KR100964013B1 - 사용자 선호도 기반의 데이터 변환 서비스 시스템 및 그방법 - Google Patents

사용자 선호도 기반의 데이터 변환 서비스 시스템 및 그방법 Download PDF

Info

Publication number
KR100964013B1
KR100964013B1 KR1020070114496A KR20070114496A KR100964013B1 KR 100964013 B1 KR100964013 B1 KR 100964013B1 KR 1020070114496 A KR1020070114496 A KR 1020070114496A KR 20070114496 A KR20070114496 A KR 20070114496A KR 100964013 B1 KR100964013 B1 KR 100964013B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
preference
user
similarity
preferred
node
Prior art date
Application number
KR1020070114496A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20090048212A (ko
Inventor
김종원
이영구
한용구
Original Assignee
광주과학기술원
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 광주과학기술원 filed Critical 광주과학기술원
Priority to KR1020070114496A priority Critical patent/KR100964013B1/ko
Priority to JP2008278407A priority patent/JP2009123203A/ja
Priority to US12/265,329 priority patent/US20090125474A1/en
Publication of KR20090048212A publication Critical patent/KR20090048212A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR100964013B1 publication Critical patent/KR100964013B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N5/00—Computing arrangements using knowledge-based models
    • G06N5/02—Knowledge representation; Symbolic representation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • Information Transfer Between Computers (AREA)

Abstract

본 발명은 사용자 선호도 기반의 데이터 변환 서비스 시스템 및 그 방법에 관한 것이다. 보다 상세하게는 파일의 공유를 위하여 이기종 디바이스들 간의 플랫폼 차이 등을 고려하여 파일을 적합하게 변환하는 데이터 변환 서비스를 제공하되, 디바이스의 성능과 네트워크 등의 주변 환경을 고려하면서 정확한 사용자 선호도를 반영할 수 있는 사용자 선호도 기반의 데이터 변환 서비스 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
데이터 변환 서비스, 사용자 선호도, 파일 공유, 선호 유사 노드, 선호 유사도

Description

사용자 선호도 기반의 데이터 변환 서비스 시스템 및 그 방법{User preference based data adaptation service system and Method thereof}
본 발명은 사용자 선호도 기반의 데이터 변환 서비스 시스템 및 그 방법에 관한 것이다. 보다 상세하게는 파일의 공유를 위하여 이기종 디바이스들 간의 플랫폼 차이 등을 고려하여 파일을 적합하게 변환하는 데이터 변환 서비스를 제공하되, 디바이스의 성능과 네트워크 등의 주변 환경을 고려하면서 정확한 사용자 선호도를 반영할 수 있는 사용자 선호도 기반의 데이터 변환 서비스 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
유비쿼터스(ubiquitous)란 물이나 공기처럼 시공을 초월해 '언제 어디에나 존재한다'는 뜻의 라틴어로, 사용자가 컴퓨터나 네트워크를 의식하지 않고 장소에 상관없이 자유롭게 네트워크에 접속할 수 있는 정보통신환경을 말한다. 유비쿼터스 환경에서는 네트워킹과 멀티미디어 기술 분야의 발달로 인하여 다른 장소에 위치한 사용자들이 보다 편리하고 정확한 토의 및 회의 등이 가능하게 되었다.
기업, 연구소, 학교 등의 현장에서는 이러한 유비쿼터스 기술의 발달과 더불어 다자간 원격 협업의 필요성이 대두되고 있다. 원격 협업시 효과적인 의사소통을 위해서는 구성원들간의 파일 공유가 매우 중요하다. 협업 환경에서 사용자들은 형태와 크기가 다른 파일들을 공유하기 원하며, 이를 위해서는 이기종의 디바이스들 간의 플랫폼 차이 등을 고려하여 데이터를 개조 또는 변환하는 서비스가 반드시 필요하다.
효과적이고 효율적인 데이터 변환 서비스(Data Adaptation Service)를 제공하기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. A. Fox, E. Brewer는 클라이언트의 컨텍스트(context)를 네트워크, 하드웨어, 소프트웨어의 3차원 관점에서 연구를 진행하였다. 이들의 연구에서 데이터 변환 시스템은 이러한 3차원의 클라이언트 컨텍스트들을 고려하여 최적의 데이터 변환을 적용하거나, 미리 만들어진 데이터 버젼을 선택하였다. 그러나, 이들의 연구에서는 사용자의 선호도를 고려하지 않았기 때문에 사용자가 가장 원하는 데이터 버젼을 선택하기 어렵다는 문제점이 있다.
한편, J. Chen, Y. Yang, H. Zhang의 연구에서는 다양한 데이터 변환 방법들 중 최적의 데이터 변환을 결정하기 위하여 각 변환 방법들에 사용자의 선호도를 포함하는 스코어를 부여하는 스코어 기반 평가 방법을 사용하였으나, 스코어를 사용자가 직접 할당해야 하기 때문에 실용성이 떨어지고 비효율적이라는 문제점이 있다.
협업 환경에서의 데이터 변환 서비스는 효과적이고 효율적인 파일 공유를 위하여 사용자의 선호도, 디바이스의 성능, 네트워크의 대역폭과 파일 크기와 같은 실시간적 환경 컨텍스트들을 반드시 고려하여야만 한다. 만약, 데이터 변환 서비스에서 디바이스의 성능만을 고려한다면 디바이스의 성능은 수용할 수 있지만 네트워 크의 대역폭 제한과 같은 환경 요인으로 실시간 전송이 불가능해 질 수 있다. 또한, 디바이스의 성능과 네트워크 환경은 수용 가능하지만 사용자가 만족하지 않는 상황이 발생하거나 사용자의 요구 수준보다 불필요하게 자세한 데이터를 전송하는 경우에는 전송 지연과 자원의 낭비를 가져올 수 있다. 따라서, 디바이스의 성능과 네트워크 등의 주변 환경을 고려하면서 정확한 사용자 선호도를 반영할 수 있는 데이터 변환 서비스의 개발 필요성이 대두된다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로, 특히 디바이스의 성능과 네트워크 등의 주변 환경을 고려하면서 정확한 사용자 선호도를 반영할 수 있는 사용자 선호도 기반의 데이터 변환 서비스 시스템 및 그 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.
상기 목적을 달성하기 위해 안출된 본 발명에 따른 사용자 선호도 기반의 데이터 변환 서비스 시스템은 사용자 선호값, 장치 프로파일 정보, 환경 컨텍스트 정보를 포함한 사용자 프로파일 파라미터가 저장되는 저장소; 상기 저장소로부터 상기 사용자 선호값을 독출하여 선호 유사 노드들을 생성하고 상기 선호 유사 노드들을 선호 유사도 값의 크기에 따라 정렬한 후, 상기 장치 프로파일 정보와 상기 환경 컨텍스트 정보를 만족하면서 상기 선호 유사도 값이 가장 큰 선호 유사 노드를 결정하는 디시젼 엔진; 및 상기 디시젼 엔진이 결정한 선호 유사 노드에 따라 상기 원본파일을 변환하는 데이터 변환부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 디시젼 엔진은 상기 저장소에 미리 저장되어 있는 상기 사용자 선호값을 읽어들이는 사용자 선호값 독출부; 상기 사용자 선호값 독출부로부터 읽어들인 사용자 선호값으로부터 상기 선호 유사 노드들을 생성하고 상기 선호 유사 노드들을 선호 유사도 값의 크기에 따라 내림차순으로 정렬하는 선호 유사 노드 생성부; 및 상기 선호 유사 노드 생성부를 통해 내림차순으로 정렬된 선호 유사 노드 들 중에서 가장 높은 선호 유사도를 가진 선호 유사 노드를 선택하는 선호 유사 노드 선택부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 디시젼 엔진은 타겟 디바이스의 성능이 상기 선호 유사 노드 선택부를 통해 선택된 특정 선호 유사 노드의 변환 설정을 수용할 수 있는지 여부를 판단하는 제1 판단부를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 디시젼 엔진은 상기 선호 유사 노드 선택부를 통해 선택된 선호 유사 노드가 상기 환경 컨텍스트를 만족하는지 여부를 판단하는 제2 판단부를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 선호 유사 노드 생성부는 상기 사용자 선호값으로부터 사용자 선호도를 계산하는 사용자 선호도 계산부; 각 특성 디멘젼(Quality Dimension)으로부터 특성 값(Quality Value)에 따라 생성가능한 모든 선호 유사 노드를 생성하고, 생성된 모든 상기 선호 유사 노드에 대하여 상기 특성 값을 이용하여 변환 설정 선호도를 계산하는 변환 설정 선호도 계산부; 상기 사용자 선호도 계산부에서 산출된 사용자 선호도와 상기 변환 설정 선호도 계산부에서 산출된 변환 설정 선호도로부터 모든 상기 선호 유사 노드에 대하여 선호 유사도를 계산하는 선호 유사도 계산부; 및 상기 선호 유사도 계산부를 통해 산출된 선호 유사도를 기준으로 하여 모든 상기 선호 유사 노드를 상기 선호 유사도의 크기 순으로 내림차순 정렬하는 선호 유사 노드 정렬부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 선호 유사도 계산부는 상기 사용자 선호도를 나타내는 벡터와 상기 변환 설정 선호도를 나타내는 벡터가 서로 이루는 각의 크기를 상기 선호 유사 도로 계산할 수 있다.
본 발명에 따른 사용자 선호도 기반의 데이터 변환 서비스 방법은 (a) 각 사용자가 특성 디멘젼 별로 사용자 선호값을 입력하는 단계; (b) 상기 (a)단계를 통해 입력된 사용자 선호값으로부터 사용자 선호도를 계산하고, 선호 유사 노드를 생성한 후 각 선호 유사 노드에 대하여 선호 유사도를 계산하여 상기 선호 유사도의 크기별로 상기 선호 유사 노드를 내림차순 정렬하는 단계; 및 (c) 상기 (b)단계를 통해 생성 및 정렬된 선호 유사 노드 중에서 가장 높은 선호 유사도를 가진 선호 유사 노드를 선택하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 데이터 변환 서비스 방법은 (d) 타겟 디바이스의 성능이 상기 (c)단계를 통해 선택된 선호 유사 노드의 변환 설정을 수용할 수 있는지 여부를 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 (d)단계의 판단 결과, 타겟 디바이스의 성능이 상기 (c)단계를 통해 선택된 선호 유사 노드의 변환 설정을 수용할 수 없는 경우, 상기 (c)단계로 돌아가 그 다음으로 높은 선호 유사도를 가진 선호 유사 노드를 선택하고 상기 (e)단계를 반복할 수 있다.
또한, 상기 데이터 변환 서비스 방법은 (e) 상기 (d)단계를 통하여 타겟 디바이스에서 수용 가능한 것으로 판단된 선호 유사 노드가 환경 컨텍스트를 만족하는지 여부를 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명에 의하면 협업 환경에서 파일의 공유를 위하여 이기종 디바이스들 간의 플랫폼 차이 등을 고려하여 파일을 적합하게 변환하는 데이터 변환 서비스를 제공하되, 디바이스의 성능과 네트워크 등의 주변 환경을 고려하면서 정확한 사용자 선호도를 반영할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명에 의하면 원격 협업 환경 이외에도 실시간 파일 공유 및 데이터 다운로드에 적용되어 이기종 디바이스들 간의 데이터 교환 효율과 사용자 만족도를 증대시킬 수 있는 효과가 있다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다. 우선 각 도면의 구성 요소들에 참조 부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성 요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다. 또한, 이하에서 본 발명의 바람직한 실시예를 설명할 것이나, 본 발명의 기술적 사상은 이에 한정하거나 제한되지 않고 당업자에 의해 변형되어 다양하게 실시될 수 있음은 물론이다.
먼저, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 사용자 선호도 기반의 데이터 변환 서비스 시스템에 대해 설명한다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 사용자 선호도 기반의 데이터 변환 서비스 시스템의 블록도이다.
본 발명의 바람직한 실시예에 따른 사용자 선호도 기반의 데이터 변환 서비 스 시스템은, 도 1을 참조하면, 원본파일 입력부(100), 저장소(200), 디시젼 엔진(Decision Engine)(300), 데이터 변환부(400), 및 변환데이터 전송부(500)를 포함하여 이루어진다.
원본파일 입력부(100)는 다자간 협업 환경에서 구성원 상호간에 공유하고자 하는 원본파일과, 그 원본파일에 관한 정보(파일 제작자의 ID 등)가 입력되는 부분이다. 이때, 원본파일의 형식에는 특별한 제한이 없으며 이미지 파일, 동영상 파일, 음성 파일, 텍스트 파일, 프로그램 운용 파일 등 구성원들이 공유하고자 하는 모든 파일이 원본파일에 해당할 수 있다. 이러한 원본파일들은 크기, 포맷(format) 형식, 생성된 하드웨어의 플랫폼, 사용자의 선호도 등에 따라 매우 다양하게 구성될 수 있으며 서로 다른 기종의 디바이스들 간의 공유를 위해서는 적절한 형태로 변환되는 것이 바람직하다. 또한, 사용자의 입장에서는 원본파일 그대로를 전송받기 보다는 자신의 선호도가 반영된 형태로 파일을 전송받는 것이 실용성과 만족도 측면에서 보다 바람직하다. 따라서, 원본파일 입력부(100)를 통해 입력된 원본파일은 후술하는 디시젼 엔진(300)을 통하여 사용자 선호도와 디바이스 성능 및 환경 컨텍스트 등을 고려하여 최적의 파일 변환 설정을 결정한 후, 데이터 변환부(400)를 통해 사용자가 원하는 파일의 형태로 변환된다. 원본파일 입력부(100)는 유무선 전송매체를 통하여 외부 네트워크로부터 입력되는 형태, 키보드, 마우스, 스캐너, 카메라, 마이크로폰 등 단말기의 입력 장치를 통하여 입력되는 형태 등을 취할 수 있으며, 여기서 입력 형태를 한정하는 것은 아니다.
저장소(repository)(200)는 사용자 정보, 사용자의 선호도, 장치 프로파일 정보, 환경 컨텍스트(environmental context) 정보를 비롯하여 최적의 파일 변환 설정을 결정하기 위해 필요한 모든 사용자 프로파일 파라미터(user profile parameter)들을 저장하는 부분이다. 이러한 사용자 프로파일 파라미터들은 네트워크 상에 연결된 특정 구성원이 특정 파일의 전송을 요청할 경우 그 특정 구성원의 선호도와 장치의 성능 및 환경 컨텍스트에 부합하는 형태로 파일을 변환하여 즉시 전송할 수 있도록 미리 저장소(200)에 입력되는 것이 바람직하다.
사용자 프로파일 파라미터는 사용자 정보, 사용자의 선호도, 장치 프로파일 정보, 및 환경 컨텍스트 정보를 포함한다.
사용자 정보는 파일 공유 서비스를 이용하고자 하는 다자간 협업 환경의 구성원들을 식별하기 위한 것으로, 각 사용자의 ID를 비롯한 신상 정보가 이에 해당한다. 사용자의 선호도는 특정 파일에서 사용자에게 최상의 만족도를 제공해 줄 수 있는 속성에 관한 것으로, 예를 들어 특정 이미지 파일에서 특정 사용자는 정확한 크기 비율 보다는 보다 세분화된 색상 단계를 원하는 경우 색상 속성에 보다 많은 비중을 할당한 가중치가 사용자 선호도에 해당하게 된다. 장치 프로파일 정보는 특정 사용자의 장치(이하, "타겟 디바이스(target device)")가 사용자 선호도에 따라 선택된 파일 변환 설정을 수용할 수 있는지의 여부를 결정하기 위한 정보이다. 예컨대, 이미지 파일에서 사용자 선호도에 따라 특정 해상도로 파일을 변환하고자 하는 경우 해당 사용자의 타겟 디바이스가 이러한 해상도를 수용할 수 있어야만 소기의 목적이 달성될 수 있다. 환경 컨텍스트 정보는 파일의 크기, 네트워크 대역폭과 같은 실시간 파일 송수신에 영향을 미치는 요소로, 예컨대 특정 크기를 갖는 파일 을 전송받고자 하는 경우 그러한 파일을 요청한 타겟 디바이스의 메모리 버퍼가 적어도 파일 크기 이상의 용량을 가져야만 소기의 목적이 달성될 수 있다. 저장소(200)에 저장된 이러한 파라미터들은 특정 사용자의 파일 공유 요청이 들어온 경우 이러한 요구 사항을 만족하는 파일 변환 설정을 결정하기 위해 디시젼 엔진(300)으로 전송된다.
디시젼 엔진(300)은 저장소(200)로부터 사용자 프로파일 파라미터를 독출하고 이를 고려하여 원본파일 입력부(100)로부터 입력받은 원본파일을 변환하기 위하여 가장 적합한 데이터 변환 방법을 결정하고, 이를 데이터 변환부(400)로 전달한다. 최적의 데이터 변환 방법을 결정하기 위해 디시젼 엔진(300)은 선호도 기반 평가(Preference Based Estimation)방법을 적용하여 최적의 데이터 변환 설정을 찾아낸다. 디시젼 엔진(300)은 저장소(200)로부터 사용자 선호값(User Preference Value)을 추출하여 사용자 선호도를 계산하고 이러한 사용자 선호도와 가장 유사한 선호 유사 노드(Preference Similar Node)를 생성하고, 규칙 기반(rule base)으로 저장소(200)에 저장되어 있는 장치 프로파일 정보와 환경 컨텍스트 정보를 참조하여 최적의 선호 유사 노드를 선택한다. 디시젼 엔진(300)의 상세한 구성에 대해서는 이하 도 2를 참조하여 설명하기로 한다.
데이터 변환부(400)는 디시젼 엔진(300)이 결정한 데이터 변환 방법에 따라 원본파일을 변환하고, 생성된 파일의 버젼을 변환데이터 전송부(500)로 전송한다. 데이터 변환부(400)는 선택되는 선호 유사 노드와, 규칙 기반의 장치 프로파일 정보 및 환경 컨텍스트 정보의 조합에 따라 복수개의 단위 변환기가 모여 세트(set) 를 구성하게 된다.
변환데이터 전송부(500)는 데이터 변환부(400)를 통해 변환된 데이터를 파일 요청 사용자의 장치(user device)로 전송하는 역할을 수행한다. 이때, 변환데이터의 전송은 유무선 랜(LAN)을 비롯한 다양한 전송 수단을 통하여 이루어질 수 있다.
도 2는 도 1 중 디시젼 엔진의 상세 블록도이다.
디시젼 엔진(300)은 원본파일로부터 서로 다른 특성 디멘젼(Quality Dimension)값으로 변환된 파일인 컨텐트 버전(content version)이나 변환 설정(Adaptation Setting)들의 수치적 판단을 위하여, 파일이 가질 수 있는 임의의 컨텐트 버전이 다른 것들보다 적합하다는 선호 유사도(Preference Similarity) 개념을 사용하여 선호도 기반 평가를 수행함으로써 최적의 데이터 변환 설정을 찾아낸다. 이하에서는 이러한 선호도 기반 평가 시스템의 설계를 위한 몇 가지 개념들을 정의하기로 한다.
① 특성 디멘젼(Quality Dimension)
특성 디멘젼은 특정한 파일 형식에 있어서 파일의 변환을 결정하는 속성으로 정의된다. 이러한 특성 디멘젼들은 특정 파일 형식의 모든 다른 속성들과 함께 묶일 수 있다. 예컨대, 이미지 파일은 (qd imagefile) = (color, scaling, sharpness)와 같이 3차원의 특성 디멘젼으로 표현될 수 있다. 여기서 color는 색상, scaling은 크기 비율, sharpness는 모양을 의미한다.
② 변환 설정(Adaptation Setting)
변환 설정은 특성 디멘젼의 튜플(tuple)들로서, 각 특성 디멘젼에 대한 구체적인 값들의 조합으로 이루어진다. 예컨대, i차원 특성 디멘젼 값이 qsi이면 변환 설정은 <qs1 , qs2 , ..., qsi>의 벡터로 표현된다.
③ 양자화 스텝(Quantization Step)
양자화 스텝은 특정한 특성 디멘젼에서 수용할 수 있는 값들의 단계로 정의된다. 예컨대, 이미지 파일에서의 특성 디멘젼 중 하나인 색상(color)은 1비트(bit), 8비트, 24비트 등의 스케일(scale)이 가능하며 양자화 스텝은 이러한 각 스케일의 단계를 의미한다.
④ 특성 값(Quality Value)
특성 값은 특성 디멘젼 내의 양자화 스텝을 기초로 원본파일과의 차이를 나타내기 위한 수치값으로 정의된다. 특성 값은 특성 값 모델링 함수에 의하여 계산되며, 0부터 1의 범위를 가질 수 있다. 이때, 특성 값이 1에 가까울수록 원본파일과 유사함을 의미하게 된다.
특성 값 모델링 함수 f는 양자화 스텝 qs에 따른 특성 값 qv를 얻는 모델링 함수이다. i번째 특성 디멘젼에 대한 모델링 함수 f는 qv = fi ( qs )로 표현된다.qs에 대한 qv의 변화를 모니터링 하기 위하여 1차 모델링과 2차 모델링을 사용할 수 있다.
1차 특성 값 모델링 함수는 아래 수학식 1과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112007080673612-pat00001
여기서, qsmax는 특성 디멘젼에서 가능한 최대 스텝(예를 들어 100% 스케일 값)이고, qsmin는 가능한 최소 스텝(예를 들어 1% 또는 2% 스케일 값)이다.
2차 특성 값 모델링 함수는 아래 수학식 2와 같이 2차 방정식으로 표현되는 모델링 커브로 나타낼 수 있다.
qv = aqs 2 + bqs + c
사용자는 이와 같은 양자화 스텝 및 특성 값의 개념을 사용하여 자신의 선호도를 쉽게 표현할 수 있다. 예컨대 상기 이미지 파일에서, 사용자가 스케일(scale)에 비교하여 색상(color)에 적은 선호도를 갖는 경우 사용자는 양자화 스텝 qs에 있어서 색상에 낮은 스케일 값을 부여하게 된다.
⑤ 변환 설정 선호도
변환 설정 선호도는 각 디멘젼의 특성 값들인 <qv1 , qv2 , ..., qvi>를 정규화한 값이다. 0에서 1 사이의 값을 가질 수 있으며, 1에 가까울수록 원본파일과 유사함을 의미한다. i차원의 특성 디멘젼에서 변환 설정 선호도 변환함수는 아래 수학식 3과 같이 표현될 수 있다.
Pai(<qs1 , qs2 , ..., qsi>) = <f1 ( qs1 ), f2 ( qs2 ), ..., fi( qsi )>
⑥ 사용자 선호값(User Preference Value)
사용자 선호값은 사용자가 특성 디멘젼마다 부여하는 선호도로 정의되며, 사용자로부터 0부터 1까지의 범위 내의 값을 부여받는다. i차원의 특성 디멘젼은 (u1, u2 , ..., ui)와 같이 표현된다.
⑦ 사용자 선호도
사용자 선호도는 사용자 선호값을 정규화한 값으로, n차원의 특성 디멘젼에서 특정한 i 차원의 사용자 선호도 Pui는 Pui = ui /(u1 , u2 , ..., un)으로 표현된다.
⑧ 선호 유사도(Preference Similarity)
선호 유사도는 변환 설정 선호도와 사용자 선호도의 유사성으로 정의되며, 최적의 데이터 변환 설정은 선호 유사도에 의해 결정된다. 각 선호도는 n차원의 벡터로 표시되므로, 두 벡터 사이의 유사도는 두 벡터가 이루는 각의 크기로 정할 수 있다. 두 벡터 Pa, Pu가 이루는 각의 크기인 유사도는 아래 수학식 4와 같이 정의될 수 있다.
Figure 112007080673612-pat00002
하나의 선호 유사도는 하나의 데이터 변환 설정이 될 수 있고, 각 데이터 변환 설정은 다음과 같이 선호 유사 노드라고 정의한다.
⑨ 선호 유사 노드(Preference Similar Node)
선호 유사 노드는 서로 다른 선호 유사도 값을 갖는 각각의 변환 설정으로 정의된다. 예컨대, 사용자가 선호도를 정할 수 있는 5차원의 특성 디멘젼이 존재하고 각 특성 디멘젼마다 4개의 변환 설정 선호도(즉, 4가지 종류의 qs와 그에 따라 4가지 종류의 qv값이 존재함)를 가지면, 탐색 공간에는 45 = 1024개의 선호 유사 노드들이 존재하게 된다.
탐색 공간은 초기화 당시에 생성된 모든 가능한 선호 유사 노드들로 구성된다. 이러한 선호 유사 노드들은 디시젼 엔진이 생성할 수 있는 모든 가능한 변환 설정들을 포함한다.
선호 유사도 값은 컨텐트의 버젼이나 일치하는 변환 설정에 대하여 수치적 판단을 제공한다. 예를 들어 사용자가 3차원의 특성 디멘젼에 대하여 각각 0.2, 0.4, 0.5의 사용자 선호 값을 부여하면 사용자 선호도는 Pu = (2/11, 4/11, 5/11)가 된다. 그리고, 특정 선호 유사 노드가 (f1(qs), f2(qs), f3(qs)) = (0.5, 0.9, 0.2)의 특성 값 qv를 가진다면 이 노드의 변환 설정 선호도는 Pa = (5/16, 9/16, 2/16)가 된다. 따라서, 이 선호 유사 노드의 선호 유사도는 아래 수학식 5와 같이 계산된다.
Figure 112007080673612-pat00003
이와 같이 각 선호 유사 노드들의 선호 유사도를 계산하고 그 결과 가장 큰 값을 가지는 선호 유사 노드에 대하여 디바이스 수용 여부와 환경 컨텍스트 만족 여부를 판단한 후 최종 결정된 데이터 변환 방법에 따라 데이터를 변환하게 된다.
디시젼 엔진(300)은, 도 2를 참조하면, 사용자 선호값 독출부(310), 선호 유사 노드 생성부(320), 선호 유사 노드 선택부(330), 제1 판단부(340), 및 제2 판단부(350)를 포함하여 이루어진다.
사용자 선호값 독출부(310)는 저장소(200)에 미리 저장되어 있는 사용자 선호값을 읽어들이는 역할을 수행한다. 위에서 정의한 바와 같이 사용자 선호값은 사용자가 특성 디멘젼마다 부여하는 선호도이며, 다자간 협업 환경의 구성원인 각 사용자는 자신이 선호하는 특성 디멘젼과 상대적으로 덜 선호하는 특성 디멘젼을 분류하여 수치화한 후 미리 저장소(200)에 사용자 선호값을 입력해 놓는다. 예를 들어, i차원의 특성 디멘젼에서 사용자 선호값은 ( u1 , u2 ,..., ui )로 표현된다.
선호 유사 노드 생성부(320)는 사용자 선호값 독출부(310)로부터 읽어들인 사용자 선호값으로부터 사용자 선호도를 계산하고 각 특성 디멘젼으로부터 변환 설정 선호도에 따라 조합 가능한 모든 선호 유사 노드를 생성한 후, 상기 사용자 선호도와 각 선호 유사 노드의 특성 값을 이용하여 선호 유사도를 계산하여 이를 내림차순으로 정렬하는 역할을 수행한다.
도 3은 선호 유사 노드 생성부(320)의 상세 블록도이다.
선호 유사 노드 생성부(320)는, 도 3을 참조하면, 사용자 선호도 계산부(322), 변환 설정 선호도 계산부(324), 선호 유사도 계산부(326), 및 선호 유사 노드 정렬부(328)를 포함한다.
사용자 선호도 계산부(322)는 사용자 선호값으로부터 사용자 선호도를 계산한다. 사용자 선호도는 미리 저장소(200)에 입력되어 있는 사용자 선호값을 정규화한 값으로, n차원에서의 특성 디멘젼에서 특정 i차원의 사용자 선호도는 Pui = ui/(u1, u2 , ..., un)로 주어진다.
변환 설정 선호도 계산부(324)는 각 특성 디멘젼으로부터 특성 값에 따라 생성가능한 모든 선호 유사 노드를 생성하고, 생성된 모든 선호 유사 노드에 대하여 특성 값(qv)을 이용하여 변환 설정 선호도를 계산한다. 예를 들어, 3차원의 특성 디멘젼에 각 특성 디멘젼마다 5개의 변환 설정 선호도가 존재하는 경우 총 53 = 125개의 선호 유사 노드가 생성되고, 그에 따라 125개의 변환 설정 선호도가 산출된다.
선호 유사도 계산부(326)는 사용자 선호도 계산부(322)에서 산출된 사용자 선호도와 변환 설정 선호도 계산부(324)에서 산출된 변환 설정 선호도를 이용하여 모든 선호 유사 노드에 대하여 선호 유사도를 계산한다. 이때, 선호 유사도는 사용자 선호도 벡터와 변환 설정 선호도 벡터가 이루는 각의 크기로 정의됨은 상기에서 언급한 바와 같다.
선호 유사 노드 정렬부(328)는 선호 유사도 계산부(326)를 통해 산출된 선호 유사도를 기준으로 하여 모든 선호 유사 노드를 선호 유사도의 크기 순으로 내림차순 정렬한다. 이와 같이 선호 유사도 순으로 정렬된 선호 유사 노드는 이후 장치에 서의 수용 여부와 환경 컨텍스트 만족 여부의 판단 과정을 거쳐 데이터 변환 방법으로 결정된다.
선호 유사 노드 선택부(330)는 선호 유사 노드 생성부(320)의 선호 유사 노드 정렬부(328)를 통해 내림차순으로 정렬된 선호 유사 노드들 중에서 가장 높은 선호 유사도를 가진 선호 유사 노드를 선택한다.
제1 판단부(340)는 타겟 디바이스의 성능이 선호 유사 노드 선택부(330)를 통해 선택된 특정 선호 유사 노드의 변환 설정을 수용할 수 있는지를 판단하는 역할을 수행한다. 선호 유사 노드에 대한 수용 여부는 규칙 기반으로 저장된 타겟 디바이스의 성능 제약 검사를 통해 판단된다. 예를 들어, 원본파일이 이미지 파일인 경우 타겟 디바이스 성능의 제약 규칙으로 다음과 같은 것들이 있을 수 있다.
○선택한 선호 유사 노드의 변환 설정의 색심도 ≤ 디바이스의 색심도
○선택한 선호 유사 노드의 변환 설정의 해상도 ≤ 디바이스의 해상도
제1 판단부(340)를 통해 디바이스 성능의 제약을 만족시키면 선택된 선호 유사 노드는 제2 판단부(350)로 전송되고, 그렇지 않을 경우에는 선호 유사 노드 선택부(330)에서 다음으로 높은 선호 유사도를 가진 선호 유사 노드를 선택하여 다시 제1 판단부(340)를 거치게 된다.
제2 판단부(350)는 선택된 선호 유사 노드가 환경 컨텍스트들을 만족하는 지의 여부를 판단하는 역할을 수행한다. 이때, 만족 여부는 규칙 기반으로 저장된 환경 컨텍스트들과의 검사를 통해서 판단하게 된다. 환경 컨텍스트들은 파일의 크기, 네트워크의 대역폭과 같은 실시간 파일 송수신에 영향을 미치는 요소이며, 예를 들 어 다음과 같은 기준으로 판단이 이루어질 수 있다.
○선택한 선호 유사 노드의 변환 설정에 따른 파일 크기 ≤ 디바이스 메모리 버퍼의 크기
○패킷의 왕복시간 + 파일 사이즈/네트워크 대역폭 ≤ 임계 시간
(임계 시간은 사용자가 현재 세션에서 극복할 수 있는 최대 전송시간)
제2 판단부(350)를 통해 환경 컨텍스트를 만족시키면 선택된 선호 유사 노드는 데이터 변환부(400)로 전송되고, 그렇지 않을 경우에는 선호 유사 노드 선택부(330)에서 다음으로 높은 선호 유사도를 가진 선호 유사 노드를 선택하여 다시 제1 판단부(340)와 제2 판단부(350)를 거치게 된다.
다음으로, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 사용자 선호도 기반의 데이터 변환 서비스 방법에 대해 설명한다.
도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 사용자 선호도 기반의 데이터 변환 서비스 방법의 순서도이다.
본 발명의 바람직한 실시예에 따른 사용자 선호도 기반의 데이터 변환 서비스 방법은, 도 4를 참조하면, 사용자 선호값 입력 단계(S10), 선호 유사 노드 생성 및 정렬 단계(S20), 선호 유사 노드 선택 단계(S30), 디바이스 수용 여부 판단 단계(S40), 환경 컨텍스트 만족 여부 판단 단계(S50), 및 데이터 변환 단계(S60)를 포함하여 이루어진다.
사용자 선호값 입력 단계(S10)는 다자간 협업 환경의 구성원인 각 사용자가 특성 디멘젼 별로 사용자 선호값을 입력하는 단계이다. i차원의 특성 디멘젼에서 사용자 선호값은 ( u1 , u2 ,..., ui )로 표현되며, 사용자는 자신의 선호도에 따라 높은 가중치를 부여하는 특성 디멘젼과, 상대적으로 선호하지 않는 특성 디멘젼을 구별하고 그에 부합하도록 사용자 선호값을 입력한다.
선호 유사 노드 생성 및 정렬 단계(S20)는 사용자 선호값 입력 단계(S10)를 통해 입력된 사용자 선호값으로부터 사용자 선호도를 계산하고, 이에 대하여 선호도 기반 평가를 적용하여 선호 유사 노드를 생성한 후, 각 선호 유사 노드에 대하여 선호 유사도를 계산하여 그 크기별로 내림차순으로 정렬하는 단계이다. 선호 유사 노드 생성 및 정렬 단계(S20)에서는 사용자 선호값 입력 단계(S10)를 통해 각 특성 디멘젼에 할당된 사용자 선호값으로 선호도 기반 평가 방법을 사용하여 선호 유사 노드를 생성한다. 생성된 선호 유사 노드들은 서로 다른 선호 유사도를 가진다. 가장 높은 선호 유사도가 최적의 변환 설정을 의미하므로, 가장 높은 선호 유사 노드를 선택(S30)하기 위하여 선호 유사도를 기준으로 선호 유사 노드를 내림차순으로 정렬한다.
선호 유사 노드 선택 단계(S30)는 선호 유사 노드 생성 및 정렬 단계(S20)를 통해 생성 및 정렬된 선호 유사 노드 중에서 가장 높은 선호 유사도를 가진 선호 유사 노드를 선택하는 단계이다.
디바이스 수용 여부 판단 단계(S40)는 타겟 디바이스의 성능이 선호 유사 노드 선택 단계(S30)를 통해 선택된 선호 유사 노드의 변환 설정을 수용할 수 있는가를 판단하는 단계이다. 선호 유사 노드의 수용 여부는 규칙 기반으로 저장된 타겟 디바이스의 성능 제약의 검사를 통해 판단한다. 디바이스 수용 여부 판단 단계(S40)를 통해 수용 가능한 것으로 판단된 경우에는 환경 컨텍스트 만족 여부 판단 단계(S50)로 진행되고, 그렇지 않은 경우에는 선호 유사 노드 선택 단계(S30)로 돌아가서 앞서 선택한 선호 유사 노드의 차선책으로 두 번째로 높은 선호 유사도를 가진 선호 유사 노드를 선택한다.
환경 컨텍스트 만족 여부 판단 단계(S50)는 타겟 디바이스 차원에서 수용 가능한 것으로 판단된 선호 유사 노드에 한하여 파일 크기, 네트워크 대역폭 등을 비롯한 환경 컨텍스트를 만족하는지 여부를 판단하는 단계이다. 선호 유사 노드의 만족 여부는 규칙 기반으로 저장된 환경 컨텍스트들과의 검사를 통해 판단한다. 환경 컨텍스트 만족 여부 판단 단계(S50)를 통해 만족하는 것으로 판단된 경우에는 참값(True)의 디시젼을 데이터 변환기로 전송함으로써 데이터 변환 단계(S60)로 진행되고, 그렇지 않은 경우에는 선호 유사 노드 선택 단계(S30)로 돌아가서 앞서 선택한 선호 유사 노드의 차선책으로 세 번째로 높은 선호 유사도를 가진 선호 유사 노드를 선택한다. 선호 유사 노드 선택 단계(S30)와 디바이스 수용 여부 판단 단계(S40) 및 환경 컨텍스트 만족 여부 판단 단계(S50)는 제약 조건이 만족될 때까지 루프(loop) 형태로 반복되는 것이 바람직하다.
데이터 변환 단계(S60)는 환경 컨텍스트 만족 여부 판단 단계(S50)를 만족하는 선호 유사 노드의 변환 설정에 적합한 데이터 변환기를 선택하여 데이터를 변환하는 단계이다. 변환된 데이터는 파일을 요청했던 사용자의 디바이스로 전송된다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으 로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 수정, 변경 및 치환이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예 및 첨부된 도면들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예 및 첨부된 도면에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
본 발명은 원격 협업 환경에서의 데이터 교환을 위한 변환 조건에 사용자 선호도를 포함하여 사용자 만족도를 증대시킴으로써, 유비쿼터스 기반의 다자간 고급 협업 환경에서 이기종 플랫폼 간 파일의 공유를 위한 데이터 변환 서비스에 이용될 수 있으며 원격 협업 시스템 외에도 실시간 파일 공유에 널리 적용될 수 있다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 사용자 선호도 기반의 데이터 변환 서비스 시스템의 블록도,
도 2는 도 1 중 디시젼 엔진의 상세 블록도,
도 3은 도 2 중 선호 유사 노드 생성부의 상세 블록도,
도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 사용자 선호도 기반의 데이터 변환 서비스 방법의 순서도이다.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>
100 - 원본파일 입력부 200 - 저장소
300 - 디시젼 엔진 310 - 사용자 선호값 독출부
320 - 선호 유사 노드 생성부 332 - 사용자 선호도 계산부
334 - 변환 설정 선호도 계산부 336 - 선호 유사도 계산부
338 - 선호 유사 노드 정렬부 330 - 선호 유사 노드 선택부
340 - 제1 판단부 350 - 제2 판단부
400 - 데이터 변환부 500 - 변환데이터 전송부

Claims (10)

  1. 원본파일을 입력받아 변환하는 데이터 변환 서비스 시스템에 있어서,
    파일 변환시 적용되는 디멘젼에 부여된 사용자 선호도인 사용자 선호값, 사용자의 장치가 상기 사용자 선호도에 따라 선택된 파일 변환 설정을 수용할 수 있는지의 여부를 결정하기 위한 정보인 장치 프로파일 정보, 파일 송수신에 영향을 미치는 환경 컨텍스트 정보를 포함한 사용자 프로파일 파라미터가 저장되는 저장소;
    상기 저장소에 미리 저장되어 있는 상기 사용자 선호값을 읽어들이는 사용자 선호값 독출부, 상기 사용자 선호값 독출부로부터 읽어들인 상기 사용자 선호값으로부터 선호 유사 노드들을 생성하고 상기 선호 유사 노드들을 선호 유사도 값의 크기에 따라 내림차순으로 정렬하는 선호 유사 노드 생성부 및 상기 선호 유사 노드 생성부를 통해 내림차순으로 정렬된 상기 선호 유사 노드들 중에서 가장 높은 유사도를 가진 선호 유사 노드들을 선택하는 선호 유사 노드 선택부를 포함하는 디시젼 엔진; 및
    상기 디시젼 엔진이 결정한 선호 유사 노드에 따라 상기 원본파일을 변환하는 데이터 변환부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 선호도 기반의 데이터 변환 서비스 시스템.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서, 상기 디시젼 엔진은
    타겟 디바이스의 성능이 상기 선호 유사 노드 선택부를 통해 선택된 특정 선호 유사 노드의 변환 설정을 수용할 수 있는지 여부를 판단하는 제1 판단부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 선호도 기반의 데이터 변환 서비스 시스템.
  4. 제1항 또는 제3항에 있어서, 상기 디시젼 엔진은
    상기 선호 유사 노드 선택부를 통해 선택된 선호 유사 노드가 상기 환경 컨텍스트를 만족하는지 여부를 판단하는 제2 판단부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 선호도 기반의 데이터 변환 서비스 시스템.
  5. 제1항에 있어서, 상기 선호 유사 노드 생성부는
    상기 사용자 선호값으로부터 사용자 선호도를 계산하는 사용자 선호도 계산부;
    각 특성 디멘젼(Quality Dimension)으로부터 특성 값(Quality Value)에 따라 생성가능한 모든 선호 유사 노드를 생성하고, 생성된 모든 상기 선호 유사 노드에 대하여 상기 특성 값을 이용하여 변환 설정 선호도를 계산하는 변환 설정 선호도 계산부;
    상기 사용자 선호도 계산부에서 산출된 사용자 선호도와 상기 변환 설정 선호도 계산부에서 산출된 변환 설정 선호도로부터 모든 상기 선호 유사 노드에 대하여 선호 유사도를 계산하는 선호 유사도 계산부; 및
    상기 선호 유사도 계산부를 통해 산출된 선호 유사도를 기준으로 하여 모든 상기 선호 유사 노드를 상기 선호 유사도의 크기 순으로 내림차순 정렬하는 선호 유사 노드 정렬부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 선호도 기반의 데이터 변환 서비스 시스템.
  6. 제5항에 있어서, 상기 선호 유사도 계산부는
    상기 사용자 선호도를 나타내는 벡터와 상기 변환 설정 선호도를 나타내는 벡터가 서로 이루는 각의 크기를 상기 선호 유사도로 계산하는 것을 특징으로 하는 사용자 선호도 기반의 데이터 변환 서비스 시스템.
  7. 디시젼 엔진 및 데이터 변환부를 포함하는 데이터 변환 서비스 시스템이 원본파일을 입력받아 변환하는 데이터 변환 서비스에 있어서,
    (a) 상기 디시젼 엔진은 파일 변환시 적용되는 디멘젼에 부여되는 사용자 선호도인 사용자 선호값으로부터 사용자 선호도를 계산하고, 선호 유사 노드를 생성한 후 각 선호 유사 노드에 대하여 선호 유사도를 계산하여 상기 선호 유사도의 크기별로 상기 선호 유사 노드를 내림차순 정렬하는 단계;
    (b) 상기 디시젼 엔진은 상기 (a)단계를 통해 내림차순으로 정렬된 선호 유사 노드 중에서 가장 높은 선호 유사도를 가진 선호 유사 노드를 선택하는 단계; 및
    (c) 상기 데이터 변환부는 상기 (b)단계에서 선택된 선호 유사 노드에 따라 상기 원본 파일을 변환하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 선호도 기반의 데이터 변환 서비스 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    (d) 타겟 디바이스의 성능이 상기 (b)단계를 통해 선택된 선호 유사 노드의 변환 설정을 수용할 수 있는지 여부를 판단하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 선호도 기반의 데이터 변환 서비스 방법.
  9. 삭제
  10. 제8항에 있어서,
    (e) 상기 (d)단계를 통하여 타겟 디바이스에서 수용 가능한 것으로 판단된 선호 유사 노드가 환경 컨텍스트를 만족하는지 여부를 판단하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 선호도 기반의 데이터 변환 서비스 방법.
KR1020070114496A 2007-11-09 2007-11-09 사용자 선호도 기반의 데이터 변환 서비스 시스템 및 그방법 KR100964013B1 (ko)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020070114496A KR100964013B1 (ko) 2007-11-09 2007-11-09 사용자 선호도 기반의 데이터 변환 서비스 시스템 및 그방법
JP2008278407A JP2009123203A (ja) 2007-11-09 2008-10-29 ユーザ選好度に基づくデータ変換サービスシステムおよびその方法
US12/265,329 US20090125474A1 (en) 2007-11-09 2008-11-05 User preference-based data adaptation service system and method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020070114496A KR100964013B1 (ko) 2007-11-09 2007-11-09 사용자 선호도 기반의 데이터 변환 서비스 시스템 및 그방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20090048212A KR20090048212A (ko) 2009-05-13
KR100964013B1 true KR100964013B1 (ko) 2010-06-15

Family

ID=40624696

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020070114496A KR100964013B1 (ko) 2007-11-09 2007-11-09 사용자 선호도 기반의 데이터 변환 서비스 시스템 및 그방법

Country Status (3)

Country Link
US (1) US20090125474A1 (ko)
JP (1) JP2009123203A (ko)
KR (1) KR100964013B1 (ko)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9501808B2 (en) 2014-01-06 2016-11-22 Microsoft Technology Licensing, Llc Division of processing between systems based on business constraints
US9483811B2 (en) 2014-01-06 2016-11-01 Microsoft Technology Licensing, Llc Division of processing between systems based on external factors
US9608876B2 (en) 2014-01-06 2017-03-28 Microsoft Technology Licensing, Llc Dynamically adjusting brand and platform interface elements
US9794078B2 (en) * 2014-03-05 2017-10-17 Ricoh Company, Ltd. Fairly adding documents to a collaborative session
FR3133460A1 (fr) * 2022-03-08 2023-09-15 Alveos Ev Procede de partage de documents electroniques energetiquement sobre et systeme associe

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030101203A1 (en) 2001-06-26 2003-05-29 Jin-Lin Chen Function-based object model for use in website adaptation
KR20060100646A (ko) * 2005-03-17 2006-09-21 주식회사 코난테크놀로지 영상물의 특정 위치를 검색하는 방법 및 영상 검색 시스템
KR20070037808A (ko) * 2005-10-04 2007-04-09 중앙대학교 산학협력단 자동화된 통합 프레임워크를 위한 확장된 시멘틱 웹 서비스검색방법
KR20070061150A (ko) * 2005-12-08 2007-06-13 한국전자통신연구원 사용자 히스토리 정보 및 사용자 환경 정보에 따른트랜스코딩 장치 및 그 방법

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100441704B1 (ko) * 1999-12-03 2004-07-27 마츠시타 덴끼 산교 가부시키가이샤 데이터 적합화 장치, 데이터 적합화 방법, 기억 매체 및프로그램
US20030014407A1 (en) * 2001-04-11 2003-01-16 Green Arrow Media, Inc. System and method for making media recommendations
JP2003223463A (ja) * 2001-11-01 2003-08-08 Matsushita Electric Ind Co Ltd 情報提供サーバ装置及び情報提供システム
JP2004194108A (ja) * 2002-12-12 2004-07-08 Sony Corp 情報処理装置および情報処理方法、記録媒体、並びにプログラム
EP1848163A1 (en) * 2005-01-17 2007-10-24 Sharp Kabushiki Kaisha Communication network control system
JP5032477B2 (ja) * 2005-08-19 2012-09-26 フォースウォール・メディア・インコーポレーテッド ユーザに関心を引くアイテムを推奨するシステムおよび方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030101203A1 (en) 2001-06-26 2003-05-29 Jin-Lin Chen Function-based object model for use in website adaptation
KR20060100646A (ko) * 2005-03-17 2006-09-21 주식회사 코난테크놀로지 영상물의 특정 위치를 검색하는 방법 및 영상 검색 시스템
KR20070037808A (ko) * 2005-10-04 2007-04-09 중앙대학교 산학협력단 자동화된 통합 프레임워크를 위한 확장된 시멘틱 웹 서비스검색방법
KR20070061150A (ko) * 2005-12-08 2007-06-13 한국전자통신연구원 사용자 히스토리 정보 및 사용자 환경 정보에 따른트랜스코딩 장치 및 그 방법

Also Published As

Publication number Publication date
US20090125474A1 (en) 2009-05-14
KR20090048212A (ko) 2009-05-13
JP2009123203A (ja) 2009-06-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR100964013B1 (ko) 사용자 선호도 기반의 데이터 변환 서비스 시스템 및 그방법
CN106503236B (zh) 基于人工智能的问题分类方法以及装置
Lum et al. User-centric content negotiation for effective adaptation service in mobile computing
RU2656697C2 (ru) Система и способ перевода
KR970076302A (ko) 정보 처리 장치 및 그 방법 및 통신용 식별 코드
KR20120107933A (ko) 음성번역 시스템, 제어장치, 및 제어방법
CN110136688B (zh) 一种基于语音合成的文字转语音方法及相关设备
CN112667379B (zh) 任务调度方法及服务器
CN110795542A (zh) 对话方法及相关装置、设备
KR20220009646A (ko) 인식 모델 성향 분석 기반 연합 학습 추천 장치 및 방법, 사용자 단말에서의 연합 학습 방법
US20060233342A1 (en) Systems and methods for brokering services
CN116303558A (zh) 查询语句生成方法、数据查询方法及生成模型训练方法
KR20040073102A (ko) 컨텐츠 적응변환에 있어 사용자 선호기반 형식 변환을위한 시스템적 접근방법
CN114423030A (zh) 全屋动态自动组网方法、系统和电子设备
Li et al. A game-theoretic method for designing distortion function in spatial steganography
CN110620807B (zh) 文件传输方法、服务器、系统、设备以及存储介质
Gao et al. Web services classification based on intelligent clustering techniques
CN113962417A (zh) 一种视频处理方法、装置、电子设备和存储介质
KR102460438B1 (ko) 요약문과 키워드 추출을 위한 문서 정보처리 시스템 및 문서 정보처리 방법
JP2018077715A (ja) 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム
US20040015777A1 (en) System and method for sorting embedded content in Web pages
KR20140090891A (ko) 분산 컴퓨팅 환경에서의 서비스 실행 설정 방법 및 컴퓨팅 장치
Lu et al. User preference aware lossless data compression at the edge
KR102607516B1 (ko) 딥러닝 모델 기반 입력문서의 텍스트 시퀀스 처리장치 및 그 방법
Zhao et al. Inclusive Data Representation in Federated Learning: A Novel Approach Integrating Textual and Visual Prompt

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E90F Notification of reason for final refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20130410

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20140326

Year of fee payment: 5

LAPS Lapse due to unpaid annual fee