유헬스케어는 언제 어디서나 예방, 진단, 치료, 사후 관리의 보건의료 서비스를 제공하는 것으로서 궁극적인 목표는 삶의 질을 향상 시키는 것이다. 하지만 현재 유헬스케어 서비스는 사용자 개개인의 상황에 맞는 맞춤화된 서비스를 제공하지 못하고 있다. 본 연구에서는 유헬스케어 개인화 서비스를 제공하기 위하여 유헬스케어 개인화 서비스를 정의하고 건강관리 모델을 제안한다. 개인화 서비스를 위한 식단 처방 시스템은 맞춤형 열량 및 영양소 비율을 도출하고 개인의 식품류별 선호도를 통하여 개인화된 식단 처방이 가능하다. 본 시스템은 사용자의 식단 선택 행위를 모니터링 하여 개인의 선호도를 변경하고 자바 기반의 OSGi 미들웨어를 사용하여 다양한 환경에서 센서 및 디바이스와 상호 운용되도록 설계되었다.
'실시간성', '사람들 간의 관계정보', '빅 데이터'와 같은 다양한 특성을 갖는 소셜 네트워크 콘텐츠는 개인화 추천 시스템의 성능 향상에 큰 도움이 되고 있다. 그 중 '사람들 간의 관계정보'가 가장 중요한 역할을 하기 때문에, 이를 활용한 다양한 연구가 진행되고 있다. 하지만 기존의 연구에서는 사람들간의 친밀도를 고려하지 않고 있어서 개인의 성향을 반영하기 어렵고 다양한 도메인에서 정확한 추천이 불가능하다. 본 논문은 기존 연구의 문제를 해결하기 위해 사용자간 친밀도를 측정하는 친밀도 알고리즘과 소셜 네트워크의 다양한 특성에 기반한 개인화 추천 알고리즘인 PReAmacy를 제안한다. 실험을 통해 PReAmacy가 기존의 알고리즘에 비해 높은 성능을 가지며 친밀도가 PReAmacy 알고리즘에 큰 비중을 차지한다는 것을 보였다.
최근 우리는 광대역종합정보통신망과 멀티미디어 통신망외에 개안휴대통신망의 시대를 맞이하고 있다. 미래에 통신 서비스는 다양한 정보의 송수신 뿐만 아니라 언제 어디서든지 어느 누구와도 통신이 가능하게 하는 시대를 맞이할 것이다. 이러한 요구는 망에서 제공되는 통신 시스템 자체의 발전과 그 통신망을 기반으로하는 정보의 종류와 기능의 다양화에 기반을 두고 구현될 것이다. 본 논문에서는 이러한 요구를 모두 충족시킬 수 있는 새로운 망의 구조와 제어방법을 제안한다. 우선 첫째로 미래의 서비스 변화나 요구사항, 망 설계시 요구되는 사항과 ,또 그러한 망을 실제로 구현 설치할 때 필요한 사항등을 제시한다. 그리고 이러한 요구사항들을 충족 시킬 수 있는 새로운 망으로서 Broadband personalized multimedia network (BPMN)을 제안하고 그 제어방법 및 운용방법등을 제안한다. 제안된 망은 지능적 서비스나 기능은 모두 부가적인 장비나 서비스 제공자에 의해 제공되는 모듈화된 구조로 기존의 망으로부터의 발전에 적합하며 새로운 망의 기술이나 서비스의 추가 또한 쉽게 이루어질 수 있는 구조이다. 망의 제어도 지역적 분산형태로 다양한 서비스를 각각의 기능에 알맞도록 선택하여 제공할 수 있는 완전 분산제어 방법을 새로이 제안하였다.
방송매체의 진화발전에 따라 이용자의 매체 이용양식은 점차 개인화된 소비패턴을 보이고 있다. 현재 방송통신 융합 미디어가 등장하면서 이용자는 개인의 욕구에 따라 매체 수신환경을 결정짓는 '정보 맞춤형' 소비단계에 이르렀고 이에 따라 매체 소비환경에서 이용자의 위상은 더욱 중요하게 자리잡았다. IPTV(Internet Protocol TV)는 정보맞춤형 매체로써 가장 진화된 형태를 나타내고 있다. 그러나 IPTV는 방송통신융합으로 탄생된 배경이 있는 만큼 각 분야의 이해당사자들의 갈등으로 인해 상용화 과정에서 다양한 문제가 발생하였다. 그런데 이러한 문제를 논의할 때 IPTV가 이용자 중심의 매체라는 특성을 가지고 있음에도 불구하고 여전히 이용자의 복지에 대한 논의가 부족했던 것이 사실이다. IPTV는 정보맞춤형 매체로써의 특성을 유지하면서 동시에 방송과 통신의 결합 특성을 가지고 있는 만큼 각각의 분야에서 고려되어 하는 이용자 복지를 포괄해야 한다. 이를 보편적 서비스(Universal Service) 개념으로 설명할 수 있다. IPTV는 방송이라는 측면에서 문화적 통합수단으로 기능하는 방송의 특수성을 갖기 때문에 최소한의 미디어 이용 접근권과 내용의 다양성이 보장되어야 하며, 통신이라는 측면에서 유료매체로써 제공되는 합리적인 요금체계가 보장되어야 한다. 이러한 맥락에서 국내외 IPTV 현황을 살펴본 결과를 바탕으로 IPTV 이용자 복지 증진을 위한 정책방안을 정보 맞춤형 매체로써의 내용적 차원(content), 유료 매체로써의 요금의 차원(fare), 새로운 디지털 매체 접근으로써의 디지털 리터러시 차원(digital literacy) 세 가지로 분류하여 제안하였다.
Recently, new financial services related to FinTech has gained attention more and more. Online P2P financial services transactions such as FinTech require careful examination of the constituents of information systems as an investment is made based on the information presented on the online platform without direct face-to-face contact. The purpose of this study is to find out the success factors of online P2P Lending service among FinTech. To serve the purpose, we build IS (information system) success model, and then use Kano model and fuzzy analytic hierarchy process (Fuzzy-AHP) to find out factors for the success of online P2P Lending service. In particular, this study uses Kano model to classify information system satisfaction factors and to calculate the satisfaction coefficient. The Kano model, however, has a drawback of evaluating single criterion. Therefore, we use multi-criteria decision-making technique such as Fuzzy-AHP to derive the relative importance of the factors. The analysis results show different results depending on the analysis technique. In the Kano model, most of the information system factors are a one-dimensional quality attribute. The satisfaction coefficient is highest for personalized service, followed by the responsiveness of service, ease of using a system, understanding of information, usefulness of information' reliability. The service reliability is the highest in dissatisfaction coefficient, followed by system security, service responsiveness, system stability, and personalized service. The results of the Fuzzy-AHP analysis shows that the usefulness of information quality, the personalization of service quality, and the security of system quality are the significant factors and the stability of system quality was a secondary factor.
2005년도 국민건강영양조사에 의하면 우리나라 30세 이상의 인구에서 남자는 32.9%, 여자는 31,8%에서 대사증후군이 있는 것으로 보고되었다. 이러한 대사증후군은 유전적, 환경적 요인이 결합된 복합질환으로 다른 만성질환들과 같이 예방 및 관리에 중요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 시스템 아키텍처, 온톨로지와 Jena2.0 추론엔진을 사용하며 질병관련 가이드라인을 정리한 데이터를 통하여 서비스를 제안하였다. 본 논문에서는 상황에 따른 정확도 실험을 하였으며, 실험데이터는 930개의 데이터를 선별하여 실시하였다. 그 결과 상황데이터가 많을수록 맞춤형 서비스가 가능하다는 결과를 얻었으며, 대사증후군의 위험요소가 다양하기 때문에 여러 가지 상황데이터로서 맞춤형 서비스를 추천하는 것이 효과적으로 보인다.
사용자 선호에 따라 적합한 정보를 제공해 주는 개인화서비스에 대한 많은 연구와 개발이 진행되어왔다. 특히 푸시서비스는 사용자의 적극적인 요구가 없더라도 사용자가 관심 있어 할만한 정보를 제공함으로써 사용자의 잠재요구를 충족시켜준다는 측면에서 경제적 효과가 클 것으로 예상되고 있다. 본 논문에서는 이러한 푸시서비스의 성능을 향상시키기 위한 방법으로 시맨틱웹 기반 푸시서비스 기법을 제안한다. 제안방법은 서비스의 콘텐츠 정보와 사용자의 선호정보를 각 서비스의 특성을 반영하는 서비스 온톨로지 상에서 기술되어지도록 함으로써, 의미적 연관성을 기반으로 콘텐츠를 추천할 수 있는 기반구조를 제공한다. 또한 시맨틱웹 기반 푸시서비스 시스템은 제안방법에 의해 기술된 정보를 기반으로 사용자에게 적합한 콘텐츠를 추천하는 기능을 제공한다. 제안방법은 기존 연구들에 비해 콘텐츠 정보 및 사용자 선호정보를 기술함에 있어 풍부한 표현이 가능하고, 의미적인 상호운용성을 제공한다는 장점이 있다.
개인 맞춤형 식이 운동 콘텐츠 제공을 위해 1개 3차병원에서 제공하는 PHR(Personal Health Records)을 기반으로 건강관리 스마트폰 어플리케이션을 개발하였다. PHR의 상병명에 근거하여 각 질환과의 상관관계를 적용한 식이 운동 적합률 알고리즘을 통해 개인의 질환을 관리하기 위한 맞춤형 콘텐츠를 제공하며, 식사량과 운동량을 기록하여 섭취 소비한 칼로리를 기록하는 기능을 제공한다. 또한 사용자의 위치정보를 근거로 한, 음식점 위치 정보 및 해당 메뉴, 그에 따른 영양분석에 대한 정보를 제공하는 개인에게 적합한 콘텐츠를 이용하고 기록할 수 있는 서비스로써, 사용자의 상태와 편의성을 고려하여 유헬스 서비스를 제공할 수 있다.
정보기술의 발전과 인터넷 사용의 증가로 이용가능한 정보들의 양이 폭발적으로 증가한다. 콘텐츠 추천 시스템은 사용자가 원하지 않는 정보를 필터링하고 유용한 정보를 추천하는 서비스를 제공한다. 기존의 추천 시스템은 데이터마이닝 기법으로 웹 접속 기록 및 유형과 사용자가 요구하는 정보를 서비스 제공자 측면에서 분석하여 콘텐츠를 제공한다. 사용자의 선호도와 생활패턴 등의 사용자 측면에서의 정보들의 표현이 어려웠기 때문에 제한된 서비스를 제공할 수 밖에 없었다. 시맨틱 웹 기술은 이미지, 문서 등의 모든 객체를 대상으로 목적에 맞는 정보를 수집, 가공, 응용할 수 있도록 데이터 간에 잘 정의된 의미 있는 관계를 만들 수 있다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 환경에서 개인화 프로파일을 동적으로 갱신하여 반영할 수 있는 콘텐츠 추천 검색 시스템을 제안한다. 개인화 프로파일은 프로파일의 특징을 담고 있는 컬렉터, 다양한 컬렉터들로부터 프로파일을 수집하는 수집기, 프로파일 특성에 기반한 고유의 프로파일 컬렉터를 해석하는 해석기로 구성된다. 개인화 모듈은 콘텐츠 추천 서버에서 개인화 프로파일과 주기적으로 동기화할 수 있도록 도와준다. 추천 콘텐츠로 음악을 선택하여 서비스 시나리오에 따라 개인화 프로파일이 콘텐츠 추천 서버에 전달되어 사용자의 선호도와 생활패턴이 반영된 추천리스트를 제공하는지 실험한다.
최근 유비쿼터스 시대의 도래와 함께 개인화된 서비스를 제공하기 위한 다양한 서비스 모델들이 제안되어 왔으며, 특히, 사용자에게 개인화된 서비스를 선응적으로 제공하기 위한 다양한 추천 서비스 기법들이 고안되었다. 그러나, 기존의 기법들은 수 많은 데이터를 여과 과정 없이 분석함으로써 추천의 효율성이 떨어지며, 한정된 상황 인지 정보만용 추천 요소로 고려하기 때문에 사용자에게 개인화된 서비스를 제공하기에 적합하지 않다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 사용자의 현재 상황에 가장 적합한 서비스를 제공하는 적응형 추천 서비스 기법을 제안한다. 본 기법은 사용자의 선호도 예측을 위해 누적된 사용자와 장치 간의 상호작용 상황 정보들을 이용하며, 군집 및 협업 필터링 기법을 이용하여 사용자에게 현재 상황에 적응적인 서비스를 추천한다. 군집 기법을 통해 사용자의 현재 위치에 근접한 데이터만을 분석함으로써, 추천의 효율성을 높이며, 협업 필터링을 이용하여 누적된 정보들이 충분하지 않은 상황에서도 정확한 추천을 보장한다. 끝으로, 시뮬레이션을 통해 본 기법의 성능 및 신뢰성을 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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