• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.113-125
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• 2011

정보의 출처와 형식이 다양해지고 정보의 양 또한 많아짐에 따라 소셜 웹에서의 맞춤형 지식 생성은 더욱 어려워지고 있다. RSS(Really Simple Syndication)가 정보 수집 방법의 개선에 일조했으나, 웹에 산재된 정보를 찾아 필요한 정보들만으로 구성된 맞춤형 지식을 생성하는 것은 여전히 사용자들의 몫으로 남아 있다. 본 논문에서는 맞춤형 지식 생성의 용이성을 제고하기 위해 상황 기반 유사도를 이용한 맞춤형 지식생성 프레임워크를 제안하였다. 본 프레임워크는 기본적으로 사례 기반추론의 절차를 따르지만, 기존 사례 기반의 유사도 계산 방식이 문법적 추론에 기반했던 것과 달리, 온톨로지를 활용한 의미적 유사도를 이용한 사례 기반 추론을 활용한다. 또한 사용자 요구를 만족하는 유사사례의 보정을 위해 온톨로지를 활용한 정보 집적도 기반의 유사도 방법론을 제안하였다. 본 프레임워크에서는 첫째 비구조적인 웹 정보를 사례 형태의 구조적 정보로 변환하고, 둘째 사용자의 요구에 적합한 의미론적 유사사례를 찾은 후 셋째, 선택된 유사사례의 정보 집적도를 고려한 보정을 통해 맞춤형 지식을 생성하는 과정을 거친다. 본 논문에서는 유사도 계산에 일반적으로 활용되는 여러 방법론들과 비교를 통하여 제안한 온톨로지 기반 의미적 유사도 계산 방법론의 타당성을 입증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.287-290
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• 2017

키스트로크 다이나믹스 사용자 인증은 행위 기반 인증 방법 중의 하나로써, 사용자가 입력하는 비밀번호 혹은 PIN번호의 패턴을 분석하여 사용자를 인증한다. 비밀번호나 PIN번호가 다른 사용자에게 노출되어도 입력 패턴을 분석하여 사용자를 인증함으로써 지식기반(what you know) 인증의 단점을 보완할 수 있다. 하지만 사용자의 입력 패턴이 항상 일정하지 않고, 사용자별 터치하는 방법이 모두 다르기 때문에 모든 사용자에게서 동일한 특징을 추출하여 그 사용자의 패턴을 생성하고 인증 수단으로 사용하기에는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 사용자별 맞춤형 특징 집합과 전체 특징과의 사용자 인증 성능 변화를 실험을 통해 확인한다. 사용자별 맞춤형 특징이 전체 특징을 사용한 경우보다 평균적으로 EER 6% 이상의 성능 향상이 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.27-38
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• 2023

본 논문에서는 시간의 흐름에 따라 새로운 데이터를 지속적으로 학습하고 성장할 수 있는 연속 학습 기반 대화형 AI 에이전트를 제안한다. 연속학습 기반 대화형 AI 에이전트는 태스크 관리자 (Task Manager), 사용자 속성 추출(User Attribute Extraction), 자동 확장 지식 그래프(Auto-growing Knowledge Graph), 크게 3가지 요소로 구성된다. 태스크 관리자는 사용자와의 대화에서 새로운 데이터를 발견하면 이전에 학습한 지식을 통해 새로운 태스크를 생성한다. 사용자 특성 추출 모델은 새로운 태스크에서 사용자의 특성을 추출하고, 자동 확장 지식 그래프는 새로운 외부 지식을 지속적으로 학습할 수 있도록 한다. 한정된 데이터셋을 기반으로 학습된 기존 대화형 AI 에이전트와 달리, 본 논문에서 제안하는 방법은 지속적인 사용자의 특성과 지식 학습을 기반으로 대화를 가능하게 한다. 연속학습 기술이 적용된 대화형 AI 에이전트는 사용자와의 대화가 축적될수록 개인 맞춤형 대응이 가능하며, 새로운 지식에도 대응이 가능하다. 본 논문에서는 시간에 따른 대화 생성 모델의 성능 변화 실험을 통해 제안하는 방법의 가능성을 검증한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.399-402
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• 2011

현재의 자동번역 방식의 문제점은 대화 상대에 상관없이 항상 일정한 존대 표현을 생성하여 자동번역 결과를 부자연스럽게 만들고 앞뒤 대화 문맥을 혼란하게 만든다는 것이다. 예를 들어 대화 상대가 달라지면 동일한 원문에 대해서도 자동번역 결과는 다른 존대 표현을 생성해야 하나, 현재의 자동번역 시스템은 항상 하나의 일관된 존대 표현을 생성한다. 이 이유는 자동 번역 시스템에서 사용하는 번역지식 또는 데이터가 고정되어 있어 유동적으로 변하지 않기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 기존 자동번역의 문제점을 해결하기 위하여, 소셜 네트워크(social network)에서 제공하는 디지털 인맥 정보와 같은 비언어적 정보와 발화상의 표현과 같은 언어적 정보로부터 대화 자간의 존대 관계를 계산하여 자동번역 결과에 반영함으로써 언어 문화적 존대 차이를 자동으로 극복하는 대화 상대 맞춤형 존대표현 자동 번역 방법을 기술하는 데 그 목적이 있다.

• 한국과학교육학회지
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• 제30권4호
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• pp.487-497
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• 2010

이 연구의 목적은 교사의 교수-학습 방식(범주생성형 vs. 범주이해형)이 학생의 분류능력에 어떤 영향을 미치는지를 두뇌 수준에서 규명하는 것이다. 이를 위해 대학교에 재학 중인 24명의 건강한 오른손잡이 학생들이 이 연구에 참여하였다. 이들은 생성 집단과 이해 집단의 두 집단으로 나뉘어 12주간의 서로 다른 학습프로그램을 체험하였다. 연구 참여자들의 과제수행 과정에서의 두뇌활성을 측정하기 위하여 학습프로그램 경험 전후에 fMRI 측정과 지필 검사를 실시했다. 연구결과에 따르면, 분류범주생성 과제의 수행에서 생성집단은 교수-학습 경험 후 대뇌피질 영역과 기저핵 영역이 함께 증가되었으며, 선택-갈등과 관련된 전두피질 영역과 해마옆이랑의 활성감소가 나타났다. 반면 이해집단은 의미 있는 활성변화가 나타나지 않았다. 분류범주이해 과제의 수행에서는 이해집단이 교수-학습 경험 후 대뇌피질 영역과 해마옆이랑의 활성증가가 있었으며, 우측 전두피질부와 소뇌의 활성감소가 있었다. 이와 같은 사실은 특정 교수-학습 양식에 의해 학생이 경험하는 학습양식은 이와 관련된 학생의 특정 두뇌 시스템의 발달을 강화 혹은 약화 시킬 수 있게 된다는 것을 보여준다. 아울러 이러한 연구결과는 두뇌 맞춤형 과학적 분류 학습프로그램 개발을 위한 근거자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 정보와 통신
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• 제32권11호
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• pp.12-20
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• 2015

최근 의학 기술이 눈부시게 발전함에 따라 사람들은 수명이 연장되고 삶의 질 향상에 많은 관심을 가지게 되었다. 더욱이 혁신적인 디지털 기술 발전과 함께 다양한 웨어러블 기기와 수많은 헬스케어 어플리케이션이 출시되고 있으며, 이들은 어떻게 하면 개인의 성향이나 체질에 잘 맞는 맞춤형 (개인화) 서비스를 제공할 수 있을 것인가에 관심을 두고 진화하고 있다. 따라서 IoT 환경의 일상생활에서 입력되는 센서 데이터의 수집, 처리, 가공 기술, 일상 행위 및 라이프 스타일 인지, 지식 획득 및 관리 기술, 개인화 추천서비스 제공, 프라이버시 및 보안을 통합적으로 지원할 수 있는 프레임워크 개발에 대한 요구가 증대되고 있다. 이에 본 고에서는 저자가 개발중인 개인 맞춤 건강 및 웰니스 서비스를 제공하는 마이닝 마인즈 프레임워크를 소개한다. 마이닝 마인즈는 현존하는 최신 기술의 집약체로 개인화, 큐레이션, 빅 데이터 처리, 클라우드 컴퓨팅의 활용, 다양한 센서 정보의 수집과 분석, 진화형 지식의 생성과 관리, UI/UX를 통한 습관화 유도 등 다양한 요소를 포함한다. 그리고 건강 및 웰니스 프레임워크 요구사항 분석을 통해 마이닝 마인즈가 이러한 요구를 충족시킬 수 있으며, 개발된 프로토타입을 통해 개인화 서비스의 발전 가능성을 입증하고 향후 나아가야 할 방향을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.792-793
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• 2024

RAG는 정보 검색과 셍성 모델을 결합하여 주어진 주제나 질문에 관련된 지식을 생성하는 방법이다. 본 연구는 RAG의 성능을 높이기 위해 문서 내 문장의 평균 길이에 따른 청크의 크기와 오버랩 크기를 비교하여 최적화한다. 이를 통해 참조 문서의 특징에 맞춘 RAG를 개발할 수 있고, 다양한 종류의 글에 대해 맞춤형 답변을 제공할 수 있을 것으로 예상된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.408-411
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• 2016

애플리케이션에서 고객들에 의해 생성된 평가정보는 해당 콘텐츠에 대한 고객별 선호도 정보로 볼 수 있기 때문에, 개인에게 맞춤형 추천 시스템을 설계하기 위해서 매우 중요하다. 현재 추천 시스템 분야에서 가장 많이 사용되고 있는 사용자 기반 추천 시스템은 사용자의 평점 정보만을 가지고 유사도를 측정하여 추천에 사용하고 있다. 그러나 이러한 평점 정보만을 가지고 사용자 유사도를 도출하는 것은 정밀하지 못할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 사용자의 평점 정보 뿐만 아니라 콘텐츠의 내용을 활용하여 사용자의 선호 콘텐츠를 지식구조의 형태로 나타냄으로써 콘텐츠와 사용자의 관계를 유기적으로 표현하였다. 이와 같은 사용자의 지식구조를 바탕으로 사용자간의 유사도를 평가하고 추천에 활용하였고, 실험결과 제시된 방법으로 더 우수한 성능을 얻을 수 있는 것으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2013년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.263-264
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• 2013

기존의 도서관 정보서비스는 도서관 업무담당자에 의한 1:n 방식의 온라인 지식서비스만을 강조하였다면 스마트 도서관시스템에서는 빅데이터를 통해 지식을 생성, 검증, 분류하여 지능형지식, 실감형지식, 맞춤형지식, 체험형지식 등을 제공할 수 있다. 또한 빅데이터를 활용한 다자간 콘텐츠 공유, 상호 의견 교환이 가능하며, 집단지성에 의해 구축되는 학습 콘텐츠 및 지식 베이스는 국가의 지식자원 경쟁력을 향상시킬 수 있으며, 차세대 이러닝 환경에서의 지능형 튜터링을 통해 창의적 인재육성, 공교육의 질적 향상, 사교육비 절감, 교육 기회 균등 배분, 지역 및 계층 간 위화감 해소 등 국가정책 목표 실현할 수 있다. 제안된 빅데이터 기반의 스마트도서관 정보서비스시스템에서는 멀티테넌트 환경에서 구현이 가능한 핵심요소들을 개발하였다. 그러므로 초기 투자비용이 거의 없고, 쉽고, 간편하며, 저비용 IT 서비스가 가능한 SaaS 기반의 소프트웨어 온-디멘드 방식의 서비스 모델로 시스템을 구현하였다. 또한 연결방식으로는 N고객:1인스턴스, 제공 프로그램은 동일한 코드 사용, 커스터마이징은 고객이 테넌트별 환경 설정을 통해서 직접 수정가능, 데이터는 테넌트별 자료를 공유해서 사용할 수 있으며 기존의 디지털도서관 시스템 서비스의 단점을 해결할 수 있도록 성능을 개선하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.316-318
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• 2019

최근 고령화사회의 진입으로 건강수명이 이슈가 되고 있으며 삶의 질 향상을 위한 지속적 건강관리에 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 사용자들의 편리한 건강관리를 위한 사용자 맞춤형 건강정보 추천 앱 시스템을 구현하였다. 사용자는 생활습관, 질병, 신체조건 등의 기본 정보를 입력하고 입력된 사용자의 PHR(Personal Health Record)는 서버에 저장된다. 저장된 다수의 사용자들을 PHR프로파일에 따라 유사한 군집으로 분류하여 유사 사용자들에게 헬스케어 관련 콘텐츠를 제공하고자 하였다. 사용자의 PHR에 따른 유사군집의 생성을 위하여 K-Means 클러스터링을 적용하였으며 지식베이스에 저장된 건강정보 콘텐츠들을 맞춤형으로 제공하기 위하여 개미군집 알고리즘을 사용하였다. 개발된 앱은 사용자의 PHR 프로파일로 분류된 군집에 따라 위험한 질병, 개선해야 할 생활 습관 등에 대한 정보를 제공하여 사용자의 자가 헬스케어에 활용될 수 있다.