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전자프로그램 가이드를 위한 음성 인터페이스 (VoiceEPG: Speech Interface for Electronic Program Guide)

  • 김한수;황인준
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (3)
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    • pp.589-591
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    • 2003
  • 최근 디지털 TV 방송의 활성화에 힘입어 수많은 채널을 통한 TV 프로그램 방송이 가능하게 되었다. 이로 인해 디지털 TV 시청자들은 신문 또는 TV 가이드와 같은 기존 인쇄매체를 통해 자신이 원하는 TV 프로그램 스케줄을 얻기가 사실상 매우 어렵게 되었다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 디지털 TV 환경에서는 전자 프로그램 가이드(EPG: Electronic Program Guide)를 제공한다. 현재 제공되고 있는 EPG 서비스들은 대개 디지털 TV 화면 또는 각 방송사 웹 사이트 그리고 이동 단말기 등을 통해서 서비스 되고 있다. 대부분의 기존 연구들은 EPG 정보를 화면상에 시각적으로 제공하는 측면에만 초점을 두고 있다. 하지만 실질적으로 사용자 입장에서는 원하는 방송 프로그램의 스케줄 정보를 찾기 위해서 수백 채널에 달하는 방송 프로그램에 대한 정보를 일일이 검색하는 것은 매우 힘든 일이다. 게다가 사용자가 원하는 키워드를 직접 입력하는 방식 또한 사용자를 매우 번거롭게 한다. 따라서 본 논문에서는 EPG 서비스 방식에 VoiceXML 관련 기술을 접목하여 이동 단말기상에서 간단한 음성입력을 통해 EPG 서비스를 제공받을 수 있는 음성 인터페이스를 제안한다.

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e-비즈니스를 위한 지능형 통합 레지스트리 시스템 설계 (The design of Intelligent and Integrated Registries System for e-Business)

  • 유정연;김계용;이규철
    • 한국전자거래학회지
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    • 제8권2호
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    • pp.63-76
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    • 2003
  • e-비즈니스 프레임워크에서 가장 핵심적인 역할을 담당하는 것은 e-비즈니스 수행에 필요한 모든 메타데이타 정보들을 관리하는 레지스트리이다. 그러나, 실제적인 e-비즈니스 적용은 아직까지 어렵다. 즉 e-비즈니스 정보들은 물리적 또는 논리적으로 분산되고 이질적인 레지스트리들 안에 저장/관리되며 , 저장된 정보에 대해서는 키워드 기반의 검색 방법을 이용한다. 이것은 실제 e-비즈니스 수행에 있어서 거래에 필요한 비즈니스 정보 검색의 어려움을 제공한다. 이러한 문제점에 대한 인식은 확산되고 있으며, 이를 해결하기 위한 분산된 다양한 레지스트리의 통합과 체계적인 e-비즈니스 정보의 정의 및 지능적인 발견 기술의 적용이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 지능형 통합 e-비즈니스 레지스트리 시스템을 제안하였으며, 레지스트리 시스템들간의 통합 기능을 제공하는 레지스트리 통합 질의 관리기를 구현하였다. 또한, 향후 개발 할 지능형 레지스트리 에이전트 시스템의 구조를 정의하였다.

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소셜 네트워크 기반의 콘텐츠 추천 시스템의 개발 (Development of contents recommendation system based on social network)

  • 배운봉;왕청;권경락;손종수;정인정
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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    • pp.523-526
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    • 2010
  • 오늘날의 인터넷은 웹 2.0 의 출현으로 인하여 콘텐츠의 생산주체가 서비스 제공자에서 서비스 수요자인 사용자들로 변화되고 있다. 이에 따라 사용자들의 경험은 콘텐츠의 품질에 큰 영향을 미치고 있으며 소셜 네트워크에서 취득한 콘텐츠는 검색으로 취득한 콘텐츠보다 신뢰를 받고 있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크를 기반으로 사용자들에게 양질의 콘텐츠를 추천하기 위한 방법과 그 개발을 보인다. 소셜 네트워크는 XML 기반의 사용자 프로파일 기술 언어인 FOAF 를 이용하여 수집하며 이를 통해 사용자와 사용자 사이의 관계를 수집한다. 그리고 웹 콘텐츠 출판언어인 RSS를 이용하여 각 사용자들이 블로그 등을 통해 배포한 콘텐츠를 수집한다. 본 논문에서 보이는 시스템은 FOAF 와 RSS 를 기초로 입력된 키워드에 대해 사용자와 콘텐츠의 관계를 분석하고 이를 통해 콘텐츠를 추천하는 기능을 가진다. 본 논문에서 보이는 시스템은 전통적인 콘텐츠 추천 시스템과 달리 사용자가 속한 소셜 네트워크에서 콘텐츠 생산자가 대한 중요도가 반영되므로 보다 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있다.