본 논문에서는 외출 시 날씨 때문에 무엇을 입을지 고민하는 사용자에게 편리함을 제공하고 사용자의 만족도를 높이기 위해 '날씨별 맞춤 정보 제공 날씨도우미'라는 주제로 연구를 진행하였다. 오픈 API를 이용하여 지역별 다양한 날씨 정보를 보여주고 기온별 옷차림과 지역 주변의 맛집을 추천하는 기능을 구현하였다. 날씨 도우미는 단순히 날씨 정보만을 제공하는 것이 아니라 날씨별 적합한 옷차림을 추천해준다. 사용자는 날씨도우미를 통해 외출 시 옷차림을 고르는 데 소요되는 시간을 최소한으로 줄일 수 있고, 옷을 고르면서 발생하는 스트레스를 줄일 수 있다. 또한, 사용자는 오늘의 날씨 정보와 미래의 날씨 예측 정보를 쉽게 확인할 수 있으며, 지역검색을 통해 원하는 지역의 날씨 정보를 손쉽게 확인하고, 해당 지역 주변의 맛집을 추천받을 수 있다.
본 논문은 아고다 사이트의 호텔 정보를 크롤링하여 사용자의 선호 호텔을 구글에서 제공하는 Tensorflow로 인공신경망 딥러닝 학습하여 사용자가 선호하는 호텔을 맞춤 추천하는 애플리케이션의 설계 및 구현에 대하여 서술한다. 본 애플리케이션은 해외(베트남) 호텔을 취향에 맞게 추천받을 수 있도록 만들어진 애플리케이션으로 기존의 필터링 방식으로 추천하는 방식의 애플리케이션들과 달리 사용자의 취향을 딥러닝 학습을 통해 파악하고 최적의 호텔 정보를 추천하는 기능을 제공한다. 본 애플리케이션에 사용된 선호 호텔 예측 모델은 약 84%의 정확도를 보이며 추천 별점으로 표시되어 사용자가 각 호텔에 대해 얼마만큼 선호도를 갖는지 알 수 있다.
국내외 IOT 시장의 성장률은 꾸준히 증가할 것으로 예측된다. 특히 스마트 가전 시장 분야의 경우 다른 스마트 홈 분야보다 규모뿐만 아니라 성장률 역시 높은 편에 속한다. 한편 코로나 시대 도래로 인하여 개인의 가정에 머무르는 시간은 많아졌으며 개인의 살균에 대한 관심 역시 높아지게 되었다. 본 논문은 인공지능 자동 살균기를 설계하여 하나의 스마트 가전제품 서비스를 설계하는 솔루션을 제공하고자 한다. 인공지능 이미지 인식 기술을 통해 사용자 활동 패턴을 파악하고 이를 기반으로 살균 시간 도출 및 살균 시간 추천 알고리즘을 통해 사용자 맞춤형 살균 서비스를 제공하며 사용자의 활동 패턴에 맞춤화된 적절한 살균 강도를 결정할 수 있도록 군집화를 통해 살균 강도 결정 서비스도 제공한다.
Covid-19으로 인한 언택트(Untact) 문화의 확산으로 키오스크 주문과 같은 비대면 서비스가 증가하였다. 본 연구에서는 비대면 서비스로 인해 발생하는 정보격차 및 접근성 문제를 해결하기 위해 AI 기술과 사용자 인터페이스를 결합하여 개인 맞춤화된 키오스크를 소개한다. 본 연구에서 개발된 AI 키오스크는 자연어 처리기술을 활용한 음성 주문을 통해 편리성을 증진하고, 딥러닝 기술을 이용한 연령대 인식, 사용자의 알레르기 정보를 고려한 메뉴 추천을 통해 사용자에게 맞춤화된 서비스를 제공한다. 개발된 키오스크를 통해 개인화된 서비스를 개선할 수 있으며 더불어 정보 취약계층 간의 정보격차를 해소할 수 있다.
Internet Protocol Television (IPTV)는 방송 통신 융합 서비스 실현을 위한 대화형의 개인 맞춤형 멀티미디어 서비스이다. TV에 연결되는 IPTV Set-Top Box (STB)는 사용자의 유일한(unique) 하드웨어 식별자로서 가입자 인증에 사용된다. 이것은 box-level의 식별방법으로 가족 구성원이 하나의 IPTV 서비스를 공유한다는 점에서 개인 맞춤형 서비스를 지향하는 IPTV의 목적에 적합하지 않다. 본 논문에서는 기존의 STB에 3G 이동통신의 오픈 플랫폼 자바카드를 기반으로 한 사용자 개인정보를 저장할 수 있는 IDENTITY 애플릿을 정의하여 3G 네트워크와 IPTV 응용서버 사이에 사용자 중심의 인증과 개인 맞춤형 서비스가 가능한 IPTV 인증 프로토콜을 제안하고, 이에 대한 효율성과 안전성에 대해 검증한다.
국내외 TV방송의 디지털 전환 프로젝트가 본격적으로 진행되고 있다. 디지털 방송 서비스는 다매체, 다채널을 통한 방송 프로그램의 증가와 양방향 TV방송 서비스로 인해 사용자에게 다양한 방송 프로그램의 선택과 개인/커뮤니티별 맞춤형 시청 기회를 제공함으로써 새로운 방송서비스 환경을 필요로 한다. 본 논문에서는 TV-Anytime 영상 메타데이터에 대한 데이터 스트림 마이닝 기법을 이용하여 사용자의 시청 상황을 포함한 시청 패턴을 분석함으로써 개인/커뮤니티 시청 패턴 프로파일 및 시청 선호도 연관규칙 생성 기법을 적용한 개인/커뮤니티 맞춤형 Digital TV 시스템 을 제안한다. 또한, 임베디드 시스템 기반의 사용자 인터페이스를 구현하여 개인/커뮤니티 사용자들에게 적절한 추천 프로그램을 제공하고, 시청 프로그램 정보에 따른 시청 상황을 자동으로 제어하는 기능을 포함한다. 또한, 스마트폰 기반의 채널 추천 시스템을 구현하여 프로파일의 활용도를 증가시켰으며, 실험을 통하여 본 논문에서 제안하는 방법의 효율성을 검증한다.
많은 기업과 개발자들이 사용자들에게 제공할 모바일 어플리케이션을 개발하고 있으나 대부분의 모바일 어플리케이션들이 사용자들의 요구를 만족시키지 못하고 사장되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 스마트 단말기 및 모바일 어플리케이션 시장에서 모바일 어플리케이션의 수명이 짧은 이유를 분석하고 이를 바탕으로 어플리케이션의 동적인 사용자 사용성 분석 시스템을 개발하였다. 기존의 사용성 분석을 위한 기법은 전문가 및 사용자들의 설문 및 토의를 통해 진행됨으로써 실 사용자의 맞춤형 분석이 진행되지 못하고 많은 시간과 비용이 발생했다. 본 논문에서는 실 사용자를 대상으로 동적인 사용성 분석 시스템을 개발하였다. 어플리케이션의 생명력이 증가하게 되면 개발자의 이익을 증가시킬 수 있으며, 사용자 입장에서는 맞춤형 콘텐츠를 사용자의 요구에 맞게 서비스를 제공받을 수 있다.
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
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.
인터넷 게시판은 수많은 사용자들의 생각과 그들이 가진 정보를 교환하기 위하여 주요한 방법으로 사용되고 있다. 그러나 공동의 게시판은 사용자 개개인의 관심분야를 만족시키지 못한다. 본 연구에서는 웹 2.0을 활용하여 각각의 사용자에게 맞춤형 서비스를 제공하는 인터넷 게시판을 설계한다. 설계될 인터넷 게시판은 사용자에게 제공되는 정보는 동일하지만, 각 사용자마다 설정된 정보에 의하여 정보의 분류가 다르게 이루어지도록 하여 자신이 원하는 정보를 보다 빠르게 검색할 수 있도록 하였다. 또한, 각 사용자는 개인 게시판을 생성하여 모든 사용자가 공유하는 게시판에서 자신에게 필요한 정보만을 자동으로 수집하여 저장할 수 있으며, 외부 RSS 피드들을 필터링하여 개인 게시판에 연결하거나, 자신만의 정보를 개인 게시판에 등록할 수도 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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