• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.28 no.7
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• pp.317-330
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• 2001

대규모 가상환경의 핵심은 사용자 PC의 성능에 영향을 받는 확장성에 있다. 기존의 접근 방식은 대규모 환경을 지원하기 위해 멀티캐스트를 주로 사용하였다. 그러나 멀티캐스트는 현재 멀티캐스트 하드웨어가 지원할 수 있는 그룹의 수가 제한된다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 PC 클라이언트와 인터넷과 같은 대규모 네트워크 기반의 확장성 높은 가상환경 모델을 제시한다. 멀티캐스트 네트워크와 PC 클라이언트 사이에 위치하는 관심영역 관리자(AOIM)는 멀티캐스트 그룹과 함께 다중 필터링을 수행하여 정보의 흐름을 최적화한다. 또한, 관심영역 관리자는 사용자의 관심 패턴에 따라 관심영역(AOI)으로부터 PC 클라이언트로의 데이터 전송량을 조절한다. 관심영역은 정보의 정확도에 따라 세 단계로 구분되며, 각 단계의 구분은 네트워크 현황에 따라 적응적으로 수축 또는 확장될 수 있어 PC 클라이언트는 최적화된 가상환경 상태정보를 제공받는다. 결론적으로, 제안된 모델은 다양한 컴퓨팅 환경의 PC 클라이언트에게 정확한 최우선 관심영역 정보를 제공한다.

• Journal of Information Technology Application
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• v.3 no.1
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• pp.77-89
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• 2001

인터넷의 급속한 확산과 보급으로 인하여 인터넷에서 접할 수 있는 정보의 양은 기하급수적으로 늘어나고 있다. 따라서 오늘날 인터넷에서의 정보검색은 쉬운 일이 아니며, 사용자를 대신해 여러 사이트로부터 정보를 수집하고 걸러주는 에이전트의 역할이 증대되고 있다. 본 논문에서는 에이전트를 이용한 적응형 정보 추천 시스템(ARS ; Adaptive Information Recommendation System)을 제안한다. ARS는 에이전트를 이용하여 여러 사이트로부터 정보를 수집하고 통합하며, 사용자가 관심을 가지는 정보만을 제공함으로써 정보검색을 위한 사용자의 시간과 노력을 최소화하고자 한다. 이를 위하여 수집 에이전트를 이용하여 여러 사이트로부터 주기적으로 정보를 수집하여 데이터베이스에 저장하며, 수집된 정보는 사용자 프로파일을 이용하여 사용자가 관심을 가지는 정보만을 제공한다. 사용자 프로파일은 제공된 정보에 대한 사용자의 행위를 관찰하여 수정되며, 이러한 작업을 반복함으로써 점차 사용자의 취향에 적응하게 되어, 보다 적절한 정보만을 사용자에게 제공할 수 있게 된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.189-193
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• 2006

문맥광고 또는 컨텍스트 기반 광고란 사용자들이 선택한 웹 콘텐츠 내용을 기반으로 하여 연관성 있는 광고를 자동으로 선택하여 사용자에게 제공하는 광고기법이다. 즉, 웹 사이트를 방문하는 고객을 타겟으로 하여 그들이 찾고자 하는 것과 관련된 광고를 내보냄으로써 효과적인 광고가 이루어지도록 하는 것이다. 그러나 기존의 문맥광고는 사용자가 관심을 가지는 키워드가 아닌 광고주가 선택한 키워드를 중심으로 광고 내용을 선택하기 때문에 사용자의 실제적인 관심이 반영되지 않아 광고의 효과가 떨어지는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 사용자가 웹 콘텐츠를 선택할 때 마다 사용자의 선호도를 동적으로 학습하고, 학습된 선호도를 문맥광고에 활용하는 개인화된 문맥광고를 제안한다. 실험을 위해서 제안한 방법으로 광고를 생성해서 보여주는 웹 브라우저를 구현하여 기존의 문맥광고와 개인화된 문맥광고에 대한 사용자의 평가를 비교하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 개인화된 문맥광고가 ‘콘텐츠의 내용과의 연관성’, ‘사용자의 클릭여부’ 등의 항목에서 기존의 문맥광고에 비해 우수하다는 결과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.97-99
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• 2005

웹 문서 수의 급격한 증가는 사용자로 하여금 방대한 양의 웹 문서들로부터 필요한 정보를 선별하기 위한 시간과 비용을 낭비하게 만들었다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위한 연구의 필요성이 점차 증가하였는데, 그 중 웹 서버 로그 데이터에 마이닝 기법을 적용하여 사용자들의 사이트 내 문서의 접근 패턴을 분석하고, 그 데이터를 이용하여 동적으로 변화하는 적응형 웹 사이트를 제공하려는 것이 대표적인 연구 사례이다. 본 논문에서는 웹 서버 로그 마이닝을 이용하여 사용자가 필요로 하거나, 관심을 가지고 있는 페이지를 예측하여 추천해 주는 시스템에 대해 소개한다. 이러한 시스템을 구현하기 위해 순차 패턴 마이닝이나 빈발 에피소드 발견 기법 등의 알고리즘을 사용할 수 있다. 제안하는 시스템에서는 사용자 접근 패턴을 분석할 때 순차 패턴 마이닝 기법을 사용하고, 사용자의 이동 패턴을 근거로 웹 문서를 예측하여 추천해줄 때에는 에피소드 발견 기법에서의 window 개념을 이용한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 웹 문서를 사용자가 머물었던 시간에 따라 관심 있는 문서와 지나간 문서로 구분하여 관심 있는 문서에 대해서안 마이닝을 수행한다. 또한 일정한 크기를 갖는 History window에 의해 다음 문서를 추천해주기 때문에 사용자의 모든 로그를 저장하지 않으므로 보다 효율적이다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2016.04a
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• pp.599-602
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• 2016

실시간으로 뉴스 기사를 제공하는 온라인 뉴스 시스템이 널리 사용되면서, 사람들은 매 순간 속보와 새로운 뉴스 등 대량의 뉴스 기사에 노출되어 있다. 하지만 방대한 뉴스들로부터 사용자가 원하는 뉴스를 찾는 것은 매우 어려운 일이다. 따라서 개인 관심사에 따라 뉴스를 추천해주는 개인 맞춤형 뉴스 추천 시스템의 필요성이 증가되고 있다. 본 논문에서는 사용자의 관심사를 분석하여, 사용자의 관심사에 따라 관련된 뉴스를 자동으로 추천해주는 뉴스 추천 시스템을 설계 및 개발한다. 제안 시스템은 각 사용자가 북마크한 뉴스 기사와 읽은 뉴스 기사를 클러스터링하여 사용자별 프로파일을 생성한다. 또한 전체 뉴스 기사들을 클러스터링하여 주제 별로 분류한다. 사용자에게 뉴스를 추천하기 위해, 제안 시스템은 해당 사용자 프로파일에 포함된 각 클러스터에 대해 전체 뉴스 기사에 대한 클러스터들 중 가장 가까운 클러스터를 찾아 해당 클러스터 내의 뉴스 기사들을 거리 순으로 추천한다. 실제 구현된 시스템을 통해, 제안한 뉴스 추천 시스템이 각 개인에게 뉴스를 효과적으로 추천함을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.07a
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• pp.417-418
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• 2017

사용자의 상황을 인지하여 적당한 콘텐트를 능동적으로 제공하는 방법이 활발히 연구되었고, 현재도 많이 연구되고 있다. 본 연구는 사용자의 현재 위치에 근접한 관심지점을 인지하여 관련된 멀티미디어 정보를 사용자의 스마트폰에 출력하여주는 앱을 개발한다. 관심지점들은 각각 자신의 행사를 실황중계하고, 홍보영상을 유튜브에 올려 놓았고, 그리고 홈페이지도 제공한다고 가정하여, 본 연구가 개발하는 앱은 근접한 관심지점의 실황중계, 홍보영상, 그리고 홈페이지를 능동적으로 출력하여 준다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.26 no.4
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• pp.55-62
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• 2021

In this paper, we propose a human-content interface that allows users to quickly and efficiently search data through friction-based scrolling with ROI(Regions of interests). Our approach, conceived from the behavior of finding information or content of interest to users, efficiently calculates ROI for a given content. Based on the kernel developed by conceiving from GMM(Gaussian mixture model), information is searched by moving the screen smoothly and quickly to the location of the information of interest to the user. In this paper, linear interpolation is applied to make one softer inertia, and this is applied to scrolls. As a result, unlike the existing approach in which information is searched according to the user's input, our method can more easily and intuitively find information or content that the user is interested in through friction-based scrolling. For this reason, the user can save search time.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.14 no.1
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• pp.49-58
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• 2011

Recently, GIS(Geographic Information System) has been developed to personalized service for providing the specialized services that is aimed to personal user based on mobile communication. The existing GIS system provides comprehensive and simple information but GIS System for personalized service must provide the adjustive information through the personal interest profile based on POI(PoInt of Interest). This paper describes the intelligent retrieval geographical information service module for providing personal oriented geographic information service. Our proposal model consists of user preference profile, acquisition of POI through hybrid network (Wireless LAN, CDMA), service platform and implementation of prototype system. Implementation model can apply to the life information service like restaurant, oil station, convenient store and etc.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.169-171
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• 2002

현저한 대역폭의 차이를 보이는 유무선 통신 환경에서 협동작업, 예를 들면 그룹 에디팅을 하기 위해서는 데이터 전송 속도의 차를 극복하는 것이 중요하다. 이를 위해 선택적 전송, 압축, 프로토콜 차원에서 지원 등 다양한 필터링 방법이 제시되고 있다. 그러나 이런 방법은 효과적으로 메시지의 수를 줄였으나 사용자가 관심을 두지 않는 부분이라도 메시지가 발생 순서에 따라 전달되기 때문에 바로 알려져야 하는 사용자에게 변경 메시지의 전송이 지연될 수 있다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 사용자의 관심도에 따라 메시지간의 우선 순위를 부여하는 필터링 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.554-557
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• 2004

기존의 웹 컨텐츠를 휴대폰이나 PDA 등과 같은 개인용 단말기에 표현하기 위해서는 단말기성능상의 제약(낮은 CPU 성능, 작은 출력 화면, 입출력 방법의 단순함 등)을 고려한 컨텐츠 변환의 과정이 필요하다. 트랜스코딩이란 기존의 웹 컨텐츠를 다양한 단말기의 환경에 따라 적합한 형태로 변환 하는 것을 의미한다. 지금까지의 트랜스코딩에 관한 연구는 단말기의 성능을 고려한 서비스 제공자 중심의 일방적인 컨텐츠 변환 기법으로 사용자 관심사의 반영이 어렵고 서비스 이용의 효율성이 떨어진다. 본 논문에서는 사용자의 관심사를 반영한 어노테이션 기반의 효과적인 XML 문서 트랜스코딩 기법을 제안한다. 제안하는 트랜스코딩 프레임워크는 3단계로 구성되며 사용자 어노테이션의 생성, 어노테이션을 이용한 원본 문서의 재구성, 단말기 성능을 고려한 XSLT 변환으로 이루어진다.