• Annual Conference of KIPS
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• 2009.04a
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• pp.391-394
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• 2009

정보의 양이 폭발적으로 증가함에 따라 웹 사용자가 원하는 적합한 데이터를 찾아내는 것은 매우 어렵다. 이는 웹 사용자마다 서로 다른 검색의도와 질의의 모호성에 의한 것으로, 이와 같은 검색의 어려움을 해결하기 위해 많은 연구들이 수행되어 왔다. 질의 로그는 검색자의 검색 의도가 내포되어 있는 중요한 자료이다. 따라서 웹 사용자별 질의 로그 패턴을 분석하여 유사한 질의를 사용하는 웹 사용자들을 클러스터링 하여 검색에 적용한다면 좀 더 유용한 정보를 획득할 수 있다. 즉, 특정 카테고리와 연관된 질의를 자주 사용하는 웹 사용자들은 해당 분야에 관심이 많을 것이며, 또한 다른 카테고리에 관심이 높은 사람보다 상호간에 소셜지수가 높게 나타날 것이다. 특정 주제에 대해 검색을 할 경우 해당 분야에 관심이 높은 웹 사용자들의 질의 및 클릭한 URL 정보를 상속받을 수 있다면 찾고자 하는 정보에 보다 빨리 접근할 수 있다. 따라서 본 연구는 질의패턴 분석을 통해 카테고리별로 관심도가 높은 웹 사용자들을 클러스터링 한 후 해당 카테고리에 대한 정보 검색시 이들이 사용한 질의와 클릭한 URL 정보를 웹 사용자들에게 제공해줌으로써 정보검색의 편의성을 향상시키기 위한 방안을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.142-144
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• 2001

최근 E-Business가 활성화됨에 따라 고객의 특성을 파악해서 고객 개인의 관심에 부합되는 개인화 된 정보나 서비스를 제공할 것이 요구되고 있다. 무선 인터넷을 이용한 서비스가 증가하고 있지만 대부분의 서비스 시스템들은 사용자 개인의 성향은 고려하지 않고 모든 사용자에게 획일적인 서비스를 제공한다. 무선 환경일수록 이러한 무분별한 광고는 오히려 고객의 만족도를 감소시킬 수 있다. 따라서 각각의 고객에게 취향과 관심 분야에 따른 차별화 된 서비스가 필요하다. 기존의 e-mail 시스템들은 모든 사용자들에게 단지 질의한 응답만을 제공하거나 똑같은 광고성 메일을 전달한다. 즉, 개인의 성향은 고려하지 않은 응답 결과를 보여주었다. 이에 본 논문에서는 휴대하기 편리한 이동 단말기의 특성을 이용하여 시,공간적 제약을 극복하고 작은 단말기 액정화면을 통해 정보를 일일이 검색해야 하는 번거로움을 덜어줄 수 있는 XML 기반의 무선단말기용 맞춤 서비스 시스템을 설계하였다. 이를 위해 e-mail 헤더 정보를 이용하여 사용자별로 분류하였고 텍스트마이닝 기법을 적용해 추출된 토픽과 사용자 프로파일 정보를 통해 예측된 사용자의 관심분야에 따른 카테고리를 계산하여 템플릿에 매정함으로써 맞춤 서비스를 제공하는 시스템을 설계한다. 이로 인해 무선에서 제공하는 서비스의 질을 향상시키고 사용자에게 편리함과 흥미를 유발할 수 있다.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.14 no.2
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• pp.41-56
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• 2009

The purpose of this paper is to present a statistical model that can predict the rapid shift of users' attention by analyzing the lifecycle patterns of news in a social news aggregation service. Internet news service sites have a distinct characteristic in a sense that users' attention change very quickly in a short period of time. In this research, we propose a regression model for each news category which can model the decay pattern of users' attention and the content promotion policy of a social news aggregator is proven to be a major source of the rapid growth in the popularity of news. The proposed model is expected to be useful for evaluation of the social news aggregation service provider's content promotion policy that attempts to maximize users' attention as well as the diversity of news contents.

• Smart Media Journal
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• v.4 no.3
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• pp.9-15
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• 2015

A pub(lish)/sub(scribe) system is a data forwarding system which forwards only interesting data among the whole published data, which is related to the subscriptions registered by end users. Classical pub/sub systems are realized by constructing a network of brokers which are responsible for storing or forwarding data. Along with the substantial increase of the population mobile users, it is required that the pub/sub system handles the subscriptions of user locations which changes continuously and frequently. In this paper, a new broker network based pub/sub system which efficiently handles the frequent changes of subscriptions related to user locations is proposed. In consideration of moving patterns of users and geographical property, the proposed pub/sub system categorize the entire data space into Slow Moving Region and Normal Moving Region, and manages the brokers which are responsible for these regions by using Q+R tree in order to handle user requests more efficiently. Through the extensive simulation, it is presented that the proposed Q+R tree based pub/sub system can reduce unnecessary needs of brokers and network traffic and can support the dynamic subscription related to user location.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.18 no.7
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• pp.449-458
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• 2018

As the usage of social network services increases, event information occurring offline is spreading more rapidly. Therefore, studies have been conducted to detect events by analyzing social data. In this paper, we propose a graph based event detection scheme considering user interest in social networks. The proposed scheme constructs a keyword graph by analyzing tweets posted by users. We calculates the interest measure from users' social activities and uses it to identify events by considering changes in interest. Therefore, it is possible to eliminate events that are repeatedly posted without meaning and improve the reliability of the results. We conduct various performance evaluations to demonstrate the superiority of the proposed event detection scheme.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.607-610
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• 2000

특정, 컴퓨터 사용자들이 자기가 관심을 가지고 있는 문서에서 어느 한 영상을 일괄 수집(Gathering)하고자 하는 욕구가 생길 수 있다. 그런데, 그래픽 영상(Graphic Image)이 여러 개로 세분화되어 있고, 한 문서 내에 다량으로 존재하기 때문에 선택하는 데 한계가 있다. 따라서, 웹(Web) 문서내의 모든 영상을 일괄 수집할 필요가 있으며 이 수집한 영상 중에서 사용자가 관심을 가지는 영상을 검색(Retrieval)하면 그와 유사한 다른 영상들도 같이 검색할 수 있는 시스템(System)이 필요하다는 생각에서 본 시스템을 구현하였는데, 그래픽영상의 일괄 수집이 가능하였고, 사용자의 관심영상에 대한 유사영상 검색이 가능하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.63-65
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• 1999

인터넷의 발달은 정보의 폭발적인 증가를 가져오게 되었고 더불어 일반인은 어디서나 쉽게 정보를 습득할 수 있게 되었지만 늘어나는 정보의 양이 원하는 정보의 습득을 방해하게 되었다. 이러한 정보 과잉현상을 해결하기 위해 사용자가 원하는 정보만을 여과해 주는 정보 여과 시스템이 연구되고 있다. 정보 여과 시스템은 사용자의 관심도를 파악하기 위 해 사용자 프로파일을 구축하고 이를 학습을 통해 갱신한다. 하지만 기존의 개인 프로파일을 이용한 정보 여과 시스템은 개인의 관심도를 분석하기 위해 에이전트가 학습하는 시간이 너무 오래 걸린다는 단점과 사용자의 능력에 따라 적합한 문서를 검색하기 위한 정보가 너무 한쪽으로만 치우치는 우려가 있다. 따라서 본 논문은 효과적인 프로파일 학습을 위해 비슷한 관심도를 갖는 다른 사용자로부터 학습을 받는 방법을 제안한다. 이를 위해 그룹 프로파일을 구축하는 방법과 그룹 프로파일을 이용한 효과적인 정보 여과 방법, 그리고 그룹 프로파일 학습방법에 대해 기술한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2012.11a
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• pp.641-644
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• 2012

트위터에서 정치 성향을 가지거나 관심이 있는 트위터 사용자는 관심있는 정치 인물이나 단체에 대한 뉴스 기사에 대해 자신의 의견을 남기거나 그대로 인용하게 된다. 또한, 자신의 의견과 공감하거나 비공감하는 트윗에 대해서 리트윗을 하거나 추가적인 자신의 의견을 언급하기도 한다. 본 논문에서는 이슈가 되고있는 정치 뉴스 기사에 대해 관심 있는 트위터 사용자들을 찾아 트위터 사용자들 간의 트윗 문서들 사이에서의 관계 정보를 가지는 사용자 네트워크에서의 트위터 사용자들의 성향을 분류해주는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 유효성을 검증하기 위해 트위터에서 이슈가 된 정치 뉴스 기사들과 각 뉴스 이슈를 언급한 트위터 데이터에서 트윗 문서 내용 유사도 기반 분류 방법과의 비교 실험 하였다. 실험 결과에서 사용자간의 관계 정보를 이용한 성향 분류 방법이 유효함을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2021.11a
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• pp.176-177
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• 2021

아이트래킹 분석을 이용한 선박운항모니터링 시스템은 사용자의 시선을 추적하여 각 데이터의 관심도뿐 아니라 데이터간의 연계성을 분석합니다. 표출중인 데이터 간의 사용자의 시각적 관심도를 분석하여 운항데이터를 제공함에 있어, 보다 효율적이고 사용자에 최적화된 인터페이스를 재공합니다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.244-246
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• 2001

본 논문에서는 사용자가 관심 있는 문서를 카테고리별로 직접 분류해서 추가하던 작업을 자동으로 분류하고 추가할 수 있는 북 마크 에이전트를 제안한다. 북 마친 에이전트는 사용자가 브라우징 시 사용자 성향을 분석하여 관심 있는 문서를 얻을 수 있다. 문서 내에서 특징을 찾기 위해 TF.IBF를 사용하였으며 또한 단어의 가중치 부여와 유사도를 계산하기 위해 벡터 공간 모델을 사용하였다. 이 작업을 통해 부정적인 문서의 URL이 추가될 수 있으며 이러한 문제를 해결하기 위해서 사용자의 피드백을 이용하여 제거할 수 있도록 하였다.