• 방송공학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.528-543
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• 2008

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.

• 경영과정보연구
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• 제38권1호
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• pp.23-41
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• 2019

스마트팩토리는 정보통신기술을 통해 최소의 시간과 비용으로 고객맞춤형제품 생산을 지향한다는 점에서 기존의 공장자동화와는 차별된다. 그러나 선행연구들은 주로 수요자가 아닌 공급자 중심에서 기술 동향 및 적용방안을 중심으로 하는 공급과정의 효율화 측면에 초점을 두었다. 스마트팩토리가 성공적이기 위해서는 단순 생산성 향상을 넘어 수요자의 필요충족과 이에 따른 기업 경쟁력 강화로 연결되어야 한다. 본 연구에서는 시뮬레이션 기반의 설문조사를 통해 스마트팩토리에서 제조된 개인맞춤형제품의 구매의도에 대해 살펴보았고, 그 구매의도에 영향을 미치는 요인으로 소비자의 독특성욕구, 혁신성, 실물확인욕구, 프라이버시 염려를 도출하여 검증하였다. 검증결과, 응답자들은 개인맞춤형제품에 대해 구매할 의사가 있는 것으로 확인되었고, 개인맞춤형제품의 구매의도에 소비자 독특성욕구와 혁신성 그리고 실물확인욕구가 유의한 영향을 미치는 것을 확인하였다. 첫째, 소비자 독특성욕구는 개인맞춤형제품 구매의도에 정의 영향 (${\beta}=0.172$)을 주는 것으로 나타났다. 스마트팩토리 방식으로 생산되는 개인 맞춤형 제품은 타인과 차별화 하고 싶은 욕구 및 자신의 선호성향이 반영된다. 따라서 독특성욕구가 높은 소비자는 스마트팩토리에서 제조된 개인 맞춤형 제품에 대한 구매의도가 높게 나타난 것이라 판단된다. 둘째, 소비자 혁신성은 개인맞춤형제품 구매의도에 정의 영향 (${\beta}=0.224$)을 주는 것으로 나타났다. 연구에 제시된 개인 맞춤형 신발은 다기능 로봇과 3D프린팅 등 최신 정보통신기술이 적용되어 만들어지는 새로운 형태의 개인 맞춤형 제품이다. 따라서 혁신적인 새로운 경험을 추구하는 사람일 수록 이 제품에 대한 구매의도가 높게 나타난 것이라 판단된다. 셋째, 실물확인욕구는 개인 맞춤형제품 구매의도에 정의 영향 (${\beta}=0.285$)을 주는 것으로 나타났다. 스마트팩토리 환경에서는 소비자의 제작참여(prosuming participation)가 가능하다. 소비자가 제품 개발 과정에 참여하여 자신의 요구사항을 제품에 반영하면 실물확인욕구를 가상적으로 충족함으로써 구매의도가 높아지는 것이라 판단된다. 넷째, 프라이버시 염려는 개인맞춤형제품 구매의도에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이것은 자신에게 적합한 개인 맞춤형 제품의 효용을 크게 느끼는 소비자는 집 주소, 전화번호, 신체사이즈, 선호 성향 등의 개인 정보의 노출이라는 위험을 감내할 의지가 있는 것이라 해석된다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2017년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.453-454
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• 2017

The travellers using social media leave their location history in the form of trajectories. These trajectories can be bridged for acquiring information, required for future recommendation for the future travelers, who are new to that location, providing all sort of information. In this paper, we propose a personalized travel path recommendation scheme based on social life log. By taking advantage of two kinds of social media such as travelogue and community contributed photos, the proposed scheme can not only be personalized to user's travel interest but also be able to recommend a travel path rather than individual Points of Interest (POIs). It also maps both user's and routes' textual descriptions to the topical package space to get user topical package model and route topical package model (i.e., topical interest, cost, time and season).

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제15권4호
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• pp.707-716
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• 2004

Recently, many areas of application such as statistics and industrial engineering are interested in the effective education of databases. In this article we design and implement a database learning system based on learner management techniques. The system supports a personalized/ team-centered learning environment, monitoring the learning attitude of learners, and a method for the assessment.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.37-45
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• 2015

최근 정보기술과 모바일 환경의 발전에 따라 서비스의 패러다임이 웹에서 앱 중심으로 다시 변화하고 있다. 또한 R&D 투자 증대에 따라 연구자의 R&D 생산성 제고를 위한 노력들이 중요하게 인식되고 있다. 본 연구에서는 연구자의 R&D활동을 지원할 수 있는 연구지원 도구 개발을 위한 개인화 서비스 모델을 설계하였다. 이를 위하여 R&D 과정에서 연구자들의 정보활동 관점에서 기존의 연구지원 서비스들을 비교하였다. 또한 정보와 데이터의 공개 개방, 개인정보보호 강화, 소셜 네트워킹 서비스 대중화, 콘텐츠의 최대형화, 웹 플랫폼 기술 진화 등의 정보환경 변화를 개인화 관점에서 분석하고, 개인화 서비스 개발의 방향성을 정의하였다. 이를 바탕으로 연구지원 도구의 개인화 서비스 모델을 기능, 콘텐츠, 운영 뷰로 구분하여 설계하고, 이를 구현하기 위한 개인화 설계 목표와 원칙들을 표준, 참여, 개방으로 정의하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.19-28
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• 2021

코로나로 인해 건강관리에 대한 관심이 증가하고 있는 요즘, 여러 사람이 함께 이용하는 헬스장이나 공용시설을 이용하는데 어려움이 늘어남에 따라 홈 트레이닝을 하는 이들이 늘어나고 있다. 이에 본 연구에서는 홈 트레이닝 사용자들에게 좀 더 정확하고 의미 있는 운동 추천을 제공하기 위해 개인 성향 정보를 활용한 개인화된 운동 추천 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 식습관 정보, 육체적 조건 등 개인을 나타낼 수 있는 개인 성향 정보를 사용해 k-최근접 이웃 알고리즘으로 데이터를 비만의 기준에 따라 분류하였다. 또한, 운동 데이터 셋을 운동의 레벨에 따라 등급을 구별하였으며 각 데이터 셋의 이웃 정보를 바탕으로 모델 기반 협업 필터링 방법 중 차원 축소모델인 특이값 분해 알고리즘(SVD)을 통해 사용자들에게 개인화된 운동 추천을 제공한다. 따라서 메모리 기반 협업 필터링 추천 기법의 데이터 희소성과 확장성의 문제를 해결할 수 있고, 실험을 통해 본 연구에서 제안하는 알고리즘의 정확도와 성능을 검증한다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제12권4호
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• pp.45-57
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• 2005

In order to provide personalized knowledge recommendation services, most web portals for organizational knowledge management use category or keyword information that portal users explicitly express interests in. However, it is usually difficult to collect correct preference data for all users with this approach, and, moreover, users' preferences may easily change over time, which results In outdated user profiles and impaired recommendation qualify. In order to address this problem, this paper suggests knowledge recommendation methods for portals using user profiles that are automatically constructed from users' activities such as posting or uploading of articles and documents. The result of our experiment shows that the Proposed method can provide equivalent performance with the manual category or keyword selection method.

• 한국컴퓨터정보학회지
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• 제14권2호
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• pp.135-139
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• 2006

이 논문에서는 진학 정보들이 폭발적으로 늘어나고 있는 반면 기존의 진학 정보 서비스는 정보의 내용이 극히 단편적이거나 일반적이며 신속한 정보제공이 이루어지지 않는다는 문제점을 해결하기 위하여 개인의 프로파일을 관리하고, 정보간의 의미를 파악하여 관련 정보를 쉽게 찾을 수 있도록 시맨틱 웹 기술을 기반으로 하여 개인의 관심이나 적성, 취미, 성적 등을 반영할 수 있도록 특화된 서비스를 지원하는 맞춤 진학 정보 서비스 시스템을 제안한다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제57권1호
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• pp.75-87
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• 2024

Purpose: Dietary habits are strongly related to the symptoms of people with irritable bowel syndrome (IBS). Therefore, personalized nutrition management can help reduce symptoms and improve the quality of life of people with IBS. This study assessed the effectiveness of a personalized web-based nutrition management based on the types of food that trigger IBS symptoms. Methods: Sixty Korean adults with IBS according to Rome IV criteria in their 20s and 30s were enrolled in this study. The data from the final 49 patients who completed a three-month personalized nutrition intervention were analyzed. The general information, anthropometry, dietary intake survey, and gut microbiota were examined pre and post-intervention. The gut microbiota analysis included the relative abundance and the Shannon index. The food intake was recorded for two days for personalized nutrition education, followed by three months of personalized nutrition intervention. Statistical analysis was performed using the Wilcoxon signed-rank test in SPSS 26.0, with the significance set to p < 0.05. Results: The relative abundance of the gut microbiota changed after personalized nutrition management, with a significant decrease in the presence of Veillonella (p = 0.048). Furthermore, when the gut microbiota was analyzed according to the type of food that triggers symptoms, the diversity was increased significantly in the high fermentable oligosaccharides, disaccharides, monosaccharides, and polyols (FODMAPs) type (p = 0.031) and FODMAPs-containing gluten-type personalized nutrition intervention types (p < 0.001). Conclusions: Gut microbial diversity and gut microbiota distribution changed after using web-based personalized nutrition management. Hence, personalized nutrition management that considers trigger foods may improve IBS symptoms.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권1호
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• pp.446-465
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• 2015

In this modern era of technology and information, e-learning approach has become an integral part of teaching and learning using modern technologies. There are different variations or classification of e-learning approaches. One of notable approaches is Personal Learning Environment (PLE). In a PLE system, the contents are presented to the user in a personalized manner (according to the user's needs and wants). The problem arises when a new user enters the system, and due to the lack of information about the new user's needs and wants, the system fails to recommend him/her the personalized e-learning contents accurately. This phenomenon is known as cold-start problem. In order to address this issue, existing researches propose different approaches for recommendation such as preference profile, user ratings and tagging recommendations. In this research paper, the implementation of a novel interaction-based approach is presented. The interaction-based approach improves the recommendation accuracy for the new-user cold-start problem by integrating preferences profile and tagging recommendation and utilizing the interaction among users and system. This research work takes leverage of the interaction of a new user with the PLE system and generates recommendation for the new user, both implicitly and explicitly, thus solving new-user cold-start problem. The result shows the improvement of 31.57% in Precision, 18.29% in Recall and 8.8% in F1-measure.