안드로이드, iOS와 같은 스마트 플랫폼을 채택한 개인용 모바일 디바이스들의 보급이 보편화되고 있으며 이로 인해 사용자들은 어플리케이션과 기능의 구성을 선택하고 조정하는 것이 용이해졌다. 또한 어플리케이션의 기능을 웹 환경에서 서비스 형태로 제공하는 클라우드 서비스 형태의 어플리케이션 개발과 제공도 급속히 증가하고 있으며, 이로 인해 사용자들은 점점 더 많은 서비스들을 선택하여 사용할 수 있게 되었다. 하지만 선택할 수 있는 서비스 대상의 급격한 증가는 사용자들이 필요한 서비스를 제때에 발견하고 선택하는 것을 점점 더 어렵게 한다. 반면에 스마트 플랫폼을 채택한 개인용 모바일 디바이스에서는 서비스 제공자들이 사용자 개인의 특성과 활동 그리고 사용자가 처해진 상황에 대한 개인 정보를 수집하고 활용하는 것이 더욱 용이하다. 이러한 까닭으로 개인 정보를 분석하여 사용자 스스로 손쉽게 필요한 서비스를 발견하고 선택하는 것을 지원하기 위한 서비스 개인화 기술 개발에 대한 노력이 가속화되고 있으며, 서비스 목적에 따라 다양한 방법론과 접근법이 제시되고 있다. 또한 서비스 제공환경이 플랫폼화 됨에 따라 각각의 개별적인 서비스를 위한 개인화 기술의 개발보다는 다양한 서비스에 적용 가능한 플랫폼으로서의 개인화 기술 개발의 중요성도 부각되고 있다. 하지만 서비스를 개인화하는 과정이 목적에 따라 매우 상이하고 복잡함으로 인해 현재 개발된 대부분의 서비스 개인화 기술들은 특정 서비스의 개인화를 목표로 하고 있다. 본 연구에서는 다양한 서비스들의 개인화를 지원하기 위한 공통된 플랫폼 기반의 개인화 방법을 제시하려 한다. 공통된 플랫폼 기반의 서비스 개인화를 위해서 개인화 과정에서의 구성요소들의 공통성과 향후 발견될 서비스들의 개인화 요구에 대응할 수 있는 가변성을 분석하여 모바일 서비스 개인화를 위한 공통적인 작동구조, 시스템 구성요소, 정보요소를 식별 및 가변적 구성요소들을 식별하고, 식별된 구성요소들을 통해 실행 시점에서 서비스를 개인화하는 기법을 포함한 모바일 서비스 개인화를 위한 재사용 가능한 공통 프레임워크를 제안하고자 한다.
안드로이드, iOS와 같은 스마트 플랫폼을 채택한 개인용 모바일 디바이스들의 보급이 보편화되고 있으며 이로 인해 사용자들은 어플리케이션과 기능의 구성을 선택하고 조정하는 것이 용이해졌다. 또한 어플리케이션의 기능을 웹 환경에서 서비스 형태로 제공하는 클라우드 서비스 형태의 어플리케이션 개발과 제공도 급속히 증가하고 있으며, 이로 인해 사용자들은 점점 더 많은 서비스들을 선택하여 사용할 수 있게 되었다. 하지만 선택할 수 있는 서비스 대상의 급격한 증가는 사용자들이 필요한 서비스를 제때에 발견하고 선택하는 것을 점점 더 어렵게 한다. 반면에 스마트 플랫폼을 채택한 개인용 모바일 디바이스에서는 서비스 제공자들이 사용자 개인의 특성과 활동 그리고 사용자가 처해진 상황에 대한 개인 정보를 수집하고 활용하는 것이 더욱 용이하다. 이러한 까닭으로 개인 정보를 분석하여 사용자 스스로 손쉽게 필요한 서비스를 발견하고 선택하는 것을 지원하기 위한 서비스 개인화 기술 개발에 대한 노력이 가속화되고 있으며, 서비스 목적에 따라 다양한 방법론과 접근법이 제시되고 있다. 또한 서비스 제공환경이 플랫폼화 됨에 따라 각각의 개별적인 서비스를 위한 개인화 기술의 개발보다는 다양한 서비스에 적용 가능한 플랫폼으로서의 개인화 기술 개발의 중요성도 부각되고 있다. 하지만 서비스를 개인화하는 과정이 목적에 따라 매우 상이하고 복잡함으로 인해 현재 개발된 대부분의 서비스 개인화 기술들은 특정 서비스의 개인화를 목표로 하고 있다. 본 연구에서는 다양한 서비스들의 개인화를 지원하기 위한 공통된 플랫폼 기반의 개인화 방법을 제시하려 한다. 공통된 플랫폼 기반의 서비스 개인화를 위해서 개인화 과정에서의 구성요소들의 공통성과 향후 발견될 서비스들의 개인화 요구에 대응할 수 있는 가변성을 분석하여 모바일 서비스 개인화를 위한 공통적인 작동구조, 시스템 구성요소, 정보요소를 식별 및 가변적 구성요소들을 식별하고, 식별된 구성요소들을 통해 실행 시점에서 서비스를 개인화하는 기법을 포함한 모바일 서비스 개인화를 위한 재사용 가능한 공통 프레임워크를 제안하고자 한다.
As personal mobile devices with smart platforms such as Android, iOS are becoming increasingly common, now users can simply select a necessary application and adjust its functions and configurations as needed. In addition, as the development and distribution of applications offering cloud services i...
As personal mobile devices with smart platforms such as Android, iOS are becoming increasingly common, now users can simply select a necessary application and adjust its functions and configurations as needed. In addition, as the development and distribution of applications offering cloud services in a Web environment are increasing, service targets that users can choose are rapidly increasing as well. However, due to the rapid increase of service targets to choose from, it is increasingly difficult for users to find and select a desired service at a right time. Meanwhile, the widespread use of personal mobile devices with smart platforms makes it easy for service providers to collect and utilize information on individual user's characteristics and activities as well as user's circumstances. For this reason, the industry is accelerating its effort to develop a service personalizing technology in which the collected data are utilized in order for users to easily find and choose desired services; various methodologies and approaches are also proposed. In addition, as platforms are used more and more to distribute services, the development of a personalizing technology as a platform for various services becomes increasingly more important than that of a personalizing technology for an individual service. The process to personalize a service is, however, very different and complicated depending on the purpose; most of the current personalizing technologies are aiming to personalize a particular service. This study suggests a personalization method based on common platform for supporting personalization of diverse services. This study also proposes a reusable and systematic common framework for the personalization of a mobile service, in which the commonality for the service personalization and the variability to respond to the demand in personalization of later-found services are analyzed; common operation structures, system components, data elements, and variable components are identified; and a service can become personalized at run time using the identified components.
As personal mobile devices with smart platforms such as Android, iOS are becoming increasingly common, now users can simply select a necessary application and adjust its functions and configurations as needed. In addition, as the development and distribution of applications offering cloud services in a Web environment are increasing, service targets that users can choose are rapidly increasing as well. However, due to the rapid increase of service targets to choose from, it is increasingly difficult for users to find and select a desired service at a right time. Meanwhile, the widespread use of personal mobile devices with smart platforms makes it easy for service providers to collect and utilize information on individual user's characteristics and activities as well as user's circumstances. For this reason, the industry is accelerating its effort to develop a service personalizing technology in which the collected data are utilized in order for users to easily find and choose desired services; various methodologies and approaches are also proposed. In addition, as platforms are used more and more to distribute services, the development of a personalizing technology as a platform for various services becomes increasingly more important than that of a personalizing technology for an individual service. The process to personalize a service is, however, very different and complicated depending on the purpose; most of the current personalizing technologies are aiming to personalize a particular service. This study suggests a personalization method based on common platform for supporting personalization of diverse services. This study also proposes a reusable and systematic common framework for the personalization of a mobile service, in which the commonality for the service personalization and the variability to respond to the demand in personalization of later-found services are analyzed; common operation structures, system components, data elements, and variable components are identified; and a service can become personalized at run time using the identified components.
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