IoT 데이터 분석 기술의 발전으로 사용자의 상황을 실시간으로 분석하고 분석에 따른 상황 기반 서비스 제공이 가능해졌다. 대부분의 디지털 사이니지는 정보를 일방향으로 제공하기 위한 홍보 목적으로 사용되었지만, 개별 사용자의 상황과 반응에 따라서 개인화된 콘텐츠를 제공하는 방향으로 진화할 것이다. 그러나 기존 인터랙티브 디지털 사이니지 플랫폼은 하드웨어 의존도가 높기 때문에 그 수정이나 응용이 어렵다. 제안하는 플랫폼은 광고 콘텐츠 등록 및 인터랙티브 사이니지 콘텐츠 생성이 용이하면서도 센서 분석 결과에 기반 하여 적시에 광고를 재생 가능하도록 주요 기능들을 클라우드와 엣지에 분리하여 모듈화 하였다. 엣지는 개인 데이터를 직접 처리하여 프라이버시 이슈를 최소화 하면서도 실시간 센서 데이터를 바탕으로 콘텍스트를 분석하여 빠르게 대응이 가능하다. 클라우드는 엣지보다 다수 작업자의 접근 및 관리가 용이하므로 다수가 함께 작업하는 사이니지 콘텐츠 생성은 클라우드 플랫폼에서 처리함으로써 접근성과 유연성을 높였다. 설계된 인터랙티브 사이니지 제공 플랫폼은 사이니지 콘텐츠를 제공하는 제공자와, 사이니지 콘텐츠를 이용하는 시청자 측면에서 테스트를 진행하였으며 콘텍스트 변화에 적시 대응하면서도 빠르게 인터랙티브 사이니지 콘텐츠를 구성할 수 있음을 확인하였다.
Calligraphy contents(shortly called, CalliContents) depict the feature of communication media with artistic sentences or drawings before being processed into digital contents to become printed advertisement, visual design and entertainment products. As a fast growing business model, they can be applied to every single scope of all fields these days and each application case presented excellent effects to grab consumers' attention immediately. In this paper, we designed and produced an emotional bi-directional recommendation DIY calligraphy contents platform to consume created cultural contents and boost personalized contents industry that meets consumer's needs through both wired and wireless-based software with convergence of artistic and emotional calligraphy contents and ICT. For this works, we established for DIY calligraphy consumers a foundation of a virtuous circle of the CalliContents where various CalliContents are provided in on and offline environment and a third party target is opened at the CalliContents platform
최근 IPTV 상용화와 디지털 방송 본격화는 사용자에게 다양한 방송 프로그램을 제공한다는 장점도 있지만, 동시에 수많은 프로그램을 탐색하여 선별해야 하는 부담을 주고 있다. 이러한 불편함을 해소하고자 최근에는 사용자 선호도와 방송 프로그램 정보를 이용하여 사용자 취향에 맞는 프로그램을 자동으로 추천하는 서비스의 요구가 증대되고 있다. 또한 궁극적으로 방송 서비스가 '개인화'와 '개방화'의 형태로 진행되고 있다는 점을 감안하면, 추천 서비스는 TV 프로그램 뿐만 아니라 광고도 포함해야 하며, 다중 언어를 지원하는 형태로 발전되어야 한다. 본 논문에서는 다중 언어를 지원하는 개인화된 TV 프로그램 및 광고 추천 서비스를 위한 하나의 시스템을 제안한다. 우리는 먼저 사용자 시나리오를 작성하고, 기능 요구사항들을 분석하여 시스템 구조를 설계한다. 그리고 다중 언어를 지원하는 시스템에서의 한글 처리 방법도 간단히 설명한다. 본 연구는 현재 유럽 공동기술 개발 사업 과제의 일환으로 진행되고 있어, 여기에서는 현 시점의 결과물인 시나리오, 시스템 구조 설계, 한글 처리까지 소개하고 있다.
정보기술의 비약적 발전에 힘입어, 오늘날 기업들은 지금까지 축적한 고객 데이터를 기반으로 맞춤형 서비스를 제공하는 것에 많은 관심을 가지고 있다. 고객에게 소구하는 맞춤형 서비스를 효과적으로 제공하기 위해서는 우선 그 고객이 처한 상태나 상황을 정확하게 인지하는 것이 중요하다. 특히, 고객에게 서비스가 전달되는 이른바 진실의 순간에 해당 고객의 감정 상태를 정확히 인지할 수 있다면, 기업은 더 양질의 맞춤형 서비스를 제공할 수 있을 것이다. 이와 관련하여 사람의 얼굴과 행동을 이용하여 사람의 감정을 판단하고 개인화 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구는 좀 더 미세하고 확실한 변화를 통해 정확하게 감정을 판단할 수 있지만, 장비와 환경의 제약으로 실제 환경에서 다수의 관객을 대상으로 사용하기에는 다소 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 Plutchik의 감정 분류 체계를 기반으로 사람들의 행동을 통해 감정을 추론해내는 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 콘텐츠에 의해 유발된 사람들의 감정적인 변화를 사람들의 행동 변화를 통해 판단하고 예측하는 모형을 개발하고, 4가지 감정 별 행동 특징을 추출하여 각 감정에 따라 최적화된 예측 모형을 구축하는 것을 목표로 한다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 감정 자극영상을 제공하고 그 신체 반응을 수집하였으며, 사람들의 신체 영역을 나누었다. 특히, 모션캡쳐 분야에서 널리 쓰이는 차영상 기법을 적용하여 사람들의 제스쳐를 추출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 데이터의 타임프레임 셋을 20, 30, 40 프레임의 3가지로 설정하고, 데이터를 학습용, 테스트용, 검증용으로 구분하여 인공신경망 모형을 통해 학습시키고 성과를 평가하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 데이터를 이용하여 제안 모형을 구축하고 평가한 결과, 프레임셋에 따라 예측 성과가 변화함을 알 수 있었다. 감정 별 최적 예측 성과를 보이는 프레임을 확인할 수 있었는데, 이는 감정에 따라 감정의 표출 시간이 다르기 때문인 것으로 판단된다. 이는 행동에 기반한 제안된 감정예측모형이 감정에 따라 효과적으로 감정을 예측할 수 있으며, 실제 서비스 환경에서 사용할 수 있는 효과적인 알고리즘이 될 수 있을 것으로 기대할 수 있다.
최근 소셜 네트워킹 서비스(Social Networking Service)에 대한 산업계화 학계의 관심이 집중되고 있다. 그러나 소셜 네트워킹 서비스의 폭발적 성장을 가능케 한 동인과 비즈니스 모델에 대한 이해가 배재된 무분별한 모방만으로는 개방형 생태계의 성공적인 안착을 도모하기 어렵다. 따라서 본 연구는 소셜 네트워킹 서비스의 플랫폼 전략, 비즈니스 모델을 분석하여 웹 기반 플랫폼 서비스를 추구하는 사업자들에게 시사점을 제공하는 것을 주요 목적으로 한다. 소셜 네트워킹 플랫폼은 개인 이용자에게 자신의 개인 정보를 공유하고 갱신할 자발적 동기를 부여하였다는 측면에서 개인화 광고를 가능케 하여 양면시장의 다른 소비자인 광고주들에게 전폭적인 지지를 받고 있다. 소비자의 참여를 유도하여 양적 팽창을 가능케 한 동인은 이용자 간 상호작용 유도와 플랫폼의 개방성에 있으며 이 플랫폼은 향후 광고 시장뿐 아니라 통신시장에 편재된 개별 기업들의 고유 영역으로 그 영향력을 확장하고 있다. 따라서 포털 사업자, 네트워크 사업자들은 소셜 네트워킹 서비스를 단순히 새로운 웹 서비스로만 인지하는 수준에서 벗어나 개별 일반 소비자의 수요를 응집시킬 수 있는 서비스 플랫폼의 확산 방안을 도출하고 광고주들의 수요를 충족시키지 위해 미디어의 진화를 촉진시켜야 한다.
지역축제는 문화를 형성하는 소통의 장으로 국내 관광 사업의 수요를 증가시키고, 지역의 이미지 창출, 전통 문화의 보존, 관광객 유입, 일자리 창출, 지역문화의 콘텐츠 개발, 지역특산품 판매 촉진 등 지역경제에 많은 파급효과와 지역경제 활성화에 중요한 가치를 지니고 있다. 무선통신 기술인 사물인터넷(IoT, Internet of Thing) 요소기술은 점차적으로 발전하고 있고, 특히 사물인터넷 서비스 중 하나인 비콘은 국내·외에서 다양한 서비스 형태로 활용되고 있다. 그러나 이러한 사물인터넷 서비스, 디지털 및 모바일 기술의 확산에도 불구하고, 수 없이 많은 지역축제에 대한 정보를 개인이 하나하나 찾기란 쉽지 않고, 기존에 개발된 축제 관련 애플리케이션은 단순 정보전달 수준에 국한되어 있거나 일회성인 축제 정보제공, 축제장 내의 정보제공 방식, 개발 축제마다 별도의 애플리케이션 형태제공, 단발성 사용 등의 문제점을 안고 있다. 이러한 배경 하에 본 연구는 비콘을 활용한 위치기반 지역축제 모바일 애플리케이션과 데이터 분석 시스템 개발하여 축제 방문객에게 맞춤형 정보를 제공하는데 그 목적이 있다. 본 연구의 기술개발을 통해 '축제장 혼잡도 알고리즘', '방문객 통계분석 알고리즘', '맞춤형 정보 알고리즘'의 총 3개의 알고리즘 및 데이터분석 시스템을 개발했고, 개발된 애플리케이션과 데이터 분석 시스템을 통해 실제 축제장에서 베타테스트를 실시했다. 그 결과, 방문객 행태 DB 구축, 지역축제 방문객에게 Hot place 기능, 대기시간 기능, 맞춤형 정보제공의 서비스와 기능을 제공할 수 있었다. 또한, 출시 3개월 간 1만 3천 건 이상의 다운로드 실적 달성, 구글플레이스토어에 '축제' 관련 애플리케이션 중 노출 1위를 달성하는 등 지역 관광 축제 플랫폼으로서의 시장성과 우수성을 인정받았다. 본 연구는 다음과 같은 순서로 기술한다. 2장에서는 본 연구의 기술개발과 관련된 지역축제, 사물인터넷, 비콘 서비스, 축제 관련 애플리케이션의 선행연구를 살펴보고, 3장에서는 지역축제 모바일 애플리케이션 설계와 데이터 분석 시스템의 구현환경을 상세히 기술한다. 4장에서는 본 연구에서 개발한 모바일 애플리케이션과 데이터 분석 시스템이 제대로 적용되지는 실험하기 위해 베타테스를 실시하여 제품의 성능평가를 기술하고, 마지막으로 5장에서는 결론과 향후 연구과제에 대해 기술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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