• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.55-57
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• 2001

웹로그 마이닝은 대용량의 웹로그 데이터로부터 웹액세스 패턴을 추출함으로써 사용자의 행등 패턴을 찾아내는데 이러한 작업은 웹사이트 설계상의 문제점 등을 발견 및 보완하거나 사용자에게 개인화 페이지를 제공하는데 이용될 수 있다. 사용자의 관심도를 반영하는 웹액세스 패턴을 추출할 때 페이지의 액세스 횟수 뿐만 아니라 페이지의 소요 시간까지 고려함으로써 더욱 정확한 액세스 패턴을 추출하는 것이 본 논문의 목적이다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2013.11a
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• pp.1275-1277
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• 2013

최근 성별과 나이를 불문하고 화장품에 관한 관심이 증가하고 있다. 그러나 현재까지의 화장품 추천 시스템은 간단한 피부 자가 분석이 어렵기 때문에 자신의 피부를 잘 알 수 없는 상황에서, 사용자 개개인의 피부 정보를 전혀 고려하지 않은 정보를 제공하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 사용자의 피부 정보를 분석하여 각각의 사용자에게 적합한 화장품을 추천하는 웹 시스템을 제안한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.18 no.5
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• pp.692-699
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• 2008

This paper describes optimal operation method using recognition of walker's will for a robotic walker. Recently, walking aid system has been required according to the increase of elder and handicapped person. However, most of walking aid system don't have actuator for its movement. Unfortunately, standard frames have weakness for the movement to upward/download direction of slope. So, active type walking aids are interested, but it is not easy to control. In this paper, we adapt user's will system that can recognize walking direction and speed. First, FSR(Force Sensing Register) is applied to measure user's will to walk. And then, fuzzy algorithm is used for determining optimal wheel velocity and direction of the walking aid. From the result, walking aid can move smoothly and safely following the user's will. The walking aid can help user to walk more optimally. Here, all the processes are verified experimentally in the real world.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.23 no.6
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• pp.9-19
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• 2018

As the recent developments in the game industry and people's interest in game streaming become more popular, non-professional gamers are also interested in games and buying them. However, it is difficult to judge which game is the most enjoyable among the games released in dozens every day. Although the game sales platform is equipped with the game recommendation function, it is not accurate because it is used as a means of increasing their sales and recommending users with a focus on their discount products or new products. For this reason, in this paper, we propose a game recommendation system based on the users ratings, which raises the recommendation satisfaction level of users and appropriately reflect their experience. In the system, we implement the rate prediction function using collaborative filtering and the game recommendation function using Naive Bayesian classifier to provide users with quick and accurate recommendations. As the result, the rate prediction algorithm achieved a throughput of 2.4 seconds and an average of 72.1 percent accuracy. For the game recommendation algorithm, we obtained 75.187 percent accuracy and were able to provide users with fast and accurate recommendations.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.21 no.6
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• pp.57-69
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• 2020

As more people share their opinions in online communities, such as Internet portals and social networking services, more opinions are manipulated for the benefit of particular individuals and groups. In particular, when manipulations occur for political purposes, they influence election results as well as government policies and the quality of life. This type of manipulation has targeted the general public, and their analysis and detection has also focused on such manipulation. However, to more efficiently spread propaganda, recent manipulations have targeted common interest groups(e.g., a group of those interested in real estate) and propagated information whose content and style are customized to those groups. This work characterizes such manipulations on common interest groups and proposes method to detect manipulations. To this end, we collected and analyzed opinions posted on 10 common interest groups before and after an election. As a result, we found that manipulations on common interest groups indeed occurred and were gradually increasing toward the election date. We also proposed a detection system that examines individual opinions, their authors, and their collaborators. Using the collected opinions, we demonstrated that the proposed system can accurately classify more than 90% of manipulated opinions and that many of these opinions were posted by multiple collaborators. We believe that regular audits of opinions using the proposed system can quickly isolate manipulations and decrease their impact. Moreover, the proposed features can be used to identify manipulations in domains other than politics.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.626-631
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• 2006

가상현실 시스템에서의 가장 기본적인 상호작용은 사용자가 원하는 위치와 방향으로 시야를 이동하는 네비게이션이다. 기존의 관련 연구들은 가상환경 네비게이션의 고전적인 문제인 'lost-in-cyberspace'에 대한 명확한 해결책을 제시하지 못하고 있다. 또한, 직관적이고 사용방법이 쉬운 상호작용에 대한 연구가 충분히 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 증강현실 기반의 감각형 오브젝트를 이용한 네비게이션 인터페이스 시스템과, 사용자의 컨텍스트를 활용한 네비게이션 방법을 제안한다. 테이블의 표면에는 프로젝터를 이용한 후면 영사를 통해 가상환경의 지도와 사용자를 위한 네비게이션 정보가 보여진다. 사용자는 테이블 공간에서 카메라를 이용해 추적되는 감각형 오브젝트를 조작함으로써 가상환경을 네비게이션 할 수 있다. 또한, 사용자의 관심 지역 및 가상공간의 중요 지역 등의 컨텍스트는 사용자의 간단한 오브젝트 조작 정보와 결합되어 이동 경로 생성에 이용된다. 제안된 시스템은 본 연구실에서 제작된 Responsive Multimedia System (RMS) 의 인터페이스 시스템으로 연동되어 실험을 수행하였다. 제안된 시스템 및 네비게이션 기법은 사용자에게 전체 가상환경에 대한 인지력을 향상시키고, 직관적인 인터페이스를 제공하며, 최소한의 조작으로 만족스러운 네비게이션을 제공한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2017.04a
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• pp.841-844
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• 2017

최근 인터넷의 급격한 발전으로 사용자의 관심사에 적합한 정보를 제공하는 추천 시스템에 대한 필요성이 증가하고 있다. 이에 따라 태그를 활용하여 추천 시스템의 성능을 향상시키려는 연구가 최근 활발하게 진행되고 있다. 하지만 태그를 활용하는 추천 시스템은 악의적인 사용자에 의해 달린 스팸 태그로 인해 부적합한 아이템을 제공한다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 사용자 평판을 활용한 아이템 추천 기법을 제안한다. 이 기법은 먼저 사용자의 태깅 활동을 분석하여 사용자 평판을 측정한다. 다음으로 태그 네트워크를 구축한 후 사용자 평판을 고려하여 태그의 영향력을 계산하고 이를 기반으로 아이템을 추천한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10c
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• pp.233-235
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• 2000

인터넷 경매시스템은 다양한 소비자 스스로가 자신의 물품을 거래하려는 욕구와 더불어 사용자가 급증하고 있다. 기존의 경매 시스템은 사용자(판매자/구매자)에게 게시판 정도의 기능밖에는 편익을 제공하지 않아 사용자에게 불편을 주며, 사용자는 경매에 지속적인 관심을 가져야 한다. 만약 협상이 이루어지지 않았을 경우, 일일이 각각의 경매 시스템에 접속하여 같은 과정의 일을 반복해야 한다. 따라서 본 논문은 이러한 문제점의 해결책으로 이동 에이전트를 이용한 인터넷 경매 시스템을 제안한다. 사용자의 계획을 입력받은 이동 에이전트를 이용한 인터넷 경매 시스템을 제안한다. 사용자의 계획을 입력받은 이동 에이전트는 사용자를 대신하여 작업을 수행하고, 여러 서버를 에이전트가 이동하면서 여행계획에 따라 상품을 검색한다. 그 후에 에이전트는 대상 서버로 이주하여 서버 안에서 개별 협상을 진행한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.103-105
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• 2001

인터넷 사용 인구의 폭증으로 인터넷 사이트가 경쟁적으로 유용한 각종 정보를 사용자들에게 제공하여 보다 많은 수의 회원을 확보하기 위해 노력하고 있지만 여러 사이트를 동시에 사용하고 있는 대부분의 인터넷 사용자들에게는 각 사이트에서 날아드는 정보를 매번 일일이 검색해야 하는 일이 여간 번거롭지 않을 뿐만 아니라 이런 무분별하고 획일적인 정보 서비스는 오히려 사용자들의 인터넷 사용을 불편하게 하며 더욱이 그 내용이 관심 밖의 것이 경우 네트워크의 효율적인 사용을 저해하는 정보공해에 지나지 않게 된다. 추천엔진은 기본으로 끊임없이 유입되는 다량의 정보 중에서 필요한 것을 추천해 주는 것이다. 이에 본 논문에서는 사용자들에게 필요한 정보만을 효율적으로 전달 해주기 위해서 먼저 개인화된 정보의 전달을 위해 사용자의취향을 파악하여 선택 가능성이 높은 항목을 예측할 수 있어야 한다. 그리고 사용자와 가까운 K 명의 사용자들을 효율적으로 검색하기 위해서 K-최근접 이웃 방식을 사용하고 인덱싱을 사용할 수 있는 세가지 벡터 유사도를 기존의 피어슨 상관계수(Pearson Correlation)와 비교하여 제안한다. 이를 통해 정보의 효율적인 제공방법, 즉 일반적인 검색으로 인한 정보의 제공이 아닌 일반 사용자들의 추천에 의해 정보를 제공하는 K-최근접 이웃 추천 엔진을 세가지 벡터 유사도를 이용해서 분석한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.186-188
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• 1998

본 논문에서는 웹에서 사용자의 취향에 부합하는 정보를 지속적으로 수집하여 추천해주는 지능적인 개인용 웹 정보 수집 에이전트의 구현에 대하여 기술한다. 본 논문에서 구현한 에이전트 시스템은 자바언어로 구현되었으며, 인터넷에서 페이지를 모아오는 수집 단계, HTML 문서 색인 단계, 필터링 단계, 사용자가 모니터링 단계, 학습 단계 등 다섯 단계로 구성되어 있다. 웹 페이지는 기존의 검색 엔진으로부터 수집하도록 하였으며, 사용자의 관심에 부합되는 웹 페이지들을 추천하고, 추천된 페이지들에 대한 사용자의 행동을 모니터링하여 사용자의 취향을 학습함으로써 사용자 프로파일을 재구성한다. 본 웹 에이전트 시스템은 암시적인 피드백에 의한 학습을 수행하고 백그라운드에서 동작함으로써 사용자에게 기존의 검색 작업에 따른 시간과 수고를 덜어 주었다.