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.
최근 급격한 고령화, 핵가족화 현상에 따라 외로움과 우울증으로 고통 받는 독거노인 인구도 크게 증가하고 있다. 본 논문에서는 이런 고령자에게 주거환경과 건강상태에 따라 IT의 도움으로 최적의 고령 맞춤형 서비스를 제공함으로써 삶의 만족도를 높이는 smart aging 시스템을 제안하고자 한다. 의학의 발달로 건강한 노년층이 증가함에 따라 사회 속에서 활동적으로 생활하고자 하는 고령자뿐 아니라, 시설에서의 돌봄이 필요한 고령자에 대해서도 IoT, AI(인공지능) 기술 및 메타버스 환경을 십분 활용하여 선진적인 고령자 맞춤형 지원시스템을 제공할 수 있다. 제안시스템은 병원(요양) 시설 및 재택으로 외로움으로 고통 받는 고령자에게 주거환경과 건강상태에 맞추어 현실공간과 가상공간에서 사회적 연결(social connection)을 제공하여 인간적인 만족감을 제공한다. 본 논문은 급변하는 사회 환경 변화에 AI와 메타버스 기술을 접목하고 주거환경과 건강상태에 따라 사용자 맞춤형 smart aging 시스템을 제공함으로써 미래 지향적 노인복지정책의 새로운 길을 제시할 수 있다.
본 연구는 미국 켄터키 주에 소재한 머레이 주립대(Murray State University)가 제공하고 있는 주제별 맞춤형 정보제공(Library on Blackboard) 시스템의 기능들을 중심으로 현존하는 대학도서관 서비스가 온라인상에서 어떠한 정보기술을 통해 변형되어 제공될 수 있는지를 살펴보았다. 정보기술의 발달로 인하여 미국 대학교육에서 온라인 강의와 원거리 교육의 비중이 점점 늘어나는 추세이다. LMS(Learning Management System)는 새로운 대학 환경변화의 중요한 도구이다. 대학도서관의 정보제공 기능도 대학교육 환경의 변화에 발맞추어 발전해 왔고, 이에 따라 이용자에게 효과적인 서비스를 제공하기 위한 LMS와 연계한 맞춤형 정보검색 시스템을 개발하기에 이르렀다. LMS와 연계한 도서관 서비스는 학생들의 연구형 과제해결을 위한 정보수집에 적합한 검색시스템과 유용한 정보들을 한곳에 모은 가상 분관의 기능을 제공하기에 더욱 사용되고 발전해야 한다. 이 시스템을 더욱 발전시키기 위해서는 Contents Management Systems의 사용과 과목별 접근방식으로 변환이 중요하다.
연구 목적 : 본 연구는 인공지능을 기반으로 하여 학습자들의 특성과 학습 내용, 개인 학습을 고려하고, 수집된 학습 데이터를 분석하여 개별 학습자에게 맞춤형 학습을 지원하는 모형을 개발하는 것이다. 연구 내용 및 방법 : 연구 목적을 성취하기 위해서 문헌을 분석하여 맞춤형 학습지원, 학습 데이터 분석, 학습 활동의 구조를 조사하였고, 조사된 자료를 기반으로 하여 맞춤형 학습 지원 모형의 영역과 세부 구성 요소를 도출하였다. 문헌 분석을 통해서 모형의 초안을 구성하였고, 모형 초안은 전문가 5인을 대상으로 1차 전문가 델파이 조사를 수행하였다. 1차 델파이 결과를 반영하여 모형을 수정하였고, 수정된 모형은 2차 전문가 델파이를 통해서 모형의 타당성을 검증하였다. 전문가 델파이를 통해서 모형을 정교화하였고, 이를 통해서 최종 모형을 구성하였다. 결론 및 제언 : 연구를 통해서 맞춤형 학습지원 영역, 수업 운영 시스템 영역, 학습 분석 데이터 영역을 구성하였고, 각 영역에 세부 요소들을 도출하였다. 본 연구의 결과는 대학의 수업환경을 고려하여 인공지능을 기반으로 맞춤형 학습 지원 시스템을 구성하는데 참고할 수 있는 기초 자료를 제공한 것이다.
지역사회에서는 병원퇴원 후 경증장애인의 체력회복을 도와 일상생활로의 복귀를 지원하고 노인 등 취약계층의 건강유지 및 증진을 위한 저비용 개인맞춤형 재활운동 서비스 시스템이 요구된다. 특히, 병원과의 데이터 연계를 통해 개인의 건강상태, 질병에 따라 최적화된 재활운동이 관리될 경우, 효율적인 재활 및 2차 부상방지를 지원할 수 있다. 이에, 본 연구에서는 재활운동의 비용감소와 장애인 및 노인 등 취약계층의 운동재활 접근성(코칭/시설) 강화를 위한 O2O(Online-to-Offline) 연계 AI 기반 개인맞춤형 운동재활 서비스 시스템을 설계한다.
일반적인 검색엔진을 가진 포털 환경에서 정보검색 시 사용자가 원치 않는 수많은 검색결과가 동반되기도 하고 자신의 취향에 맞는 글을 검색하지 않았다는 이유만으로 원하는 정보를 놓치는 상황도 일어난다. 이러한 검색환경의 문제를 개선하기 위해 본 논문에서는 사용자들의 검색환경 개선을 위한 맞춤형 검색결과 정렬, 검색어 추천, 게시글 추천의 추천 시스템을 설계하고 제작한다. 이러한 추천 시스템은 워드 임베딩 모델과 추천 시스템 모델을 포함한다. 기존에 존재하던 워드 임베딩 모델의 성능을 실험을 통해 비교 및 분석하고, 크롤링을 통해 모은 데이터로 성능을 24.98%P 개선하였다. 추천 시스템 모델은 RMSE 비교를 통해 최적이 알고리즘을 제안한다. 해당 기술을 통해 사용자 스스로 자신의 검색환경을 개선할 수 있도록 구현하는 것이 이 시스템의 목표이다.
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.
웰빙 열풍을 계기로 다이어트에 대한 관심이 많아졌고, IT의 발달로 인한 인터넷 기술의 보급으로 인하여 다음, 네이버와 같은 종합 포털 사이트나 블로그, 까페 등과 같은 커뮤니티를 통하여 사용자들은 항상 최신화된 정보를 얻을 수 있게 되었다. 따라서, 건강이나 다이어트 관련 웹사이트를 많이 접할 수 있게 되었다. 하지만 기존의 다이어트 사이트들은 메뉴가 간단하지 않았고, 컨텐츠가 너무 방대하여서 사용자가 원하는 정보가 정확하지 않다. 또한 다이어트 정보의 최신화가 잘 이루어지지 않는다. 본 논문에서는 사용자 맞춤형 다이어트 정보를 제공하는 'Calory&Diet'라는 웹사이트를 구축하였다. 제안하는 다이어트 사이트의 특징은 다음과 같다. 첫째, 구성메뉴를 간단화하여 사용자가 쉽게 정보를 얻을 수 있게 한다. 둘째, 각 사용자에게 꼭 필요한 맞춤형 컨텐츠를 제공한다. 셋째, OPEN API를 이용하여 별도의 DB 업데이트 없이도 사용자가 항상 최신화된 다이어트 정보를 얻을 수 있게 한다. 100명의 사용자에게 설문한 결과 제안하는 시스템이 기존 시스템에 비해 5점 척도 기준으로 간편성 항목에서 $0.2{\pm}0.65$점, 맞춤형 관련 항목에서 $0.2{\pm}0.69$점, 최신 관련 항목에서 $0.3{\pm}0.59$점 정도 높게 나타났다.
이질적인 어플리케이션간의 통합문제로 등장한 웹 서비스가 차세대 e-비즈니스의 기반으로 크게 성장하고 있다. 시간과 장소에 구애받지 않고, 어떠한 시스템에도 독립적일 수 있도록 통합 서비스 환경을 제공함으로써, 사용자의 다양한 요구에 부응할 수 있는 웹 서비스가 기업 내 또는 기업 간 통합 서비스의 장애요인을 해결할 수 있는 새로운 대안으로 부상하고 있다. 하지만 현재의 웹 서비스는 단순한 웹 서비스 지원만이 가능할 뿐 개인화 된 맞춤 서비스 합성이 용이하지 않다. 또한 의미 기반의 웹 서비스 검색 지원이 안되고 있다. 따라서 본 논문에서는 I-Gennine Portal Engine을 통해 의미 기반의 웹 서비스 검색과 합성을 지원하는 사용자 중심의 맞춤형 웹 서비스 포털 에이젼트 시스템을 제안하고자 한다
전자상거래 기업의 장점이 고객 데이터를 이용한 원활한 데이터베이스 마케팅의 구현임에도 불구하고 아직 많은 사이버쇼핑몰들은 고객의 개별 특성이나 구매성향에 관계없이 누구에게나 동일하게 제공되는 쇼핑몰을 구축하고 있다. 본 논문에서는 갈수록 치열해지는 경쟁 환경에서 고객의 욕구를 좀 더 빠르게, 좀 더 정확하게 만족시킴으로써 고객이 다시 방문할 수 있도록 하는 방안으로 일대일 마케팅의 이론적 고찰을 통하여 맞춤형 쇼핑몰의 개념을 제시하고, NT, SQL 환경에서 ASP를 이용하여 개인화 된 맞춤형 쇼핑몰을 구축하였다. 우선 개인화 된 쇼핑몰의 구축에는 우선 개인의 프로파일, 쇼핑몰에서의 항해 기록, 실제 구매기록 등의 다양한 데이터가 이용될 수 있지만 고객의 프로파일은 항시 일정한 것이 아니라 변화하기 때문에 프로파일과 같은 정적인 정보는 다소 적절치 못할 수도 있다. 또한 고객의 욕구가 빨리 변화한다는 것을 고려한다면 고객의 정적인 정보인 프로파일을 고려하기 보다 고객의 동적인 정보를 파악, 이에 따른 개인화 된 쇼핑몰을 제공함으로써 고객의 만족도를 증진시키고 나아가 지속적인 방문을 유도하는 것이 필요하다는 것을 인식할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 NT 환경 하에서 고객의 동적인 정보들을 분석하여 이를 바탕으로 고객의 만족을 이끌어 낼 수 있는 개인형 사이버 쇼핑몰을 시험적으로 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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