지난 몇 년 동안 스마트 기기의 보급을 통해 위치기반서비스(LBS)가 사회와 산업 등 여러 곳에서 주목을 받았다. 위치기반서비스는 사용자의 위치를 중요한 요소로 사용하기 때문에 모바일 사용자의 활용도가 높다. 현재 위치기반서비스는 사용자의 위치에 대한 정보만 고려하고 있으며, 이는 개인화된 서비스를 제공함에 한계가 있다. 따라서 검색 결과의 정확성에 큰 영향을 끼치는 움직임, 교통상황, 날씨, 시간, 개인정보, 선호도 등에 관한 상황정보를 고려된 서비스의 지원에 대한 필요성이 제시되고 있다. 본 연구에서는 사용자의 움직임, 선호도, 스케줄을 고려한 상황인지 추론 시스템을 설계하고, 사용자에게 개인화된 정보를 추론함에 있다. 이를 위해 Movemnet 온톨로지, 사용자 프로파일 온톨로지, 스케줄 온톨로지, 과업 온톨로지를 구축하고 이에 기반하여 스마트 어플리케이션을 개발하였다. 제작된 어플리케이션을 통해 사용자의 선호도와 움직임, 이동방향에 따른 적절한 추천 결과가 도출됨을 보였다.
메타데이터 서비스 환경과 디지털 저장장치를 갖는 PDR의 결합은 다양한 새로운 서비스를 가능하게 해 준다. 그 중 특히 역동적인 광고의 제공은 PDR에 녹화된 광고들이 사용자들에게 전혀 도움이 되지 않는, 또는 무관심한 광고가 되는 것을 방지하고, 각 사용자의 특성과 필요에 맞는 광고를 제공하여 유익한 정보제공의 역할을 할 수 있도록 하여주고, 사용자들의 광고에 대한 집중도를 높여주어 광고주들의 광고효과를 올릴 수 있도록 하여 준다. 본 논문에서는 메타데이터와 PDR을 이용하여 제공할 수 있는 다양한 종류의 역동적 맞춤형 광고제공 기능들에 대하여 정리하고, 이러한 기능의 제공을 지원하기 위하여, MPEG-21에서 정의된 디지털 아이템의 개념에 기반을 둔 광고 정보구조를 제안하고 있다. 또한 제안된 정보구조를 이용하여 전술한 역동적 맞춤형 광고 제공 기법들을 구현하는 방법에 대하여 간단히 서술하고 있다.
이동하면서도 디지털 방송을 볼 수 있는 모바일 TV가 세계에 보급되기 시작하였다. TV 또는 HDTV와 같은 대화형 데이터 서비스를 제공 하기 위해서 데이터 표현, 전송 및 처리가 아주 중요하다. 특히 제한된 대역폭과 낮은 성능의 단말과 같은 모바일 방송통신 환경에서 오디오, 비디오, 이미지 등의 다양한 멀티미디어 서비스를 제공 받기 위해서는 효율적으로 전송 및 적응형 데이터 서비스 기술이 필수적으로 요구된다. 본 논문에서모바일 환경에서 사용자 중심으로 비디오서비스 대한 미들웨어 기술을 효율적으로 개발하기 위하여 사용자 환경상황인식(Usage Environment), 개인화(Personalization)를 위한 데이터 수정 및 처리 기술, 사용자 중심으로 맞춤형 적응 서비스 미들웨어 UP-SAM(User Personalization Context-Aware Service Adaptation Middleware) 모델을 제안한다.
이 논문에서 우리는 국가연구데이터플랫폼 (DataON)의 분석서비스인 CANVAS (Creative ANalytics enVironment And System)를 제안한다. CANVAS는 연구데이터 분석 자원과 도구가 필요한 연구자들을 위한 개인화된 분석 클라우드 서비스이다. CANVAS는 마이크로서비스 아키텍쳐 기반으로 확장성을 고려하여 설계하였으며 전자정부프레임워크인 Spring 프레임워크, Kubernetes, JupyterLab 등의 오픈소스 소프트웨어를 이용하여 구축하였다. 구축된 시스템은 여러 사용자에게 개인화된 분석환경을 제공하며 고성능 클라우드 인프라 (CPU·GPU)를 활용하여 고속의 대용량 데이터 분석이 가능하다. 구체적으로 JupyterLab 이나 GUI 워크플로우 환경에서 데이터 모델링 및 처리가 가능하다. CANVAS는 DataON과 데이터가 공유되므로 사용자가 등록하거나 다운로드 받은 연구데이터는 CANVAS에서 바로 분석을 수행할 수 있다. 이로서 CANVAS는 DataON 사용자의 데이터 분석 편의성을 높이고 연구데이터 공유·활용 활성화에 기여한다.
본 연구는 OTT(Over-the-top) 서비스의 개인 맞춤형 콘텐츠와 미리보기를 사용자 경험 중심으로 분석하고, 이를 통해 미리보기 시청 경험의 발전 방향을 제안하는 데 목적이 있다. 이에 국내 운영 중인 OTT 서비스의 모바일 애플리케이션을 중심으로 콘텐츠 제공 현황을 파악하였다. 또한, 주 사용자인 20-30대를 모집하여 스티븐 앤더슨(Stephen P. Anderson)의 Creating Pleasurable Interface 모형을 토대로 작성한 질문을 통해 설문조사 및 심층 인터뷰를 진행하였다. 실험 결과, 미리보기는 콘텐츠 선택에 도움이 되지만 취향에 맞지 않았으며, 원하는 대로 시청하기 어려워 불편해하였다. 따라서 개선 방향으로는 미리보기 시청의 효율성, 취향성 및 접근성 향상을 위한 기능이 요구된다. 본 연구는 OTT 콘텐츠의 사용자 경험이나 미리보기 시청 경험에 관한 연구의 자료로써 활용되기를 기대한다.
본 연구는 경도 치매환자가 AI 음성 기술을 활용한 개인 맞춤화된 회상 치료 디지털 서비스를 이용할 때 나타나는 유의미한 효과와 실효성을 파악하는 데 연구 목적을 두었다. 이해관계자 인터뷰 결과를 해석하는 과정에서, 음성 AI 기술을 이용한 '개인 맞춤화'라는 디자인 아이디어를 도출했으며, 프로토타입을 만들어 1, 2차에 걸쳐 사용성 테스트를 했다. 주요 결과는 다음과 같다. 회상 치료 자체가 개인 경험에 영향을 많이 받으며, 맞춤화된 치료프로그램을 통해 치료 상태와 결과에 따른 맞춤 돌봄 가이드를 받을 수 있기 때문에, '개인 맞춤화'라는 컨셉이 기존 치료 방법보다 치료의 질을 높일 수 있음을 알 수 있었다. 그러나 경도 치매환자가 지닌 깜빡 잊는 인지적 특징으로 인해 발생할 수 있는 이슈들이 관찰되어, 오류를 예방하고 사용성을 높일 수 있는 마이크로인터랙션을 연구한다면 서비스의 사용성을 더욱 높일 것으로 기대한다.
본 연구는 대학 도서관 사용 증진을 위하여 개인별 맞춤 도서 추천시스템을 구축하는 것을 목적으로 한다. 특히 사용자의 아이템에 대한 선호도가 존재하는 다수의 추천시스템과는 달리, 선호도가 존재하지 않을 때에 도서 추천이 가능하도록 하는 방안인 도서관 이용자의 도서 대출 목록과 성향을 활용하여 평가지표를 생성하는 방법을 제안하고자 한다. 이용자가 아직 읽지 않은 책에 대한 예상 선호도를 산출하는 방식으로 도서를 추천하는 행렬 분해 방법인 Singular Value Decomposition(SVD)과 Stochastic Gradient Descent(SGD) 알고리즘을 활용한 모델을 구축했다. 더불어 유사도가 높은 이용자 그룹 내의 도서 대출 목록을 참조하여 추천하는 사용자 기반 협업 필터링 알고리즘을 활용해 모델을 구현했다. 최종적으로 평가지표를 활용한 세 가지 모델에 대하여 사용자 평가를 진행했다. 각각의 모델이 제시한 개인별 맞춤 도서 다섯 권의 목록을 해당 대출자에게 제공하고, 추천 도서에 대한 만족/불만족 여부를 이진화 점수화하여 모델에 대한 평가를 진행했다.
추천시스템은 소비자를 대신하여 소비자가 선호할 만한 아이템이나 서비스를 검색하여 구매할 수 있도록 한다. 추천시스템의 추천은 사용자들이 경험하지 않은 아이템들에 대한 선호 예측이기 때문에 완전하게 맞는 답이 도출되는 것은 불가능하다. 따라서 예측에 대한 평가가 수행되어야만 비로소 추천시스템이 정확한지 아닌지를 판단할 수 있다. 그러나 사용자 선호에 대한 예측 정확성만을 높이는 추천은 오히려 사용자의 만족도를 하락시킬 수 있는데 이는 사용자의 취향만을 반영한 편중된 결과로 사용자는 다양한 아이템들로 구성된 추천 결과를 받을 수 없는 필터버블 현상이 야기되기 때문이다. 품질 측정 지표의 다각화가 필요한 이유이고 대표적으로 다양성 지표가 사용된다. 본 논문에서는 추천 결과의 다양성 증대를 위한 3가지 기본 접근방법인 bin packing, weighted random choice, greedy re-ranking을 실제 e-커머스 데이터인 패션 쇼핑몰 데이터에 적용하여 도출된 결과와 F1 score에 기반을 둔 차이를 분석한다.
본 연구는 OTT 개인화된 추천서비스에 대한 프라이버시 염려와 개인정보 제공 의도에 미치는 선행요인들을 분석하였다. 먼저 OTT 개인화 추천시스템의 특성을 정확성, 다양성, 신기성으로 하였고, 성격 5요인 모형인 친화성, 정서적 불안정성, 성실성, 외향성, 경험에 대한 개방성을 활용하였다. 또한 지각된 투명성을 추출하여 정보 프라이버시 염려, 개인정보 제공 의도 간의 관계를 분석하였다. 그리고 서비스 혜택과 개인정보 제공 의도 간의 관계를 살펴본 후 프라이버시 염려와 개인정보 제공 의도에 있어 조절 효과가 있는지 분석하였다. 연구 결과에 따르면 개인화 추천시스템 특성들은 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났으나, 성격 5요인 중 정서적 불안정성, 외향성, 경험에 대한 개방성은 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 지각된 투명성 역시 프라이버시 염려에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 프라이버시 염려와 서비스 혜택은 개인정보 제공의도에 유의미한 영향을 미치며 프라이버시 염려와 개인정보 제공의도 간에 서비스 혜택이 조절효과를 가지는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 OTT 기업들이 사용자들의 프라이버시 보호 행동을 이해하는데 도움을 줄 것으로 본다.
사물 인터넷은 여러 산업분야에 적용되어 새로운 서비스를 창출하는 기술 중 하나로 주목 받고 있다. 사물 인터넷은 기존의 네트워크 기술을 활용하여 사물들 간의 인터넷 연결을 제공하여 서비스를 창출 할 수 있다. 사물 인터넷을 이용하여 다양한 데이터의 수집되면서 사용자 맞춤형 서비스들이 만들어 질 수 있다. 농업 분야에서도 사물 인터넷을 이용하여 지속 가능한 농업 실현과 경쟁력 제고를 추진하고 있고 농업에서의 사물 인터넷 융합은 스마트 농업으로의 확대를 추진하고 있다. 국내에서도 사물 인터넷 기술을 이용한 농업 경쟁력 제고를 위해 농림축산식품부에서는 스마트 팜 확산 대책을 마련하여 추진하고 있다. 그러므로 본 논문에서는 사물 인터넷 기반의 농업 융 복합 사례 연구를 통해 향후 스마트 농업의 발전 모델을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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