• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06b
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• pp.235-236
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• 2011

최근 스마트폰이 널리 보급되고 대중화됨에 따라 스마트폰에서 구동되는 어플리케이션도 증가하고 있다. 그러나 모바일 환경에서는 정보를 보여줄 수 있는 디스플레이의 크기가 제한적이기 때문에 많은 수의 어플리케이션을 설치 할 경우 메뉴를 찾아가는 것이 불편한 실정이다. 본 연구에서는 사용자의 사용 패턴을 분석하여 사용자가 스마트폰을 사용하는 시점에 적절한 메뉴를 추천해주는 사용자 맞춤형 메뉴 인터페이스 제공 기법을 연구하였다. 안드로이드 기반에서 구현하였으며 실제 사용자 데이터를 토대로 결과를 분석함으로써 사용자 패턴 분석 결과에 기반한 메뉴 인터페이스 제공 가능성을 검토하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.10a
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• pp.171-173
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• 2012

광범위한 스마트폰의 보급으로 인해 관련 APP 시장 또한 급격하게 증가하고 있다. 많은 APP이 개발되고 있지만 대부분 특정 분야에 집중되어 있으며 교육용 APP이 시장에서 차지하고 있는 비율은 극히 낮다. 시장 비율이 낮은 이유는 기존 출시된 대다수의 교육용 APP이 가지는 두 문제점 때문이다. 첫 번째는 동일 콘텐츠의 반복학습으로 인해 재사용 빈도가 많이 낮고 자기주도학습 능력을 이끌어 낼 수 없다는 점이며 두 번째는 문제 제공 및 정답 확인의 단순 구조로 되어 있어 사용자가 자신의 수준 및 취약 부분을 분석하기 힘들다는 점이다. 본 논문은 스마트폰 환경에서 앞서 언급한 두 가지 문제점을 해결하기 위해 시스템 구조 변경 없이 콘텐츠 변경이 가능하며 사용자의 수준을 파악할 수 있는 기능을 가진 사용자 맞춤 교육을 위한 교육용 앱 설계에 대하여 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.568-570
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• 2013

본 논문에서는 PHR과 만성질환 및 공간정보에 대하여 분석하고, 식당, 커피숍 등과 같은 실내공간에서 PHR 정보를 활용하여 자가 건강관리에 필요한 맞춤형 공간정보를 제공 받을 수 있는 PHR 기반 만성질환자 맞춤형 공간정보 서비스 시스템을 설계하였다. 서비스 공간정보 관리 기능과 사용자 정보 관리 기능 및 맞춤형 공간정보 매칭 기능을 포함하는 시스템의 동작절차를 설계하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.729-732
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• 2007

맞춤형 방송 솔루션은 디지털 TV 서비스 외에도, 향후 유망기술로 주목 받고 있는 IPTV, DMB 등의 다양한 방송 및 멀티미디어 서비스에 적용이 가능하다. 본 연구에서는 맞춤형 방송 서비스의 객관적인 평가를 위한 성능평가 방법을 제안한다. 정보검색 시스템 평가에 사용하는 정확률, 재현률과 역순위 평균 수치를 적용하여 맞춤형방송의 추천결과와 실제 시청자의 시청 프로그램의 차이를 분석하여 맞춤형 방송 시스템의 정확도와 사용자 만족도를 통계적으로 평가 가능한 메카니즘을 제안한다. 그 동안 평가가 이루어지지 않았던 맞춤형 방송 서비스를 복합적으로 평가하는 방법론을 제안함으로써, 맞춤형 방송 시스템의 지속적인 성능향상과 연구개발에 기여할 것이다. 또한, 맞춤형 방송 서비스의 산업화와 다양한 장비로의 확산에도 기여할 것으로 기대된다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.44 no.1
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• pp.38-53
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• 2007

Nowadays, as it goes on digitalization of the broadcasting and the convergence of the broadcasting and communications , it has been developed into the ubiquitous individual media consuming pattern which can easily and comfortably consume the favorite contents through any devices at anytime and/or anywhere. For this, in this paper, we propose personalized broadcasting service that can provide a convenient access of the contents that users want to watch at anytime by considering the user preference and consumption characteristics as well as an efficient browsing and watching of the particular program segments more advanced than the data broadcasting services. Moreover, it is implemented the TV-Anytime standard based on personalized broadcasting terminal platform by us. The developed services and terminal will used on broadcasting environment in which many services and the contents. The result of that is the broadcasters/service providers and content providers can provide differential broadcasting services which is suitable to each user such as personalized broadcasting service in near future.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02b
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• pp.179-184
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• 2007

제품의 사용자 인터페이스를 개발하기 위해서는 해당 제품의 사용 행태를 정확하게 파악하는 것이 핵심적이다. 사용자 행태에 관한 정보를 수집하는 방법으로는 설문이나 개별/집단 면접 등이 흔히 사용되고 있으나, 이는 사용자들의 기억에 의존하는 간접적인 방법이기 때문에 그 정확성을 보장할 수 없다는 것이 단점으로 지적된다. 이 연구에서는 사용자 조작 로그(Log)를 기록, 수집하는 방법을 활용하여 가전 제품의 사용 행태에 대한 정보를 직접적으로 파악하였고 그 결과를 바탕으로 사용자 중심 인터페이스 디자인을 개발하고자 하였다. 디지털TV실사용자 가구들을 조사 대상으로 선발한 후 해당 가정의 실제 사용 환경에서 약 1개월간 사용 로그를 기록하였다. 로그 수집과 함께 면접 설문도 실시하였다. 수집된 로그를 통계적으로 분석하여 제품의 주요 기능별 사용 빈도와 패턴을 추출해 낼 수 있었다. 이 결과를 면접에서 대상자들이 응답한 내용과 비교하여 간접 조사 방법의 정확도를 검증해 보았다. 로그 분석 결과에서 도출된 사용 행태 데이터를 근거로 사용자 맞춤 인터페이스 기능을 제안하였다. 또한 각 가구별 결과를 2차 분석하여, 사용 행태 데이터를 기반으로 한 사용자 세분화(Segmentation)를 하였고 각 세그먼트(Segment)별 주요 특징을 도출해 낼 수 있었다. 이러한 여러 분석 결과는 가전 제품의 사용자 중심 인터페이스 개발에 사용 Log분석이 활용될 다양한 가능성과 유용성을 보여주었다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.46 no.3
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• pp.15-23
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• 2009

In ubiquitous environments, invisible devices and software are connected to one another to provide convenient services to users. In this environments, users want to get a variety of customized services by using only an individual mobile device which has limitations such as tiny display screens, limited input, and less powerful processors. Therefore, The device sharing for solving these limitation problems and its efficient processing is one of the new research topics. This paper proposes a device recommender system which searches and recommends devices for composing user requested services. The device recommender system infers devices based on environmental context of a user. However, customized devices for each user are different because of a variety of user preference even if users want to get the same service in the same space, Therefore the paper considers the user preference for device recommendation. Our device recommender system is implemented and tested on the real mobile object developed for device sharing in ubiquitous environments. Therefore we can expect that the system will be adaptable in real device sharing environments.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.9 no.12
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• pp.39-45
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• 2018

Twitter users use 'Following', 'Retweet' and so on to find tweets that they are interested in. However, it is difficult for users to find tweets that are of interest to them on Twitter, which has more than 300 million users. In this paper, we developed a customized tweet recommendation system to resolve it. First, we gather current trends to collect tweets that are worth recommending to users and popular tweets that talk about trends. Later, to analyze users and recommend customized tweets, the users' tweets and the collected tweets are categorized. Finally, using Web service, we recommend tweets that match with user categorization and users whose interests match. Consequentially, we recommended 67.2% of proper tweet.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.460-462
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• 2001

인터넷 사용자가 급증하고, 인터넷을 통한 비즈니스에 수익 모델에 대한 관심이 높아지면서 방문자별로 맞춤 정보를 제공하는 퍼스널라이제이션이 인터넷 개발자 및 사용자들의 관심을 모으고 있다. 이러한 퍼스널라이제이션을 위해서 전처리과정인 사용자 프로파일 생성과정을 확장된 웹 로그 처리 시스템을 통해서 구현해본다. 웹사이트 서버의 확장된 이벤트 처리, 즉 사용자의 행위정보를 로그에 포함시켜 로그정보를 웹 로그 서버에 전송하도록 설계하였다. 그리고 이 웹 로그 정보를 쉽게 분석할 수 있다. 이때 데이터베이스 저장 기술로 OLE DB Provider상에서 수행되는 ADO 기술을 사용함으로써 확장된 웹 로그 처리 시스템을 설계하였다. 확장된 웹 로그 DB를 패턴분석, 군집분석 등의 마이닝(Mining) 기법을 통하여 맞춤 서비스에 대한 사용자 프로파일을 구축할 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.443-448
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• 2019

본 논문은 공공 데이터 Open API와 TMDB(The Movie Database) API를 이용하여 사용자의 선호 영화를 Google에서 제공해주는 Tensoflow로 인공신경망 딥러닝 학습하여 사용자가 선호하는 영화를 맞춤 추천하는 애플리케이션의 설계 및 구현에 대하여 서술한다. 본 애플리케이션은 사용자가 쉽게 영화를 추천받을 수 있도록 만들어진 애플리케이션으로 기존의 필터링 방식으로 추천하는 방식의 애플리케이션들과 달리 사용자의 취향을 딥러닝 학습을 통해 최적의 영화 Contents를 추천함과 아울러 기존 영화의 특성을 학습하여 흥행할 신규 영화를 예측하는 기능 또한 제공한다. 본 애플리케이션에 사용된 신규 영화 흥행 예측 모델은 약 85%의 정확도를 보이며 사용자 맞춤추천의 경우 기존 장르 추천이나 협업 필터링 추천보다 딥러닝을 통한 장르, 감독, 배우 등의 보다 세밀한 학습 추천이 가능하다.