유비쿼터스 시대에는 다양하고 수많은 컴퓨팅 자원들이 곳곳에 존재한다. 이런 유비쿼터스 환경에서 분산되어져 있는 자원들을 공유하는 연구가 최근 많이 진행되어져 왔다. 하지만 이런 연구들은 사용자의 상황과 취향을 고려하지 않은 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 상황을 고려한 사용자 맞춤 자원 공유 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 사용자의 스케줄 정보와 시간, 위치 정보와 같은 컨텍스트 정보를 이용하여 사용자의 상황을 인지하며 자원에 대한 사용자 선호도를 가중치 기반으로 적용하여 사용자 맞춤형 자원을 추천해준다. 본 논문에서는 회의 시나리오를 통해 제안한 상황인지 기반 사용자 맞춤 자원 공유 시스템을 검증한다.
본 논문에서는 스마트 헬스케어 서비스 시스템의 바이오 데이터 분석 과정을 프로세스로 해석하기 위하여, 온톨로지 기반 통계학적 개인 맞춤형 질병예측 기법인 PCADP(Personalized Computer Aided Diagnosis Probability)를 제안하였다. 또한 이러한 개인 맞춤형 질병예측 기법을 바탕으로 스마트 헬스케어 데이터 및 헬스케어 서비스 명세의 의미 있는 표현을 위하여 헬스케어 온톨로지 프레임워크를 시맨틱스형으로 모델링하였다. PCADP 기법은 스마트 헬스케어 환경에서 개인 맞춤형 판별 기법이 갖추어야 할 조건인 실시간 처리, 유연한 구조, 판별과정의 모니터링, 지속적인 개선 등에 부합하는 통계학적 질병예측 기법임을 확인하였다.
본 연구에서는 온톨로지를 기반으로 개인의 선호도에 따라 여행지를 추천해 주는 시스템을 제안하고 구현하였다. 사용자 개인의 선호도를 파악하기 위해 사용자의 프로파일, 어플리케이션 내의 검색 정보, 웹 검색 정보와 페이스북 정보 등을 활용한다. 또한 실험적인 구현 사례로 시범 서비스 국가인 영국에 대하여 여행지 정보 데이터베이스를 개념과 관계를 중심으로 온톨로지를 구축하고 이를 중심으로 개인 선호도에 따라 여행지를 추천한다. 이 시스템의 개인화된 추천 방식을 이용함으로써 사용자는 자신이 관심 있는 여행지를 추천받아 이를 중심으로 여행 계획을 수립할 수 있다.
최근 차세대 이동통신 서비스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 차세대 이동통신 서비스가 기존 서비스와 다른 가장 큰 특징 중 하나는 사용자 개개인에 특화된 개인화 서비스 제공이라는 점이다. 이러한 개인화 서비스는 사용자의 현재 상황 및 선호도 등의 정보를 이용하여 서비스를 사용자에게 적응화시켜 제공하기 때문에 사용자 프로파일에 대한 관리기술이 매우 중요한 연구 주제로 부각되고 있다. 하지만 기존 사용자 프로파일 관리 기술은 단순히 사용자 관리라는 측면에서만 이루어졌기 때문에 개인화 서비스를 지원하기에는 역부족이다. 특히 서비스 제공업체 별로 분산 관리되는 사용자 프로파일은 차세대 이동통신 서비스를 지원하는데 많은 어려운 점이 예상된다. 따라서 개인화 서비스를 효과적으로 지원하고 통합적으로 프로파일을 관리할 수 있는 새로운 프로파일 관리 기술이 요구된다. 이를 위해 본 논문에서는 프로파일을 통합 관리할 수 있는 프로파일 서비스 제공자 시스템을 제안하고, 개인화 서비스를 지원하기 위한 프로파일 관리 기술의 요구사항을 제안한다.
본 논문에서는 학습자 특성 이론을 근거로 하여 학습자 특성에 따른 적응형 학습 요소를 도출하고, 콘텐츠 순서를 고려하여 학습 콘텐츠의 제작과 학습 관리 시스템의 개발 시 학습 내용과 학습자간의 상호 작용성을 높이고 개별적인 학습자 특성에 알맞게 지능적으로 학습을 지원할 수 있는 학습관리 로직을 설계한다. 적응형 학습 관리 시스템의 구현을 위해 기존의 학습 관리 시스템에 적응형 학습 지원 기능을 포함하여 시스템 기능 모델을 설계한다. 또한, 설계된 기능모델을 기반으로 시스템의 구현 구조를 제시하고 ADL의 SCORM 기반의 런타임 환경에서 적응형 학습 관리 시스템을 구현한다.
Recently, there is a rapidly growing demand for efficient real-tine playback and transmission of large amounts of multimedia data. But most users' connections are not fast enough to download large chunks of multimedia data. Therefore a streaming technology is needed in which users enable the real-time playback of multimedia date without having to download the whole of the multimedia date. In this paper, we propose a personalized IP streaming system. The proposed IP streaming system enables users to got an intelligent recommendation of multimedia contents based on the user preference information stored on the streaming server or the home media server. Moreover, users are assured of seamless access of streamed content event if they switch to another client device by implementing streaming system based on user identification and device information. We evaluate our approach with simulation results.
유비쿼터스 환경이 발전함에 따라 다양한 서비스들이 고객 중심의 서비스로 제공되고 있다. 기존에는 개인 프로파일을 기반으로 한 개인화 서비스의 연구가 진행되어 왔으나 사용자의 선호도를 파악하여 각 사용자에 대한 맞춤형 서비스를 지원하기 위해서는 상당한 데이터와 시간이 필요하다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 개인 프로파일을 통한 맞춤형 서비스가 아닌 사용자의 감정을 분석하여 그에 맞는 서비스를 제공하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템에서는 사용자의 감정을 분석하기 위하여 영상 분석과 음성 분석의 두 가지 방식을 사용한다. 이러한 감정 분석 방법을 이용함으로써 제안된 시스템이 홈 네트워크 환경에서 사용자 맞춤 서비스를 효과적으로 제공할 수 있도록 구현하였다.
검색엔진들은 사용자로부터 질의어를 전송받아 질의어와 관련이 가장 높은 웹 문서들을 보여주게 된다. 하지만 검색엔진이 사용자의 질의어만 가지고 사용자의 의도를 파악하여 정확한 웹 문서를 제공하기는 어렵다. 따라서 검식 엔진 시스템은 다양한 개인화 방법을 사용하여 각 사용자가 원하는 검색 결과를 보여주기 위해 노력한다. 본 논문에서는 개인화 검색을 위해 '폭소노미'를 기반으로 사용자에게 적합한 질의어를 추천해 주는 방법을 제안한다. 또한 이러한 개인화된 검색 결과를 제공하는 시스템이 가질 수 있는 프라이버시 침해 위험성을 제거하면서도 검색 서비스 제공자 입장에서는 사용자 정보를 활용한 다양한 서비스(개인화 광고등) 제공이 가능하도록 하는 개인화 검색 서비스 구조를 제안한다.
There is an accuracy-diversity dilemma with personalized recommendation services. Some researchers believe that accurate recommendations might reinforce customer satisfaction. However, others claim that highly accurate recommendations and customer satisfaction are not always correlated. Thus, this study attempts to establish the causal factors that determine customer satisfaction with personalized recommendation services to reconcile these incompatible views. This paper employs statistical analyses of simulation to investigate an accuracy-diversity dilemma with personalized recommendation services. To this end, we develop a personalized recommendation system and measured accuracy, diversity, and customer satisfaction using a simulation method. The results show that accurate recommendations positively affected customer satisfaction, whereas diverse recommendations negatively affected customer satisfaction. Also, customer satisfaction was associated with the recommendation product size when neighborhood size was optimal in accuracy. Thus, these results offer insights into personalizing recommendation service providers. The providers must identify customers' preferences correctly and suggest more accurate recommendations. Furthermore, accuracy is not always improved as the number of product recommendation increases. Accordingly, providers must propose adequate number of product recommendation.
웹사이트에서의 개인화 디자인에 대한 요구는 갈수록 증대되고 있다. 현재 많이 활용되고 있는 개인화 디자인 방법은 구축비용과 시간이 적게 든다는 장점을 가지고 있어 웹사이트에 손쉽게 적용될 수 있다. 그러나 사용자의 데이터가 축적되지 않으므로 보다 세련된 개인화가 어렵다는 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 웹사이트 디자인의 개인화를 위한 보다 발전된 방법으로서의 추천 시스템을 연구하였다. 그 결과로 현재 활용되고 있는 추천 시스템들의 내용과 특징에 대해서 정리하였으며 이를 바탕으로 협동적 필터링 기법을 적용한 디자인 추천 시스템을 구성하였고 그 세부적인 과정과 절차를 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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