본 논문에서는 양방향환경에서의 메타데이터 서비스를 제공하는 TV-Anytime 시스템에서의 개인 맞춤형 서비스를 위한 오퍼레이션들을 설계 밋 구현한다. TV-Anytime 포럼에서는 양방향 환경에서의 메타데이터 서비스를 위해 get_Data 와 submit_Data 오퍼레이션을 정의 하였으나, 이 두 오퍼레이션은 양방향 환경에서의 맞춤형 서비스를 제공할 수가 없다. 이에 본 논문에서는 사용자 프로파일 정보를 활용한 개인 맞춤형 서비스를 위해 새로운 오퍼레이션을 제안한다. 제안된 오퍼레이션을 통해 사용자는 양방향 환경에서의 SOAP 프로토콜을 통해 콘텐츠의 검색, 저장, 탐색 및 개인 맞춤형 서비스가 가능하다.
맞춤형 이러닝은 학습효과의 증진을 위한 방안으로 개인 맞춤형, 개인화 혹은 적응화 등의 개념이 제안되고 확장되었다. 본 논문에서는 초기 선호도, 흥미도 혹은 검색습관을 고려하는 방식으로부터, 특정한 학습객체를 자율 선택하여 반복 학습할 수 있도록 개념단위를 적용한 방식, 학습자의 능력을 고려한 최적 난이도 학습객체를 제공하는 방식 등 다양하게 제안되고 있는 현대적 개인 맞춤형 이러닝 체계들을 비교 분석한다. 개별 시스템에 따라 '평가'에 국한되거나 '평가'와 '학습'을 연계하는 경우가 존재하며, 이에 따른 적용에 의하여 학습환경과 맞춤형 제공방식 및 학습효과를 상호 연계할 수 있음을 밝힌다.
스마트팩토리는 정보통신기술을 통해 최소의 시간과 비용으로 고객맞춤형제품 생산을 지향한다는 점에서 기존의 공장자동화와는 차별된다. 그러나 선행연구들은 주로 수요자가 아닌 공급자 중심에서 기술 동향 및 적용방안을 중심으로 하는 공급과정의 효율화 측면에 초점을 두었다. 스마트팩토리가 성공적이기 위해서는 단순 생산성 향상을 넘어 수요자의 필요충족과 이에 따른 기업 경쟁력 강화로 연결되어야 한다. 본 연구에서는 시뮬레이션 기반의 설문조사를 통해 스마트팩토리에서 제조된 개인맞춤형제품의 구매의도에 대해 살펴보았고, 그 구매의도에 영향을 미치는 요인으로 소비자의 독특성욕구, 혁신성, 실물확인욕구, 프라이버시 염려를 도출하여 검증하였다. 검증결과, 응답자들은 개인맞춤형제품에 대해 구매할 의사가 있는 것으로 확인되었고, 개인맞춤형제품의 구매의도에 소비자 독특성욕구와 혁신성 그리고 실물확인욕구가 유의한 영향을 미치는 것을 확인하였다. 첫째, 소비자 독특성욕구는 개인맞춤형제품 구매의도에 정의 영향 (${\beta}=0.172$)을 주는 것으로 나타났다. 스마트팩토리 방식으로 생산되는 개인 맞춤형 제품은 타인과 차별화 하고 싶은 욕구 및 자신의 선호성향이 반영된다. 따라서 독특성욕구가 높은 소비자는 스마트팩토리에서 제조된 개인 맞춤형 제품에 대한 구매의도가 높게 나타난 것이라 판단된다. 둘째, 소비자 혁신성은 개인맞춤형제품 구매의도에 정의 영향 (${\beta}=0.224$)을 주는 것으로 나타났다. 연구에 제시된 개인 맞춤형 신발은 다기능 로봇과 3D프린팅 등 최신 정보통신기술이 적용되어 만들어지는 새로운 형태의 개인 맞춤형 제품이다. 따라서 혁신적인 새로운 경험을 추구하는 사람일 수록 이 제품에 대한 구매의도가 높게 나타난 것이라 판단된다. 셋째, 실물확인욕구는 개인 맞춤형제품 구매의도에 정의 영향 (${\beta}=0.285$)을 주는 것으로 나타났다. 스마트팩토리 환경에서는 소비자의 제작참여(prosuming participation)가 가능하다. 소비자가 제품 개발 과정에 참여하여 자신의 요구사항을 제품에 반영하면 실물확인욕구를 가상적으로 충족함으로써 구매의도가 높아지는 것이라 판단된다. 넷째, 프라이버시 염려는 개인맞춤형제품 구매의도에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이것은 자신에게 적합한 개인 맞춤형 제품의 효용을 크게 느끼는 소비자는 집 주소, 전화번호, 신체사이즈, 선호 성향 등의 개인 정보의 노출이라는 위험을 감내할 의지가 있는 것이라 해석된다.
스마트TV는 스마트폰과 달리 가족이 사용하는 디바이스로 인식되고 있다. 그러나 스마트TV도 SNS(Social Networking Service), 웹 서비스 등 가족인 아닌 개인 단위로 사용하는 앱(application)뿐만 아니라 각 개인마다 선호하는 게임을 포함한 앱(application), VOD 리스트, TV 채널 등이 다르다고 볼 수 있다. 그리하여 스마트TV에서도 개인 맞춤형 사용자 인터페이스가 필요하다. 이에 따라 본 논문에서는 스마트TV 환경에서 기존 윈도우 로그인 시스템처럼 개인만의 맞춤형 사용자 인터페이스를 제시한다. 그리하여 각각의 사용자들은 개인만의 환경에서 앱(application)을 실행하거나 TV를 볼 수 있다. 기존 연구되고 있는 채널 네비게이션 기법을 토대로 VOD list, 게임을 포함한 앱(App)을 개인 맞춤형 인터페이스로 보다 편리하게 사용할 수 있는 방법도 제시한다. 채널 네비게이션은 로그인한 각 자신만의 환경에서 사용자가 과거에 시청한 TV 채널을 조사하여 많이 시청한 TV 채널을 보여 주게 한다. 그리하여 보다 자신이 선호하는 채널을 쉽게 시청할 수 있다. 이와 더불어 VOD 리스트와 게임을 포함한 앱(application)을 과거에 시청하거나 사용했던 패턴을 분석하고 선호하는 VOD 리스트와 앱(application)을 예측하여 보여주어 개인의 맞춤형 인터페이스에서 보다 빠르게 접근이 가능하며 편리하게 사용할 수 있다.
수학은 계통성이 강한 학문으로 이전 단계에서의 학습 결손이 다음 학습에 큰 영향을 주기 때문에 학생들의 학습이 잘 이루어졌는지 수시로 확인하고, 즉각적으로 피드백을 제공해 주는 것이 필요하며, 이를 위해 수학교육에서 인공지능 교육시스템(ITS)을 활용할 수 있다. 이에 본 연구에서는 개인 맞춤형 수학 학습을 실행하기 위해 적용될 수 있는 인공지능 교육시스템의 기능이 무엇인지 살펴보고, 이를 실제로 적용해 본 결과를 분석하여 인공지능 교육시스템을 활용한 개인 맞춤형 수학 학습의 효과성을 구체적으로 살펴보는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 개인 맞춤형 학습과 수학교육에서 인공지능이 활용된 선행연구 내용을 분석하여 개인 맞춤형 수학 학습을 위한 인공지능 교육시스템의 기능을 추출하고, 이것을 반영한 학습 및 수업을 설계하여 초등학교 5학년 학생들에게 약 3개월 간 적용해 본 결과를 분석하였다. 그 결과, 개인 맞춤형 수학 학습을 위해 활용될 수 있는 인공지능 교육시스템의 기능은 크게 진단 및 평가, 분석 및 예측, 피드백 및 콘텐츠 제공으로 나눌 수 있었다. 또한 이러한 기능을 반영한 학습 설계를 초등학생들에게 적용한 결과, 개인 맞춤형 수학 학습에 인공지능 교육시스템이 어떻게 효과적으로 활용될 수 있는지에 대한 시사점을 얻었다. 그리고 앞으로 인공지능 교육시스템을 활용한 개인 맞춤형 수학 학습이 더욱 효과적으로 이루어질 수 있기 위해 더 정교한 기술과 자료 개발이 필요하다는 점을 제언하였다.
최근 온라인 마케팅에서 가장 중요한 분야로 온라인 맞춤형 광고가 떠오르고 있다. 온라인 맞춤형 광고는 개인정보 수집 및 동의, 소비자의 인지된 개인화 및 소비자의 온라인 사생활 침해 걱정 등과 같은 이슈들을 만들었다. 본 연구는 이러한 세 가지 이슈들이 온라인 맞춤형 광고에 미치는 영향들이 무엇인지를 알아보고자 한다. 연구결과, 정보 수집과 사용동의 구분은 온라인 맞춤형 광고 평가에 주요한 역할을 하고 있다는 것이 밝혀졌다. 개인정보 수집에서 향후 온라인 맞춤형 광고 노출 시 리워드를 받을 수 있을 거라고 고지된 사람들은 그렇지 않은 사람들보다 브랜드 태도가 더 긍정적이었다. 광고 메시지의 인지된 개인화 정도는 온라인 맞춤형 광고 태도 및 브랜드 태도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로, 온라인 사생활 침해 걱정 역시 온라인 맞춤형 광고 태도 및 브랜드 태도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이론적 및 실무적 시사점은 토의에서 더 자세히 살펴보았다.
19대 총선에서 특정 후보를 홍보하기 위한 목적으로 개인 맞춤형 위치기반소셜네트워크서비스(LBSNS, Location Based Social Network Service) 앱(App)을 기획하여 개발하고 선거기간 동안 활용함으로써 선거 전후 해당 후보의 지지율 변화에 어느 정도 기여했는지 그 영향을 분석하였다. 대전광역시 6개 지역구 24명의 후보를 대상으로 개인 맞춤형 LBSNS 앱을 활용한 후보와 그렇지 않은 후보를 구분하여 선거운동 기간 동안 언론에 공개적으로 발표된 지지율과 개표 결과를 바탕으로 개인별 지지율 변화를 비교하였다. 해당 앱을 활용한 3명의 후보는 각각 12.6%, 11.4% 및 11.2%씩 두 자리 수의 지지율 상승이 있었지만 나머지 21명의 후보들은 지지율 변화는 모두 3% 이내로 머물러 개인맞춤형 스마트폰 앱을 활용함으로써 후보 지지율 상승에 상당한 효과가 있었음이 밝혀졌다.
무선 이동통신 기술과 하드웨어 기술 등의 발전과 멀티미디어 처리기술의 발전에 따라 개인 맞춤형 e-Learning서비스가 필요하다. 특히 처음 프로그래밍을 접하는 학습자에게 개인 맞춤형 e-러닝 콘텐츠는 반드시 필요하다. 즉 프로그램 개발 능력을 학습하기 위해 많은 반복적인 실습이 요구되며, 학습자 개인에 따라 다양한 학습 효과를 보여주기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 프로그래밍을 처음 배우는 학습자에게 적합한 개인 맞춤형 서비스를 가능하게 하면서, 프로그래밍이 수행되는 과정을 시뮬레이션 형태로 보여주어 학습 효과를 극대화할 수 있는 e-러닝 콘텐츠를 개발하였다.
본 논문에서는 스마트 헬스케어 서비스 시스템의 바이오 데이터 분석 과정을 프로세스로 해석하기 위하여, 온톨로지 기반 통계학적 개인 맞춤형 질병예측 기법인 PCADP(Personalized Computer Aided Diagnosis Probability)를 제안하였다. 또한 이러한 개인 맞춤형 질병예측 기법을 바탕으로 스마트 헬스케어 데이터 및 헬스케어 서비스 명세의 의미 있는 표현을 위하여 헬스케어 온톨로지 프레임워크를 시맨틱스형으로 모델링하였다. PCADP 기법은 스마트 헬스케어 환경에서 개인 맞춤형 판별 기법이 갖추어야 할 조건인 실시간 처리, 유연한 구조, 판별과정의 모니터링, 지속적인 개선 등에 부합하는 통계학적 질병예측 기법임을 확인하였다.
본 연구는 빅데이터 산업과 디지털 광고 산업의 발전을 위한 비식별개인정보의 활용이라는 측면과 개인정보 보호 측면 사이의 갈등 관점에서 조망해보았다. 본 연구는 연구목적을 달성하기 위하여, 논문, 법조문, 행정 규정, 최근 언론 기사 등 문헌연구 중심으로 진행하였다. 특히 본 연구 주제 관련 국내외 현황과 제도 자료를 심층적으로 분석하였다. 본 연구 결과 디지털 맞춤형 광고에서의 비식별개인정보 보호 관련 주요 쟁점으로 '광고표현의 자유와 개인 인격권과의 상충', '식별 불가능한 정보의 개인정보화; '정보의 불균형'에 대해 분석하였으며, 이와 관련 디지털 맞춤형 광고에서의 비식별개인정보 보호 방안으로 '광고표현의 자유와 개인 인격권과의 조화' '고지와 동의 절차의 개선', '개인정보통제권의 강화'를 제안하였다. 본 연구는 현재 디지털 맞춤형 광고에서 비식별개인정보가 활발히 활용되고 있는 상황에서 비식별개인정보의 활용과 개인정보 보호에 대해 살펴보았다는 점에서 연구의 의의를 찾을 수 있다. 향후에는 본 연구 주제 관련 사례와 판례 중심으로 분석할 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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