• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.1097-1104
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• 2011

본 논문에서는 개인 맞춤 도서 추천을 위한 시맨틱웹 접근방법을 제안한다. 제안방법은 콘텐츠 기반 추천을 이용하면서도 사용자가 모든 도서 검색 시스템에 자신의 관심분야를 등록해야 하는 단점을 개선한다. 제안방법은 다양한 서지정보제공자의 도서분류 온톨로지상에서 자신의 관심분야를 등록할 수 있게 함으로써 사용자 프로파일을 공유한다. 또한 사용자 프로파일 관리 시스템은 제안방법에 의해 작성된 사용자 프로파일을 관리하고, 사용자의 관심분야와 도서분류 온톨로지상의 각 개념과의 유사성을 분석하는 기능을 제공한다. 제안방법은 사용자 프로파일의 공유를 통해 기존 키워드 검색에 비해 더 향상된 효율성을 제공한다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.303-321
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• 2023

메타버스 쇼핑은 새로운 형태의 소셜커머스로 최근 그 중요도가 높아지고 있다. 이에 본 연구는 S-O-R 모델을 기반으로 메타버스 쇼핑의 사용자 이용 의도에 영향을 미치는 요인을 분석하는 것을 목표로 한다. 본 연구의 결과는 텔레프레즌스, 엔터테인먼트, 개인화 추천 및 사회적 상호작용이 메타버스 쇼핑에서의 플로우 경험과 만족도에 유의미한 영향을 미치는 요인임을 보여주고 있다. 또한, 만족도와 플로우 경험은 사용자 이용 의도에 유의미한 영향을 주는 것으로 파악되었다. 이를 통해 본 연구는 메타버스 쇼핑의 사용자 경험 개선과 사용자 이용 의도 증대를 위한 실무적 시사점을 제시한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제44권3호
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• pp.57-67
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• 2007

모바일 증강 현실 분야에서는 이동성이라는 특성으로 인해 발생하는 기술적인 난제들의 해결에 주로 많은 관심을 두어 왔다. 그러나 이러한 기술적인 난제들뿐만 아니라 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 상호작용을 위한 서비스 인터페이스 및 콘텐츠 제공에 관한 문제들도 동시에 고려되어야 한다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 모바일 증강 현실 기반환경 제어, 미디어 콘텐츠의 개인화, 선택적 공유 및 협업의 개념을 포함하는 맥락 인식 모바일 증강 현실 (Context-Aware Mobile AR) 시스템을 제안한다. 유비쿼터스 컴퓨팅 인프라의 발전으로 눈에 보이지 않는 컴퓨팅 리소스들로부터 획득되는 환경 및 개인의 맥락정보와 미디어 콘텐츠 활용의 용이성이 증가하고 있다. 하지만 사용자들이 눈에 보이지 않는 수많은 스마트오브젝트들을 인지하기가 어려우며, 인터페이스의 복잡성으로 인하여 스마트 오브젝트들을 제어하는 것 역시 쉽지 않다. 또한, 유비쿼터스 환경에 대한 고려 없이 사용자들에게 다양한 종류의 방대한 미디어 콘텐츠를 일방적이고 일괄적인 방식으로 제공하는 것은 사용자들에게 혼란만 가중시킬 것이다. 따라서, 제안된 시스템은 맥락 인지 기술과 모바일 증강 현실 기술을 접목하여 개인화된 스마트 오브젝트 컨트롤과 개인화된 미디어 콘텐츠의 증강 및 선택적인 공유를 가능하게 하고자 한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.85-98
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• 2009

최근 들어 SaaS기반 이동형 개인 맞춤 소프트웨어 플랫폼에 관한 연구 및 개발이 활발해지고 있다. 이러한 플랫폼들은 다양한 사용자의 OS를 만족시키기 위해 최적화된 가상머신이 필수적으로 요구된다. 또한 다양한 Host OS에서 내부, 외부 네트워크 간에 빠르고 안정적인 서비스를 지원 함으로서 사용자의 작업환경 이동성을 보장해야 한다. 이를 위해 가상머신은 다양한 관점에서의 성능 측정이 필요하다. 하지만 기존 연구에서 가상머신의 성능 측정은 Host 컴퓨터에 설치된 VM에 Guest OS를 설치하여 이를 하나의 컴퓨터로 간주하고, 외부의 클라이언트에서 네트워크 성능을 측정한다. 이는 이동형 개인 맞춤 소프트웨어 플랫폼을 위한 가상머신 성능 측정에 적합하지 않다. 본 논문은 SaaS기반 이동형 개인 맞춤 소프트웨어 플랫폼을 위한 최적화된 가상머신을 선정하기 위해서 네트워크 성능 측정 방법과 측정된 결과 분석을 통한 최적화된 가상머신을 제안한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.1740-1748
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• 2014

개인 맞춤형 헬스 케어 서비스 플랫폼은 개인별 건강관리를 위하여 다양한 건강정보 데이터를 저장 관리하고 건강정보 제공 및 건강 가이드 서비스를 제공하기 위한 헬스 케어 서비스 플랫폼으로 개인의 프라이버시와 개인정보보호를 전제조건으로 서비스 되어야 한다. 본 논문에서는 개인의 역할에 따른 보안서비스를 기반으로 제공되는 개인 맞춤형 헬스케어 서비스 플랫폼을 제안한다. 제안된 개인 맞춤형 헬스 케어 서비스 플랫폼은 병원에서 측정하는 기초 임상, 영상, 약물 데이터에 대한 저장 및 관리뿐만 아니라 개인적으로 획득할 수 있는 건강 정보, 즉 스마트 기기에서 측정 및 입력 가능한 음식물, 수면, 감정, 운동에 대한 데이터를 종합적으로 관리하여 일상생활에서 개인별 건강정보를 관리할 수 있도록 하여 현대인들의 스마트한 건강생활을 지원하는 기능을 제공하는 서비스 플랫폼에 역할기반 접근제어 모델을 적용하여 개인의 사생활 및 개인 정보 침해를 방지할 수 있도록 하였다. 제안된 RBAC 기반의 스마트 헬스 케어 서비스 플랫폼은 구현환경에 따라서 다양한 사용자와 사용자의 역할 및 권한 등을 설정하여 유연하게 개인 정보보호를 할 수 있는 시스템으로 구축되어 개인 맞춤형 건강정보 서비스를 제공할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.39-52
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• 2006

초고속 통신망의 기술진화와 방송망의 디지털 가속화에 따른 위성망/케이블망/지상파망을 통한 TV 채널 서비스는 성숙의 단계에 접어들었고, IP(Internet Protocol)망을 이용한 TV 채널 서비스도 가시화되고 있는 실정이다. 그러나, 현재 채널 가이드를 위한 모자익 EPG(Electronic Program Guide) 서비스의 경우, IP망을 이용한 구현이 미미하고, 특히, 개인 맞춤형 모자익 EPG는 전혀 제공되지 않고 있다. 본 논문은 IP망을 통해 IPTV 시청자들에게 고정형과 맞춤형의 모자익 EPG 서비스를 제공하기 위한 시스템의 구축방법을 제시한다. 고정형 A/V(Audio/Video) 모자익 EPG는 H/E(HeadEnd)단에서 정해진 다채널로 구성된 모자익 동영상을 생성하여 IP망의 멀티케스팅을 통해 전송된 후, STB (Set-Top-Box) 단이 수신하여 TV상에 서비스하는 시스템 모델과 구축을 보인다. 또한, 개인의 선호에 따라 모자익 EPG의 채널을 구성하여 볼수 있는 개인 맞춤형 A/V 모자익 EPG 서비스를 위한 모델을 제공한다. 기대효과로서, IP망을 통한 TV 채널 가이드 서비스는 IP 기술을 통한 다채널 수용의 확장성과 실용성을 통해 사용자의 채널 접근을 보다 쉽게 하였으며, 특히 개인 맞춤형 A/V 모자익 EPG 제공을 통해 개인별 선호 채널 모자익 화면을 구성하고, 동시에 성인물의 배제를 쉽도록 하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권11호
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• pp.3-11
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• 2013

스마트 헬스케어 서비스에서 환자의 응급 상황을 정확하게 응급 감지하고 신속히 알리는 것이 매우 중요하다. 이러한 응급 상황의 감지 및 통보는 대부분 의료진들에 의해 수행되고 있다. 하지만 현재 의료진의 수가 제한되어 있기 때문에 실시간으로 동시에 많은 사람들을 진단하기 어렵다. 본 논문에서는 스마트 헬스케어 서비스를 위한 사용자 맞춤형 응급 정책을 활용한 응급 생체 데이터의 관리 구조 및 방법론을 제시한다. 제안된 시스템은 3단계로 구성된다. 1단계에서는 생체 데이터는 무선 신체망으로부터 수집 기능을 수행하고, 2단계는 사용자 맞춤형 응급 정책을 기반으로 생체 데이터의 응급 상태를 감지 기능을 수행하며, 마지막으로, 3단계에서는 건강 상태 정보를 포한한 응급 메시지를 국제 메시지 표준인 IEEE 11073 PHD와 HL7 CDA간 변환하여 의료진에게 자동적으로 전송하는 기능을 수행하게 된다. 이를 통해, 무선 신체망에서 수집된 개인 생체 데이터의 응급 상태는 사용자 맞춤형 정책을 이용하여 자동 감지되며, 응급 상황이 감지지면, 의료 시스템으로 신속하게 응급 통보 및 응급 데이터를 통보함으로써 환자에게 신속한 응급 구조 서비스를 제공할 수 있게 된다. 마지막으로, 제안된 시스템 구조의 서비스와 기능들을 구현을 통해 입증하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권4호
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• pp.2060-2077
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• 2019

Recently, mobile healthcare services have attracted significant attention because of the emerging development and supply of diverse wearable devices. Smartwatches and health bands are the most common type of mobile-based wearable devices and their market size is increasing considerably. However, simple value comparisons based on accumulated data have revealed certain problems, such as the standardized nature of health management and the lack of personalized health management service models. The convergence of information technology (IT) and biotechnology (BT) has shifted the medical paradigm from continuous health management and disease prevention to the development of a system that can be used to provide ground-based medical services regardless of the user's location. Moreover, the IT-BT convergence has necessitated the development of lifestyle improvement models and services that utilize big data analysis and machine learning to provide mobile healthcare-based personal health management and disease prevention information. Users' health data, which are specific as they change over time, are collected by different means according to the users' lifestyle and surrounding circumstances. In this paper, we propose a prediction model of user physical activity that uses data characteristics-based long short-term memory (DC-LSTM) recurrent neural networks (RNNs). To provide personalized services, the characteristics and surrounding circumstances of data collectable from mobile host devices were considered in the selection of variables for the model. The data characteristics considered were ease of collection, which represents whether or not variables are collectable, and frequency of occurrence, which represents whether or not changes made to input values constitute significant variables in terms of activity. The variables selected for providing personalized services were activity, weather, temperature, mean daily temperature, humidity, UV, fine dust, asthma and lung disease probability index, skin disease probability index, cadence, travel distance, mean heart rate, and sleep hours. The selected variables were classified according to the data characteristics. To predict activity, an LSTM RNN was built that uses the classified variables as input data and learns the dynamic characteristics of time series data. LSTM RNNs resolve the vanishing gradient problem that occurs in existing RNNs. They are classified into three different types according to data characteristics and constructed through connections among the LSTMs. The constructed neural network learns training data and predicts user activity. To evaluate the proposed model, the root mean square error (RMSE) was used in the performance evaluation of the user physical activity prediction method for which an autoregressive integrated moving average (ARIMA) model, a convolutional neural network (CNN), and an RNN were used. The results show that the proposed DC-LSTM RNN method yields an excellent mean RMSE value of 0.616. The proposed method is used for predicting significant activity considering the surrounding circumstances and user status utilizing the existing standardized activity prediction services. It can also be used to predict user physical activity and provide personalized healthcare based on the data collectable from mobile host devices.

• International Journal of Air-Conditioning and Refrigeration
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• 제11권2호
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• pp.67-72
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• 2003

A partition integrated air supply system can provide highly personalized environmental control. The supply air is brought up through raised floors and supplied to outlets located on the partition panels. The purpose of this paper is to find out the best design of outlets for optimal occupant comfort within a personal task area. Real scale experiments were conducted to allow for comparisons of outlet designs within a personal task area. Experimental results indicate that the location of an outlet is the most critical factor in improving the efficiency of supply air distribution of a personal task area. Thermal characteristic comparisons were made between the under-floor and the partition supply systems. Experimental results suggest that the partition supply system is more efficient than the under-floor supply system in terms of cooling. Such a system allows occupants to personally control their immediate environment, resulting in higher productivity.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.224-231
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• 2018

Recently, the importance of intelligent personalized services is increasing in the era of the 4th Industrial Revolution. In this paper, we proposes design and implementation of the agent recruitment service system for the intelligent headhunting service. The proposed service system has designed and implemented an intelligent service system to efficiently recruit and manage applicants(job seekers). In addition, we develops the modules that can analyze the profile information of the applicant(job seeker), and implement the algorithm to predict the talent verification and analyze the talent type. The proposed service system is expected to contribute to designing the innovative and new service models for the intelligent agent recruitment service system.