본 논문은 개념 계층과 마이닝 기법을 적용하여 이미지 데이터베이스에서 이미지 데이터에 대한 검색 기법을 지능화하고, 시스템을 효율적으로 관리하는데 있다. 개념 계층을 이용하여 이미지 정보를 지능적인 형태로 저장, 검색하고, 효율적인 웹서비스를 하기 위해 사용자의 정보와 사용자가 이용한 질의 정보 그리고 이미지 정보를 통합하여 사용자에게 좀 더 많은 부가 정보를 제공한다. 또한, 사용자의 의도를 추측하여 사용자의 의도를 반영한 지적인 이미지 시스템을 개발하기 위한 방법을 제시한다.
이 논문에서는 상황에 적합한 정보들을 선택하고 이를 해당되는 GUI (Graphic User Interface) 객체를 통해 사용자에게 제시하기 위한 규칙 기반의 지능적 사용적 인터페이스 구조를 제안하고, 이를 이용하여 실제로 군사 분야 정보 융합 시스템의 그래픽 사용자 인터페이스를 개발하였다. 군사분야와 같이 복잡하고 급변하는 상황에서는 상황에 따라 필요한 정보가 다를 뿐만 아니라, 불필요한 정보의 제시로 인해 오히려 사용자의 판단에 혼란을 초래할 수 있다. 이 논문에서는 이러한 점을 고려하여, 제시할 정보와 GUI 객체의 적절한 대응뿐만 아니라, 상황에 따라 사용자에게 필요한 정보를 해당분야의 전문가로부터 획득한 규칙에 의해 선택적으로 제시하도록 하기 위한 GUI 구조를 제안하였다. 개발한 GUI의 구조는 입력 해석, 제시할 정보의 선택, GUI 객체의 선택, GUI객체의 생성 및 속성 기정, GUI 객체의 배치 및 출력 단계들로 구성되며, 각각의 단계는 규칙에 의해 처리된다. 제안된 구조에 의해 공중 작전 수립을 위한 정보 융합 시스템의 사용자 인터페이스를 개발한 결과, 다양한 매체를 통해 많은 데이터가 들어오는 상황에서 필요한 정보만을 선택하여 적절히 제시해 줌으로써 사용자의 신속한 상황 판단과 결정 수립을 지원할 수 있었다.
인터넷 사이트가 증가하면서 서비스 제공자는 사용자의 요구나 행동패턴을 파악하기 위하여 웹 마이닝 기법을 활용한다. 하지만 서버에 저장된 웹 로그 정보를 활용한 마이닝 기법은 전처리 과정에 많은 노력이 필요하고 사용자의 행동패턴이나 요구를 정확하게 파악하는데 한계가 있다. 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 사용자 생성 로그정보를 이용한 방법을 제안한다. 제안 방법은 기존 서버에 저장되는 로그파일이 아닌 사용자의 행동에 의해 웹 페이지가 로딩될 때 마다 웹 마이닝에 필요한 정보를 수집하여 DB 에 저장하는 방법을 사용하였다. 이때 기존 로그파일에 로딩시간과 조회시간, 파라메타 정보를 추가하여 보다 사실적으로 사용자의 행동패턴을 파악하고자 하였다. 이렇게 생성된 로그파일을 기 등록된 메뉴정보, 쿼리정보와 조합하면 웹 마이닝에 필수적인 데이터정제, 사용자식별, 세션식별, 트랜잭션 식별등 전처리 과정의 효율성을 향상시키고 사용자의 행동패턴파악을 위한 정보 수집을 용이하게 해준다.
스마트폰의 확산으로 스마트폰에 내장된 다양한 센서를 활용한 상황인지 서비스가 고도화 되어가고 있다. 이와 관련하여 GPS 센서, WiFi AP, Cell Tower 등의 정보를 이용하여 사용자의 위치를 파악하는 연구와 LBS(Location Based Service)에 대한 연구들이 이루어지고 있다. 하지만, 기존의 GPS 등과 같은 위치 센싱 정보를 통한 위치 파악 방법은 인프라를 구축하는 비용이 소요되고, 상대적으로 부정확한 장소 정보를 반환하는 문제점이 있다. 본 연구에서는 스마트폰으로부터 수집된 사용자의 시간, 요일, 장소, 주변 동시 출현 사용자 정보 등과 같은 사용자 상황 로그를 학습하여 사용자의 장소를 추론 하는 연구와 사용자의 프로파일을 이용하여 사용자를 그룹화한 장소 추론 모델을 통해 사용자의 장소 추론 정확도를 개선하는 방법을 제안한다. 제안 방법의 성능 평가를 위해 Reality Mining Project 그룹에서 수집된 데이터셋을 사용하여 전체 사용자를 대상으로 주변 동시 출현 사용자 속성을 이용한 방법과 사용자 주변에서 동시 출현하는 사용자의 빈도가 유사한 사용자별로 그룹화한 장소를 추론하는 방법을 비교 실험하였다. 실험 결과, 전체 사용자를 대상으로 장소를 추론하는 방법에 비해 유사 사용자 군집별로 장소를 추론하는 방법의 분류 정확도가 향상되었음을 확인하였다.
한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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pp.377-386
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2000
현재의 정보 과적재(information overload) 상황은 대량의 정보 가운데서 사용자의 관련 정보에 대한 요청을 도와 불필요한 정보로부터 막기 위한 도구가 매우 필요한 실정이다. 이러한 도구중 대표적으로 사용되는 웹 검색 엔진과 같은 정보 검색 시스템의 단점은 적합한 검색용어를 선택해야만 하는 점과, 결과에 대한 효율적인 요약이 제공되지 않는다는 점이다.따라서 본 논문에서는 이러한 검색 엔진에서의 단점을 보완하여 사용자를 정보 과잉 상황에서의 불필요한 정보로부터 보호하기 위해, 사용자의 프로파일을 기반으로 하여 정보를 개인화된 요약과 함께 제공하는 정보 여과 에이전트(information filtering agent)인 '사용자 맞춤의 문서 요약을 제공하는 정보 여과 에이전트 시스템'을 제안한다.
현재의 키워드 입력방식의 정보검색 서비스는 사용자에게 다량의 정보검색 결과를 제공하여 사용자가 다시 정보를 선별하는 어려움을 준다. 본 논문은 사용자가 원하는 정보를 검색하고, 검색된 수많은 정보를 퍼지개념을 적용한 자동분류 알고리즘을 이용하여 정보를 제공하는 SDI(Selective Dissemination of Information)서비스를 설계한다. 즉, SDI서비스는 사용자가 User Profile에서 원하는 정보검색 분야에 대한 정보를 입력하면, 인터넷에 산재된 정보를 로봇을 이용하여 검색하고, 퍼지개념을 이용한 자동분류 알고리즘으로 검색된 정보를 자동 분류 및 선별하여 사용자에게 자동으로 정보를 제공하는 서비스이다.
지능형 홈 네트워크 서비스의 일반적 보급화로 사용자의 필요와 욕구에 밀착한 개인화 서비스를 위한 사용자의 프로파일 및 다양한 상태 정보, 센서 및 기타 환경정보를 통한 동적 상황인지가 가능토록 하는 상황인지(context-aware) 서비스에 대한 필요성이 증대되고 있다. 사용자 행위 학습에 따른 지능적 자동 제어 시스템 구축에서 먼저 고려해야 할 사항은 사용자 행위 학습에 따른 지능적 자동 제어에 대한 기준을 마련하는 것이다. 홈 네트워크 내의 정보가전기기들 환경에 대한 정보를 지속적으로 수집하고 학습 알고리즘을 통하여 분석하며, 분석되어진 정보를 바탕으로 사용자의 성향을 파악하는 것을 주요인으로 간주해야 할 것이다. 이에 따라 본 논문에서는 사용자 능동적 행위에 따른 지능형 홈 제어 시스템을 제안하였다. 또한 지속적인 모니터링을 통하여 사용자의 성향이 파악되면 상황에 따른 최적의 환경을 제공할 수 있도록 홈 네트워크 제어 시스템을 구축하는 것으로 목적으로 하였다. 사용자의 행동 패턴을 분석하고 이를 기반으로 지능적인 서비스를 제공함으로써 사용자 중심의 능동적 서비스 효과들을 얻을 수 있을 것으로 기대한다.
한국정보시스템학회 1997년도 추계학술대회논문집 기업경쟁력 향상을 위한 정보통신 기술의 활용
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pp.471-487
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1997
본 연구는 사용자 특성 중 조직에서 통제 가능한 요인의 사용자의 태도 및 교육· 훈련이 정보시스템이 실행 성과에 미치는 영향을 검증하기 위한 것이다. 이를 위해 본 연구 에서는 최근 신정보시스템으로 전환한 D사의 사용자를 대상으로 설문조사를 실시하여 다음 과 같은 결과를 얻었다. 첫째, 사용자 태도와 교육·훈련은 각각 독립적으로 정보시스템의 실행 성과에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 사용자 태도와 교육·훈련이 결합한 상 호작용 효과는 시스템 사용도에는 유의적인 효과를 미쳤지만, 사용자 만족도에는 유의적인 효과를 미쳤지만, 사용자 만족도에는 유의적인 효과를 미치지 못한 것으로 나타났다. 이러 한 연구 결과에 비추어 볼 때, 조직에서 정보시스템의 실행 성과를 높이기 위해서는 사용자 태도를 호의적으로 변화시키고, 사용자에 대한 교육·훈련을 많이 시켜야 하며, 특히 사용자 에 대한 교육·훈련은 차별화하여 실시하여야 한다는 것이다.
본 논문에서는 사용자 중심의 커뮤니티를 정의하고, 사용자의 맥락 정보를 이용한 커뮤니티 구성 방법과 맥락정보 변화에 따른 동적 커뮤니티 재구성 방법을 제안한다. 최근 유비쿼터스 스마트 공간에서 협업 서비스를 제공하기 위한 방법으로 커뮤니티 컴퓨팅에 대한 관심이 증대되고 있다. 하지만 기존 커뮤니티 컴퓨팅 관련 연구에서는 정적인 커뮤니티 구성으로 인해 사용자의 행동 변화에 따른 커뮤니티의 동적 구성이 어렵다. 따라서 커뮤니티를 사용자의 행동에 따라 구성하기 위해서는 사용자 맥락 정보를 이용하는 것이 필요하다. 제안된 방법은 사용자 중심의 정형화된 맥락 모델을 이용하여 사용자의 관심사를 추론하고 커뮤니티의 목적을 설정한다. 그리고 주기적인 사용자의 맥락 정보 감시를 통해 사용자의 행동 변화에 따라 동적으로 커뮤니티 재구성이 가능하게 한다. 커뮤니티 관리 모듈은 사용자의 맥락 정보를 이용하여 구성원들 사이의 관계성을 분석하고, 분석된 관계를 바탕으로 커뮤니티의 특성을 결정한다. 제안된 기법의 유용성을 검증하기 위해서, 맥락인식 기반의 증강현실 경험 공유 시스템을 이용하였고, 사용자의 맥락 정보의 변화에 따른 동적 커뮤니티 구성과 커뮤니티 구성원들간의 콘텐츠에 대한 선택적 공유를 실험하였다. 제안된 방법을 활용하면 선택적 공유를 위한 동적 커뮤니티 구성이 가능하게 될 것으로 기대된다.
유비쿼터스 상거래에서 사용자가 정보를 효율적으로 이용할 수 있도록 제어하고 필터링하는 일을 도와주는 개인화된 추천 시스템이 등장하였다. 더 나아가서는 사용자가 원하는 아이템을 예측하고 추천해주며, 이를 위해 협력적 필터링 기술을 적용하고 있다. 이는 사용자의 성향에 맞는 아이템을 예측하고 추천하기 위하여 비슷한 선호도를 가지는 사용자들 간의 유사도 가중치를 계산한다. 본 논문에서는 속성정보에 대한 사용자의 선호도를 고려하지 않은 문제점을 개선하기 위해서 속성정보를 이용한 연관 사용자의 선호도를 협력적 필터링 기술에 반영함으로써 추천의 정확도를 높이고자 한다. 그리고 협력적 필터링의 {연관 사용자-아이템} 행렬에서 사용자들 간의 연관 관계를 유지하면서 차원 수를 감소시키기 위해 ARHP 알고리즘을 이용하여 연관 사용자 군집을 한다. 제안된 방법의 성능 평가를 하기 위해 사용자가 아이템에 대해서 평가한 MovieLens 데이터 집합을 대상으로 평가되었으며, 기존의 Nearest Neighbor Model과 K-Means 군집보다 그 성능이 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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