• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.460-462
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• 2001

인터넷 사용자가 급증하고, 인터넷을 통한 비즈니스에 수익 모델에 대한 관심이 높아지면서 방문자별로 맞춤 정보를 제공하는 퍼스널라이제이션이 인터넷 개발자 및 사용자들의 관심을 모으고 있다. 이러한 퍼스널라이제이션을 위해서 전처리과정인 사용자 프로파일 생성과정을 확장된 웹 로그 처리 시스템을 통해서 구현해본다. 웹사이트 서버의 확장된 이벤트 처리, 즉 사용자의 행위정보를 로그에 포함시켜 로그정보를 웹 로그 서버에 전송하도록 설계하였다. 그리고 이 웹 로그 정보를 쉽게 분석할 수 있다. 이때 데이터베이스 저장 기술로 OLE DB Provider상에서 수행되는 ADO 기술을 사용함으로써 확장된 웹 로그 처리 시스템을 설계하였다. 확장된 웹 로그 DB를 패턴분석, 군집분석 등의 마이닝(Mining) 기법을 통하여 맞춤 서비스에 대한 사용자 프로파일을 구축할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.305-312
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• 2004

인터넷 웹 사이트 상에서 사용자 행동은 클릭(click)을 단위로 모두 로그 (log)에 기록된다. 웹 서버를 통해 남는 웹로그를 가공하여 단순한 통계 수치 외에, 사용자 행동을 분석할 수가 있다. 특히 인터넷 쇼핑몰에서 사용자의 행동에 대한 분석은 중요하며, 고객의 획득, 유지 전략을 수립하기 위한 중요한 정보가 된다. 본 논문에서는 인터넷 쇼핑몰에서의 사용자 행동을 비즈니스 관점에서 분석한다. 쇼핑몰 사이트의 유입 경로 분석의 다양한 관점에 대해 논의하며, 관심 카테고리 및 상품 분석, 첫페이지 영역별 분석 등 새로운 분석 방법에 대해 소개한다. 이와 함께, 이 분석과정에서 필요한 효율적인 데이터 구조, 운영계 데이터 베이스 정보 및 이들간의 연동방안과 분석 결과의 활용 방안을 제시한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.4 no.2
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• pp.61-83
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• 1998

본 연구는 웹 에이전트에 있어서 가장 핵심적인 부분이라 할 수 있는 사용자 특성모델 구축방법을 개선하는데 목적을 두고 있다. 사용자 특성모델을 귀납적 기계학습 방식으로 자동 추출하기 위해서는 사용자가 관심을 가지는 분야별로 문서를 자동 분류하는 작업이 매우 중요하다 지금까지의 방식은 사람이 관심여부에 따라 문서를 수동적으로 분류해 왔으나, 문서의 양이 기하급수적으로 증가할 경우 처리할 수 있는 문서의 양에는 한계가 있을 수밖에 없다. 또한 수작업 문서분류 방식을 웹 에이전트에 그대로 적용하였을 경우 사용자가 일일이 문서를 분류해야한다는 번거로움으로 인해 웹 에이전트의 효용성이 반감될 것이다. 따라서 본 연구에서는 비감독 문서분류 알고리즘과 그것을 바탕으로 얻어진 문서분류정보를 후처리(Post-Processing)함으로써 보다 간결하고 정확한 문서분류 결과를 얻을 수 있는 구체적인 방법을 제공하고자 한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.5
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• pp.422-430
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• 2001

웹 에이전트는 사용자가 웹을 브라우징하는 행위를 모니터하여 사용자의 관심 정보를 학습하고 사용자가 필요로 하는 웹 상의 정보를 자동 제공하는 지능형 시스템이다. 웹 에이전트가 사용자의 선호도를 학습하기 위해서는 귀납적 기계학습을 수행하는데, 이때 학습의 효율을 높이기 위해서는 사용자가 관심있어하는 문서들을 유사한 문서들로 클러스터링하여 학습 시스템에 제공하여야 한다. 본 논문에서는 웹 에이전트의 학습 시스템에 입력되는 학습대상 문서들을 보다 정확하고 효율적으로 클러스터링하여 제공하기 위해서 Top-down 방식과 Bottom-up 방식을 통합 적용한 통합방식 문서 클러스터링과 초기 클러스터 생성을 위한 평가함수를 제시한다. Top-down 방식으로는 개념적 클러스터링 알고리즘인 COBWEB을 적용하고, Bottom-up 방식으로는 교차기반(Intersection-based) 클러스터링 방식인 Etzioni의 클러스터링 알고리즘을 적용하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2009.04a
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• pp.551-554
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• 2009

최근 인터넷 게시판에서 사용자들의 토론과 논쟁이 큰 이슈가 되고 있다. 이러한 논쟁은 게시판을 읽는 사용자들에게 불필요 한 부분이거나, 혹은 관심을 보이는 부분이다. 만약 이러한 논쟁이 있는 구역을 게시판전체에서 논쟁지수를 계산하여 사용자에게 정보를 가져다준다면, 사용자가 직접 글을 파악하지 않고도 논쟁구역을 회피하거나 더 관심 있게 읽을 수 있다. 본 논문에서는 댓글 수나 조회 수 등의 개별적인 정보를 이용하여 파악하는 것이 아니라 글쓴이의 연속된 정보를 가지고 게시판의 특정 부분의 논쟁구역을 찾는 방법을 논하고자 한다. 그래서 논쟁이 있는 인터넷 웹 게시판 사용자들의 논쟁 밀도와 논쟁지수를 정의 하고, 이를 계산하는 방법에 대한 모델을 제시하고자 한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2016.04a
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• pp.1004-1007
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• 2016

점차 발전하는 자동차 산업에 맞추어 운전자들에게 보다 편리한 서비스를 제공하는 스마트 카에 대한 사회적 관심 또한 증가하고 있다. 이는 최근 스마트 카를 주제로 한 각종 어플리케이션이 등장하는 속도만 봐도 몸소 알 수 있다. 실제로 많은 운전자들이 차를 운전할 때 내비게이션의 목적지를 일일이 설정하는 것에 큰 번거로움을 느끼고 있으며, 이로 인한 사고의 위험성 역시 적지 않다. 이러한 기존의 문제점과 사회적 관심을 고려하여 사용자의 일상이 결합된 스마트 카 어플리케이션 '카스텔라'를 기획하였다. 매번 도로 위에서 목적지를 조작하는 과거의 자동차 내비게이션과 달리, '카스텔라'는 사용자가 등록한 일정을 내비게이션과 연동함으로써 사용자의 일상이 결합된 맞춤 서비스를 제공한다. 또한, 자신의 차량을 상대로 사용자를 등록하여 해당 사용자가 차량의 시동을 제어하는 시스템과 당일의 날씨에 따른 안전 멘트도 제공한다. 기존의 다른 어플리케이션과 달리 사용자 일정 차량이 하나로 녹아들어 사용자의 모바일과 자동차의 연동이 보다 편리하고, 사용자가 자신의 어플리케이션에 등록한 일정을 자동차의 내비게이션에서 바로 목적지로 설정할 수 있다는 것이 특징이다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2015.04a
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• pp.722-725
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• 2015

모바일 환경에서 사용자의 GPS 궤적은 위치기반서비스(Location Based Service)에서 새로운 자원으로써 활용되고 있다. 위치기반서비스의 확장을 위해 단순히 사용자의 위치를 지도에 표시하는 것뿐만 아니라 사용자들이 위치했던 장소들이 내포하고 있는 의미를 발견해 내는 것이 필요하다. 이를 위해 최근 사용자의 위치정보에 관심지점(POI: Point of Interest)의 정보를 결합하여 시맨틱 궤적(Semantic Trajectory)을 생성하고 분석하는 연구들이 진행되고 있다. 이러한 기존연구의 경우 시맨틱 궤적을 생성하기 위해, 사용자의 GPS 궤적과 POI의 면적 정보(polygon)가 겹칠 경우를 찾아내서 이를 시맨틱 궤적으로 생성하였다. 하지만 대부분 공개된 POI 정보는 실제 장소들의 면적 정보를 제공하지 않고 좌표(point) 값 만을 제공하기 때문에 기존의 방법으로는 시맨틱 궤적을 생성하지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 사용자의 GPS 궤적과 POI의 좌표 값을 이용하여 사용자가 실제 방문했을 것으로 예상되는 POI 를 추정하고 이를 시맨틱 궤적으로 생성해 내는 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 GPS 궤적의 속력 정보를 사용하여 사용자가 정지했었던 구간을 판별하고, 정지 구간 주변의 POI 밀도에 따라 정지 구간을 영역으로 확장한다. 그리고 영역에 포함된 POI 중 정지 구간과의 거리가 가장 가깝고, 가장 오랜 시간 포함되었던 POI를 사용자가 방문했던 POI로 판단한다. 이 방법은 POI의 면적정보가 없는 제한적인 상황에서도 시맨틱 궤적을 생성할 수 있다는 장점을 가진다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.17 no.5
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• pp.81-91
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• 2012

Recently, as location-determination of indoor users is available with the development of variety of localization techniques for indoor location-based service, diverse indoor location based services are proposed. Accordingly, it is necessary to develop individualized POI recommendation service for recommending most interested points of large-scale commercial spaces such as shopping malls and departments. For POI recommendation, it is necessary to study the method for exploring location which users are interested in location with considering user's mobility in large-scale commercial spaces. In this paper, we proposed POI recommendation system with the definition of users' as 'Stay point' in order to consider users' various interest locations. By using the proposed algorithm, we analysis users' Stay points, then mining the users' visiting pattern to finished the proposed. POI Recommendation System. The proposed system decreased data more dramatically than that of using user's entire mobility data and usage of memory.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.8 no.8
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• pp.71-75
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• 2017

Due to the spread of SNS, web-based consumer-generated data is increasing exponentially. It is important in many fields to accurately extract what is appropriate for the user's interest in a large amount of data. It is especially important for business mangers to establish marketing policies to find the right customers for them in many users. In this paper, we try to obtain important information centering on customers who are interested in each account through Twitter follow - following relationship. Because Twitter's current follower relationships do not reflect the user's interests, we try to figure out the details of interest using keyword extraction methods for tweets of followers. To do this, we select two domestic commercial Twitter accounts and apply the sequential pattern evaluation index to the mining key phrase of the text data collected from the follower.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2008.11a
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• pp.215-218
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• 2008

본 논문에서는 스테레오 카메라로부터 획득된 좌, 우 영상의 변이를 추정하여 3차원 공간 좌표(x, y, z)를 얻어내고, 거리측정과 가상공간 제어를 통해 사용자에게 현실감을 제공하는 실시간 3차원 공간 인식 시스템을 제안한다. 스테레오 카메라로 부터 획득된 좌, 우 영상은 시점의 차이 때문에 동일 물체에 대한 좌, 우 영상의 좌표 값의 차이를 발생시키는 데 이를 변이(disparity)라 정의한다. 관심 영역의 변이를 추정할 때 일반적으로 관심 영역의 모든 화소(pixel)의 변이를 추정하지만, 제안한 알고리즘에서는 관심 영역의 2차원 중심 좌표(x, y)의 변이만을 추정하여 계산량을 줄이고 실시간 처리가 가능하도록 하였다. 카메라 파라미터를 이용하여 획득된 변이로부터 깊이 정보(depth)를 얻어내고 3차원 공간 좌표를 획득한다. 손을 관심 영역으로 설정한 시스템에서 3차원 공간 좌표는 실시간으로 사용자의 손의 움직임에 의해 획득되고, 가상공간(virtual space)에 적용되어 사용자가 가상공간을 조작할 수 있는 듯한 느낌을 준다. 실험을 통해 제안한 알고리즘이 1.5m 거리 내에서의 깊이 측정시 평균 0.68cm의 오차를 가짐을 확인 할 수 있었다.