본 논문은 인터넷을 이용한 채용이 보편화되어 지원자와 고용자의 채용 조건에 대한 협상이 요구되는 시점에서, 지원자와 고용자를 대신하는 협상 에이전트를 이용한 인터넷 채용 협상 시스템을 제안한다. 기존 협상 시스템이 다중 속성에 대하여 사용자의 선호도와 순차적 협상을 이용하는 것에 반하여, 제안하는 협상 시스템은 각 속성의 병렬적 협상을 수행한다. 각 속성에 대한 병렬적 협상은 단일 속성을 포함하는 다중 속성에 대한 협상을 가능하게 하며 각 속성에 대한 개별적인 협상을 통한 협상결과를 제공한다. 본 논문에서는 사용자의 선호도에 따른 가중치를 적용함으로써 보다 효율적인 협상을 제공한다는 것을 실험을 통하여 우수한 결과를 얻었다.
연관규칙 탐사기법은 트랜잭션을 대상으로 항목간, 또는 속성간의 연관관계를 발견하는 방법으로, 데이터 집합의 구조를 쉽게 통찰할수 있다는 장점으로 인하여 활발히 연구되어져 왔다. 그러나 현재까지의 연구들은 전체 사용자중 공통적인 특성을 지닌 사용자 그룹이 존재할 경우, 그러한 그룹별 연관규칙을 찾아낼 수 없다는 한계점을 지닌다. 본 논문에서는 이러한 점을 해결하기 위하여, 속성선택 및 사용자 구분 기법을 이용하여 사용자를 부분집합으로 구분하고, 그 부분집합별로 연관규칙을 발견한다. 또한 위와 같이 얻어진 연관규칙이 전체 사용자를 대상으로 한 연관규칙보다 해당 부분집합에 더욱 적합하다는 사실을 여러 연관규칙 평가치를 이용하여 평가한다.
본 연구에서는 지식검색을 위해 개념 속성을 이용하여 사용자 질의에 가장 적합한 정답 문장들을 검색 할 수 있는 정답검색 시스템을 설계하고 평가한다. 이 시스템은 먼저 사용자 질의를 개념 속성에 대한 불리언 연산으로 분석한 다음, 정답 문서 색인 집합에서 해당 문서들을 검색한다. 사용자는 이 검색된 문서들로부터 자신이 요구한 정답 문장들을 검색할 수 있으며, 또한 특정한 문서를 선택함으로써 그 문서에 포함된 정답 문장들을 검색할 수 있다. 이를 위해서 개념어와 속성어의 색인 단위로 색인된 정답 문서들은 각각의 문장들로 분할되어 색인된다. 그래서 분할된 문장들은 개념어와 속성어 형태로 분석되어 문서 색인 단위와의 관련 정도를 평가함으로써 정답 문장들의 위치를 색인한다. 마지막으로, 100개의 사용자 질의에 대해 정답 검색 시스템의 성능을 다양한 방법으로 평가한다.
콘텐츠의 기하급수적인 증가와 다양한 서비스 확산에 따라 추천 서비스에 대한 연구는 날로 증가하고 있다. 특히, SNC 이용의 증가는 콘텐츠의 생산과 소비에 대한 주체를 새로운 관점에서 파악 할 수 있는 유용한 정보원이 되고 있다. 따라서 본 논문에서는 SNC에서의 사용자에 대한 속성 데이터와 활동 데이터를 바탕으로 정보 처리활동 기반의 속성 요소를 도출하고, 이를 바탕으로 개인화 서비스를 제공하기 위한 사용자 유형 모델링 방안을 제안하고자 한다. 사용자 유형 모델링은 사용자 속성 요소 정의와 이들 사이의 관계로 구성된다.
지금까지 HCI분야의 많은 연구들은 사용성 (Usability)을 중요한 연구 주제로 인식하여 왔다. 그러나 연구의 범위를 사용성에 한정하는 것은 HCI 분야의 잠재성을 좁히고, 사용자 경험 (User Experience)의 개념도 좁은 범위로 한정시키게 된다. 따라서 향후 HCI 분야의 연구는 정보 기술의 사용성 측면의 뿐만 아니라, 정보 기술의 사용을 통한 다양한 사용자 경험을 구조적인 관점에서 살펴보아야 한다. 즉 사용성 중심의 연구가 아닌, 보다 전반적이고 구조적인 측면에서 사용자 경험을 살펴보는 새로운 방향의 HCI 연구가 필요할 것으로 보인다. 이와 같이 사용자 경험을 보다 전반적이고 구조적인 측정에서 이해하기 위해서는 사용자가 특정 정보 기술의 사용을 통해 추구하는 가치 (Value)와 그와 같은 가치를 실현 시킬 수 있는 정보 기술의 속성 (Attribute) 및 결과 (Consequence), 그리고 속성, 결과, 가치 간 연관 관계를 구조적인 측면에서 살펴보아야 한다. 본 연구는 사용자 가치에 대한 대표적인 이론인 Means-End Chain Theory와 속성, 결과, 가치 간 연관 관계를 파악하기 위한 정성적 연구 방법론인 Laddering 기법을 기반으로 사용자 경험 구조 파악 및 가치 중심적 HCI (Value-Centered HCI)를 위한 새로운 연구 방법론을 제안하고자 한다. 또한 본 연구에서는 새롭게 제안된 방법론을 통해 모바일 인터넷 서비스에 대한 사용자 경험 구조를 도출하고, 모바일 인터넷 상황에서 도출된 결과 및 본 연구에서 새롭게 제안된 방법론의 이론적이고 실용적인 의의를 제시하고자 한다.
멀티미디어 추천시스템은 사용자의 선호도를 분석하여 멀티미디어 상품을 사용자에게 추천하는 시스템이다. 다양한 추천 기법들에서 가장 널리 사용되는 기법은 협동적 여과 방식이다. 그러나 협동적 여과는 정보 부족 문제와 초기 시작 문제가 존재한다. 선호도 정보가 적게 존재하면 유사 사용자 추출이 어려우며, 이러한 문제는 시스템을 처음 사용하는 새로운 사용자에게 더욱 심각한 문제를 발생시킨다. 본 논문에서는 정보 부족 문제를 해결하고 추천 정확도를 향상시키기 위해 사용자와 상품에 대한 속성 생성 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기법은 속성의 분포를 이용하여 추가 속성을 생성하고, 추가 속성을 포함한 변형된 데이터를 이용하여 상품을 추천한다. 여러 실험을 통해 제안된 기법의 효과를 확인하였다.
본 연구의 목적은 정보 디자인 유형 중에서 상대적으로 "노출 시간이 짧지만 정보 전달력이 강한 정보" 즉, STM 정보(Short-term Memorable Information)” 에 대한 사용자의 인지력을 높이기 위한 방법을 모색하는 것이다. 연구를 통해 STM 정보의 디자인 속성을 고찰하고 거시적 관점에서 디자인적 표현 방법을 다음과 같이 제안하였다. STM 정보는 기능변수의 조작, 방법, 사건, 사용 예라는 네 가지 시각화 속성을 기준으로 시각적 재현 측면에서 '이해도(Understandable)', '접근성(Accessibility)' 속성이 충족되어야 한다. 또한 사용자 조작 측면에서는 '무오류(Errorless)', '적정성(Timeliness)' 속성이 충족되어야 한다. 각 측면에서의 거시적 표현 방법으로써, 시각적 재현 측면에서 "속성이론", "인식모형", "정보 주도성(Proactivity)의 최대화", "잉여 정보의 최소화", "이중부호의 사용"을 제안했으며, 사용자 조작측면에서 "맥락효과", 일차적 독특성을 중심으로 한 "기억부호화", "정보 주사(Scanning)"의 두 가지 방법을 제안했다. 사용자 설문 인터뷰를 통해서 앞서 제안한 8가지 표현 방법의 효율성에 관한 확증 및 STM 정보에 대한 사용자 인지패턴을 발견하였다. 본 연구에서의 주요 발견점을 토대로 향후에는 노출시간별 효과적인 정보 표현 및 그에 따른 응용 방법에 관한 연구가 진행될 필요가 있다.
WebDAV(Web-based Distributed Authoring and Versioning)는 웹 기반의 분산 저작과 버전관리를 지원하는 프로토콜로서 인터넷을 통하여 다양한 콘텐츠의 비동기적인 협업을 지원하는 표준 하부구조를 제공한다. WebDAV의 속성 관리는 자원의 주요 정보를 속성으로 설정하여 관리할 수 있는 기능이며, 이들 중 사용자 속성은 사용자 측에서 자유롭게 정의되고 관리될 수 있다는 특징이 있다. 이러한 사용자 속성의 자유로운 설정 기능은 협업시스템과 같은 웍 기반의 응용 시스템을 WebDAV 기반으로 개발하는데 매우 유용하다. 그러나 기존의 WebDAV 속성 관리 기능만으로는 다양한 응용 시스템 개발에 한계가 있다. 본 논문에서는 WebDAV의 사용자 속성 관리를 효율적으로 지원하기 위하여 기존의 WebDAV를 확장한 DavUP(WebDAV User property design Protocol) 프로토콜과 이의 활용에 대하여 기술한다. DavUP은 응용 시스템의 컬렉션 구조와 자원의 속성구조에 대한 정의를 제공하고 있으며, 이를 처리하기 위하여 WebDAV 프로토콜에 새로운 헤더를 추가하고 관련된 WebDAV 메소드의 정의를 확장하였다. DavUP 프로토콜의 실제적인 활용을 위하여 자체 개발한 DAVinci WebDAV 서버가 DavUP 프로토콜을 지원하도록 확장하였으며, 확장된 DAVinci 서버를 이용하여 사용자에게 효과적인 자료 공유 및 교환 기능을 제공하는 일반적인 공개작업장을 실험적으로 개발하여 DavUP프로토콜의 유용성을 검증하였다.
연관규칙 마이닝은 트랜잭션 데이터를 이루고 있는 항목간의 잠재적인 의존관계를 발견하는 데이터 마이닝의 한 분야이다. 정량 연관규칙이란 부류적 속성과 정량적 속성을 모두 포함한 연관규칙이다. 정량 연관규칙 마아닝을 위한 퍼지 기술의 응용, 정량 연관규칙 마이닝을 위한 일반화된 연관규칙 마이닝, 사용자의 관심도를 반영한 중요도 가중치가 있는 연관규칙 마이닝 등에 대한 연구가 이루어져 왔다. 이 논문에서는 중요도 가중치가 있는 일반화된 퍼지 정량 연관규칙 마이닝의 새로운 방법을 제안한다. 이 방법은 부류적 속성의 퍼지 개념 계층과 정량적 속성의 퍼지 언어항 일반화 계층을 일반화된 추출하기 위해 이용한다. 이것은 속성들의 수준별 일반화 계층과 속성의 중요도 가중치를 이용함으로써 사용자가 보다 융통성 있는 연관규칙을 마이닝할 수 있게 해준다.
최근 네트워크 환경에서 통신되는 데이터의 신뢰성을 제공하기 위해 서명기술이 필요하다. 다양한 서명기술들 중 속성기반서명은 사용자들이 가지고 있는 속성을 기반으로 서명을 수행하기 때문에, 각 서명자들의 익명성을 보장할 수 있는 서명기술이다. 하지만 속성기반서명을 수행시 익명성을 악용하는 사용자들이 존재하는데, 이들은 잡히는 위험이 없이 일부 목적(금전, 이익)을 위해 의도적으로 자신의 서명비밀키와 속성을 공개할 수 있다. 서명권한이 없는 제 3자는 이를 이용해 서명을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 적절한 수준의 익명성과 추적성이 제공되는 속성기반서명 기법을 제안한다. 본 제안방식은 검증자가 서명 검증시 문제가 생긴 서명에 관해 AA에게 서명을 보낸 서명자의 신원을 요청하여 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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