[논문]스마트 폰 잠금 화면을 통한 실시간 정보제공 서비스 모델의 개발

오성진; 장진욱

doi:10.9716/kits.2014.13.3.323

스마트 폰 잠금 화면을 통한 실시간 정보제공 서비스 모델의 개발
Development of Real Time Information Service Model Using Smart Phone Lock Screen 원문보기

한국IT서비스학회지 = Journal of Information Technology Services, v.13 no.3, 2014년, pp.323 - 331

오성진 (건국대학교 정보통신대학교 인터넷미디어공학부) , 장진욱 (건국대학교 정보통신대학교 인터넷미디어공학부)

Abstract ▼ AI-Helper

This research is based on real-time service model that uses lock screen of smart devices which is mostly exposed to device users. The potential for lock screen space is immense due to their exposing time for user. The effect can be maximized by offering useful information contents on lock screen. This service model offers real-time keyword with abridged sentence. They match real-time keyword with news by using text matching algorithm and extracts kernel sentence from news to provide short sentence to user. News from the lock screen to match real-time query sentence, and then only to the original core of the ability to move a user evaluation was conducted after adding. The report provided a key statement users feel the lack of original Not if you go to an average of 5.71%. Most algorithms allow only real-time zoom key sentence extracted keywords can accurately determine the reason for that was confirmed.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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

문제 정의

두 번째로 잠금 화면에서 빠르게 원하는 애플리케이션을 실행하기 위해 제스처 기반의 서비스 모델을 보완하려고 한다.
본 논문의 서비스 모델은 페이지 랭크 기술을 기반으로 사용자에게 유용한 서비스를 개발하였다. 또한 제공되는 SNS와 동영상 콘텐츠에서 실시간으로 데이터를 수집하여 사용자에게 양질의 콘텐츠만을 제공하는 것을 목표로 하였다. 이를 위해 필터링 엔진을 개발하였으며 실시간 화제 콘텐츠만을 선별하여 잠금 화면을 통해 제공하는 시스템을 개발하였다.
본 논문에서는 잠금 화면에 단순 광고가 아닌 사용자의 관심정보를 제공하여 사용자의 생활에 도움을 줄 수 있는 정보 융합 서비스 모델을 연구하였다.
본 논문에서는 잠금 화면을 통하여 실시간 정보제공을 목표로 서비스 모델을 개발하였다. 또한 잠금 화면에서 광고가 아닌 사용자의 관심정보를 제공하는 서비스 모델을 제안하였다.
본 논문의 서비스 모델은 페이지 랭크 기술을 기반으로 사용자에게 유용한 서비스를 개발하였다. 또한 제공되는 SNS와 동영상 콘텐츠에서 실시간으로 데이터를 수집하여 사용자에게 양질의 콘텐츠만을 제공하는 것을 목표로 하였다.
3절의 사용자 이용현황 분석을 통하여 실시간 검색어가 발생한 원인을 요약해서 제공하였을 때 제공 받은 정보를 수용하였으며 만족도 높다는 것을 확인하였다. 잠금 화면에서 실시간 요약 콘텐츠를 제공하는 것과 제스처(gesture) 기능을 융합하려고 한다.
첫째로 잠금 화면 본연의 기능에 충실하며 화려한 효과의 잠금 화면 해제와 앞서 언급된 정보콘텐츠의 제공을 잠금 화면에서 간결하게 제공하고자 한다.
뉴스와 관련 된 트윗을 수작업으로 분류한 다음 해당 뉴스 트윗의 신뢰도를 평가하였다. 트윗들을 기술할 수 있는 여러 가지 특성들을 정의하고 이들을 이용해 기계학습 프로세스를 이용해 자동으로 트윗의 신뢰도를 평가해주는 연구를 하였다. 다수의 트윗에서 하나의 커다란 토픽을 추출해 내는 시스템도 제안되었다.

제안 방법

트위터의 이런 강력한 정보 전달 능력은 때로는 잘못된 루머의 전파를 야기한다. 뉴스와 관련 된 트윗을 수작업으로 분류한 다음 해당 뉴스 트윗의 신뢰도를 평가하였다. 트윗들을 기술할 수 있는 여러 가지 특성들을 정의하고 이들을 이용해 기계학습 프로세스를 이용해 자동으로 트윗의 신뢰도를 평가해주는 연구를 하였다.
두 번째, [Figure 5]의 텍스트를 입력 데이터로첫 번째 테스트 방법과 동일한 방법으로 테스트를 실시하였다.
메카브 엔진에서 사전은 엑셀파일로 관리되고 있으며 인터넷에서 수집하는 기사의 정확한 분석을 위해 네이버(naver) 포탈 기준 실시간 검색어를 실시간으로 수집하여 동적사전을 구축하여 시스템에 실시간으로 적용하였다. 따라서 입력 데이터 분석을 위한 신조어, 합성어 등도 정확한 분석과 추출이 가능하도록 서비스 시스템을 설계하였다.
형태소 분석을 위한 말뭉치 학습 사전 목록 일부는 “21세기 세종계획”의 성과물을 사용하였다. 또한 위키피디아를 크 롤링(crawling)하는 엔진을 통하여 사전을 보충하였다. 메카브 엔진에서 사전은 엑셀파일로 관리되고 있으며 인터넷에서 수집하는 기사의 정확한 분석을 위해 네이버(naver) 포탈 기준 실시간 검색어를 실시간으로 수집하여 동적사전을 구축하여 시스템에 실시간으로 적용하였다.
본 논문에서는 잠금 화면을 통하여 실시간 정보제공을 목표로 서비스 모델을 개발하였다. 또한 잠금 화면에서 광고가 아닌 사용자의 관심정보를 제공하는 서비스 모델을 제안하였다. 사용자는 잠금 화면에 머물러 있는 짧은 시간동안 실시간 관심정보 트렌드를 확인할 수 있다.
또한 위키피디아를 크 롤링(crawling)하는 엔진을 통하여 사전을 보충하였다. 메카브 엔진에서 사전은 엑셀파일로 관리되고 있으며 인터넷에서 수집하는 기사의 정확한 분석을 위해 네이버(naver) 포탈 기준 실시간 검색어를 실시간으로 수집하여 동적사전을 구축하여 시스템에 실시간으로 적용하였다. 따라서 입력 데이터 분석을 위한 신조어, 합성어 등도 정확한 분석과 추출이 가능하도록 서비스 시스템을 설계하였다.
실시간 급상승 검색어와 내용이 일치하는 뉴스 기사를 매칭하게 되며 매칭 된 뉴스를 사람들이 보기 쉽게 하기 위해 핵심 문장만 추출하여 요약하는 시스템을 개발하였다. 현재 국내 및 해외에는 검색어와 뉴스를 매칭하고 매칭된 뉴스를 요약하는 시스템이 구현된 사례는 없다
연구에는 그래프 기반 랭킹 알고리즘으로는 페이지 랭크를 사용하고 기사에서 추출한 형태소로 그래프를 모델링하여 알고리즘을 적용하여 핵심 키워드를 추출하였다. 식 (1)은 그래프 상의 i번째 정점을 의미하며 PR(V_i)는 페이지랭크 알고리즘에 의해 얻어진 정점의 순위를 의미한다.
위와 같은 처리과정을 이용하여 자연어 기반으로 그래프를 구현하여 정점들 간의 연관관계를 연산하는 기술을 바탕으로 구현하였다.
이를 위하여 랭크 알고리즘을 적용하고 사용자데이터 분석을 통하여 사용자 활용정도를 분석하였으며 서비스 모델의 확장을 위하여 제스처 기능을 적용하였다.
또한 제공되는 SNS와 동영상 콘텐츠에서 실시간으로 데이터를 수집하여 사용자에게 양질의 콘텐츠만을 제공하는 것을 목표로 하였다. 이를 위해 필터링 엔진을 개발하였으며 실시간 화제 콘텐츠만을 선별하여 잠금 화면을 통해 제공하는 시스템을 개발하였다.
잠금 화면에서 실시간 검색어와 뉴스를 매칭한 후 핵심 문장(key sentence)에 원문으로 이동할 수 있는 기능을 추가한 후 사용자 이용현황을 분석하였다. 다음 [Figure 8]은 매칭된 뉴스에서 핵심문장만 추출하여 제공되는 항목에서 사용자의 클릭이벤트와 제공되는 핵심문장을 통하여 추가적으로 원문으로 이동한 사용자를 표현한 것이다.
트위터의 가장 큰 특징은 실시간 정보 전달에 있다. 트위터 상에 유통되고 있는 실시간 트윗들을 분석하여 검색 엔진의 성능을 향상시켰다(Abrol, 2010). 사용자가 검색 쿼리를 입력했을 때 Twinner 라는 시스템이 쿼리가 트위터에서 실시간으로 논의되고 있는 주제인지 판단하여 검색 쿼리를 확장 하여 보다 정확한 결과를 보여주도록 도와준다.

대상 데이터

본 서비스에 사용된 형태소 분석기는 일본어 형태소 분석기로 오픈소스 메카브(MeCab)엔진을 한국어 형태소 분석기 오픈 프로젝트로 운영하는 ‘은전 한 닢’ 프로젝트를 활용하였다.
사용된 입력 데이터는 성공과 실패에 대한 정신과 전문의 칼럼이다. 이 텍스트에 대해 텍스트 랭킹 알고리즘을 적용한 후 얻어진 결과 중 스코어를 기준으로 상위 데이터는 [Figure 5]와 같다.
소셜 데이터와 텍스트를 대상으로 랭크 알고리즘을 적용하였다. 첫 번째, [Figure 2]의 소셜 데이터를 위에서 서술한 텍스트 랭크 알고리즘의 입력 데이터로 사용하였다.
형태소 분석을 위한 말뭉치 학습 사전 목록 일부는 “21세기 세종계획”의 성과물을 사용하였다.

이론/모형

소셜 데이터와 텍스트를 대상으로 랭크 알고리즘을 적용하였다. 첫 번째, [Figure 2]의 소셜 데이터를 위에서 서술한 텍스트 랭크 알고리즘의 입력 데이터로 사용하였다.
가장 대표적인 기능인 실시간 급상승 검색어와 뉴스의 매칭 기술은 과거 야후가 개발하였던 요약 기술에서 발전된 형태이다. 자연어를 분류 처리하여 그래프 형태로 분석하고 텍스트 랭크(text rank) 알고리즘을 적용하여 구현 하였다.

성능/효과

따라서 본 논문에서 제안한 시스템 모델(이하, 지금은 락커)을 통해 잠재성 높은 잠금 화면에서 사용자들에게 어뷰징²⁾이 아닌 정보와 즐거움을줄 수 있는 서비스로 시장진입의 가능성이 크다고 판단하였다. “지금은 락커”는 포털의 실시간 검색어에 민감한 10∼30대의 니즈를 충족시키기에 충분한 서비스이다.
미국 NBC 방송의 조사 결과로는 하루에 약 150번 스마트 폰을 확인한다고 하며 국내에서는 CJ엔터테인먼트 스마트미디어사업본부에서 실시한 리서치 조사 결과에 따르면 국내 스마트 폰 사용자들은 일평균 164.5회 잠금 화면을 해제하는 것으로 확인되었다. 이는 6분에 한 번 스마트 폰 대기화면을 해제하는 것으로 수면 시간을 제외하면 한시간당 10.
본 논문 제 4.3절의 사용자 이용현황 분석을 통하여 실시간 검색어가 발생한 원인을 요약해서 제공하였을 때 제공 받은 정보를 수용하였으며 만족도 높다는 것을 확인하였다. 잠금 화면에서 실시간 요약 콘텐츠를 제공하는 것과 제스처(gesture) 기능을 융합하려고 한다.

후속연구

향후에는 랭크 알고리즘을 영어 및 기타 언어에 적용하여 국내뿐만 아니라 해외 사용자를 대상으로 서비스 모델을 확장 연구할 필요가 있다. 그리고 비즈니스 모델로서 사용자 확보 및 정보제공 서비스 플랫폼으로 확장 개발이 필요하다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	잠금화면의 정보 융합 서비스 모델에 대한 연구가 필요한 이유는 무엇인가?	8분에 한 번 잠금 화면을 확인하는 셈이다. 이처럼 스마트 폰 사용자가 하루에 가장 많이 보는 고정된 화면이 잠금 화면이다. 또한 잠금 화면은 스마트 폰 앱의 사용자 노출시장에서 매우 큰 시장이지만 제공 서비스 측면애서 전무한 상태이다. 그러나 개인 사용자 공간인 잠금 화면에 특정 정보를 노출하게 되면 사용자에 따라서는 거부감이 생길 수 있다.
	TwitterStand란 무엇인가?	미디어로써 트위터의 특징을 설명하는 연구가 진행되었다(Kwak, 2010). 미디어로써 트위터와 모바일 디바이스의 특징인 위치 정보를 결합하여 특정 지역에서 어떤 뉴스가 발생하였는지 알려주는 “TwitterStand”라는 시스템도 연구되었다(An, 2012).
	국내 스마트폰 사용자들의 잠금 화면을 해제하는 일평균 횟수는?	미국 NBC 방송의 조사 결과로는 하루에 약 150번 스마트 폰을 확인한다고 하며 국내에서는 CJ엔터테인먼트 스마트미디어사업본부에서 실시한 리서치 조사 결과에 따르면 국내 스마트 폰 사용자들은 일평균 164.5회 잠금 화면을 해제하는 것으로 확인되었다. 이는 6분에 한 번 스마트 폰 대기화면을 해제하는 것으로 수면 시간을 제외하면 한시간당 10.

참고문헌 (10)

Abrol, S. and L. Khan, "Twinner : Understanding News Queries with Geo-contents using Twitter", Proc. of the 6th workshop on Geographic Infomation Retrival, 2010.
An, I.-S., "A User Timeline Summarization Technique using TextRank Algorithm", KIISE, Vol.39, No.4, 2012.
Brin, S. and L. Page, "The Anatomy of a Largescale Hypertextual Web Search Engine", Computer Net-works and ISDN Systems, 1998.
DMC, "Effects of Rewards app marketing and Market Report", 2013.
http://eunjeon.blogspot.kr/2013/02/.
Kleinberg, J., "Authoritative Sources in a Hyperlinked Environment", Journal of the ACM, 1999.
Kwak, H., C. Lee, H. Park, and S. Moon, "What is Twitter, a Social Network or a News Media?", Proc. of the 19th International World Wide Web Conference, 2010.
O'Connor, B., M. Krieger, and D. Ahn, "Tweet Motif : Exploratory Search and Topic Summarization for Twitter", Proc. of the International AAAI Conference on Weblogs and Social Media, 2010.
Sankaranarayanan, J., H. Samet, B. Teitlery, M. Lieberman, and J. Sperling, "Twitter Stand : News in Tweets", Proc. of the 17th ACM SIGSPATIAL International Conference on Advances in Geographic Infomation System, 2009.
Wu, W., B. Zhang, and M. Ostenddorf, "Automatic Generation of Personalized Annotation Tags for Twitter Users", Human Language Technologies : The Annual conference of the Noth American Chapter of Association for Computational Linguistics, 2010.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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