IPTV 서비스와 함께 홈 채널 서비스가 제공되면 개인이 프로슈머의 입장에서 콘텐츠를 생산 및 소비할 수 있게 된다. 서비스 오버레이 네트워크에서 개인화된 콘텐츠를 이용하고자 하는 개인 이용자들을 묶어서 하나의 가상 그룹으로 형성하고 개인화된 콘텐츠를 송신, 수신 할 때 서비스 오버레이 네트워크에서는 개인화된 콘텐츠의 송신, 수신을 위해 P2P 를 지원한다. 서비스 오버레이 네트워크에서 지원하는 P2P 는 이용자 환경, 상황, 네트워크 상황 등을 능동적으로 인지하여 개인 혹은 다수에게 개인화된 콘텐츠를 전달 할 수 있어야 한다. 따라서 능동적으로 서비스 오버레이 네트워크가 형성될 때 개인이 콘텐츠를 공유, 소비하기 위해 개인 혹은 다수에게 개인화된 콘텐츠를 전달하기 위한 P2P 멀티캐스트 구조를 제안 한다.
본 논문에서는 지능형 정보 공간에서의 모바일 증강 현실 기반 환경 제어, u-콘텐츠의 개인화, 선택적 공유 및 협업의 개념을 포함하는 맥락 인식 모바일 증강 현실 (Context-aware Mobile AR) 시스템을 제안한다. 유비쿼터스 컴퓨팅 인프라의 발전으로 눈에 보이지 않는 컴퓨팅 리소스들로부터 획득되는 환경 및 개인의 맥락정보와 u-콘텐츠 활용의 용이성이 증가하고 있다. 하지만 사용자들이 눈에 보이지 않는 수많은 스마트 오브젝트들을 인지하기가 어려우며, 인터페이스의 복잡성으로 인하여 스마트 오브젝트들을 제어하는 것 역시 쉽지 않다. 또한, 다양한 u-콘텐츠의 획일적인 증강은 사용자에게 혼란만을 가중시키는 문제를 유발한다. 따라서, 제안된 시스템은 맥락 인지 기술과 모바일 증강 현실 기술을 접목하여 개인화된 스마트 오브젝트 컨트롤과 개인화된 u-콘텐츠의 증강 및 선택적인 공유를 가능하게 하고자 한다.
최근의 웹 환경은 사용자의 적극적인 참여를 촉진시킴으로써 웹상에 대량의 데이터를 축적시키고, 무분별하계 넘쳐나는 데이터 속에서 사용자에게 선별된 정보를 제공하고자 하는 개인화 서비스를 발현하도록 하였다. 또한 개인 미디어 형태의 콘텐츠를 기반으로 한 사용자 중심의 서비스들의 증가와 더불어 사용자 개인 콘텐츠의 보호에 대한 요구도 증가되었다. 이에 본 논문에서는 사용자 개인 콘텐츠 보호에 개인화 기술을 적용한 개인화 서비스 시스템 선계를 제안한다. 웹 사이트 서버 시스템은 사용자 프로파일(User Profile)을 기반으로 규칙 기반 개인화 기술을 적용하여 사용자가 보호를 원하는 사용자 개인 콘텐츠를 예측, 소스 페이지를 암호화해 준다.
본 논문에서는 다양한 콘텐츠들을 특징을 이용하여 각 콘텐츠에 적합한 특징들을 설계하고 수행할 수 있는 개인화 검색 시스템의 프레임워크를 개발하였다. 이를 이용하여 한국과학기술정보 연구원에서 제공하는 국내학술, 특허, 동향 정보 등 다양한 콘텐츠들을 이용하여 개인화 검색 시스템의 다양한 알고리즘에 적용하여 수행하였다.
본 논문는 사용자가 전문적인 프로그래밍 지식 없이, WYSIWYG 방식으로 웹페이지의 특정 위치에 웹서비스를 추가함으로써 사용 가능한 개인화 서비스 환경과, 표준의 웹을 보여주는 웹브라우징 인터페이스 형태가 공존하는 소프트웨어 하이브리드 플랫폼에 관한 것이다. 기존의 인터넷 페이지를 수정하지 않고 편리하게 서비스를 추가할 수 있는 저비용/고효율의 소프트웨어 개인화 플랫폼을 구현함으로, 통제 가능한 개인화 서비스 작업 환경을 제공한다. 따라서 사용자가 방문한 웹사이트를 기반으로 소프트웨어나 콘텐츠를 유통 시킬 수 있는 유통 환경이 제공되어, 기존에 존재하는 웹사이트를 더욱 풍부하게 하는 콘텐츠 생태계를 구성할 수 있는 개인화 하이브리드 플랫폼을 제시한다.
본 논문에서는 개인화된 소비를 위하여 방송 콘텐츠를 저장하고 이동하는 방법을 제안한다. 본 연구의 주된 목적은 디지털 방송 환경에서 사용자가 방송 콘텐츠를 소비함에 있어서 부가 콘텐츠의 소비, 사용자 데이터의 입력, 시청 기록 정보 등 생성되는 개인화 정보를 방송 콘텐츠와 함께 저장하여 관리함으로써 효과적인 방송 콘텐츠 소비를 돕기 위함이다. 본 논문에서 제안하는 방법은 이를 위해 다양한 형식의 데이터를 포함할 수 있고, 포함된 데이터에 대한 접근 및 추출이 용이하며 데이터 사이의 시간, 공간적인 관계를 유지하기 위하여 MPEG-4 파일 포맷 및 MPEG-21 파일 포맷 기반의 저장 파일 포맷을 사용하였다. 방송 콘텐츠 및 부가 콘텐츠들의 정보를 서술하기 위한 메타데이터로서 TV-Anytime 메타데이터를 활용하였으며, 제안된 방법을 검증하기 위해 저장 파일 포맷을 재생할 수 있는 재생 도구를 구현하고, 효과적으로 활용 가능한 응용 시나리오를 제시하였다.
웹 2.0 이라 불리는 현 웹의 패러다임은 개방, 공유, 참여로 압축하여 말할 수 있다. 이 속에서는 사용자의 참여와 공유로 콘텐츠가 생산 또는 재생산된다. 이러한 콘텐츠는 사용자의 관심을 반영하기 때문에 사용자가 어떠한 콘텐츠를 만들어 냈는지, 수집했는지 등을 분석하면 사용자의 관심 범주를 추출할 수 있다. 본 논문에서는 사용자가 소셜 북마킹 서비스를 이용하며 생성한 태그를 바탕으로 사용자의 관심 범주를 추출하여 이를 통해 개인화 콘텐츠 제공 서비스를 제안한다. 우선, 웹 서비스에서 제공하는 피드를 이용하여 사용자가 생성한 태그 중 가장 많이 쓰인 10개의 태그와 그것들과 관련 있는 태그들만 모아서 관심 범주을 추출하기 위한 태그 집합을 구성한다. 구성된 태그 집합을 바탕으로 피어슨 상관 계수를 통해 태그 간 동시 사용률을 조사한다. 이후 사용자 흥미에 부합하는 콘텐츠를 검색하기 위해 조사된 동시 사용률을 바탕으로 검색 키워드 그룹을 추출한다. 이렇게 만들어진 키워드 그룹들은 사용자의 평소 관심사와 관련된 콘텐츠를 검색하는데 사용되며, 이를 통해 사용자의 관심 있는 내용의 콘텐츠를 사용자의 특별한 검색 절차 없이 제공받는다. 이러한 방식을 통해 사용자가 원하는 정보를 입력하는 절차 없이도 웹에 축적된 사용자의 정보를 사용하여 자동으로 개인화된 콘텐츠를 제공할 수 있을 것으로 기대 된다.
본 논문에서는 시각적 웹페이지 세그멘테이션 기법을 웹 콘텐츠 변환에 적용하고 이를 사용하여 이동기기에 적합한 개인화 기법을 제안한다. 웹페이지를 사람이 시각적으로 구분하는 것과 유사한 블록으로 나누고, 각 블록의 속성을 파악하여 불필요한 블록은 필터링한다. 그리고 실제 내용을 나타내는 블록의 주제를 추출하여 휴대장치에 제공하는 효율적인 콘텐츠 적응화 기법을 제시한다. 또한 개인화된 콘텐츠를 제공하기 위해 적응화 과정에서 학습을 기반으로 사용자가 선호하는 정보만을 제공할 수 있는 개인화 기법을 제시한다.
정보기술의 발전과 인터넷 사용의 증가로 이용가능한 정보들의 양이 폭발적으로 증가한다. 콘텐츠 추천 시스템은 사용자가 원하지 않는 정보를 필터링하고 유용한 정보를 추천하는 서비스를 제공한다. 기존의 추천 시스템은 데이터마이닝 기법으로 웹 접속 기록 및 유형과 사용자가 요구하는 정보를 서비스 제공자 측면에서 분석하여 콘텐츠를 제공한다. 사용자의 선호도와 생활패턴 등의 사용자 측면에서의 정보들의 표현이 어려웠기 때문에 제한된 서비스를 제공할 수 밖에 없었다. 시맨틱 웹 기술은 이미지, 문서 등의 모든 객체를 대상으로 목적에 맞는 정보를 수집, 가공, 응용할 수 있도록 데이터 간에 잘 정의된 의미 있는 관계를 만들 수 있다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 환경에서 개인화 프로파일을 동적으로 갱신하여 반영할 수 있는 콘텐츠 추천 검색 시스템을 제안한다. 개인화 프로파일은 프로파일의 특징을 담고 있는 컬렉터, 다양한 컬렉터들로부터 프로파일을 수집하는 수집기, 프로파일 특성에 기반한 고유의 프로파일 컬렉터를 해석하는 해석기로 구성된다. 개인화 모듈은 콘텐츠 추천 서버에서 개인화 프로파일과 주기적으로 동기화할 수 있도록 도와준다. 추천 콘텐츠로 음악을 선택하여 서비스 시나리오에 따라 개인화 프로파일이 콘텐츠 추천 서버에 전달되어 사용자의 선호도와 생활패턴이 반영된 추천리스트를 제공하는지 실험한다.
최근 통신 기술의 발달로 온라인을 통한 대규모 콘텐츠의 유통이 가능해졌으나, 사용자들은 수많은 콘텐츠 사이에서 원하는 정보를 찾는 시간이 단축되는 것을 원했다. 이로 인해 다양한 분야에서 개인화된 콘텐츠를 추천해주는 추천 시스템(recommendation system)에 대한 요구가 점차 높아졌다. 그럼에도 불구하고 시니어를 위한 추천 시스템에 대한 연구는 매우 부족하다. 또한, 시니어 세대의 변화에 따라 시니어 관련 콘텐츠 연구도 다양하게 진행되고 있으나, 스마트 기기 및 서비스가 젊은 층에 친화적으로 개발됨으로써 시니어 층의 접근성을 감소시키고 있다. 이에 본 연구에서는 다양한 신체적 변화를 겪는 시니어 세대 위해 추천 시스템에서 인지반응 데이터를 이용하여 콘텐츠를 시청하기 적합한 환경을 제공함과 동시에 활동 이력을 중심으로 개인화 추천 시스템을 설계하여 시니어 사용자들의 개념 변화(concept drift) 문제로 사용자가 원하지 않는 콘텐츠를 추천받을 가능성을 줄일 수 있도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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