1) 상황인식서비스(Context Awareness Service)
□ 상황인식서비스는 통신 및 컴퓨팅 능력을 가지고 주변 상황을 인식하고 판 단하여 인간에게 유용한 정보를 제공하는 서비스로 이용자가 네트워크나 컴퓨터를 의식하지 않고 장소에 상관없이 자유롭게 네트워크에 접속할 수 있는 정보통신 환경인 유비쿼터스 기반의 다양한 영역에서 활용이 가능함.
□ 상황(Context) 정보는 사용자가 상호 작용을 하는 시점에 이용할 수 있는 모든 정보로서 사람, 객체의 위치, 식별, 활동, 상태 등을 포함하며, 이러한 상황 정보를 수집하고 해석하여 사용자에게 상황에 적절한 서비스를 제공 하는 것이 상황인식서비스임.
□ 유비쿼터스 환경에서는 사람 대 사람, 사람 대 사물뿐만 아니라 사물 대 사 물간의 통신 네트워크가 가능해져 모든 객체간의 정보 공유가 가능해지며 이를 위해서는 M2M 등이 필수적인 기술 요소임.
- 연산, 통신 및 네트워킹 기능이 가능한 소형 장치들이 정보화 기기뿐만 아니라 일반적인 사물에도 부착이 됨에 따라 사물에 부착된 소형 장치 들을 통해 사물의 정보를 자동으로 획득하거나 사물간의 통신 네트워크 를 통해 정보의 상호 공유가 가능해 지게 됨.
- 사물에 부착된 통신 장치를 이용하여 사물이 네트워크에 연결되거나 사 물간에 통신 네트워크를 구성하여 정보를 공유하는 개념 및 기술을 지 칭하는 용어로 IoT, M2M 및 사물지능통신 등이 있음.
□ 이용자 정보와 주변 환경 정보에 따른 맞춤형 정보 제공이 가능해져 이용 자 편의성 증대에 기여할 것으로 보이며, 이용자의 상황에 적합한 정보 전 달로 효과적인 정보 제공 및 공유가 가능해짐에 따라 정보 전달이나 공유 효과가 증대될 것으로 기대됨.
□ 향후 유비쿼터스 환경과 맞게 의료, 교육, 재난, 구호, 쇼핑 등 사회 전 분 야에 걸쳐 많은 영향을 줄 수 있는 서비스로 발전이 기대됨.
2) 소셜네트워크서비스(Social Network Service)
□ 소셜네트워크서비스(Social Network Service, 이하 SNS)는 사용자 간의 자 유로운 의사소통과 정보 공유, 그리고 인맥 확대 등을 통해 사회적 관계를 생성하고 강화시켜주는 온라인 플랫폼을 의미하며, 소셜 미디어에 포함되는 유형으로 보는 것이 타당함(위키피디아 인용).
□ 시장조사기관 이마케터(eMarketer)가 발표한 자료에 따르면 2011년 12월 기 준으로 한 달에 한 번 이상 SNS를 이용하는 이용자 수는 12억 명에 이르렀 으며, 이러한 추세는 2014년까지 지속될 것으로 전망하고 있음. 이는 전 세 계 70억 인구 중 31.4%에 해당하는 22억 명이 인터넷을 이용하며, 그 중 54.5%인 12억 명이 SNS를 이용한다는 것을 의미함(eMarketer, 2012. 2. 29).
* 출처 : eMarketer, 2012
<그림 32> 전 세계 SNS 이용자수
□ 최근에는 SNS와 모바일의 결합이 이루어지면서 상호작용의 빈도가 더욱 높아졌으며, 위치정보 등의 추가적인 기능 제공으로 관계망이 더욱 확장․
강화되고 있음. 방송통신위원회․한국인터넷진흥원(2009)의 조사에 따르면, SNS를 통해 새로운 인맥의 형성을 경험했다는 응답자는 SNS 이용자의 87.9%로 SNS가 오프라인 인맥관리와 더불어 이용자의 관계망을 확장하고 있음을 알 수 있음.
* 출처 : 방송통신위원회·한국인터넷진흥원, 2009
<그림 33> SNS를 통한 인맥 형성 및 관리 정도
□ 전 세계의 대표적 SNS로 주목받고 있는 페이스북의 경우, 개인뿐만 아니 라, 관심 있는 기업들과도 친구 맺기를 권유하며 더욱 복잡한 관계망의 지 도를 그려가고 있음. 수억 명의 개인 프로필과 관계망 정보까지 보유하고 있는 페이스북은 현재 관계망 기반 검색 엔진으로서의 변모를 꾀하고 있음 (Strabase, 2012. 6. 28).
□ 관계망의 핵심은 ‘신뢰(trust)’인데, 사람들은 자신이 신뢰하는 사람으로부터 얻은 새로운 정보를 신뢰하는 경향이 있기 때문에 관계망 속에 있는 인맥의 추천과 공유 등으로 검색의 정확도를 조절하는 소셜 검색은 정보 과잉 시대 에 검색 서비스를 질적으로 개선시킬 수 있는 새로운 방향이 될 수 있음.
□ SNS를 통한 검색이 아직 일반화된 단계는 아니지만 성별, 연령 등 개인의 일반적 특성에 한정하여 검색 범위를 좁혀 보다 정확한 검색 정보를 제공 하는 것에서 더 나아가 이용자의 SNS 관계망 내에서 친구가 추천한 정보 를 제공하는 등의 서비스 사례가 있음.
- 아마존 서비스의 경우 구매 이력을 책을 추천하는 서비스나 음악 청취 기록에 따라 음악 취향이 비슷한 사람이 들은 음악을 추천하는 서비스 의 경우 고객의 구매 내역과 그 제품을 구매한 사람들의 공통점, 이 모 든 관계를 분석해서 이용자에게 보다 의미 있는 정보를 선별하여 제공 하는 것임.
□ 모바일 기기의 GPS를 이용한 위치기반 정보가 결합된 위치정보 SNS가 차
* 출처 : 위키피디아
<그림 34> WAP 기반 푸쉬서비스 흐름도
- 무선 LAN방식은 온라인 푸쉬서비스와 동일한 시스템을 이용하면서 클 라이언트가 모바일 단말기로 대체된 시스템임
□ 푸쉬서비스는 개인화 기술 등과 접목하여 시간 변화에 따른 다양한 정보나 광고를 제공함으로써 사용자의 시간과 노력을 절감할 수 있을 것으로 기대됨.