• 한국실내디자인학회논문집
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• 제27권3호
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• pp.71-78
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• 2018

The purpose of this study is to suggest customized service for managing solitary death using lifelog of the elderly living alone. The use of the lifelog technology is due to the advantage of suggesting a personalized service by analyzing the current situation by searching the past experiences of the elderly living alone. The method of study is reviewing literature and previous studies and collecting and analyzing the lifelog information of elderly living alone. The results of the study are as follows. First, it examined the problem of solitary death of the elderly living alone and tried to grasp the problem of the service using the IT technology supported by the government. Second, the lifelog information of the elderly living alone A was collected for two weeks. And the daily patterns of elderly living alone were analyzed through lifelog interpretation. Third, we proposed and discussed the residents' personalized service for managing solitary death based on the lifelog of the elderly living alone. It is an advantage of this paper that it is possible to support customized services by analyzing the general behavior of the elderly living alone and the exceptional behavior in the housing. However, the limitation of this study is that it does not reflect more subjects with various characteristics.

• 정보처리학회논문지C
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• 제16C권1호
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• pp.109-116
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• 2009

유비쿼터스 컴퓨팅 기술을 기반으로 주변 상황을 인식하고 그에 따른 상황인지 서비스를 실현하기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. u-City에서는 도시의 곳곳의 센서 등을 통해 상황 정보가 수집되고, 개인들은 자신의 모바일기기와 도시의 정보 통신 인프라를 통하여 상황인지 서비스를 제공 받게 된다. 본 논문에서는 u-City의 네트워크에 연결된 센서나 디바이스에서의 정보를 구조화하는데 유용하고 상호 관계성 및 부분적인 상황의 정보를 표현할 수 있는 OWL(Web Ontology Language)을 사용한 온톨로지를 설계하고, 수집된 상황정보와 사용자의 의도를 기반으로 서비스를 추론하는 맞춤형 u-City 서비스 제공을 위한 상황인지 추론 시스템을 제안한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제17D권1호
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• pp.53-58
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• 2010

본 연구의 목적은 스마트폰 상에서 이용 가능한 실용적인 위치 기반 서비스로 개인 맞춤형 소극장 안내 시스템을 개발하는 것이다. 본 연구에서는 이를 위해 GPS 수신기를 내장한 스마트폰에서 이용 가능한 대학로 소극장 안내 시스템을 설계 구현하였다. 이 시스템은 GPS를 이용하여 사용자의 현재 위치를 자동으로 파악하고 이를 지도에 맵핑하여 표시한다. 또한 파악된 사용자의 현재 위치를 중심으로 가까운 극장 및 공연에 대한 개인 맞춤형 정보를 효과적으로 제공하도록 설계 구현하였다. 구현된 시스템은 현장 실험을 통한 보정 작업을 통하여 실제 상황에서 효과적으로 이용 가능하도록 최적화하였다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제22권1호
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• pp.43-56
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• 2023

With the development of the e-commerce market, various types of products continue to be released. However, customers face an information overload problem in purchasing decision-making. Therefore, personalized recommendations have become an essential service in providing personalized products to customers. Recently, many studies on GCN-based recommender systems have been actively conducted. Such a methodology can address the limitation in disabling to effectively reflect the interaction between customer and product in the embedding process. However, previous studies mainly use implicit feedback data to conduct experiments. Although implicit feedback data improves the data scarcity problem, it cannot represent customers' preferences for specific products. Therefore, this study proposed a novel model combining explicit and implicit feedback to address such a limitation. This study treats the average ratings of customers and products as the features of customers and products and converts them into a high-dimensional feature vector. Then, this study combines ID embedding vectors and feature vectors in the embedding layer to learn the customer-product interaction effectively. To evaluate recommendation performance, this study used the MovieLens dataset to conduct various experiments. Experimental results showed the proposed model outperforms the state-of-the-art. Therefore, the proposed model in this study can provide an enhanced recommendation service for customers to address the information overload problem.

• 지능정보연구
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• 제14권2호
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• pp.21-44
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• 2008

최근 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 등장하고 있는 각종 서비스들은 공통적으로 상황인식 컴퓨팅(context-aware computing)의 속성을 갖고 있다. 사용자를 둘러싼 다양한 상황(context)을 인식하여 다른 곳으로 정보를 전송하거나 지능적인(intelligent) 서비스를 제공해주는 것을 유비쿼터스 컴퓨팅 서비스의 기본 속성이라고 할 때, 유비쿼터스 컴퓨팅 서비스는 웰빙케어(well-being care) 분야에도 적용될 수 있다. 본 연구는 상황인식 컴퓨팅의 속성을 스트레스 관리를 위한 새로운 서비스에 적용해 봄으로써, 스트레스 정도를 객관적으로 측정할 수 있고 스트레스를 줄여주는 개인화 된 항스트레스(personalized anti-stress) 서비스를 제공할 수 있는 방법을 고안하였다. 이를 위해 본 연구는 스트레스 지수 모델(stress index model)을 개발하고, 스트레스를 측정하여 그에 맞는 항스트레스 서비스를 제공할 수 있는 방법론적인 접근을 시도하였다. 또한, 데모시스템의 테스트를 통해 스트레스 지수 모델의 기술적 구현 가능성을 확인하였다. 뿐만 아니라, 이와 같은 방법들을 사업적 관점에서 실제 적용할 수 있는 방법의 하나로서, 스트레스 측정과 관리를 주 목적으로 하는 u-SMC(Stress Management Center)의 비즈니스 모델을 개발함으로써 스트레스 관리를 위한 유비쿼터스 컴퓨팅 서비스의 상용화 가능성도 살펴보았다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제19권4호
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• pp.29-45
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• 2009

In the information age, cheap price of information processing and advances in personalization technology have allowed companies to enhance the relationships with their existing customers and to expand their customer base by effectively attracting new customers. However, most customers are reluctant to provide their personal information to companies. This study explores the tension between companies' desire to collect personal information to offer personalized services and their customers' privacy concerns. The psychological reactance theory suggests that when individuals feel that their behavioral choice is threatened or restricted, they are motivated to restore their freedom. Therefore, despite the expected benefits from personalized services, customers may perceive the services to be restrictive of their freedom to choose. This adverse effect may undermine the relationships between companies and their customers. We conducted experiments to explore the dynamic roles of transactional and environmental factors in motivating customers to provide personal information. We revisited online privacy issues from the perspective of psychological reactance. For the experiments, we created an online shop and randomly assigned the participants to one of the two experimental conditions-high and low levels of information requirements. The results of the experiment indicate that threatening the free choice serves as a transactional cost in online profiling. On the other hand, the expected benefits of personalization services have positive correlations with customers' willingness to provide personal information. This study explains privacy based on transactional and environmental factors. Our findings also indicate that the environmental factors such as the Internet privacy risk and trust propensity do not significantly affect the willingness to provide personal information when firms required much personal information. Implications and contributions are discussed.

• 한국IT서비스학회지
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• 제21권2호
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• pp.109-126
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• 2022

The number and variety of products and services offered by companies have increased dramatically, providing customers with more choices to meet their needs. As a solution to this information overload problem, the provision of tailored services to individuals has become increasingly important, and the personalized recommender systems have been widely studied and used in both academia and industry. Existing recommender systems face important problems in practical applications. The most important problem is that it cannot clearly explain why it recommends these products. In recent years, some researchers have found that the explanation of recommender systems may be very useful. As a result, users are generally increasing conversion rates, satisfaction, and trust in the recommender system if it is explained why those particular items are recommended. Therefore, this study presents a methodology of providing an explanatory function of a recommender system using a review text left by a user. The basic idea is not to use all of the user's reviews, but to provide them in a summarized form using only reviews left by similar users or neighbors involved in recommending the item as an explanation when providing the recommended item to the user. To achieve this research goal, this study aims to provide a product recommendation list using user-based collaborative filtering techniques, combine reviews left by neighboring users with each product to build a model that combines text summary methods among deep learning-based natural language processing methods. Using the IMDb movie database, text reviews of all target user neighbors' movies are collected and summarized to present descriptions of recommended movies. There are several text summary methods, but this study aims to evaluate whether the review summary is well performed by training the Sequence-to-sequence+attention model, which is a representative generation summary method, and the BertSum model, which is an extraction summary model.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제16권3호
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• pp.35-43
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• 2023

본 논문은 생활안전지수 보정 방안에 대한 연구를 소개한다. 생활안전지수는 생활안전 예방서비스 시스템에서 제공되는 서비스로써, 개인의 일상생활 안전수준을 종합적으로 평가하여 개개인의 안전상태를 수시로 파악하고, 안전사고를 사전에 예방하기 위해 종합지수 형태로 나타낸다. 이전의 선행 연구에서는 생활안전 예방서비스를 평가하기 위한 평가 기준(항목)을 기반으로 하여 AHP(Analysis Hierarchy Process)와 Likert Scale 기법을 혼용하여 개발되었다. 이에 본 연구에서는 이러한 기존의 생활안전지수를 기반으로, 개인의 특성에 따른 보정 인자를 생활안전지수에 적용하는 방안을 탐구하고자 한다. 기존의 국가 통계를 활용한 보정 인자를 개발하여 개인 프로파일에 맞는 개별화된 서비스를 제공하는 방법을 제시한다. 따라서 본 논문은 생활안전지수 개발 및 보정 방법론에 대한 응용을 통해 사용자 맞춤형 서비스를 제공하는 방법에 대하여 제안하고자 한다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권3호
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• pp.851-860
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• 2024

디지털 시대의 도래와 함께 전 세계적으로 확산한 온라인 스트리밍 서비스, 특히 OTT(Over The Top) 서비스는 소비자들에게 주요 콘텐츠 소비 매체로 자리매김하여 그 경쟁이 치열해지고 있다. 이에 본 연구는 OTT 서비스를 소비자 관점에서 미디어 소비 패턴에 미치는 영향을 분석하였다. 소비자 중심의 서비스 가치가 OTT 플랫폼 선택, 소비자 만족도, 브랜드 충성도에 어떤 영향을 미치는지에 대해 연구하였으며, 콘텐츠의 다양성, 사용 용이성, 가격성, 브랜드 인지도, 개인화 서비스 등 다양한 요소들을 분석하였다. 연구 결과, 콘텐츠의 다양성, 사용 용이성, 가격성은 소비자 만족도와 브랜드 충성도에 긍정적인 영향을 미치는 주요 요인으로 나타났으며, 이는 OTT 플랫폼 선택에도 중요한 동기가 됨을 보여준다. 반면, 개인화 서비스는 예상과 달리 유의미한 영향을 미치지 않았다. 이 연구는 OTT 서비스 제공자들이 소비자 중심의 가치를 강화하고 경쟁력 있는 서비스를 제공하기 위한 전략 수립에 중요한 통찰을 제공한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.1-11
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• 2010

특정 기능을 중심으로 연구 개발되었던 LBS는 GPS 기능이 탑재된 스마트폰의 급속한 보급에 의해 개인을 위한 솔루션으로 점차 변모하고 있다. 이에 본 논문에서는 협업 필터링 기술에 기반한 추천 시스템을 개인용 LBS에 적용하여 위치기반 콘텐츠 제공 시스템의 개인화 방안을 제안하고자 한다. 제안하는 개인화 LBS 시스템은 사용자의 현재 위치를 중심으로 사용자가 설정한 반경 거리 안에 공유된 위치기반 콘텐츠의 선호도를 예측하여 사용자가 관심을 보일 것이라 예상되는 콘텐츠를 추천한다. 제안하는 시스템의 성능을 평가하기 위해 실지 구현한 프로토타입을 바탕으로 다양한 조건에서 선호도 예측 정확도를 관찰한 결과, 협업 필터링 기술과 LBS의 융합이 LBS의 개인화를 위한 측면에서 유효함을 확인할 수 있었다.