고성능 모바일 디바이스 기반의 새로운 컨텐츠 서비스 제공환경의 도래로, 사용자들은 실생활공간에서 개인화된 정보를 좀 더 효율적으로 제공해 주는 서비스, 즉 엠비언트 서비스를 요구하고 있다. 이와 같은 지속가능한 형태의 엠비언트 서비스를 구현하여 제공하기 위해서는 보편타당한 서비스 구현 및 제공모델에 대한 연구가 필요하다. 본 논문은 실생활 공간에서 사용자에게 효과적으로 엠비언트 서비스를 제공하기 위하여 실생활 공간을 개인화하는 모델을 제안한다. 제안된 개인화 모델은 Public Info-space, Universal Info-space, Private Info-space의 3계층으로 구성되어있으며, 각 정보공간을 현재의 활용 가능한 기술로 구축하는 방법론에 대해서 논의한다. 제안 모델의 구현 가능성을 확보하기 위해 Wireless Mesh Network와 RTLS로 구성된 테스트베드 인프라를 대학 캠퍼스 내에 구축하고 그것을 활용한 엠비언트 서비스 구현 사례로써 길거리 게임에 대해서 설명한다.
유용한 이메일은 소비자 구매행동에 긍정적 영향을 미치며, 온라인 상점에서 소비자를 구매로 유인하는 수단이 된다. 또한 이메일을 통해 소비자와 정기적인 접촉을 갖게 되면 고객의 충성도가 개선된다. 그러나 이메일에도 한계점이 있다. 통계에 의하면, 이메일의 절반 이상이 스팸이다. 이메일 사용자가 증가함에 따라 과거 몇 년 동안에 스팸이 급속도로 증가하고 있다. 본 연구에서는 그러한 이메일 마케팅의 한계점을 극복하기 위해 온톨로지 접근법을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 방법은 스팸 메일을 제거하는데 온톨로지를 활용하는 것이 아니라 개인의 특성과 흥미를 고려하여 개인화 콘텐트를 서비스하는데 온톨로지를 적용하였다. 본 연구에서는 도메인 온톨로지를 개발하였고 기존의 FOAF도 활용하였다. 본 연구의 제안 시스템을 시나리오를 통해 검증하였다.
다수의 미디어들을 하나의 콘텐츠로 조합하여 다양한 맞춤형의 콘텐츠 소비 기능을 제공하는 콘텐츠 패키지(package)가 새로운 형태의 미디어로 표준화되고 있다. 본 논문에서는 TV-Anytime Phase-2(TVA-2)에 제안하여 현재 표준화 작업중인 패키지 데이터 모델을 제시하고자 한다. TVA-2 패키지 기반의 교육용 콘텐츠를 사용한 맞춤형 서비스 시나리오를 제안하고, 제안된 맞춤형 교육용 콘텐츠 서비스 시나리오를 지원하기 위한 TV-Anytime 패키징 기술을 설명한다. 또한, TV-Anytime 패키징 기술에 의해 다양한 종류의 콘텐츠를 매체에 상관없이 사용자의 선호도 및 소비환경(usage environment)에 적합하게 대화형(interactive) 소비 경험을 제공하는 맞춤형 서비스가 가능함을 보인다.
디지털 대전환 시대를 맞아 개인 맞춤형 교육을 실현하기 위해 교육 분야에서 인공지능 기반 학습 서비스들이 등장하고 있다. 본 연구에서는 인공지능 기반 학습 서비스를 학교 현장에 적용하기 위한 개발 방향을 살펴보고자 하였다. 인공지능 기반 수학학습 서비스로 아이스크림에듀에서 개발한 '수학의 세포들'을 선택하여 교수자 관점에서 기능별 요구를 조사하였다. 그 결과를 IPA를 활용하여 중요도와 적합도로 분석하면서 전문가 의견을 조사하여 서비스의 구체적인 개발 방향을 탐색하였다. 연구결과, 진단, 학습, 평가, 관리 등 모든 영역에서의 중요도는 평균 4.82, 적합도는 평균 4.56로 대부분의 문항에서 우수한 결과가 나타났으며, 특히 중요도가 적합도보다 높게 나타났다. 세부적인 일부 기능 중 개념 학습, 맞춤형 과제 제시, 평가 결과 분석 기능, 대시보드 관련 기능과 대시보드 내 학습 자료가 학생들이 이해하기에 직관적이지 않아 보완이 필요하다는 의견을 확인하였다. 본 연구는 교수자의 관점에서 인공지능 기반 수학학습 서비스에 대한 요구 및 전문가 의견을 정리하여 '수학의 세포들'의 방향을 탐색하는데 유의미한 정보를 제공하였다는 의의가 있다.
일반적으로 기존 검색엔진은 다수 사용자의 동일한 질의에 대하여 일률적으로 같은 검색 결과를 제공하는데, 이는 사용자 개인의 특성을 고려하지 않는 단점을 가진다. 이를 극복하기 위해서 사용자가 가지고 있는 검색 의도를 파악하여 그에 부합하는 결과를 제공하는 개인화 검색이 필요하다. 본 논문에서는 사용자 프로파일 기반 개인화 검색을 위한 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 개인화 검색을 이루기 위해 개념 네트워크 형태의 사용자 프로파일을 구성하며, 이는 사용자가 과거에 질의했던 질의어와 탐색했던 웹문서를 분석하여 자동 생성된다. 그리고 사용자가 웹문서에 대해 태그를 지정한 폭소노미 데이터를 이용하여, 개념 네트워크를 확장함으로써 개념 네트워크의 정확성을 더욱 높일 수 있다. 이 개념 네트워크를 이용하여 사용자가 부여한 질의어를 확장시킬 수 있을 뿐만 아니라, 검색결과의 중첩도를 고려하여 사용자별 검색 결과의 순위를 재산정 함으로써 개인의 특성을 반영한 검색 결과를 제공할 수 있다.
소셜 네트워크 서비스 사용자의 개인 데이터를 활용하는 것은 개인화된 영양정보의 제공을 위한 새로운 자원으로서 활용 가능하다. 기존 영양정보 제공 방식과 비교하여 사용자가 입력한 소셜 네트워크 서비스의 기록을 바탕으로 맞춤화된 정보를 제공하는 방법 및 개인화된 영양정보를 어떻게 제공할 것인지에 대한 연구는 매우 부족한 실정이다. 본 연구는 대표적인 소셜 네트워크 서비스인 페이스북의 사용자들이 입력한 텍스트 데이터를 바탕으로 개인화된 영양정보를 제공하기 위한 방안을 확인하고자 하였다. 이를 위하여 사용자의 페이스북 게시정보를 분석하여 개인별 영양정보를 효과적으로 제공하는 방식을 제시하였다. 연구의 목적에 따라, 본 연구는 수집된 데이터를 이용하여 데이터마이닝 기법 중 군집화를 수행하였다. 사용자 데이터에 대한 군집분석 결과, 나트륨과 당류가 사용자의 식단에서 중요한 변수로 추출되었다. 추가적으로 판매원/제조원에 따라 사용자의 식단과 관련하여 변수의 중요도에 차이가 있음을 확인하였다.
상황인식은 컴퓨터가 사용자의 상황을 인식하고 자동으로 유용한 서비스를 제공하는 컴퓨팅기술이다. 상황인식에 관한 대부분의 기존 연구는 일방적으로 개발자가 제공하는 상황인식서비스를 사용자가 사용하는 개발자주도형 모델을 따르고 있다. 사용자가 원하는 서비스를 스스로 정의할 수 있는 방법이 일부 제안되기도 했으나 대체로 사용하기 어렵거나 매우 단순한 형태의 서비스 구현에 머물러 있다. 본 논문은 개인의 필요에 맞춘 상황인식 서비스 구현을 목표로, 스마트홈 환경에서 사용자가 직접 실세계의 장치나 인터넷의 정보를 연동하여 다양한 서비스를 구현할 수 있도록 개발된 도비(Dobby) 모델에 대하여 설명한다. 본문에서는 도비 모델을 상세히 설명하고 일반사용자를 위한 서비스정의 방법으로 Program by selection을 제안한다. 가상 스마트홈 기반의 테스트베드에서의 실험을 통하여 도비의 서비스 개발방법이 기존의 사용자주도형 방법 연구에서 제안된 방법보다 표현력과 사용의 편의성 면에서 우수함을 주장한다.
정보기술의 발전과 인터넷 사용의 증가로 이용가능한 정보들의 양이 폭발적으로 증가한다. 콘텐츠 추천 시스템은 사용자가 원하지 않는 정보를 필터링하고 유용한 정보를 추천하는 서비스를 제공한다. 기존의 추천 시스템은 데이터마이닝 기법으로 웹 접속 기록 및 유형과 사용자가 요구하는 정보를 서비스 제공자 측면에서 분석하여 콘텐츠를 제공한다. 사용자의 선호도와 생활패턴 등의 사용자 측면에서의 정보들의 표현이 어려웠기 때문에 제한된 서비스를 제공할 수 밖에 없었다. 시맨틱 웹 기술은 이미지, 문서 등의 모든 객체를 대상으로 목적에 맞는 정보를 수집, 가공, 응용할 수 있도록 데이터 간에 잘 정의된 의미 있는 관계를 만들 수 있다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 환경에서 개인화 프로파일을 동적으로 갱신하여 반영할 수 있는 콘텐츠 추천 검색 시스템을 제안한다. 개인화 프로파일은 프로파일의 특징을 담고 있는 컬렉터, 다양한 컬렉터들로부터 프로파일을 수집하는 수집기, 프로파일 특성에 기반한 고유의 프로파일 컬렉터를 해석하는 해석기로 구성된다. 개인화 모듈은 콘텐츠 추천 서버에서 개인화 프로파일과 주기적으로 동기화할 수 있도록 도와준다. 추천 콘텐츠로 음악을 선택하여 서비스 시나리오에 따라 개인화 프로파일이 콘텐츠 추천 서버에 전달되어 사용자의 선호도와 생활패턴이 반영된 추천리스트를 제공하는지 실험한다.
최근 건강관리에 대한 국민의 관심이 높아지면서 헬스케어 서비스에 대한 인식과 이용률이 증가하고 있다. 하지만 기존의 헬스케어 서비스는 이동성의 불편함이 있으며, 정보입력의 신뢰성과 제공되는 정보의 정확성이 낮은 문제점을 가지고 있다. 본 연구는 이러한 문제점을 개선하여 스마트 폰을 활용한 m-Health 어플리케이션을 개발하였다. 이는 잘못된 생활습관으로 건강관리를 제대로 하지 못하는 20~30대를 대상으로 맞춤화된 식이추천, 심혈관 질환위험도 알림 등의 총 5가지 서비스를 제공한다. 또한 Importance-Performance Analysis(IPA)기법을 통해 일반적인 m-Health 서비스의 중요도와 본 서비스의 만족도를 비교분석하여 장점 및 문제점을 파악하였다. 개발된 어플리케이션의 IPA분석결과 m-Health 서비스를 효과적으로 제공받기 위해 필요한 12가지 항목 중 '정보 입력의 정확성 및 신뢰성', '컨텐츠 신뢰성', '건강에 적합한 서비스 추천' 등의 6가지 속성이 중요도와 만족도가 높은 영역에 속하였다. 그리고 '정보의 보안성'은 중요도는 높지만 만족도가 낮은 영역에 속하였다. 결론적으로 본서비스의 장점을 지속적으로 잘 유지하기 위해 Personal Heath record(PHR) 정보 연동과 함께 제공되는 서비스의 업 데이트 및 정보의 보안성 강화를 위한 연구를 진행할 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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