2009년을 기점으로, 스마트 기기 시장은 폭발적으로 성장하기 시작했다. 이렇게 보급된 스마트 기기는 사용자에게 다양한 서비스를 제공한다. 그 중, 클라우드 메시징 서비스는 다양한 서비스에 적용되어 사용되고 있다. 클라우드 메시징 서비스는 비동기적으로 메시지를 전달하는 서비스를 의미한다. 클라우드 메시징 서비스를 통해 메시지를 모바일 단말에 전송하는 방식으로는 IP 기반 메시지 전송 기법과 Publish/Subscribe 기법이 있다. 각각의 기법은 메시지 전송을 위해 기본적으로 전송되어야 하는 메시지가 존재한다. 본 논문에서는 기본적으로 전송되어야 하는 메시지 량을 줄이기 위해, 사용자 맞춤형 기반 Hybrid 메시지 전송 기법을 제안한다. Hybrid 메시지 전송 기법에서는 Exponential Moving Average (EMA)와 K-means 알고리즘을 이용해 사용자 맞춤형 분석을 수행하고, 이를 이용해 각 시간대 별로 메시지 전송 기법을 결정하게 된다.
이 연구는 MBTI의 심리 기능지표 조합인 ST, SF, NT, NF의 유형별 특징을 반영한 마케팅 문체 프레임워크를 정의하고 모델 학습을 통해 성격유형별 맞춤화 된 광고 메시지로 생성하는 것을 목적으로 한다. 활용되는 광고 메시지 자동 생성 기술은 BART 모델에 성격유형을 Prefix로 포함한 광고문을 학습시켜 성격유형에 따라 맞춤형 광고 메시지를 생성하는 방식이다. 학습된 모델은 Prefix 조작만으로 MBTI 성격유형별 문체 특징을 갖춘 광고 메시지로 변환되는 것을 실험을 통해 확인할 수 있었다. 본 연구는 성격유형의 특징을 문체 프레임워크로써 정의하고 이에 기반한 모델 학습을 통해 성격유형별 특징을 반영한 광고 메시지를 재현해 낼 수 있다는 점에서 의의가 있다. 또한 성격유형과 연관 feature를 함께 학습하여 유형별 문체 특징과 소구점을 포함한 광고 메시지를 생성했다는 기술적 가치가 있다. 이 연구 결과를 기반으로 차후 타겟 고객층의 성격유형과 광고 도메인을 고려한 효과적인 광고 콘텐츠를 생성해 내는 모델을 개발하여 타겟 마케팅 분야는 물론이고 지역별 또는 언어별 문체 간 차이를 구조화하거나 재현해야 하는 문제에서 기반이 되는 연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 사용자 위치 기반의 푸시 메시지 전달 기법을 제안한다. 제안한 기법은 푸시 메시지에 메시지 전달이 필요한 범위 정보를 내포하여, 메시지를 수신하는 모바일 장치가 사용자 위치에 기반을 두어 수신된 메시지가 적절한 메시지인지 판단한 후 디스플레이를 결정한다. 사용자 위치 기반의 푸시 메시지는 기존 사용자의 위치를 서버에 등록할 필요 없이 모바일 장치에서 사용자 위치를 판단함으로서 개인 정보를 보호하고 푸시 메시지를 사용자 위치에 기반하여 효과적으로 전달할 수 있다. 제안 기법의 응용 예로서는 위치기반 서비스 및 사용자 맞춤형 광고 서비스 등이 있다.
모바일 마케팅의 효과를 극대화하기 위해서는 타겟팅을 통한 개인 맞춤형 메시지 전달이 중요하다. 본 논문에서는 타켓 조건에 부합하는 고객을 실시간으로 결정하는 알고리즘을 제시한다. 중간 매개체인 프록시 서버는 데이터 베이스에 고객 프로파일(성별, 연령, 지역 등)과 이를 요약한 정수 값을 저장하고 있다. 기업이 메시지 신디케이션할 경우, 프록시 서버는 부울식으로 표현된 타켓 조건을 정수 값으로 매핑한 후 고객 프로파일 요약 값과 비교함으로써 효율적으로 고객을 결정한다. 따라서 고객이 수백만 명이상인 대규모 시스템에서 "타겟 조건" 검사가 실시간으로 이루어질 수 있고 기존의 데이터 베이스와 쉽게 연동이 가능하기 때문에 효율적으로 개인화된 메시지 전달이 가능하다.
우리나라는 현재 지상파 UHDTV 재난경보 방송서비스에 관한 연구를 진행 중에 있다. 한편, 노인, 장애인 등 재난취약계층은 재난 발생 시 최초 상황의 인지와 대응에 어려움을 겪어 일반 대중과의 재난 대응 격차는 커지고 있는 상황이다. 본 논문에서는 연구가 진행중인 지상파 UHDTV 재난경보 방송서비스를 기반으로 재난약자 그룹의 재난 상황 판단, 피난에 도움이 되는 맞춤형 미디어 전달이 가능한 재난메시지 확장 방안을 제안하며, 재난약자의 최적대피 및 대피형평성을 확보하기 위한 연구로 활용될 것을 기대한다.
본 논문에서는 만성질환자의 외출 활동 시 혈압 혈당 조절을 위한 식단 칼로리, 염분, 운동 등의 지속적인 자가 건강관리를 위해서 병원, 식당, 운동센터 등의 다양한 공간에서 만성질환자의 PHR 정보를 기반으로 하는 공간정보를 활용한 맞춤형 서비스 시스템을 설계하고 시스템에서 사용되는 PHR 정보 교환을 위한 질환 및 개인정보 메시지 구조를 정의하였다.
본 연구는 기본 욕구의 개인차에 따라 메시지에 담긴 행동을 추구하는 데 효과적인 메시지 제공자가 다른지 알아보고자 하였다. Haddock, Maio, Arnold, & Huskinson (2008)에 의하면, 감성 욕구(NFA)가 높은 사람은 정서 기반의 메시지에, 인지 욕구(NFC)가 높은 사람은 인지 기반의 메시지에 더 영향을 받았다. 본 연구는 이러한 기본 욕구의 개인차가 메시지뿐 아니라 메시지 제공자에까지 적용할 수 있으리라 생각했다. 예를 들면, 감성 욕구가 높은 사람은 전문가보다 의미 있는 타인에게 전달받은 메시지를 더 잘 수용할 수 있다. 이에 따라, 본 연구는 VR에서 개인별 건강 조언에 효과적인 메시지 제공자를 파악하고자, 개인의 욕구 (2: NFA, NFC), 메시지 제공자 (3: 전문가, 의미 있는 타인, 타인) 그리고 VR 착용 (2: Text, VR)에 따른 선호도와 일상생활 스트레스 관리에 대한 자기 효능감을 측정하였다. 실험결과, 예상과 달리, 기본 욕구와 메시지 제공자의 특성에 따른 일치 효과는 발견할 수 없었다. 그러나, 감성 욕구가 높은 집단이 VR 건강 조언에 더 적합하다는 경향을 파악할 수 있었다. 본 연구의 의의는 VR 환경에서 개인의 맞춤형 메시지 제공자를 파악하고자 한 데 있다. 또한, 본 연구는 초기 단계의 연구로 추후 VR 환경의 건강 조언 연구에 기여하리라 예상한다.
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.
스마트 헬스케어 서비스에서 환자의 응급 상황을 정확하게 응급 감지하고 신속히 알리는 것이 매우 중요하다. 이러한 응급 상황의 감지 및 통보는 대부분 의료진들에 의해 수행되고 있다. 하지만 현재 의료진의 수가 제한되어 있기 때문에 실시간으로 동시에 많은 사람들을 진단하기 어렵다. 본 논문에서는 스마트 헬스케어 서비스를 위한 사용자 맞춤형 응급 정책을 활용한 응급 생체 데이터의 관리 구조 및 방법론을 제시한다. 제안된 시스템은 3단계로 구성된다. 1단계에서는 생체 데이터는 무선 신체망으로부터 수집 기능을 수행하고, 2단계는 사용자 맞춤형 응급 정책을 기반으로 생체 데이터의 응급 상태를 감지 기능을 수행하며, 마지막으로, 3단계에서는 건강 상태 정보를 포한한 응급 메시지를 국제 메시지 표준인 IEEE 11073 PHD와 HL7 CDA간 변환하여 의료진에게 자동적으로 전송하는 기능을 수행하게 된다. 이를 통해, 무선 신체망에서 수집된 개인 생체 데이터의 응급 상태는 사용자 맞춤형 정책을 이용하여 자동 감지되며, 응급 상황이 감지지면, 의료 시스템으로 신속하게 응급 통보 및 응급 데이터를 통보함으로써 환자에게 신속한 응급 구조 서비스를 제공할 수 있게 된다. 마지막으로, 제안된 시스템 구조의 서비스와 기능들을 구현을 통해 입증하였다.
본 논문에서는 응용 맞춤형 그래픽 분할 실행 라이브러리에 기반한 효율적인 온라인 소프트웨어 서비스에 대하여 소개한다. 그래픽 분할 실행을 이용한 소프트웨어 서비스는 클라이언트 렌더링을 통하여 3D 그래픽 소프트웨어와 같은 고사양의 소프트웨어를 서버 기반의 온라인 소프트웨어 서비스로 제공할 수 있다. 그래픽 분할 실행은 서버에서 소프트웨어가 실행될 때, 그래픽 관련된 작업은 클라이언트의 GPU를 이용하여 처리하고, 데이터 관련 작업은 서버의 CPU를 이용하여 처리하는 방식이다. 그래픽 분할 실행 소프트웨어 서비스의 성능을 향상시키기 위하여, 비동기 전송 채널을 추가하고, 최적화 된 소프트웨어 공통 모듈과 소프트웨어 맞춤형 모듈을 기존의 그래픽 분할 실행 엔진에 추가한다. 이를 위하여, 본 논문에서는 그래픽 관련 API와 메시지들을 분석하여 소프트웨어 맞춤형 모듈을 구현하고, 서버 사이드 캐싱 방법을 통하여 최적화된 소프트웨어 공통 모듈을 구현하는 방법에 대하여 기술한다. 마지막으로, 성능 비교 실험을 통하여 개선된 분할 실행 엔진이 더 나은 성능을 가짐을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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