급변하는 모바일 환경에서 스마트폰을 비롯한 모바일 기기는 엔터테인먼트, 비즈니스, 정보서비스 등 사용자들의 삶의 방식을 직접적으로 변화시키는 핵심 도구로써의 역할을 하고 있다. 모바일 서비스 중 특히 사용자의 위치정보를 활용하여 서비스를 제공하는 위치기반 서비스(Location Based Service)는 검색, 증강현실, 모바일 SNS(Social Network Service), 게임 등의 다른 서비스 및 콘텐츠와 결합하여 사용자의 다양한 요구를 충족시키며 주요 서비스로 자리 잡아 가고 있다. 본 논문에서는 모바일 서비스가 갖는 잠재적 가능성을 이용하여 모바일 기기의 사용성을 증대시키며, 서비스의 복잡성을 해결하기 위하여 복잡한 태스크를 숨기고 사용자를 대신하여 프로세스를 수행시킬 수 있는 방안에 중점을 둔다. 사용자의 의도 혹은 선호도를 파악하여 사용자에게 개인화된 서비스를 제공하는 PA(Personal Assistant) 에이전트의 개념을 모바일 환경에 적용하기 위한 기법을 제시한다. 사용자의 선호도를 파악하고 개인화된 서비스를 제공하기 위하여 클러스터링 알고리즘과 데이터 분류 알고리즘을 사용하였다. 실험을 통하여 사용자 패턴별로 생성한 클러스터에 분류 알고리즘을 적용한 결과에 대한 분류정확도를 측정하였으며, 제안한 기법의 클러스터별 분류 정확도는 기존의 기법과 비교하여 17.42% 증가하였다.
근래 들어 개인 적응형 서비스에 대한 관심이 높아지고 있으나 아직 음악에 관련된 서비스는 보편화되어 있지 않다. 그 이유는 음악의 관련 정보를 분석하는 것이 텍스트 기반의 자료에 비해 어렵기 때문이다. 이에 본 논문은 사용자가 선택했던 음악을 분석해서 사용자의 성향을 파악하고 그와 유사한 음악을 추천해주는 시스템을 제안한다. 음악의 속성을 추출하는 방법으로 음파 분석 기법을 사용한다. 음파에서 세 가지의 수치화된 속성을 추출하여 이를 특성 공간에 나타낸다. 이 때 사용자가 선택한 음악이 많이 모여 있는 군집을 분석한다면, 사용자의 취향을 파악할 수 있다. 하지만 몇 개의 군집이 형성될 것인지를 예측하기란 쉽지 않다. 이를 해결하기 위하여 군집의 수를 상황에 따라 유동적으로 변경할 수 있는 가변형 K-means 기법을 제시한다. 이 기법은 군집의 직경 크기를 제한하여, 일정치 이상일 때 군집의 수를 늘리는 방법으로 데이터의 범위를 알고 있을 때 매우 효율적으로 적용할 수 있다. 이 방법을 이용하여 군집의 중심을 찾고 이와 가까운 음악을 추천한다. 또한 사용자의 성향은 꾸준하게 변화하므로 본 논문은 사용자가 근래에 선택한 음악의 반영 비율을 높이고자 무게의 개념을 이용한 시간 가중치 기법을 적용하였다. 그리고 음악의 발매 시기도 고려하여 음악을 추천하는 시스템을 제안한다. 제안 방법의 검증을 위하여 100개의 음악 조각을 통한 실험적 검증을 하였으며 그 결과 제안 방법이 효과적인 것을 보인다.
본 연구는 개별유연화서포트서비스에 참여한 발달장애인의 경험을 이해하고자 하였다. 연구방법은 사례연구를 통해 장애인복지관을 이용하고 있는 장애인 당사자와 당사자를 지원하는 적극적 지원자에게 심층면접을 진행했고, 관련된 자료를 분석하였다. 본 연구자는 이를 통해, '지역사회로 나오기', '삶의 다양한 선택을 실험해 보기', '주체적인 삶 살아가기'라는 3가지 핵심 범주를 도출하였다. 이를 통해 다음과 같이 제언하고자 한다. 첫째, 의사소통과 자기결정이 제한된 발달장애인도 참여 과정을 통해서 주도적으로 서비스를 참여할 수 있도록 해야 한다는 것을 볼 수 있으며, 과정에서 당사자에 대한 적극적인 지원이 필요한 것으로 보인다. 둘째, 기관 중심의 서비스에서 탈피하여 당사자를 중심으로 하여 그들을 위한 계획과 지원이 이루어질 필요가 있다. 셋째, 당사자의 자기결정, 선택 및 통제를 위해 충분한 예산 지원을 선행되어야 한다. 넷째, 지역사회에서 함께 참여함으로써 일상적 삶을 누릴 수 있어야 하며, 지역사회의 참여를 위한 지역 주민의 인식 변화가 필요하다. 다섯째, 한시적인 지원이 아닌 지속적인 지원이 필요하다. 마지막으로, 당사자의 목소리를 경청하고 권리를 대변하기 위한 우리 모두의 노력이 필요할 것이다.
Companies and governments in an era of big data have been tried to create new values with their data resources. Among many data resources, many companies especially pay attention to data which is obtained from Social Network Service (SNS) because it reveals precise opinion of customers and can be used to estimate profiles of them from their social relationships. However, it is not only hard to collect, store, and analyze the data, but system applications are also insufficient. Therefore, this study proposes a S-POS (Social POS) system which consists of three parts; Twitter Side, POS Side and TPAS (Twitter&POS Analysis System). In this system, SNS data and POS data which are collected from Twitter Side and POS Side are stored in Mongo D/B. And it provides several services with POS terminal based on analysis and matching results which are generated from TPAS. Through S-POS system, we expect to efficient and effective store and sales managements of system users. Moreover, they can provide some differentiated services such as cross-selling and personalized recommendation services.
Purpose: The purpose of the study was to understand low-income elders' experiences of community-based u-Health services. Methods: Qualitative data were collected from 11 participants. All interviews were recorded and transcribed verbatim. The transcribed data were analyzed using qualitative content analysis. Results: Three themes and eight sub-themes emerged as a result of analysis. The three main themes were 'recovered confidence and health condition,' 'trial and error in change,' and 'hope.'The eight sub-themes were 'the burden and efforts to overcome it in using bio-signal device,' 'ambivalence due to changing lifestyle,' 'increase of care time, decrease of pressure', 'conflict under environmental constraints,' 'difficulty in prioritizing health management,' 'discouragement in handling new devices,' 'desire not to be a burden to their children-gradual fulfillment of learning needs,' and 'long for broadening coverage range of services.' Conclusion: The findings of this study demonstrate that low-income elders among the participants have different needs in using u-Health services. Therefore, health professionals need to give personalized education to deal with their conflicts and requirements, especially emotional and environmental support in order for them to successfully accept the u-Health services for self-care.
As smartphones and tablets are drastically spreading, mobile IPTV service becomes very important emerging issue in addition to existing DMB broadcasting, and the consumption of personalized multimedia services is increasing in the mobile Internet environment. While the previous research focuses on influencing factors of the initial acceptance intention of the mobile IPTV Service, this study intends to find the factors that affect continuous use intention of the mobile IPTV service which has become one of core services in the mobile environment. The research model and the hypotheses of this study could be derived on the basis of four referent theories (that is, mobile service quality model (MOBISQUAL), post acceptance model (PAM), expectation confirmation theory (ECT) and extended technology acceptance model (ETAM)). In order to empirically test the hypotheses, the field survey was conducted for 278 respondents. Twelve ones of fifteen hypotheses were found to be statistically significantly adopted from the results of structural equation model analyses using Smart PLS 3.0. The theoretical contribution of this study is to empirically investigate the factors that affect the continuous use intention of mobile IPTV service. And the practical contribution is to provide the implementation guidelines of managing the service quality to enhance the competitive power of mobile IPTV business.
Recently, online job websites have been activated as unemployment problems have emerged as social problems and demand for job openings has increased. However, while the online job platform market is growing, users have difficulty choosing their jobs. When users apply for a job on online job websites, they check various information such as job contents and recruitment conditions to understand the details of the job. When users choose a job, they focus on various details related to the job rather than simply viewing and supporting the job title. However, existing online job websites usually recommend jobs using only quantitative preference information such as ratings. However, if recommendation services are provided using only quantitative information, the recommendation performance is constantly deteriorating. Therefore, job recommendation services should provide personalized services using various information about the job. This study proposes a recommended methodology that improves recommendation performance by elaborating on qualitative preference information, such as details about the job. To this end, this study performs a topic modeling analysis on the job content of the user profile. Also, we apply LDA techniques to explore topics from job content and extract qualitative preferences. Experiments show that the proposed recommendation methodology has better recommendation performance compared to the traditional recommendation methodology.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권2호
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pp.63-69
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2022
We develop a smart tourism information system that provides smart tourism services to free independent tourists (FITs) through various content distribution channels such as mobile apps, Instagram, YouTube, and chatbots. The smart tourism information system provides location and storytelling-based tourism information, accommodation, restaurant information, and recommended travel products so that tourists can create a travel itinerary based on personalized situation awareness. The smart tourism information system also provides smart tourism services using commercial maps, navigation, and weather forecast APIs from the Korea Meteorological Administration to provide smart tour guide services to tourists who travel according to the travel itinerary. In this paper, we develop the React Native app that provides smart tourism services provided by the smart tourism information system. The smart tourism React Native app has implemented two methods: a method that directly connects to the smart tourism information system, and a method that provides services by interworking through the GraphQL Query Language developed by META (Facebook). The smart tourism React Native app implements OSMU (One Source Multi-use) by providing tourism information from mobile apps, photos from Instagram, and drone videos from YouTube as an integrated UI.
개인화된 데이터와 함께 콘텐츠 제공 등의 서비스를 사용자가 쉽게 이용할 수 있는 연구가 활발히 진행되고 있다. 다양한 디바이스와 단말기에서의 정보 이용 및 서비스의 융합은 수많은 콘텐츠에서 양질의 콘텐츠를 사용자가 원하는 시간과 장소에서 어떠한 개인화 메커니즘을 이용해서 제공하는지에 대한 필요성을 제시한다. 기존 메커니즘은 각 서비스 제공자별로 분리된 선호도와 개인 정보를 가지고 있어 다른 서비스 제공자가 다루기 힘들며 서비스 사용자들이 직접 설정하고 관리해야 하기 때문에 매우 불편하다. 본 논문에서는 사용자의 프로파일을 서비스 제공자에 상관 없이 동적으로 통합 관리하기 위해 시맨틱 서비스 제공 및 확장성을 위한 미들웨어인 OSGi기반 시맨틱 사용자 프로파일 관리자를 제안한다. 또한 사용자 프로파일링, 온톨로지 도메인 모델, 시맨틱 추론이 가능한 개인화된 시맨틱 프로파일 모델을 정의한다. 논문의 타당성을 검증하기 위해 시맨틱 프로파일은 OSGi기반에서 동작하도록 번들로 구현한다. 사용자가 서비스 지역에 들어오면 다양한 디바이스 및 단말기의 시맨틱 사용자 프로파일에 시맨틱 서비스를 대응하여 매치한다. 제안한 시스템은 사용자 프로파일에 대한 서비스의 매칭과 사용자 프로파일에 대한 사용자 프로파일 또는 다른 서비스에 대한 매칭을 쉽게 확장시킬 수 있다.
본 논문에서는 연구기관의 포털 사례를 분석하고 지식근로자의 업무처리에 적합한 Enterprise 2.0 기반의 업무맞춤 포털모델을 제안하였다. 그리고 자신의 업무에 정렬된 정보 서비스를 선택, 배치 및 One-Click으로 사용할 수 있는 서브모델을 개발하였다. 현재는 사용자들로부터 사용경험을 수집하는 단계에 있으나 사용경험이 누적되면 제안 모델의 효용성을 분석하고 부족한 점은 보완하여 향후에는 보다 완전한 모델을 제시할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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