스마트단말기에 장착된 다양한 센서들과 사용자의 앱 혹은 웹 활동 내역들은 사용자의 패턴을 파악하고 예상하기에 좋은 정보이다. 이러한 정보들을 적극적으로 활용하면 사용자 개인의 맞춤화가 가능한 콘텐츠 서비스도 기대할 수 있다. 이러한 기대는 콘텐츠 서비스가 단순히 스마트 단말기로 수많은 콘텐츠를 이용이 아닌 사용자가 원하고 즐겨 찾고 필요로 하는 콘텐츠를 선별하고 예상하여 추천하는 형태로의 변화를 촉진시키고 있다. 이러한 사용자 맞춤형 콘텐츠 서비스를 위해서는 마치 미술관이나 박물관에서의 큐레이터의 역할을 해주는 시스템이 모델이 필요하다. 이에 본 논문에서는 사용자 정보를 수집하고, 수집정보를 사용자 개인의 패턴 지식으로 형성, 패턴 지식을 기반으로한 추천 콘텐츠 선별의 과정을 가진 지능형 콘텐츠 큐레이션(Intelligent Contents Curation: ICCuration) 모델을 제안한다. ICCuration는 주요 작업에 따라 크게 3개의 하위 모듈이 존재한다. 수집된 사용자 정보는 시간에 따른 정보 요소들의 집합인 시나리오로 가공되며 시나리오를 기반으로 추천될 콘텐츠가 선택된다. 시나리오 상에서는 사용자의 기호 및 행동정보뿐만 아니라 사용하는 단말기정보도 포함된다. 이에 콘텐츠는 도메인 카테고리뿐만 아니라 단말기에 최적화 할 수 있는 미디어 형식까지도 사용자 맞춤화가 가능하다.
스마트단말기에 장착된 다양한 센서들과 사용자의 앱 혹은 웹 활동 내역들은 사용자의 패턴을 파악하고 예상하기에 좋은 정보이다. 이러한 정보들을 적극적으로 활용하면 사용자 개인의 맞춤화가 가능한 콘텐츠 서비스도 기대할 수 있다. 이러한 기대는 콘텐츠 서비스가 단순히 스마트 단말기로 수많은 콘텐츠를 이용이 아닌 사용자가 원하고 즐겨 찾고 필요로 하는 콘텐츠를 선별하고 예상하여 추천하는 형태로의 변화를 촉진시키고 있다. 이러한 사용자 맞춤형 콘텐츠 서비스를 위해서는 마치 미술관이나 박물관에서의 큐레이터의 역할을 해주는 시스템이 모델이 필요하다. 이에 본 논문에서는 사용자 정보를 수집하고, 수집정보를 사용자 개인의 패턴 지식으로 형성, 패턴 지식을 기반으로한 추천 콘텐츠 선별의 과정을 가진 지능형 콘텐츠 큐레이션(Intelligent Contents Curation: ICCuration) 모델을 제안한다. ICCuration는 주요 작업에 따라 크게 3개의 하위 모듈이 존재한다. 수집된 사용자 정보는 시간에 따른 정보 요소들의 집합인 시나리오로 가공되며 시나리오를 기반으로 추천될 콘텐츠가 선택된다. 시나리오 상에서는 사용자의 기호 및 행동정보뿐만 아니라 사용하는 단말기정보도 포함된다. 이에 콘텐츠는 도메인 카테고리뿐만 아니라 단말기에 최적화 할 수 있는 미디어 형식까지도 사용자 맞춤화가 가능하다.
Smart devices are great tool to get a lot of information of user by variety sensors, application, web. The information is good clue to seize pattern of user. So, we can expect that customized content-service will be possible based on utilizing information of user. This expectation alters the type of...
Smart devices are great tool to get a lot of information of user by variety sensors, application, web. The information is good clue to seize pattern of user. So, we can expect that customized content-service will be possible based on utilizing information of user. This expectation alters the type of content-service from just providing lots of contents to smart devices to recommendation contents which wanted, needed, favorite looking by user. For this customized content-service, a system model like a curator in galleries or museums is required. So, in this paper, we suggest Intelligent Contents Curation(ICCuration) model which has 3 sub modules with sensing, analysis and filtering information of user. The collected information of user are processed up to scenarios and the scenario is a clue for selecting contents which will be recommended to users. In the scenario has user's preferences and behaviors as well as devices informations as elements. So, contents can be optimized not only domain category but type of media for devices.
Smart devices are great tool to get a lot of information of user by variety sensors, application, web. The information is good clue to seize pattern of user. So, we can expect that customized content-service will be possible based on utilizing information of user. This expectation alters the type of content-service from just providing lots of contents to smart devices to recommendation contents which wanted, needed, favorite looking by user. For this customized content-service, a system model like a curator in galleries or museums is required. So, in this paper, we suggest Intelligent Contents Curation(ICCuration) model which has 3 sub modules with sensing, analysis and filtering information of user. The collected information of user are processed up to scenarios and the scenario is a clue for selecting contents which will be recommended to users. In the scenario has user's preferences and behaviors as well as devices informations as elements. So, contents can be optimized not only domain category but type of media for devices.
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문제 정의
방대한 양의 콘텐츠 사이에서 자신의 취향 및 필요성에 맞춰 콘텐츠가 추천되거나 전송됨으로써 시간적, 체력적인 낭비 없이도 콘텐츠를 즐길 수 있을 것으로 예상된다. 본 논문에서는 사용자의 상황 정보 수집을 기반으로 이를 분석, 가공하여 사용자의 패턴을 예측할 수 있는 시나리오 형태의 사용자 지식을 생성하고 시나리오를 분석하여 사용자에게 맞춰진 전송 콘텐츠를 결정하는 콘텐츠 큐레이션의 흐름을 설명하였다. 광범위하고 무분별한 콘텐츠 서비스 보다는 사용자에게 필요로 되는 콘텐츠 분야 및 종류를 선택 혹은 추천해주는 것을 큐레이션이라 칭하였으며, 전체적인 시스템 모듈을 제시하였다.
광범위하고 무분별한 콘텐츠 서비스 보다는 사용자에게 필요로 되는 콘텐츠 분야 및 종류를 선택 혹은 추천해주는 것을 큐레이션이라 칭하였으며, 전체적인 시스템 모듈을 제시하였다. 이렇듯 상황인지 기술을 적극적으로 활용한 ICCuration모델 통하여 콘텐츠 서비스를 제공하는 사업자 입장과 이를 제공받는 사용자 입장의 모두 충족을 기대하는 바이다. 현재 본 논문에서는 전체적인 콘텐츠 큐레이션의 대한 컨셉 제안으로 세부적 시스템 모델에 있어서의 구체적인 향후 연구를 계획 중이다.
또한 상황정보를 파악하여 서비스를 제공한다고 하더라도 새로운 서비스를 제공하고, 지능적으로 사용자의 편의를 고려한 서비스의 형태까지는 아직 많은 연구와 보완이 필요하다고 보인다. 이를 보안하기 위해 본 논문에서는 시간과 장소를 중심으로 하되 사용자의 움직임까지도 파악한 규칙적 패턴을 시나리오로 생성하여 사용자의 생활에 맞춰지며, 지능적 서비스의 변화를 제공하여 콘텐츠의 사용에 있어서 보다 편리성을 제공하고 만족도를 높이려한다.
이에 본 논문에서는 사용자의 만족도를 높이며, 또한 콘텐츠 제공자의 입장에서도 소비자의 흥미욕구를 촉진시킬 수 있을 만한 콘텐츠를 지능적으로 선별해주는 콘텐츠 큐레이션을 제안한다. 콘텐츠 큐레이션은 사용자들의 성별, 나이, 취향, 구매이력 등의 기본정보와 더불어 GPS정보와 사용자의 모바일기기정보를 결합한 사용자 프로파일을 생성한 후, 이를 바탕으로 콘텐츠를 선택하여 개인별 맞춤형 콘텐츠 서비스를 가능 하게 하는 모델이다.
제안 방법
시나리오를 기반으로 한 상황에 따른 콘텐츠 서비스를 예측해보았다. 그림 5는 예측된 모습을 도식화한 것이다.
이 뿐만 아니라 모바일 단말기에 내장되어 있는 센서를 이용하여 하위 콘텍스트를 추출하고 이를 통해 논리명제에 따른 추론엔진으로부터 상위 콘텍스트를 추출하는 방식으로 상황인지를 실행하였다. 이 과정에서 모바일 내장 GPS와 블루투스 센서를 이용하여 사용자의 일정에 따른 데이터를 수집 및 처리하였다[2].
국내에서 2006년 발표된 연구에서는 스마트폰에서 사용자 정보를 수집하고 수집된 정보를 얼마나 어떠한 행동을 자주 하는지에 대한 횟수의 통계적 분석 및 통계적 분석을 보강하기 위해 얼마나 오랫동안 사건을 지속하는 지에 대한 임팩트 적용을 통해 저수준 콘텍스트(Context)를 추출하였고 이를 기반으로 사용자의 대한 추론을 하는 연구를 소개하였다[1]. 이 뿐만 아니라 모바일 단말기에 내장되어 있는 센서를 이용하여 하위 콘텍스트를 추출하고 이를 통해 논리명제에 따른 추론엔진으로부터 상위 콘텍스트를 추출하는 방식으로 상황인지를 실행하였다. 이 과정에서 모바일 내장 GPS와 블루투스 센서를 이용하여 사용자의 일정에 따른 데이터를 수집 및 처리하였다[2].
또한 SenSay는 Carnegie Mellon University에서 연구한 Context-Aware Mobile Phone 프로토타입이다. 이 연구에서는 마이크로폰 센서를 통하여 가속도, 조도, 온도 데이터를 입력받고 이를 이용 하여 사용자의 상태를 인지한다. 또한 사용자의 상태를 4가지로 구분하고 있으며 상태 변화에 따른 수신모드 변경을 실행시켜준다[7].
사용자는 자신의 단말기에 최적화된 서비스를 받아볼 수 있으므로, 서비스 품질 만족도가 향상될 것으로 예상된다. 즉, 본 논문에서 제공하는 지능형 콘텐츠 큐레이터는 사용자 (personal) 맞춤형뿐만 아니라 기계적(physical) 맞춤형의 하이브리드 맞춤형이 적용된다.
이론/모형
• ContextMixer : ICCuration모델에서 가장 중요한 모듈에 해당되며, 본 모듈에서 사용자패턴 분석 및 서비스될 콘텐츠 추론이 이뤄진다. 사용자의 패턴분석을 위해 시나리오 기법을 사용한다.
모바일 제조회사인 노키아에서 연구한 SmartActions[12]은현재 사용자의 위치정보와 시간정보를 획득하고 이를 고려하여 모바일화면에 단축키를 생성한다. 이 방식은 비감독 학습(unsupervised learning)방식을 이용한다. 이 방식은 사용자수준에서의 액션인 특정 상대에게 전화하기, 메시지 보내기 등의 액션들을 화면에 단축키로 추출할 수 있다.
성능/효과
Table1에서 간단한 예제 시나리오로 확인할 수 있다. 시나리오가 갖는 확률적인 추론결과가 정확할수록 사용자의 서비스 만족도는 향상될 것이다. 이 후 추론과정의 자세한 연구가 더욱 진행될 예정임을 알리며, 본 논문에서는 컨셉을 제시함을 알린다.
후속연구
현재 본 논문에서는 전체적인 콘텐츠 큐레이션의 대한 컨셉 제안으로 세부적 시스템 모델에 있어서의 구체적인 향후 연구를 계획 중이다. 각 모듈마다의 처리 알고리즘과 더불어 사용 기술을 깊이 연구할 계획이며, 실제 제안하는 ICCuration모델 제현을 위한 구현도 진행할 예정이다.
시나리오가 갖는 확률적인 추론결과가 정확할수록 사용자의 서비스 만족도는 향상될 것이다. 이 후 추론과정의 자세한 연구가 더욱 진행될 예정임을 알리며, 본 논문에서는 컨셉을 제시함을 알린다.
이렇듯 상황인지 기술을 적극적으로 활용한 ICCuration모델 통하여 콘텐츠 서비스를 제공하는 사업자 입장과 이를 제공받는 사용자 입장의 모두 충족을 기대하는 바이다. 현재 본 논문에서는 전체적인 콘텐츠 큐레이션의 대한 컨셉 제안으로 세부적 시스템 모델에 있어서의 구체적인 향후 연구를 계획 중이다. 각 모듈마다의 처리 알고리즘과 더불어 사용 기술을 깊이 연구할 계획이며, 실제 제안하는 ICCuration모델 제현을 위한 구현도 진행할 예정이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
SenSay의 단점은 무엇인가?
또한 사용자의 상태를 4가지로 구분하고 있으며 상태 변화에 따른 수신모드 변경을 실행시켜준다[7]. 하지만 SenSay는 오직 시간만을 고려하기 때문에 실질적으로 이 역시 상황인지를 통한 서비스를 제공하기에는 부족함이 있다.
Intelligent Contents Curation의 세 모듈은 각각 어떤 기능을 하는가?
• ContextMonitor : 주기적으로 사용자 정보를 수집하는 역할을 담당한다. 또한, 수집된 정보들을 의미적 재 정렬시키는데 이는 사용자 지식으로 효과적인 활용을 위함이다.
• ContextMixer : ICCuration모델에서 가장 중요한 모듈에 해당되며, 본 모듈에서 사용자패턴 분석 및 서비스될 콘텐츠 추론이 이뤄진다. 사용자의 패턴분석을 위해 시나리오 기법을 사용한다.
• ContentsFusioner : 전 모듈의 시나리오를 기반으로 제공될 콘텐츠를 검색, 수집, 재생하는 역할을 한다. 콘텐 츠는 사용자 개인적 성향 및 필요에 맞춰진 도메인 맞춤화와 사용자 소유의 단말기에 맞춰진 기계적 맞춤화가 이뤄진다.
콘텐츠 큐레이션은 무엇인가?
이에 본 논문에서는 사용자의 만족도를 높이며, 또한 콘텐츠 제공자의 입장에서도 소비자의 흥미욕구를 촉진시킬 수 있을 만한 콘텐츠를 지능적으로 선별해주는 콘텐츠 큐레이션을 제안한다. 콘텐츠 큐레이션은 사용자들의 성별, 나이, 취향, 구매이력 등의 기본정보와 더불어 GPS정보와 사용자의 모바일기기정보를 결합한 사용자 프로파일을 생성한 후, 이를 바탕 으로 콘텐츠를 선택하여 개인별 맞춤형 콘텐츠 서비스를 가능 하게 하는 모델이다. 또한 기존 많은 상황인식 기반의 모바일콘텐츠 서비스들과의 차이점으로 단말기 정보를 기반으로 한콘텐츠의 미디어 타입의 선별이 존재한다.
참고문헌 (12)
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Yoon, Yong-Ik, Kim, Svetlana, "What OS would survive in the war of the mobile market?", 2010.6.
Siewiorek,D.,A.Smailagic, J.Furukawa, N.Moraveji, K.Reiger, and J.Shaffer. "SenSay: A Context-Aware Mobile Phone", In Proceedings of IEEE International Symposiumon Wearable Computers (ISWC). 2003.
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Panu Korpipaa, Jani Mantyjarvi, Juha Kela, Heikki Keranen, and Esko-Juhani Malm,"Managing context information in mobile devices," IEEE Pervasive Computing, Volume 2 Number 3, July-September 2003, pp. 42-51, ISSN 15361268
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A. Vetek, J. A. Flanagan, A. Colley, T. Keranen, SmartAction: Context-Aware Mobile Phone Short-cuts, Proc. of the 12th IFIP TC13 International Conference on Human-Computer Interaction: Part I, Aug. 24-28, 2009
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