• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.684-687
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• 2013

빅데이터 환경은 수많은 데이터의 조합으로 가치를 발견하여 이를 활용하는 것이다. 이러한 환경의 전제조건은 데이터의 공개 및 공유 개방이 될 것이다. 하지만 데이터 공개 시 개인정보와 같은 정보가 포함되어 법적 도덕적인 문제나 공개된 정보의 범죄 활용 등 2차적인 피해가 발생할 수 있어 데이터 공개 시 개인정보에 대한 익명화가 반드시 필요하다. 하지만 익명화된 데이터는 다른 정보와 결합을 통하여 재식별되어 비익명화 될 가능성이 항상 존재한다. 따라서 본 논문에서는 데이터 공개 시 익명화된 데이터를 공개하기 전에 재식별성에 대한 위험을 평가하는 테스트 방법론을 제안한다. 제안하는 방법론은 실제 테스트를 수행하는 3가지 과정 및 테스트 레벨 설정과 익명화 시 고려해야 할 부분으로 이루어져 있다. 제안하는 방법론을 통하여 안전한 데이터 공개 환경이 조성되어 빅데이터 시대에 개인정보에 안전한 데이터 공유와 개방이 이루어질 것으로 기대한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.673-676
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• 2009

In this paper, we describe CAMAR Companoin, a context-aware mobile AR system that provides a user-adaptive assistance with an augmented picture according to the user's context in smart space. It recognizes physical objects and tracks the movement of those objects with a camera embodied to a mobile device. CAMAR Companion observes a mobile user's context, which is sensed by various kinds of sensors in environments, and infers user preference for the content in the situation. It recommends multimedia content relevant to the user's context. It overlays selected content over associated physical objects and enables the user to experience the content in a user-centric manner. Furthermore, we have developed the prototype to illustrate how our system could be used for a mobile user's well-being care applications in smart home environments. In this application, we found that our system could perceive a user preference even though a user's context is changed dynamically, and then adapt the multimedia content with respect to the user's context effectively. As such, the proposed user-adaptive system has the potential to play an important role in developing customized user interfaces in mobile devices.

• 정보화사회
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• s.16
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• pp.52-57
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• 1989

오늘날 개인정보를 둘러싼 문제는 세계적 관심으로 부상하고 있다. 정보처리 정보통신기술의 비약적인 발전으로 대량의 데이터 수집과 가공이 가능하고 소비생활의 개성화. 다양화에 대응하기 위한 기업들의 개인정보 수집 열기는 날로 뜨거워지고 있다. 우리나라도 국가 기간전산망 구축이전에 프라이버시보호법이 제정, 시행될 전망이다. 따라서 고속으로 변화하는 정보관리환경에 적절히 대응하고 건전한 정보화사회의 구현을 위한 개인정보보호법 제정을 위해 지난해 12월 9일 제정된 일본의 행정기관보유 전자계산처리에 관한 개인정보보호법을 소개한다.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.9 no.2
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• pp.109-121
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• 2004

In this paper, we propose a system that generates a new customizing information for customer with classification and analysis in detail and provides customized information to individual customers automatically. A proposed system generate preference information and preference e-mail format as analysis and calculate that e-mail open rate and mouse event information. Using generated interesting information and preference e-mail format, individual customer's interest information according to e-mail standard and format that customer prefers through agent automatically recompose and push to customer. From experiment, the designed and implemented system showed high e-mail open ratio and user's satisfaction in performance assessment.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.01a
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• pp.75-79
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• 2011

본 논문에서는 센서를 활용하여 개인의 위치 및 상황 정보를 수집하고 패턴을 분석하여 이에 따라 동적으로 서비스를 제공하는 상황인식 TV 프로그램 추천 및 제어 시스템(CAPUS)을 제안하였다. 상황인식기반 TV 응용서비스를 위하여 개인화(Personalization)기술에 적용을 할 수 있는 사례로 TV채널 추천을 예로 실험하였다. CAPUS는 유비쿼터스의 큰 축이라 할 수 있는 개인화기술을 구현할 수 있는 시스템으로 그 규모가 무척 크며 방대하다 할 수 있다. 본문에서 제안한 CAPUS는 사용자의 정보를 수집하는 에이전트, 분석하는 에이전트, 필터링하는 에이전트 등 다양한 소프트웨어와 알고리즘이 필요하다. 사용자의 정보를 동적으로 수집 및 분석하고 생성한 후에 이를 활용하여 사용자에게 다시 서비스를 제공하는 기술이 CAPUS의 핵심이라 할 수 있다. 데이터의 분석을 통해 비슷한 행동이나 상황을 파악할 수 있으며 사용자에게 맞는 서비스를 제공할 수 있게 된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.682-684
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• 2005

본 논문에서는 시각적 웹페이지 세그멘테이션 기법을 웹 콘텐츠 변환에 적용하고 이를 사용하여 이동기기에 적합한 개인화 기법을 제안한다. 웹페이지를 사람이 시각적으로 구분하는 것과 유사한 블록으로 나누고, 각 블록의 속성을 파악하여 불필요한 블록은 필터링한다. 그리고 실제 내용을 나타내는 블록의 주제를 추출하여 휴대장치에 제공하는 효율적인 콘텐츠 적응화 기법을 제시한다. 또한 개인화된 콘텐츠를 제공하기 위해 적응화 과정에서 학습을 기반으로 사용자가 선호하는 정보만을 제공할 수 있는 개인화 기법을 제시한다.

• Asia Marketing Journal
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• v.4 no.1
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• pp.25-54
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• 2002

본 연구는 개인주의-집단주의 문화 개념을 도입하여, 타인의 의견이나 집단규범이 내포된 합의정보와 제품의 속성이 나타난 속성정보가 불일치한 상황에 접했을 때 개인의 문화지향성에 따라 정보의 수용과정에 차이가 있는지를 탐구하였다. 본 연구는 접근성-진단성 프레임웍에 근거하여 정보의 수용과정 모델을 개발하고 이를 중국 및 한국의 개별소비자차원에서 검증하였다. 본 연구의 실증분석 결과, 소비자의 개인주의-집단주의 성향에 따라 불일치 정보의 수용과정이 다르게 나타났다. 집단주의 성향의 소비자들은 합의정보의 합의성 지각수준을 높게 지각할수록 합의정보의 집단자아 접근성과 집단동조 진단성 수준이 증가하여 집단의견수용의도가 높아지는 것으로 밝혀졌으며, 속성정보의 속성성 지각수준을 높게 지각할수록 속성정보의 개인자아 접근성과 개인화가치 진단성이 증가하여 개인의견반영의도가 높아지는 것으로 나타났다. 한편, 개인주의성향의 소비자들은 속성정보의 속성성 수준을 높게 지각할수록 개인화가치 진단성 수준이 높아져 개인의견반영의도가 높아지며, 합의정보의 합의성 수준을 높게 지각할수록 집단자아 접근성 수준이 높아져 집단의견수용의도가 높아지는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.649-651
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• 2005

웹에 분산된 모든 웹 페이지는 구조가 서로 다르다. 시멘틱 웹 환경은 이형적인 구조를 갖는 웹 페이지들의 메타데이터를 바탕으로 시멘틱 검색이 가능하다. 그러나 일반적으로 사용자의 요구에 따른 시멘틱 검색은 상황에 따라 엄청난 수의 검색 결과를 내놓는다. 따라서 검색 결과에 대해 각 사용자에 맞는 검색 결과 순위를 적용할 필요가 있다. Culture Finder는 시멘틱 웹 검색 에이전트들이 개인화된 문화 정보를 검색할 수 있도록 도움을 준다. Culture Finder는 웹에 존재하는 각 웹 페이지에 대한 메타 데이터를 작성하고, 시멘틱 검색을 이행하며, 사용자 프로파일을 기반으로 삼아 검색 결과일 대한 순위 점수를 계산한다. Culture Finder에는 개인화된 시멘틱 검색을 효율적으로 실행하기 위해 중요한 5가지 기법이 적용되었다. 사용자의 검색 행위로부터 사용자 프로파일을 생성하기위한 기계 학습기법, 시멘틱 웹 검색 에이전트를 위한 효율적인 시맨틱 검색 기법, 사용자 질의의 효과일인 파악을 위한 질의 분석 기법, 각 사용자에게 적합한 검색 결과를 제공하기 위한 순위 적용 기술, 메타데이터를 생성화기 위한 상위 온톤로지 표현 기법. 본 논문에서는 Culture Finder의 구조를 통해서 시멘틱 개인화 검색에 적용되는 여러 가지 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.1013-1016
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• 2005

오늘날 컴퓨터와 네트워킹의 향상된 기술을 이용하여 학습하는 e-learning이 제공되며 앞으로 수요는 늘어날 것으로 예상된다. e-learning이 성공하기 위해서는 사용자에게 개인화된 학습 제공이 중요하며 개인화된 학습을 제공하기 위한 e-learning이 연구되고 있다. 논문에서는 프로그래밍 학습을 위한 e-learning을 고려한다. 프로그래밍의 이해를 높이려는 연구는 계속되어 왔으나 프로그램의 부분적인 이해를 높이는 연구만이 이루어지고 있다. 논문에서는 프로그램 실행의 시각화를 통해 프로그램의 전체적인 실행 과정에 대한 이해를 높여 주는 시스템을 개발한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.636-639
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• 2004

본 논문은 웹 도큐먼트를 기반으로 사용자에게 의미 있는 정보를 찾아주기 위한 연관 객체 추출 기법인 PMPL(Personalized Multi-Strategey Pattern Loaming) 시스템을 제안하고자 한다. PMPL 모듈은 인터넷의 정보를 여과하여 필터링하고, 사용자 개인화의 키워드를 중심으로 연관된 객체를 추출한다. 이때 연관된 객체 추출 시 대용량 데이터에서 시간적, 공간적면에서 효율적인 연관 탐색 기법인 Fp-Tree와 Fp-Growth 알고리즘을 적용시켰으며, 연관규칙 탐색을 보완하기 위해 가중치 기법인 만유인력 기법을 적용시켰다. PMPL 시스템을 실행한 결과 개인화된 사용자 중심어 기초로 기존의 단일 학습 기법에 비해 더 많은 의미 있는 연관 지식을 추출한 결과가 보였다.