• 지능정보연구
• /
• 제13권2호
• /
• pp.27-41
• /
• 2007

최근 들어서 상황인식 시스템은 차별화 된 전자 시장을 개척하기 위한 유망한 기술로 인정되고 있다. 상황인식 컴퓨팅을 통해 구현되는 시스템은 사용자의 현재 상황을 자동적으로 센싱하여 그의 환경을 자동적이고 심도 있게 이해함으로 이음매 없고 기민한 개인화 서비스를 제공하는 것이 목적이다. 이러한 목적을 달성함에 있어서 특정 정보시스템이 얼마나 상황 정보를 잘 인식하고 활용하느냐는 것이 매우 중요하겠다. 그러나 비록 상황인식 시스템의 수준에 대한 언급들은 그 동안 많이 이루어져왔지만 본격적이고 구조적인 평가 방법론이 제안되어오지는 못해왔다. 따라서 본 논문의 목적은 상황인식 시스템을 평가하기 위한 구조적인 방법을 다단계 방법론으로 제안하는 것이다. 제 1단계에서는 특정 정보시스템이 과연 상황인식 시스템으로 분류될 수 있는지를 평가하는 요건분석을 수행하고, 제 2단계로는 요건 분석을 통과한 시스템에 대해 장비협업정도, 이동성의 정도, 내재성의 정도라고 하는 세 가지 차원으로 평가하여 상황인식 시스템의 수준을 평가한다. 이를 위해서 시스템 아키텍처에 기반 한 장비협업도(Device Collaboration Diagram, DCD)라는 것을 제안하였다. 그리고 각 프로젝트의 개발전략을 도출하기 위해 시스템의 수준과 준비도라는 두 가지 차원으로 종합적 수준을 평가하였다. 또한 본 방법론의 가능성을 증명하기 위해 최근에 개발되고 있는 실제 프로젝트들을 대상으로 평가를 수행하였다.

• 지능정보연구
• /
• 제25권4호
• /
• pp.89-103
• /
• 2019

최근 추천시스템의 품질평가 관점에서 이에 대한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 추천시스템은 기본적으로 사용자들에게 특정 아이템에 대한 개인화된 추천을 제공하는데 목적이 있으며, 대부분의 추천시스템은 항상 사용자 또는 아이템과 가장 관련 있는 아이템을 추천한다. 그리고 이러한 추천시스템의 성과는 전통적으로 다양한 예측정확도 등에 초점을 두어 왔다. 그러나, 추천시스템은 예측가능성 차원에서 정확해야 할 뿐만 아니라 사용자들에게 유용해야 한다. 특히 최근의 추천시스템에 대한 연구로서, 추천시스템의 평가기준에 속하는, 추천시스템에 대한 사용자 만족도(품질)는 추천시스템이 얼마나 정확하게 추천하느냐 뿐만 아니라 사용자의 의사결정에 얼마나 충분히 도움이 되는지와 관계가 깊다. 예를 들어, 특히 높은 수준의 세렌디티피한 추천은 사용자들이 뜻밖의 아이템이면서 흥미로운 아이템을 찾는데 도움이 된다. 여기서, 세렌디피티란 추천 아이템이 사용자에게 매력적인 동시에 뜻밖의(비기대성의) 아이템인 정도를 의미한다. 본 연구는 추천시스템의 성과를 나타내는 세렌디피티 지표를 추천시스템에 적용하여 추천시스템의 품질을 평가하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 세렌디피티 지표는 관련성(매력)이 있는 동시에 뜻밖인(비기대성의) 아이템을 추천하는 정도로 정의하고, 이 세렌디피티 지표를 측정하기 위해, 추천시스템이 사용자들에게 예상치 못한 유용한 아이템을 찾을 수(또는 추천할 수) 있는 정도를 평가하였다. 본 연구의 주요 실증분석결과로는, 아이템기반 협력 필터링 기법이 사용자기반 협력 필터링 기법보다 더 높은 세렌디피티값을 가지며, 따라서, 추천시스템의 품질평가 차원에서 아이템기반 협력 필터링 기법은 사용자기반 협력 필터링 기법보다는 더 좋은 추천 품질을 갖고 있음을 보여 주었다.

• 지능정보연구
• /
• 제17권2호
• /
• pp.119-128
• /
• 2011

최근 사용자 정보와 주변 환경의 정보를 수집할 수 있는 센서의 기술과 휴대 디바이스의 성능이 매우 발달되어 왔다. 이러한 기술 발달로 인해 사용자는 매우 다양한 콘텐츠를 이용할 수 있게 되었다. 그러나 사용자가 휴대한 디바이스의 특성에 따라 이용할 수 있는 콘텐츠가 제한적이다. 이것을 해결하기 위해 하나의 콘텐츠를 여러 디바이스에서 사용하기 위한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 연구에서는 사용자 주변의 센서를 통한 다양한 정보를 수집하여 사용자의 상황에 맞는 특정 콘텐츠를 선정하고, 선정된 콘텐츠를 사용자가 휴대한 디바이스 특성에 맞게 변환하여 서비스를 제공하는 시스템을 제안한다.

• 지능정보연구
• /
• 제16권3호
• /
• pp.147-161
• /
• 2010

최근 방송과 통신의 융합으로 TV에 통신이라는 기술이 접목되면서, TV 시청 형태에 많은 변화를 가져왔다. 이러한 형태의 TV 시청 변화는 서비스 선택의 폭을 넓혀주지만 프로그램을 선택을 위해 많은 시간을 투자해야 한다. 이러한 단점을 개선하기 위해서 본 논문에서는 IPTV환경에서 사용자의 다양한 콘텐츠를 제공하는 방송 환경에서 고객의 시청 정보를 바탕으로 고객 사용정보 온톨로지를 구축하고 그에 따라 고객을 k-medoids 방법을 이용해서 클러스터링 한다. 이를 바탕으로 고객이 선호하는 콘텐츠를 추천 하는 방법을 제안하였다. 실험부분에서 본 제안방법의 우수성을 기존의 방법과 비교하여 보여준다.

• 지능정보연구
• /
• 제17권4호
• /
• pp.95-108
• /
• 2011

인터넷 비즈니스의 활성화에 따라서 기업은 고객의 인물정보 및 거래정보를 활용하여 보다 맞춤화된 개인화 서비스를 제공하고 있다. 기존의 고객군별 예측기법은 유사한 고객들을 군집화하여 고객군별로 예측모델을 수립하는 것으로, 구매가 많고 충성도가 높은 핵심고객에게 요구되는 일대일 서비스를 제공하는 데는 한계가 있다. 반면 일대일 고객별 예측기법은 각 고객에게 고도로 맞춤화된 서비스를 제공하지만, 과거 구매이력이 많지 않은 고객 이나 신규 고객에게는 정확한 개인화 서비스를 제공하지 못한다. 본 연구는 고객의 구매빈도에 따라서 유사 고객들과의 군집화 수준을 동적으로 조정하는 새로운 지능형 개인화 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 과거 구매가 많은 고객들에 대해서는 일대일 예측모델을 수립하지만, 구매 빈도가 낮은 고객의 경우 다른 고객들과의 최적화된 군집화를 통해 예측모델을 수립한다. 본 기법을 Neilsen의 음료수 구매 데이터셋에 적용하여 고객의 일회 구매금액 및 구매품목을 예측한 결과, 기존 두 예측기법들에 비하여 적정한 계산비용(computational cost)으로 더욱 정확한 개안화 서비스를 제공할 수 있음을 확인하였다.

• 지능정보연구
• /
• 제16권4호
• /
• pp.213-225
• /
• 2010

본 연구에서는 기업의 마케팅 프로모션에 따른 반응고객의 구매액 예측을 위한 방법을 제시하고 SVR의 효과적인 학습방법을 제시하였다. 프로모션에 의한 고객의 구매액을 기반으로 고객을 5등급으로 등급화하고 각 등급 내에서 SVR을 적용하여 고객의 구매액을 예측하였다. 본 연구에서 제안하는 예측된 고객의 등급 내에서 고객 구매액을 예측하는 분리데이터 학습법이 프로모션에 반응한 모든 고객을 대상으로 구매액을 예측하는 전체데이터 학습법보다 높은 예측성과를 보여주었다. 일반적으로 세분화된 고객집단을 하나의 집단으로 보고 동일한 마케팅 전략을 제시하나 본 연구를 통해 구매액에 따라 등급화 된 고객의 등급 내에서 다시 고객의 거래 구매액을 예측하여 동일한 집단 내에서도 차별화된 마케팅 전략을 제시할 수 있는 기반을 제시하였다. 즉 동일한 등급에서도 고객 구매액에 따라 고객의 우선순위를 정할 수 있으며, 이는 마케팅 담당자가 프로모션을 제시할 고객을 선정할 때 유용한 정보로 활용될 수 있다.

• 지능정보연구
• /
• 제19권2호
• /
• pp.73-85
• /
• 2013

정보기술의 비약적 발전에 힘입어, 오늘날 기업들은 지금까지 축적한 고객 데이터를 기반으로 맞춤형 서비스를 제공하는 것에 많은 관심을 가지고 있다. 고객에게 소구하는 맞춤형 서비스를 효과적으로 제공하기 위해서는 우선 그 고객이 처한 상태나 상황을 정확하게 인지하는 것이 중요하다. 특히, 고객에게 서비스가 전달되는 이른바 진실의 순간에 해당 고객의 감정 상태를 정확히 인지할 수 있다면, 기업은 더 양질의 맞춤형 서비스를 제공할 수 있을 것이다. 이와 관련하여 사람의 얼굴과 행동을 이용하여 사람의 감정을 판단하고 개인화 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구는 좀 더 미세하고 확실한 변화를 통해 정확하게 감정을 판단할 수 있지만, 장비와 환경의 제약으로 실제 환경에서 다수의 관객을 대상으로 사용하기에는 다소 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 Plutchik의 감정 분류 체계를 기반으로 사람들의 행동을 통해 감정을 추론해내는 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 콘텐츠에 의해 유발된 사람들의 감정적인 변화를 사람들의 행동 변화를 통해 판단하고 예측하는 모형을 개발하고, 4가지 감정 별 행동 특징을 추출하여 각 감정에 따라 최적화된 예측 모형을 구축하는 것을 목표로 한다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 감정 자극영상을 제공하고 그 신체 반응을 수집하였으며, 사람들의 신체 영역을 나누었다. 특히, 모션캡쳐 분야에서 널리 쓰이는 차영상 기법을 적용하여 사람들의 제스쳐를 추출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 데이터의 타임프레임 셋을 20, 30, 40 프레임의 3가지로 설정하고, 데이터를 학습용, 테스트용, 검증용으로 구분하여 인공신경망 모형을 통해 학습시키고 성과를 평가하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 데이터를 이용하여 제안 모형을 구축하고 평가한 결과, 프레임셋에 따라 예측 성과가 변화함을 알 수 있었다. 감정 별 최적 예측 성과를 보이는 프레임을 확인할 수 있었는데, 이는 감정에 따라 감정의 표출 시간이 다르기 때문인 것으로 판단된다. 이는 행동에 기반한 제안된 감정예측모형이 감정에 따라 효과적으로 감정을 예측할 수 있으며, 실제 서비스 환경에서 사용할 수 있는 효과적인 알고리즘이 될 수 있을 것으로 기대할 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제20권5호
• /
• pp.538-549
• /
• 2019

본 논문은 시각장애인의 개인적 특성을 최적화하는 시스템을 관리하는 보호자와 통신 할 수 있는 새로운 플랫폼을 제안한다. 플랫폼 구성 요소 간의 상호 작용 측면에서 서버 처리 및 실시간 상호 작용을 통해 보호자 설정을 한다. 이로써 시각장애인에 상당한 정보를 제공하여 이들의 보행 안정성을 향상시키는 데 기여할 수 있다. 따라서 스마트 폰 애플리케이션 개발은 사용자가 애플리케이션을 다운로드함으로써 휴대성과 비용 효율성을 모두 향상시킬 수 있다. 보호자 비용 측면에서 이 시스템은 특수 시스템 장치가 아닌 개인 컴퓨터 또는 스마트 폰을 통해 관리 시스템에 액세스할 수 있기 때문에 비용 효율적이다. 이 시스템은 건물 위치, 위험, 장애물까지의 거리, 신호등 및 단계를 알려주는 것과 같이 시각장애인의 주변 환경과 자동으로 통신하는 웹 기반이다. IOT 장치를 통한 위험 접근과 같은 필요한 정보를 보호자에게 제공하여 안전을 향상시킨다. 또한 시스템이 개인적 특성을 감지 할뿐만 아니라 시각장애인에 많은 정보를 전송하기 때문에 보호자가 개인화 된 플랫폼을 활용할 수 있다. 새로운 플랫폼을 통해 보호자가 응용 프로그램 사용자와 전자 지원 및 상호 작용을 제공 할 수 있으므로 시각장애인에 대한 체계적이고 안전한 보행에 기여할 수 있다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제17권1호
• /
• pp.129-139
• /
• 2012

본 논문은 방송 콘텐츠를 소비한 사용자의 소비이력 정보를 바탕으로 추천해 주는 시스템을 소개한다. 방송 콘텐츠는 도서, 음반, 영화 등의 콘텐츠와는 다른 구조로 구성되어 있으며, 크게 시리즈물과 에피소드물로 나뉜다. 시리즈물은 여러 개의 방송 콘텐츠가 하나의 프로그램을 구성하고 하나의 주제나 스토리를 다룬다. 반면에 에피소드물은 여러 개의 방송 콘텐츠가 하나의 프로그램을 구성하지만 각각의 콘텐츠 별로 다른 주제나 스토리를 다룬다. 시리즈물인 경우에는 프로그램 단위로 추천이 가능하고, 에피소드물인 경우에는 하나의 프로그램을 구성하는 콘텐츠들이 독립된 콘텐츠로서 추천이 가능하다. 이와 같은 방송콘텐츠의 특징에 따라, 본 논문에서는 시리즈물과 에피소드물로 추천단위를 달리하여 콘텐츠를 추천한다. 콘텐츠 추천은 사용자의 방송 콘텐츠 소비이력 정보를 활용하여 방송 콘텐츠간의 유사도를 도출하고 이를 토대로 추천을 제공한다. 방송 콘텐츠간의 유사도는 협업 필터링 알고리즘을 사용하여 계산한다. 추천 시스템은 희소 배열 자료구조를 사용하며, 메모리 기반의 연산을 수행하여 추천 콘텐츠를 색인 구조로 저장한다. 저장된 색인은 추천 시스템에서 제공하는 오픈 API를 통해 서비스되며, 오픈 API는 HTTP 프로토콜을 기반으로 구현되었다. 마지막으로 추천 시스템 구현과 실험을 위한 웹 데모를 소개한다.

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