• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제10권10호
• /
• pp.54-67
• /
• 2010

종래에 헬스케어 영역에서 주로 사용해왔던 기계학습 기법을 U-health 서비스 분석단계에 적용하기에는 여러 가지 문제점들이 있다. 첫째, 아직 U-health 분야의 연구가 초기단계에 불과하여 기존의 기법들을 U-health 환경에 적용한 사례가 매우 부족하다. 둘째, 기계학습 기법은 학습시간이 많이 소요되기 때문에 실시간으로 질환을 관리해야만 하는 U-health 서비스 환경에는 적용하기 어렵다. 셋째, 그동안 다양한 기계 학습 기법들이 제시되었으나 질환 연관변수에 가중치를 부여할 수 있는 방법이 없어, 개인 맞춤형 질병예측 시스템으로 구축할 수 없는 한계를 가진다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 개선하고, U-health 서비스 시스템의 바이오 데이터 분석 과정을 프로세스로 해석하기 위하여, 개인 맞춤형 질병예측 기법인 PCADP를 제안하였다. 또한 이러한 PCADP를 바탕으로 U-health 데이터 및 서비스 명세의 의미 있는 표현을 위하여 U-health 온톨로지 프레임워크를 시멘틱스형으로 모델링하였다. 또한 PCADP 예측 기법은 U-health 환경에서 판별 기법이 갖추어야 할 조건인 유연성과 실시간성이 기존의 방식에 비하여 향상되었고, 판별과정의 모니터링 및 시스템의 지속적인 개선측면에서도 효율적으로 작용함을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제10권2호
• /
• pp.293-297
• /
• 2012

컨텍스트 인식 환경에서 개인화 추천 서비스를 제공하기 위해서는 수집된 컨텍스트 정보를 빠르게 분석하고, 효과적으로 사용자의 목적을 추론할 수 있어야 한다. 그러나 모바일 장비에서 수집되는 컨텍스트는 환경에 따라 데이터의 차이가 발생함으로 인해 기존의 추론 알고리즘을 그대로 적용하기에는 적합하지 않고 모바일 환경에 적합한 효율적인 알고리즘이 필요하다. 본 연구에서는 정보의 누락이나 오류 등으로 인한 손실을 최소화하기 위해 나이브 베이즈 분류기를 사용하여 행동 패턴을 분류하였다. 또한 사용자의 성향을 효과적으로 학습하고 행동 목적을 추론하기 위하여 패턴 매칭 기법을 시용하였다. 제안한 개인화 추천 서비스 시스템을 스마트폰에서 어플리케이션을 추천하는 서비스를 적용하여 정확도를 평가하였다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제7권5호
• /
• pp.21-28
• /
• 2002

인터넷이 활성화되고 인터넷 사용자도 급증하면서 여러 형태의 많은 정보들이 인터넷을 통해 사용자들에게 제공되어지고 있다. 그 중에서도 많은 뉴스서버들을 통해 제공되는 다양한 뉴스들 중에서 사용자가 원하는 뉴스만 필터링 해서 제공받을 수 있는 개인화 서비스에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 이러한 뉴스 서비스의 개인화에 대한 요구를 충족시키기 위해 뉴스 필터링 에이전트 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 코호넨 신경망을 이용해서 사용자가 입력한 키워드에 대해 학습을 실시하여 뉴스그룹을 분류하고, 이를 통해 사용자가 원하는 뉴스만을 제공해 준다. 임의의 사용자를 대상으로 뉴스선호도를 학습한 후 테스트한 결과, 사용자의 선호도를 반영한 뉴스 그룹들을 제시할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
• /
• pp.133-135
• /
• 2018

In these days, providing flexible and personalized network services subject to customers' requirements becomes an interesting issue for network service providers. Moreover, because each network service provider own finite network resources and infrastructure, dynamic network provisioning is essential to leverage the limited network resources efficiently and effectively for supporting personalized network services. Recently, as the population of mobile devices increases, the location-awareness becomes as important as the QoS-awareness to provision a network service dynamically. In this paper, we propose a framework for providing location-aware dynamic network services. This framework includes the web user interface for obtaining customers' requirements such as locations and QoS, the network generator for mapping the requested locations and network infrastructure, the network path calculator for selecting routes to meet the requested QoS and the network controller for deploying a prepared network services into SDN(Software-Defined Networking) enabled network infrastructure.

• 식품보건융합연구
• /
• 제9권4호
• /
• pp.19-23
• /
• 2023

The integration of ChatGPT, an AI-powered language model, is causing a profound transformation within the food industry, impacting various domains. It offers novel capabilities in recipe creation, personalized dining, menu development, food safety, customer service, and culinary education. ChatGPT's vast culinary dataset analysis aids chefs in pushing flavor boundaries through innovative ingredient combinations. Its personalization potential caters to dietary preferences and cultural nuances, democratizing culinary knowledge. It functions as a virtual mentor, empowering enthusiasts to experiment creatively. For personalized dining, ChatGPT's language understanding enables customer interaction, dish recommendations based on preferences. In menu development, data-driven insights identify culinary trends, guiding chefs in crafting menus aligned with evolving tastes. It suggests inventive ingredient pairings, fostering innovation and inclusivity. AI-driven data analysis contributes to quality control, ensuring consistent taste and texture. Food writing and marketing benefit from ChatGPT's content generation, adapting to diverse strategies and consumer preferences. AI-powered chatbots revolutionize customer service, improving ordering experiences, and post-purchase engagement. In culinary education, ChatGPT acts as a virtual mentor, guiding learners through techniques and history. In food safety, data analysis prevents contamination and ensures compliance. Overall, ChatGPT reshapes the industry by uniting AI's analytics with culinary expertise, enhancing innovation, inclusivity, and efficiency in gastronomy.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제29권4호
• /
• pp.161-175
• /
• 2024

본 연구는 OTT 개인화된 추천서비스에 대한 프라이버시 염려와 개인정보 제공 의도에 미치는 선행요인들을 분석하였다. 먼저 OTT 개인화 추천시스템의 특성을 정확성, 다양성, 신기성으로 하였고, 성격 5요인 모형인 친화성, 정서적 불안정성, 성실성, 외향성, 경험에 대한 개방성을 활용하였다. 또한 지각된 투명성을 추출하여 정보 프라이버시 염려, 개인정보 제공 의도 간의 관계를 분석하였다. 그리고 서비스 혜택과 개인정보 제공 의도 간의 관계를 살펴본 후 프라이버시 염려와 개인정보 제공 의도에 있어 조절 효과가 있는지 분석하였다. 연구 결과에 따르면 개인화 추천시스템 특성들은 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났으나, 성격 5요인 중 정서적 불안정성, 외향성, 경험에 대한 개방성은 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 지각된 투명성 역시 프라이버시 염려에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 프라이버시 염려와 서비스 혜택은 개인정보 제공의도에 유의미한 영향을 미치며 프라이버시 염려와 개인정보 제공의도 간에 서비스 혜택이 조절효과를 가지는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 OTT 기업들이 사용자들의 프라이버시 보호 행동을 이해하는데 도움을 줄 것으로 본다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제11권3호
• /
• pp.284-301
• /
• 2006

본 논문은 TV-Anytime 메타데이터를 이용하여 개인형 데이터방송 서비스를 제공하기 위한 TV-Anytime 메타데이터 저작도구의 설계 및 구현에 관한 것이다. TV-Anytime에서는 저장장치를 갖는 수신기 환경에서 ECG(Electronic Content Guide) 및 콘텐트 서술(description) 메타데이터를 이용한다. 그리고 시청자가 원하는 시간에 시청자의 취향에 따른 개인화된 방송 콘텐츠서비스를 제공하기 위한 메타데이터 스키마, 제반 표준 규격 및 서비스 모델을 제시하고 있다. 이러한 TV-Anytime 메타데이터의 유용성에도 불구하고, 실제로 메타데이터 저작은 매우 지루하고 단조로운 작업이다. 본 논문에서는 개인화된 데이터방송 서비스를 제공하기 위한 사용자 친화적인 TV-Anytime 메타데이터 저작도구를 설계 및 구현하였다. 제안한 저작도구에서는 메타데이터의 저작을 쉽게 하기 위해 메타데이터 시각화, AV 미디어 접근, 메타데이터와 관련된 세그먼트의 반자동 추출 기법들이 사용되었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제35권8호
• /
• pp.512-521
• /
• 2008

웹 기반 정보 서비스는, 웹 정보 서버와 상호작용하는, 다양한 인터넷 웹-브라우징 기기들과의 접근성과 사용성을 위해서 평가되어야 한다. 다양한 웹-브라우징 장치로(예: 풀부라우징 휴대폰) 접근 및 사용가능하며, 신뢰할 수 있는 유비쿼터스 웹 정보서버는 유비쿼터스 웹 정보 서비스뿐만 아니라 개인화된 광고기반의 비즈니스 모델을 위한 통합센터가 되어야 한다. 개인화된 유비쿼터스 웹 정보 서비스를 위한 웹 상호작용의 접근성과 사용성을, 실시간 평가를 위한 메트릭으로서, 연구하였다. 시험용 웹사이트 ('ktrip.net')와 1자 한글 도메인명(예: 김.net, 이.net, 박.net, 최.net, ㄱ.net, ㄴ.net ... ㅎ.net, ㅏ.net ... ㅔ.net, ㄱ.com, ㄴ.com ... ㅎ.com)을 사용하여, 구현 및 한국, 일본 및 중국에서의 실험을 바탕으로 한 실험적 결과를 소개한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제14권1호
• /
• pp.364-373
• /
• 2014

정보시스템을 통해 제공되는 서비스와 사용자 만족간의 관계는 정보시스템의 신규 서비스 개발에 있어서 중요한 사항으로 고려되어 왔다. 본 연구에서는 IT기술변화에 따른 웹 환경변화를 고려하여 국가R&D보고서 서비스에 적용 가능한 12개 핵심 서비스를 도출하였다. 도출된 12개 신규 서비스는 국가R&D보고서 시맨틱검색 서비스, 연관보고서 서비스, RSS 서비스, mesh-up 서비스, topic-map service, open API 서비스, 개인화 서비스, 집단지성 서비스, SNS 서비스, 비정형데이터 서비스, 상세검색 서비스, 메일링 서비스 등이다. 국가R&D 보고서 서비스에서 도출한 12개 신규 서비스의 품질속성을 파악하기 위하여 KANO모형을 이용하여 설문조사를 실시하였다. 설문조사 결과와 서비스별 만족계수 및 서비스 분류결과를 바탕으로 단계별 서비스전략을 제시하였다. 1단계로 추진해야 할 서비스로는 비정형데이터 서비스, 개인화서비스, 연관보고서 서비스, topic-map 서비스, open API 서비스, 집단지성 서비스 등이고, 2단계로 추진해야 할 서비스로는 RSS 서비스, mesh-up 서비스, 국가R&D보고서 시맨틱검색 서비스, 메일링 서비스, 상세검색 서비스, SNS 서비스 등이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제21권2호
• /
• pp.224-231
• /
• 2018

Recently, the importance of intelligent personalized services is increasing in the era of the 4th Industrial Revolution. In this paper, we proposes design and implementation of the agent recruitment service system for the intelligent headhunting service. The proposed service system has designed and implemented an intelligent service system to efficiently recruit and manage applicants(job seekers). In addition, we develops the modules that can analyze the profile information of the applicant(job seeker), and implement the algorithm to predict the talent verification and analyze the talent type. The proposed service system is expected to contribute to designing the innovative and new service models for the intelligent agent recruitment service system.