• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.598-600
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• 2004

기존의 웹 컨텐츠를 PDA나 핸드폰 등 모바일 디바이스에서 표현하기 위해서는 단말기의 낮은 성능상의 제약으로 인해 적절한 변환이 필요하다. 이와 같이 단말기의 성능을 고려하여 컨텐츠를 변환하는 것을 트랜스 코딩이라 한다. 현재까지 트랜스코딩에 대한 연구들은 사용자의 관심사항을 반영하기보다는 단말기의 성능을 고려한 연구가 주로 이루어지고 있다. 이는 서비스 제공자 중심의 컨텐츠 변환으로 사용자의 관심사항을 반영하기 곤란하다 현재 웹 컨텐츠의 경우 개인화에 대한 연구가 진행되고 있으나 주로 컨텐츠를 기반으로 하거나 웹 로그를 분석하는 등의 방법을 사용하고 있기 때문에 사용자의 명시적인 관심사항을 반영하기 곤란하다. 따라서 본 논문에서는 사용자가 웹 문서에서 특정 주제에 대한 관심사항을 명시적으로 표현하는 경우 효과적인 트랜스코딩 기법을 제안한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.7
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• pp.1628-1633
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• 2014

In this paper, we propose a news article recommendation system that reflects users' areas of interest and reading habits. Users can select interesting subject then our proposed system displays interesting articles above the other articles. Also the proposed system reflects users' dynamic interests using analyse of user's reading habits. The method of dynamic interest applies the different weight values from users simply clicking and reading entire articles. When users read articles from specific areas, the prosed system increases the weight of these specific areas using XML structure information. Hence users can read their articles of interest with ease.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.06a
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• pp.123-126
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• 2017

UWV(Ultra Wide View) 미디어 전송 시 서버의 부하를 줄이고 단말기의 자원 소모를 줄이기 위해서는 사용자의 관심 영역만을 제공해야 한다. 즉, 사용자가 원하는 범위의 영상들을 선택할 수 있도록 영상들의 공간적 위치정보를 제공하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 MMT(MPEG Media Transport)의 CI(Composition Information) 문서를 이용하여 UWV 를 구성하는 미디어들의 공간적 위치정보를 전송하고, 사용자에게 관심 영역의 미디어들을 제공하는 기법을 제안한다. 이를 위해 서버가 사용자에게 미디어들의 화면 구성에 대한 공간적 정보와 재생에 필요한 시간적 정보를 MMT CI 문서에서 제공한다. 그리고 사용자의 관심 영역을 서버로 전송하기 위한 Signaling Message 를 정의한다. 서버는 본 논문의 기법을 통해 MMT 를 그대로 사용하면서 사용자에게 관심 영역의 미디어들을 제공할 수 있다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.3 no.2
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• pp.101-108
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• 2014

As browsing and sharing multimedia contents through various social network services have become very common these days. there has been a rising demand for effectively provide appropriate multimedia contents to users depending on their interest and characteristics. Especially, considering the enormous volume of multimedia contents created daily, user satisfaction heavily depends on effective selection of appropriate multimedia contents. For instance, if the acquisition of contents is based on friends or related people, then it is usually considered to be more trustworthy. Facebook page is one of the social spaces where people can obtain various information of interest. Still, users have difficulty in finding proper information because Facebook generates tremendous amount of data daily. In this paper, we proposed a scheme to extract and select Facebook page contents effectively. In our proposed scheme, users are grouped based on mutual intimacy and Facebook pages of interest are selected based on the ranking of importance. We show the performance of our scheme through experiments.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.19 no.3
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• pp.471-477
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• 2018

As time changes, users change their interest. In this paper, we propose a method to provide suitable service for users by dynamically weighting service interests in the context of age, timing, and seasonal changes in ubiquitous environment. Based on the service history data presented to users according to the age or season, we also offer useful services by continuously adding the most recent service rules to reflect the changing of service interest. To do this, a set of services is considered as a transaction and each service is considered as an item in a transaction. And also we represent the association of services in a graph and extract frequent service items that refer to the latest information services for users.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.140-142
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• 1999

본 논문에서 구현하고자 하는 에이전트기반 전자도서관 시스템은 웹을 통해 도서정보를 검색하는 사용자들에 대한 도서 정보 관심도를 모니터 에이전트에 의해 추출하게 하고 해당 정보를 대상으로 학습 과정을 거쳐 사용자별 프로파일을 구축할 수 있게 한다. 이 과정에서 모니터 에이전트에서 추출되는 사용자 history와 학습예제 정보는 사용자가 행하는 다양한 작업의 결과 차별화된 중요도가 적용된다. 학습 에이전트를 통해 구축된 사용자 관심 정보는 각 사용자에게 세부 DB 추천 모듈과 관심 정보를 푸쉬해주는 에이전트에 적용된다. 본 시스템에서는 전자 도서관에 가입하는 사용자들의 공통된 그룹 정보를 관리하여 이를 통해 동일 그루내의 사용자들 사이의 정보 이용이 가능하게 하였다. 본 논문에서는 개인과 그룹을 대상으로 하는 모니터 에이전트와 학습 에이전트를 설정하여 도서관을 이용하는 사용자들에게 정확하고 신속한 정보를 제공하는 것을 목적으로 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.453-455
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• 2000

기하급수적으로 증가하는 인터넷의 정보량에서 최적의 정보를 찾고자 하는 사용자의 요구가 증가함에 따라 개별적 사용자에게 필요한 정보만을 제공하는 것이 필요하다. 이러한 사용자의 요구를 충족시키기 위해 사용자의 행동을 관찰하고 학습하여 사용자 대신 문서를 수집하는 웹 문서 추천 에이전트의 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 웹 문서 추천에이전트에서 사용되는 프로파일을 효과적으로 생성하고 학습하기 위한 문서 표현 방법, 특징 선택법을 제안한다. 제안된 문서 표현 방법은 슬라이딩 윈도우 방법을 통해 인접한 단어쌍의 문맥 정보를 이용하고, 의존 구조를 이용하며 사용자의 관심 변화에 빨리 적응 할 수 있도록 시간에 대한 가중치를 반영한다. 제안된 방법으로 프로파일을 구성한 웹 문서 추천 에이전트는 사용자의 관심 분야를 효과적으로 반영하고 관심 변화에 빨리 적응하여 사용자에게 알맞은 문서를 추천한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.273-276
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• 2021

본 논문에서는 사용자의 관심영역(Region of interests, ROI)를 기반 스크롤을 통해 데이터를 좀 더 빠르고 효율적으로 검색할 수 있는 사용자-데이터 인터페이스를 제안한다. 사용자가 관심있는 정보나 콘텐츠를 찾는 행동에서 착안한 우리의 접근 방식은 주어진 콘텐츠에서 ROI를 효율적으로 계산하고, GMM(Gaussian mixture model, 가우시안 혼합 모델)에서 착안해 개발한 커널을 기반으로 사용자가 관심 있어 하는 정보의 위치로 부드럽고 빠르게 화면을 이동시켜 정보를 탐색한다. 과정을 설명하기 앞서, 다수의 ROI가 있을 때 스크롤의 현 위치는 항상 두 ROI의 사이에 있다. 그 두 사이의 거리가 가장 짧은 두 ROI에 각각 우리의 커널을 적용하면 현 위치에서 스크롤 가속에 적용 가능한 두 개의 관성이 생긴다. 여기에 선형 보간법(Linear interpolation)을 적용하여 한층 부드러운 하나의 관성으로 만들고, 이것을 스크롤에 적용한다. 결과적으로, 오직 사용자의 입력에 따라 정보가 검색되는 기존의 접근법과는 달리, ROI와 DOI(Degree of interests, 중요도)를 기반으로 향상된 스크롤을 통해 사용자가 관심 있어 하는 정보나 콘텐츠를 보다 쉽게 직관적으로 찾아줄 수 있기 때문에 사용자는 탐색 시간을 절약할 수 있다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.36 no.6
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• pp.434-445
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• 2009

Content-based image retrieval(CBIR) is the retrieval technique which uses the contents of images. However, in contrast to text data, multimedia data are ambiguous and there is a big difference between system's low-level representation and human's high-level concept. So it doesn't always mean that near points in the vector space are similar to user. We call this the semantic-gap problem. Due to this problem, performance of image retrieval is not good. To solve this problem, the relevance feedback(RF) which uses user's feedback information is used. But existing RF doesn't consider user's region-of-interest(ROI), and therefore, irrelevant regions are used in computing new query points. Because the system doesn't know user's ROI, RF is proceeded in the image-level. We propose a new ROI RF method which guides a user to select ROI from relevant images for the retrieval of complex satellite image, and this improves the accuracy of the image retrieval by computing more accurate query points in this paper. Also we propose a pruning technique which improves the accuracy of the image retrieval by using images not selected by the user in this paper. Experiments show the efficiency of the proposed ROI RF and the pruning technique.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.646-648
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• 2005

인터넷의 급속한 성장과 더불어 사용자들은 인터넷을 통해 많은 정보를 얻을 수 있게 되었으며 최신 뉴스를 실시간으로 접근할 수 있게 되었다. 이에 따라 방대한 정보 속에 사용자 관심사에 맞는 정보를 효과적으로 검색하기 위한 여러 방법들이 연구되어 왔다. 하지만 기존의 많은 선행 연구들은 단어 빈도 기반의 키워드 벡터 모델을 이용하여 사용자의 관심사를 학습하고 있다. 이러한 키워드 벡터 모델은 사용자의 선호도를 명확하게 기술하지 못하고 키워드를 이용한 특징 벡터 (feature-vector)는 개념들 사이의 관계를 찾기 어려운 한계를 가지고 있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에선 계층적 개념 인덱싱(Hierarchical Concept Indexing)을 이용한 온톨로지 형태의 개인화된 사용자 프로파일을 만드는 방법을 제안한다. 생성된 사용자 프로파일에 개념 간의 유사도와 개념에 대한 사용자의 관심도를 고려하여 보다 개인의 선호도에 맞는 기사를 제공한다. 실험에서는 제안된 방법의 성능 평가를 위해서 기존의 키워드 벡터 모델의 학습 방법인 WebMate 시스템과 비교 분석하였다. 그 결과 제안하는 방법이 키워드 벡터를 이용한 학습 방법보다 향상된 성능을 보였다.