유비쿼터스 컴퓨팅 환경하에서, 서비스 제공자들은 PDA, 스마트 폰, 텔레메틱스 기기 등의 다양한 이기종 단말들에 최적화된 서비스를 제공할 수 있어야 한다. 이를 위해서 W3C 에서는 전달문맥 기술을 위해 Composite Capabilities / Preference Profile (CC/PP) 표준을 제정하였다. 하지만 현재 CC/PP를 지원하는 단말은 소수의 모바일 폰에만 국한되어 있어서, 대다수의 콘텐츠 제공 서버들은 CC/PP 프로파일을 지원하지 않고 있다. 본 논문에서는, 유비쿼터스 환경을 위한 규칙 기반 CC/PP 프로파일 생성 방법을 제안한다. 이를 위해서 다양한 유비쿼터스 단말로 부터의 서비스 요청정보를 분석하고 규칙 기반으로 프로파일을 생성한다. 결과적으로 서비스 제공자들이 이러한 CC/PP 프로파일을 이용함으로서, 다양한 특성을 갖는 단말로의 서비스 제공이 가능하다.
차세대 정보통신 기술의 가장 중요한 패러다임으로 '유비쿼터스 컴퓨팅'이 새롭게 주목 받고있다. 유비쿼터스 컴퓨팅 서비스 시스템을 개발하기 위한 중요한 초점 중의 하나는 이동 객체(사용자)의 시간과 이벤트의 관계를 파악하고 이동 객체의 위치 데이타로부터 시공간 이동 패턴을 추론하는 것이다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경 내에서 사용자에게 시간과 관련된 서비스를 적절히 제공하기 위해서 다음과 같은 연구를 한다. 첫째, 서비스 관점에서의 시간적 추론(Temporal Reasoning)이다. 둘째, 사용자의 취향을 기록하기 위한 시간적 추론(Temporal Reasoning)이다. 각 사용자들은 각자의 취향을 가지고 있으며 이는 시간과 밀접한 관계를 가지고 있다. 시간과 관련된 사용자의 취향이 기록된 각 사용자 프로파일을 기반으로 서비스 지원 시스템은 적절한 서비스를 제공할 수 있다.
본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 콘텐츠 적응화를 위한 CC/PP 기반의 유비쿼터스 프로파일 및 운영 아키텍쳐를 설계한다. 유비쿼터스 프로파일의 컴포넌트와 속성들은 유비쿼터스 환경에서 콘텐츠 적응화 서비스 시나리오를 기반으로 정의하였다. 유비쿼터스 프로파일 설계 시 유비쿼터스 환경에서 효율적으로 사용하기 위해서 RDF, RDF Schema, CC/PP Structure, 표준 어휘 등의 기법들을 적용하였다. 또한, 유비쿼터스 프로파일의 효율적인 운영을 위해 게이트웨이 중심의 운영 방법, 저장소를 이용한 메타데이터 구성 방법, 동적 구성 방법 등의 아이디어들을 기반으로 운영 아키텍쳐를 제안하고 설계하였다. 제안한 운영 아키텍쳐에 대한 성능 평가 결과 기존의 프로파일 운영 방법 보다 더 효율적이었다. 제안된 유비쿼터스 프로파일 및 운영 아키텍쳐는 유비쿼터스 환경에서 사용자에게 적응화된 콘텐츠를 서비스를 위한 연구의 기반을 마련해 주었다.
웹 기반 학습시스템은 다양하고 방대한 학습 콘텐츠가 운용되고 있다. 그러나 학습자가 학습을 위해 학습 콘텐츠를 선택할 때 이를 자신에 맞도록 효율적으로 구성하기는 매우 어렵다. 본 연구에서는 학습자가 학습을 계획할 때 학습자 프로파일의 학습 히스토리 정보를 기반으로 선호도를 산출하여 학습 콘텐츠를 학습자에게 제안하는 방법을 제시하였다. 학습 선호도 산출은 토픽 선호도 벡터 값으로 산출하여 적용하였다. 학습의 적용 결과로 학습 모집단을 선별하여 학습을 진행하였으며, 학습후의 학습 만족도가 매우 높게 나타남으로서 본 제안방법이 학습자 스스로의 학습 진행에 많은 도움을 줄 수 있음을 제시하였다.
본 논문에서는 고객 맞춤 서비스의 선호도를 정확하게 예측하기 위하여 사용자 프로파일 분석, 사용자간 유사도 분석을 이용한 HPPS(Hybrid Preference Prediction System) 설계를 제안한다. 기존의 NBCFA(Neighborhood Based Collaborative Filtering Algorithm)과 달리, 본 논문은 첫째, 선호도 예측식에서 이웃의 상품 평가가 없을 경우 상품에 대한 평균값을 이용하도록 하였고, 둘째, 선호도 예측식에서 사용자의 특성을 분석한 가중치를 반영하도록 하였고, 끝으로, 인접 이웃을 선정할 때 유사도, 상품 평가 여부, 평가 횟수를 반영하여 HPPS에 선호도의 정확도를 향상시켰다. 따라서 첫째와 둘째의 선호도 예측식을 이용하면 HPPS의 정확도는 기존의 NBCFA에 비해 97.24% 향상되었고, 인접이웃 선정방식에서도 HPPS 시스템의 정확도가 75% 향상되었다.
Objective: To gather inputs from clinical experts on selecting and prioritizing research topics, to address unmet vaccine safety needs. Methods: A questionnaire containing 15 vaccine safety assessment research proposals was sent to 28 vaccine experts chosen from various domestic medical association boards, and the rationale for each of the proposals was provided by presenting the following information: 1) a brief summary of the clinical safety studies on the vaccine, conducted by the Clinical Immunization Safety Assessment (CISA) project group, supervised by the United States Center for Disease Control (U.S. CDC), and 2) a summary of recently published studies that address vaccine safety issues. The experts were instructed to select and rank 5 topics in the order of preference, and the preference score for each proposed topic was calculated by assigning points on a scale of 1 to 5. Results: All 28 experts responded to the questionnaire, and the following topics were selected according to their calculated preference scores: 1) Human papillomavirus vaccine safety profile in the Korean female adolescents; 2) A signal detection of adverse events following Influenza vaccination: comparison between the US and South Korea; 3) Incidence of anaphylaxis following National Immunization Program vaccines between 2008 and 2017; 4) Safety of quadrivalent influenza vaccines compared to trivalent influenza vaccines; and 5) Pneumococcal vaccine safety profile in the general population. Conclusion: Five research topics addressing vaccine safety were selected, for which well-constructed research protocols need to be promptly developed to address current unmet vaccine safety needs in South Korea.
최근, '유비쿼터스 컴퓨팅'이라는 지능형 서비스 프레임워크가 제안되면서 적응형 에이전트 시스템의 필요성이 점점 증가되기 시작됐다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 시스템이 사용자에게 적절한 서비스를 제공하도록 도와주는 지능형 서비스 에이전트를 제안한다. 사용자에게 적절한 유비쿼터스 서비스를 제공하기 위해서는, 각각의 유비쿼터스 서비스 시스템 내에서의 상황 정보(Context Information) 차이를 조절하고 사용자의 취향을 서비스에 반영해야 한다. 따라서 다음 3가지 부분에 중점을 두어 연구를 진행하였다. 첫째, 적절한 다중 에이전트 프레임워크-에이전트간의 커뮤니케이션 이해와 추론엔진의 적용, 둘째, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 내에 존재하는 다양한 상황 정보(Context information)를 효과적으로 표현하는 유비쿼터스 온톨로지-에이전트간의 상황 정보 공유와 이해, 마지막으로 유비쿼터스 시스템에 적용되는 사용자 프로파일 구축 방법에 대해 연구 하였다. 본 논문에서 제안하는 지능형 서비스 에이전트는 사용자 취향에 따라 적절한 서비스를 제공하는 적응형 유비쿼터스 서비스 시스템 구축을 가능하게 한다.
모바일 디바이스의 발전과 무선 네트워크의 확산은 정보와 자원의 교환 및 공유를 보다 손쉽게 하였으며, 클라우드 컴퓨팅 기술과의 결합으로 "모바일 클라우드" 서비스에 대한 관심의 증대로 이에 관한 많은 연구들이 진행 중에 있다. 특히 사용자 개개인의 성향과 상황에 갖춘 '개인화 서비스'의 중요성이 더욱 커지고 있다. 적절한 개인화 서비스를 제공하기 위해서는 사용자의 현재 상황에 대한 인식과 함께 사용자의 성향, 선호도 등과 같은 사용자 프로파일을 분석하여 사용자의 요청에 부응하는 서비스를 도출할 수 있어야 한다. 그러나 개인화 서비스를 지원하는 기존의 프레임워크들은 대부분이 웹을 기반으로 제안되었기 때문에 모바일 디바이스에는 적합지 않으며, 사용자의 상황정보 중 위치정보를 제외한 다른 상황정보들을 거의 고려되지 못한다. 따라서 기존의 프레임워크에서 고려하지 않은 사용자의 상황정보들과 프로파일을 이용하여 보다 적합한 서비스를 제공하기 위한 상황인식 프레임워크를 제안하였다.
타겟팅 서비스는 다양한 미디어 서비스 환경에서 사용자 프로파일, 선호도 및 사용 내역 등을 기반으로 사용자의 취향에 가장 적합한 서비스를 추천 및 제공함으로써, 서비스의 만족도와 이용량을 향상 시키는 주요한 응용서비스로서 주로 방송분야에서 연구되어 왔다. 타겟팅 서비스는 방송 콘렌츠에서 interstitial 콘텐츠로, 고정형 TV단말에서 모바일 단말로 서비스의 영역이 확대되고 있으며, 단순한 방송 데이터에서 광고 데이터, 쿠폰 및 관련 미디어 콘텐츠 정보 등으로 데이터의 종류가 다양해지고 있다. 본 논문에서는 사용자 정보를 기반으로 기사, 광고 및 방송정보에 대한 타겟팅 데이터 서비스를 설계, 구현하고자 한다. 이를 위해 웹 기반의 미디어 콘텐츠에 적용할 수 있도록 사용자 프로파일, 선호도 및 사용 내역 정보를 기존 TV-Anytime Forum의 사용자 메타데이터 및 OpenSocial의 사용자 정보를 기반으로 새롭게 정의하였다. 또한, 사용자 정보와 콘텐츠 정보간 유사도 및 사용 내역을 기반으로 사용자 선호도 정보 및 행동 패턴 정보를 생성하여 타겟팅 데이터 서비스를 구현하였다. 성능평가를 통해서 제안하는 타겟팅 데이터 서비스 기술이 기존의 방송 서비스뿐만 아니라, 웹 기반의 미디어 콘텐츠에서도 적용 가능 하다는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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