웨어러블 디바이스의 시장규모는 매년 가파르게 성장하고 있으며, 그 슈요에 발맞춰 전세계 제조업체들은 각자만의 특성을 살린 제품들을 선보이고 있다. 그중 스마트워치는 판매량 지분이 매우 높은 웨어러블 디바이스이며, 실시간으로 수집하는 정보를 활용해 사용자들에게 다양한 서비스를 제공하고 있다. 서비스의 품질은 스마트워치가 수집하는 데이터의 정확성에 의존하게 되는데, 상황에 따라 데이터 측정이 되지 않는 경우가 발생한다. 본 논문은 스마트워치가 수집하지 못한 데이터를 복원하는 방법을 소개한다. 데이터 복원을 위해 시간의 흐름에 따라 측정되는 운동궤적(Trajectory) 정보의 유사도 계산 방법을 다루며, 유사도에 따라 결측 구간을 복원하는 절차를 소개한다. 제안된 방법의 성능을 입증하기 위해 기계학습 알고리즘과의 비교실험을 진행하였으며 마지막으로 본 연구의 기대효과와 향후 연구 방향에 대해 다룬다.
인공지능 대화 기술이 발달하며 다양한 분야에서 사용자의 의도에 따른 적절한 대응이 가능한 챗봇이 적용되고 있다. 특히 사용자 문의 및 상담이 많은 교육 도메인에서의 챗봇 도입 중요성은 증가하고 있다. 하지만 현재까지의 챗봇은 단순 대응이나 사용자가 자주 사용하는 기능 위주로 대응이 이루어지고 있다. 또한 교육콘텐츠가 다양화되고 증가함에 따라 인공지능을 통해 맞춤형 추천이 가능한 추천 시스템 연구가 활발해지고 있다. 이러한 대화 시스템과 추천 시스템에 대한 각 연구 분야는 같은 도메인에서 핵심적인 요소임에도 불구하고 별도로 진행되고 있는 한계점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 사용자 맞춤형 강의 콘텐츠를 추천할 수 있는 추천 시스템과 부가 기능에 대한 대응이 가능한 대화 시스템이 결합된 사용자 맞춤형 강의 추천 대화 시스템을 제안한다. 이를 통해 다양화 및 개인화 되어가는 교육도메인에서의 챗봇 적용으로 업무 효율성 및 사용자 만족도가 향상되기를 기대한다.
현대의 비즈니스 환경에서는 협업과 상호 운용성이 조직의 성공과 수익성에 있어 중요하다. 그러나 다양한 조직 간의 작업 통합은 Identity and Access Management (IAM)의 역할과 정책의 차이로 인해 많은 커스터마이징이 필요하다. 사용자 중심의 신원 (UCI)은 사용자를 중심으로 한 분산 액세스 솔루션을 제공하여 이러한 문제를 해결할 수 있다. 이 연구는 다양한 조직 간의 IAM 역할 및 프로토콜의 충돌 속에서 자원 액세스를 간소화하는 UCI의 능력을 깊게 조사한다. 이 연구는 UCI 기반의 다중 도메인 액세스 제어 (MDAC) 프레임워크를 제시하며, 이는 온톨로지, 도메인 간의 액세스 역할 및 정책을 표현하기 위한 통합된 방법, 그리고 UCI 인프라와 통합되는 소프트웨어 서비스를 포함한다. 목표는 다양한 도메인에서의 액세스 역할 및 정책 관리에 대한 명확한 지침을 제공함으로써 조직의 자원 관리와 의사 결정을 강화하고, 궁극적으로 기업의 투자 수익률을 향상시키는 것이다.
Purpose: The purpose of this study was to investigate physical activity as a risk factor for neck pain recurrence using the National Health Insurance Data Sharing Service that utilizes a nationwide cohort in South Korea. Methods: Medical records spanning a two-year period were extracted from the National Health Insurance database for 541,937 patients who sought healthcare services for neck pain (ICD 10 codes: M54.2) in 2020 and completed the national health examination survey. Selected variables for analysis included age, gender, health insurance premium decile, regional health vulnerability index, body mass index (BMI), acuity, blood pressure, and types of physical activity. A mixed-effect multivariate logistic regression analysis was conducted to examine the recurrence rate of neck pain and identify risk factors for neck pain recurrence. Results: Among the participants, 124,433 patients (23.0%) experienced a recurrence of neck pain within two years, with higher recurrence rates observed among older individuals and females. Regression analysis revealed that the risk of neck pain recurrence increased with age (OR=1.51), being female (OR= 1.10), being a medical aid recipient (OR=1.51), and having anaerobic (OR=1.04) or vigorous physical activities (OR=1.06). By contrast, an increased health insurance premium decile (OR=0.96) and having moderate physical activity (OR=0.97) were associated with a decreased risk of neck pain recurrence. Conclusion: This study highlights the importance of moderate physical activity as an effective strategy for reducing the recurrence of nonspecific neck pain, underscoring the necessity for personalized physical activity programs for patients.
최근 개인의 성향을 반영한 맞춤형 서비스가 각광 받고 있다. 이와 관련하여 개인의 개성을 인식하고 활용하고자 하는 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 각 개인의 개성을 인식하고 평가하는 방법은 다수가 있지만, OCEAN 모델이 대표적으로 사용된다. OCEAN 모델로 각 개인의 개성을 인식할 때 언어적, 준언어적, 비언어적 정보를 이용하는 멀티 모달리티 기반 인공지능 모델이 사용될 수 있다. 본 논문에서는 비언어적 정보인 사용자의 표정을 기반으로 OCEAN을 인식하는 인공지능 모델에서 영상 데이터에서 얼굴 영역을 추출할 때 지정하는 얼굴 영역 여유값(Margin)에 따른 개성 인식 모델 정확도 성능을 분석한다. 실험에서는 2D Patch Partition, R2plus1D, 3D Patch Partition, 그리고 Video Swin Transformer에 기반한 개성 인식 모델을 사용하였다. 얼굴 영역 추출 시 여유값을 60으로 사용했을 때 1-MAE 성능이 0.9118로 가장 우수하였다. 따라서 개성 인식 모델의 성능을 최적화하기 위해서는 적절한 여유값을 설정해야 함을 확인하였다.
본 연구는 학습자 중심의 맞춤형 교육을 위한 지능형 학습활동 데이터를 수집하기 위한 전체 체계를 연구하였다. 학습활동 데이터수집 표준인 xAPI, Caliper analytics, cmi5의 특징들을 비교 분석하였고, 이러한 표준화된 데이터뿐만 아니라 표준화되지 않은 학습활동 데이터도 모두 빅데이터로 저장되어 인공지능 학습분석을 할 수 있는 체계를 마련하였다. 그 결과 데이터 유형 정의, xAPI 적용한 학습데이터 표준화, 빅데이터 저장, 학습분석(통계 기반 및 AI 기반), 학습자 맞춤형 서비스인 5개의 단계로 구성하였다. 이를 통해 인공지능 기술을 적용한 학습데이터 분석을 위한 기반을 마련하고자 하였다. 향후 연구에서는 전체 체계를 3개의 단계로 나누어 구현하고 실행하면서 설계에서 부족한 부분을 수정·보완할 것이다.
인공지능 기술이 발달함에 따라 빅데이터를 활용한 개인화 추천시스템에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 뷰티 제품의 경우 개인의 취향과 더불어 피부 특성 및 민감도에 따라 제품 선호도가 명확히 구분되므로 축적된 고객 데이터를 활용하여 고객 맞춤형 추천서비스를 제공하는 것이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 기법을 활용하여 제품 검색 기록과 개인 사용자의 피부 타입과 고민 등의 콘텍스트 정보를 함께 반영한 심층 신경망 기반의 추천시스템 모델을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 실제 화장품 검색 플렛폼의 데이터를 활용하여 성능 평가를 실시하였다. 본 연구의 실험 결과, 고객의 콘텍스트 정보를 포함한 모델이 제품 검색 기록만을 활용한 기존의 협업 필터링 모델들 보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
Mun Seop Yun;Sang Hyuk Yoon;Ki Won Lee;Se Hoon Kim;Min Woo Lee;Ho-Young Kwak;Won Joo Lee
한국컴퓨터정보학회논문지
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제29권4호
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pp.23-30
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2024
본 논문에서는 딥러닝 기반의 개인 맞춤형 실버세대 케어 서비스 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션은 사용자의 편의성을 고려하여 STT(Speech to Text) 기술을 사용해 사용자의 발화를 텍스트로 변환하고, 이를 Microsoft 사의 대화형 멀티 에이전트 거대 언어 모델인 Autogen의 입력으로 사용한다. Autogen은 사용자와 ChatBot의 대화 데이터를 활용하여 상대방의 의도를 파악하여 답변에 대하여 응답한다. 그리고 백엔드 에이전트를 활용하여 위시리스트, 공유 달력 그리고 보이스 클로닝을 위한 딥러닝 모델을 통해 상대방의 목소리가 담긴 안부 메시지 기능을 제공한다. 또한, 애플리케이션은 SKT 사의 인공지능 누구(NUGU) 스피커를 탑재하여 홈 IoT 서비스 기능을 제공한다. 이러한 기능을 통해 제안하는 지능형 애플리케이션은 향후 미래 인공지능 기반의 실버세대 케어 기술에 기여할 것이다.
인구 고령화 추세와 현대인의 생활습관 악화로 인해 우리 사회는 다양한 만성질환 위험이 증가하고 있다. 이에 따라 사전에 예방관리히는 헬스케어가 부상하고 있는데, 특히 최근 데이터의 중요성 및 활용이 증가하면서 개인의 건강 데이터에 기반한 맞춤형 건강관리 서비스(플랫폼)가 주목받고 있다. 그러나 국내 디지털헬스케어산업은 아직까진 저조한 실적을 보이고 있다. 헬스케어 서비스의 경우 동일한 플랫폼에 대한 수요자와 공급자 양측면에서의 수용성이 중점 고려사항으로 작용하기에 본 논문에서는 계층화분석법 (AHP, Analytic Hierarchy Process)을 통해 건강관리 서비스 플랫폼 성공요인에 대한 수요자 및 공급자별 우선순위를 도출하였다. AHP는 복잡한 의사결정 문제를 계층적으로 구조화하고 각 요소의 상대적 중요도를 평가하여 최적의 결정을 도출하는 기법이다. 연구결과 공급자 집단에서는 데이터 분석 및 플랫폼 설계(1위), 법/제도(2위), 데이터 표준화(3위) 순으로 나타났으며, 수요자 집단에서는 시스템 안정성(1위), 법/제도(2위), 시스템 보안성(3위)로 나타나 집단간 순위 차이를 보였다. 이는 건강관리서비스플랫폼 활성화를 위해 기대격차 최소화를 위한 전략이 필요함을 시사한다.
본 연구는 2018년 보건복지부에서 발표한 「독거노인 종합지원대책」을 중심으로 독거노인에 대한 제도적 지원의 문제점 및 해결방안에 관하여 연구하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 맞춤형 독거노인 지원제도를 도입해야 한다. 독거노인의 생활만족도 향상을 위해 가장 기본적인 일상생활 관련 욕구에 맞는 프로그램 개발이 필요하며, 서비스를 연계할 구체적인 방안과 지원체계가 마련되어야 한다. 둘째, 독거노인에 대한 사회적 관심도 증대가 필요하다. 독거노인에 대한 문제해결은 독거노인에 대한 사회적 관심도가 선행되어야 한다. 이를 위해서는 사회적 관계망의 강화가 필요하다. 셋째, 독거노인을 위한 법률 제·개정을 제안한다. 기존 법률의 일부 개정만으로는 한계가 있고, 다양한 노인일자리 유형에 대한 기준과 정의, 노인일자리 사업 전담기관을 포함한 전달체계에 대한 재정비, 근로자성 관련 규정, 노인생산품 우선구매제도 등 개별 법률 제정을 통하여 해결하는 것이 바람직하다. 결론적으로 독거노인에 대한 복지지원은 종합적이고 포괄적이어야 한다. 독거노인의 복지는 우선적으로 맞춤형 돌봄서비스가 시행되어야 하며, 사회적 관심도의 증대를 토대로 해서 독거노인에 대한 사회적 지지를 향시키고, 독거노인을 위해 법제·개정이 능동적이고 선제적으로 이루어져야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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