본 논문에서는 상황 정보를 이용하여 사용자에게 필요한 정보를 효율적으로 제공하는 개방형 아키텍처 하에서의 상황 인식 추천 서비스를 설계한다. 상황 인식 서비스에서는 다양한 기기에 대해 서비스를 제공해야 하기 때문에 개방형 아키텍처가 필요하다. 본 논문에서는 이질적인 장치에서 공통적인 서비스를 제공하기 위해 OSGi 프레임워크를 이용하였고, 웹서비스를 이용하여 플랫폼과 어플리케이션에 독립적인 통신 환경을 제공한다. 그리고 상황에 따라 관심도를 측정하여 효율적으로 정보를 제공한다. 이러한 설계를 통해 유비쿼터스의 이질적인 환경에서 사용자에게 필요한 적절한 정보를 적시적지에 받을 수 있도록 하였다.
최근 짧은 시간을 즐겁게 사용하기 위하여 어디서든 즐길 수 있는 다양한 취미가 생겨나고 있다. 그 중 하나인 웹툰은 스마트폰 환경에서 많이 사용하는데 다양한 플랫폼과 폭풍적으로 증가하는 웹툰들 중에서 자신이 원하는 웹툰을 찾기는 매우 힘들다. 본 논문에서는 안드로이드스튜디오와 R에서 협업필터링과 개인 성향을 이용하여 개인 사용자에게 알맞은 웹툰을 추천해주는 시스템을 개발한다.
본 논문에서는 하둡 플랫폼의 맵리듀스 모델에 기반하여 도서관 이용자들이 자주 대출하는 도서와 키워드 매칭을 통해 연관성이 높은 도서들을 추출하고 추천해 주는 도서 대출 추천 시스템을 구현 개발한다. 구현 개발된 시스템은 빅데이터의 특징을 갖는 도서관의 대출 로그 데이터로부터 타겟 도서와 유사한 키워드를 갖고 자주 대출되는 도서를 찾아 이용자에게 제공해 준다.
본 논문에서는 안드로이드 플랫폼 기반의 스마트폰에 내장된 GPS 센서와 카카오 로그인 API, 기상청 API, 유튜브 라이브러리, 크롤링을 활용한 체감 온도 기반 코디 추천 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 카카오 로그인 API를 활용한 제삼자 로그인 인증 방식을 사용하고 사용자별 체질 정보를 입력받아 개인화된 옷차림 정보를 제공하도록 구현한다. 또한 GPS 센서로 받아온 위치 정보를 기상청 API와 연동하여 사용자의 현재 위치에 해당하는 날씨 정보와 체감 온도를 계산하여 제공하도록 구현한다. 그리고 유튜브 라이브러리를 사용하여 유튜브 코디 영상을 제공하여 사용자의 코디에 도움을 주도록 구현한다.
본 연구는 국내 공공도서관에서 제공하고 있는 온라인 북큐레이션 서비스와 해당 서비스에서 추천된 도서를 내용분석하여 그 특성을 파악하는 것이 목적이다. 분석대상은 23개 공공도서관에서 수집한 35가지 온라인 북큐레이션 서비스와 11,447권의 추천도서 목록이며, 연구의 결과는 다음과 같다. 일부 도서관들만 추천주제를 제시하고 있었고, 추천대상은 특정한 대상을 지정하지 않은 경우가 가장 많았으며, 도서의 추천주기는 월별이 가장 많았다. 대체로 추천되는 도서는 서로 중복되지 않지만, 2019~2021년에 발행된 '문학'(소설)에서는 중복이 있었다. 추천도서는 일부 발행처에서 출판한 도서의 비중이 높았으며, 2019~2021년에 발행된 도서들이 가장 많았다. KDC 6판 기준으로 분석한 주제분야는 '문학'이 가장 많았다. ISBN 부가기호 기준으로 분석한 독자대상은 '교양', '아동' 도서 순으로 나타났고, 발행형태는 '단행본'과 '그림책, 만화' 순으로 나타났다. 이 결과를 바탕으로 공공도서관을 위한 온라인 북큐레이션 서비스 지침을 개발하고 플랫폼을 구축하여 도서관들이 공유하는 것을 제안하였다.
음악 소비행태가 온라인으로 변화하면서 온라인 음악 플랫폼들이 등장하기 시작한지 오래다. 사람들이 인기 음악이나 인기 뮤지션의 음악 등 추천 정보 제공을 선호하게 되면서 온라인 음악 플랫폼의 차트를 이용하기도 하고, 소셜 네트워크 서비스(SNS)를 통해 정보를 공유하기도 한다. 온라인 음악 순위 차트는 조금씩 차이가 있으며, 그 이유 중 하나는 플랫폼마다 보유하고 있는 회원들의 특성이 다르기 때문이라고 볼 수 있다. 한편, SNS 이용자의 특성을 지닌 음악 차트 순위가 필요하고 이와 관련하여 각 온라인 음악 플랫폼의 차트들을 종합하려는 시도가 있어왔다. 더불어 음악적 특성을 SNS와 연결 지어 연구하는 관련 논문 역시 계속 등장하고 있다. 본 연구에서는 국내의 다양한 SNS중 트위터 이용자들의 음악적 특성을 분석하고 기존의 음악 플랫폼의 순위차트와 트위터의 해시태그라는 기능을 통해 SNS 이용자들이 공통적으로 선호하는 음악 기반의 국내 인기 음악 차트 순위를 개발하고 그 순위의 특성을 분석하여 기존의 온라인 음악 순위 차트, 공영방송사 음악 순위 차트와의 결과를 비교 연구한다.
인터넷이 방송에 활용된 이후 사용자는 플랫폼과 콘텐츠에 대하여 더 많은 선택권을 가지게 되었고 이러한 경향은 스마트 TV와 N-스크린 방송 도입 이후 더욱 확고해졌다. 방송사는 이러한 변화에 발맞추어 플랫폼을 확장하고 다양한 서비스를 제공하기 시작했다. 많은 사용자들과 많은 콘텐츠를 바탕으로 서비스를 제공하기 위하여 방송사들은 데이터 분석을 서비스에 도입하기 시작하였고 여러 가지 지능적인 콘텐츠 서비스들을 고안하였다. KBS 기술연구소에서 진행한 관련 연구들의 흐름을 소개함으로써 방송 환경에서의 지능적 콘텐츠 서비스 흐름을 파악하고자 한다. 콘텐츠 추천을 시작으로 N-스크린 부가 서비스 활용, 데이터 자동 인식 연구까지의 동향을 소개한다.
뷰티테크시장에서 출시하는 제품 중 영상처리기술을 반영한 다양한 뷰티디바이스가 증가하는 추세이다. 특히 스마트패키징의 경우 주목할 만한 이슈로 뷰티디바이스와 연계된 사용성 및 편리성을 갖춘 애플리케이션 개발이 중요해지고 있으며 사용자가 맞춤형 피부진단 관리 방법에 대한 뷰티정보, 분석리포트, 피부케어샵, 화장품 등을 추천받을 수 있는 뷰티솔루션이 설계되어야 한다. 본 연구는 뷰티케어시장의 전문서비스 영역과 경계를 대중화하여 사용자가 맞춤형 피부진단 관리를 할 수 있는 애플리케이션 설계에 주안점을 둔다. 이를 위해 피부진단 관리 데이터 수집방법의 변수를 정의하고 사용자에게 제안, 모니터링, 뷰티 홈케어 정보, 전문서비스와의 연계방안 등 맞춤형솔루션을 제공할 수 있는 비즈니스플랫폼모델을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 머신러닝의 원리를 쉽게 이해할 수 있는 블록 기반 코딩 플랫폼을 내장한 LMS를 제안한다. 해당 LMS는 Moodle이라는 LMS 플랫폼을 기반으로 사이트가 구축되었으며, LTI를 통해 LMS 내부에 DIY라는 코딩 툴을 내장 시켰다. 또한, 사용자의 모든 로그데이터를 통해 추천시스템을 구상하였으며, DIY를 통해 실행되는 코드를 Python Pedal라이브러리를 백엔드에서 실행 시켜 사용자가 작성한 코드에 대해 즉각적인 피드백을 제공하게 구성되어 있다.
본 논문에서는 영어 교육에 대한 사회적인 인식은 중요해지면서 다양한 방식의 영어공부와 학습모델들을 분석하고 오랫동안 가억이 가능한 학습시스템을 검토하였다. 그러나 영어의 기초가 되는 영어 단어의 공부법이 논리적인 근거 없이 강사의 인지도와 명성에 현혹되어 강사가 추천해 주는 공부 방법에 따라 잘못된 학습하는 경우가 대부분이다. 또한 사람마다 자기에게 맞는 학습법은 분명 존재할 것이다. 하지만 그 방법 외에 효과적인 다른 방법 또한 찾아 볼 수 있다. 헤르만 에빙하우스는 사람의 망각 연구한 결과 망각의 주기를 수치로 나타내었고, 라이트너는 플래시 카드를 박스에 넣어 복습을 반복하는 아날로그 장치를 만들어 복습의 효과를 연구하였다. 본 논문에서는 헤르만 에빙하우스의 망각 곡선 이론을 통해 효율적인 영어 단어 학습방법을 논리적으로 증명하고, 웹사이트를 사용한 라이트너 박스와 망각 곡선의 이론을 적용하여 망각의 주기에 따른 복습의 효과를 적용하여 결과적으로 사용자에게 접근성이 좋은 학습형 플랫폼을 제공하여 시간 대비 학습률이 좋은 시스템을 개발하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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