• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.223-228
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• 2023

정보통신정책연구원에 따르면 OTT 서비스가 처음 등장한 2017년도로부터 4년간 33.4%라는 성장률을 보였다. 또, 한국수출입은행은 지난 2020년 국내 OTT 시장이 7801억원 규모라 발표하였다. 이런 OTT 시장의 발전은 OTT 서비스 플랫폼 간의 경쟁을 부추겨 OTT 서비스의 영상 추천 등과 같은 편의 기능에 대한 이용자 만족이 OTT 서비스 시장 경쟁에서 중요한 요소로 작용할 것으로 보인다. 현재 OTT 시장은 사용자의 맞춤형 추천을 위해 여러 데이터를 사용하고 있지만 앱 내부에서의 데이터만을 사용했다는 한계가 있다. 이에 개개인의 맞춤형 추천을 위한 앱 외부의 사용자 개인 데이터 활용을 제안하였으며, 설문 조사 결과 사용자의 만족도는 넷플릭스 추천 콘텐츠 대비 제안한 방법을 토대로 한 추천 콘텐츠가 23.72% 더 높은 것으로 나타났다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권10호
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• pp.865-878
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• 2017

인간의 건강한 삶을 실현하기 위하여, 정신적, 육체적, 환경적 요인이 지속적이고 안정적으로 관리되어야한다. 인간건강을 안정적이고 효율적으로 관리하기 위해서 21세기 보건의료분야는 ICT기술과 지속적 상호작용 및 융합이 필수적으로 요구되어왔다. 이러한 시대적 요구는 이종(heterogeneous)기술의 결합으로 융합(fusion)기술을 창출했고, 의료기술과 ICT기술의 융합을 통해서 개인맞춤형 치료환경이 조성되며, 다양한 웨어러블 디바이스 개발로 ICT융합 모바일 건강의료 서비스가 발전되고 있다. 이러한 이종기술의 결합은 ICT융합 헬스케어시스템의 복잡도(complexity)를 기하급수적으로 상승시켜서, 다양한 기술적, 제도적, 환경적, 문화적 이슈와 문제들을 발생시키고 있다. 본 연구는 ICT 헬스케어 기술에 대해 과거부터 현재까지 이어지는 발전현황을 조명하고, 주요한 국내외 헬스케어 기술 및 정책 이슈들을 발굴하고, 최종적으로 이러한 과제들을 해결하기 위한 헬스케어 로드맵과 향후 발전방향을 제안한다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권3호
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• pp.463-468
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• 2022

COVID-19의 장기화는 다양한 산업의 패러다임에 새로운 시도와 변화를 주고 있다. 고객이 직접 피우에 닿고 사용하는 제품을 판매하는 산업에서는 그 현상이 날로 가중된다. 이러한 상황에 대응하고자 최근 Cosmetics 업계에서 다양한 언택트(비대면) 서비스들을 선보이고 있다. 기존 전통 오프라인 채널에서부터 다양한 온라인 채널 확보를 통하여 고객들의 수요와 참여를 끌어내고자 한다. 대표적으로 기존에는 온라인 문진 서비스를 이용하여 고객에게 맞춤 제품을 추천하는 서비스들을 제공하고 있지만 얼마 지나지 않아 한계에 도달하게 된다. 본 논문에서는 기존 정형화된 문진 서비스와 한걸음 더 나아가 AI 기술을 이용한 이미지 기반 피부진단 기능을 결합하는 새로운 방식의 피부진단 서비스에 대하여 연구하였다. 사용자는 촬영된 이미지를 이용하여 몇 가지 항목에 대한 진단을 받게 되고 최종 피부타입을 도출하기 위하여 부족한 진단 항목은 기존에 제안한 피부진단 서비스를 활용하였다. 이런 방식은 기존에 제공되고 있는 문진 서비스보다 재미 요소를 더할 뿐만 아니라 기술 트린드인 AI를 결합하여 더욱 고객 참여를 이끌어 낼 수 있고 가시적이고 정확도가 있는 지속적인 서비스를 만들어 내고자 함에 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.357-359
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• 2023

This paper proposes a hybrid recommendation system (RS) model that overcomes the limitations of traditional approaches such as data sparsity, cold start, and scalability by combining collaborative filtering and context-aware techniques. The objective of this model is to enhance the accuracy of recommendations and provide personalized suggestions by leveraging the strengths of collaborative filtering and incorporating user context features to capture their preferences and behavior more effectively. The approach utilizes a novel method that combines contextual attributes with the original user-item rating matrix of CF-based algorithms. Furthermore, we integrate k-mean++ clustering to group users with similar preferences and finally recommend items that have highly rated by other users in the same cluster. The process of partitioning is the use of the rating matrix into clusters based on contextual information offers several advantages. First, it bypasses of the computations over the entire data, reducing runtime and improving scalability. Second, the partitioned clusters hold similar ratings, which can produce greater impacts on each other, leading to more accurate recommendations and providing flexibility in the clustering process. keywords: Context-aware Recommendation, Collaborative Filtering, Kmean++ Clustering.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1285-1290
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• 2023

가상공간(이하 VR)에서의 환경은 기존의 PC 및 스마트폰에 비해 접근하기 어렵다는 문제가 있지만, 기존 환경에 비해 더 현실감 있고 무궁한 체험과 기능을 제공해 줄 수 있다는 장점이 존재한다. 이러한 VR환경에서 최근 인기있는 AI 기술인 ChatGPT를 활용한 인터페이스와 상호작용을 연구함으로서 가상 세계에서 더욱 편리하게 일을 처리하도록 돕는 기술을 개발할 필요가 있다. VR환경에서의 ChatGPT 인터페이스와 상호작용은 개인화된 서비스 제공을 위한 연구이기도 하다. 이를 통해 사용자는 자신에게 맞는 인터페이스를 선택하고 비서 인터페이스 역시 사용자에게 최적화된 맞춤형 서비스를 제공할 수 있게 된다. 이에 본 연구에서는 VR환경에서 ChatGPT 시스템을 연동하여 편리한 상호작용 방법에 대해 설계함으로서 AI 비서 개발을 위한 이전 연구로 삼는다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권6호
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• pp.131-141
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• 2024

인구 고령화 추세와 현대인의 생활습관 악화로 인해 우리 사회는 다양한 만성질환 위험이 증가하고 있다. 이에 따라 사전에 예방관리히는 헬스케어가 부상하고 있는데, 특히 최근 데이터의 중요성 및 활용이 증가하면서 개인의 건강 데이터에 기반한 맞춤형 건강관리 서비스(플랫폼)가 주목받고 있다. 그러나 국내 디지털헬스케어산업은 아직까진 저조한 실적을 보이고 있다. 헬스케어 서비스의 경우 동일한 플랫폼에 대한 수요자와 공급자 양측면에서의 수용성이 중점 고려사항으로 작용하기에 본 논문에서는 계층화분석법 (AHP, Analytic Hierarchy Process)을 통해 건강관리 서비스 플랫폼 성공요인에 대한 수요자 및 공급자별 우선순위를 도출하였다. AHP는 복잡한 의사결정 문제를 계층적으로 구조화하고 각 요소의 상대적 중요도를 평가하여 최적의 결정을 도출하는 기법이다. 연구결과 공급자 집단에서는 데이터 분석 및 플랫폼 설계(1위), 법/제도(2위), 데이터 표준화(3위) 순으로 나타났으며, 수요자 집단에서는 시스템 안정성(1위), 법/제도(2위), 시스템 보안성(3위)로 나타나 집단간 순위 차이를 보였다. 이는 건강관리서비스플랫폼 활성화를 위해 기대격차 최소화를 위한 전략이 필요함을 시사한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.277-288
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• 1999

개인화된 학습내용과 진도로 멀티미디어를 이용한 교재를 통해 학습 효과를 크게 제고할 수 있는 중등학교 멀티미디어 교실과 대학의 멀티미디어 센터를 위한 분산 스트림 서버 시스템을 구현하였다. 기존의 멀티미디어 정보 재생 시스템은 멀티미디어 교실에 적용하기에 적절하지 못한 제약점을 가지고 있다. 과다한 스트림당 비용이 요구되거나 그렇지 않으면 학습에 활용하기에는 저급한 재생 품질, 원활하지 못하는 시스템 및 서비스 확장성, 개별적 고유 클라이언트 환경에 의한 사용 이절감, 교사 조작 능력과 표현 의도가 전혀 고려되지 않은 일반적 저작 도구로 인한 교재 저작 어려움 그리고 구성 시스템간의 유기적 연동 부재로 인한 관리 어려움 등의 문제점을 극복한 시스댐을 구현하였다. 폐쇄되어 있는 교실에서뿐만 아니라 인터넷을 통한 광범 위한 원격 교육에 확장할 수 있도록 웹 기반 분산 시스댐으로 구성하였다. 전체 시스템의 구성 요소는 멀티미 디어 정보 저장 및 재생을 담당하는 스트림 서버 클라이언트 시스템, 분산되어 있는 서버의 통합 역할을 하는 서비스 게이트웨이, 그리고 클립 및 교재 저작을 위한 저작관리 시스템 등이다. 본 논문에서는 그 가운데 멀티미디어 정보를 저장, 전송하는스트립 서버의 설계 및 구현에 대해 설명한다. 윈도우NT서버에서 실행되는 한 대의 스트림 서버 시스템으로 한 학급의 클라이언트(50-60대)에서 MPEG~ 1 스트렴을 동시에 재생할 수 있는 성능을 아무런 시스템 변경 없이 응용 수준의 소프트웨어 엔진만으로 실현하였다. 그리고 타 구성 요소 시스템간의 유기적 연동을 통한 시스템의 확장성과 서비스의 유연성을 확보할 수 있었다.

• 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.

• 지능정보연구
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• 제16권4호
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• pp.195-211
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• 2010

전시회는 전시업체가 새로운 상품이나 서비스를 관람객에게 알리기 위해 개최되는 것으로 효과적인 마케팅 수단으로 중요한 역할을 수행한다. 전시회를 방문하는 다양한 관람객의 니즈를 충족시키기 위하여 다양한 유비쿼터스 기술이 전시회에 응용되고 있지만 관람객이 사전에 요청한 정보만을 제공함으로 개별 관람객의 선호가 반영되지 않아 관람객의 니즈를 충족시키기에는 한계가 있다. 이러한 한계를 해결하기 위한 방법으로 개인의 선호에 부합하는 부스를 추천하는 추천 시스템의 이용이 가능하다. 추천시스템은 전시 환경에서 관람객의 선호를 추론하여 선호에 부합하는 방문 부스를 추천하여 관람객의 니즈를 충족시킬 수 있다. 그러나 추천 시스템 중 가장 성공적으로 평가 받는 기존의 협업 필터링은 관람객의 부스 방문 순서에 나타나는 선호를 반영하지 않아 동적으로 변화하는 선호를 가지는 관람객으로 구성된 전시 환경의 추천 시스템으로는 적합하지 않다. 따라서 본 연구에서는 관람객의 방문 순서를 고려하는 기법 중 순차 연관 규칙을 이용하여 관람객의 선호에 부합하는 부스를 추천하는 방법론을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 방법론의 성과 측정을 위해 실제 전시회에서 획득한 데이터를 사용하여 기존의 협업 필터링과 비교한 결과 전체적으로 추천의 성과가 향상되어 향후 전시 환경에서의 부스 추천시스템에 적용하여 관람객의 니즈를 충족시킬 것으로 기대된다.

• 정보교육학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.249-263
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• 2022

인공지능 기반 맞춤 및 적응형 학습을 대학원 이상의 수업에 적용에 따른 실증 연구는 매우 부족한 상황이다. 본 연구는, 인공지능 기반 맞춤 및 적응형 학습을 대학원 수업에 적용한 경우, 만족도 및 충성도를 연구 했으며, 테크놀로지관련 인식, 컨텐츠 및 시스템 특성에 대한 인식, 및 인공지능 기반 맞춤형 학습과 강의를 병행한 교육에 대한 전반적인 인식이 만족도, 효과성, 유용성, 동기부여, 및 다른 수업에 적용에 따른 의사에 어떻게 영향을 주는 지 조사하였다. 인공지능 기반 맞춤 및 적응형 시스템인 알렉스를 적용한 강의 직후 온라인 설문조사를 통한 데이터를 사용하였으며, 요인분석, 회귀분석, 분산분석 등을 활용하여 가설검증을 하였다. 본 연구의 결과로, 어떤 요인들이 유의하게 영향을 주는 지와 효과의 크기를 비교 검증하였고, 더불어 만족도가 충성도에 영향을 미치는 이론이 교육효과에도 적용됨을 입증하였다. 또한, 인공지능 기반 맞춤 및 적응형 시스템의 고등교육 특히 대학원 수업에도 효과가 있고, 고객관계관리에 도움이 된다는 시사점을 제시한다.