GPS which measured user's location information outdoors should be of poor sensitivity because of interference and jamming of different electromagnetic waves. Specially, it has a defect of low received rate in high-rise urban where reflection and refraction of satellite signal go well. In this paper, I propose user location information sharing modeling of both vehicle and mobile phone using bluetooth in urban.
제품을 사용한다는 것은 어떤 목적을 달성하기 위한 제품과 사용자 사이의 입력과 출력과정으로 해석할 수 있다. 이런 측면에서 제품과 사용자와의 관계를 고찰해 볼 때 최근에 부쩍 그 수가 늘어난 지능형 제품들은 이전의 제품들이 물리적이고 신체적인 자원의 투입과 이에 따른 기계적인 제품반응에 의해 사용자와 직접적이고 단순한 제어-피제어의 관계를 가졌던 것과는 달리 지적인 자원의 투입과 함께 제품으로부터 지적인 결과물을 출력받아 사용자가 이를 다시 해석해야하는 간접적이면서도 쌍방향적인 교류관계를 가진다.(중략)
추천 시스템은 사용자가 다양한 옵션 중에서 최선의 선택을 할 수 있도록 도와준다. 그러나 추천 시스템이 상업적으로 성공하기 위해서는 극복할 몇 개의 문제점이 존재한다. 첫째, 추천시스템의 투명성 부족 문제이다. 즉, 추천된 상품이 왜 추천되었는지 사용자들이 알 수 없다. 둘째, 추천시스템이 사용자 선호의 변화를 즉각적으로 반영할 수 없는 문제이다. 즉, 사용자의 상품에 대한 선호는 시간이 지남에 따라 변함에도 불구하고, 추천시스템이 사용자 선호를 반영하기 위해서는 다시 모델을 재구축해야 한다. 따라서 본연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 토픽 모델링과 순차 연관 규칙을 이용한 추천 방법론을 제안하였다. 토픽 모델링은 사용자에게 아이템이 왜 추천되었는지 설명하는데 유용하며, 순차 연관 규칙은 변화하는 사용자의 선호를 파악하는데 유용하다. 본 연구에서 제안한 방법은 크게 토픽 모델링 및 사용자 프로파일 생성 등 토픽 모델링에 기반한 사용자 프로파일 생성 단계와 토픽에 사용자 선호 확인 및 순차 연관 규칙 발견 등 순차 연관 규칙에 기반한 추천 단계로 구분된다. 벤치마크 시스템으로 협업 필터링 기반 추천 시스템을 개발하고, 아마존의 리뷰 데이터 셋을 이용하여 제안한 방법론의 성능을 비교 평가하였다. 비교 분석 결과, 제안한 방법론이 협업 필터링 기반 추천시스템보다 뛰어난 성능을 보였다. 따라서 본 연구에서 제안하는 추천 방법을 통해 추천 시스템의 투명성을 확보할 수 있을 뿐만 아니라, 시간에 따라 변화하는 사용자의 선호를 반영할 수 있다. 그러나 본 연구는 토픽과 관련된 상품을 추천하기 때문에, 토픽에 포함된 상품의 수가 많을 경우 추천이 정교하지 못하는 한계점이 있다. 또한 토픽의 수가 적기 때문에 토픽에 대한 순차 연관 규칙이 너무 적은 문제점이 있다. 향후 연구에서 이러한 문제점을 해결한다면 좋은 연구가 될 것으로 판단된다.
인구의 급속한 고령화와 더불어 국민의 복지수준이 향상됨에 따라 건강문제에 대한 효율적인 해결방안으로 병원을 방문하지 않고 의료 서비스를 받는 U-Healthcare의 필요성이 증대되고 있다. 최근 다양한 센서들을 이용하여 사용자의 생체정보 및 주변의 상황정보들을 수집하고 분석해 사용자에게 적절한 서비스를 제공하기 위한 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 U-Healthcare 서비스를 위한 시스템들은 특정 서비스만을 대상으로 하여 다른 서비스로의 확장 및 연계가 어렵고, 다수의 사용자를 대상으로 일반화된 서비스를 제공하고 있어 사용자 개개인의 특성을 고려한 서비스를 제공 기능이 미약하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 멀티에이전트 기반의 상황인식 에이전트를 이용해 시스템의 확장성을 높이고, GUI 기반의 모델링 툴킷 JaUCE를 사용하여 고객 개개인의 상황에 맞는 상황 정보를 모델링 함으로써 고객들에게 가장 적합한 상황인식 서비스를 제공한다. 본 논문에서는 제안된 상황 인식 에이전트와 모델링 툴킷의 이용하여 상황인식 기반의 U-Silvercare 서비스를 설계하고 구현하였다.
This paper presents a study on the introduction of User Model-Based Dialogue System. Also we present a plan-based Korean dialogue system as a natural language database user interface for product search. The system can be characterized by its support for mixed initiative to give user more control over dialogue, employment of user model to reflect user's preferences, alternative solution suggestion if there is no product matched exactly to user's requirements, handling circumlocution which frequently occurs in dialogues. The user modeling shell system BGP-MS is adapted for the system. The system provides for a user-friendly database user interface by managing dialogue intelligently. By its implementation and test, it has been shown that the user model-based dialogue system can be utilized effectively for product search.
본 논문에서는 Network RTK 보정정보를 사용자에 적용 시, 다중 기준국 보정정보 모델링 방식에 따른 사용자 성능 비교를 수행하였다. 기준국과 사용자 거리가 멀어질수록 사용자와 기준국의 GPS 오차요소 상관성이 감소하므로, 이와 같은 GPS 오차요소의 공간적 특성에 입각하여 다수의 네트워크 보정정보를 적절히 조합하여 사용자에 적용해주어야 한다. 기존에 기준국간 수평 거리 및 고도를 활용한 다양한 보정정보 모델링 방식을 활용하여, MAC 방식의 Compact Network RTK에 적용 가능한지 이론적으로 분석하였다. 한국 내 설치된 상시 기준국에서 습득한 실측 GPS 데이터를 활용하여, 서울대학교에서 제안한 Compact RTK와 기존의 Network RTK가 결합된 방식인 Compact Network RTK 사용자에 대해 각 모델링 방식 별 사용자 성능을 측정치 잔여오차 및 위치 정확도 예측치 관점에서 비교 및 분석을 수행하였다. 그 결과, 각 보정정보 모델링 방식에 대해 사용자 수평 위치 정확도 예측치의 경우 모두 2DRMS 5 cm 이내의 정확도를 보였고, 수직 위치 정확도 예측치의 경우 모두 95 % 신뢰도로 7 cm 이내의 정확도를 나타내었다. 또한, 기존 보정정보 모델 방식 중, 기준국간 고도 차이를 사용한 모델링 방법의 적용 가능 기준국 배치 조건에 대해 분석하였다.
코로나19로 인해 넷플릭스 사용량이 증가하면서 사용자들의 넷플릭스 서비스 경험도 함께 증가하였다. 이에 본 연구는 코로나19 대유행 전후 넷플릭스 사용자 경험과 서비스 변화를 살펴보기 위하여, 넷플릭스 리뷰 데이터를 기반으로 토픽 모델링 분석을 수행하고자 한다. Google Play Scraper 라이브러리를 사용하여 구글 플레이 스토어 내의 넷플릭스 앱 리뷰 데이터를 수집하여, 코로나19 대유행 전후 앱 리뷰 기반의 토픽 모델링을 활용하여 키워드 차이를 살펴보았다. 분석 결과 넷플릭스 앱 기능, 넷플릭스 콘텐츠, 넷플릭스 서비스 이용, 넷플릭스 총평이라는 4가지 토픽으로 나타났다. 사용자 경험이 증가한 코로나19 대유행 이후 사용자들은 더 다양하고 세부적인 키워드를 사용하여 리뷰를 작성하는 경향을 보였다. 본 연구는 넷플릭스 리뷰 데이터를 활용하여 사용자들의 의견을 분석하여 코로나19 대유행 전·후 넷플릭스 서비스의 사용자 경험 변화를 보여주므로, 향후 치열한 OTT 서비스 시장에서의 경쟁력 강화를 위한 가이드 라인으로 활용할 수 있을 것이다.
사물 인터넷 기기가 일반화됨에 따라 사용자의 상황을 파악하고 다른 사용자에게 알림을 주어 위급 상황에 대처하기 위한 서비스가 증가하고 있다. 이와 같은 시스템은 대부분 기기의 값이 일정 기간 이상 변하지 않거나 이상치가 발견되면 이벤트로 판단하고 분석한다. 그러나 기기가 비활동 상태라면 상황을 파악하거나 다시 서비스를 제공할 수 없다. 이 때 만약 사용자의 요구를 파악하고 주변의 다른 기기들을 통해 서비스를 제공하거나 다른 사용자에게 상황 정보를 알린다면 적절한 조치를 취할 수 있다. 본 논문에서는 사용자의 요구를 포함한 상황 인지 모델과 이를 반영한 기기 탐색 시스템을 제안한다. 시스템은 수집한 데이터를 기반으로 사용자의 상황과 요구를 분석한다. 만약 사용자 기기가 비활동 상태일 때는 다른 기기를 탐색함으로써 상황을 인지하고 나아가 사용자에게 다시 서비스를 제공할 수 있다. 제안하는 방법을 통해 사용자 중심의 서비스 제공하고 여러 응급 상황에서 필요한 요소들을 분석, 대처한다.
This paper presents a framework for observable behavior that can be used as a basis for user modeling, and it reports the results of a pair of user studies that examine the joint utility of two specific behaviors. User models can be constructed by hand, or they can be teamed automatically based on feedback provided by the user about the relevance of documents that they have examined. By observing user behavior, it is possible to obtain implicit feedback without requiring explicit relevance judgments. Four broad categories of potentially observable behavior are identified : examine, retain, reference, and annotate, and examples of specific behaviors within a category are further subdivided based on the natural scope of information objects being manipulated . segment object, or class. Previous studies using Internet discussion groups (USENET news) have shown reading time to be a useful source of implicit feedback for predicting a user's preferences. The experiments reported in this paper extend that work to academic and professional journal articles and abstracts, and explore the relationship between printing behavior and reading time. Two user studies were conducted in which undergraduate students examined articles or abstracts from the telecommunications or pharmaceutical literature. The results showed that reading time can be used to predict the user's assessment of relevance, that the mean reading time for journal articles and technical abstracts is longer than has been reported for USENET news documents, and that printing events provide additional useful evidence about relevance beyond that which can be inferred from reading time. The paper concludes with a brief discussion of the implications of the reported results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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