Context Information Based Application Recommend System Using Application Information

애플리케이션 사용정보와 상황정보에 기반한 애플리케이션 추천 시스템

최근 상황인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트폰의 각종 센서를 통해 사용자의 컨텍스트 수집이 가능해졌고 이러한 사용자의 컨텍스트는 사용자에게 보다 친화적인 서비스를 제공하기 위한 데이터로 활용이 가능하다. 컨텍스트는 물리적 컨텍스트(Physical Context)와 소프트 컨텍스트(Soft Context)로 구분할 수 있는데 이 두 가지의 컨텍스트를 조합하면 사용자의 취향과 상황 그리고 생활 패턴 등을 보다 정확하게 파악할 수 있다. 이렇게 상황정보를 이용하여 추출된 데이터는 사용자에게 친화적인 서비스를 제공할 수 있는 토대로 활용할 수 있다. 본 논문에서는 사용자의 상황 정보에 기반을 둔 로그 수집 방법과 분석방법을 제시하여 사용자의 상황에 적합한 애플리케이션을 추천하는 시스템을 설계하고 구현하였다. 애플리케이션 추천 시스템은 소프트 컨텍스트와 물리적 컨텍스트의 조합으로 생성한 통계정보를 사용하기 때문에 보다 사용자에게 친화적으로 애플리케이션을 추천할 수 있다. 또한 애플리케이션 추천 시스템은 애플리케이션 카테고리 또는 애플리케이션 사용 횟수에 따른 분류 등으로 사용자의 스마트폰 활용패턴을 통계정보로 나타내준다. 애플리케이션 추천 시스템을 사용함으로써 사용자는 개인에게 가장 알맞은 스마트폰 환경을 사용할 수 있으며, 자신의 애플리케이션 활용 패턴 및 통계정보도 숙지할 수 있어 사용자에게 보다 밀접한 스마트폰 활용 정보를 제공할 수 있다. 이러한 상황정보 기반의 로그 분석과 수집, 그리고 애플리케이션 추천 시스템은 추후 상황인지 및 사용자의 특화된 서비스 개발에 많은 도움이 될 것이다.