사용자 행위 학습에 따른 지능적 자동 제어 시스템 구축에서 먼저 고려해야 할 사항은 사용자 행위학습에 따른 지능적 자동 제어에 대한 기준을 마련하는 것이다. 홈 네트워크 내의 정보가전기기들 환경에 대한 정보를 지속적으로 수집하고 학습 알고리즘을 통하여 분석하며, 분석되어진 정보를 바탕으로 사용자의 성향을 파악하여야 한다. 본 논문에서는 사용자 친화적 지능형 공간 제어 시스템을 제안하였다. 또한 사용자의 성향이 파악되면 지속적으로 홈 네트워크를 모니터링하여 사용자의 성향에 따라 항상 최적의 환경을 제공할 수 있도록 홈 네트워크 제어 시스템을 구축하였다. 사용자의 행동 패턴을 분석하고 이를 기반으로 지능적인 서비스를 제공함으로써 사용자 중심의 능동적 서비스 효과들을 얻을 수 있을 것으로 기대한다.
인터넷의 급속한 확산과 보급으로 인하여 인터넷에서 접할 수 있는 정보의 양은 기하급수적으로 늘어나고 있다. 따라서 오늘날 인터넷에서의 정보검색은 쉬운 일이 아니며, 사용자를 대신해 여러 사이트로부터 정보를 수집하고 걸러주는 에이전트의 역할이 증대되고 있다. 본 논문에서는 에이전트를 이용한 적응형 정보 추천 시스템(ARS ; Adaptive Information Recommendation System)을 제안한다. ARS는 에이전트를 이용하여 여러 사이트로부터 정보를 수집하고 통합하며, 사용자가 관심을 가지는 정보만을 제공함으로써 정보검색을 위한 사용자의 시간과 노력을 최소화하고자 한다. 이를 위하여 수집 에이전트를 이용하여 여러 사이트로부터 주기적으로 정보를 수집하여 데이터베이스에 저장하며, 수집된 정보는 사용자 프로파일을 이용하여 사용자가 관심을 가지는 정보만을 제공한다. 사용자 프로파일은 제공된 정보에 대한 사용자의 행위를 관찰하여 수정되며, 이러한 작업을 반복함으로써 점차 사용자의 취향에 적응하게 되어, 보다 적절한 정보만을 사용자에게 제공할 수 있게 된다.
모바일 단말, 웨어러블 디바이스 등 개인용 단말의 이용이 확대되면서 사용자 및 사용자 그룹의 다양한 미디어 소비정보, 이용 패턴 정보 기반으로 하는 다양한 서비스가 확대되고 있다. 이러한 개인 혹은 사용자 그룹을 대상으로 하는 대표적이면서 가장 서비스 효율을 높일수 있는 서비스 가운데 하나가 타겟팅 광고 서비스이다. 이러한 타겟팅 광고 서비스는 단순한 개인의 선호도 정보만을 반영하는 것에서 개인의 미디어 소비이력, 미디어 이용패턴 정보 등 사용자가 직접적으로 정보를 입력없이 추천이 가능하도록 연구가 계속되고 있다. 본 논문에서는 고정형 및 모바일 단말에서 사용자의 미디어 콘텐츠 선호 정보 및 소비이력 정보를 통합적으로 반영하여 타겟팅 광고 콘텐츠를 자동적으로 선정하고 추천하는 엔진을 설계 구현하였다. 제안한 추천엔진은 콘텐츠 특성에 대한 선호도와 사용자의 콘텐츠 소비 패턴에서 취득된 정보를 기반으로 예측된 선호도를 결합하여 사용자의 최종 선호도를 추정하고, 이를 기반으로 광고 콘텐츠에 대한 추천을 수행한다. 사용자 메타데이터 및 콘텐츠 메타데이터는 TV-Anytime 표준을 기반으로 하였다.
최근 급속히 발전하고 있는 컴퓨터 하드웨어 기술로 이미지, 오디오, 비디오 등의 방대한 멀티미디어 데이터가 비 선별적으로 일반 사용자에게 제공되어지고 있다. 하지만 상이한 해석이 가능한 멀티미디어 데이터의 특성상 정확한 데이터의 전달을 위해 각각의 사용자의 취향을 고려할 수 있는 지능 컴퓨팅 기술 즉, 개인화 모델의 이용이 필수적이다. 개인화 모델의 구축을 위해서는 사용자의 피드백 정보를 필요로 하게 되는데, 현재까지의 연구는 결과에 대한 만족정도를 사용자가 일일이 조사해야 하는 부담 때문에 사용자에게는 일반적인 환경에서 사용자의 묵시적인 피드백 정보를 이용하는 기술 개발의 필요성이 강조되고 있다. 본 논문에서는 묵시적으로 사용자의 시각 정보 및 행위 정보를 이용하여 사용자의 부담을 줄이는 동시에 적응 및 학습 능력을 갖는 지능 사용자 인터페이스를 적용한 내용기반 이미지 검색 시스템을 구현하였다.
스마트 공간은 사용자의 간섭을 최소화하면서, 사용자의 패턴. 상태, 위치등을 파악하여 사용자에게 알맞은 서비스를 제공하는 환경이다. 스마트 공간에서 개인화된 정보를 이용하여 서비스를 제공하기 위해서는 사용자의 개인화된 정보를 묵시적으로 추출할 수 있도록 모델링 해야 하며, 한 공간에서 다수의 사용자가 있을 경우에 발생할 수 있는 선호도의 충돌을 해소할 수 있도록 하여야 한다. 본 연구에서는 스카트 공간에서 음악에 대한 개인화된 정보를 추출하여 음악 서비스를 제공하는 MOUSAI 시스템을 제안하였다. MOUSAI 시스템은 한 공간에서 여러 사람이 있을 경우, 발생할 수 있는 사용자들간의 취향의 차이를 조절하여 다수의 사용자가 만족할 수 있는 음악을 선곡하여 준다 또한, 환경적 요인인 시간과 장소. 사용자의 음악에 대한 성향을 고려하여 좀 더 정확한 추천을 할 수 있도록 한다.
많은 기업들이 전사적인 사용자 권한을 관리하기 위해 통합 사용자 권한관리 솔루션을 도입하고 있으며, 이를 통해 외부 사용자의 접근제어, 사용자 인증, 사용자 권한에 대한 효율적인 관리를 추구하고 있다. 그러나, 이러한 권한 관리의 중심이 시스템 별 사용자를 분류하고 사용자의 그룹을 분류하는 사용자 위주로 진행되고 있다. 즉, 사용자가 사용하는 기업의 정보시스템에 해당하는 업무시스템의 구성요소(이를 테면 화면 및 화면의 구성요소인 UI 컴포넌트 등)의 권한 관리를 위한 연구는 상대적으로 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 기업 내 정보시스템의 최소 단위로 볼 수 있는 화면 및 UI 컴포넌트에 대한 접근 권한을 효율적으로 관리할 수 있는 모델을 제안한다.
Variable Processing Variable Processing Gain 기법을 기반으로 하는 Multirate-DS/CDMA 시스템에서는 다중 사용자 간섭뿐만 아니라, 불완전한 전력제어로 인해 발생되는 현재 이동 통신 시스템에서의 원근효과와 유사한 간섭이 다른 데이터율 사용자 신호들 사이에서 발생하게 된다. 이러한 간섭은 이동통신 시스템 성능을 저하시키고, 용량을 감소시키게 되므로 이들 간섭을 효과적으로 제거할 수 있는 다중 사용자 검출 기법이 절실히 요구된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 다중 사용자 간섭과 원근 효과를 효과적으로 제거하기 위한 하이브리드 다중 사용자 간섭 제거 기법을 제안한다. 하이브리드 다중 사용자 간섭 제거 기법은 하나 이상의 다중 사용자 검출 기법을 포함한다. 제안된 하이브리드 다중 사용자 간섭 제거 기법의 성능을 평가하기 위해 본 논문에서는 기존의 단일사용자 검출 기법 및 다중 사용자 검출 기법을 다시 한번 살펴보고, 이들 기존 검출기와 제안된 검출기를 컴퓨터 모의 실험을 통해 그 성능을 비교한다. 모의 실험에서는 AWGN 환경에서 각 SNR[dB]에 따른 BER 곡선을 조사하였다. 모의실험 결과로부터 기존의 병렬 간섭 제거 기법이나 역 상관 검출기보다 제안된 하이브리드 다중 사용자 간섭 제거 기법이 우수한 성능을 갖음을 알 수 있었다. 이는 어느 정도의 복잡도와 시간 지연에 대한 대가이다. 하지만 이 시간 지연은 검출구간을 고 데이터율 사용자 그룹에 맞춤으로써 어느 정도 해결될 것으로 보인다.
최근 상황인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트폰의 각종 센서를 통해 사용자의 컨텍스트 수집이 가능해졌고 이러한 사용자의 컨텍스트는 사용자에게 보다 친화적인 서비스를 제공하기 위한 데이터로 활용이 가능하다. 컨텍스트는 물리적 컨텍스트(Physical Context)와 소프트 컨텍스트(Soft Context)로 구분할 수 있다. 이렇게 상황정보를 이용하여 추출된 데이터는 사용자에게 친화적인 서비스를 제공할 수 있는 토대로 활용할 수 있다. 하지만 물리적 컨텍스트만을 이용하는 기존의 방법은 실제로 동적인 사용자의 컨텍스트를 정확하게 유추하기 어려운 구조이다. 본 논문에서는 모바일 기기에서 사용자에게 보다 친화적인 서비스를 제공하기 위해서 소프트 컨텍스트를 사용하여 Logical Sensor를 설계 및 구현한다. 여기서 Logical Sensor는 소프트 컨텍스트를 통해서 사용자의 소셜 네트워크나 사용자의 선호도를 파악하여 로그데이터를 남긴다. 이렇게 얻은 로그데이터는 통계를 통해 사용자의 선호도나 소셜 네트워크를 한눈에 볼 수 있으며, 시간이나 위치에 따라서 사용자가 모바일에서 사용할 애플리케이션이나 통화상대등을 추천 해줄 수 있을 것이다. 이뿐만 아니라 Logical Sensor로부터 얻은 사용자의 로그 데이터는 사용자에게 사용자의 특화된 서비스 개발에 많은 도움이 될 것이다.
최근 1인 가상커뮤니티가 성숙화 단계에 들어서면서, 이에 대한 많은 연구들이 이루어지고 있다. 특히, 사이버 커뮤니티는 일반 사용자에게 고립감을 벗어나 사회적 관계(social network)를 맺을 수 있는 기능을 포괄적으로 확장시키고, 이용자들에게는 공동의 관심사와 관계 형성의 공간을 제공한다는 점에서 기존 오프라인 커뮤니티와 같은 역할을 한다고 할 수 있다. 더욱이 '카페' 나 '클럽' 중심의 키뮤니티에서 개인형 커뮤니티 추세로 급변하고 있는 최근에는 블로그 사용자가 급증함에 따라 다양한 초점에서 많은 연구가 필요하다. 이에 본 연구에서는 최근 새로운 미디어로 각광받고 있는 개인형 커뮤니티인 블로그 사용자를 새로운 정보기술의 사용자로 파악하여 기술수용모형(TAM)을 기본모형으로 하여 선행연구로부터 도출된 개인특성 변수들에 대하여 실증분석 한다. 본 연구의 학문적 시사점은 기술수용모델이 블로그 사용 환경에서도 적용 가능한지를 검증한 것이고, 기술수용모델 이외의 요소인 주관적 규범, 인지된 즐거움 그리고 자기 유능감이 블로그 서비스 사용에 미치는 영향력을 알아본 점에서 의의가 있다.
사용자 중심의 man machine interface 기술의 발전은 사용자 인터페이스 기술과 인간공학의 접목으로 인하여 많은 진전이 있으며 계속 진행되고 있다. 근래의 정보전달은 사운드와 텍스트 또는 영상을 통하여 이루어지고 있으나, 감성적인 측면에서의 정보전달에 관한 연구는 활발하지 못한 실정이다. 특히, Human Computer Interaction분야에서 음성이나 표정의 전달에 관한 감성연구는 초기단계로 이모티콘이나 플래쉬콘 등이 감정전달을 위하여 사용되고 있으나 부자연스럽고 기계적인 실정이다. 본 연구는 사용자와 상호작용에서 컴퓨터 또는 응용소프트웨어 등이 자신의 가상객체(Software Robot, Sobot)를 활용하여 인간친화적인 상호작용을 제공하기위한 기반연구로써 한글에서 감성어를 추출하여 분류하고 처리하는 기술을 개발하여 컴퓨터가 전달하고자하는 정보에 인공감정을 이입시켜 사용자들의 감성만족도를 향상시키는데 적용하고자한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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