• Journal of the HCI Society of Korea
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• v.6 no.1
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• pp.35-42
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• 2011

Mobile context-awareness becomes an important research topic since mobile information browsing is still difficult due to the limitations of mobile devices. On the other hand, it is easier to gather more user contexts because mobile devices are equipped with more sensors. In this paper, we introduce a method for detecting local hot topics from microblogs on a mobile device. In order to detect user-related topics from microblogs, it exploits mobile user contexts such as location, activity, blogging history and social relationship. Through taking advantage of these contexts, it retrieves user-related microblogs and also infers user interests. It can filter out unrelated topics based on the inferred interests. Based on our proposed method, a mobile user can be aware of topics related to interests surrounding the user.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.29 no.2
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• pp.188-196
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• 2002

As networked virtual environment (NVE) scales in terms of users and network latency, a key aspect to consider is scalability for interactive performance because a large number of objects likely impose heavy burden especially on the network and computational resources. To improve the scalability, various relevance-filtering mechanism have been proposed. However, the existing filtering mechanism do not scale well in terms of interactive performance as the number of users increase and crowds in a specific place. In this paper, we propose a new scalable filtering scheme which reduces the number of messages by dynamically grouping users based on their interests and distance. Within a group, members communicate with each other with high fidelity. However, a representative sends up-to-dated group information of members with low transmission frequency when they are not of immediate interest but are still within the interest area. The representative is elected from members of the group in distributed manner. The proposed scheme enhances the interactive performance scalability of large-scale NVE systems as much as 18% compared with the existing approach.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.11d
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• pp.827-829
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• 2000

오늘날 인터넷 사용자들은 정보의 홍수 속에 놓여있다. 웹사이트에 들어가면 대부분은 자신과 관련 없는 정보들이 쏟아진다. 따라서 인터넷 사용자들의 관심에 맞는 내용을 제 공해주어 시간의 절약과 동시에 사용자에게 가치 있는 정보를 제공할 수 있게 하는 서비스가 필요하다. 이러한 개인화 된 서비스를 제공해주기 위해 사용자에 대한 정확한 분석을 바탕으로 사용자에게 효율적인 서비스를 제공하여야 할 것이다. 따라서 본 논문에서는 사용자 프로파일 및 웹 로그 등을 토대로 각 고객의 성향과 패턴을 정확하게 분석하여, 사용자 각 개인에게 적합하며 효율적인 서비스를 제공해 줄 수 있는 Web Usage Mining 을 통한 사용자 패턴 추출 알고리즘을 개발하고자 한다. 본 논문에서 연구한 Web Usage Mining 알고리즘은 사용자의 웹 사용 습관을 토대로 데이터 마이닝의 과정을 거쳐 사용자의 성향과 관심을 결정하고, 이를 바탕으로 사용자에게 알맞은 내용을 제공할 수 있도록 할 것이다. 이때, 사용자의 정보는 웹 내에서의 행동 중에서 중요하게 사용되는 특정한 페이지를 보는 시간, 웹 서핑 패턴, 전자 상거래 사이트의 경우에는 구매한 상품과 쇼핑 카트에 넣은 상품 등의 관찰된 정보를 기반으로 하며, 개인의 사생활을 침해하지 않는 범위 내에서 이루어지도록 했다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.69-71
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• 1999

정보의 양이 많아질수록 사용자가 자신이 원하는 정보를 찾는 작업은 많은 시간과 노력을 요구하게 된다. 이러한 시간과 노력을 줄이기 위해 정보 필터링 시스템이 제시되었고, 정보검색과 자연언어처리 등을 이용한 많은 방법들이 연구되었다. 그러나 이러한 접근방법들은 모두 사용자에게 새로운 정보요구가 생긴 경우 이를 지능적으로 대처하지 못하는 Cold-Start 문제를 안고 있다. 이를 극복하기 위해 협동 정보 필터링 시스템이 등장하였다. 이러한 협동 정보 필터링 시스템은 같은 관심도를 가지는 사람들로 공동체를 형성하기 위해 사용자로부터 관심도를 명시적으로 나타낼 것을 요구하는 등 사용자가 직접 필터링 시스템을 학습시켜야 하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 사용자들의 선호도를 담고 있는 사용자 프로파일의 유사성을 기반으로 한 공동체 형성 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06d
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• pp.316-321
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• 2010

웹 2.0의 기술이 보급됨에 따라 소셜 네트워크 서비스에 대한 관심이 증가하였다. 국내에서는 싸이월드, 미투데이 등과 같은 서비스가 널리 사용되고 있으며 최근 급부상한 트위터는 여러 분야에서 관심을 받고 있다. 트위터는 팔로워나 트윗 등 활동 정도에 따라 랭킹 서비스가 제공되고 있지만 랭킹은 그들 사이의 관계를 세부적으로 나타내지 못한다. 본 논문에서는 트위터의 사용자들 사이에 존재하는 관계를 시각적으로 나타내는 도구에 대해 개발한다. 국내 사용자 중 팔로워의 랭킹에 따른 사용자를 이용하고, 시각화를 위해 생물학적 데이터를 네트워크로 나타내는 Cytocape 플랫폼을 사용한다. 사용자 간의 관계를 나타내는 네트워크를 통하여 온라인상에서 영향력 있는 사용자들의 관계를 나타내고 그들의 관계를 수치로 분석한다. 또한 복잡한 네트워크로부터 선택된 노드와 관련된 연결만을 추출하는 기능을 제공하여 온라인상의 관계를 상세하게 나타낸다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.179-182
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• 2008

웹의 방대한 데이터에서 사용자에게 유용한 정보를 제공하기 위하여 다양한 연구가 시도되고 있다. 웹 사용 마이닝은 웹 사용자의 로그 정보를 기반으로 웹페이지를 평가할 수 있는 유용한 방법이다. 하지만 웹 사용 마이닝을 이용한 웹 페이지 평가에는 사용자들의 다양한 성향 패턴을 무시한 일괄적인 모델을 생성하는데 주를 이루고 있다. 본 논문은 사용자 관심 키워드에 대한 웹 페이지 사용 정보를 수집하고 분석하여 멀티 컨셉 네트워크(Multi Concept Network : MC-Net)를 생성한다. MC-Net은 사용자 관심 키워드에 기반한 다양한 성향 정보에 따른 웹 페이지 연결망을 제공한다. 생성된 MC-Net은 웹 페이지 추천을 위하여 유용하게 사용할 수 있으며, 실험을 통하여 제안하는 방법의 유효함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.697-699
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• 2005

유비쿼터스 시대가 도래하면 언제 어디에서나 거대한 양의 컴퓨팅 서비스 및 장치들이 생활 곳곳에 스며들어 사용자의 요구를 기다리고 있을 것이며 개개인의 사람마다 사용자의 기호에 맞는 개인화된 서비스가 필요하다. 사람의 위치이동에 따라 빠르게 변화하는 다양한 서비스 환경에서는 사용자의 개입을 최소화 하여야하여 관심 여부에 맞추어서 서비스 장치 및 동작 모드를 자동적으로 결정하여야 할 것이다. 본 논문에서는 이러한 동적 환경에서 분산 에이전트 기술을 이용하여 사용자의 요구에 가장 근접한 지능형 서비스 제공을 위해 크게 세 가지 단계로 구성하였다. 첫째, 유비쿼터스 환경의 인프라구조인 스마트 공간을 가상의 시뮬레이터로 구현하여 물리적 장치 및 컴퓨팅 객체를 모델링한다. 둘째, 이기종 환경에서의 사용자의 대리인으로서 지능적인 서비스 수행을 위하여 멀티 에이전트 기반 구조를 제안한다. 마지막으로 사용자 프로파일을 통한 관심정보를 고려하여 개인화된 서비스 제공을 위한 방안을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.304-306
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• 2002

디지털 컨텐츠 산업의 성장, 전자상거래의 활성화, 기업의 흠페이지 활용 증가 등으로 온.오프라인에서 컨덴츠의 수요가 증가하면서 컨덴츠를 관리하는 컨텐츠 관리 시스템 시장의 성장 잠재성이 높아가고 있다. 본 논문에서는 이러한 컨텐츠 관리 시스템의 마지막 단계인 컨텐츠 배포 단계에 있어 모든 사용자에게 동일한 컨텐츠를 제공하는 것이 아니라 사용자의 관심에 따라 다른 컨텐츠를 동적으로 제공하는 컨텐츠 주천 시스템을 설계 및 구현한다. 본 시스템은 규칙 기반 추천 방식을 사용하고 있으며 규칙으로는 사용자간의 연관성을 나타내는 사용자 협업적 규칙과 항목간의 연관성을 나타내는 항목 협업적 규칙이 존재한다. 또한 컨덴츠에 대한 사용자의 선호도를 측정하기 위해서 선호범위를 정의하고 있으며 취미, 관심분야와 같이 하나 이상의 값을 가질 수 있는 다중 값을 처리하친 있다. 시스템은 추천을 위한 정보 즉, 선호범위와 사용자 프로파일 그리고 규칙들을 생성하는 오프라인 작업과 이러한 정보를 이용하여 실시간으로 사용자에게 추천해주는 온라인 작업으로 나뉘어 진다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2006.11a
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• pp.253-256
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• 2006

본 논문은 사용자의 인터랙션(user interaction)을 고려하여, 사용자가 관심을 가지는 영역에 대해서 최적화된 비디오 콘텐츠를 제공받을 수 있는 비디오 서비스 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 사용자 인터랙티브티를 고려한 서비스 시스템은 SVC(Scalable Video Coding)의 다중 ROI를 사용한다. 또한 제안된 시스템에서는 다양한 방식의 비디오 품질과, 다중 ROI에 대한 선택 과정에서 콘텐츠 소비 주체와 시스템간의 쌍방향 제어 수단을 개발하고 콘텐츠의 관심 영역 지정 과정에서 사용자의 인터렉션 정보를 이용하는 방법을 제안한다. 제안하는 시스템의 유효성을 테스트하기 위해 사용자의 인터랙션에 의해 변환하는 SVC 콘텐트를 만들었고, 사용자 단말에 인터렉션 기능으로 SVC 콘텐츠를 디코딩하는 시스템을 구현하여 유용성을 검증하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2009.04a
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• pp.1013-1016
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• 2009

본 논문에서는 교육용 가상환경에서 학습자들에게 좀 더 효과적인 학습 효과를 주기 위해 학습 중에 보고 촬영했던 사진들을 자동으로 정리해서 사용자가 교육용 가상환경에서 체험했던 학습내용을 사진을 통해서 복습할 수 있도록 해주는 알고리즘을 소개한다. 기존의 날짜, 장소, 키워드 등의 정보를 이용하여 사진을 정리하는 알고리즘과는 달리, 본 논문에서는 사용자가 학습을 하면서 기억해야 할 중요한 내용이나 사용자의 관심도에 의해 사진 정리를 함으로써 사용자의 학습 효과를 높이는 것을 목적으로 하는 사진 정리 알고리즘을 소개한다. 이에 따라 알고리즘에서 학습적으로 중요한 사진을 뽑는 기준과 사용자의 관심도, 인지율 계산에 대해 설명하고 이 알고리즘을 기반으로 구현한 시스템을 설명한다. 또한 사용자 실험 분석을 하고 향후 연구방향에 대해 논한다.