본 논문에서는 홈 네트워크 환경에서 사용자 개개인 선호도에 맞는 홈 네트워크 서비스를 제공하는 ACS(Automatically Control System)를 제안한다. 제안된 시스템은 댁내에 홈 서버와 사용자의 위치를 식별할 수 있는 RFID Tag, 홈 네트워크에 연결된 가전기기들로 구성한다. 홈 서버에는 등록된 사용자 선호도 프로파일과 각 디바이스들로부터 사용자 개개인의 사용현황 등을 데이터베이스로 구축하고, 그 정보를 분석하여 사용자 개개인의 선호도에 따라 댁내 가전기기들을 자동 설정하고 자동 제어하는 서비스를 제공한다.
경제가 발전할수록 디자인의 중요성이 높아지고 있으며 디자인을 이루는 여러 요소들 가운데 색이 차지하고 있는 비중은 매우 높다. 하지만 일반인은 조화로운 색을 선택하는데 어려움을 겪고 있다. 이를 위해 기존의 연구들은 다양한 색상 추천 방법을 제안하고 있지만 개인이 어떠한 배색을 더 선호하는 가에 관한 사용자 선호도는 고려되지 않는 경우가 대부분이다. 이에 본 연구에서는 협업필터링의 유사도 측정 방법을 컬러조화 추천 방법에 적용함으로써 사용자의 성향을 고려한 맞춤형 색 조화 추천 방안을 제안한다. 제안하는 방법은 색상별로 선호하는 색 조화 간의 유사도를 가중치로 사용하기 때문에 새로운 사용자의 선호도 예측 및 추천이 가능하며 이를 통해 향후 색과 조화를 선정하는 기본 적인 자료로 활용할 수 있으며 저장된 선호도는 유사한 성향을 지닌 사용자의 선호도 예측 및 각종 제품 마케팅 등에 적용이 가능하다.
최근 소셜 네트워크 서비스는 언제 어디서나 정보를 누구라도 손쉽게 전달하고 볼 수 있는 수단으로 각광받고 있다. 소셜 네트워크 서비스의 주요한 특징은 사람과 사람, 사람과 정보, 정보와 정보 간의 관계 네트워크로서, 사용자가 능동적으로 참여한다는 것이다. 하지만 범람하는 수많은 정보들 속에서 사용자가 직접 정보를 검색 및 분류해야 하는 과정은 사람과 정보간의 관계 네트워크 측면에서 소셜의 의미를 충족하지 못한다. 이러한 기존의 정보 활용법은 사용자의 선호도에 따른 맞춤형 정보의 수용과 공유를 제시하지 못하고 있다. 본 연구에서 설계된 사용자 맞춤형 서비스 시스템은 사용자의 상황인식 속성정보와 이에 따른 선호도를 평가하는 알고리즘을 기반으로 하여 보다 효율적인 커뮤니티 공간이 제공될 수 있는 맞춤형 커뮤니티 서비스 시스템을 설계 제안한다. 제안된 시스템에서는 소셜 네트워크 서비스에서 사용자가 텍스트를 읽거나 작성하는 행위를 바탕으로 사용자의 관심사를 제공된 알고리즘으로 분석하여 사용자의 선호도에 따른 정보를 분류하고, 사용자의 인적정보로부터 선별한 유사 사용자들을 통해 신뢰성이 높은 정보를 우선적으로 선출한다. 따라서 사용자의 속성과 선호도를 고려한 상황인식 정보를 제공함으로써 사용자가 직접 정보를 검색 및 분류하는 과정을 단축하고 정보의 신뢰성을 향상할 수 있는 방법을 제시한다. 이러한 상황인식 기반의 맞춤형 커뮤니티 서비스 시스템은 실시간으로 많은 정보가 공유되는 서비스에서 다양하게 적용되어 인터넷 신문, 타겟 마케팅 광고 등의 응용분야에서 다양한 정보제공 서비스 시스템으로 적용될 수 있을 것으로 본다.
정보 검색 시스템의 목표는 사용자가 원하는 정보를 빠른 시간 내에 효율적으로 검색하는 것이다. 이를 위해 불리언 모델, 벡터 모델을 비롯한 기존의 많은 검색 모델들과 퍼지 이론에 기반한 퍼지 검색 모델들이 제안되어져 왔다 그러나 기존의 모델들은 관련 문서를 검색하는 데 있어서 사용자의 선호도를 반영하지 못하는 한계점을 지닌다. 본 논문에서는 기존의 퍼지 검색 모델의 단점을 보완하기 위해서 확장 퍼지 검색 모델을 제안하고 설계하였다. 제안하는 모델은 색인어와 문서 가중치의 유사도를 결정하는데 있어서 사용자의 선호도를 반영할 수 있도록 설계하였다.
위치 기반 서비스(LBS)는 유비쿼터스(Ubiquitous) 시대에 필요한 핵심 엔진으로 그 중요성이 논의되어 왔다. LBS 시스템은 GPS 뿐만 아니라 휴대폰을 통한 고속 인터넷 접속을 사용하여 사용자의 위치 추적과 같은 기술이 현재 서비스된다. 그러나 소프트웨어 측면에서 대부분의 위치 기반 서비스는 서비스 제공자 위주의 일부 특정 상황을 가정한 서비스 모델 또는 사전에 정의된 일정 지역과 한정된 상황에서의 상황 인식(Context Aware) 서비스 제공이 대부분이다. 그러나 이러한 방법론들은 현실 적용이 어려운 문제점이 제기되고 있다. 본 연구에서는, 사용자들의 상환인식을 통하여 사용자의 특성 지식과 공간지리 선호도 지식 정보 추론을 통한 Geo-Ontology통합시스템을 제시한다. 본 연구에서는 Geo-Ontology통합시스템 중에서 사용자의 상황인지기반 LBS시스템을 제시한다. 사용자들의 개인적인 특성 지식과 공간지리 선호도 지식을 구축할 수 있으며, 이러한 특성으로 구축된 지식 기반 하에 입력된 사용자 정보와 추론을 통하여 사용자의 현재 상황에 대한 가장 적절한 추천 결과가 도출되는 프로토타입 시스템을 제공 할 수 있음을 보였다.
본 논문은 주차장에서 운전자의 다양한 선호도를 고려하여 실시간으로 주차 가능한 주차면을 안내하는 방안을 제안한다. 본 시스템은 주차장 진입 시부터 사용자가 유휴 주차면에 주차할 때까지, 각 주요 지점에서 차량을 검지함으로써 각 경로상 교통상황을 활용하고, 각 주차 구역 내의 주차 가능 주차면 및 목적지 근접도 등의 사용자 선호도에 가장 적합한 유휴 주차면을 실시간으로 탐색하여 각 안내 지점에서 최적의 경로를 안내한다. 이를 위하여 본 논문은 최적경로 안내를 위한 다양한 사용자 선호도 기반의 비용 함수를 제안하고 본 시스템의 가능성을 평가하기 위해 이벤트 기반 시뮬레이터를 설계하고 구현한 결과를 제시한다.
인터넷과 모바일 기기의 사용이 보편화되면서 사용자들이 다양한 웹 사이트에서 자신이 원하는 정보를 찾기 위해 검색과 추천을 이용하는 것이 일상화되고 있다. 본 논문에서는 사용자에게 보다 적합한 아이템을 추천하기위해 사용자의 활동과 시간 정보를 적용하여 시간의 흐름에 따른 사용자의 선호도 변화를 반영한 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 아이템 선택 시 고려되는 태그 정보를 포함한 데이터를 카테고리별로 분류한 후 시간 변화에 따른 사용자 선호도 변화 정보를 반영한 데이터만을 사용한다. 해당 카테고리를 선호하는 사용자에게는 협업 필터링 기법에 태그 정보를 적용하여 추출한 아이템을 추천하고, 일반 사용자에게는 태그 정보를 사용하여 계산한 순위를 기반으로 아이템을 추천한다. 제안하는 기법은 hetrec2011-movielens-2k 데이터셋을 사용하여 실험하였으며 실험을 통해 제안한 기법이 기존의 아이템 기반, 사용자 기반 기법보다 추천의 정확성과 적합성이 향상되는 것을 확인하였다.
정보의 가치 증대와 사용자의 정보획득 욕구가 증대됨에 따라 개인 위주의 정보검색 시스템의 필요성이 대두되고 있다. 따라서 본 논문에서는 특정 개인의 관심(interest)과 선호도(preference)를 반영하여 최적의 검색결과를 제공하기 위하여 사용자 프로파일을 구축하고, 통계적 분석 방법 이용하여 문서순위결정을 수행하는 방안을 제안한다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 인지 서비스 제공을 위한 프레임워크들은 환경에 있는 응용 서비스들로 하여금 사용자 행동 패턴을 지속적으로 모니터링하며, 하나의 중앙집중식 서버에서 축적된 사용자 프로파일을 관리하도록 개발되어 왔다. 그러나, 전체 환경이 사용자 개개인의 서비스에 대한 요구 및 선호도를 파악하고 관리하는 일은 비효율적이다. 그리하여, 사용자 프로파일 관리 서버를 사용하지 않고 개인화된 서비스를 제공하기 위하여 휴대용 정보 단말기가 직접 사용자의 서비스에 대한 선호도를 인식하고 관리하는 사용자 프로파일 관리 프레임워크를 제안한다. 스마트 홈 환경의 이동형 사용자의 컨텍스트 인식을 위해서는 사용자 몸에 부착되어 있는 센서들이 사용자에 대한 정보를 휴대용 정보 단말기로 전달하며, 각 정보 단말기는 다양한 센서들로부터 획득한 정보와 정보단말기를 통해 제공되는 사용자의 직접적인 요구정보를 서비스 목적에 맞게 재해석하여 사용자 선호도에 맞는 서비스 내용을 제공하도록 하는 것이다. 제안된 프레임워크는 휴대용 정보 단말기를 통해 사용자와 환경과의 상호작용을 필요로 하는 유비쿼터스 기술이 활용 가능한 다양한 어플리케이션에 광범위하게 활용될 수 있다. 더 나아가, 사용자의 사적인 정보 보호를 보장하면서 개인화된 서비스 제공을 가능하게 할 수 있다.
유비쿼터스 컴퓨팅에서의 플랫폼 기술은 상황인지(context-awareness) 기술과 재구성형 네트워킹(reconfiguration networking) 기술이 융합되어 가면서 병행하여 발전되고 있으며 최근에는 이종간의 다른 리소스를 가지고 있는 모바일 플랫폼간의 자율적인 공유를 통한 보다 큰 개념의 유비쿼토스 서비스가 제공 되고 있다. 본 논문은 사용자의 선호도를 고려한 서비스 기술과 서비스 추론 기술을 제안한다. 특히 본 논문에서는 데이터마이닝 기법을 이용하여 사용자 선호도에 기반한 서비스를 제공한다. 본 논문은 상황인지 시스템에서 온톨로지를 활용한 고도화된 서비스 추론 엔진과 함께 데이터마이닝기법을 이용하여 사용자의 과거 이력 분석을 통해 최적의 서비스등 다른 분야의 방법들을 함께 결합시킴으로서 상황 인지 시스템에서의 새로운 사용자 선호도 기반 서비스 패러다임을 제공하는 것을 목적으로한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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