• 한국지리정보학회지
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• 제14권1호
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• pp.49-58
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• 2011

최근의 지리정보서비스는 모바일 환경의 확장을 기반으로 점차 사용자의 관심, 취향을 고려한 개인화 지향형 서비스를 제공하는 단계로 발전하고 있다. 기존의 지리정보서비스는 범용적이고, 다수의 사용자를 위한 정보를 제공하는데 비해 개인화 지향형 서비스를 위한 지리정보서비스는 사용자의 관심지(POInt of Interest)를 중심으로 개인의 선호 정보, 관심지, 우선 순위 지정 등을 통해 구체적이고 부가적인 속성정보를 제공함으로써 사용자의 기호에 맞는 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 개인화 지향형 지리정보 제공 서비스를 위한 지리정보 검색 서비스 모듈의 개발 내용을 기술한다. 제안하는 사용자 지향형 지리정보 검색 서비스는 사용자 선호 프로파일과 다중 네트워크를 통한 POI정보 획득, 이에 따른 서비스 플랫폼 구조와 구현 내용으로 구성되어 있다. 제안한 내용은 최적 주유소 탐색 서비스를 사례 연구로 구현하여 검증하였고, 구현된 서비스 모델은 음식점, 주유소, 편의점 등의 테마별 서비스에 확장 가능하다.

• 정보보호학회지
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• 제20권2호
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• pp.27-31
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• 2010

클라우드 컴퓨팅은 인터넷 기술을 활용하여 IT 자원을 서비스로 제공하는 컴퓨팅으로 최근 많은 관심을 받고 있다. 클라우드 컴퓨팅이 널리 사용되기 위해서 해결해야 할 첫 번째 문제는 보안인 것으로 조사된바 있다. 클라우드 컴퓨팅의 보안은 사용자의 영역에 따라 개인 사용자와 기업 사용자 분야로 나눌 수 있으며, 개인 사용자는 익명성에 관심을 두고 있고, 기업 사용자는 컴플라이언스에 관심을 두고 있다. 클라우드 컴퓨팅은 플랫폼, 스토리지, 네트워크, 단일로 구성되어 있고, 각각의 위치에서 필요한 보안기능이 따로 존재한다. 본 고에서는 클라우드 컴퓨팅의 보안 이슈, 사례, 표준, 연구 방향에 대하여 기술한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.60-69
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• 2017

최근 인터넷과 스마트 폰의 발달로 사용자들 사이의 관계를 통해 다양한 정보를 생성하고 공유할 수 있는 소셜 미디어 서비스가 활발히 이용되고 있다. 특히 정보의 양이 방대해지고 신뢰할 수 없는 정보가 증가함에 따라 사용자에게 필요한 정보를 제공해 줄 수 있는 전문가 추천 기법에 대한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 사용자의 관심 분야, 인적 관계, 응답 품질을 고려한 전문가 추천 기법을 제안한다. 사용자의 관심 분야는 사용자가 소셜 네트워크상의 활동을 분석해 최신의 사용자의 관심 분야 지수를 판단한다. 사용자의 인적 관계는 소셜 네트워크상의 같은 관심분야의 사용자만을 추출하여 인적 관계를 구축하여 인적 관계 지수를 판단한다. 사용자의 응답 품질은 사용자의 응답 속도와 응답 내용을 고려하여 응답 품질 지수를 판단한다. 마지막으로 사용자의 관심 분야, 인적 관계, 응답 품질을 합하여 사용자의 전문가 지수를 판단하고 사용자의 질의를 분석하여 질의와 전문가 그룹을 매칭하여 전문가를 추천한다. 다양한 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 성능이 우수함을 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.113-124
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• 2017

기존의 소셜 검색은 사용자의 프로파일의 최신성과 유사한 사용자의 관심사를 고려하지 않기 때문에 검색 결과가 사용자에게 적합하지 않다는 문제가 있다. 이에 따라 시간적 속성과 다른 사용자의 관심사를 고려한 소셜 검색 연구가 요구되고 있다. 본 논문에서는 시간에 따른 최근 관심사, 사용자와 유사도가 높은 사용자들의 관심사를 고려한 소셜 검색 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사용자의 최근 관심사를 고려하기 위해 소셜 미디어 사용자의 활동 정보를 분석한다. 다른 사용자들의 관심사를 분석한 정보와 결합하여 랭킹을 수행함으로써 검색 결과의 만족도와 정확성을 향상시킨다. 성능평가를 통해 제안하는 소셜 검색 기법이 기존 기법에 비해 성능이 우수함을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.1628-1633
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• 2014

본 연구는 스마트폰환경에서 사용자의 관심주제와 읽기습관을 분석하여 읽기 습관을 분석하여 관심 있는 뉴스기사를 추천 시스템을 제안하였다. 사용자가 직접 관심영역의 가중치를 정함으로서 관심주제의 기사를 우선적으로 보여 주어 사용자가 쉽게 관심기사를 읽을 수 있도록 하였다. 또한 사용자가 사회적으로 이슈가 되는 기사에 관심을 갖는 경우 이를 반영하기 위해서 단순히 기사를 클릭하고 읽지 않은 경우는 가중치를 낮게 설정하였으며, 기사를 끝까지 스크롤을 하고 기사를 끝까지 읽은 경우는 가중치를 높게 설정하였다. 특정 분야의 기사를 자주 읽은 경우는 XML의 구조정보를 사용하여 관심주제영역의 가중치를 높게 설정함으로써 관련분야의 기사를 우선적으로 볼 수 있도록 하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권3호
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• pp.248-256
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• 2000

본 논문은 웹을 이용해 정보를 검색하는 사용자의 관심도를 사용자 프로파일로 구축하여 구체적이고 정확한 사용자 관심 정보를 제공하는 개인 웹 에이전트를 구축하는데 목적을 두고 있다. 사용자에게 웹 검색 행위를 감시하는 모니터 에이전트에 자신의 관심도를 직접 기술하여 관심문서 정보를 구축하고 이에 대한 정확도를 향상시키기 위한 여러 키워드 추출작업을 수행한다. 추출된 키워드는 학습서버의 작업에 의해 사용자별 프로파일을 생성하여 이를 사용자가 확인 및 편집할 수 있게 하였다. 본 논문에서 구현하고자 하는 웹 에이전트의 사용자 프로파일 구축작업에는 사용자 관심 문서 정보의 정확한 키워드추출작업과 학습 작업이 매우 중요하다. 이에 본 논문에서는 키워드 추출에 적용되는 여러 가중치 설정작업에 대하여 중점적으로 다루며 적용된 귀납적 기계학습에 대하여 알아본다. 이로써 구축된 사용자 프로파일은 관심 문서를 검색하는데 적절한 정보를 제시한다. 이에 따라 사용자 프로파일을 본 웹 에이전트에서 구현한 사용자 적응형 웹 검색 에이전트와 사용자 적응형 푸쉬 에이전트에 적용하여 사용자에게 적합한 서비스를 제공한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권11호
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• pp.706-712
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• 2015

최근 모바일 서비스에서 콘텐트를 요약 정보가 담긴 리스트 형태로 제공하는 경우가 증가하고 있다. 이에 따라 사용자가 콘텐트에 관심이 있어도 별점이나 클릭과 같은 명시적 혹은 암묵적 관심을 표현하지 않고 요약 정보를 통해 콘텐트를 소비하는 잠재 관심 표현이 대다수를 차지하게 되었다. 따라서 사용자의 관심을 파악하기 위해서는 잠재 관심 콘텐트의 추론이 필수적이다. 본 연구에서는 사용자의 모바일 상의 콘텐트 소비 로그 패턴을 분석하여 잠재 관심 콘텐트를 추론하는 기법을 제안한다. 특히, 실제 서비스에 적용 시 잘못된 관심 추론은 치명적일 수 있다는 점에서 추론의 정밀도를 극대화시키기 위해 서로 다른 특성을 반영한 다수의 분류기가 모두 동의한 경우에 잠재 관심 콘텐트로 추론하는 만장일치 앙상블 방식을 도입한다. 자체 제작한 어플리케이션으로부터 콘텐트 소비 로그를 수집하였으며 이를 이용하여 제안 방법론의 우수한 성능을 확인하였다. 이러한 잠재 관심 아이템의 정확한 도출은 사용자의 관심에 기초한 추천 시스템과 같은 개인화 서비스의 질 향상에 기여할 것이다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권3호
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• pp.471-477
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• 2018

시간의 변화에 따라 사용자의 관심도는 변화한다. 이 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 연령, 시기, 계절 등에 따라 변화하는 사용자의 서비스 관심도를 고려하기 위하여 서비스에 대한 관심도를 동적 가중치로 부여하여 사용자에게 적합한 서비스를 추천하기 위한 방법을 제안한다. 사용자에게 제공한 서비스 이력 데이터를 기준으로 시기나 연령에 따른 일반적인 서비스 규칙을 저장하고, 실시간으로 변화하는 서비스의 관심도를 고려한 최신의 서비스 규칙을 지속적으로 추가하여 사용자의 관심 변화를 반영하는 서비스를 제공하기 위한 방법이다. 이를 위해 사용자에게 제공하는 일련의 서비스는 트랜잭션으로 고려하고 서비스는 항목으로 고려하여 서비스의 연관관계를 그래프로 표현하고, 이를 기반으로 빈발 서비스 항목을 발견한다. 발견된 빈발 서비스 항목은 사용자에게 유용한 최신의 정보 서비스를 의미한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권2호
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• pp.101-108
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• 2014

최근 들어, 소셜 네트워크 서비스를 통한 멀티미디어 콘텐츠의 열람과 공유가 보편화됨에 따라, 사용자의 관심이나 특징에 부합되는 콘텐츠의 효과적 제공에 대한 욕구가 높아지고 있다. 특히, 생성되는 콘텐츠의 방대한 양을 고려할 때 적합한 콘텐츠의 효과적 선택이 사용자의 만족도를 크게 좌우하게 된다. 예를 들어, 사람간의 관계에 기반하여 관심 콘텐츠를 제공하는 방법의 경우 신뢰성이 어느 정도 보장되기 때문에, 사용자의 효과적인 열람이 가능하다. 대표적인 소셜 네트워크 서비스인 Facebook에서 제공하는 Facebook 페이지는 관심사에 대한 콘텐츠를 획득할 수 있는 공간이지만, 사용자는 제공되는 콘텐츠의 양이 너무 많아 원하는 목적에 맞게 콘텐츠를 획득하기 어렵다. 본 논문에서는, 개인 사용자의 관심에 따라 Facebook 페이지 콘텐츠를 순위별로 선정하여 대표 콘텐츠를 제공하는 기법을 제안한다. 사용자 간의 친밀도를 이용해 사용자를 관심 분야에 따라 그룹화하고, 그룹화 된 사용자들에게 Facebook 페이지 콘텐츠를 중요도 순위별로 선택하여 사용자에 제공한다. 마지막으로 실험을 통해 제안된 기법의 성능을 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.449-458
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• 2018

소셜 네트워크 서비스의 사용량이 증가함에 따라 오프라인에서 발생한 이벤트 정보가 더욱 빠르게 확산되고 있다. 이에 따라 소셜 데이터를 분석하여 이벤트를 검출하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 환경에서 사용자 관심도를 고려한 그래프 기반 이벤트 검출 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사용자들이 게시한 글을 분석하여 키워드 그래프를 구축한다. 사용자의 소셜 행위로부터 관심도를 계산하고 관심도의 변화를 고려하여 이벤트 판별에 이용한다. 따라서 의미 없이 반복 게시되어 이벤트로 검출된 결과를 제거하고 결과의 신뢰성을 향상시킬 수 있다. 제안하는 이벤트 검출 기법의 우수성을 입증하기 위해 다양한 성능평가를 수행한다.