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.
2014년 UN의 전자정부 서비스 평가 3회 연속 한국이 우승하였으며, 지난해에는 범정부 EA가 UN공공행정상을 수상하였다. 이는 범정부 EA기반 범정부 차원의 맞춤형 서비스 연계 통합 과제 발굴 및 수행에 따른 성과라고 볼 수 있겠다. 이와 같은 EA는 과거 전자정부 31대 과제 중 하나로 선정되어 추진해왔으며, 2005년 법제화 이후 공공부문에서 본격적으로 도입 및 운영 활용되었다. 많은 공공기관에서 EA를 통한 대내외 성과를 도출하는 등 활발하게 활용하고 있는 반면, 10여년이 지난 지금에도 몇몇 공공기관은 EA를 아직 인식수준에서 관리하고 있다. 더불어, 개별 공공기관의 EA를 통한 성과는 다시, 범정부 차원의 성과로 확산되어 범정부EA를 세계의 표준으로 성장시키는 데 톡톡한 기여를 하고 있다. 이와 같이 기관에서 EA를 통해 도출 되고 있는 성과의 주요 요인이 무엇이며, 어떠한 요인이 개별기관 및 범정부 EA 성과에 영향을 미치고 있는지 관련하여 EA 성과모형을 개발하고 이를 구조모형을 통한 규명을 해보고자 한다. 이를 위해 EA, EA서비스, 정보시스템 성공요인, 정보시스템 성과 측정 등 이론적 선행여구를 고찰하고 논리적 추론과정을 통해 모형개발 및 검증을 하고자 한다. 본 연구에서는 서비스 품질 측정 평가 모델인 서브퀄 모형(SERVQUAL Model) 및 DeLone & McLean의 정보시스템성공모형을 EA 서비스 성과에 접목한 국내 최초의 연구로서 실무적 및 이론적으로 시사하는 바가 크다.
만약 사용자가 원하는 멀티미디어 콘텐츠를 원하는 시간에 TV를 통해서 볼 수 있게 된다면, 다시 말해서 보고 싶을 때, 보고 싶은 방송을 포함한 멀티미디어 콘텐츠를 원하는 시간에 바로 볼 수 있게 된다면 사용자는 방송시간에 맞추어 TV를 보지 않아도 되고 원하는 콘텐츠를 검색하느라 시간을 보낼 필요도 없어질 것이다. 예약 녹화의 경우에는 시간정보를 가지고 미리 예약을 해야 하는 경우이므로 이와는 다른 경우라 하겠다. 이러한 서비스는 바로 디지털 콘텐츠와 이를 가정에서 저장할 수 있는 장치의 발달이 바탕이 되고 있다.(표 1 생략, 원문이미지 참조) 표 1은 영국의 BBC사에서 1998년에 조사한 자료로 디지털 멀티미디어 데이터를 저장하고 재생할 수 있는 저장장치의 가격과 용량의 전망을 나타낸다. 여기에서 데이터는 5.5 Mbps급의 MPEG-2 스트림을 기준으로 하였다. 표 1에서 보수적 견해는 매 18개월마다, 현실적 견해는 매 10개월마다 동일 가격의 용량이 2배가 되는 것으로 계산한 것이다. 여기서 보듯 저장장치의 가격 대비 성능이 갈수록 나아지고 있어 가정에서 멀티미디어 콘텐츠를 저장할 수 있는 가정용 서버의 등장이 멀지 않았음을 보여준다. 1999년 가을에 활동을 접은 DAVIC의 마지막 활동이 바로 이러한 저장장치를 이용한 "TV Anytime Service"였다 . Anytime Ser vice란 저장장치를 통해 사용자가 원하는 콘텐츠를 저장해 놓았다가 사용자가 원하는 시간에 언제나 볼 수 있다는 개념이다. 이를 소비자관점에서 보면 Personalized service라고 할 수 있다. 이어 1999년 여름에 창설이 된 "TV Anytime Forum"이라는 단체에서 이러한 저장장치를 이용한 서비스를 위한 환경을 구축하고 있다. TV Anytime Forum은 가정에서 저장장치가 있는 단말인 PDR(Personal Digital Recorder)을 이용한 서비스, 즉 Anytime Service 위한 응용을 가능하게 하기위한 콘텐트 개발자에서부터 가전기기에 이르는 분야에서 Interoperable한 규격을 만들어 보자는 것이 그 목적이다. 특히 여러가지 디지털미디어 전달방식, 예를 들어 DVB, ATSC, ARIB 등에 독립적인 규격을 만드는 것을 원칙으로 하고 있다. 1999년 7월에 첫 번째 회의를 하면서 설립이 되었다. 2001년 말 기준으로 BBC, NHK, Microsoft, Sony, IBM, Phillips, NTT, Intel, Canal+, Tivo, 대우전자, 삼성전자, LG전자, KETI, ETRI 등 콘텐츠 사업자, 방송업자, 네트웍 사업자, 가전업체, 소프트웨어 개발회상에 이르기까지 총 157개 회원사로 구성되어 있으며 년 6회 회의를 개최한다. 2000년 11월에는 서울에서 회의를 개최하였으며 2003년 6월에 다시 한국에서 개최하기로 확정되어 있다. 본 글에서는 이러한 Anytime Service 환경이 구축되었을 때의 각 산업별로 얻을 수 있는 이득에 대해서 알아보고 TV Anytime Forum의 각 Working Group들의 작업 내용들, 그리고 지난 1월에 열렸던 15차 회의의 결과들에 대해서 살펴보고 국내의 TV Anytime 활동에 대해서 간단하게 소개하고 마치도록 하겠다. 현재 디지털 방송기술, 비디오 스트리밍 기술이나 MPEG 등과 같은 기술수준으로도 충분히 이러한 서비스를 시작할 수 있으며 소비자들도 이러한 욕구를 서서히 느끼고 있다. 정보와 서비스를 선택할 수 있게 만들자는 목표를 설정하고 있다. 이러 목표는 통신$.$컴퓨터$.$멀티미디어 기술발전으로 가능하게 되었다.
본 연구는 국내외 여행에서 일어날 수 있는 기존의 문제점 해결과 함께 여행을 기반으로 테마 여행뿐만 아니라 헬스 케어, 전시 공연, 맛집 쇼핑, 비즈니스, 일상생활 등 6가지 전문 안내가 필요한 서비스 군을 포함하며, 사용자들에게 검증된 전문 가이드를 연결해주는 서비스를 제안하는 것이다. 선행 연구 결과, 해외여행 중 가장 필요한 서비스로는 항공권, 숙박, 교통, 가이드 순으로 조사되었으나, 우리나라의 경우 고령화 사회로 진입하면서 전문 가이드 서비스는 필수적 서비스로서 그 수요는 날로 증가할 것으로 예상된다. 이를 토대로 서비스의 기술과 사용자 시나리오 그리고 브랜드 개발을 제시하였다. 본 서비스 제안을 통해 사용자는 기존에 알지 못하던 지식이나 경험을 맞춤형 가이드를 통해 제공받게 되어, 더 풍부한 경험을 할 수 있다. 또한, 가이드로서는 새로운 전문분야를 익히는 데 도움이 되어 전문 가이드의 역량을 향상하는데 도움을 줄 수 있다. 마지막으로 이 플랫폼 서비스는 사용자가 편의를 받을 수 있는 동시에 자신이 가지고 있는 역량을 통해 서비스를 제공할 수 있으므로 누구나 경제활동을 가능케 함으로써 일자리 창출이 가능하다는 데 의의가 있다.
본 연구는 소비자의 감성과 경험이 중요한 서비스 분야에서 생성형 인공지능을 활용하는 방법에 대한 조사를 목표로 활용시의 환각 현상을 최소화하고, 소비자의 감성 및 경험에 대한 전략적 서비스를 개발하는 것에 초점을 맞추고 있다. 이를 위해 기계적인 방식의 접근과 사용자가 프롬프트를 직접 생성하는 방식을 검토하였고, 사업아이템 정의 제공, 페르소나 특성 값 제공, 예시와 맥락형 동사명령, 출력 포멧과 톤 컨셉 지정 등의 프롬프트 생성 요인을 중심으로 실험적으로 적용하였다. 연구는 생성형 AI가 제공하는 맞춤형 콘텐츠의 정확성과 사용자 만족도를 향상시키는 데 기여할 수 있는 방안을 탐색한다. 또한, 이러한 접근 방식은 생성형 인공지능을 실제 서비스에 적용 시 발생할 수 있는 환각 현상 중심의 문제들을 해결하는 데 중요한 역할을 하며, 생성형 인공지능을 통한 소비자 서비스 혁신에 기여할 것으로 기대한다. 연구 결과는 소비자의 감성과 경험을 풍부하게 해석하는데 생성형 인공지능이 중요한 역할을 할 수 있음을 보여주며, 이는 다양한 산업 분야에서의 활용 가능성을 넓히고, 기술 발전을 넘어 소비자 감성 및 경험 전략의 새로운 방향을 제시할 것으로 기대한다. 하지만, 아직은 연구가 생소한 생성형 AI 기술 기반의 연구를 진행함으로써 미흡한 부분이 많다. 향후 연구에서는 더 다양한 산업 환경 적용으로 연구요인들의 범용성과 조건별 효과를 더 깊이 탐구할 필요가 있다. 또한, AI 기술의 급속한 발전에 따라 새로운 형태의 환각 증상과 이에 대응하는 새로운 전략 개발에 관한 연구가 지속해서 이루어져야 할 것이다.
생성형 인공지능의 급속한 발전으로 이제 프로그래머의 도움 없이 누구나 개인 맞춤형 챗봇을 제작하고 이를 무료로 활용할 수 있는 시대가 열렸다. 본 연구는 예비 교사 교육을 목적으로, OpenAI의 GPTs 기반 맞춤형 챗봇을 개발하였다. 개발된 맞춤형 챗봇은 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)을 토대로한 생성형 AI를 이용했기 때문에 그 응답 또한 확률적이므로, 맞춤형 챗봇의 개발 절차뿐만 아니라 그 응답이 적절한지에 대한 점검이 필요하다. 이를 위해 예비 교사를 지도하는 교수자들이 맞춤형 챗봇의 응답에 대한 타당성을 5점 척도로 분석하여 수학교육적 성능을 살펴보았다. 동일한 질문에 대한 범용적인 챗봇인 ChatGPT, 맞춤형 챗봇인 GPT, 그리고 초등수학교육 전문가의 응답을 교수자들이 분석한 결과, 초등수학교육 전문가의 응답은 평균 4.52점을, 맞춤형 챗봇인 GPT는 평균 3.73점을 받아 맞춤형 챗봇인 GPT의 응답은 초등수학교육 전문가의 수준에는 미치지 못하는 것으로 나타났다. 하지만 5점 척도에서 보통 이상으로 '적절하다'에 가까운 점수를 받아 맞춤형 챗봇인 GPT의 교육적 활용 가능성을 확인할 수 있었다. 한편, 범용적인 챗봇인 ChatGPT의 응답은 평균 2.86점으로 낮은 평가를 받았으며, 예비 교사를 지도하는 교수자들은 답변 내용이 체계적이지 않고 일반적인 수준에 머물러 있다고 평가하였다. 이에 범용적인 챗봇인 ChatGPT는 수학교육에 한정하여 사용하기에는 어려움이 있어 보인다. 기존의 맞춤형 챗봇이 교육적 효과를 입증했음에도 불구하고, 그 제작 과정에서 요구되는 시간과 비용이 큰 장애물로 작용해왔다. 그러나 이제 GPTs 서비스를 통해 누구나 손쉽게 교수자 및 학습자에게 적절한 맞춤형 챗봇을 제작할 수 있으며, 그 응답이 일정 수준 이상의 수학교육적 타당성을 보여 수학교육의 다양한 측면에서 효과적으로 활용할 수 있을 것이다.
본 연구는 대구광역시 소재 종합병원에 입원한 노인 영양불량환자의 병원식사 섭취량 증진을 위한 영양중재의 효과를 분석하고자 하였으며, 이를 통하여 입원한 노인 영양불량환자의 영양관리 방안에 대한 기초자료를 제공하고자 하였다. 본 연구에서는 병원식사 섭취량 감소의 원인을 파악하여 각 원인에 따라 개별적인 영양중재를 실시하였다. 그 결과 연구대상자의 에너지 및 단백질 섭취량을 유의하게 개선시켰고 단백질의 INQ를 높였다. 또한 단백질, 철, 비타민 $B_2$의 NAR이 개선되고 MAR도 유의적인 증가를 보였다. 따라서 본 연구는 환자의 식사섭취량 부족의 원인을 정확하게 진단하고 영양진단에 따른 개별적인 영양중재를 통하여 환자의 식사섭취 상태를 개선시킬 수 있었다는 점에서 의의가 있다고 여겨진다.
모바일 디바이스의 발달은 사용자가 언제 어디서나 원하는 서비스에 접근하고, 정보를 소비할 수 있는 환경을 마련했다. 이에 맞춰 다양한 연구들이 모바일 사용자의 정보 접근성을 향상 시키기 위한 개인화 방법을 제안해 왔다. 하지만, 이와 같은 개인화는 사용자 개인과 관련된 정보를 요구하기에, 사용자 정보에 대한 보안과 관련된 우려를 낳고 있다. 이를 해결할 수 있는 효과적인 방법 중 하나로 사용자 정보를 사용자의 온라인 혹은 오프라인 상의 행동 패턴으로부터 추정하는 것을 들 수 있다. 본 논문에서는 SNS(Social Network Service) 상에서의 사용자 패턴과 사용자 간 물리적인 근접성 패턴을 분석하여 사용자 개인의 정보와 타 사용자와의 사회 관계정보를 식별하는 사용자 정보 식별 시스템을 제안하고자 한다. 제안한 시스템은 SNS 텍스트와 GPS 데이터에 기반한 POI(Point of Interest) 패턴으로부터 사용자의 나이, 성별 등 개인정보를 식별하고, 사용자 GPS 데이터를 이용하여 얻어진 사용자 간 근접성 패턴을 이용하여 두 사용자 간의 가족, 동료 등 관계 정보를 추정한다. 각각의 사용자 식별 모듈은 해당 데이터의 특성을 고려하여 SNS 데이터의 노이즈와 사용자 GPS 데이터의 손실을 감안함으로써 더 정확한 사용자 식별 성능을 보이도록 설계되었다. 이를 검증하기 위한 실험에서 제안한 시스템은 기존의 방법에 비해 더 나은 성능을 보였으며, 이는 본 논문에서 제안하는 방법이 사용자 데이터의 특성을 효과적으로 반영하고 있음을 의미한다.
기존의 보안 Wi-Fi 네트워크는 사용자가 AP(Access Point)의 암호에 맞춰야 하므로 사용이 불편하며, 사용자들이 암호를 공유하므로 시간이 갈수록 보안성이 낮아지는 문제점을 갖고 있다. 이를 해결하기 위해 사용자마다 별도의 가상 Wi-Fi 네트워크를 할당하는 방안을 제안한다. 이 방법에서는 각 사용자가 자신만의 Wi-Fi 네트워크를 가지므로 사용자 중심의 네트워크 설정이 가능하다. 사용자는 자신의 기기에 나름대로의 SSID(Service Set IDentifier)와 암호를 미리 설정해 두며 AP는 자신의 공개키를 적절한 방법으로 공개한다. AP는 또한 사용자들이 언제나 접속할 수 있는 공개채널을 유지한다. 사용자 요청이 있을 때 사용자 기기는 연결 요청 메시지를 보내는데 이 메시지에는 AP의 공개키로 암호화된 사용자 기기의 SSID와 암호가 실려 있다. 연결 요청 메시지를 받은 AP는 해당 SSID 및 암호가 설정된 새로운 가상의 AP를 생성하는데 이 가상 AP는 해당 사용자만 사용할 수 있는 전용 AP라고 할 수 있다. 이렇게 만들어지는 가상 네트워크는 비밀번호를 여러 사용자가 공유하지 않으므로 보안성이 높다. 또 이 가상 네트워크는 네트워크가 사용자 기기에 맞춰 스스로를 설정하기 때문에 사용의 편의성이 높다. 새 방법이 제공하는 보안성과 편리성에도 불구하고 기존의 Wi-Fi 네트워크에 비해 별다른 전송 능력 저하는 나타나지 않음을 실험을 통해 확인하였다.
디지털 방송의 시작과 함께, 지상파, 위성, 케이블과 같은 다양한 매체를 통한 다채널 방송 시청 환경의 도래는 사용자에게 많은 방송 프로그램 시청 정보를 전달하게 되었다. 이와 더불어, 방송 단말에 전송된 다양한 방송 프로그램 정보를 탐색하고 선호 방송 프로그램을 선별하기 위해서는 사용자에게 많은 노력이 요구된다. 따라서, 사용자로 하여금 자신의 취향 및 자신이 원하는 방송 프로그램 정보에 자동적으로 근접할 수 있도록 하는 개인화된 방송 서비스가 요구되고 있다. 이러한 요구에 따라, 본 논문에서는 다채널 방송 시청 환경 하에서 사용자의 방송 프로그램 시청 히스토리를 분석하고, 특정 시간에 따른 사용자의 방송 프로그램 시청 패턴윽 추출하여 방송 프로그램 장르에 대한 사용자 선호도를 자동으로 계산하는 알고리즘을 제안하고. MPEG-7 MDS 구조에 따른 사응자 선호토 서술과 이를 이용하여 사용자의 선호도에 따라 방송 프로그램을 자동적으로 추천하는 TV 프로그램 추천 어플리케이션을 소개한다. 본 논룬의 실헐을 위해 AC Nielsen Korea에서 제공된 실제 연령대별, 성별, 시간대별로 사용자의 TV 시청 자료를 사용하였으며, 실험결과를 통해 본 논문에 제안된 베이시안 네트워크 기반 사용자 자동 학습 알고리즘이 효과적으로 사용자 선호도를 학습한 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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