의료 분야의 정보화와 다양화로 인해 한의학 분야에서도 지능화된 서비스를 제공해주는 온톨로지 기반의 지능형 의료 시스템에 관한 연구가 진행되고 있다. 지능형 의료 시스템은 온톨로지를 이용하여 복잡한 의료지식 및 개인의 의료정보등을구조화함으로써진단을과학화시키고보다나은의료서비스를제공하게해준다. 본 논문에서는 온톨로지를 이용하여 기본적인 의학 데이터, 진단 시 발생되는 임상데이터, 개인의 신체정보와 같은 세 가지 지식을 표현하여 온톨로지로 구축함으로써 개인 맞춤형 진단을 내리는데 중요한 데이터로 활용한다. 특히, 한의학진단에서는 환자 개인의 병증과 체질 등에 따라 상이한 진단 및 처방이 내려질 수 있기 때문에 개개인의 신체정보 및 질병 정보를 이용하여 사용자의 상황에 맞는 맞춤형의 진단 및 처방 서비스를 제공 해주는 지능형 진단보조시스템이 유용하다. 따라서 본 논문에서는 환자 개개인에게 맞춤형의 진단 서비스를 제공하기 위한 방법으로 개인의 신체정보 및 질병정보를 이용하여 한의학 온톨로지를 구축하고, 추론을 통해 진단을 내리는 한의학 진단보조시스템을 구현하였다.
본 연구는 다양한 빅데이터를 지역관광 정책에 활용한 제주특별자치도의 사례를 토대로, 관광빅데이터의 활용성과와 과제를 제시하였다. 가장 큰 활용성과는 관광빅데이터를 통해 급변하는 관광트랜드와 관광업계의 동향을 시의성있고 구체적으로 파악할 수 있게 되었고, 기존 관광통계를 정교화하는데 활용할 수 있었다는 점이다. 여기서 더 나아가 제주는 빅데이터의 활용 범위를 관광 현상 이해의 수준을 넘어 실시간 맞춤형 서비스 플랫폼 구축까지 영역을 확장하였다. 이것이 가능했던 이유는 데이터 수집 및 분석 환경 구축과 산·관·학의 협력적 거버넌스가 조성되었기 때문이다. 향후 해결해야 할 과제는 첫째, 민간 데이터셋 위주의 분석으로 예산 의존적이라는 한계와 둘째, 스마트관광의 궁극적 목표인 개인맞춤형서비스 구축을 위한 개인수준 데이터 수집 인프라, 개인정보보호법 등의 제도적인 문제의 해결이다. 마지막으로, 데이터 분석과 데이터 연계에 도달하기까지의 전문성과 기술적 한계들이 남아 있다.
최근 학습, 교육 및 훈련으로 일컫는 이러닝 분야에서 교육(education)과 기술(technology)이 접목된 에듀테크(edutech)에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 디지털 기기에서 자동으로 수집이 가능한 학습활동 데이터를 기반으로 학습자 개개인에게 맞춤형 학습을 제공하는 연구는 많으나, 오프라인 학습에서 추출하고 활용해야 할 데이터의 수집 연구는 적다. 이에 본 연구는 데이터 수집 연구를 위해 인공지능 컴퓨터 비전 기술을 이용하여 교재 또는 문제지의 문항 검출 방법을 연구한다. 이는 교재 또는 문제지에 대한 디지털로의 변환작업 없이도 오프라인 학습활동 데이터를 수집·저장·분석하여 지능화 교육 서비스와 연계를 통해 오프라인 학습에서도 학습자의 개인 맞춤형 학습 서비스 제공한다.
음악 스트리밍 서비스는 음악 소비 과정에서 사용자와의 다양한 상호작용이 발생한다는 점에서 사용자 경험(User Experience: UX)에 대한 이해가 중요하다. 본 연구는 사용자 경험의 '구조'(Structure)를 분석한 선행연구, 음악 서비스 사용자가 중요하게 생각하는 '품질 특성'(Quality Characteristics)에 관한 선행연구를 토대로 음악 스트리밍 서비스의 사용자 경험 모델을 개발하고 그 타당성을 검증하였다. 음악 스트리밍 서비스 사용자를 대상으로 한 설문 데이터를 분석한 결과, 기능성(검색, 브라우징, 개인화된 추천), 유저 인터페이스 사용성, 콘텐츠 품질(현재성, 충분성, 관련성), 금전적 비용이 해당 서비스에 관한 사용자 경험 결과(사용자 만족)를 결정하는 주요 요인인 것으로 밝혀졌다. 또한, 국내 서비스들과 글로벌 서비스를 비교한 결과, 기능성과 콘텐츠 품질에 대해서 사용자 경험의 차이가 있는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안한 음악 스트리밍 서비스 사용자 경험 모델은 관련 이론 기반 연구에 새로운 토대가 될 수 있으며, 실제 플랫폼들 간의 경쟁 구도 및 그들의 경쟁 전략에 대한 의미 있는 시사점을 제공한다.
가상공간(이하 VR)에서의 환경은 기존의 PC 및 스마트폰에 비해 접근하기 어렵다는 문제가 있지만, 기존 환경에 비해 더 현실감 있고 무궁한 체험과 기능을 제공해 줄 수 있다는 장점이 존재한다. 이러한 VR환경에서 최근 인기있는 AI 기술인 ChatGPT를 활용한 인터페이스와 상호작용을 연구함으로서 가상 세계에서 더욱 편리하게 일을 처리하도록 돕는 기술을 개발할 필요가 있다. VR환경에서의 ChatGPT 인터페이스와 상호작용은 개인화된 서비스 제공을 위한 연구이기도 하다. 이를 통해 사용자는 자신에게 맞는 인터페이스를 선택하고 비서 인터페이스 역시 사용자에게 최적화된 맞춤형 서비스를 제공할 수 있게 된다. 이에 본 연구에서는 VR환경에서 ChatGPT 시스템을 연동하여 편리한 상호작용 방법에 대해 설계함으로서 AI 비서 개발을 위한 이전 연구로 삼는다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 인지 서비스 제공을 위한 프레임워크들은 환경에 있는 응용 서비스들로 하여금 사용자 행동 패턴을 지속적으로 모니터링하며, 하나의 중앙집중식 서버에서 축적된 사용자 프로파일을 관리하도록 개발되어 왔다. 그러나, 전체 환경이 사용자 개개인의 서비스에 대한 요구 및 선호도를 파악하고 관리하는 일은 비효율적이다. 그리하여, 사용자 프로파일 관리 서버를 사용하지 않고 개인화된 서비스를 제공하기 위하여 휴대용 정보 단말기가 직접 사용자의 서비스에 대한 선호도를 인식하고 관리하는 사용자 프로파일 관리 프레임워크를 제안한다. 스마트 홈 환경의 이동형 사용자의 컨텍스트 인식을 위해서는 사용자 몸에 부착되어 있는 센서들이 사용자에 대한 정보를 휴대용 정보 단말기로 전달하며, 각 정보 단말기는 다양한 센서들로부터 획득한 정보와 정보단말기를 통해 제공되는 사용자의 직접적인 요구정보를 서비스 목적에 맞게 재해석하여 사용자 선호도에 맞는 서비스 내용을 제공하도록 하는 것이다. 제안된 프레임워크는 휴대용 정보 단말기를 통해 사용자와 환경과의 상호작용을 필요로 하는 유비쿼터스 기술이 활용 가능한 다양한 어플리케이션에 광범위하게 활용될 수 있다. 더 나아가, 사용자의 사적인 정보 보호를 보장하면서 개인화된 서비스 제공을 가능하게 할 수 있다.
소셜 네트워크를 비롯해 다양한 소셜 미디어 서비스들에서 대량의 멀티미디어 콘텐츠들이 공유되고 있다. 소셜 네트워크에는 사용자의 현재 상황과 관심사가 드러나기 때문에 이러한 특징들을 추천시스템에 적용한다면 만족도가 높은 개인화된 추천이 가능할 것이다. 또한 음악을 감정에 따라 분류하고 사용자의 소셜 네트워크를 분석해 사용자가 최근 느끼고 있는 감정이나 현재 상황에 대해 분석한 정보를 이용한다면 사용자의 음악을 추천할 때에 유용할 것이다. 본 논문에서는 음악을 분류하기 위한 감정 모델을 만들고, 감정모델에 따라 음악을 분류하여 소셜 네트워크에 나타나는 사용자의 현재 감정 상태를 추출하여 음악추천을 하는 방법을 제안하고 실험을 통해 제안한 방법의 유효성을 검증한다.
Purpose: Based on the results of a survey on college freshmen's smoking this study examined the application of smoking cessation programs. Methods: The opinions of 89 smokers who were college freshmen were investigated and analyzed using a survey questionnaire. Results: Among the survey respondents, the largest percentage (47.2%) replied 'little satisfied' to the question on the with campus life. Of the participants, 57.3% considered that their health state was bad because of smoking. As to motives for smoking, 'curiosity' was most frequent. Smokers had more smoking friends than nonsmoking ones. The 82% of the smokers had experience in stopping smoking. Among smoking cessation methods, the self overcoming was most frequent(50.6%). During the survey, 28 smokers applied for the cessation program and they favored e-mails for information. E-mails were sent to them once in a week for 6 weeks and short messages were sent to their cell phone in order to encourage them to read the e-mails. Conclusions: To encourage and maintain smoking cessation, it is recommended to have a personalized or small group program. More researches are needed to execute the program and evaluate results. Colleges need to have an innovative approach on smoking prevention and cessation services.
지난 10년간 국내 도서관계에서는 도서관의 장애인서비스 관련 환경이 크게 개선되었다. 관련 법안이 마련되고, 시설과 설비가 확대되고, 관련 장서와 프로그램의 수가 증가하였다. 그럼에도 불구하고 장애인의 도서관 이용 비율이 증가추세에 이르지 못하고 있다. 본 연구는 기존 연구를 분석하여 장애유형별 이용 요구를 분석하였으며, 이용자 면담과 전문가 델파이 연구를 통해 이용자들의 도서관 서비스에 대한 핵심요구를 파악하였다. 이용자들은 자원의 양적 확대와 함께 질적 확대, 개별화된 서비스와 프로그램 제공, 시설 편의성 증대, 웹과 어플리케이션의 접근성 향상, 전문적인 인력 배치 등을 요구하였다.
Jeong, Woon-Hae;Kim, Se-Jun;Park, Doo-Soon;Kwak, Jin
Journal of Information Processing Systems
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제9권1호
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pp.157-172
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2013
There are many recommendation systems available to provide users with personalized services. Among them, the most frequently used in electronic commerce is 'collaborative filtering', which is a technique that provides a process of filtering customer information for the preparation of profiles and making recommendations of products that are expected to be preferred by other users, based on such information profiles. Collaborative filtering systems, however, have in their nature both technical issues such as sparsity, scalability, and transparency, as well as security issues in the collection of the information that becomes the basis for preparation of the profiles. In this paper, we suggest a movie recommendation system, based on the selection of optimal personal propensity variables and the utilization of a secure collaborating filtering system, in order to provide a solution to such sparsity and scalability issues. At the same time, we adopt 'push attack' principles to deal with the security vulnerability of collaborative filtering systems. Furthermore, we assess the system's applicability by using the open database MovieLens, and present a personal propensity framework for improvement in the performance of recommender systems. We successfully come up with a movie recommendation system through the selection of optimal personalization factors and the embodiment of a safe collaborative filtering system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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