기존의 SNS(Social Networking Service)서비스에 LBS(Location-Based Service)서비스가 부가된 LBSNS(Location-Based Social Networking Service)서비스들이 상용화되면서 큰 인기를 얻고 있다. 트위터는 그러한 서비스의 대표적인 예라고 볼 수 있다. 트위터의 현재 위치기반서비스는 자신이 원하는 지역정보와 상관없는 정보를 구독하게 하는 구조로 되어 있다. 팔로잉한 사용자는 단순히 개인적인 선호도에 의해 지역정보가 추가된 메시지를 트윗하지만 구독하는 입장의 팔로워는 자신이 원하지 않는 지역정보를 받아 볼 수도 있다. 이러한 사항을 개선하기 위해 공간조인을 이용한 필터링 기법이 제안되었다. 필터링 기법을 위한 우선적인 작업은 바로 각각의 사용자와 트윗들에 위치정보가 추가되어져야 한다. 여기서 위치정보는 MBR(Minimum Bounding Rectangle)로 표현된다. 위치정보는 동적속성 또는 정적속성으로 나누어진다. 동적인 경우를 예를 들어보면 사용자가 지속적으로 움직이는 상황을 들 수 있다. 이 때 발생되는 대량의 연속질의는 사용자가 많은 SNS의 특성상 서버에 많은 부하를 줄 수 있다. 본 논문에서는 구글 맵 상에서 Virtual Grid를 생성하여 문제를 해결 하였고 성능 평가 결과 Virtual Grid를 사용하지 않았을 때 보다 질의 발생 빈도수가 줄어들었다.
GPS, WiFi 등을 이용한 위치정보수집이 보편화되고, 트위터와 같은 SNS와 접목을 통해 LBSNS가 증가하고 있다. LBSNS에서 작성된 메시지에는 메시지가 생성된 지역에 대한 위치정보 또는 메시지가 언급하는 지역에 대한 위치정보가 포함될 수 있으므로 위치정보 기반의 관심정보 전파가 가능해진다. 트위터에서는 자신이 전달받은 메시지를 재전송하는 리트윗(retweet)을 통해 정보의 전파가 급속히 이루어질 수 있다. 본 논문에서는 위치기반의 사용자 관심정보를 효율적으로 전파시키기 위해서 위치기반의 자동 리트윗 기능, 즉 사용자 관심정보를 자동으로 리트윗하는 기능을 스마트 리트윗으로 정의하였다. 트위터를 기반으로 사용자의 관심지역을 설정하고 관심지역이 같은 사용자들 간의 소셜관계를 형성할 수 있도록 한다. 스마트 리트윗 서비스는 트위터 Open API, 구글맵 Open API 등을 기반으로 매쉬업 서비스로 구현하였다. 본 논문에서 제안한 스마트 리트윗 서비스를 통해 관심정보의 공유가 활성화 될 것으로 기대한다.
스마트폰의 사용이 일상화되면서 다양한 어플리케이션이 개발되고 있다. 또한 구글맵, GPS 센싱 정보 등을 자유롭게 사용하게 됨으로써 이들을 효과적으로 활용하는 위치기반 서비스의 요구가 증대되고 있다. 본 논문에서는 스마트폰의 GPS 정보를 서버로 전송받아서 누적된 위치정보를 기반으로 일상 경로의 이탈 여부를 판단하는 어플리케이션을 개발한다. 이는 일상적으로 이동하는 경로에서 벗어나는 경우, 자동으로 이에 대한 경보를 해줌으로써 어린이, 노약자와 같은 경우에 효과적으로 활용될 수 있다. 또한 서버를 이용해서 최근의 누적되는 이동 경로 정보를 활용함으로써 실시간으로 이동 경로 이탈 여부를 판단하도록 하였다. 실험 결과를 통해서 개발된 어플리케이션의 효용성을 검증한다.
지오포털이나 공간정보기반구축 등이 최근 공간정보 분야에서 주요한 연구 동향으로 부각되고 있다. 이러한 응용 분야는 Web 2.0과 관련된 다양한 웹 컴퓨팅 기법이나 방법론, 포털에서 제공하는 공개 API, 공개 소스 GIS, 국제 GIS 표준사양 등 부분적으로 발전되어 오고 있는 요소 기술들이 복합적으로 연동되는 성과로 구현이 가능하다. 본 연구에서는 구글 맵 API와 공개 소스 미들웨어인 Deegree를 연동하는 시험 연구를 수행하여 지오포털 구축에서의 공개 소스 적용 가능성을 검토해 보고자 한다. 공개 소스 미들웨어에서는 OGC 등의 국제 표준사양을 지원하므로 다양한 웹 출력 및 외부 데이터베이스 서버간의 자료 호환 및 상호운영이 가능하고 특정한 웹 서비스 구축 목적에 맞는 추가적인 기능의 구현이나 계층적 아키텍처 구현이 가능하게 한다.
가상현실은 체험하기 어려운 환경을 실제처럼 체험할 수 있도록 해주는 기술로써 최근 게임, 의료, 국방, 제조업 등 여러 분야에 활용되고 있다. 본 연구에서는 가상현실 기술을 활용하여 여행할 행선지를 미리 맛보고 여행 장소를 고를 수 있는 콘텐츠 개발을 제안한다. 일반적으로 여행지를 정할 때 웹 사이트나 책자를 활용하여 여행지에 대한 정보를 찾아본다. 최근에는 여행지를 추천해 주는 어플리케이션도 개발되어 활용되고 있다. 그러나 여행지에 대한 정보를 가상현실로 구현하여 보여 주면 보다 확실하고 실감나는 정보를 얻을 수 있을 것이다. 구글 맵 VR과 같이 전체적으로 지구를 보여주고 확대하거나 축소를 할 수 있고 키워드를 클릭하면 그 키워드에 맞는 관광지를 추천을 해 준다. 인테넷 브라우징 쿠키를 이용해서 이용자의 관심을 따라서 자동으로 관광지를 보여준다.
현재까지 이미지의 복잡성을 추정하기 위하여 여러 가지 프랙탈 차원 추정법들이 제안되어 왔으나, 그 중에서도 박스 계수법이 단순하면서도 신뢰성이 높아 공학, 과학, 의료, 지질학 등 많은 분야에 응용되고 있다. 박스 계수법은 스텝크기 ${\delta}$를 변경해가면서 이미지를 ${\delta}{\times}{\delta}$ 크기의 박스로 분할하고 프랙탈 도형이 포함된 박스를 계수하여 프랙탈 차원을 추정하게 되며, 이때 분할되는 박스의 개수가 정수가 되도록 이미지의 크기가 2의 거듭제곱인 정사각형을 사용하게 된다. 그러나 이미지 크기가 다르면 ${\delta}{\times}{\delta}$ 크기가 아닌 박스는 버리게 되고 여기에 프랙탈 도형이 있으면 정밀도 저하의 원인이 된다. 이런 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 버리는 박스에 프랙탈 도형이 포함되면 실수 계수하여 정수 계수에 합산하는 한 방법을 제시한다. 제안된 방법을 프랙탈 차원이 잘 알려진 두 결정형 이미지에 적용시켜 절대오차의 평균값을 얻고 기존의 박스 계수법과 삼각 박스 계수법의 결과와 비교한다. 제안된 방법은 이미지의 크기가 달라도 안정한 값을 얻을 뿐만 아니라 다른 두 방법과 비교하였을 때 더 만족스러운 결과를 보임을 밝힌다. 또 구글맵에서 취한 우리나라 해안선과 조도 해안선 이미지에 적용시켜 그 복잡성을 계량한다.
본 연구의 목적은 최근 확산되고 있는 국내 비대면 의료 서비스 애플리케이션의 서비스 속성과 소비자 반응을 정확히 평가하고 각 서비스간 차별성을 시각화하기 위한 방안을 모색하는 것이다. 이를 위해 국내에서 서비스 중인 주요 6개 비대면 진료 애플리케이션의 구글 플레이스토어 사용자 리뷰 데이터 총 2만 건을 수집하였다. 수집된 데이터에 대해 문장 단위로 분리한 후, BERTopic 모델링 기법을 적용하여 각 문장이 속한 서비스 속성에 대한 토픽을 도출하였다. 다음으로 미세조정된 KoBERT 모델을 통해 각 문장의 토픽에 대한 감성 점수를 예측하였다. 분석 결과, 사용자 리뷰로부터 애플리케이션 속성과 진료 속성 두 가지 범주 아래에서 각각 5개와 3개의 서비스 특성 토픽이 발견되었다. 애플리케이션 속성으로는 '예약 시스템', '사용 용이성', '재고 확인', '디자인', '안정성' 등이, 진료 속성으로는 '원격 의료적 속성', '편의성', '배송' 등이 도출되었다. 각 애플리케이션은 이러한 속성들에 대해 다른 수준의 감성 점수를 보였다. 주성분분석을 통해 속성별 감성 점수를 축약하여 2차원 공간 상의 포지셔닝 맵을 생성하였다. 결과적으로 본 연구는 비대면 진료 애플리케이션 사용자 리뷰 텍스트를 바탕으로 실증적 통계 방법과 텍스트 마이닝 기술을 접목하여 서비스 속성 도출, 감성 분석, 제품 포지셔닝 이라는 일련의 체계를 제시하고 있다. 이는 비대면 진료 애플리케이션의 서비스 품질과 소비자 반응을 객관적으로 진단할 수 있는 효과적인 방안이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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