사람들은 월드 와이드 웹(World Wide Web)상에서 사용자가 원하는 정보를 검색하는 여러 알고리즘들을 구현해 왔다. 이렇게 구현된 검색 알고리즘 중 가장 좋은 기술을 가지고 있는 곳은 페이지랭크(PageRank)방식의 구글이다. 하지만 페이지랭크 방식, 즉 외부에서 강조하는 링크가 많은 문서로 검색하여 가장 많은 링크를 가기고 있는 문서를 상위에 보여주는 방식으론 사용자가 원하는 문서를 찾기 힘들다. 개인에게 가치가 있는 문서를 찾기보다 대중에게 가치가 있는 문서를 찾기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 대중적 가치와 개인적 가치를 혼합한 개인화 검색 엔진을 제안한다.
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.
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.
최근 웹 2.0의 도래와 더불어 멀티미디어 콘텐츠 제작 과정에서 사용자의 참여를 장려하기 시작했다. 이에 따라서 멀티미디어 콘텐츠 관련 연구들은 사용자 참여형 환경에 맞추어 맞춤형정보를 제공하는데 연구의 초점을 맞추기 시작했다. 이에 본 연구는 사용자의 요구사항과 개인별 맞춤정보를 제공하기 위한 방법론을 정리하고 분석함으로써 적용 방안을 사용자가 적극적으로 웹 콘텐츠 제작 과정에 참여하여 해당 콘텐츠의 카테고리 및 정의를 설정할 수 있는 환경을 마련하여 사용자의 선택의 폭을 확장하며, 콘텐츠 제작에 참여할 수 있는 환경을 마련해줄 수 있을 것으로 기대된다.
Streaming Technology can support the real-time playback without downloading and storing multimedia data in local HDD. So, client browser or plug-in can represent multimedia data before the end of file transmission using streaming technology. Recently, the demand for efficient real-time playback and transmission of large amounts of multimedia data is growing rapidly. But most users' connections over network are not fast and stable enough to download large chunks of multimedia data. In this paper, we propose an intelligent IP streaming system based on personalized media service. The proposed IP streaming system enables users to get an intelligent recommendation of multimedia contents based on the user preference information stored on the streaming server or the home media server. The supposed intelligent IP streaming system consists of Server Metadata Agent, Pumping Server, Contents Storage Server, Client Metadata Agent and Streaming Player. And in order to implement the personalized media service, the user information, user preference information and client device information are managed under database concept. 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 manufacturing home server system and simulation results.
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.
IT기술을 교육 서비스에 접목시키는 에듀테크 시대가 도래함에 따라, 음악 교육에서도 다양한 시도들이 행해지고 있다. 교수자 중심에서 학습자 중심으로 옮아가면서 학습자 맞춤형 학습에 대해 관심이 높아졌으며, 이를 위해서 학습자의 숙련도를 파악하는 것이 필요하다. 피아노 학습에서 코드 운지법은 반주자가 필수적으로 익혀야 할 기법이다. 본 논문에서는 맞춤형 코드 운지법 학습 도구를 제안하고 코드 운지법 패턴 분석을 통한 활용 방안을 보였다. 구체적으로는, 학습자의 축적된 코드 연습 데이터를 활용하여 코드의 난이도나 학습자의 숙련도를 파악하고, 코드 사이의 유사도에 기반한 계층적 클러스터링을 수행하여 코드 클러스터들을 통하여 보다 향상된 코드 연습에 대한 활용방안을 제시하였다. 본 연구의 의의는 연습 데이터로부터 의미 있는 정보를 획득하여 맞춤형으로 코드 학습을 할 수 있다는 데 있다. 또한 테스트와 같은 부가적인 노력 없이, 연습 시에 저장되는 데이터들을 이용하여 숙련도와 코드 학습 난이도가 산정되므로 학습자 입장에서의 부담을 경감시킬 수 있다.
스마트폰의 음성 검색에서 퍼지 쿼리를 처리하는 것은 가장 어려운 문제 중의 하나이다. 이는 자연어에 내재된 자유도와 복잡성에 주로 기인한다. 스마트폰의 음성 검색에서 퍼지 쿼리의 자유도와 복잡성을 줄이기 위해 속성값에 기반을 둔 방법이 제안된다. 또한, 퍼지 쿼리 처리를 위한 속성값에 기반을 둔 새로운 페이지 등급 알고리즘이 제안된다. 이는 사용자의 검색 의도에 기반을 둔 위치기반의 개인화된 페이지 등급을 스마트폰 사용자에게 제공할 수 있다. 제안된 방법은 스마트폰 사용자를 위한 위치기반의 개인화된 웹 검색의 진일보한 방법이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 스마트폰의 음성 검색에서 퍼지 쿼리 처리를 위한 프로토타입 모델을 설계하고, 기존 스마트폰과 비교하여 제안된 방법의 성능 실험 결과를 제시한다.
Streaming Technology can support the real-time playback without downloading and storing multimedia data in local HDD. So, client browser or plug-in can represent multimedia data before the end of file transmission using streaming technology. Recently, the demand for efficient real-time playback and transmission of large amounts of multimedia data is growing rapidly. But most users' connections over network are not fast and stable enough to download large chunks of multimedia data. In this paper, we propose an intelligent IP streaming system based on personalized media service. The proposed IP streaming system enables users to get an intelligent recommendation of multimedia contents based on the user preference information stored on the streaming server or the home media server. The supposed intelligent IP streaming system consists of Server Metadata Agent, Pumping Server, Contents Storage Server, Client Metadata Agent and Streaming Player. And in order to implement the personalized media service, the user information, user preference information and client device information are managed under database concept. 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 manufacturing home server system and simulation results.
모바일 마케팅의 효과를 극대화하기 위해서는 타겟팅을 통한 개인 맞춤형 메시지 전달이 중요하다. 본 논문에서는 타켓 조건에 부합하는 고객을 실시간으로 결정하는 알고리즘을 제시한다. 중간 매개체인 프록시 서버는 데이터 베이스에 고객 프로파일(성별, 연령, 지역 등)과 이를 요약한 정수 값을 저장하고 있다. 기업이 메시지 신디케이션할 경우, 프록시 서버는 부울식으로 표현된 타켓 조건을 정수 값으로 매핑한 후 고객 프로파일 요약 값과 비교함으로써 효율적으로 고객을 결정한다. 따라서 고객이 수백만 명이상인 대규모 시스템에서 "타겟 조건" 검사가 실시간으로 이루어질 수 있고 기존의 데이터 베이스와 쉽게 연동이 가능하기 때문에 효율적으로 개인화된 메시지 전달이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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