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  • 총 연구기간 : 2012.08. ~ 2013.06. (11 months)
  • 과제명 : 개인화된 뉴스 서비스를 위한 SNS 및 비디오의 온톨로지 기반 의미적 상호운용성 확보
  • 지원기관 : 지식경제부, 마이크로소프트(MS)
  • General Description :
    • ACMA(Autralian Communication and Media Authority)의 2011년 조사에 따르면 조사에 참여한 참가자의 45%가 소셜 네트워크, 소셜 미디어 사이트, P2P 사이트를 통해서 비디오를 보는 것으로 알려졌다. 이는 많은 사용자들이 소셜 네트워크 및 소셜 미디어를 통해 관심있는 비디오에 대한 의견을 나누고, 비디오를 공유하는 것을 의미한다. 또한 사람들은 현재 어떠한 일이 발생하고, 가까운 미래에 어떤 일들이 일어날지 예측하기 위해서 뉴스를 시청하고, 소셜 네트워크를 통해 지인들과 시청한 뉴스 내용을 전달하고 공유한다. 하지만 뉴스가 제공되는 플랫폼이 다양하기 때문에 대다수의 사용자들은 다수의 뉴스 플랫폼을 통해 뉴스를 접하게 된다. 또한 소셜 네트워크에 공유된 뉴스 내용으로부터 관련 뉴스들을 찾아 보는 것 또한 쉽지 않은 일이다. 본 연구에서는 소셜 네트워크 사용자의 정보를 이용하여 사용자의 선호도에 부합하는 뉴스 동영상을 추천하기 위한 방법을 연구한다. 이를 위해 소셜 네트워크 사용자의 정보를 분석하여 사용자 프로파일을 생성하고, 뉴스 콘텐츠 분석을 통해 뉴스에 대한 콘텐츠 프로파일을 생성한다. 추천 시스템은 사용자 프로파일과 뉴스 프로파일과의 유사성을 측정하여 사용자 관심사에 가까운 뉴스를 추천한다. 또한 뉴스와 소셜 네트워크 사이의 상호운용성 확보를 통해 사용자에게 추천된 뉴스로부터 연관된 뉴스 및 소셜 네트워크 게시물을 사용자에게 제공한다. 제안된 시스템을 통해 사용자는 자신에게 적합한 개인화된 뉴스를 추천받게 되고, 소셜 네트워크를 통해 추천된 뉴스에 대한 리뷰를 남기고, 지인과의 공유가 가능하게 된다.
  • 연구목표 :
    • 본 연구의 목표는 “개인화된 뉴스 서비스를 위한 SNS 및 비디오의 상호운용성 확보”를 위한 연구로써, 개인화된 뉴스 서비스를 제공하기 위해 사용자의 선호도를 파악하기 위해 소셜 네트워크 정보를 이용하여 사용자 프로파일 및 뉴스에 대한 콘텐츠 프로파일을 생성하고 사용자와 뉴스 사이의 유사도를 측정하여 사용자에게 개인화된 뉴스를 제공하는 것이다. 또한 사용자가 소셜 네트워크를 통해서 관심있는 뉴스를 공유하고, 뉴스에 대한 의견을 교환하는데 있어 효율성 제고를 위해 뉴스와 소셜 네트워크 간 상호운용성을 확보하는 것이다.
  • 관련 연구 분야 :
    • 소셜 네트워크 분석
    • 사용자 모델링, 맞춤형 뉴스 서비스
    • 시맨틱 웹
    • 상호운용성
    • 데이터마이닝
 
 
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