현대인들의 건강한 식생활에 대한 관심이 높아짐에 따라 식단 관리의 중요성이 부각되고 있다. 이에 따라 식단 관리 서비스를 제공하는 시스템이 등장하고 있다. 하지만 기존의 많은 앱들은 복잡하고 시간이 많이 소요되는 입력방식으로 사용자들의 지속적인 앱 사용에 걸림돌이 되었다. 또한 사용자에게 실질적으로 필요하고 유용한 정보를 제공하지 않는다. 따라서 빠르고 쉬운 식단입력으로 즉각적이고 유의미한 정보를 제공하는 시스템이 필요하다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 음성인식, 글자인식 등의 다양한 입력방식을 이용하여 편리한 식단입력이 가능하고 입력된 식단을 통하여 식품 영양학적 분석을 하는 모바일 앱이다. 또한 제안한 모바일 앱은 실시간으로 사용자의 식사 계획 및 결정에 활용 가능한 정보를 제공한다.
현재의 키워드 입력방식의 정보검색 서비스는 사용자에게 다량의 정보검색 결과를 제공하여 사용자가 다시 정보를 선별하는 어려움을 준다. 본 논문은 사용자가 원하는 정보를 검색하고, 검색된 수많은 정보를 퍼지개념을 적용한 자동분류 알고리즘을 이용하여 정보를 제공하는 SDI(Selective Dissemination of Information)서비스를 설계한다. 즉, SDI서비스는 사용자가 User Profile에서 원하는 정보검색 분야에 대한 정보를 입력하면, 인터넷에 산재된 정보를 로봇을 이용하여 검색하고, 퍼지개념을 이용한 자동분류 알고리즘으로 검색된 정보를 자동 분류 및 선별하여 사용자에게 자동으로 정보를 제공하는 서비스이다.
에디터 환경에서 사용자가 문법적으로 불완전한 문장을 입력하면, 에디터는 오류를 발견하고 적절한 오류 처리 루틴을 실행하게 된다. 대부분의 에디터는 에러를 발견하면 에러 발생 여부를 사용자에게 알리고, 에러 위치를 하이라이트 시켜 사용자가 오류를 수정할 수 있도록 해준다. 에디터 환경에서의 사용자 입력은 입력 부분의 왼쪽, 오른쪽에서 완전하지 못한 형태로 입력될 수 있다. 그러나, 기존 오류 처리 방법은 불완전한 문장에 대해 에러 처리만을 통보할 뿐 계속적인 파싱을 보장하지 못한다. 본 논문은 파서가 문법적으로 불완전한 입력 문장을 해당 문법에 따라 올바로 인식하고, 누락된 문법 심벌을 찾아 파스 트리의 부족한 부분을 완성함으로써 계속적인 파싱을 보장할 수 있는 파싱 방법을 제안한다. 제안된 방법을 통해 사용자는 입력의 문법 오류에 대한 부담을 줄일 수 있고, 불완전한 입력에 대한 계속적인 파싱을 보증 받을 수 있어 파싱 효율을 높일 수 있다.
자동 띄어쓰기는 띄어쓰기가 되어있지 않은 문장에 대하여 띄어쓰기를 해주거나, 문장에 있는 잘못된 띄어쓰기를 교정하는 것을 말한다. 기존의 자동 띄어쓰기 연구는 주로 모든 음절을 붙인 후 새로 띄어쓰기 태그를 입력하는 방법을 사용하여 사용자가 입력한 올바른 띄어쓰기 정보를 활용하지 못하였다. 따라서 본 논문에서는 모두 붙여 쓴 문장에 공백을 넣어주는 띄어쓰기 삽입 모델과 사용자의 입력 정보를 이용하여 문장의 띄어쓰기 오류를 교정해주는 오류교정 모델이 결합된 통합모델을 제안한다. 제안된 모델은 에러율 10%일 때 F1-score가 98.85%까지 향상되었다.
본 논문에서는 사용자의 위치 정보를 입력받아 근처에 위치한 식당이나 어트랙션 장소를 추천하는 사이트를 구현하고 이를 제안한다. 웹 페이지를 통해 사용자의 위치정보를 입력 받고, SNS에서 추천하는 장소를 크롤링하여 데이터베이스를 구축하고 분석하여 식당과 어트랙션 장소를 추천해 준다. 추천 장소는 사용자에게 지도를 이용하여 그 위치를 보여주며 지도 위에 추천 장소의 간략 정보를 표시한다.
정보검색시스템은 사용자의 질의를 입력받아 사용자가 원하는 정보를 검색해주는 시스템을 의미한다. 그러나, 대부분의 정보검색시스템은 단어와 연산자의 조합으로 이루어진 질의를 입력받아 문서를 검색해 주고, 사용자는 그 문서들 중에서 원하는 정보를 다시 찾아내야 한다. 본 논문에서는 영어 자여어질의를 입력 받아 사용자가 원하는 정보에 좀 더 근접한 형태의 답으로서 제한된 길이의 짧은 답을 제시하는 시스템을 구현한다. 시스템은 크게 질의분석단계, 문서검색 및 분석단계, 정보추출단계의 세 단계로 나눌 수 있다. 사용자 질의분석단계에서는 의문사 정보와 오토마타, 시소러스 범주 정보를 이용하여 질의에 대한 정답이 될 수 있는 단어의 속성을 예측하였다. 문서분서단계에서는 정답이 될 수 있는 단어의 후보를 선정하기 위해서 시소러스의 범주정보를 사용하였고, 선정된 정답후보중에서 정답을 추출하기 위해 각 후보단어의 질의단어와의 평균거리가중치, 범주간유사도, 공기질의어비율을 사용하였다. 실험을 통해 평균거리가중치만을 이용하는 것 보다 범주간유사도와 공기질의어비율을 함께 이용하는 것이 성능의 향상을 보였다.
본 연구에서는 통신망 관로도상 정보의 자동인식 및 사용자의 반자동 입력으로 전자 통신망 도면을 작성하고 통신망의 설비정보를 관리자에 의해 입력하여 데이터베이스화하고 통신망 설비의 관리에 이용할 수 있는 시스템을 개발한다. 이를 위해 먼저 손으로 작성된 관로도에서 버튼 업(botton up) 처리로 범례정보에 속하는 기호 정보와 선로 정보를 자동인식하고 기타정보는 사용자가 반자동 입력하여 이를 기초로 새로운 전자 통신망 관로도를 작성한다. 또한 통신망 설비의 관리에 기초가 되는 문자정보는 관리자의 요구에 따라 입력하여 통신망 설비의 관리에 사용할 수 있도록 데이터베이스화 만다. 본 방법에서는 통신망 관로도가 갖는 사전정의 충분한 이용과 기타 정보의 반자동 입력으로 도면의 복잡도에 관계없이 자동화된 도면을 얻을 수 있다. 또한 설비정보는 관리자에 의해 반자동으로 추가되어 관리되므로 통신망 설비를 용이하게 관리하는 기초가 된다. 시스템 구축을 통하여 그 결과를 고찰한다.
최근 인터넷 상의 개인정보의 유출로 인한 피해가 급증하면서, 인터넷 상에서 사용하는 사용자 정보 관리 문제가 크게 대두되고 있다. 이들을 해결하기 위하여 여러 Identity 관리 시스템이 등장했다. 이들 중 OpenID는 사용자 중심의 Identity 관리 기술이며, url을 기반으로 하는 사용자 정보 제공 시스템이다. 기존의 웹 서비스는 입력된 사용자의 정보를 각각 저장하여 관리하는 반면, OpenID는 OpenID를 지원하는 특정 사이트를 지정함으로써 그곳에서 사용자의 정보를 제공하는 것이 특징이다. 하지만 이런 분산화된 사용자의 정보는 웹서비스에서 필요하는 사용자에 정보에 따라 각각 다른 url를 입력해야 한다. 이와 같은 방법은 기존의 각 사이트마다의 아이디와 패스워드를 알아야 하는 것과 같은 현상을 초래할 수 있다. 본 논문을 통해 구현한 서비스는 웹 서비스에서 요구하는 사용자의 정보에 따라 동적으로 사용자 정보제공자를 선택하거나 필요한 정보만을 요청함으로써 하나의 url만으로 원하는 모든 웹 서비스를 이용할 수 있도록 한다.
최근 모바일 기기의 사용이 활발해지고 있고 모바일 기기에서의 입력방식은 터치스크린을 이용한 입력방식이 주로 이용되고 있다. 또한 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 사용자 급증의 영향으로 모바일 기기를 이용한 소셜 네트워크 서비스의 사용자 수 역시 급증하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 서비스에서 타인에게 사용자의 감정을 더 쉽게 전달 할 수 있도록 사용자에게 스케치 정보를 입력받아 사용자의 감정을 표현하는 한 장의 자연스러운 그림을 생성하고 모바일 환경에서 사용자가 더 쉽게 스케치 정보를 완성할 수 있도록 하는 유저 인터페이스를 제안한다.
본 논문은 기존의 귀납적 결정 트리 방식에서의 문제점 개선을 통한 사용자 관심 프로파일 구축을 목적으로 한다. 특히 사용자 관심 프로파일의 정확도 향상을 위한 속성 선택에 대한 연구에 초점을 맞추고 있다. 사용자의 관심, 비관심 문서를 대상으로 사용자 관심 키워드를 생성하고 이를 바탕으로 초기 문서들을 재표현한다. 재표현된 문서를 입력 집합으로 하여 기계학습을 진행한다. 본 논문의 의사 결정 트리 생성 알고리즘은 입력 집합을 클래스별로 가장 잘 나누는 속성을 선택하여 노드를 구성하는 면에서는 기존의 알고리즘과 같다. 그러나 기존의 의사 결정 트리 알고리즘에서는 hill-climbing.방식을 사용함으로써 사용자의 관심을 나타내는 중요한 단어가 사용자 관심 프로파일에서 숨겨질 경우가 발생한다. 이를 최소화하기 위해 특징 추출을 통해 선택된 속성을 그대로 학습의 입력 데이터로 사용하는 것이 아니라 입력데이터를 가장 잘 나누는 속성과 그 다음 속성을 대상으로 disjunctive 연산을 통해 새로운 속성을 생성하여 이것을 속성 집합에 포함시키고 이를 학습의 입력 데이터로 이용한다. 이와 같이 disjunctive operator를 이용하여 새로운 속성을 의사 결정 트리 형성 시 이용하면 사용자의 중요한 관심을 포함하는 의미 있는(semantic) 사용자 관심 프로파일 구축이 가능해지고, 사용자 관심 프로파일을 기반으로 사용자가 관심 있는 문서를 제공할 수 있는 개인화 서비스를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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