The health functional food market continues to grow, and according to that trend, the subdivision sales of personalized health functional foods, which have been legally prohibited, will be operated as a special regulatory pilot project. Personalized health functional food recommendations have a variety of personalized indicators to consider, and it is believed that algorithmic methods will be needed to proceed in a customized manner considering all of them. This study aims to contribute to the development of the AI-based health functional food recommendation service by studying factors that affect the use of the AI-based health functional food recommendation service. This paper analyzed the intention of use for AI-based health functional food recommendation service based on the information system success model and Technology Acceptance Model. This study considered information quality factors, service quality factor, and system quality factor as independent variables influencing perceived usefulness, perceived ease of use and trust. For empirical analysis, 406 questionnaires were used and the collected data were performed using AMOS 22.0 and SPSS 22.0. Research has shown that the accuracy, timeliness, empathy and availability have a positive effect on usefulness. Understandability and availability has been shown to have a positive effect on ease of use. The accuracy, understandability, empathy and availibility has been shown to have a positive impact on Trust. Usefulness, ease of use and trust all have been shown to have a positive influence on intention of use.
The purpose of this paper is to propose a securely personalized context-aware cooperative query that supports a multi-level data abstraction hierarchy and conceptual distance metric among data values, while considering privacy concerns around user context awareness. The conceptual distance expresses a semantic similarity among data values with a quantitative measure, and thus the conceptual distance enables query results to be ranked. To show the feasibility of the methodology proposed in this paper we have implemented a prototype system in the area of site search in a large-scale shopping mall.
사용자의 요구와 선호도에 따라 적합한 정보를 제공해주는 개인화서비스에 대한 많은 연구와 개발이 진행되어왔다, 하지만 기존의 연구들은 단일시스템 내에서 사용자의 선호정보를 관리하기 때문에, 다양한 서비스들 사이에서 이러한 정보를 공유하기 어렵다는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 하나의 방법으로 시맨틱웹 기반의 사용자 선호정보 공유 모델을 제안한다. 이 모델은 사용자의 선호정보가 각 서비스의 특성을 반영하는 서비스 온톨로지 상에서 의미를 기반으로 기술되어지고 공유되어지도록 한다. 또한, 본 논문에서는 제안모델을 지원하는 미들웨어 구현을 통해 제안모델을 분석하고 평가한다. 제안하는 접근방법은 각 서비스를 중심으로 사용자 선호정보를 기술할 수 있으면서도 다양한 서비스들 간에 그 정보를 공유할 수 있기 때문에, 기존의 연구보다 효율적인 개인화서비스를 제공할 수 있다는 장점이 있다.
"Personalized medicine," the goal of which is to provide better clinical care by applying patient's own genomic information to their health care is a global challenge for the $21^{st}$ century "genomic era." This is especially true in Korea, where provisions for clinical genetic services are inadequate for the existing demand, let alone future demands. Genomics-based knowledge and tools make it possible to approach each patient as a unique biological individual, which has led to a paradigm-shift in medical practice, giving it more of a predictive focus as compared with current treatment oriented approach. With recent advancements in genomics, many genetic tests, such as susceptibility genetic tests, have been developed for both rare single gene diseases and more common multifactorial diseases. Indeed, genetic tests for presymtomatic individuals and genetic tests for drug response have become widely available, and personalized medicine will face the challenge of assisting patients who use such tests to make appropriate and wise use of genetic risk assessment. A major challenge of genomic medicine lies in understanding and communicating disease risk in order to facilitate and support patients and their families in making informed decisions. Establishment of a health care system with provisions for genetic counseling as an integral part of health care service, in addition to genomic literacy of health care providers, is vital to meet this growing challenge. Realization of the promise of personalized medicine in the era of genomics for improvement of health care is dependent on further development of next generation sequencing technology and affordable sequencing test costs. Also necessary will be policy development concerning the ethical, legal and social issues of genomic medicine and an educated and ready medical community with clinical practice guidelines for genetic counseling and genetic testing.
본 연구는 접근이 용이한 모바일 디바이스를 활용한 운동 모니터링과 이를 기반으로 한 맞춤형 운동처방에 대한 연구를 실시하였다. 이를 위해 현재 실현 가능한 다양한 모바일 운동 모니터링 방식 및 현황을 조사하고, 맞춤형 운동처방 활용 가능성과 방식을 제시하였다. 최근 스마트폰 애플리케이션의 활용이나 웨어러블 디바이스 등과 같은 모바일 플랫폼 기반의 운동 모니터링이 가능해지면서 추가적으로 생체정보 전송을 통해 개인의 체력상태나 건강상태에 적절한 맞춤형 운동처방 서비스가 가능해졌다. 개인 사용자가 모바일 디바이스를 통해 신체 정보를 제공하게 되면, 이를 u-Fitness center에서 취합하고 운동 전문가는 취합된 정보를 바탕으로 개별화된 운동처방을 하여 u-Fitness center로 재전송을 하게 된다. u-Fitness center는 이를 콘텐츠 제공업체에 자동시스템에 의해 연동하여 가장 적절한 맞춤형 서비스를 제공하게 될 것이다. 또한 향후에는 다양한 모바일 디바이스와 서비스들이 서로 연동되어 하나의 플랫폼에서 개인 사용자의 니즈에 따라 여러 개의 서비스를 사용할 수 있는 개방형 플랫폼으로 진화하게 될 것이다.
난이도는 학습자가 컨텐츠를 선택하는 중요한 기준 중 하나이다. 하지만, 대부분의 난이도 기준은 컨텐츠 제공자가 획일적으로 결정한다. 이러한 방식으로는 학습자의 다양한 수준과 환경을 고려한 맞춤형 교육을 지원할 수 없다. 본 연구는 이 문제를 해결하기 위하여 학습자와 컨텐츠의 지식을 정형화하고 일반화한 후, 이를 실험하기 위한 객체 모델과 맞춤형 난이도 척도를 설계하였다. 또한, 이를 검증하기 위한 목적으로 구현한 도구를 이용하여 100개의 음악 교육 컨텐츠와 20명의 학습자를 기반으로 시뮬레이션을 진행했다. 실험 결과는 제안한 방법이 학습 상태와 컨텐츠에서 정의한 지식의 유사도를 이용하여 맞춤형 난이도를 계산할 수 있음을 보여 주었다. 제안한 접근법은 학습 상태와 컨텐츠에 쉽게 접근할 수 있는 온라인 학습 시스템에 효과적으로 적용할 수 있다.
교통약자는 우리 사회의 높은 비율을 차지하고 있는 대표적인 사회 취약계층이다. 최근 기술의 발달로 사회취약 계층을 위한 맞춤형 복지 기술이 연구되고 있으나, 일반인들과 비교하면 상대적으로 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 교통약자를 위한 맞춤형 식당 추천시스템을 구현하고자 한다. 이를 위해 특별교통수단 승하차 이력(7,153건), 대구 푸드 식당 상세정보(955건)의 자료를 결합하여 하이브리드 추천시스템을 구현하였다. 구현된 추천시스템의 유효성 평가를 위해 예측 오차율, 추천 커버리지로 기존 추천시스템들과 성능 비교를 수행하여 유효성을 검증하였다. 분석 결과 기존 추천시스템보다 높은 성능으로 나타났으며, 교통약자를 위한 맞춤형 식당 추천시스템의 가능성을 확인하였다. 또한 일부 교통약자 유형에서 유사한 식당이 추천되는 상관성을 확인하였다. 본 연구결과는 교통약자들의 만족도 높은 식당 이용에 기여할 것으로 판단되며, 연구의 한계점 또한 제시하였다.
최근 스마트 TV는 빠른 속도로 확산되고 있으나 스마트 폰이나 스마트 패드에 비하여 입력장치의 사용이 매우 불편하며 많은 양의 콘텐츠 중 자신에게 적합한 콘텐츠를 빠르게 찾기 어렵다는 한계로 인하여 스마트 기기 중 그 기능의 사용빈도가 낮다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하고 스마트 TV 상에서 사용자가 원하는 콘텐츠를 보다 쉽게 찾을 수 있는 개인화된 지능형 추천 시스템을 제안하고 구축하고자 한다. 사용자 선호정보를 이용한 프로파일 분석, TV 시청에 대한 패턴 분석, 애플리케이션에 대한 사용통계 분석 등 사용자에 대한 여러 가지 정보를 다차원적으로 고려하여 사용자에게 가장 적합한 콘텐츠를 추천할 수 있는 개인화된 지능형 시스템을 설계 및 구축하였다.
개인화된 상기 시스템은 사용자의 현재 상황 정보를 토대로 현재 욕구를 동적이며 선응적으로 파악하여야 한다. 하지만 기존의 욕구 인식 방법론 및 상기시스템 아키텍처들은 이러한 요구 사항을 잘 반영하지 못해왔다. 따라서 본 논문은 에이전트, 시맨틱 웹, 그리고 RFID기반의 상황인지를 활용한 선응적인 욕구 인지 메커니즘을 유력한 유비쿼터스 서비스 지원환경의 하나인 개인화된 상기 시스템에 적용하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 주된 욕구 인지 이론으로 Rescorla-Wagner 모형을 채택하였다. 또한 본 논문에서 제안하는 방법론의 실현 가능성을 보이기 위해 NAMA (Need Aware Multi-Agent)-RFID라고 하는 프로토타입 시스템을 개발하였다. NAMA는 사용자의 욕구를 인지하기 위해 상황 정보 및 사용자 프로파일과 선호도, 가용 서비스 관련 정보 등을 고려할 수 있으며, 웹 서비스의 형태로 구현된 서비스 집합들을 사용자에게 연결시켜준다. 더욱이 범위성 측면에서의 시스템 성능을 보이기 위해 시뮬레이션을 수행하였으며, 그 결과를 보였다.
인터넷과 웹이 일상생활의 일부가 되면서 온라인상에는 방대한 양의 정보가 쌓이게 되었다. 이러한 흐름 속에서 정보의 양은 급속도로 늘어나는 현상을 보이며, 개인화를 통해 수많은 데이터들 사이에서 원하는 정보를 자동으로 찾아내는 기술의 중요성이 부각되고 있다. 현재 사용하는 필터링 중에서 콘텐츠를 중심으로 분석하여 사용자에게 추천하는 기법인 내용기반 필터링과 사용자와 유사한 선호도를 가진 사용자 군집의 선호도에 따라 새로운 사용자가 관심을 가질 것으로 생각되는 콘텐츠를 추천해 주는 기법인 협력적 필터링 기법이 있다. 그러나 협력적 필터링 방법으로 추천 받기 위해서는 특정 수 이상의 아이템에 대한 평가가 필요하며, 또한 비슷한 성향을 가지는 일부 사용자 정보에 근거하여 추천함으로써 나머지 사용자 정보를 무시하는 경향이 있다. 따라서 특정 수 이상의 선호정보가 준비되지 않은 사용자들에 대해서도 적절한 추천방법이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 필터링들을 조합하고 좀 더 편리하게 정보를 공유하고 학습할 수 있는 시맨틱 웹에서 개인화된 선호도를 이용한 의상코디 시스템을 개발하였다. 이 시스템을 웹에서 제공한 결과 불필요한 검색시간이 줄어들고 사용자의 피드백을 통해 점차 만족도가 향상됨을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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