• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.17 no.2
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• pp.113-124
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• 2017

The existing social search has a problem that search results are not suitable for a user since it does not take into account the recency of the user profile and the interests of similar users. Therefore, studies on a social search considering a temporal attribute and the interests of other users are required. In this paper, we propose a social search scheme that takes into account the recent interests of a user by time and the interests of the most similar users. The proposed scheme analyzes the activity information of a social media user in order to take into account the recent interests of the user. And then the proposed scheme improves the satisfaction and accuracy of search results by combining the interests of similar users with the analyzed information and performing ranking, It is shown through performance evaluation that the proposed scheme outperforms the existing scheme.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07d
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• pp.1459-1462
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• 2003

멀티미디어 콘텐츠의 트랜스코딩은 디스플레이 사이즈, 컴퓨팅 자원, 네트워크 대역폭이나 QoS 같은 네트워크자원 등 사용자 터미널의 수용 능력의 관점에서 수행되어 왔다. 오디오비주얼 콘텐츠의 리사이징이나 프레임 드로핑과 같은 제약을 주어 비트 율을 줄여줌으로써 사용자의 터미널 환경에 맞도록 변환시키는 것이 일반적인 트랜스코딩 방법이었다. 이러한 사용자의 환경에 따른 전통적인 방법 외에, 사용자 선호도에 기반 하여 멀티미디어 콘텐츠에서 사용자의 관심 영역(Region Of Interest)을 중심으로 트랜스코딩 하는 의미적인 코딩(segment transcoding)방법을 제안하였다. MPEG-21 DIA 프레임워크 하에서 사용자의 관심 영역을 표현한 의미 정보가 XDI(context Digital Item)형식으로 콘텐츠 제공자에게 전달되고 리소스 적응엔진을 통해 적응 변환된 콘텐츠는 다시 사용자에게 전달된다. 본 논문에서는 사용자의 관심영역 기반 오디오 비주얼 콘텐츠의 의미론적 트랜스코딩 기술을 제안하고 적응 변환의 실험 결과를 설명한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2018.05a
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• pp.206-207
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• 2018

방대한 정보를 사용자에게 제공하기 위해 검색 엔진은 다양한 알고리즘을 통해 사용자마다의 최적화된 정보를 구성한다. 과제, 논문, 특허, 연구보고서 등 과학기술정보를 서비스 하는 주체 역시 나름의 검색 알고리즘으로 정보를 제공하지만, 질의어와 문서간의 적합도만을 측정하여 검색 결과를 제시할 뿐 사용자의 관심 분야나 요구를 반영하지 않고 있다. 특히 관심 분야에 적합한 과학기술정보를 사용자가 접근하기 쉽게 제공하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 사용자 관심분야를 서비스 이용행태로부터 결정하여 이를 과학기술정보 개인화에 반영하는 서비스에 대해 제안하였다. 이를 위해 실시간 관심분야 추적, 관심 태그 클라우드 제공, 관심분야 기반 추천정보 제공, 검색 결과 개인화 네 가지 기능으로 구성된 과학기술정보 개인화 서비스를 설계하고 구현하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2011.11a
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• pp.1258-1259
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• 2011

개인화 서비스를 효과적으로 제공하기 위하여 사용자의 관심사를 이해하는 것은 매우 중요하다. 최근 많은 연구들이 사용자의 관심사를 이해하기 위하여 오픈 디렉토리 프로젝트를 이용하여 그 관심사를 주제별로 분류하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 사용자의 관심사를 더욱 정확하게 이해하기 위하여 명사로 표현되어 있는 오픈 디렉토리 프로젝트를 동사 레벨로 확장하는 기법을 제안한다. 또한 실험 결과를 통하여 제안된 기법이 디렉토리와 연관된 동사를 효과적으로 확장하였음을 입증한다. 확장된 오픈 디렉토리 프로젝트는 사용자의 관심사를 동사 레벨로 이해하도록 함으로써 다양한 개인화 서비스에 활용될 것이다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.3
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• pp.248-256
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• 2000

This paper presents a personalized web agent that constructs user profile which consists of user preferences on the web and recommends his/her relevant information to the user. The personalized web agent consists of monitor agent, user profile construction agent, and user profile refinement agent. The monitor agent makes a user describe his/her preferences directly and it creates the database of preference document, finally performs several keyword extraction to increase the accuracy of the DB. The user profile construction agent transforms the extracted keywords into user profile that could be confirmed and edited by the user. and the refinement agent refines user profile by recursively learning and processing user feedback. In this paper, we describe the several keyword weighting and inductive learning techniques in detail. Finally, we describe the adaptive web retrieval and push agent that perform adaptive services to the user.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.21 no.11
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• pp.706-712
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• 2015

These days, much information is provided as a list of summaries through mobile services. In this regard, users consume information in which they are interested by observing the list and not by expressing their interest explicitly or implicitly through rating content or clicking links. Therefore, to appropriately model a user's interest, it is necessary to detect latent interest content. In this study, we propose a method for reasoning latent interest of a user by analyzing mobile content consumption logs of the user. Specifically, since erroneous reasoning will drastically degrade service quality, a unanimity ensemble method is adopted to maximize precision. In this method, an item is determined as the subject of latent interest only when multiple classifiers considering various aspects of the log unanimously agree. Accurate reasoning of latent interest will contribute to enhancing the quality of personalized services such as interest-based recommendation systems.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.136-138
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• 2001

인터넷 이용의 급속한 증가로 웹사이트의 증가뿐만 아니라 웹사이트 내의 웹 문서도 급속한 증가를 보이고 있다. 따라서 이를 효과적으로 사용자들에게 보여주기 위한 동적인 추천 시스템들이 많이 제안되고 있다. 그러나 이러한 추천 시스템들은 전체 사용자들의 브라우징 패턴이나 전체 웹 문서들의 연관성만을 고려하여 서비스를 제공함으로써 개인 사용자들의 관심도를 고려하지 않은 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 웹사이트에 남게되는 로그파일의 분석을 이용한 사용자별 브라우징 패턴과 웹 페이지의 액세스 타임의 측정을 통해, 사용자의 관심도를 측정한다. 그리고 이를 바탕으로 웹 문서들에 대해서 퍼지개념을 적용한 자동분류 알고리즘을 이용하여 사용자의 관심도가 반영된 선별된 웹 문서를 자동분류 및 선별하여 보여줄 수 있는 방안을 제시한다.

• Review of KIISC
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• v.20 no.2
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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.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.659-662
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• 2003

인터넷 광고의 시장 및 기술은 매년 급속하게 성장 및 발전하고 있으며 우리 생활에서 캐놓을 수 없는 한 분야로써 자리잡고 있다. 이러한 인터넷 광고는 일반적으로 전달되는 TV나 라디오와 같은 방송매체의 광고와는 달리 인터넷상에서 사용자의 작업을 방해하지 않으면서도 효과적으로 사용자의 관심을 끌어 광고 내용을 전달하는 것이 중요하다. 왜냐하면 강제적으로 사용자에게 전달되는 광고는 사용자의 임의의 작업을 방해하여 심한 불쾌감을 줄 수 있으며, 너무 정적이어서 관심을 유도하지 못하는 광고는 그 효과가 매우 낮기 때문이다. 본 논문에서는 웹 상에서 사용자의 작업을 최대한 방해하지 않으면서 관심을 유도할 수 있는 인터넷 광고 기법을 제안하고 기존 광고와의 비교 실험을 통하여 제안된 기법의 효과를 검증하여 본다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.634-636
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• 2003

본 논문은 마스크 방식의 관심 영역(ROI, Region Of Interest) 부호 설계와 구현에 대하여 제시한다. 관심 영역에 대한 정지 영상 압축 알고리즘은 웨이블릿 변환과 사용자가 지정한 관심 영역을 결합하여 설계하였다. 즉, 사용자가 지정한 관심 영역을 이용하여 관심 영역 마스크를 생성한다. 양자화 과정에서 웨이블릿 계수들을 각 레벨과 서브밴드로 구분하고 생성된 관심 영역 마스크 정보를 이용하여 양자화 과정을 처리하여 부호화한다. 관심 영역에 대하여서는 높은 영상 품질과 그리고 전체 영상에 대하여서는 높은 압축을 동시에 실현시킬 수 있는 마스크 방식의 관심 영역 부호화 알고리즘을 설계하고 구현하였다.