다양한 웹 사이트에서 '맛집' 어플의 제공은 다양하게 제공하고 있다. 본 연구도 기존의 제공 서비스와 유사한 기능을 사용하고 있지만, 차이점은 사용자의 의사결정에 효율적으로 도움을 주기 위해 맛집 방문 이력 정보를 이용한 개인 맞춤형 음식점을 추천하는 어플리케이션을 설계한다. 이는 기존의 '맛집' 정보 제공과 방문한 이력에 따른 '맛집' 추천 정보를 제공하는 어플리케이션이다. 사용자는 현재 위치에 따라 과거 방문기록을 등록한 인근 '맛집' 방문 빈도와 방문 순서를 분석하여 현재 위치에서 개인별 맞춤 음식점을 추천받을 수 있다.
본 논문은 개인의 정보를 외부로 유출하지 않고, 소비자 방송 수신 단말 장치에 저장된 데이터를 이용하여 머신 러닝 모델을 학습하고, 소비자가 원하는 맞춤 방송 정보를 제공하는 시스템을 구글의 연합 학습[1] 을 기반한 설계에 관한 것이다. 이를 위하여, 소비자 사용 패턴 및 행동 데이터를 수집하고 저장하며 머신 러닝 학습을 진행 하는 단말 구조와 단말에서 생성된 학습 모델 파라미터 정보를 수집하고 평균화 하는 중앙 서버의 구조를 연구하고, 연합 학습을 이용한 학습 정보를 이용하여 개인 맞춤형 방송 정보를 제공하는 시스템을 연구한다.
사용자에게 맞춘 개인화된 제품과 서비스를 제공하는 기술의 발전으로 개인화의 수요는 점점 늘어날 것으로 전망하고 있다. 또한 개인 맞춤형으로 전문 스포츠 선수화, 족부 장애우를 위한 정형 제화 등 전문적인 기능 중심의 개인화나 패션을 위한 스타일 중심의 개인화 등 개인 맞춤 제작 신발을 제작할 때 기존의 아날로그적인 방식으로 발 변인을 측정했을 때 각 변인에 대해 기준점이 명확하지 않아서 재현성이 떨어진다. 따라서 본 논문에서는 자를 이용해 간단히 측정 가능한 기본적인 발 변인 이용하여 다른 변인들을 학습하고 딥러닝을 이용해 추정하는 방법에 대해 서술한다. 이를 위해 20개의 발 변인을 휙득 하였고 그 중 6개의 기본적인 발 변인을 이용해 14개 변인을적합 방지를 위해 Dorpout을 적용해 학습하고 학습한 데이터를 이용해 학습하지 않은 데이터를 테스트해 각 변인별 결과를 보여준다.
현재 웹 상에서 이루어지는 교육은 개별 학습자의 학습 기대 수준에 따라 주문형(customization)과 맞춤형(personalization)교육이 요구되고 있으나 대부분 웹을 통한 교육이 획일적 커리큘럼에 따라 진행되고, 동일한 형태의 피드백을 제공하고 있어 학습자 개개인의 수준에 맞는 컨텐츠의 제공과 적절한 피드백이 이루어지지 못하고 있다. 따라서 학습 효과를 높이기 위해서는 학습자 수준에 맞는 차별화된 컨텐츠를 구성하여 제공하여야 한다. 본 연구에서는 수준별 학습, 맞춤형 교육 서비스를 제공하기 위한 컨텐츠 구성방법에 관하여 논의한다. 양질의 맞춤형 컨텐츠를 구성하기 위해 컨텐츠를 영역별로 분류하여 모듈화하고, 맞춤형 컨텐츠를 효율적으로 관리하여 학습자의 지식영역별 습득정도를 파악하고, 학습자의 수준에 맞게 융통성이 있으며 동적으로 컨텐츠를 재구성함으로써 학습자에게 가장 적절한 컨텐츠를 추출하여, 반복 학습을 통한 교육의 질적 제고를 기대한다.
헬스케어 패러다임이 정밀, 예측, 맞춤, 예방의료 중심으로 변화하면서 개인의 건강관리에 대한 관심과 중요성이 커지고 있다. 디지털 헬스케어 산업은 4차 산업혁명 정보통신기술 발달과 함께 수요자 중심의 고부가 가치형 의료서비스 제공이 가능할 것으로 전망되고 있다. 디지털 헬스케어 산업의 한 영역인 개인건강기록(PHR) 서비스는 개인의 모든 건강기록 데이터를 기반으로 하여 예방과 관리 목적에 맞추어 맞춤형 건강관리를 가능하게 한다. 본 연구에서는 개인건강기록 서비스의 가치사슬을 정리해보고, 가치사슬 핵심요인 중심의 산업구조분석을 통해 주요 환경변화에 있어 경쟁자들과의 경쟁우위를 확보하는데 필요한 차별화 전략의 우선순위를 모색하고자 한다.
본 연구는 최근에 이슈가 되고 있는 필터버블 문제와 프라이버시 침해 문제가 이용자맞춤형서비스를 제공하는 도서관과 무관하지 않다는 인식에서 수행되었다. 본 연구에서는 최첨단기술을 활용하는 위치기반서비스, 상황인식서비스, 책추천서비스, RFID기반서비스, 클라우드서비스가 어떤 측면에서 개인정보침해 및 프라이버시 침해가능성이 있는지를 고찰하였다. 또한 특정 서비스 이용을 위해 개인정보를 제공한 이용자는 개인정보를 포기한 것으로 보아야 하는지, 국내 도서관에서 도서관 이용자의 프라이버시 문제가 논의된 적이 있는지, 필터버블 문제가 도서관 이용자에게 줄 수 있는 위험성과 해결책은 무엇인지에 대해서도 간단히 논의하였다. 본 연구는 도서관 프라이버시에 대한 초기단계의 연구로서 향후 국내 프라이버시 연구의 기초자료로 활용될 수 있기를 바란다.
최근 코로나19시대를 맞으며 다양한 분야에 영향을 미치고 있다. 대표적으로 편리함을 추구하는 현대인의 성향이 맞물려 여러 서비스 분야에서 비대면(언택트) 서비스가 트렌드 물결을 타고 영역을 넓혀가고 있다. Cosmetics 업계에서도 비대면 서비스에 많은 관심을 가지고 있다. 하지만 Cosmetics 업계에서는 고객의 피부정보 기반 개인 맞춤형 서비스는 제공하지 않고 있다. 본 논문에서는 현대인의 성향에 맞게 단순 비대면 서비스를 넘어 수집된 개인의 피부 정보 기반으로 개인 맞춤형 제품을 추천해주는 문진 서비스에 대하여 연구하였다. 사용자는 온라인에서 제공되는 문진 서비스를 이용하여 응답한 내용에 따라 고객의 피부타입을 정교하게 찾아주고 피부타입에 맞는 화장품을 제공함으로써 고객들의 적극적인 참여를 이끌어 내고 이로 인하여 고객에게 더 많은 혜택을 제공할 수 있도록 하는 선순환을 만들어 내고자 한다.
학습자 개인에게 적합한 학습콘텐츠를 제공할 수 있는 맞춤형 학습 시스템의 구축이 점점 중요해지고 있다. 이를 위해 몇몇 학습자 정보 모델의 표준안들이 제안되었지만 정보의 중복 및 형식의 불일치로 정보공유가 비효율적인 면이 있다. 본 논문에서는 IEEE PAPI를 기반으로한 새로운 학습자 정보 모델을 제안하고, 이를 사용한 맞춤형 학습 시스템을 설계하였다.
컴퓨터 프로그래밍 학습은 학습자 개개인의 학습 수준에 따라 맞춤형 학습으로 진행될 때 학습 효과가 크다. 본 연구에서는 연구자에 의해 다년간 다양한 방법으로 시도되었던 학습자의 수준별 맞춤형 학습 유형들을 소개하고 각 학습 유형들이 학습에 참여한 학습자들의 취업률에 어떤 영향을 미쳤는지를 분석해보고자 하였다.
스마트 커머스 시장에서 소비자는 개인 성향에 최적화된 개인화된 서비스와 소비자 취향을 고려한 맞춤형 쇼핑 경험을 원하고 있다. 즉, 소비자는 개인화된 맞춤형 서비스를 요구하고 있다. 이러한 요구에 따라 기업들은 메시징서비스를 소비자에게 제공하고 있지만, 각 개인에 맞춤형 서비스를 포함하지 못하고 있다. 따라서 본 연구는 메시징서비스에 개인화 서비스기술을 결합하여 기업용 메시징서비스의 통합 모형 및 시스템 구축방안을 제시하고, 이를 통해 마케팅 효과를 극대화하고 비용절감 효과를 분석한다. 제안된 통합 모형 작동방식은 고객 요구사항에 따라 개인화된 정보를 통해 개인화모형 적용하여 효과적인 개인화를 통한 메시징 전송 방안을 제시하고 있다. 본 연구의 개인화 통합모형은 검색서비스와 결합되었을 경우 매우 높은 효과가 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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