본 논문은 홈 네트워크 시스템에서 사용자 프로파일을 기반으로 거주자의 행동패턴을 예측하고 분석하는 BPP(Behavior Pattern Prediction) 알고리즘을 제안한다. BPP 알고리즘은 거주자가 어느 방에 자주 방문하고, 어떤 행동을 자주 반복 하는지 파악을 하여 사용자 프로파일을 구축한다. 그리고 사용자가 머물렀던 방에 대한 관심을 객관적으로 측정하기 위해 거주지 사용자의 흥미에 대해서 가중치(weight)를 부여 한다. 사용자의 프로파일로부터 얻어진 데이터에 근거를 둔 가중치가 높을수록 사용자의 행동과 방에 대한 연관성이 높다는 것을 나타낸다. BPP 알고리즘의 특징은 시간대 별로 가중치를 측정하여 사용자의 다음 행동을 예측하고, 객관적으로 사용자의 행동 패턴을 분석한다.
통신기술의 발달로 무선단말기의 보급이 급증하고 무선 네트워크 사용이 일반화됨으로써, 최근 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 중요한 이슈가 되고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅은 시간과 장소의 한계를 넘어 사용자가 하고자 하는 일을 컴퓨팅 환경이 상황을 인지하여 돕는 것을 가능하게 한다. 상황인지를 위해 순차패턴과 시간 연관규칙 탐사를 이용하여 사용자의 행동패턴을 추출하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 연구를 통한 행동패턴은 사용자의 특성을 간과하게 되며, 각 사용자에게 더욱 유용한 서비스를 제공하기 위해서는 사용자를 분류하는 것이 필요하다. 그러나 기존의 연구는 단지 통계적인 사용자의 빈발 행동패턴만을 추출하여 각 사용자의 관심사와는 무관한 서비스 제공이 이루어질 수 있다. 성별, 나이, 직업 등의 개인정보와 위치를 고려하여 사용자에게 더욱 더 효율적이고 유용한 서비스를 제공할 수 있도록 행동패턴을 유형별로 분류할 필요가 있다. 본 논문에서는 각 위치에 따른 사용자의 연령대별 유용한 행동패턴을 추출하여 정확한 서비스를 제공할 수 있는 마이닝 기법을 제안한다.
Data cube, which is multi-dimensional data model, have been successfully applied in many cases of multi-dimensional data analysis, and is still being researched to be applied in data stream analysis. Data stream is being generated in real-time, incessant, immense, and volatile manner. The distribution characteristics of data arc changing rapidly due to those characteristics, so the primary rule of handling data stream is to check once and dispose it. For those characteristics, users are more interested in high support attribute values observed rather than the entire attribute values over data streams. This paper propose dynamic data cube for applying data cube to data stream environment. Dynamic data cube specify user's interested area by the support ratio of attribute value, and dynamically manage the attribute values by grouping each other. By doing this it reduce the memory usage and process time. And it can efficiently shows or emphasize user's interested area by increasing the granularity for attributes that have higher support. We perform experiments to verify how efficiently dynamic data cube works in limited memory usage.
Recently, there has been growing interest in streaming XML data. Much of the work on streaming XML data has been focused on efficient filtering of XML data. Such XML filtering systems deliver XML documents to interested users. The burden of extracting the XML fragments of interest from XML documents is placed on users. As a result, several evaluation techniques for streaming XML data, which only extract interested XML fragments by directly evaluating XML queries on streaming XML data, have been proposed. However, existing evaluation techniques for streaming XML data only support the restricted subset of XPath queries, and multiple queries cannot be evaluated by such evaluation techniques. In this paper, we propose XTREAM which evaluates multiple queries in conjunction with the read-once nature of streaming data. In contrast to the previous work, XTREAM supports a wide class of XPath queries including order based predicates and so on. Experimental results with real-life and synthetic XML data demonstrate the efficiency and scalability of XTREAM.
Recently, cyber evaluation systems on the Web-based remote education do not consider the personalized characteristic and propensity of individual students. Especially, in setting of the questions far examination, the traditional simple and general methods for all students group have been used for evaluation. This paper proposes on efficient cyber evaluation system using user profile. First, questions are filtered by using user profile for the personalized characteristic and propensity of individual students, This personalized characteristic and propensity have been disregarded in traditional evaluation systems. And then, filtered questions are set for examination, Therefore, efficiency of the evaluation system is enhanced and students make good results from their study. When user profile is adapted, the setting method of question for examination have combined category-based method with keyword-based method. This make students get the interest and pleasure for questions.
우리 삶을 풍요롭게 하는 몇 가지 서비스들이 있다. 우리는 넘쳐나는 소셜 네트워크 서비스들을 통해 사람들과 다양한 관계를 맺고 유지하고 있다. 기존의 소셜 네트워크 서비스들은 유저간의 관계를 주로 사용하여 상호간의 메시지 전달을 돕는다. 오늘날 스마트기기의 발달 및 지리정보 시스템의 발달에 따라, 소셜 네트워크 서비스에서 사용자 위치 정보를 이용한 메시지 전달을 고려할 수 있다. 예를 들어 유저가 특정지역에 위치하고 있고 그 특정지역에 이벤트가 발생 했을 때 메시지를 전달 받는 다거나, 이벤트가 발생한 그 특정지역에 위치하지 않은 사용자라도 그 지역에 관심이 있거나 또는 관심 있는 다른 사용자가 해당 지역에 존재한다면 메시지를 전달 받는 경우를 생각할 수 있다. 이 논문에서는 이러한 위치정보 및 소셜 정보를 고려한 소셜 메시징 시스템을 소개하고, 이에 필요한 인터페이스 디자인 및 초기 구현 결과를 소개한다.
최근 소셜 네트워크 서비스의 발전으로 관심이 높아진 가운데 서비스 내에서 발생하는 문제점을 보완하기 위한 많은 노력들이 있어 왔다. 이러한 노력들에도 서비스 내에서 발생하는 낮은 신뢰도의 문제점은 해결되지 않고 있는 상황이다. 사용자의 신뢰도 문제는 다른 사용자에게 사실이 아닌 특정분야의 정보를 제공하므로 다른 사용자가 해당 정보를 사실로 받아들이는데 있다. 이에 본 논문은 사용자의 신뢰도를 향상시키기 위해 전문가를 추천하는 서비스를 제안한다. 사용자의 기본이 되는 사용자 프로파일을 이용하여 전문가를 필요로 하는 분야의 지식습득 수준과 해당 분야에서의 활동상황 그리고 다른 사용자의 평가로 이루어진 전문가 추천 모듈을 제안한다.
인터넷 사용 환경이 편리해지고 일상생활화되면서 웹 사이트 운영자들은 다양한 컨텐츠 제공과 차별화된 웹 서비스의 제공을 위해 노력하고 있다. 본 논문에서는 웹 사이트에서 발생하는 사용자의 클릭스트림 정보를 사용자별로 구분하여 분석하고. 분석된 클릭스트림 정보를 이용해 사용자에게 가장 관심있는 컨텐츠를 효과적으로 전할할 수 있는 사용자별 메뉴를 생성하는 시스템을 구현하였다. 웹 사이트에서 사용자가 자주 이용하는 컨텐츠 메뉴를 별도로 구성하여 제공함으로써. 사용자가 필요로하는 컨텐츠를 접근하기 위해 소요되는 시간을 절약할 수 있을 뿐만 아니라, 연관성있는 컨텐츠 메뉴를 함께 제공함으로서 사용자 중심의 차별화된 서비스를 제공할 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.07b
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pp.820-822
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2005
본 논문에서는 $CAVE^{TM}-like$ 시스템에서 역운동학을 이용하여 사용자의 인체 움직임을 실시간으로 추정하기 위한 기법을 제안한다. 사용자를 둘러싼 스크린으로 투사되는 빛에 인하여 매순간 변화하는 배경을 포함하는 영상으로부터 사용자 영역을 추출하기 위하여 적외선 반사 영상을 이용하였다. 이를 이용하여 추출된 사용자 컬러 영상에 프로젝션 기반 가상환경의 특성을 고려한 컬러 모델을 적용하여 사용자의 얼굴과 손 영역을 추출하였다. 위치 추정 단계를 통하여 다음 프레임에서의 관심영역 위치를 미리 예측하고 추출된 사용자의 손과 얼굴 위치 정보를 말단장치로 이용하고, 관절모델과 운동학적 제약조건을 기반으로 역운동학적인 방법을 통해 사용자의 동작을 추정하였다. 제안 기법에서는 별도의 마커나 도구를 사용하지 않기 때문에 비침입적이며 사용자 움직임의 제약을 최소화할 수 있기 때문에 보다 인간 중심적인 인터랙션을 위한 기반 기술로 이용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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