• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.665-667
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• 2014

Wellness는 IT와 융합하여 사용자의 건강을 관리하고 유지하는데 도움을 주는 서비스를 말한다. 기존의 경우 Fitness 센터 이용자들은 자신에게 맞지 않은 기구를 선택함으로써 부상의 위험이 존재 했고 효율적인 운동 방법을 익히기 위해서는 오랜 시간이 필요했다. 이를 해결하기 위해 사람들은 퍼스널 트레이닝을 이용하지만 값비싼 비용의 문제가 발생하고 혼자 운동하는 습관을 기르는데 어려움을 갖게 했다. 본 논문에서는 다양한 스마트 폰 플랫폼과 호환성을 가진 하이브리드 앱 기반으로 개인화된 트레이닝 마켓 시스템을 구축하였다. 사용자들은 Fitness 센터에서 자신의 운동 기록을 스마트 폰에 내장되어 있는 센서를 이용하거나 직접 입력하여 웹으로 전송한다. 이를 기반으로 사용자들에게 맞는 운동 프로그램을 트레이닝 마켓을 통해 제공하게 된다. 퍼스널 트레이닝 마켓에는 다양한 사용자들이 운동 기록을 확인하여 그에 대한 운동 프로그램을 추천할 수 있고 스스로 선택하여 적용할 수 있다. 이를 통해 사용자는 자신에게 맞는 운동 프로그램으로 장기간 운동할 수 있는 습관을 기를 수 있고 능동적인 목표 설정이 가능하다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.295-304
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• 2019

본 논문은 1인 가구를 위한 맞춤형 스마트 화재 및 방범 시스템을 소개한다. 최근 독신 인구의 증가 및 고령화로 인한 1인 가구가 급증하고 있다. 이에 따라 1인 가구를 위한 사설 보안 업체에 대한 수요가 증가하고 있으며 최근 급속하게 발전하고 있는 사물인터넷(IoT) 및 센서 기술을 적용한 스마트 보안 시스템 또한 중요한 이슈가 되고 있다. 그러나 점차 1인 가구가 증가하는 인구 구조의 추세에도 불구하고 기존 시스템은 다인가구에 초점이 맞춰져 있어 1인 가구에서 활용하기에 규모가 너무 크고 화재 감시, 방범 시스템이 별개의 구조로 작동하는 단점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 방범 시스템과 화재 감시 시스템이 통합된 1인 가구를 위한 맞춤형 안전대비 서비스를 제공하는 시스템을 설계하고 구현한다. 이를 통해 기존 사설 업체이용보다 적은 비용으로 경찰의 치안이 닿지 못하는 곳의 범죄 활동을 예방하고 실시간으로 주택의 상황을 모니터링 할 수 있도록 한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.39-49
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• 2019

IoT 데이터 분석 기술의 발전으로 사용자의 상황을 실시간으로 분석하고 분석에 따른 상황 기반 서비스 제공이 가능해졌다. 대부분의 디지털 사이니지는 정보를 일방향으로 제공하기 위한 홍보 목적으로 사용되었지만, 개별 사용자의 상황과 반응에 따라서 개인화된 콘텐츠를 제공하는 방향으로 진화할 것이다. 그러나 기존 인터랙티브 디지털 사이니지 플랫폼은 하드웨어 의존도가 높기 때문에 그 수정이나 응용이 어렵다. 제안하는 플랫폼은 광고 콘텐츠 등록 및 인터랙티브 사이니지 콘텐츠 생성이 용이하면서도 센서 분석 결과에 기반 하여 적시에 광고를 재생 가능하도록 주요 기능들을 클라우드와 엣지에 분리하여 모듈화 하였다. 엣지는 개인 데이터를 직접 처리하여 프라이버시 이슈를 최소화 하면서도 실시간 센서 데이터를 바탕으로 콘텍스트를 분석하여 빠르게 대응이 가능하다. 클라우드는 엣지보다 다수 작업자의 접근 및 관리가 용이하므로 다수가 함께 작업하는 사이니지 콘텐츠 생성은 클라우드 플랫폼에서 처리함으로써 접근성과 유연성을 높였다. 설계된 인터랙티브 사이니지 제공 플랫폼은 사이니지 콘텐츠를 제공하는 제공자와, 사이니지 콘텐츠를 이용하는 시청자 측면에서 테스트를 진행하였으며 콘텍스트 변화에 적시 대응하면서도 빠르게 인터랙티브 사이니지 콘텐츠를 구성할 수 있음을 확인하였다.

• 지식경영연구
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• 제24권1호
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• pp.73-97
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• 2023

최근 데이터의 중요성과 개인정보보호에 관련된 이슈가 함께 주목받으면서, 마이데이터 시장이 성장하고 있다. 마이데이터는 본인 정보에 대한 개인의 권리를 보장하고, 개인의 동의에 따라 자신의 데이터를 제공 및 활용하는 개념을 의미한다. 마이데이터 사업자는 고객정보를 결합, 분석하여 개인 맞춤 서비스를 제공할 수 있다. 초기 마이데이터 사업은 민간기업, 금융산업을 중심으로 활성화되었지만, 최근에는 공공기관도 마이데이터 활용에 적극적으로 나서고 있다. 한편, 마이데이터 사업의 성공을 위한 개인의 마이데이터 제공의도 중요성은 지속적으로 증가하고 있지만, 이와 관련된 연구는 부족한 상황이다. 더욱이, 기존 연구는 마이데이터의 개인혜택 측면에서 주로 이루어졌으나, 공공혜택 및 지각된 위험 측면 요인이 모두 함께 고려된 연구는 충분하지 않다. 이에, 본 연구는 마이데이터 제공의도에 영향을 주는 요인을 프라이버시 계산모형을 통해 도출한 후, 그 영향 메커니즘을 살펴봄과 동시에, 개인역량과 수집기관 유형에 따른 조절효과를 추가로 검증해 보고자 한다. 본 연구는 마이데이터 제공의도 맥락에서 프라이버시 계산모형을 실증했다는 점에서 학술적 의의를 찾을 수 있으며, 본 연구의 결과를 통해 민간 및 공공기관이 마이데이터 사업을 진행하는 데 있어 새로운 서비스 개발 및 관리를 위한 실무적인 지침을 제공해 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제53권1호
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• pp.231-263
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• 2022

인공지능에 대한 이해 및 업무분야에서의 활용 능력은 지식 정보화 시대를 살아가는 모든 사람에게 기본 역량으로 강조되고 있으며, 이에 따라 인공지능에 대한 교육의 필요성은 대학 구성원들에게도 높게 인식되고 있다. 국내외 대학도서관 역시 효과적인 인공지능 콘텐츠 제공의 필요성을 인식하여 전자 형태의 디지털 콘텐츠를 제공하고 있으나, 인공지능이라는 정보 기술에 특화된 이용자 맞춤형 추천은 제공되고 있지 않고 있으며 이러한 추천서비스에 대한 이용자의 관심 파악 역시 미비하다. 대학생의 인공지능 교육에 대한 수요가 증가하고 있는 상황에서, 대학도서관에서의 인공지능 관련 콘텐츠 추천에 대한 이용자의 이용의사를 파악하고 효과적인 서비스 수립을 위한 조사가 절실히 필요한 시점이다. 본 연구는 확장된 기술수용모델을 활용하여 인공지능 주제 분야에 특화된 디지털 교육 콘텐츠를 추천해주는 서비스에 대한 이용자들의 사용의도에 영향을 주는 요인을 도출하였으며, 대학생을 대상으로 한 온라인 설문조사, 대학도서관 사서들과의 서면인터뷰를 통해 각 요인별 영향력을 조사하고, 성공적 수행을 위한 제언을 수렴하였다. 연구결과, 인공지능관련 교육콘텐츠 추천시스템 사용의도는 성별, 학년, 전공계열에 상관없이 사용의사가 있다고 조사되었고, 과제적합성요인이 사용의도에 가장 영향을 미치는 요인임이 파악되었다. 사서들 또한 서비스의 필요성을 깊이 공감하고 있었고 현실적인 제약사항으로 예산과 콘텐츠 품질 문제를 제시하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권2호
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• pp.207-216
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• 2024

4차 산업혁명으로 인해 빅데이터가 구축됨에 따라 개인 맞춤형 서비스가 급증했다. 이로 인해 온라인 서비스에서 수집하는 개인정보의 양이 늘어났으며, 사용자들의 개인정보 유출 및 프라이버시 침해 우려가 높아졌다. 온라인 서비스 제공자들은 이용자들의 프라이버시 침해 우려를 해소하기 위해 개인정보 처리방침을 제공하고 있으나, 개인정보 처리방침은 길이가 길고 복잡하여 이용자가 직접 위험 항목을 파악하기 어려운 문제로 인해 오남용되는 경우가 많다. 따라서 자동으로 개인정보 처리방침이 안전한지 여부를 검사할 수 있는 방법이 필요하다. 그러나 종래의 블랙리스트 및 기계학습 기반의 개인정보 처리방침 안전성 검증 기법은 확장이 어렵거나 접근성이 낮은 문제가 있다. 본 논문에서는 문제를 해결하기위해 생성형 인공지능인 GPT-3.5 API를 이용한 개인정보 처리방침 안전성 검증 기법을 제안한다. 새로운 환경에서도 분류 작업을 수행할 수 있고, 전문 지식이 없는 일반인이 쉽게 개인정보 처리방침을 검사할 수 있다는 가능성을 보인다. 실험에서는 블랙리스트 기반 개인정보 처리방침과 GPT 기반 개인정보 처리방침이 안전한 문장과 안전하지 않은 문장의 분류를 얼마나 정확하게 하는지와 분류에 소요된 시간을 측정했다. 실험 결과에 따르면, 제안하는 기법은 종래의 블랙리스트 기반 문장 안전성 검증 기법보다 평균적으로 10.34% 높은 정확도를 보였다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제39권9호
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• pp.1305-1312
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• 2010

본 연구는 병원 영양과에서 실시하고 있는 치료식 섭취환자의 영양상담에 대한 인식과 영양상담 만족도 요인으로서의 지식전달 요인, 인지적 대화요인, 감성적 대화요인, 촉진능력 요인과의 관계를 파악함으로써 앞으로 병원 영양과에서 환자들의 영양상담에 대한 만족도를 높이는데 필요한 기초자료를 제공하고자 시도하였다. 조사대상은 부산지역 400 병상 이상의 병원에 입원중인 치료식 섭취환자를 퇴원하기 직전에 직접 1:1 면담법을 이용하여 설문조사를 실시하였다. 배부된 설문지 중 총 153부(98.7%)를 분석에 사용하였으며 본 조사는 2008년 1월 21일~2월 28일에 진행하였다. 조사대상 환자 중 영양상담을 받은 경험이 있는 환자가 전체의 57.5%로 나타났고, 영양상담을 받은 계기는 의료진이 권해서가 64.1%로 가장 높았고 영양상담 방법은 개별교육이 58.0%로 나타났다. 영양상담에 대한 인식에서 영양상담 이해에 대한 긍정적인 견해는 75.0%, 중요도는 83.0%, 영양관리에 도움이 되는 정도는 78.7%로 나타났다. 영양상담에 대한 전체 만족도 점수는 3.80점이며, 각 세부요인에서 지식전달 요인 3.80점, 인지적 대화 요인 3.71점, 감성적 대화 요인 4.05점, 촉진능력 요인은 3.61점으로 나타났다. 영양상담의 만족도 점수가 낮은 항목은 '퇴원 후 식사요법 정보제공', '맞춤형 영양정보 제공', '구체적인 식단 제시', '식단 작성 방법 설명'으로 나타났다. 영양상담에 대한 인식인 이해도, 중요도 및 영양관리 도움정도는 영양상담에 대한 만족도인 지식전달 요인, 인지적 대화 요인, 감성적 대화 요인, 촉진 능력 요인과 모두 유의적인(p<0.01) 양의 상관관계를 나타냈다. 이상의 결과를 살펴볼 때, 영양사들은 환자들의 영양에 대한 이해도 및 중요도를 높일 수 있는 다양한 영양상담 도구의 개발 및 활용 방안에 대한 노력이 필요하겠다. 환자와의 영양상담시 환자 스스로 영양관리를 독립적으로 실행에 옮길 수 있도록 환자들을 위한 구체적인 식단제시, 조리방법, 맞춤형 영양관리 방법 등의 촉진 요인들에 대해서 영양사들은 더 많은 관심을 가져야 하겠다. 즉, 실제 식사와 관련된 조리체험교실, 시식회 등의 개최를 통해 환자들에게 보다 직접적이고 실질적으로 다가갈 수 있는 환자 중심적인 영양상담이 필요하며 특히, 맞춤형 영양상담을 통해 환자의 치료 효과를 높이기 위해서는 현재로서는 부족한 영양사 인력의 증원이 절실히 필요하겠다.

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.57-77
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• 2013

소셜 미디어는 모바일 어플리케이션과 웹에서 가장 많이 사용되는 미디어 중 하나이다. Nielsen사의 보고서에 따르면 소셜 네트워크 서비스와 블로그가 온라인 사용자의 주 활동 공간으로 사용되고 있으며, 미국인 중에서 온라인 활동이 왕성한 5명의 사용자중 4명은 매일 소셜 네트워크 서비스와 블로그를 방문하고 온라인 활동 시간의 23%를 소비한다고 집계하고 있다. 미국의 인터넷 사용자들은 야후, 구글, AOL 미디어 네트워크, 트위터, 링크드인 등과 같은 소셜 네트워크 서비스중 페이스북에서 가장 많은 시간을 소비한다. 최근에는 대부분의 회사들이 자신의 특정 상품에 대하여 "페이스북 페이지(Facebook Page)"를 생성하고 상품에 대한 프로모션을 진행한다. 페이스북에서 제공되는 "좋아요" 옵션은 페이스북 페이지를 통해 자신이 관심을 가지는 상품(아이템)을 표시하고 그 상품을 지지할 수 있도록 한다. 많은 영화를 제작하는 영화 제작사들도 페이스북 페이지와 "좋아요" 옵션을 이용하여 영화 프로모션과 마케팅에 이용한다. 일반적으로 다수의 스트리밍 서비스 제공업들도 영화와 TV 프로그램을 즐기며 볼 수 있는 서비스를 사용자들에게 제공한다. 이 서비스는 일반 컴퓨터와 TV 등의 단말기에서인터넷을 통해 영화와 TV 프로그램을 즉각적으로 제공할 수 있다. 스트리밍 서비스의 선두 주자인 넷플릭스는 미국, 라틴 아메리카, 영국 그리고 북유럽 국가 등에 3천만 명 이상의 스트리밍 사용자가 가입되어 있다. 또한 넥플릭스는 다양한 장르로 구성된 수백만 개의 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있다. 하지만 수많은 콘텐츠로 인해 사용자들은 자신이 선호하는 장르에 관련된 영화와 TV 프로그램을 찾기 위해 많은 시간을 소비해야 된다. 많은 연구자들이 이러한 사용자의 불편함을 줄이기 위해 아이템에 대한 사용자가 보지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 높은 예측값을 갖는 아이템을 사용자에게 제공하기 위한 추천 시스템을 적용하였다. 협업적 여과 방법은 추천 시스템을 구축하기 위해 가장 많이 사용되는 방법이다. 협업적 여과 시스템은 사용자들이 평가한 아이템을 기반으로 각 사용자 간의 유사도를 측정하고 목적 사용자와 유사한 성향을 가진 사용자 그룹을 결정한다. 군집된 그룹은 이웃 사용자 집단으로 불리며 이를 이용하여 특정 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 예측 값이 높은 아이템을 목적 사용자에게 추천해 준다. 협업적 여과 방법이 적용되는 분야는 서적, 음악, 영화, 뉴스 및 비디오 등 다양하지만 논문에서는 영화에 초점을 맞춘다. 이 협업적 여과 방법이 추천 시스템 내에서 유용하게 활용되고 있지만 아직 "희박성 문제"와 "콜드 스타트 문제" 등 해결해야 할 과제가 남아있다. 희박성 문제는 아이템의 수가 증가할수록 아이템에 대한 사용자의 로그 밀도가 감소하는 것이다. 즉, 전체 아이템 수에 비해 사용자가 아이템에 대해 평가한 정보가 충분하지 않기 때문에 사용자의 성향을 파악하기 어렵고, 이로 인해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대해서 선호도를 추측하기 어려운 것을 말한다. 이 희박성 문제가 포함된 경우 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자들에게 제공되는 아이템 추천의 질이 떨어지게 된다. 콜드 스타트 문제는 시스템 내에 새로 들어온 사용자 또는 아이템으로 지금까지 한 번도 평가를 하지 않은 경우에 발생한다. 즉, 사용자가 평가한 아이템에 대한 정보가 전혀 포함되어 있지 않거나 매우 적기 때문에 이러한 경우 또한 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도 예측의 정확성이 감소되게 된다. 본 논문에서는 영화 추천 시스템에서 발생될 수 있는 초기 사용자 문제를 해결하기 위하여 사용자가 평가한 영화와 소셜 네트워크 서비스로부터 추출된 사용자 선호 장르를 활용하여 사용자 군집을 형성하고 이를 활용하는 방법을 제안한다. 소셜 네트워크 서비스로부터 사용자가 선호하는 영화 장르를 추출하기 위해 페이스북 페이지의 '좋아요' 옵션을 이용하며, 이 '좋아요' 정보를 분석하여 사용자의 영화 장르 관심사를 추출한다. 페이스북의 영화 페이지는 각 영화를 위한 페이스북 페이지로 구성되고 있으며, 사용자는 자신의 선호도에 따라서 "좋아요" 옵션을 선택할 수 있다. 사용자의 페이스북 정보는 페이스북 그래프 API를 활용하여 추출되고 이로부터 사용자 선호 영화를 알 수 있게 된다. 시스템에서 활용되는 영화 정보는 인터넷 영화 데이터베이스인 IMDb로부터 획득한다. IMDb는 수많은 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있으며, 각 영화에 관련된 배우 정보, 장르 및 부가 정보들을 포함한다. 논문에서는 사용자가 "좋아요" 표시를 한 영화 페이지를 이용하여 IMDb로부터 영화 장르 정보를 가져온다. 그리고 추출된 영화 장르 선호도와 본 시스템에서 제안하는 영화 평가 항목을 이용하여 유사한 이웃 사용자 집단을 구성한 후, 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 높은 예측 값을 갖는 아이템을 사용자에게 추천한다. 본 논문에서 제안한 사용자의 선호 장르 기반의 사용자 군집 기법을 이용한 시스템을 평가하기 위해서 IMDb 데이터 집합을 이용하여 사용자 영화 평가 시스템을 구축하였고 참가자들의 영화 평가 정보를 획득하였다. 페이스북 영화 페이지 정보는 참가자들의 페이스북 계정과 페이스북 그래프 API를 통해 획득하였다. 사용자 영화 평가 시스템을 통해 획득된 사용자 데이터를 제안하는 방법에 적용하였고 추천 성능, 품질 및 초기 사용자 문제를 벤치마크 알고리즘과 비교하여 평가하였다. 실험 평가의 결과 제안하는 방법을 적용한 추천 시스템을 통해 추천의 품질을 10% 향상시킬 수 있었고, 초기 사용자 문제에 대해서 15% 완화시킬 수 있음을 볼 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.85-109
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• 2018

추천시스템은 사용자의 과거 구매행동을 통해 향후 구매할 것이라고 예상되는 제품을 자동으로 검색하여 추천해준다. 특히 전자상거래 기업의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로 가치가 있다. 하지만, 전통적인 추천시스템, 특히 학계 및 산업계에서 가장 널리 사용되고 있는 전통적인 협업필터링 기법은 단일차원의 '종합 평점'만을 고려하여 추천결과를 생성하도록 설계되어 있어, 사용자들의 정확한 니즈를 이해하고 대응하는데 근본적인 한계가 있다. 최근에는 전자 상거래 기업들도 고객들로부터 보다 다각화된, 다기준 방식으로 피드백을 받고 있다. 특히 다기준 평점은 정량적으로 입력되는 정보이므로 상대적으로 분석 및 처리가 용이하다는 장점이 있다. 그러나 다기준 평점 역시 사전에 정해진 기준에 대해서만 사용자의 피드백이 이루어지기 때문에, 보다 상세하게 사용자의 의견을 이해하여 추천에 반영하는 데에는 한계가 있다. 이에 본 연구는 다기준 평점 정보와 선택적 협업필터링의 서로 다른 접근방법을 통해 도출된 추천결과를 종합하여, 최종적으로 추천 대상리스트를 산출할 수 있는 하이브리드 기술을 제안한다. 본 연구에서 제안한 연구모형의 유용성을 검증하기 위해, 식음료점(식당, 카페 등)에 대한 실제 이용자를 대상으로 온라인 설문을 통해 종합 평점과 다기준 평점을 수집하였으며, 데이터를 학습용과 검증용으로 구분하여 학습시키고 성과를 평가하였다. 이 기법은 결합 함수 기반 접근법과 사용자마다 구매의사결정의 체계가 다르다는 전제하에, 사용자들을 유형화하고, 유형에 따라 정보원을 선택적으로 활용하는 협업필터링 알고리즘을 활용했다. 실험결과, 제안 알고리즘을 통한 추천 방법이 단일 차원을 고려하는 전통적인 협업필터링과 비교해 더 우수한 예측정확도를 나타냄을 확인했다. 아울러, 본 연구가 제안하는 다기준 평점과 선택적 협업필터링 알고리즘을 종합하여 추천하는 방법이, 단순히 다기준 평점을 고려했을 때 보다 통계적으로 유의한 수준의 정확도의 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다.

• Asia Marketing Journal
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• 제12권2호
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• pp.155-175
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• 2010

본 연구는 관계혜택과 브랜드 동일시에 관한 탐색적 연구로서 충성도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 알려져 온 관계 혜택과 브랜드 동일시를 함께 고찰하려는 데에 목적이 있다. 관계 혜택과 브랜드 동일시는 각각 충성도와 유의한 관계가 있는 것으로 잘 알려져 왔으나, 그들 간의 관계를 함께 살펴본 연구는 거의 없는 실정이다. 한편으로는 카드산업에서 관계혜택이 중요한 전략적 요소인 동시에 최근에는 브랜드 개성과 이미지를 카드에 연결시키려는 시도를 하고 있다. 따라서 본 연구에서는 관계 혜택과 충성도와의 관계를 브랜드 동일시가 매개할 것으로 보고 그 영향을 탐색하였다. 결과적으로 관계혜택 차원, 즉 확신적 혜택과 특별대우혜택이 개인적 동일시와 사회적 동일시에 영향을 미치고, 개인적 동일시가 충성도에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 특히 확신적 혜택은 충성도에 직접적인 영향도 있는 것으로 나타났다.