본 논문은 웹을 이용해 정보를 검색하는 사용자의 관심도를 사용자 프로파일로 구축하여 구체적이고 정확한 사용자 관심 정보를 제공하는 개인 웹 에이전트를 구축하는데 목적을 두고 있다. 사용자에게 웹 검색 행위를 감시하는 모니터 에이전트에 자신의 관심도를 직접 기술하여 관심문서 정보를 구축하고 이에 대한 정확도를 향상시키기 위한 여러 키워드 추출작업을 수행한다. 추출된 키워드는 학습서버의 작업에 의해 사용자별 프로파일을 생성하여 이를 사용자가 확인 및 편집할 수 있게 하였다. 본 논문에서 구현하고자 하는 웹 에이전트의 사용자 프로파일 구축작업에는 사용자 관심 문서 정보의 정확한 키워드추출작업과 학습 작업이 매우 중요하다. 이에 본 논문에서는 키워드 추출에 적용되는 여러 가중치 설정작업에 대하여 중점적으로 다루며 적용된 귀납적 기계학습에 대하여 알아본다. 이로써 구축된 사용자 프로파일은 관심 문서를 검색하는데 적절한 정보를 제시한다. 이에 따라 사용자 프로파일을 본 웹 에이전트에서 구현한 사용자 적응형 웹 검색 에이전트와 사용자 적응형 푸쉬 에이전트에 적용하여 사용자에게 적합한 서비스를 제공한다.
본 논문은 사용자의 각종 멀티미디어 콘텐츠 소비 히스토리를 수집하여 체계화 및 패턴 분석을 수행하고, 이를 바탕으로 사용자가 선호할 것으로 예측되는 멀티미디어 콘텐츠들을 추출하여 제공하는 콘텐츠 추천 시스템에 관한 연구이다. 본 논문에서는 콘텐츠 소비와 연관된 사용자 로그와 엔진에서 자동 추출한 사용자 그룹을 통하여 콘텐츠 추천을 수행한다. 각 사용자들의 선호정보 데이터를 분석하여 선호정보 패턴이 유사한 사용자들을 사용자 그룹으로 정의하고, 각 사용자들이 속한 사용자 그룹의 사용자 로그를 활용하여 사용자별 선호 콘텐츠를 예측한다. 본 시스템은 웹 또는 모바일 환경에서 음악, 방송, 광고, 기사 등의 방대하고 다양한 콘텐츠를 복합적으로 사용자들에게 선별하여 제공해 주며, 이들의 연관성과 사용자의 콘텐츠 선호패턴을 반영한 개인 맞춤형 콘텐츠 추천 엔진은 사용자가 선호할만한 콘텐츠들을 추천하여 사용자의 콘텐츠 소비 시의 만족도를 높여줄 수 있다.
본 논문에서는 실시간 고화질 360 영상 전송을 위해 사용자 시점에 기반한 타일 분할 기법을 적용하고 360 영상을 가상현실 기기 화면에 표현하여 주관적 화질 평가를 위한 플랫폼을 구현한다. 사용자 시점에 기반한 고화질 360 영상 전송을 위한 방안으로, 분할된 영상에서 전송되지 않은 영상으로의 움직임 참조 문제를 해결하기 위해 적용된 MCTS (motion constrained tile sets) 기술과 실시간으로 사용자 시점에 위치한 타일들만 추출할 수 있도록 미리 구성된 타일 정보들을 포함하는 EIS (extraction information sets) SEI, 사용자 시점에 위치한 타일 정보만 추출해내고 영상을 분할 및 추출해주는 Extractor, 실제 추출된 영상 정보를 이용해 가상현실 기기 화면에 표현하는 방법에 대한 구현 내용을 설명한다. 따라서 제안된 구현물을 기반으로 고화질 360 영상 전송을 수행하면, 사용자 시점 영역의 영상만 전송하여 불필요한 영상 전송을 하지 않게 되어 화질 대비 낮은 대역폭의 향상된 실시간 전송 영상을 얻을 수 있다.
기하급수적으로 증가하는 데이터 중에서 개개인 사용자에게 적합한 정보를 추출하여 제공해야 할 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 대용량의 문서 집합으로부터 사용자가 원하는 특정 주제의 정보를 정확하게 추출해 낼 수 있는 문서 패턴 검색 방법을 제시한다. 사용자 선호도를 정확하게 반영할 수 있도록 전위 트리를 기반으로 사용자의 키워드 마이닝 프로파일을 생성하고, 이를 이용하여 문서 집합에서 매치된 패턴을 찾아내는 방법을 제안하였다. 생성된 프로파일을 이용한 검색 기법의 효용성을 실험을 통해 검증하였다.
무선 인터넷 보급이 확산되고 그 활용범위가 날로 넓어짐에 따라 무선 인터넷 기술에 데이터 마이닝을 접목시키고자 하는 노력은 당연하면서도 필요한 것이다. 이 논문에서는 무선 인터넷에서 사용자를 대표할 수 있는 정보와 무선 인터넷 웹 서버의 로그 파일에 저장된 정보를 접목시킴으로 일정한 액세스 패턴을 가지고 있는 사용자의 클래스를 추출하는 방법을 제시한다. 일정한 액세스 패턴을 가지고 있는 사용자들의 클래스를 추출함으로써 무선 인터넷 서비스를 사용하는 사용자에 대한 서비스의 질을 향상시키는데 기여할 수 있을 것이다.
거울은 자동적인 시각적 피드백이라는 특성으로 특별한 조작을 요구하지 않는 인간의 친숙한 도구이다 디지털 기술의 발달로 우리는 빚과 정보를 함께 전달하는 거울에 대한 여러 가지 접근들을 보아왔지만, 이와 관련된 제품화는 아직 초기단계이다. 또한, 거울의 기본적 특성에 정보가 표현되는 것이 기능적인 측면에 초점이 맞춰져 있어서, 사용자 관점의 정보 표현방식이나 조작에 관련된 인터페이스가 필요하게 되었다. 본 논문은 디지털 거울에서 사용자 관점의 정보 표현방식과 조작 인터페이스 요소 추출을 위한 기반조사로써, 거울과 사용자와의 거리에 따른 사용자의 거울 사용행태와 니즈를 알고자 하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 일반 전선거울을 보는 사용자의 관찰조사를 실시하고, 이를 바탕으로 거리의 기준을 잡아 태스크를 정리한 후, 주어진 디지털 정보에 대하여 사용자의 거울 사용행태 및 니즈를 추출한다. 연구 결과를 토대로, 향후 디지털 거울에서 사용자 관점의 다양한 정보 표현방식과 조작 인터페이스 요소의 적용 가능성을 Digital Mirror UI 제안을 통해 살펴본다. 나아가 추출된 사용행태 및 니즈의 분석을 통해 정보의 표현방식과 정보조작방식의 방향을 예상할 수 있다.
웹 2.0의 적극적인 도입에 따라 소셜 네트워크 기반 커뮤니티 사이트에서는 관련된 콘텐츠를 적절하게 추천하는 것은 중요한 문제로 부각되고 있으며 이로 인해 사용자들의 동향 및 이슈 추출 기법이 중요하게 작용하고 있다. 이러기 위해서 지금까지의 연구에서는 콘텐츠에 포함된 키워드 매칭 방법을 이용하고 있으나 사용자들 간의 연결 관계와 키워드의 중요도를 고려하지 못하고 있다. 본 논문에서는 FOAF 기반의 소셜 네트워크와 del.icio.us에서 제공하는 소셜 북마크 데이터를 기초로 소셜네트워크 분석을 보이며 이를 통한 사용자들 사이에서 중요하게 부각되는 핫 이슈를 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 핫 이슈 추출 방법을 활용하면 사용자들의 관심 분야 동향파악을 효율적으로 수행할 수 있으며 이를 통해 맞춤형 마케팅 및 콘텐츠 추천이 가능해 진다.
최근 라이프 로그의 수집과 관리에 관련된 연구가 많이 진행 중에 있다. 또 핸드폰 카메라, 디지털 카메라, 캠코더 등의 발전으로 자신의 일상생활을 비디오로 저장하고, 인터넷을 통해 공유하는 사람도 증가하고 있다. 비디오 데이터는 많은 정보를 포함하고 있는 라이프 로그의 한 예로. 동영상의 촬영 및 수집이 활발해짐에 따라 동영상의 메타정보를 생성하고, 이를 이용해 동영상 검색과 관리에 이용하려는 연구들이 진행 중이다. 본 논문에서는 라이프 로그를 수집하고 수집된 동영상과 라이프 로그를 이용하여 의미정보를 추출하는 시스템을 제안한다. 의미정보란 사용자의 행동을 나타내는 정보로써 컴퓨터 사용, 식사, 집안일, 이동, 외출, 독서, 휴식, 일, 기타로 9가지의 의미정보를 추출한다. 제안하는 방법은 사용자로부터 GPS, 가속도센서, 캠코더를 이용해 실제 데이터를 수집하고, 전처리 과정을 통하여 특징을 추출한다. 이때 추출될 특징은 위치정보와 사용자의 상태정보 그리고 영상처리릍 통한 RGB와 HSL 색공간의 요소와 MPEG-7의 EHD(Edge Histogram Descriptor). CLD(Color Layout Descriptor)이다. 추출된 특징으로부터 사람 행동과 같은 불안정한 상황에서 강점을 보이는 확률모델 네트워크인 베이지안 네트워크를 이용하여 의미정보를 추출한다. 제안하는 방법의 유용성을 보이기 위해 실제 데이터를 수집하고 추론하고 10-Fold Cross-validation을 이용하여 데이터를 검증한다.
최근 고해상도 위성영상이 널리 보급됨에 따라 공간 영상 정보를 활용한 사업이나 다양한 응용 분야에서도 지형 또는 지물의 기하 정보의 필요성이 커지고 있다. 특히 공간 영상 정보 시스템에서는 지형 또는 지물에 대한 사실적인 정보를 제공하여 이를 이용한 도시 개발 계획의 수립이나 도로망의 개선 등 다양한 분야로 활용되고 있다. 본 논문은 단일 위성영상에서 건물의 footprint, rooftop 과 그림자 정보를 이용하여 건물을 효과적으로 모델링하기 위한 반 자동화 시스템을 제안한다. 위성영상으로부터 건물의 기하 정보의 추출 및 복원 시 고려할 것은 사용자의 조작을 최소화하면서도 보다 정확하고 빠르게 모델링 및 편집이 가능하여야 한다는 것이다. 이를 위해서 위성영상과 영상의 메타 정보의 활용과 효율적인 조작이 이루어 질 수 있는 인터페이스가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 입력에 의해 건물의 정보(rooftop, footprint)를 추출하고, 건물의 정보와 메타정보로부터 관심 건물영역에 대한 그림자 정보를 추출한 다음, 높이 정보를 자동적으로 추출해 냄으로써 최소한의 사용자 입력으로 건물을 효과적으로 모델링 할 수 있다.
모바일 기기는 사용자가 늘 지니고 다니기 때문에 사용자의 주변 환경이나 행동 양상에 대한 매우 유용한 정보를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 이들 정보를 하루 단위로 수집하여 하룻동안에 있었던 사용자의 행동에 대한 주제를 추출하고 이를 이용해 자동으로 일기를 생성하는 방법을 제안한다. 이를 위해 (1) 모바일 기기에서 사용자 행동 양상에 대한 정보를 모두 수집하고 (2) 수집한 정보로부터 개체명과 주제 연관 정보를 추출해 사용자가 그 날 있었던 일에 대한 주제를 추출한다. (3) (2)의 결과로부터 주제와 연관된 사건인 에피소드를 결정하고 (4) 문장 템플릿을 이용하여 문장을 생성한 후, 주제별 혹은 시간별로 스토리를 구성한다. 본 논문에서 제안한 방법은 기존의 방법보다 간단하기 때문에 모바일 기기 내에서도 수행이 가능하므로 개인 정보를 유출할 수 있는 문제를 최소화 할 수 있다. 또한, 본 논문에서는 문장의 형태로 정보를 제공하기 때문에 보다 많은 정보를 표현할 수 있다. 그리고 문장 생성 과정에 생성되는 주제 정보는 사용자의 행동 양상을 파악하는 자료로 이용할 수 있으므로 이를 바탕으로 한 사용자 맞춤형 서비스를 제공하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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