• Title, Summary, Keyword: 사용자

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Contents prediction method applying automatically extracted user groups based on users' consuming logs about contents (자동 추출된 사용자 그룹을 이용한 콘텐츠 및 사용자 히스토리 기반의 사용자 별 콘텐츠 추천 방법)

  • Shin, Saim;Yang, Chang-Mo;Jang, Se-Jin;Lee, Seok-Pil
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • pp.55-58
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    • 2012
  • 본 논문은 사용자의 각종 멀티미디어 콘텐츠 소비 히스토리를 수집하여 체계화 및 패턴 분석을 수행하고, 이를 바탕으로 사용자가 선호할 것으로 예측되는 멀티미디어 콘텐츠들을 추출하여 제공하는 콘텐츠 추천 시스템에 관한 연구이다. 본 논문에서는 콘텐츠 소비와 연관된 사용자 로그와 엔진에서 자동 추출한 사용자 그룹을 통하여 콘텐츠 추천을 수행한다. 각 사용자들의 선호정보 데이터를 분석하여 선호정보 패턴이 유사한 사용자들을 사용자 그룹으로 정의하고, 각 사용자들이 속한 사용자 그룹의 사용자 로그를 활용하여 사용자별 선호 콘텐츠를 예측한다. 본 시스템은 웹 또는 모바일 환경에서 음악, 방송, 광고, 기사 등의 방대하고 다양한 콘텐츠를 복합적으로 사용자들에게 선별하여 제공해 주며, 이들의 연관성과 사용자의 콘텐츠 선호패턴을 반영한 개인 맞춤형 콘텐츠 추천 엔진은 사용자가 선호할만한 콘텐츠들을 추천하여 사용자의 콘텐츠 소비 시의 만족도를 높여줄 수 있다.

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A Study on the User Behavior Analysis Framework (사용자 행태 분석 프레임워크에 관한 연구 <홈 환경 내 사용자 행태 분석을 중심으로>)

  • Oh, Sung-Yong;Kim, Yun-Jung;Lee, Eun-Shin;Bae, Hong-Joo;Jung, Ji-Hong
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • pp.340-344
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    • 2006
  • 홈 환경은 독립 환경에서 네트워크 환경으로 발전되고 있으며, 더 나아가 센서를 기초로 하는 컨텍스트 어웨어(context-aware) 환경으로 변화될 것이다. 이러한 홈 환경의 변화는 사용자에게 더 많은 요구와 니즈를 발생시키고, 이것을 만족시키기 위해서는 사용자의 관점에서 요구와 니즈를 파악하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 '사용자의 행위는 사용자의 요구와 니즈를 표출한다' 와 '사용자의 행위는 홈 환경 컨텍스트를 판단한 사용자 컨텍스트에 의해 발생된다' 라는 두 가지 주장을 전제로 하여, 사용자 행위와 사용자 컨텍스트를 통해 사용자의 니즈를 파악할 수 있는 프레임워크를 제안하는 데 그 목적이 있다. 이러한 프레임워크는 사용자 정보를 체계적으로 분석할 수 있게 하여 디자인 과정에서 사용자의 니즈를 추출하는 효과적인 장치가 될 것이다. 이에 먼저, 사용자 행위의 특성을 파악하기 위해 '행위카드 기록법' 을 이용한 사용자 조사를 실시하여 분석을 위한 데이터를 수집하였고, 그 다음으로, 수집 된 데이터를 도널드 노만(D.A.Norman)의 행동 7 단계 모델과 5W1H를 근거로 분석하여 사용자의 행위는 바라보는 관점에 따라 다른 해석을 가진다는 것을 밝혀내었다. 마지막으로, 그 관점을 '행위간의 연관성', '사용자 컨텍스트 요소간의 연관성', '사용자 행위와 사용자 컨텍스트 요소 간의 연관성'의 세가지 프레임워크로 구성하여 디자인 또는 기획의 과정에서 사용자의 정보를 활용할 수 있는 활용방안과 함께 제안한다.

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Scalable Interest Group Based Awareness Management For Large Networked Virtual Environments (분산 가상 환경을 위한 확장성 있는 사용자 관심도 기반의 인지도 관리기법)

  • 한승현;임민규;이동만
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • pp.281-283
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    • 2000
  • 분산 가상 환경(DVE)의 사용자 수가 증대됨에 따라, 고려해야 할 사항 중 가장 중요한 것들 중 하나는 상호작용의 성능을 위한 확장성에 있다. DVE의 확장성을 지원하기 위한 방법들 중 하나는 사용자 인지도 관리 기법이다. 기존의 인지도 관리 기법은 사용자의 인지도를 일정한 공간으로 제한을 함으로써 사용자가 받는 메시지의 수를 줄이는 방법이다. 하지만 많은 사용자들이 근접한 곳에 운집한 경우, 사용자는 그 근접한 공간에서 발생하는 모든 메시지를 받아야 한다. 이것은 사용자들에게 통신에 따른 많은 부하가 걸리게 되며 따라서 시스템은 확장성이 떨어지게 된다. 본 연구에서는 각 사용자의 인지도 영역에 사용자가 관심 있는 사물의 타입을 표현하고 같은 관심을 가지고 있는 사용자들끼리 그룹을 생성하여 사용자의 관심도에 따른 선택적인 메시지를 받게 한다. 이를 통하여 각 사용자는 자신과 근접한 공간에 있는 모든 사용자로부터 생성되는 모든 메시지를 받지 않아도 된다. 본 연구를 통하여 확장성 있는 방법으로 사용자간의 상호 작용을 지원할 수 있다.

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사용자분류를 통한 UI디자인 개발 방법에 관한 연구

  • 김창수;윤정선;김명석
    • Proceedings of the ESK Conference
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    • pp.25-34
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    • 1996
  • 제품과 사용자의 관계를 생각해 볼 때, 비록 하나의 제품을 두고 보더라도 매우 다양한 특성의 사용자집단이 존재 함을 알 수 있다. 이러한 사용자집단들은 각기 서로 다른 사용상의 특성과 니드(needs)를 가지고 있다. 이러한 제품 사용환경에서 디자이너들에게는 제품의 사용자들은 어떠한 분류가 있으며, 그들 각각은 어떠한 사용상의 특성을 가지고 있는지를 알아내 디자인에 반영하는 것이 중요환 디자인 활동이 될 것이다. 따라서 본 연구에서는 사용자 를 사용의 관점에서 관찰하여 사용자행위의 근간을 이루는 규칙의 정확도, 행위의 속도, 문제해결의 속도를 기준 으로 사용자를 분류하고 이를 토대로 사용자의 사용상의 특징을 밝혀내었다. 그리고 각 사용자집단별로 디자인 가 이드라인을 추출해내므로서 사용자분류를 통한 사용자 인터페이스 디자인의 가능성을 제시하였다. 본 연구에서 제 시된 사용상황에 존재하는 다양한 사용자들을 고려할 수 있는 방법은 좀 더 체계적이고 효과적인 사용자 인터페이스 디자인을 수행하는데 도움이 될 것으로 예상된다.

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A Mobile Agent System for Handling User Host Disconnection (사용자 호스트와의 단절 상태를 고려한 이동 에이전트 시스템의 구현)

  • 전호철;최중민
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • pp.128-130
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    • 1999
  • 본 논문에서는 사용자 호스트와이 단절된 상태를 고려한 이동 에이전트 시스템 구현에 대해 논한다. 기존의 이동 에이전트 시스템에서는 사용자의 호스트와 단절 혹은 연결된 상태에서 부여된 태스크의 수행 결과를 사용자에게 전달하는데 있어서 비용이 상당히 많거나 불가능하며, 또한 일방적인 통보 형식이므로 전달한 결과에 대해 동적으로 사용자와 상호 작용할 수 없다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 사용자 호스트와의 연결 상태에 상관없이 사용자에게 결과를 전달하고 전달한 결과에 대해 사용자와 동적으로 상호 작용하도록 구현하였다. 시스템은 IBM의 이동 에이전트 시스템인 AWB(Aglets Workbench)를 확장하였으며, 자바 메일 패키지(Java Mail Package)를 이용하여 작업 수행 결과를 사용자의 호스트나 개인 휴대 통신 기기 등을 통해 사용자에게 전다하고 사용자의 호스트가 수행 결과를 사용자의 호스트나 개인 휴대 통신 기기 등을 통해 사용자에게 전달하고 사용자의 호스트가 이동 에이전트 시스템에 재접속하면 결과에 대해 상호 작용할 수 있도록 구현하였다. 이러한 시스템은 단절(disconnection) 상태에서도 수행이 가능한 이동 에이전트의 장점을 보다 더 증가시킨다.

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User Location Determination and Interaction for Collaborative Environments using LED Tracking (협업 환경을 위한 LED 기반 사용자 위치 추적 및 인터랙션 시스템)

  • Kim, In-Tae;Park, Jun
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • pp.316-320
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    • 2007
  • 다수의 사용자가 동일한 디스플레이 화면을 보면서 의사를 교환하거나 공동 작업을 수행하는 협업환경에서의 인터랙션 기술은 네트워크 기술, 디스플레이 기술만큼이나 효율적인 협업을 위해 중요한 요소 기술이다. 이러한 인터랙션의 성공적인 수행을 위해서 중요한 기능 중의 하나는 사용자의 상황인식을 들 수 있는데 이는 사용자의 돌발 행동, 사용자들간의 의사교환 정도 등을 측정하고 예측하는데 유용하게 사용될 수 있다. 협업환경 내에서의 사용자의 위치 파악은 사용자의 상황인식뿐 아니라 다수의 사용자가 동시에 레이저 포인터를 이용하여 디스플레이 장치를 가리키고 있는 경우, 어느 사용자가 디스플레이 화면 중 어느 위치를 포인팅 하고 있는지를 계산하는데 도움을 줄 수 있다. 본 연구에서는 제한된 환경 내에서 사용자의 3차원 위치를 추적할 수 있는 시스템을 제안한다. 개발된 시스템은 사용자의 위치 계산뿐 아니라 사용자의 제스처도 함께 인식하여 사용자가 협업환경 시스템을 제어할 수 있고 공중에서 글씨 쓰는 등의 인터랙션도 수행할 수는 기능을 지원한다.

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A Study on Menu Customization on Mobile Phone - Focused on designing UI of "My menu" in Mobile phone for children (휴대폰에서의 사용자 맞춤형 메뉴 디자인에 관한 연구 - 아동사용자를 위한 My메뉴의 UI 디자인 개발을 중심으로 -)

  • Jo, Shin-Ah;Kim, Hyun-Jung
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • pp.345-352
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    • 2007
  • 오늘날 휴대폰은 20~30대의 젊은 사용자 층뿐 아니라, 고령사용자 및 아동사용자들로 확대되면서 다양한 사용자층을 포함하게 되었다. 이렇게 사용자층은 다양해지고 있으나, 휴대폰 제조사들은 다양한 사용자 계층의 인지능력과 요구사항을 반영하진 못한 채, 20~30대의 젊은 주 사용자 층을 기준으로 디자인하고 있다. 특히, 하드웨어적인 디자인 측면에서는 다각화가 이루어지고 있는 편이나, 소프트웨어 측면에서의 시도는 거의 미비하다. 따라서, 본 연구에서는 다양한 사용자 계층에 따른 유동적 인지능력 및 요구사항, 감성에 맞는 맞춤형 My메뉴(Menu)를 설정할 수 있는 휴대폰 UI 디자인을 제안하고자 한다. 특히, 주 사용자 층과는 다른 사용패턴을 보이는 어린이들을 위한 개인화된 My메뉴를 설정하는 인터랙션 UI 디자인 개발하여 제안하였다. 본 논문은 먼저, 문헌과 사례분석으로 통해 기존 휴대폰 제조사와 서비스 사업자들의 메뉴 개인화를 위한 다양한 시도를 조사하였다. 또한, 어린이들의 사용 패턴과 메뉴의 사용 빈도 등을 파악하기 위하여 사용자 조사 방법을 두가지 방법으로 진행하였다. 우선 2006년 7월말부터 8월 10일까지 2주에 걸쳐, 만 9세~12세의 초등학교 아동사용자 남여 10명을 대상으로 휴대폰 사용의 전반적인 특성과 사용행태을 파악하고, 환경설정 및 주 사용메뉴를 조사하기 위한 심층인터뷰를 시행하였다. 그리고 1차 인터뷰 내용을 바탕으로 설문지를 작성하였다. 이번 설문에서는 주 사용메뉴가 무엇이며 사용빈도는 어느 정도 되는지 선호하는 메뉴형식과 용어의 어려움은 없었는지를 파악했다. 또한 사용자가 자주 사용하는 메뉴를 대기화면에 가져다 놓고 싶은지를 물어 직접적인 휴대폰 대기화면의 사용여부를 파악하였다. 2006년 12월 일주일동안, 1차 인터뷰의 아동사용자와 동일한 연령대의 아동사용자 남여 총46명을 대상으로 설문조사를 실시하여 더욱 정량화된 데이터를 얻을 수 있었다. 이를 바탕으로 사용자 연령과 성별에 따라 기본 디폴트 My메뉴(Menu)를 제공하는 방법, My메뉴의 항목과 우선순위, 테마를 설정하여 개인화하는 UI 디자인을 도출하였다. 본 연구는 아동사용자를 대상으로 휴대폰의 소프트웨어 UI 중 메뉴를 사용자 맞춤형으로 설정할 수 있는 방법과 인터랙션을 디자인하여 제시하였다. 이러한 소프트웨어적인 UI 개인화 시도는 다양한 사용자 계층의 요구사항을 반영하는 보다 효율적인 방법으로써 사용자 만족과 사용성을 높이는 효과를 가져올 수 있을 것이다.

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dynamic Information Ranking using Multiple Information filtering (다중 정보 여과 방법을 이용한 동적 정보 우선 순위 결정)

  • Kim, Jin;Yoon, Jeong-Seob;Jo, Genu-Sik
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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    • pp.323-332
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    • 2000
  • 인터넷을 등장으로, 끊임없이 늘어나는 정보의 양은 오히려 사용자의 정보 습득을 어렵게 만들었다. 이를 해결하기 위한 방법으로 검색된 정보에 우선 순위를 부여함으로써 사용자가 원하는 정보를 선별할 수 있는 방법이 등장하였다. 하지만, 이는 사용자의 일시적인 질의만을 가지고 정보의 우선 순위를 결정하기 때문에 사용자가 다시 판단해야 하는 부담을 안게 되었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 내용 기반의 정보 검색(Content-Based Information Retrieval) 방법과 더불어 사용자의 기호를 반영하는 사용자 선호도 기반의 정보 여과(Information Filtering) 방법, 그룹 선호도 기반의 협동적 정보 여과(Collaborative Filtering) 방법을 사용하여 사용자의 요구에 선결조건으로 하며, 구축된 선호도는 벡터로써 표현되어 정보와의 유사도(degree of similarity) 계산에 사용된다. 제안된 방법을 실험하기 위해 MFC(Microsoft Foundation Class) 관련 학습 사이트를 구현하여 사용자 등록을 받았다. 이 과정에서 사용자에게 여러 가지 프로파일을 요구하였으며, 변화하는 사용자의 기호를 반영하기 위해 지속적으로 사용자의 행동을 관찰하였다. 이렇게 구축된 사용자 선호도를 바탕으로 제안된 방법을 실험하고 사용자의 feedback을 통해 결과에 대한 평가를 받아, 논문에서 제안된 방법의 타당성을 입증하였다.

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User Preference Prediction Method Using Associative User Clustering and Bayesian Classification (연관 사용자 군집과 베이지안 분류를 이용한 사용자 선호도 예측 방법)

  • 정경용;김진현;이정현
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • pp.109-111
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    • 2001
  • 기존의 협력적 필터링 기술을 이용한 사용자 선호도 예측 방법에서는 아이템에 대한 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법(Nearest-Neighborhood Method)을 사용하고, 피어슨 상관 계수에 의해 사용자의 유사도를 구하므로 아이템에 대한 내용을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 문제를 해결하지 못하였다. 본 논문에서는 기존의 사용자 선호도 예측 방법의 문제점을 보완하기 위하여 연관 사용자 군집과 베이지안 분류를 이음한 사용자 선호도 예측 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 협력적 필터링 시스템에서의 희박성(Sparsity)문제를 해결하기 위하여 ARHP 알고리즘을 사용하여 사용자를 장르별로 군집하며 새로운 사용자는 Naive Bayes 분류자에 의해 이들 장르 중 하나로 분류된다. 또한, 분류된 장르 내에 속한 사용자들과 새로운 사용자의 유사도출 구하기 위해 Naive Bayes 학습을 통해 사용자가 평가한 아이템에 추정치를 달리 부여한다. 추정치가 부여된 선호도를 기존의 피어슨 상관 관계에 적용할 경우 결측치(Missing Value)로 인한 예측의 오류를 적게 하여 예측의 정확도를 높일 수 있다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 기존의 협력적 필터링 기술과 비교 평가하였다.

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Profile Learning for Concept Change Over Time (시간에 따라 변하는 사용자 관심도 학습)

  • 권현철;박영택
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • pp.166-168
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    • 2001
  • 근래에 들어서 인터넷의 발전에 따라 사용자의 정보 검색 및 정보 서비스 이용에 대한 수요량이 많아지고 있으며, 이와 동시에 사용자 개인마다 적합하지 않은 정보에 대한 검색 시간과 서비스 이용에 대한 비용이 늘어나고 있다. 이에 따라서 사용자가 인터넷을 이용하면서 일어나는 행위들에 대한 정보를 수집하고, 이를 학습하여 생성한 사용자 프로파일을 기반으로 사용자 개인마다 맞추어진 적합한 정보를 제공하는 개인화 서비스가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 사용자의 여러 행위에 대해 비 감독 학습 방법인 클러스터링을 이용하여 사용자 관심 클러스터를 생성, 사용하여 기존의 사용자 프로파일 학습에서 간과하고 있는 시간에 따라 변화하는 사용자의 관심에 대한 변화를 탐지하고, 변화하는 사용자의 관심 이동 형태에 따라 이를 사용자 프로파일을 생성하는 학습에 적용할 수 있도록 하는 방법을 제시하므로 해서 기존의 개인화를 위한 사용자 프로파일 학습 방법보다 진보한 학습 방법을 지닌 시스템 모델을 제시하려 한다.

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