Digital signage has recently developed as a variety of forms of a large, high-resolution display provides ultra-high resolution panoramic sights to the user or provide personalized advertising through user interaction. It is also expected research and development of the open digital signage and to be equipped web-based interoperability content management system for ultra high-definition video content services with terminal equipment of a large multi display signage. In this paper, we study the implementation displayed in conjunction with more than a dozen high-resolution display in the ultra-high-resolution video and the technology of a multi-play sync video terminal using the synchronization technique for the several individual content of atypical picture resolution high definition video.
웹서비스에서의 주요 수익원중 하나로 등장한 광고는 기존의 미디어들과 비교해서 잠재고객 세분화가 가능하다는 점이 가장 큰 특징이다. 즉, 개인의 특성에 따라서 선별적으로 광고를 제공할 수 있으며, 정확한 광고효과 측정도 가능하다. 따라서 웹 광고관리 시스템들은 고객의 환경특성 또는 등록내용을 바탕으로 광고를 제공하고, 광고효과를 관리하여 광고주에게 제공하는 형태로 구성되어 있다. 그러나 이러한 광고관리 시스템들은 고객, 광고주, 정보제공자(ISP)의 요구사항 또는 특성의 모델링 및 이러한 요구사항들간의 매칭과 조정에 있어서 문제점이 많다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 이 논문에서는 다중상속이 가능한 수형 구조의 광고분류 체계를 중심으로, 칸텐츠 내부에서의 특성관리, 규칙을 사용한 광고대상 설정, 사용자의 기본 특성 및 사례분석을 사용하는 개인화 된 웹 광고 지원시스템을 제안한다.
As there has been growing interests in PHR-based personalized health management project, various institutions recently explore safe methods of recording personal medical and health information. In particular, innovative medical solution can be realized when medical researchers and medical service institutes can generally get access to patient data. As EMR data is extremely sensitive, there has been no progress in clinical information exchange. Moreover, patients cannot get access to their own health data and exchange it with researchers or service institutions. It can be operated in terms of technology, yet policy environment are affected by state laws as well as Privacy and Security Policy. Blockchain technology-independent, in transaction, and under test-is introduced in the medical industry in order to settle these problems. In other words, medical organizations can grant preliminary approval on patient information exchange by using the safely encrypted and distributed Blockchain ledger and can be managed independently and completely by individuals. More apparently, medical researchers can gain access to information, thereby contributing to the scientific advance in rare diseases or minor groups in the world. In this paper, we focused on how to manage personal medical information and its protective use and proposes medical treatment exchange system for patients based on a permissioned Blockchain network for the safe PHR operation. Trusted Model for Sharing Medical Data (TMSMD), that is proposed model, is based on exchanging information as patients rely on hospitals as well as among hospitals. And introduce medical treatment exchange system for patients based on a permissioned Blockchain network. This system is a model that encrypts and records patients' medical information by using this permissioned Blockchain and further enhances the security due to its restricted counterfeit. This provides service to share medical information uploaded on the permissioned Blockchain to approved users through role-based access control. In addition, this paper presents methods with smart contracts if medical institutions request patient information complying with domestic laws by using the distributed Blockchain ledger and eventually granting preliminary approval for sharing information. This service will provide an independent information transaction and the Blockchain technology under test will be adopted in the medical industry.
유비쿼터스 정보기술이 의료서비스와 융합되면서 자가 건강관리에 필요한 다양한 형태의 콘텐츠에도 영향을 주고 있다. 특히 웹과 모바일 환경의 빠른 변화로 다량의 헬스케어 콘텐츠가 예상되기 때문에 검색의 효율성이 중요하다. 더구나 콘텐츠의 개인 맞춤형은 더 세밀하고 필요하며 단순한 키워드 중심의 검색방식에서도 환자 또는 사용자 요구와 특성에 맞도록 효율적인 검색방식이 필요하다. 따라서 콘텐츠의 의미를 시스템이 빠르게 이해할 수 있도록 정확한 시맨틱 검색이 필요하며 이를 위한 헬스케어 온톨로지를 모델링은 매우 의미 있다. 따라서 본 연구에서는 Protege 툴을 활용하여 헬스케어 콘텐츠 중 음식(Food) 클래스와 하위 클래스를 설계하고 각 클래스에 대한 제약조건 및 관계를 정의하여 실제 시스템에서 활용할 수 있는 시스템도 모델링하였다. 이렇게 모델링된 헬스케어 콘텐츠 온톨로지는 환자나 사용자들에게 원하는 정보를 신속하고 정확하게 검색할 수 있는 기반을 제공해준다.
케이블TV, 위성방송, IPTV의 출현으로 시청자는 다양한 TV 프로그램을 제공받을 수 있게 되었지만 여가시간이 감소함에 따라 TV 시청시간이 줄어들게 되면서 시청자는 자신이 원하는 시간에 원하는 프로그램을 보고자 하는 욕구가 점점 더 증가하게 되었다. 이와 더불어 2009년 이후 급속한 시장 확산이 이루어지고 있는 스마트폰은 기존의 디지털기기와 연동하는 서비스의 제공을 통해 본격적인 스마트 네트워크 미디어 시대로의 진입을 가속화하고 있다. 최근 이 두 기기를 결합하여 스마트폰으로 TV를 제어하는 등의 TV연동형 기능이 등장하고 있는 바, 본 연구에서는 단순한 TV제어에서 더 나아가 효율적인 TV시청을 위해 개인의 시청패턴을 분석하는 추천기법을 활용하여 방송콘텐츠를 추천해주는 스마트폰 어플리케이션의 콘셉트를 제시하고자 하였다. 인터랙션과 UI 디자인의 구체적 방향을 제시하기 위해 기존 연구 및 TV 연동형 어플리케이션과 제품의 사례를 분석하였으며, 설문조사를 통해 연구의 필요성과 당위성을 확인하고 그에 근거하여 적합한 UI구조를 제안하고자 하였다.
은행, 병원과 같은 기관이나 기업은 효율적인 개인별 서비스를 위해 정보주체의 동의하에 개인정보를 수집 관리하고 있다. 저장된 개인정보는 정보주체마다 민감도의 차이가 존재한다. 같은 속성정보 누출시 개인이 느끼는 민감도에 따라 프라이버시 침해정도가 다르다. 그러나 현재 기관이나 기업에서 민감도에 상관없이 일괄적으로 보호하고 있다. 이 논문에서는 정보주체의 민감한 정보 항목을 개인별정책에 반영하고 개인에 의해 지정된 민감한 개인정보 접근에 대해 엄격하게 제한하는 프라이버시 정책 기반의 접근제어 기법을 제안한다. 제안 기법에서 개인정보는 정보주체별로 각기 다른 키로 암호화하여 데이터베이스에 저장된다. 정보주체는 자신의 민감한 정보의 접근권한에 대한 정책을 세우며, 개인별정책과 기관 프라이버시정책에 따라 허가된 정보사용자에게 정보를 제공하므로 써 정보 접근의 통제가 가능하다.
웹 2.0의 발전과 스마트 디바이스의 보급은 제한적인 정보와 평면적인 서비스에 맞춤화된 기존의 웹서비스를 탈피하여 사용자가 원하는 다차원적인 정보와 다양한 서비스가 융합된 형태의 매쉬업 서비스를 탄생시키는 요인이 되었다. 매쉬업 서비스는 다양한 웹서비스가 융합된 서비스를 지칭하며 웹서비스의 인터페이스인 Open API를 통해 보다 손쉽게 지원되고 있다. 하지만 현재의 매쉬업 서비스는 개발자 중심의 서비스 제공 방식으로 인해 개인 맞춤화된 서비스를 제공 받고자 하는 다양한 사용자의 욕구를 충족시키지 못하는 문제점이 있다. 이러한 문제점 해결을 위해 매쉬업을 손쉽게 하는 매쉬업 프레임워크에 대한 연구가 다양하게 이루어지고 있지만 아직 그 수준이 미비하다. 본 논문에서는 동적으로 웹서비스를 합성하여 매쉬업 서비스를 제공하는 매쉬업 프레임워크의 요소기술로써 Open API 자동 합성을 위한 Open API 선별 기법 및 합성 방안에 대해 소개 하였다.
기존의 인터넷 웹사이트에서는 사용자의 만족을 극대화시키기 위하여 사용자별로 개인화 된 서비스를 제공하는 협력적 필터링 방식을 적용하고 있다. 협력적 여과 기술은 비슷한 선호도를 가지는 사용자들과의 상관관계를 기반으로 취향에 맞는 아이템을 예측하여 특정 사용자에게 추천하여준다. 그러나 협력적 필터링은 추천을 받기 위해서 특정 수 이상의 아이템에 대한 평가를 요구하며, 또한 전체 사용자에 대해 단지 비슷한 선호도를 가지는 일부 사용자 정보에 의지하여 추천함으로써 나머지 사용자 정보를 무시하는 경향이 있다. 그러나 나머지 사용자 정보에도 추천을 위한 유용한 정보가 숨겨져 있다. 우리는 이러한 숨겨진 유용한 추천 정보를 발견하기 위하여 본 논문에서는 협력적 여과 방식과 함께 데이터 마이닝(Data Mining)에서 사용되는 연관 규칙(Association Rule)을 추천에 사용한다. 연관 규칙은 한 항목 그룹과 다른 항목 그룹 사이에 존재하는 연관성을 규칙(Rule)의 형태로 표현한 것이다. 이와 같이 생성된 연관 규칙은 개인 구매도 분석, 상품의 교차 매매(Cross-Marketing), 카탈로그 디자인, 염가 매출품(Loss Leader)분석, 상품 진열, 구매 성향에 따른 고객 분류 다양하게 사용되고 있다. 그러나 이런 연관 규칙은 추천 시스템에서 잘 응용되지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서 우리는 연관 규칙을 추천 시스템에 적용해, 항목그룹 사이에 연관성을 유도함으로써 추천에 효율적으로 사용할 수 있음을 보였다 즉 전체 사용자의 히스토리(History) 정보를 기반으로 아이템 사이의 연관 규칙을 유도하고 협력적 여과 방식과 함께 보조적으로 연관 규칙을 추천을 위해 사용함으로써 추천 시스템에 효율성을 높였다.
Purpose:The healthcare system of South Korea is at the extreme of the dispersed system. Few regulations limit patients from directly visiting higher-level medical institutions for primary care sensitive conditions. As a result, similar to local clinics, general and tertiary teaching hospitals also provide diverse primary care services. Our study aimed to examine the general public's perceptions of their primary care performance. Methods: Face-to-face surveys were conducted with 1000 adults who were living in South Korea with the aid of a questionnaire that included the Korean Primary Care Assessment Tool (KPCAT). The KPCAT consists of five domains, which are the main indicators of primary care performance: first contact, comprehensiveness, coordination, personalized care, and family/community orientation. One-way analysis of variance and post hoc tests were used to compare the KPCAT scores across the three types of medical institutions. Results: Domain-wise analyses revealed two different patterns. With regard to first contact and its subdomains, the highest and lowest scores emerged for local clinics and tertiary teaching hospitals, respectively. However, the other four domain scores were significantly lower for local clinics than for the other two types of medical institutions. Conclusions: Local clinics were perceived to be medical institutions that are responsible for providing primary care. However, the general public perceived only one domain of their primary care to be superior to that of the other two types of medical institutions: first contact. National efforts should be taken to strengthen their other four domains of primary care by training their workforce and providing appropriate incentives.
사용자의 인구통계학적 정보는 추천 시스템과 같은 개인화 서비스 발달에 도움이 되며, 모바일 사용 데이터는 사용자의 인구통계학적 정보 예측에 활용될 수 있다. 특히 텍스트 데이터는 성별 예측에 효과적인 것으로 알려져 있지만, 모바일 텍스트 데이터는 프라이버시 이슈가 존재하여 그 활용이 제한되고 있다. 본 연구에서는 디바이스 내 예측 방법론을 제안하여 모바일 텍스트 데이터를 사용하면서 프라이버시 이슈를 최소화는 동시에 사용자의 성별을 효과적으로 예측하고자 한다. 우선, 성별에 따른 특징이 반영된 웹문서를 수집하여 각 성별에 따른 특징적 단어 집합과 특징적 이모티콘 집합을 구성한다. 단어 집합과 이모티콘 집합을 디바이스 내에서 사용자의 모바일 데이터와 비교하여 성별을 각각 예측하고, 두 예측 결과를 앙상블하여 최종적인 성별 예측 결과를 도출한다. 피실험자들의 모바일 텍스트 데이터를 사용하여 성별 예측 실험을 수행하였으며 제안 방법론의 우수한 성능을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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