• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.195-197
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• 1999

본 연구에서는 인터넷 상의 많은 문서들 중에서 사용자에게 보다 적합한 문서를 제공하기 위해 퍼지 관계성을 이용하여 검색 결과 집합의 문서에서 추출한 키워드간의 유사클래스를 생성한다. 또한, 기존의 키워드 직접 매칭에 의한 검색 방법의 단점이라 할 수 있는 의미적 관계를 가지는 문서에 대한 검색 방법도 제안한다. 생성된 유사 클래스는 사용자의 질의를 확장하여 사용자의 관심도를 보다 많이 반영하게 되고, 그 질의어가 포함된 단어나 구의 발생 빈도수가 높은 문서에 대해 의미적으로 서로 연결시켜 분류한다. 본 연구에서 제안한 알고리즘에 의해 문서를 사용자 관심 정도로 분류, 카테고리를 생성하여 검색 효율을 증대시키고 사용자의 요구에 적합한 결과를 제공하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.345-346
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• 2018

소셜 네트워크 서비스의 사용량이 폭발적으로 증가함에 따라 실생활에서 발생한 이벤트에 관한 정보가 온라인을 통해 급속도로 확산되고 있다. 이에 따라 소셜 데이터를 통해 이벤트를 검출하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 소셜 데이터를 이용하여 키워드 그래프를 구축하여 사용자 관심도를 고려한 이벤트 검출 기법을 제안한다. 사용자의 소셜 행위로부터 관심도를 계산하고 관심도의 변화를 고려하여 이벤트 판별에 이용한다. 기존의 기법과 달리 관심도를 반영함으로써 결과의 신뢰성을 향상시킨다.

• Smart Media Journal
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• v.10 no.2
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• pp.92-99
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• 2021

Smart space is a technology that supports humans by interacting with the surrounding environment. Smart space has a built-in dynamic intelligent environment. This paper proposes a framework that provides user-customized dynamic intelligent environments in smart spaces. In the existing research that provides user-customized intelligent services, users' interests are only explicitly analyzed, and smart spaces are not considered. Implicit interest analysis can suggest a service that may be of interest to users rather than explicit interest analysis, but it requires higher performance than explicit interest analysis. Smart spaces can obtain useful information by interacting with information in the space. The framework proposed in the study uses a proximity-based social network of things to fit into a smart space. In addition, the implicit interest analysis provides intelligent information for smart spaces using the social media information and spatial information objects. In addition, we propose a method to prevent performance degradation while maintaining accuracy in consideration of the characteristics of the smart space.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.54-56
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• 1999

웹 에이전트는 사용자가 웹을 브라우징하는 행위를 모니터하여 사용자의 관심정보를 학습하고 사용자가 필요로 한느 웹 상의 정보를 제공하는 시스템이다. 웹 에이전트는 사용자의 관심정보를 추출하기 위해서 귀납적 기계학습을 수행한다. 이때, 학습의 효율을 높이기 위해서는 관련이 있는 문서들을 그룹화하여 학습 시스템에 제공하여야 한다. 본 논문에서는 비감독 개념 학습 알고리즘인 COBWEB을 이용하여 사용자가 관심을 표시한 문서들의 분류트리를 생성한다. 분류트리는 귀납적 기계학습 시스템의 입력으로 사용될 수 있는 형태가 아니므로 분류 트리의 분석과 문서 분류 후처리 작업을 통해서 문서 집합을 생성해야 한다. 이를 위해서는 분류트리를 분석하여 초기 클러스터를 생성하고, 유사한 클러스터들의 병합을 수행한다. 본 논문에서 제안하는 문서 자동 분류 방식은 비감독 개념 학습 알고리즘이 생성한 문서 분류 트리의 분석을 통해서 충분한 유사도와 적절한 수의 문서를 포함하는 초기 클러스터를 생성할 수 있다. 그러므로 문서 분류의 후처리 작업인 클러스터의 병합 작업에서 불필요한 작업을 제거함으로서 보다 효과적이고 합리적인 문서 분류 작업을 수행한다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.843-848
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• 2003

의사결정에 관련된 지식을 선별하고 이를 효과적으로 활용하기 위하여 많은 기업들이 지식관리시스템을 도입하여 활용하고 있다. 방대한 지식에서 사용자에게 적합한 지식을 제공하는 지식추천 기능은 지식관리시스템의 주요한 기능 중의 하나이다. 대부분의 시스템들이 사용자에게 직접 관심분야를 입력받고 이 정보를 바탕으로 지식추천을 하고 있으나, 사용자가 과거 지식관리시스템을 활용하면서 보인 관심표명 행동들을 활용한 지능적인 지식 주전 방안에 대한 연구는 미진한 편이다. 본 연구에서는 지식 카테고리 또는 문서 키워드를 활용하여 지식을 추천하는 방안과 사용자의 관심분야를 표현하는 프로파일 생성을 위한 다양한 방안을 설계하고 각 방안들의 지식추천 성과를 비교하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.673-675
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• 2005

인터넷이 발전할수록 정보의 양이 늘어나게 되어 방대한 양의 데이터 속에서 적합한 정보를 추출하는 방법이 필요하다. 그리고 같은 데이터라 하더라도 유용한 정보라고 판단하는 것은 개인의 관심도에 따라 다르다. 따라서 우리는 사용자 관심 정보 추출이라는 목표 아래에서 개인간의 차이에도 명확히 정보를 추출할 수 있는 방법의 필요성을 인지하여 정보추출의 사전 단계에서 사용자가 원하는 정보가 있는 블록을 식별하는 방법에 대해서 연구하였다. 사용자가 선호하는 정보가 들어있는 블록들에 대해서만 정보 추출 기법을 적용하면 정확성과 속도면에서 좋은 결과를 얻을 수 있을 것으로 예상된다. 또한 XML-QL[7]형식의 질의를 통해 사용자의 요구 변화에 유연하게 대처하는 방법을 제안한다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.24 no.4
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• pp.79-88
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• 2009

클라우드 컴퓨팅은 인터넷 기술을 활용하여 IT 자원을 서비스로 제공하는 컴퓨팅으로 최근 많은 관심을 받고 있다. 클라우드 컴퓨팅이 널리 사용되기 위해서 해결해야 할 첫번째 문제는 보안인 것으로 조사된 바 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, 단말로 구성되어 있고, 각각의 위치에서 필요한 보안기능이 따로 존재한다. 본 고에서는 클라우드 컴퓨팅 보안의 기술들에 대해서 알아보고, 현재 클라우드 컴퓨팅의 대표적인 서비스 중의 하나인 아마존 AWS의 보안 기능에 대하여 살펴보고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.2
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• pp.993-996
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• 2005

본 논문에서는 동일한 분야의 검색된 문서가 갖는 하나의 성향을 중심으로 문서들 자체가 가지고 있는 관계성을 분석하여 용어의 가중치를 결정하였다. 그리고 사용자의 관심분야와 선호도를 적절히 표현하기 위하여 질의가 아닌 사용자 프로파일을 구축하여 이용하였다. 사용자 프로파일은 관심 분야별로 용어열과 선호도 벡터로 구성하고, ‘사용자접근에 의한 갱신’, ‘사용자 프로파일을 이용한 갱신’ 방법을 이용하여 사용자 프로파일을 사용자 위주로 학습시킨다. ‘사용자 접근에 의한 갱신’ 방법은 주제 분야에 대한 지식이 있는 경우에 적용할 수 있는 방법으로서 실험 결과, 사용자 프로파일이사용자의 선호도를 제대로 표현하기까지의 갱신 회수를 상당히 감소시킬 수 있었다. ‘사용자 프로파일을 이용한 갱신’ 방법은 갱신초기에 수행하는 방법으로서 선호도 값의 차이를 명확히 해주는 결과를 가져온다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.370-375
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• 2010

인터넷의 영역이 확대됨에 따라 인터넷에서 다양하고 많은 정보를 제공받게 되었다. 뉴스의 영역도 그중 하나로 신문사, 방송사 등의 많은 언론사들이 인터넷으로 서비스를 확대함에 따라 뉴스 정보의 과다현상이 일어나게 되었다. 이 때문에 사용자는 방대한 뉴스들 중에서 원하는 뉴스만 걸러서 보기를 원하게 되었고 이를 위한 뉴스 필터링 방법이 연구되었다. 뉴스 필터링 기술들은 주로 사용자의 관심 사항을 예측하여 제공해 주는 뉴스 추천 시스템을 위한 기술 개발에 초점을 두었다. 그러나 기존의 뉴스 필터링 기술들은 사용자의 관심 있어할 만한 뉴스를 추천할 뿐, 관심 없는 뉴스를 제외시키지는 못한다. 예를들어, 어떤 특종 사건이 생기면 이 사건을 보도하기 위한 뉴스들이 각 언론사 마다 생성되고, 뉴스 추천서비스를 사용하는 사용자는 기존의 뉴스 필터링 방법에 의해 사용자가 관심 있다고 예측되는 이 사건에 대한 뉴스를 제공받게 된다. 그러나 사용자가 이미 추천된 뉴스 중 하나의 뉴스 혹은 그와 동일한 내용의 다른 언론사에서 제공되는 뉴스를 읽었다면 추천된 뉴스는 이미 알고 있는 정보이므로 사용자는 이 뉴스에 대하여 관심이 없을 것이다. 기존의 뉴스 필터링 방법은 추천 시 중복된 뉴스를 제거하지 못하는 문제점을 지닌다. 이 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해 육하원칙 기반의 필터링 방법을 제시하고, 실험을 통해 이 논문이 제시한 방법의 장단점을 보인다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.321-327
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• 2007

본 논문에서는 사용자 중심의 커뮤니티를 정의하고, 사용자의 맥락 정보를 이용한 커뮤니티 구성 방법과 맥락정보 변화에 따른 동적 커뮤니티 재구성 방법을 제안한다. 최근 유비쿼터스 스마트 공간에서 협업 서비스를 제공하기 위한 방법으로 커뮤니티 컴퓨팅에 대한 관심이 증대되고 있다. 하지만 기존 커뮤니티 컴퓨팅 관련 연구에서는 정적인 커뮤니티 구성으로 인해 사용자의 행동 변화에 따른 커뮤니티의 동적 구성이 어렵다. 따라서 커뮤니티를 사용자의 행동에 따라 구성하기 위해서는 사용자 맥락 정보를 이용하는 것이 필요하다. 제안된 방법은 사용자 중심의 정형화된 맥락 모델을 이용하여 사용자의 관심사를 추론하고 커뮤니티의 목적을 설정한다. 그리고 주기적인 사용자의 맥락 정보 감시를 통해 사용자의 행동 변화에 따라 동적으로 커뮤니티 재구성이 가능하게 한다. 커뮤니티 관리 모듈은 사용자의 맥락 정보를 이용하여 구성원들 사이의 관계성을 분석하고, 분석된 관계를 바탕으로 커뮤니티의 특성을 결정한다. 제안된 기법의 유용성을 검증하기 위해서, 맥락인식 기반의 증강현실 경험 공유 시스템을 이용하였고, 사용자의 맥락 정보의 변화에 따른 동적 커뮤니티 구성과 커뮤니티 구성원들간의 콘텐츠에 대한 선택적 공유를 실험하였다. 제안된 방법을 활용하면 선택적 공유를 위한 동적 커뮤니티 구성이 가능하게 될 것으로 기대된다.