• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.418-424
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• 2014

본 논문의 목적은 정보 시스템 개발 단계에서 3종(논문, 보고서, 과제)콘텐츠를 융 복합하여 정보 필터링과 시각화에 기반하여 연구자들이 이용하기 편한 국가R&D정보 내비게이션 시스템을 개발하는 것이다. 이전 단계인 정보 서비스 기획 단계에서 조사된 사용자 니즈 분석과 정보 시각화 요소를 반영하여 본 논문에서는 화면 프로토타입을 작성한 후 3종 콘텐츠에 대해 온톨로지와 RDF를 구축하고 정보 필터링과 시맨틱 검색 기술을 적용하여 정보 시스템을 개발한다. 정보 필터링을 위한 척도를 지수화하기 위해 본 논문에서는 R&D내비게이션 인덱스를 제안하여 구현하고,R&D 콘텐츠를 정보 시각화를 통해 종합적으로 검색할 수 있는 국가R&D정보 내비게이션 시스템을 개발하고, 개발된 시스템에 대해 100명을 대상으로 디자인 선호도 조사를 실시하고 실제 사용자 10명을 대상으로 사용성을 테스트한다. 디자인 선호도 결과도 85%가 긍정적으로 나타났고 사용성 테스트 결과 종합적으로 87.2점으로 시인성은 좋으나 향후 개인화 기능 개발이 더 필요하다고 조사되었다. 본 논문에서 제안되고 구현된 논문의 R&D 내비게이션 지수가 정량적 객관성을 제시하고 향후 다른 콘텐츠의 정보 필터링 지수 개발로 이어지길 기대한다.

• 대한화학회지
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• 제50권6호
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• pp.477-485
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• 2006

연구에서는 언어적 정보의 형태가 화학 개념 학습에서 제공되는 외적 표상들 간의 연계와 통합을 촉진하는 방안으로 도입된 그리기에 미치는 영향을 학생들의 언어적 학습 양식에 따라 조사하였다. 남녀공학 중학교 1학년 133명을 선정하여 그리기에서 언어적 정보를 형식적인 형태로 제공하는 FD(formal drawing) 집단과 개인화된 형태로 제공하는 PD(personalized drawing) 집단으로 배치한 후, ‘보일의 법칙'과 ‘샤를의 법칙'에 대하여 2차시 동안 수업을 실시하였다. 연구 결과, 개념 이해도 검사에서 PD 집단의 점수가 FD 집단의 점수보다 통계적으로 유의미한 차이로 높았다. 상황 흥미 검사에서는 두 집단에서 모두 언어적 학습 선호 학생들의 점수가 비선호 학생들의 점수보다 통계적으로 유의미한 차이로 높았다. 수업에 대한 인식 검사 결과에서는 많은 학생들이 그리기에서 언어적 정보를 형식적인 형태보다 개인화된 형태로 제공하는 것을 선호하였으며, 이에 대해 인지적, 정의적, 동기적 측면에서 긍정적으로 인식하는 것으로 나타났다. 특히, 언어적 학습 선호 학생들이 비선호 학생들보다 정의적, 동기적 측면에서 좀 더 긍정적으로 인식하는 경향이 있었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.23-31
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• 2020

정보 통신과 스마트폰 등의 발달로 인한 편리한 접근성과 다양한 아이템의 종류로 인해 개인 맞춤형 추천의 필요성은 점차 커지고 있다. 날씨 및 기상환경은 사용자의 장소 및 활동의 의사결정에 많은 영향을 미친다. 이러한 날씨 정보를 이용하면 추천에 대한 사용자의 만족도를 높일 수 있다. 본 논문에서는 모바일 플랫폼에서 사용자의 위치 정보에 대한 생활지수를 활용하여 성향이 유사한 사용자를 구하고 장소에 대한 선호도를 예측하여 장소를 추천함으로써 생활지수를 이용한 협업 필터링 기반 장소 추천 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 사용자의 날씨를 분석하고 분류하기 위한 날씨 모듈과 장소 추천을 위한 협업 필터링을 사용하는 추천 모듈, 그리고 사용자의 선호도 및 후기 관리를 위한 관리 모듈로 구성된다. 실험 결과, 제안된 시스템은 협업 필터링 알고리즘과 생활지수의 융합 및 개인의 성향을 반영하는 측면에서 유효함을 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.318-327
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• 2008

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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.361-368
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• 2018

본 연구는 영화 <케빈에 대하여>를 융의 개성화 이론을 통해 분석하고자 한다. 동명의 원작소설을 바탕으로 가족과 다수의 인물을 살해한 소년과 어머니에 대한 내용이다. 모성애를 소재로 한 영화들은 자녀를 위해 헌신하는 모성의 숭고함을 드러내거나 때로 사회적 통념이나 윤리를 거스르는 행위조차도 서슴지 않는 모성을 등장시키는 장르 영화로 표현한다. 또는 모성성과 충돌하는 여성의 욕망을 표현하여 모성이데올로기에 대해 의문을 제기한다. 모성이데올로기는 근대적 산물로서 산업화 사회에서 성역할을 고정하는 영향을 끼쳤다. 이를 통해 부성애와 달리 모성애는 여성성과 동일시 되며 여성은 가족구성원으로서 개인의 양육 책임을 넘어 안전한 사회적 구성원을 길러내도록 책임이 강조되었다. 영화<케빈에 대하여>는 양육과정에서 애착형성이 부족한 모자관계에서 발생한 범죄의 서사로 전개되지만 이는 '모성애가 부족해 자식을 잘못 기른 어머니'라는 모성이데올로기의 재연이 아니다. 어머니 에바는 모성이데올로기와 충돌하는 자신의 욕망에 대한 갈등을 모자 관계에 투사했고 아들 케빈 역시 어머니를 통해 자신의 페르소나에 영향을 끼친 투사를 경험한다. 본고는 융의 개성화이론을 통해 등장인물들이 투사하는 자아를 직면하고 외부적 역할이나 이상에서 벗어나 자신의 삶의 목표를 찾아 자기실현을 하는 것으로 분석하고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권3호
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• pp.189-199
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• 2009

최근 인터넷 상에 정보가 방대해지면서 사용자의 요구에 맞는 정보 필터링과 개인화 서비스가 매우 중요해지고 있다. 특히 전자상거래 분야에서 상거래를 활성화시키고 정보 제공자에 대한 만족도와 충성도를 높이기 위해, 사용자의 취향을 기반으로 한 정보 추천은 필수적인 요소가 되었다. 기존 추천 시스템은 사용자의 관심 정보를 기술한 사용자 프로파일을 대부분 정보 제공자 측에서 각각 개별적으로 수집하고 이를 기초로 추천 서비스를 제공한다. 따라서 사용자의 정보는 각 정보 제공자 측에 분산되어 존재하며, 사용자 정보가 부족한 서버에서는 초기에 추천 전략을 세우기 어렵다는 문제가 있다. 또한 사용자정보를 가지고 있는 서버의 경우에도 사용자가 해당 서버를 주기적으로 방문하지 않았다면, 사용자의 동적인 취향 변화를 반영하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 행동을 통합적이고, 지속적으로 관찰할 수 있는 사용자 기기에서, 사용자가 이용한 웹 문서 분석을 통해 사용자의 관심 분야를 추론하고, 이를 다른 정보 제공자가 이용하는 새로운 구조의 추천 시스템을 제안한다. 또한 제안 시스템은 보다 효율적인 프로파일 생성을 위해, 웹 페이지에서 식별된 정보 블록에서 관심 단어를 추출하고, 앵커 태그를 분석하여 사용자의 이동 경로를 추적하는 특징을 포함하고 있다. 이러한 제안 시스템의 특징을 통해, 사용자 정보가 부족한 상점에서도 초기에 개인화 서비스 제공이 가능해지며, 사용자가 평소에 이용하는 웹 문서로부터 프로파일을 생성함으로써, 사용자의 동적인 취향 변화를 반영할 수 있다. 또한 정보 블록에서 취향 정보를 추출하는 알고리즘을 통해 보다 빠르고 정확한 프로파일 생성이 가능해진다. 본 논문에서는 최근 구매 활동이 있었던 사용자들의 웹 검색 히스토리와 구매 데이터를 이용하여 제안 시스템의 추천 정확도와 프로파일 분석에 소요되는 시간 측면의 이득을 실험하였으며, 그 결과를 통해 시스템의 유효성을 확인하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제17권3호
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• pp.85-103
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• 2012

온라인에서 추천시스템은 사용자들의 구매 이력 또는 선호도를 바탕으로 적절한 콘텐츠 또는 서비스를 제공하는 IT기술이다. 추천시스템에 대한 사용자의 평가에는 추천 결과에 기반한 시스템 성과와 추천 방식에 의해 형성되는 사용자의 태도에 대한 두 측면 모두 고려되어야 한다. 그러나 시스템 성과와 사용자 태도에 대한 통합적 관점의 추천시스템 평가에 대한 연구는 많지 않았다. 본 연구의 목적은 추천시스템에 대한 사용자 평가의 통합적 관점을 제시하는 것에 있다. 그에 따라 사용자 태도 형성과 관련하여 자기 참조(Self-reference)와 사회적 실재감(Social Presence)의 정도를 구분하여 웹 기반 실험을 수행하였으며 추천시스템의 성과 측정을 위하여 추천 알고리즘 평가에 널리 활용되어 온 정확성(Accuracy)과 새로움(Novelty)을 활용하였다. 연구의 결과로 추천시스템의 사용자 만족에 미치는 변수로 정확성과 새로움이 시스템 특성 요소로 제시되었으며 사용자 태도 관점에서 사회적 실재감이 사용자의 만족에 영향을 주었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권7호
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• pp.17-25
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• 2020

본 연구는 챗봇기술을 성공적으로 활용한 사례를 기반으로 각 기업들이 어떤 비즈니스적 가치를 창출하고 가지고 있는지 살펴보았다. 챗봇 서비스는 기업 내부 직원 또는 고객들의 질문에 빠르게 답변하거나 대응하게 도와줌으로써 기업의 업무 생산성 향상 향상에 기여하고 있으며, 교육분야에서는 수강생들의 질문 및 피드백을 인공지능 기술이 대신 함으로써 강사진의 업무를 줄여주는데 도움을 준다. 상거래 분야의 오프라인 매장에서는 제품 구매와 매장에서의 개인화 서비스 제공과 인공지능 스피커를 통한 구매 서비스를 제공함으로써 고객에게 편리하고 새로운 구매 경험을 제공하고 있다. 챗봇 서비스가 일부 기업사례에서 비즈니스 가치를 창출하고 있으나 여전히 특정 기업의 프로세스에 국한되고 있으며, 사용자가 기대했던 것보다 서비스 범위와 편리성 및 유용성이 크지 않아 확산속도가 늦어지고 있어 일부 챗봇 개발 서비스 업체는 사용성을 향상시키기 위해 통합 개발 플랫폼을 제공하고 있다, 챗봇은 인간 수준으로 질문에 대한 답변을 대신하여 편의성을 제공한다는 특징과 장점이 있다. 하지만, 다양한 인간의 주관적 견해를 축소시키고 객관화된 답변을 주로 주게되어 커뮤니케이션의 수준이 떨어질 수 있다는 단점이 있다. 본 연구를 통하여 챗봇 서비스들의 특징과 장점, 단점 등을 비교하며 논의를 해보도록 한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제44권3호
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• pp.57-67
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• 2007

모바일 증강 현실 분야에서는 이동성이라는 특성으로 인해 발생하는 기술적인 난제들의 해결에 주로 많은 관심을 두어 왔다. 그러나 이러한 기술적인 난제들뿐만 아니라 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 상호작용을 위한 서비스 인터페이스 및 콘텐츠 제공에 관한 문제들도 동시에 고려되어야 한다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 모바일 증강 현실 기반환경 제어, 미디어 콘텐츠의 개인화, 선택적 공유 및 협업의 개념을 포함하는 맥락 인식 모바일 증강 현실 (Context-Aware Mobile AR) 시스템을 제안한다. 유비쿼터스 컴퓨팅 인프라의 발전으로 눈에 보이지 않는 컴퓨팅 리소스들로부터 획득되는 환경 및 개인의 맥락정보와 미디어 콘텐츠 활용의 용이성이 증가하고 있다. 하지만 사용자들이 눈에 보이지 않는 수많은 스마트오브젝트들을 인지하기가 어려우며, 인터페이스의 복잡성으로 인하여 스마트 오브젝트들을 제어하는 것 역시 쉽지 않다. 또한, 유비쿼터스 환경에 대한 고려 없이 사용자들에게 다양한 종류의 방대한 미디어 콘텐츠를 일방적이고 일괄적인 방식으로 제공하는 것은 사용자들에게 혼란만 가중시킬 것이다. 따라서, 제안된 시스템은 맥락 인지 기술과 모바일 증강 현실 기술을 접목하여 개인화된 스마트 오브젝트 컨트롤과 개인화된 미디어 콘텐츠의 증강 및 선택적인 공유를 가능하게 하고자 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.489-498
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• 2012

본 논문은 연구 학습 주제 지식베이스를 통한 소셜컴퓨팅 지원에 관한 연구로 두 가지 하부 연구로 구성되었다. 첫 번째 연구는 다양한 학문분야에서 전자 도서관 이용자들의 연구 및 학습 주제를 추출하기 위해 분야별로 분류가 잘 되어 있는 NDLTD Union catalog의 석박사 학위 논문 (Electronic Theses and Dissertations : ETDs)을 분석하여 계층적 지식베이스를 구축하는 연구이다. 석박사 학위 논문 이외에 ACM Transactions 저널의 논문과 컴퓨터 분야 국제 학술대회 웹사이트도 추가로 분석하였는데 이는 컴퓨팅 분야의 보다 세분화된 지식베이스를 얻기 위해서이다. 계층적 지식베이스는 개인화 서비스, 추천시스템, 텍스트 마이닝, 기술기회탐색, 정보 가시화 등의 정보서비스와 소셜컴퓨팅에 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문의 두 번째 연구 부분에서는 우리가 만든 계층적 지식기반을 활용하여 4개의 사용자 커뮤니티 마이닝 알고리즘 중에서 우리가 수행중인 소셜 컴퓨팅 연구, 즉 구성원간의 결합도에 기반한 추천시스템에 최상의 성능을 보이는 그룹핑 알고리즘을 찾는 성능 평가 연구 결과를 제시하였다. 우리는 이 논문을 통해서 우리가 제안하는 연구 학습 주제 데이터베이스를 사용하는 방법이 기존에 사용자 커뮤니티 마이닝을 위해 사용되던 비용이 많이 필요하고, 느리며, 개인정보 침해의 위험이 있는 인터뷰나 설문에 기반한 방법을 자동화되고, 비용이 적게 들고, 빠르고, 개인정보 침해 위험이 없으며, 반복 수행시에도 일관된 결과를 보여주는 방법으로 대체할 수 있음을 보이고자 한다.