• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.55-59
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• 2002

인터넷 및 전자상거래의 급속한 발전에 따라, 전자상거래를 위한 수많은 상품정보가 생성, 수정, 삭제되고 있는 상황에서 소비자들을 위한 맞춤형 정보서비스 및 개별화된 상품추천 시스템에 대한 필요성이 증가되고 있고 많은 연구가 이루어지고 있다. 그러므로 본 논문에서는 이러한 요구를 수용할 수 있는 소비자 지향형 상품추천 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 사용자행위의 모니터 링을 통해 사용자의 관심분야 및 다수의 사용자가 관심을 가지는 상품정보를 추출하며 이를 기반으로 사용자에게 추천함으로써 양질의 정보 및 서비스의 제공에 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2000.04a
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• pp.100-104
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• 2000

최근 인터넷의 사용이 폭증하며 기존 검색 엔진의 단점을 극복하고자 웹 에이전트 연구가 활성화 되고 있다. 이에 웹 에이전트의 구조에서 사용자의 관심, 비관심 문서의 분류 수집에 있어 직접적인 피드백에 의한 학습은 사용자에 부담과 불편을 제거하고자 간접적인 사용자 행위 분석에 의한 성향 학습 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.514-516
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• 2005

국내외적으로 흠 네트워크의 보급이 활발히 이루어지고 있으며, 이러한 홈 네트워크는 현재의 데이터 네트워크 및 제어 네트워크 중심에서 향후 다수의 미디어 콘텐츠를 보유하는 A/V 흠 네트워크로 발전될 전망이다. 이런 환경 하에서 사용자들은 현재 P2P 파일 공유 시스템에서 이루어지는 것처럼 자신들의 관심에 기초하여 다른 홈 네트워크에 있는 미디어 콘텐츠들을 공유할 것으로 보인다. 본 논문에서는 이처럼 예상되는 사용자들의 요구를 효율적으로 지원하기 위하여 사용자들의 관심 사항을 효과적으로 반영하며 보장된 응답시간 내에 미디어 콘텐츠 검색을 제공하기 위한 P2P 오버레이 네트워크 구성 방안인 IGN (Interest-based Grouping Network)을 제시한다. Chord와 드브루인 (do Bruijn) 그래프로 구성되는 IGN은 structured P2P의 세밀한 검색 지원에 대한 한계와 unstructured P2P의 보장되지 않은 최대 검색 시간의 문제점을 해결하며, 보장된 최대 검색 시간 내에 사용자들의 관심 사항을 세일하게 반영하는 검색을 지원할 것으로 예상된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06d
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• pp.363-365
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• 2012

최근 빠르게 확산되고 있는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service)는 사용자의 인맥을 관리하며 새로운 인맥을 형성하는 것을 목표로 한다. 또한 사용자들이 자신의 관심사에 관한 지식이나 정보를 공개함으로써 정보의 효율성을 높이고 다른 사용자들에게 정보를 전파한다. 하지만 현재의 소셜 네트워크 서비스는 새로운 인맥을 형성하는 것보다 실제 사회에서의 인맥을 가상의 공간에서도 유지하고 관리하여 실제로 만나지 않더라도 관계를 유지할 수 있도록 하는 용도로 사용되어 소셜 네트워크의 목표를 달성하지 못하고 있다. 하지만 특정한 공간의 동일한 관심사를 가진 사람들 간의 제한적 정보 공유는 소셜 네트워의 단점을 보안하고 궁극적 목표를 달성할 수 있다. 또한 특정 관심사를 기반으로 그룹을 생성함으로써 정보의 신뢰도를 높이며 새로운 인맥을 형성에도 효과적 일 것이다. 하지만 이러한 네트워크는 모바일 환경의 특징으로 인해 빠르게 변화할 수 있으며 위치를 기반으로 특정 공간의 다른 사용자들과 통신함으로 완전히 새로운 인맥을 형성하게 된다. 그러므로 안전하게 신뢰관계를 구축하기위해 사용자의 평판 관리가 필요하다. 본 논문에서는 소셜 네트워크에서 동일한 관심사를 가진 폐쇄적 정보공유에서의 악의적 노드의 고립을 위한 평판 메커니즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2003.11a
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• pp.257-260
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• 2003

MPEG-21은 사용자가 다양한 멀티미디어 데이터를 네트워크상에서 생성, 변형, 전달, 소비하기 위한 통합적 멀티미디어 프레임워크를 정의한 국제 표준이 다. MPEG-21 DIA(digital item adaptation)는 멀티 미디어 데이터를 사용자의 환경, 단말기 특성, 네트워크 특성에 대한 정보를 기술할 수 있는 표준을 정의하고 있다. 본 논문에서는 DIA에서 정의한 여러 가지 적응 변환 중 사용자의 관심 영역을 중심으로 한 의미론적 변환 엔진을 구현하였으며, 이에 대한 실험결과를 제시한다 기존의 변환 방법이 비디오 프레임의 전체 크기, 해상도 화질을 조정하였다면, 의미론적 변환은 사용자의 관심 영역을 중심으로 변환을 수행함으로써, 사용자의 관심도를 반영할 수 있는 장점이 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.88-90
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• 2001

정보여과 에이전트는 자체의 적응성(adaptability)과 자율성(autonomy)을 특징으로 사용자의 선호도와 관심을 학습하여 사용자 프로파일을 지식베이스의 일부로 구축하는 기능을 수행한다. 이러한 사용자 프로파일은 사용자의 학습의도에 맞게 지식을 탐색하고 축적하는 적응성(adaptability)을 가져야 한다. 본 논문에서는 지능적 정보여과 에이전트가 사용자의 선호도와 관심을 학습하여 적응적인 사용자 프로파일을 구축하기 위한 기법으로서, 사용자가 제시한 학습예제로써의 웹 문서들로부터 사용자의 학습의도를 내포한 질의어를 중심으로 연관 지식을 탐색하여 추출하는 웹 도큐먼트 기반 사용자 중심 연된 객체 추출과 만유인력 모델을 기반으로 한 연관 객체 관계성 가중치 기법을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.325-327
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• 2002

정보검색 태스크에서 사용자 모델링의 목적은 관련정보 검색을 용이하게 해주기 위하여 사용자의 관심도 또는 필요정보의 모델을 학습하는 것으로 시간적인 속성(temporal characteristics)을 가지며 관심 이동을 적절하게 반영하여야 한다. 강화학습은 정답이 주어지지 않고 사용자의 평가만이 수치적으로 주어지는 환경에서 평가를 최대화 한다는 목표를 가지므로 사용자 프로파일 학습에 적용할 수 있다. 본 논문에서는 사용자가 문서에 대해 행하는 일련의 행위를 평가값으로 하여 사용자가 선호하는 용어를 추출한 후, 사용자 프로파일을 강화학습 알고리즘으로 학습하는 방법을 제안한다. 사용자의 선호도에 적응하는 능력을 유지하기 위하여 지역 최대값들을 피할 수 있고, 가장 좋은 장기간 최적정책에 수렴하는 R-Learning을 적용한다. R-learning은 할인된 보상값의 최적화보다 평균 보상값을 최적화하기 때문에 장기적인 사용자 모델링에 적합하다는 것을 제시한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2013.11a
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• pp.1431-1434
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• 2013

최근 소셜 네트워크 서비스 사용자의 폭발적인 증가 추세와 더불어 사용자 기반의 정보 공유 패러다임이 확산됨에 따라 효과적인 정보 공유를 위한 검색 방법 및 정보 분류의 필요성이 대두되고 있다. 소셜 네트워크 서비스는 관계도 탐색, 유사한 관심사의 사람들과 정보 공유, 추천시스템 등의 주요 서비스를 사용자 기반으로 구축하는 방향으로 연구가 진행되고 있으나 낮은 정보의 신뢰성으로 인해 지능적인 검색 및 정보 분류에 한계가 있었다. 본 논문에서는 대표적인 소셜 네트워크 서비스인 Facebook 을 기반으로, 낮은 정보의 신뢰성을 높이고 사용자의 소셜 검색 만족도를 높일 수 있는 사용자 그룹 분류 기법을 제안한다. 이를 위해 Facebook 사용자의 메타데이터를 수집하고 관계로 맺어진 사용자들간의 친밀도를 메타데이터 기반으로 계산하며 유사한 관심 정보에 따라 분류하고 효과적으로 사용자들을 그룹화한다. 마지막으로 실험을 통해 관계로 이루어진 사용자 친밀도와 그룹 분류가 효과적으로 수행되었음을 보인다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.16 no.5
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• pp.960-966
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• 2012

It is prevalent to gather the location information from GPS, WiFi and etc, and therefore LBSNS (Location-Based SNS) has increased rapidly (such as location-augmented Twitter services). The message created from LBSNS include the specific area of interests which the message is created in or mentions. It is easy to propagate the location-based information of LBSNS by adapting the retweet function which is efficient way to propagate the message in tweeter. In this paper, we have defined the smart retweet as a automatic retweet function for efficient propagating the messages which is geo-tagging the location of interests. We have designed the smart retweet system based on the tweeter system. The user could specify the area of interests and build the social networking among the users which have interested in common area. The smart retweet system have been implemented by mesh-up services based on Open-API of trweeter and google map. It is expected that the smart retweet service proposed in this paper makes easy sharing of the location-based interesting information.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.345-352
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• 2002

무선 인터넷을 이용하는 사용자는 정보의 양의 따른 시간적 통신비용의 증가 문제로 개인화 에이전트가 사용자의 관심에 따라 서비스를 제공하는 기능과 맞춤화된 정보를 제공하는 기능, 지식 기반 방식으로 정보를 예측하는 기능을 가지기를 바라고 있다. 본 논문에서는 이와 같이 무선 인터넷을 사용하는 사용자를 위한 PDA 개인화 에이전트 시스템을 구축하고자 한다. PDA 개인화 에이전트 시스템 구축을 위해 프로파일 기반의 에이전트 엔진과 사용자 프로파일을 이용한 지식기반 방식을 사용한다. 사용자가 웹페이지에서 행하는 행위들을 모니터링하여 사용자가 관심 가지는 문서를 파악하고 정보 검색을 통해 얻어진 문서를 분석하여 사용자 각각의 관심 문서로 나누어 서비스하게 된다. 모니터링 되어진 문서를 효과적으로 분석하기 위해 unsupervised clustering 기계학습 방식인 Cobweb을 이용한다. unsupervised 기계 학습은 conceptual 방식을 이용하여 검색되어진 정보를 사용자의 관심 분야별로 clustering한다. 클러스터링을 통해 얻어진 결과를 다시 기계학습을 통해 사용자 관심문서에 대한 프로파일을 생성하게 된다. 이렇게 만들어진 프로파일을 룰(Rule)로 만들어 이를 기반으로 사용자에게 서비스하게 된다. 이러한 룰은 사용자의 모니터링 결과로 얻어지기 때문에 주기적으로 업데이트하게 된다. 제안하는 시스템은 인터넷신문이나 웹진 등에서 사용자들에게 뉴스를 전달하기 위한 목적으로 생성하는 뉴스문서를 특정 대상으로 선정하였고 사용자 정보를 이용한 검색을 실시하고 결과로 얻어진 정보를 정보 분류를 통해 PDA나 휴대폰을 통해 사용자에게 제공한다. 상품을 검색하기 위한 검색노력을 줄이고, 검색된 대안들로부터 구매자와 시스템이 웹상에서 서로 상호작용(interactivity) 하여 해를 찾고, 제약조건과 규칙들에 의해 적합한 해를 찾아가는 방법을 제시한다. 본 논문은 구성기반 예로서 컴퓨터 부품조립을 사용해서 Template-based reasoning 예를 보인다 본 방법론은 검색노력을 줄이고, 검색에 있어 Feasibility와 Admissibility를 보장한다.매김할 수 있는 중요한 계기가 될 것이다.재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity of compu