[논문]관계형 데이터베이스 기반 온톨로지 기법을 활용한 모바일 패션 정보 제안

안후영; 박영호

관계형 데이터베이스 기반 온톨로지 기법을 활용한 모바일 패션 정보 제안
A suggestion for Mobile Fashion Information using Ontology Technique based on Relation Database 원문보기

韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information, v.12 no.6, 2007년, pp.207 - 212

초록
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최근 소득의 증대와 삶의 질의 향상에 따라 패션에 대한정보 습득의 욕구가 증대되고 있다. 많은 인터넷 쇼핑몰이나 패션 업계에서 패션과 관련된 정보들을 웹사이트를 통하여 제공하고 있다. 그러나 사람들에게 단편적인 패션정보가 아닌 패션과 관련된 종합적인 연관 정보들을 제공하는 시스템은 미비하였다. 본 논문에서는 언제 어디서나 휴대 가능한 모바일 디바이스 상에서 패션과 관련된 종합 정보들을 습득 할 수 있는 모바일 패션 정보 제안 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 패션 온톨로지를 XML문서로 구현하며 듀이 넘버(Dewey Number)를 체계를 통하여 LCA(Lowest Common Ancestor)를 빠르게 찾아 사용자가 원하는 정보와 관련된 정보들을 모바일 브라우저 상에 제안한다. 또한 사용자가 촬영한 패션 UCC(User Created Content)를 서버에 등록하는 기능을 제공한다. 본 시스템은 패션 정보 모바일 종합 디스플레이 시스템으로서 모바일 기기와 패션 분야의 접목을 통하여 사용자 맞춤형 패션 정보들을 지능적으로 제공받을 수 있는 새로운 시스템이다.

Abstract ▼ AI-Helper

Recently, requriements that people want to receive various information related with fashion are increasing. A lot of internet shopping malls and corporations provide information about fashion. However, those systems do not give enough information about fashion. To solve these problems, the paper provides the recommend technique for providing complex fashion information on mobile devices. The providing system implements fasion ontology by using XML. The XML ontology has dewey number as an attribute. The recommend technique uses this number and find LCA(Lowest Common Ancestor) on the fashion ontology. Then those child nodes under the LCA are recommended as related information. The results are displayed on the mobile browser. The system provides function for taking a picture or movie of fashion contents. Those movies and pictures are UCC(User Created Content)s. The system is a novel system that can recommend complex fasion information on mobile devices.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

사용자가 검색한 정보를 검색 하고, 연관된 패션 정보들을 온톨로지에서 검색하는 기능은 IIS 서버 기반에서 동작한다. 검색은 MSsql과 연동되며 서버에 저장되어있는 연관된 콘텐츠들을 제안해준다.
본 시스템은 패션 정보 모바일 종합 디스플레이 시스템으로서 모바일 기기와 패션 분야의 접목을 통하여 사용자 맞춤형 패션 정보를 제공 할 수 있는 시스템이다.
이러한 문제를 해결하고자 본 논문에서는 단편적인 패션 정보가 아닌 패션과 관련된 종합적인 연관 정보들을 제공하는 시스템을 제안한다. 패션 종합적인 연관 정보들이란 패션 브랜드의 소개, 코디법, 매장 정보, 스타일 설명.

제안 방법

. 패션 정보 XML온톨로지를 구현하였으며, XML 문서의 듀이 넘버를 통하여 LCA(Lowest Common Ancestor) 를 찾음으로써, 관련 정보의 제안 기능을 구현 하였다.
클라이언트의 모바일 브라우저는 IIS 기반의 웹 서버로부터 서비스 받으며, 사용자가 원하는 콘텐츠를 검색하고 검색의 결과를 제공 받을 수 있도록 한다. 또한 사진 패션 콘텐츠를 디스플레이하고, 동영상 패션 콘텐츠를 다운로드 하도록 한다. WIPI 어플리케이션은 데이터베이스 기반 서버와 소켓 통신을 하며 핸드폰에서 전송되어오는 사진 또는 동영상 콘텐츠를 전송 받아 서버에 파일로 저장하고, 클라이언트의 요청에 따라 전송하는 기능을 한다.
또한 제안하는 시스템은 UCC(User Created Content) 사진 및 동영상을 서버에 등록 하는 기능을 제공한다. 사용자들은 언제 어디서나 패션 콘텐츠를 자신의 휴대폰 사진기로 촬영하여 서버에 등록 가능하도록 구현하였다.
00GB, 하드디스크는 80GB 인 PC에서 개발되었다. 모바일 브라우저 기반 클라이언트 웹 페이지는 JAVA와 ASP를 사용하여 구현했다. WIPI기반 클라이언트는 WIPI 1.
본 논문에서 제안하는 모바일 패션 정보 디스플레이 시스템은 패션 관련 종합 정보를 모바일 기기 상에서 제공하므로 위의 기존의 시스템들과 차별화된다.
본 논문에서는 위의 Indexed Stack알고리즘을 사용하여 듀이 넘버를 기반으로 한 키워드 검색을 하여, 빠른 검색 시간 내에 LCA를 찾아, 부모 노드 이하의 노드들의 점보를 제공함으로써 패션 정보 검색 시스템을 구현하였다.
본 논문에서는 패션 온톨로지를 XML문서로 구현하며 XML문서의 듀이 넘버(Dewey Number)[1][2]를 통하여 LCA(Lowest Common Ancestor) [3][4]문제를 해결하였으며. 사용자가 원하는 정보와 관련된 정보들을 검색하여 모바일브라우저 상에 제안해준다.
본 논문에서는 패션 정보 XML온톨로지를 구현하였으며, XML문서의 듀이 넘버를 통하여 LCA(Lowest Common Ancestor)를 찾음으로써, 관련 정보의 제안 기능을 구현 하였다. 또한 UCCCUser Created Content) 사진 및 동영상을 사용자의 휴대폰에서 촬영하여, 패션 정보시스템에 등록할 수 있다.
사용자가 원하는 정보와 관련된 정보들을 검색하여 모바일브라우저 상에 제안해준다.
사용자가 특정 패션 콘텐츠를 검색 하였을 경우, 패션 온톨로지에서 현재 검색된 노드의 듀이 넘버를 확인하고, 현재 듀이 넘버의 가장 가까운 부모 (Lowest Common Ancestor) 를 찾아, 그 부모 이하에 있는 자식 노드들을 모두 사용자에게 제공함으로써 사용자의 관심 영역의 패션 정보들을 제안해 주는 것이다.
사용자들은 언제 어디서나 패션 콘텐츠를 자신의 휴대폰 사진기로 촬영하여 서버에 등록 가능하도록 구현하였다. 따라서 사용자들이 촬영하여 서버에 등록한 콘텐츠들도 검색의 대상이 된다.
위의 논문에서는 XML 문서에서 LCA를 찾기 위한 효율적인 알고리즘인 Indexed Stack알고리즘을 제안한다.

대상 데이터

얻을 수 있다. 따라서 사용자는 카테고리의 세부 카테고리로 세부 검색하며 원하는 정보를 얻을 수 있다.
3버전에서 개발되었고, 서버 프로그램은 JAVA이다. 테스트 단말기는 삼성 AnyCall SPH-B5100 모델이다. 그림 1은 모바일 패션 정보 제안 시스템의 전체 시스템 구성도이다.

이론/모형

본 시스템에서는 모바일과 서버간의 패킷 전송을 위하여 KTF(Korea Telecom Freetel)[6]의 KTFBillSocket이 사용되었다. KTFBillSocket과 일반 소켓의 차이점은 다음과 같다.

성능/효과

number)를 기반으로 하였다. Indexed Stack 알고리즘은 CPU의 성능과 I/O 비용이 다른 알고리즘에 비해 매우 적으며, 검색의 빈출도가 높은 키워드의 경우에 더 빠른 검색이 가능함을 증명하였다.

후속연구

제안하는 시스템은 모바일 기기와 패션 분야의 접목을 통한 사용자 맞춤형 패션 정보를 제공하는 새로운 시스템으로서 향후 다양한 모바일 기기에 확장 될 수 있을 것으로 사료된다.

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