• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.7 no.2
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• pp.202-211
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• 2007

As information radically increases owing to the proliferation of Internet, users are highly interested in information design that enables them to easily approach the information desired by them and shows the unsystematic information in summarized and recognizable information by rearrangement. In the problem, general users could not easily recognize such information design, because it was not designed on the basis of understanding the situation where users actually contacted, but used the method that visualized based on the result which emphasized the aspect of system. Studying map information retrieval site for improvement of efficiency of information delivery, this research analyzed user interface design problems of map information service through evaluation list acquired by investigating user interface design principle and mutually comparing with information visualization system evaluation standard.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.06a
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• pp.418-422
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• 2007

Ubiquitous Computing System란, 언제 어디서나 통신 및 컴퓨팅이 가능하고 컴퓨팅 시스템이 상호간에 정보를 공유하고 협력하는 컴퓨팅 시스템이다. 이로써 기존의 컴퓨팅 환경과 같이 사용자와 컴퓨터간의 대화형 상호작용이 아닌 물리적인 환경 상황(Context)등을 시스템이 스스로 인식하고 이를 기반으로 사용자와의 상호 작용을 지원하는 상황인식 기술이 필수적인 요소로 부각되고 있다. Ubiquitous Computing System을 위해 사용자 및 주변 환경의 정보를 감지하는 센서(Sensor) 기술이 필요하다. 하지만 사용자 및 주변 환경으로부터 입력되는 불확실하거나 모호한 상황정보에 대한 표현과 추론에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 논문은 Rule based System을 활용하여 CRS(Context Recognition Switch)라는 새로운 개념을 도입한 Context Aware Architecture를 제시한다. CRS는 유비쿼터스 컴퓨팅 시스템을 위해서는 센서로부터 복합적으로 인지된 사용자 정보 및 주변환경의 정보를 사용자로부터 수동적으로 설정되거나 System의 지속적으로 수집된 정보의 통계 값인 Reference Value와 비교하여, 각 상황에 따른 개별적이고 특화된 서비스를 실행을 하도록 제공한다. 이로써 같은 정보의 입력이 들어와도 그 주변 환경의 상황에 따라 사용자의 필요에 최적화된 실행을 할 수 있다. 마지막으로, Ubiquitous Computing System의 향후 발전 가능성을 예상해고, 본 논문에서 제시한 Context Aware Architecture의 유용성을 짐작해 본다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2012.10a
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• pp.47-52
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• 2012

본 논문에서는 소셜 네트워크 서비스에서 사용자가 작성한 텍스트로부터 그 사용자 프로파일 식별하는 문제를 다룬다. 프로파일 식별 관련 기존 연구에서는 개별 텍스트를 하나의 학습 단위로 간주하고 이를 기반으로 학습 모델을 구축한다. 프로파일을 식별하고자 하는 사용자의 텍스트들이 주어지면 각 텍스트마다 프로파일을 식별하고, 식별된 결과들을 합쳐 최종 프로파일로 선택한다. 하지만 SNS 특성상 프로파일을 식별하는 데에 영향을 끼치지 않는 텍스트들이 다수 존재하며, 기존 연구들은 이 텍스트들을 특별한 처리없이 학습 및 테스트에 사용함으로 인해 프로파일 식별 성능이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 다중 인스턴스 학습(Multi-Instance Learning)을 기반으로 사용자 프로파일을 식별한다. 제안한 방법은 사용자가 작성한 텍스트 전체, 즉 텍스트 집합을 학습 단위로 간주하고 다중 인스턴스 학습 문제로 변환하여 프로파일을 식별한다. 다중 인스턴스 학습을 사용함으로써 프로파일 식별에 유의미한 텍스트들만이 고려되고 그 결과 프로파일 식별에 영향을 끼치지 않는 텍스트로부터의 성능 하락을 최소화할 수 있다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존 학습 방법보다 성별, 나이, 결혼/연애 상태를 식별함에 있어서 더 좋은 성능을 보인다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.7 no.8
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• pp.2411-2420
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• 2000

Far detecting variaus camputer intrusians effectively, many researches have develaped the misuse based intrusian detectian systems. Recently, warks related ta anamaly detectian, which have impraved the drawback .of misuse detectian technique, have been under focus. In this paper, a new clustering algarithm based an support constraint far generating user's narmal activity patterns in the anamaly detectian can praposed. It can grant a user's activity .observed recently ta mare weight than that .observed in the past. In order that a user's anamaly can be analyzed in variaus angles, a user's activity is classified by many measures, and far each .of them user's narmal patterns can be generated. by using the proposed algarithm. As a result, using generated narmal patterns, user's anamaly can be detected easily and effectively.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02b
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• pp.313-319
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• 2006

쇼핑, 음악, 영화 등 오프라인에서 즐기던 많은 서비스가 이제는 온라인화 되어 일상화되었다. 그 중 뉴스의 경우도 미국의 리서치업체가 조사한 결과에 따르면, 인터넷 사용자의 21%가 온라인 뉴스를 오프라인보다 더 선호할 뿐만 아니라 온라인에 대한 선호도가 비약적으로 늘고 있다고 밝혔다. 종이 페이퍼로 뉴스를 제공할 때는 정보를 제공하는 공간이 제한적이기 때문에 사용자의 행위를 어느 정도 예상할 수 있다. 그러나 상대적으로 온라인 뉴스와 같은 컨텐츠 서비스는 하이퍼텍스트를 기본으로 하기 때문에 사용자의 패턴을 정확히 파악하기가 쉽지 않다. 컨텐츠 서비스 사용 행위를 분석하기 위해 아이트랙킹, 인뎁스인터뷰 등 여러 방법론을 적용할 수 있으며, 아이트랙킹 연구는 Poynter Institute 에서 2004년도에 진행한 사례가 있지만 여전히 컨텐츠 서비스에서의 핵심 이슈인 컨텐츠 영역에 대한 관심도, 영역별 연관성 파악 등에 대한 객관적 데이터가 부족하다. 따라서 본 논문은 컨텐츠 서비스 사용자의 유저 시나리오 도출을 위해 온라인 뉴스를 대상으로 한 분석 케이스를 소개한다. 본 사용자 행동 분석 리서치 수행을 위해 원격툴을 개발하였으며, 이 툴을 실제로 적용해봄으로써 컨텐츠 서비스 분석시 가능성과 고려사항들을 함께 살펴본다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02b
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• pp.396-402
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• 2006

최근 청소년층의 인터넷 이용이 급격히 증가하면서, 초등학생 중 90% 이상이 인터넷을 이용하고 있으며, 그 연령대도 낮아져 저학년 어린이의 이용률이 지속적으로 높아지고 있다. 또한 청소년의 30%가 인터넷 중독 또는 중독 직전에 있는 것이 실태이기도 하다. 10대가 현재 가장 많이 사용하고 있는 정보매체인 컴퓨터는, 그것을 사용함에 있어 교육적으로 도움이 되는 면도 있지만 반면에 무분별한 인터넷 용어나 비속어의 사용, 무절제한 지속적인 이용, 유해사이트에의 노출 등 많은 문제가 산재해 있다. 기존의 유해사이트 차단과 컴퓨터 사용시간 제한 등의 사용 관리를 위한 프로그램들이 많이 선보여진 상태이지만 그 활용 면에서 보면, 좀 더 사용자의 특성을 이해하여 어른들보다 절제가 어려운 어린이 사용자를 위해 부모 혹은 선생님과 같은 관리자와 가르침의 역할을 해줄 수 있는 부분이 더욱 필요하다. 본 연구에서는 무형의 소프트웨어 프로그램이 사용자에게 명령을 내리고 그것을 수행하게 하는 것 보다, 사용자가 친숙하게 받아들이고 정서적으로 접근할 수 있는 사용자와 인터렉션이 가능한 캐릭터 형태의 물리적 아바타를 제안하고자 한다. 또한 비속어나 그와 비슷한 단어들을 사용할 시 의미적으로 비속어인지 아닌지 아바타가 추론할 수 있는 기능으로, 인공지능을 부여하여 사용자가 인터넷 채팅이나 게임을 할때 아바타로 하여금 사용자와의 인터렉션을 통해서 올바르지 않은 언어사용에 대한 인지를 쉽게 하고 개선의 효과를 높이며 지속적인 관심을 이끌 수 있는 인공지능을 가진 캐릭터 아바타를 제안하고자 한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.13 no.10
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• pp.1453-1462
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• 2010

In this paper, a new program recommendation system is proposed to recommend user preferred VOD program in IPTV environment. A proposed system is implemented with collaborative filtering method. For a user profile which describes user program preference, a program preference, sub-genre preference, and US(user similarity) weight of the user neighborhood is averaged and updated every week. In order to evaluate system performance, real 24-weeks cable TV watching data provided by Nilson Research Corp. are modified to fit for IPTV broadcasting environment and the simulation result shows quite comparative quality of recommendation. The experimental results optimum performance when user similarity based weighting, five person per group and five recommendation programs are used.

• 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 Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.565-567
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• 2005

유비쿼터스 개념의 등장으로 사용자가 언제 어디서도 자신이 필요로 하는 서비스를 쉽게 이용할 수 있는 환경을 구축하기 위한 연구는 활발히 진행되고 있다. 이와 같은 유비쿼터스 환경의 서비스들의 대부분은 장소, 사물, 사람 등과 같은 물리공간의 개체가 가상공간인 서비스공간에 표현됨으로써 생성되고 사용자가 이를 통해 물리개체의 정보 및 그 개체에서 제공하는 기능을 편리하게 이용할 수 있게 하는 방향으로 연구 개발되고 있다. 하지만 유용한 서비스를 많이 만드는 것만으로 유비쿼터스 환경 구축되는 것은 아니다. 사용자를 위한 각종 서비스 수의 급격한 증가는 오히려 서비스 사용자나 제공/관리자가 이를 이용하고 관리하는데 혼란을 초래할 수 있다. 이를 방지하기위해서 사용자는 자신의 상황에 따라 유용하고 가용한 서비스를 선택적으로 제공받아 이용할 수 있어야 한다. 우리는 이런 이슈에 대한 해결 방안으로 "local area"에 존재하는 유비쿼터스 서비스를 효과적으로 지원하고 사용자가 이를 편리하게 이용할 수 있도록 하는 Personal Kiosk (PK) 시스템 및 기반구조를 설계 구현하였다. 본 논문에서는 local area PK 환경을 구축에 필요한 세부 이슈 중 특정 사용자의 환경정보를 기반으로 유용한 정보를 선택하는 방법을 제안하고 이를 기반으로 구현한 PK 시스템 및 기반구조를 소개한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.554-557
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• 2016

2015년 우리나라 스마트폰 보급률이 83%에 다다르고 인터넷 정보 검색은 PC보다 모바일이 추월한지 오래다. 범람하는 정보 안에서 편하고 빠른 것에 익숙해진 사용자들은 이제 개인화된 맞춤형 추천 정보의 제공을 원한다. 맞춤형 추천을 위해서는 사용자의 행동을 이해하고 추천하는 것이 필요하다. 현재 대중화된 개인 추천 서비스는 책과 영화가 있는데 생활에 많은 부분을 차지하고 있는 음식점 방문에 대해서도 맞춤형 추천 서비스를 제공해 줄 수 있다. 본 논문에서는 음식점 방문에 대한 비슷한 태도를 보인 사용자를 추출한 후 방문했던 장소를 비교하여 추천하는 사용자 행동 기반 다속성 태도 모델 기반의 장소 추천 모델을 연구한다. 다속성 태도점수를 산출하기 위해 피쉬바인(Fishbein) 방정식을 활용하고 피어슨 상관계수를 이용하여 사용자들간의 유사한 장소를 추출했다. 그리고 그룹렌즈의 선호도 예측 알고리즘을 활용하여 추천 대상 장소를 선정하고 유클라디안 거리법으로 사용자의 거리기반 장소를 추천하였다. 또한 본 논문에서는 실제 데이터를 이용한 실험을 통해 본 논문에서 제시한 시스템의 우수성도 입증하였다.