• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.436-439
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• 2007

추천 서비스는 사용자에게 적합한 서비스를 선응적으로 제공하는 기술로써, 전자상거래 환경을 중심으로 널리 이용되고 있다. 그러나, 유비쿼터스 환경에서도 가장 활발한 기술 접목이 이루어지는 홈 네트워크 환경 내에 추천 서비스가 적용된 사례는 많지 않다. 본 논문에서는 홈 네트워크 환경에서 누적된 사용자와 기기 간 상호작용 정보들을 바탕으로 사용자 위치 기반의 개인화된 서비스를 추천하는 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘에서는 밀도기반 초기값 선정 기법을 적용한 군집화를 통해 필요한 데이터만을 추출함으로써 서비스 추천의 효율성 및 정확성을 높인다. 또한, 사용자 기반의 협업 필터링을 이용하여 데이터가 충분히 많지 않은 상황에서도 정확한 서비스 추천을 수행한다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.23 no.4 s.62
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• pp.179-196
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• 2006

This study proposes an expanded model of personalized search service based on community activities on a Korean Web portal. The model is composed of defining subject categories of users, providing personalized search results, and recommending additional subject categories and queries. Several experiments were performed to verify the feasibility and effectiveness of the proposed model. It was found that users' activities on community services provide valuable data for identifying their Interests, and the personalized search service increases users' satisfaction.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.173-177
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• 2009

With the advent of light-weight daily physiological signal monitoring sensors, intelligent inference and analysis method for physiological signal monitoring application, commercialized products and services are released. However, practical constraints still remain for daily physiological signal monitoring. Most devices provide rough health check function and analyze with randomly sampled measurements. In this work, we propose the probabilistic modeling of physiological signal analysis. This model represent the relationship between previous user measurement (history), other group`s type, model and current observation. From the experiment, we found that the personalized analysis with long term regular data shows reliable result and reduces the analyzing errors. In addition, participants agree that the personalized analysis shows reliable and adaptive information than other standard analysis method.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.11 no.3
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• pp.84-99
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• 2011

As the integrated and large-scale information is extended due to an advanced information system, a possibility of leaking out privacy increases as the time passes by. As a result, the necessity of using a privacy impact assessment (PIA) is emphasized because it can analyze and minimize the element of invasion of privacy. However, an essential audit for personal information protection is not fulfilled because most of the information system audit supervises over physical, managerial, and technical security items of system architecture area so that general items are the only things being checked. Consequently, this paper proposes that in order to minimize the invasion of personal information, the privacy impact assessment should be done. It also presents a procedure and method of personal information protection audit according to the result of the assessment. After applying the suggested method to two projects, it was confirmed that the improvements for protecting personal information were drawn from this paper.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.05a
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• pp.591-594
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• 2014

Due to the spread of personal computers and the development of network, the information age has come and a variety of information has been flooded. Accordingly, individuals and companies have been a lot of attention to information security. However personal information leaks have been happening constantly in Korea. Nevertheless, awareness of security of personal information have been treated carelessly in society. In this paper, we will survey foreign awareness of personal information, specific cases for information leaks, and coping methods.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.481-482
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• 2016

스마트 디바이스의 발전과 IoT 시대에 들어서면서 다양하고 유용한 데이터가 끊임없이 쏟아져 나오고 있다. 이러한 데이터들을 기반으로 개인화된 추천 시스템의 중요성은 높아지고 있다. 추천 시스템에서 가장 성공적인 협업적 필터링 기법은 고객에 대한 일정 수준 이상의 데이터가 존재해야 한다. 즉, 충분한 데이터가 존재하지 않는다면 정확하지 않은 추천 결과를 출력하는 희박성의 문제가 생긴다. 본 연구에서는 개개인을 구분 지을 수 있는 개인화 요인에 가중치를 두어 기존의 협업적 필터링 기법이 가지는 희박성 문제를 해결하고자 한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.35 no.8
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• pp.512-521
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• 2008

Web-based information services should be evaluated for accessibility and usability with various types of Internet Web-browsing devices, interacting with web information servers. A reliable ubiquitous Web information server, accessible and usable with a variety of Web-browsing devices (e.g. a full-browsing mobile phone), should be a unified center for personalized ubiquitous Web information services as well as for business models based on personalized advertisements. We studied an estimation of the accessibility and usability in Web interaction for personalized ubiquitous Web information services, as metrics for real-time estimation. We show empirical results based on implementation and experiments in Korea, Japan and China, using a test-bed Web site ('ktrip.net') and single-character Korean domain names (e.g. 김.net, 이.net, 박.net, 최.net, ㄱ.net, ㄴ.net ... ㅎ.net, ㅏ.net, ... ㅔ.net, ㄱ.com, ㄴ.com ... ㅎ.com).

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.68-71
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• 2008

웹 상에 정보가 폭발적으로 증가함에 따라 각 사용자에게 맞는 정보를 선별하여 제공하는 개인화 서비스는 매우 중요한 이슈가 되었다. 기존 추천시스템들은 컨텐츠 기반 필터링과 협업 필터링 기법을 기반으로 한다. 그러나 이러한 방법들은 충분히 수집된 사용자 정보를 필요로 하기 때문에, 적절한 추천이 이루어지기 까지 다소 시간이 소요되는 문제를 가지고 있다. 또한 사용자의 성향이 지나치게 편중되는 경우, 사용자의 취향변화를 반영하여 새로운 상품을 추천하는 것은 어렵다. 실제로 사용자들은 웹 사이트의 방문 목적에 따라 개인화된 상품추천을 원하기도 하고, 많은 사용자들에게 인기 있는 상품을 원하기도 한다. 본 논문에서는 사용자의 행동분석을 기반으로, 협업 필터링을 기반으로 하는 개인화된 추천과 다수의 사용자들에게 공통적으로 인기 있는 상품의 추천 비율을 동적으로 조합하여 최종 추천 상품들을 선별하는 새로운 적응형 추천 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 MovieLens의 데이터 셋을 이용하여 기존 추천기법들과 추천결과에 대한 정확도를 비교 실험하였으며, 보다 높은 정확도를 보이는 실험결과를 통해 제안시스템의 유효성을 확인하였다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.23 no.3 s.61
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• pp.91-125
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• 2006

Recent advancements in information technology and the Internet have caused an explosive increase in the information available and the means to distribute it. However, such information overflow has made the efficient and accurate search of information a difficulty for most users. To solve this problem, an information retrieval and filtering system was developed as an important tool for users. Libraries and information centers have been in the forefront to provide customized services to satisfy the user's information needs under the changing information environment of today. The aim of this study is to propose an efficient information service for libraries and information centers to provide a personalized recommendation system to the user. The proposed method overcomes the weaknesses of existing systems, by providing a personalized hybrid recommendation method for multimedia contents that works in a large-scaled data and user environment. The system based on the proposed hybrid method uses an effective framework to combine Association Rule with Collaborative Filtering Method.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.697-699
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• 2005

유비쿼터스 시대가 도래하면 언제 어디에서나 거대한 양의 컴퓨팅 서비스 및 장치들이 생활 곳곳에 스며들어 사용자의 요구를 기다리고 있을 것이며 개개인의 사람마다 사용자의 기호에 맞는 개인화된 서비스가 필요하다. 사람의 위치이동에 따라 빠르게 변화하는 다양한 서비스 환경에서는 사용자의 개입을 최소화 하여야하여 관심 여부에 맞추어서 서비스 장치 및 동작 모드를 자동적으로 결정하여야 할 것이다. 본 논문에서는 이러한 동적 환경에서 분산 에이전트 기술을 이용하여 사용자의 요구에 가장 근접한 지능형 서비스 제공을 위해 크게 세 가지 단계로 구성하였다. 첫째, 유비쿼터스 환경의 인프라구조인 스마트 공간을 가상의 시뮬레이터로 구현하여 물리적 장치 및 컴퓨팅 객체를 모델링한다. 둘째, 이기종 환경에서의 사용자의 대리인으로서 지능적인 서비스 수행을 위하여 멀티 에이전트 기반 구조를 제안한다. 마지막으로 사용자 프로파일을 통한 관심정보를 고려하여 개인화된 서비스 제공을 위한 방안을 제안한다.