Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2007.11a
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pp.391-394
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2007
인터넷은 그 탄생 이후로 점점 더 많은 사용자들을 가지게 되었으며, 이러한 사용자들로 인하여 인터넷으로 흘러나오는 정보의 양은 갈수록 더 많아지고 있다. 특히, 인터넷 게시판은 수많은 사용자들의 생각과 그들이 가진 정보를 교환하기 위하여 주요한 방법으로 사용되고 있다. 본 연구에서는 웹 2.0을 활용하여 각각의 사용자에게 맞춤형 서비스를 제공하는 인터넷 게시판을 설계한다. 설계될 인터넷 게시판은 사용자에게 제공되는 정보는 동일하지만, 각 사용자마다 설정된 정보에 의하여 정보의 분류가 다르게 이루어지도록 하여 자신이 원하는 정보를 보다 빠르게 검색할 수 있도록 하였다. 또한, 각 사용자는 개인 게시판을 생성하여 모든 사용자가 공유하는 게시판에서 자신에게 필요한 정보만을 자동으로 수집하여 저장할 수 있으며, 외부 RSS 피드들을 필터링하여 개인 게시판에 연결하거나, 자신만의 정보를 개인 게시판에 등록할 수도 있다. 위와 같이 방법들은 사용자가 약간의 정보를 미리 등록해 주는 것만으로 여러 게시판과 RSS 피드들로부터 자기가 원하는 최신정보들을 실시간으로 수집하여 개인 게시판에 저장해주며, 간단한 클릭 몇 번으로 게시판의 형태가 변경되어 각각의 사용자가 원하는 정보를 빠른 시간에 찾을 수 있도록 해주게 될 것이다.
오늘날 휴대폰은 20~30대의 젊은 사용자 층뿐 아니라, 고령사용자 및 아동사용자들로 확대되면서 다양한 사용자층을 포함하게 되었다. 이렇게 사용자층은 다양해지고 있으나, 휴대폰 제조사들은 다양한 사용자 계층의 인지능력과 요구사항을 반영하진 못한 채, 20~30대의 젊은 주 사용자 층을 기준으로 디자인하고 있다. 특히, 하드웨어적인 디자인 측면에서는 다각화가 이루어지고 있는 편이나, 소프트웨어 측면에서의 시도는 거의 미비하다. 따라서, 본 연구에서는 다양한 사용자 계층에 따른 유동적 인지능력 및 요구사항, 감성에 맞는 맞춤형 My메뉴(Menu)를 설정할 수 있는 휴대폰 UI 디자인을 제안하고자 한다. 특히, 주 사용자 층과는 다른 사용패턴을 보이는 어린이들을 위한 개인화된 My메뉴를 설정하는 인터랙션 UI 디자인 개발하여 제안하였다. 본 논문은 먼저, 문헌과 사례분석으로 통해 기존 휴대폰 제조사와 서비스 사업자들의 메뉴 개인화를 위한 다양한 시도를 조사하였다. 또한, 어린이들의 사용 패턴과 메뉴의 사용 빈도 등을 파악하기 위하여 사용자 조사 방법을 두가지 방법으로 진행하였다. 우선 2006년 7월말부터 8월 10일까지 2주에 걸쳐, 만 9세~12세의 초등학교 아동사용자 남여 10명을 대상으로 휴대폰 사용의 전반적인 특성과 사용행태을 파악하고, 환경설정 및 주 사용메뉴를 조사하기 위한 심층인터뷰를 시행하였다. 그리고 1차 인터뷰 내용을 바탕으로 설문지를 작성하였다. 이번 설문에서는 주 사용메뉴가 무엇이며 사용빈도는 어느 정도 되는지 선호하는 메뉴형식과 용어의 어려움은 없었는지를 파악했다. 또한 사용자가 자주 사용하는 메뉴를 대기화면에 가져다 놓고 싶은지를 물어 직접적인 휴대폰 대기화면의 사용여부를 파악하였다. 2006년 12월 일주일동안, 1차 인터뷰의 아동사용자와 동일한 연령대의 아동사용자 남여 총46명을 대상으로 설문조사를 실시하여 더욱 정량화된 데이터를 얻을 수 있었다. 이를 바탕으로 사용자 연령과 성별에 따라 기본 디폴트 My메뉴(Menu)를 제공하는 방법, My메뉴의 항목과 우선순위, 테마를 설정하여 개인화하는 UI 디자인을 도출하였다. 본 연구는 아동사용자를 대상으로 휴대폰의 소프트웨어 UI 중 메뉴를 사용자 맞춤형으로 설정할 수 있는 방법과 인터랙션을 디자인하여 제시하였다. 이러한 소프트웨어적인 UI 개인화 시도는 다양한 사용자 계층의 요구사항을 반영하는 보다 효율적인 방법으로써 사용자 만족과 사용성을 높이는 효과를 가져올 수 있을 것이다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.7
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pp.873-878
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2020
Due to the recent development of 3D printers, interest in 3D printing is growing. 3D printing should reflect individual needs and various requirements by designing products to suit the user's requirements. Research on how to use 3D printed products for the purpose of purchasing products according to user's demand characteristics is insufficient. Therefore, this study conducted a survey and statistical analysis to find out the factors influencing the intention of purchasing custom controller products in 3D printing environments. Research has confirmed that user innovation and convenience safety are important factors for the satisfaction and purchase intent of personal-tailored controller products. Considering user innovation, convenience, and safety when producing controller products using 3D printing, it is expected that value of custom controller manufacturing can be increased. Research is needed on the personalized product development framework that successfully introduces and systematically supports the production methods of personalized products in the early stages.
TV-Anytime metadata can be delivered by unidirectional or bi-directional network. In bi -directional environment, the special request of a client is sent to metadata service providers and then the providers provide the personalized metadata back to the client. In this paper. we introduce the design and implementation of a broadcasting receiver for personalized broadcasting service in bi-directional environment. We describe actual system configuration and usage examples for bi-directional personalized service. The implemented receiver provides various functions for a digital broadcasting recorder and is based on TV-Anytime specification and UDDI specification to provide the metadata service discovery.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.10a
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pp.1675-1676
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2015
최근 디지털 서비스 기기 트렌드는 기능 및 성능 위주 기술들보다는 사용자 중심 기술들로 점점 변화해 가고 있다. 특히 사용자 접근이 많은 디지털 서비스 기기일수록 사용자경험 증대를 위한 다양한 기술들이 선보이고 있는데, 본 논문은 가장 대중적인 디지털 서비스 기기인 TV의 사용자경험 시스템을 제안한다. 본 시스템은 사용자의 시청 환경정보를 정의하고 각 환경정보를 수집할 수 있는 모듈을 제공한다. 본 시스템의 서비스 추론 모듈은 센싱된 환경정보, 사용자 프로파일, 날짜 및 날씨 정보 등을 기반으로 사용자 맞춤화된 GUI 서비스 및 시청 환경개선 서비스를 추론한다. 맞춤화된 GUI 서비스는 크기, 색상 및 레이아웃 별 디자인된 GUI 콘텐츠와 GUI Framework을 기반으로 사용자에게 제공된다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.41
no.2
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pp.241-243
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2016
The recent spread of smart devices has led to creating a variety of services based on the smart device, and the needs for the user-centric services that fit the individual users according to their situations and characteristics are increasing. However, current services can not fulfil the individual requirement of individual user, because these services are intended for unspecified individual. This paper, as a key technology of automatic user-centric service mash-up considering the situation of individual user, investigated the similarity comparison method between the Open API parameters by calculating the amount of mutual information of the parameters extracted from the Open API documents.
With advent of TV environment and increasing of variety of program contents, users are able to experience more various and complex environment for watching TV contents. According to the change of content watching environment, users have to make more efforts to choose his/her interested TV program contents or TV channels than before. Also, the users usually watch the TV program contents with their own regular way. So, in this paper, we suggests personalized TV program schedule recommendation system based on the analyzing users' TV watching history data. And we extract the users' watched program patterns using the sequential pattern mining method. Also, we proposed a new sequential pattern mining which is suitable for TV watching environment and verify our proposed method have better performance than existing sequential pattern mining method in our application area. In the future, we will consider a VoD characteristic for extending to IPTV program schedule recommendation system.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.13
no.2
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pp.397-404
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2018
As the usage of internet is increasing, a lot of user behavior are written in a log file and the researches and industries using the log files are getting activated recently. This paper uses the Hadoop based on open source distributed computing platform and proposes a customized tourism system by analyzing user behaviors in the log files. The proposed system uses Google Analytics to get user's log files from the website that users visit, and stores search terms extracted by MapReduce to HDFS. Also it gathers features about the sight-seeing places or cities which travelers want to tour from travel guide websites by Octopus application. It suggests the customized cities by matching the search terms and city features. NBP(next bit permutation) algorithm to rearrange the search terms and city features is used to increase the probability of matching. Some customized cities are suggested by analyzing log files for 39 users to show the performance of the proposed system.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.10a
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pp.84-86
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2022
Task-oriented chatbots prevail in various filed with the artificial intelligent dialogue system. The need for chatbots in customer services is growing, especially in education businesses given that there are many user inquiries and consultation requests. However, current dialogue systems only function as simple reactions or predetermined and frequently used actions. Meanwhile, the research about customized recommendation systems through artificial intelligence is very active with a wide variety of educational content. Although a dialogue system and a recommendation system is a core element in this domain, it has a limitation in that it is being conducted separately. Therefore, we present a study on a recommendation system that can recommend user-customized lectures combined with a dialogue system. With this combination, our system can respond to additional functions beyond these limitations. Through our research, we expect that work efficiency and user satisfaction will be improved by applying chatbots in education domains that are becoming more diversified and personalized.
As information resources have become more various and the number of the resources has increased, knowledge customization on the social web has been becoming more difficult. To reduce the burden, we offer a framework for context-based similarity calculation for knowledge customization using ontology on the CBR. Thereby, we newly developed context- and intensity-based similarity calculation methods which are applied to extraction of the most similar case considered semantic similarity and syntactic, and effective creation of the user-tailored knowledge using the selected case. The process is comprised of conversion of unstructured web information into cases, extraction of an appropriate case according to the user requirements, and customization of the knowledge using the selected case. In the experimental section, the effectiveness of the developed similarity methods are compared with other edge-counting similarity methods using two classes which are compared with each other. It shows that our framework leads higher similarity values for conceptually close classes compared with other methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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