• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.604-607
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• 2012

소셜 네트워크 서비스의 하나인 트위터는 팔로우를 통하여 사용자 간의 관계를 맺을 수 있다. 트위터 사용자들은 다양한 팔로워들이 존재한다. 이 팔로워들은 사용자에 대한 호감을 가지고 팔로우 하거나, 맹목적으로 추종하거나, 부정적인 의견을 지니고 사용자의 행동과 글을 관찰하기 위해 팔로우할 수도 있다. 본 논문에서 사용자에게 팔로워들이 어떠한 목적으로 그 사용자를 팔로워의 행태를 분석하는 모델을 제안한다. 대상사용자의 영향력 있는 팔로워를 추출하고, 팔로워의 리트윗 정보, 프로파일, 최신 트윗의 감정분석을 통해 지지자, 중립, 비지지자로 분류한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 트윗 데이터에서 정치인과 언론인 5 명의 팔로워들 중 무작위로 3 만명을 추출하여 실험하였다. 실험 결과 영향력 있는 사용자 추출을 통한 지지 팔로워 추출이 효과적임을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.100-103
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• 2011

최근 스마트폰의 보급이 일반화되면서 보다 개인화된(Personalized) 서비스를 제공하려는 시도가 다각도로 이루어지고 있다. 이러한 시도 중 하나가 사용자의 감성을 인식하여 보다 효과적인 서비스를 제공하려는 것이다. 본 논문에서는 스마트폰으로부터 얻어낸 위치인식정보와 사용자 정보를 베이지안 네트워크를 활용하여 상황정보를 도출한다. 이 상황정보와 사용자의 선호도 정보를 퍼지 추론을 이용하여 얻은 결과 값을 수정된 Valence-Arousal 모델에 매핑하여 사용자의 감성정보를 추출하는 감성 추출 엔진을 제안한다. 유용성 평가를 위해 현재 상용 중인 스마트폰에 제안하는 감성 추출 엔진을 이용, 사용자 감성을 인식하고 적절한 서비스를 추천하는 애플리케이션을 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.244-249
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• 2006

모바일 기기에서 수집된 데이터를 바탕으로 사용자의 기억을 되살리거나 사용자 맞춤형 서비스를 제공하기 위해서는 사용자가 하루 동안 수행한 수많은 행동이나 겪은 사건들을 기록할 필요가 있다. 그러나 사용자의 하루 동안 발생한 모든 일을 보여주기 보다는 사용자에게 있어서 중요한 일만 보여주는 것이 사용자의 행동을 분석하고 사용자에게 맞는 서비스를 제공하는 데 더 도움이 될 것이다. 이전의 연구에서는 키그래프를 이용하여 사용자의 하루를 요약하려고 시도하였으나 사용자로부터 얻은 데이터에 직접 키그래프를 적용한 결과로 얻은 데이터는 사람이 직관적으로 그 중요성을 이해하기 힘들었다. 이를 해결하기 위해 보다 상위 수준의 정보에 키그래프를 적용하였다. 본 논문에서는 스마트 폰에서 수집된 GPS 위치 정보를 장소정보로 변경하여 컨셉넷에 입력하고 관련된 개념을 추출한다. 컨셉넷(ConceptNet)은 수많은 어휘들의 연관관계를 의미망 형태로 표현한 것으로 사람이 일상생활에서 이용하는 상식을 포함하고 있다. 컨셉넷에서 추출된 개념들로 문서를 생성하고 생성된 문서에 키그래프 알고리즘을 적용하여 사용자가 수행한 행동에 관련된 개념 중 핵심적인 개념을 추출한다. 이렇게 추출된 개념들은 사용자가 하루 동안 수행한 행동이나 경험을 요약할 수 있는 정보가 된다. 3명의 사용자로부터 수집한 데이터로 제안한 방법의 성능을 평가해 본 결과, 직관적으로 중요한 경험에 관계된 개념을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.820-822
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• 2005

본 논문에서는 $CAVE^{TM}-like$ 시스템에서 역운동학을 이용하여 사용자의 인체 움직임을 실시간으로 추정하기 위한 기법을 제안한다. 사용자를 둘러싼 스크린으로 투사되는 빛에 인하여 매순간 변화하는 배경을 포함하는 영상으로부터 사용자 영역을 추출하기 위하여 적외선 반사 영상을 이용하였다. 이를 이용하여 추출된 사용자 컬러 영상에 프로젝션 기반 가상환경의 특성을 고려한 컬러 모델을 적용하여 사용자의 얼굴과 손 영역을 추출하였다. 위치 추정 단계를 통하여 다음 프레임에서의 관심영역 위치를 미리 예측하고 추출된 사용자의 손과 얼굴 위치 정보를 말단장치로 이용하고, 관절모델과 운동학적 제약조건을 기반으로 역운동학적인 방법을 통해 사용자의 동작을 추정하였다. 제안 기법에서는 별도의 마커나 도구를 사용하지 않기 때문에 비침입적이며 사용자 움직임의 제약을 최소화할 수 있기 때문에 보다 인간 중심적인 인터랙션을 위한 기반 기술로 이용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.472-474
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• 2002

본 논문에서는 전자메일을 사용자 적합도(선호도)를 기준으로 분류하기 위한 구조를 제안한다. 분류는 1차 분류와 2차 분류로 나눠지는데, 1차 분류에서는 사용자 적합도를 판단하기 위해 사용자 관련 정보로부터 동적 시소러스를 구축하고, 구축된 시소러스와의 비교를 통해 사용자에게 유용한 메일인지 아닌지를 결정하고, 2차 분류에서는 사용자가 지정한 폴더키워드를 중심으로 사용자 시소러스로부터 유전자 알고리즘을 이용해 추출한 키워드들과의 적합도 비교를 통해서 특정 폴더로의 분류가 이뤄지게 된다 테스트에는 메일 정보값(Mail Information Word)을 추출하기 위해 HAM(Hangup Analysys Module)을 포함하는 메일정보추줄 에이전트를 사용하였고, mail의 subject와 본문(body)로부터 추출된 16개의 word정보와 시소러스 적합도 정보, 분류 적합도 정보를 하나의 데이터구조로 사용하였다. 이러한 통할된 시스템 구조와 data structure를 이용해 mail을 사용자의 선호도에 따라. 1차와 2차에 걸친 분류시 분류가 사용자 선호도에 근접하게 이루어 질 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.636-639
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• 2004

본 논문은 웹 도큐먼트를 기반으로 사용자에게 의미 있는 정보를 찾아주기 위한 연관 객체 추출 기법인 PMPL(Personalized Multi-Strategey Pattern Loaming) 시스템을 제안하고자 한다. PMPL 모듈은 인터넷의 정보를 여과하여 필터링하고, 사용자 개인화의 키워드를 중심으로 연관된 객체를 추출한다. 이때 연관된 객체 추출 시 대용량 데이터에서 시간적, 공간적면에서 효율적인 연관 탐색 기법인 Fp-Tree와 Fp-Growth 알고리즘을 적용시켰으며, 연관규칙 탐색을 보완하기 위해 가중치 기법인 만유인력 기법을 적용시켰다. PMPL 시스템을 실행한 결과 개인화된 사용자 중심어 기초로 기존의 단일 학습 기법에 비해 더 많은 의미 있는 연관 지식을 추출한 결과가 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.1403-1405
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• 2012

검색엔진은 사용자에 사이트의 우선순위와 함께 웹 페이지의 요약된 정보인 스니핏(snippet)을 제공한다. 스니핏은 사용자의 검색 사이트 방문에 많은 영향을 주고 있으나, 스니핏의 요약 정보와 사용자가 원하는 사이트 간에 의미 차이가 발생하여서 실제 사용자의 의도와는 다르게 잘못된 사이트에 방문할 수 있다. 본 논문은 의사연관 피드백과 퍼지 관련 곱(fuzzy relational product)를 이용한 새로운 스니핏 추출 방법을 제안한다. 제안방법은 의사연관 피드백을 이용하여 사용자의 질의를 확장학고, 확장된 질의와 웹 페이지 사이에 퍼지 관련 곱을 이용함으로써 사용자의 의도가 의미적으로 더 잘 포함되는 스니핏을 추출할 수 있다. 실험결과 제안방법이 다른 방법에 비하여서 스니핏 추출에 더 좋은 성능을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.250-253
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• 2007

통신기술의 발달로 무선단말기의 보급이 급증하고 무선 네트워크 사용이 일반화됨으로써, 최근 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 중요한 이슈가 되고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅은 시간과 장소의 한계를 넘어 사용자가 하고자 하는 일을 컴퓨팅 환경이 상황을 인지하여 돕는 것을 가능하게 한다. 상황인지를 위해 순차패턴과 시간 연관규칙 탐사를 이용하여 사용자의 행동패턴을 추출하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 연구를 통한 행동패턴은 사용자의 특성을 간과하게 되며, 각 사용자에게 더욱 유용한 서비스를 제공하기 위해서는 사용자를 분류하는 것이 필요하다. 그러나 기존의 연구는 단지 통계적인 사용자의 빈발 행동패턴만을 추출하여 각 사용자의 관심사와는 무관한 서비스 제공이 이루어질 수 있다. 성별, 나이, 직업 등의 개인정보와 위치를 고려하여 사용자에게 더욱 더 효율적이고 유용한 서비스를 제공할 수 있도록 행동패턴을 유형별로 분류할 필요가 있다. 본 논문에서는 각 위치에 따른 사용자의 연령대별 유용한 행동패턴을 추출하여 정확한 서비스를 제공할 수 있는 마이닝 기법을 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.625-628
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• 2021

정보 추출이 가능한 대화 상태 추적(Information-Extractive Dialog State Tracking)은 상담 목적에 맞는 대화를 시스템이 유도하여 사용자로 부터 정보를 추출할 수 있도록 대화 상태를 추적하는 연구로써, 사용자에게 적합한 상담이 이루어지도록 하기 위해 제안되었다. 이 논문에서는 상담 대화에서는 내담자의 발화는 상담자에 의해 유도되는 점을 착안하여 시스템이 대화를 주도하는 모델을 제안한다. 시스템 액션과 사용자 발화를 이용해 슬롯, 밸류로 구성된 대화 상태를 추적하고 이를 대화 정책에 반영하여 이어질 대화를 주도한다. 추적한 대화 상태와 기존 대화 상태를 비교하여 대화 시스템의 성능을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.261-262
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• 2023

본 연구에서는 감성 분석 기반의 키워드 도출형 영화 리뷰 웹사이트를 개발하였다. 사용자들은 영화에 대한 리뷰를 작성할 때, 자동으로 키워드를 추출하는 기능을 활용하여 다양하면서도 빠르게 정보를 얻을 수 있다. 사용자가 작성한 리뷰를 시스템에 입력하면, 내부적으로 ChatGPT를 활용하여 텍스트를 분석하고 키워드를 추출한다. 이를 통해 사용자는 별다른 노력 없이도 키워드를 통해 영화의 장르, 감독, 배우, 플롯 요소 등 다양한 정보를 빠르게 확인할 수 있다. 추출된 키워드는 저장되어 시각화에 활용되며, 사용자들은 리뷰에 대한 원하는 정보를 쉽게 얻을 수 있다. 개발된 키워드 도출형 영화 리뷰 웹사이트는 사용자들에게 빠르고 다양한 정보를 제공하며, 영화 관련 결정을 내리는 데에 도움을 줄 것으로 기대된다.