• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.1325-1328
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• 2000

지금까지 XML 문서는 사용자에게 문서내의 모든 내용을 공개하였지만, 전자상거래와 같은 특정 분야의 경우에 사용자에 따라 문서의 일부만을 공개하는 것이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 사용자에게 XML 문서의 권한을 부여하고 접근 권한을 근간으로 XML 문서에 대해서 접근을 관리하는 접근권한 관리 도구를 설계하고 구현한다. 권한 주체의 기본 단위로 사용자 그룹을 설정하고, XML 문서의 엘리먼트를 권한 객체의 기본 단위로 설정한다. 문서의 생성자는 문서를 생성할 때 일반 사용자 그룹에게 문서 내의 엘리먼트 권한을 부여한다. XML 문서를 접근할 경우, 문서의 접근에 대한 특정 사용자 그룹의 접근 권한을 검사하고 접근 권한에 맞는 문서의 특정 부분을 보여준다. 그 결과 XML 문서에 대한 접근 권한 관리가 가능하다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.453-455
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• 2000

기하급수적으로 증가하는 인터넷의 정보량에서 최적의 정보를 찾고자 하는 사용자의 요구가 증가함에 따라 개별적 사용자에게 필요한 정보만을 제공하는 것이 필요하다. 이러한 사용자의 요구를 충족시키기 위해 사용자의 행동을 관찰하고 학습하여 사용자 대신 문서를 수집하는 웹 문서 추천 에이전트의 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 웹 문서 추천에이전트에서 사용되는 프로파일을 효과적으로 생성하고 학습하기 위한 문서 표현 방법, 특징 선택법을 제안한다. 제안된 문서 표현 방법은 슬라이딩 윈도우 방법을 통해 인접한 단어쌍의 문맥 정보를 이용하고, 의존 구조를 이용하며 사용자의 관심 변화에 빨리 적응 할 수 있도록 시간에 대한 가중치를 반영한다. 제안된 방법으로 프로파일을 구성한 웹 문서 추천 에이전트는 사용자의 관심 분야를 효과적으로 반영하고 관심 변화에 빨리 적응하여 사용자에게 알맞은 문서를 추천한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.195-197
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• 1999

본 연구에서는 인터넷 상의 많은 문서들 중에서 사용자에게 보다 적합한 문서를 제공하기 위해 퍼지 관계성을 이용하여 검색 결과 집합의 문서에서 추출한 키워드간의 유사클래스를 생성한다. 또한, 기존의 키워드 직접 매칭에 의한 검색 방법의 단점이라 할 수 있는 의미적 관계를 가지는 문서에 대한 검색 방법도 제안한다. 생성된 유사 클래스는 사용자의 질의를 확장하여 사용자의 관심도를 보다 많이 반영하게 되고, 그 질의어가 포함된 단어나 구의 발생 빈도수가 높은 문서에 대해 의미적으로 서로 연결시켜 분류한다. 본 연구에서 제안한 알고리즘에 의해 문서를 사용자 관심 정도로 분류, 카테고리를 생성하여 검색 효율을 증대시키고 사용자의 요구에 적합한 결과를 제공하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.274-276
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• 2001

기존의 여러 동적 추천 시스템에서 사용자들의 브라우징 패턴을 반영하려고 노력하였다 .그러나 대부분의 동적 추천 시스템들은 웹 문서들의 형식이나 웹 문서들 간의 연관성을 고려하지 않고, 사용자들의 브라우징 패턴에만 근거하기 때문에 연관성이 없거나 의미 없는 웹 문서들에 대한 추천까지 제공하는 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 웹 문서들 사이의 유사도와 로그 파일 안에 들어있는 사용자들이 패턴을 이용하여 웹 문서 자체의 형식에 따라 연관된 웹 문서뿐만 아니라 순차적인 특성을 가진 웹 문서를 추천 문서로 제공한다. 이때 추천 웹 문서의 형식이 탐색 페이지이면 사용자 브라우징 순차 패턴 DB 중에서 사용자들이 자주 항해하는 순차적인 특성을 갖는 웹 문서까지 제공하는 동적 추천 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.321-323
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• 1999

본 논문에서는 사용자가 자신이 연구하고 있는 분야에 관련된 웹 문서를 스스로 찾아서 보여 주는 PReA 시스템을 구현한다. 사용자의 성향을 파악하기 위해서 미리 작성된 서지 정보데이터를 사용자가 사용하는 것을 관찰하여 사용자 모델 신경회로망을 구축한다. 사용자 모델 신경회로망은 단어의 부하와 단어 사이의 부하로 구성되어 있어서 사용자의 정보 요구의 의미를 나타낼 수 가 있다. 사용자 모델 신경회로망을 기반으로 질의어를 생성하고 웹문서를 검색하며 검색된 문서에 대해 순위를 정한다. 순위가 정해진 문서중 사용자가 선택한 문서와 선택하지 않은 문서는 각각 사용자 모델 신경회로망을 학습하는데 쓰이게 되며 오랜 시간 동안 사용함에 따라 회로망은 사용자의 성향에 적응하게 되어 보다 정확한 검색을 수행하게 된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.54-56
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• 1999

웹 에이전트는 사용자가 웹을 브라우징하는 행위를 모니터하여 사용자의 관심정보를 학습하고 사용자가 필요로 한느 웹 상의 정보를 제공하는 시스템이다. 웹 에이전트는 사용자의 관심정보를 추출하기 위해서 귀납적 기계학습을 수행한다. 이때, 학습의 효율을 높이기 위해서는 관련이 있는 문서들을 그룹화하여 학습 시스템에 제공하여야 한다. 본 논문에서는 비감독 개념 학습 알고리즘인 COBWEB을 이용하여 사용자가 관심을 표시한 문서들의 분류트리를 생성한다. 분류트리는 귀납적 기계학습 시스템의 입력으로 사용될 수 있는 형태가 아니므로 분류 트리의 분석과 문서 분류 후처리 작업을 통해서 문서 집합을 생성해야 한다. 이를 위해서는 분류트리를 분석하여 초기 클러스터를 생성하고, 유사한 클러스터들의 병합을 수행한다. 본 논문에서 제안하는 문서 자동 분류 방식은 비감독 개념 학습 알고리즘이 생성한 문서 분류 트리의 분석을 통해서 충분한 유사도와 적절한 수의 문서를 포함하는 초기 클러스터를 생성할 수 있다. 그러므로 문서 분류의 후처리 작업인 클러스터의 병합 작업에서 불필요한 작업을 제거함으로서 보다 효과적이고 합리적인 문서 분류 작업을 수행한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.105-107
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• 1998

본 연구는 웹 에이전트에 있어서 가장 핵심적인 부분이라 할 수 있는 사용자 특성모델 구축방법을 개선하는데 목적을 두고 있다. 사용자 특성모델을 귀납적 기계학습 방식으로 자동 추출하기 위해서는, 사용자가 관심을 가지는 분야별로 문서를 자동 분류하는 작업이 매우 중요하다. 지금까지의 방식은 사람이 관심부여에 따라 문서를 수동적으로 분류해 왔으나, 문서의 양이 기하급수적으로 증가할 경우 처리할 수 있는 문서의 양에는 한계가 있을 수밖에 없다. 또한 수작업 문서 분류 방식을 웹 에이전트에 그대로 적용하였을 경우 사용자가 일일이 문서를 분류해야한다는 번거로움으로 인해 웹 에이전트의 효용성이 반감될 것이다. 따라서 본 연구에서는 비감독 문서 분류 알고리즘과 그것을 바탕으로 얻어진 문서 분류 정보를 후처리 (Post-Processing)함으로써 보다 간결하고 정확한 문서 분류 결과를 얻을 수 있는 구체적인 방법을 제공하고자 한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.4 no.2
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• pp.61-83
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• 1998

본 연구는 웹 에이전트에 있어서 가장 핵심적인 부분이라 할 수 있는 사용자 특성모델 구축방법을 개선하는데 목적을 두고 있다. 사용자 특성모델을 귀납적 기계학습 방식으로 자동 추출하기 위해서는 사용자가 관심을 가지는 분야별로 문서를 자동 분류하는 작업이 매우 중요하다 지금까지의 방식은 사람이 관심여부에 따라 문서를 수동적으로 분류해 왔으나, 문서의 양이 기하급수적으로 증가할 경우 처리할 수 있는 문서의 양에는 한계가 있을 수밖에 없다. 또한 수작업 문서분류 방식을 웹 에이전트에 그대로 적용하였을 경우 사용자가 일일이 문서를 분류해야한다는 번거로움으로 인해 웹 에이전트의 효용성이 반감될 것이다. 따라서 본 연구에서는 비감독 문서분류 알고리즘과 그것을 바탕으로 얻어진 문서분류정보를 후처리(Post-Processing)함으로써 보다 간결하고 정확한 문서분류 결과를 얻을 수 있는 구체적인 방법을 제공하고자 한다.

• 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.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.91-94
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• 2007

구글이나 야후와 같은 정보검색엔진은 사용자에게 편리성을 제공하나 사용자로 하여금 만족감을 제공하지는 못하고 있다. 이것은 사용자에 대한 검색목표가 사용자 프로파일마다 서로 다르기 때문이다. 따라서 검색엔진으로 검색된 결과를 사용자 프로파일에 따라서 재배치하는 것은 매우 필요하다. 이 논문에서는 키워드기반 검색엔진으로 검색된 결과를 사용자 프로파일에 따라 웹문서를 재배치하는 알고리즘을 제안한다. 각 키워드에 대한 가중치는 사용자가 웹문서에 대해서 수행한 행동 즉, 다운로드, 클릭, 아무행동 안함에 따라 차등 적용하여 업데이트하여 웹문서를 리스트하여 사용자에게 제공한다.