• Title/Summary/Keyword: 사용자 정보 추출

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Automatic Extract User Intention from Web Search Log (웹 정보 검색 이력을 이용한 사용자 의도 자동 추출)

  • Park, Kinam;Jung, Soonyoung;Suh, Taewon;Ji, Hyesung;Lee, Taemin;Lim, Heuiseok
    • The Journal of Korean Association of Computer Education
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    • v.12 no.6
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    • pp.21-32
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    • 2009
  • This paper proposes a method to extract a user's intention automatically and implementation of intention map that support a user can appropriate search results using a user' information need accurately. It selects user intention based on searching history obtained from previous users' same queries and extracts user intentions by using clustering algorithm and user intention extraction algorithm, extracted user intentions are represented in an intention map base on a theory of knowledge representation. For the efficiency analysis of intention map, we extracted user intentions using 2,600 search history data which provided by a current domestic commercial search engine. The experimental results using the information intention map search when using general search engines represent more than satisfaction was statistically significant.

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Object Extraction and Modeling Method from the User Requirements with Fillmore's Case Grammar (Fillmore의 Case Grammar를 통한 사용자 요구사항으로부터 객체 추출 및 모델링 방법)

  • Ahn, Sung-Bin;Kim, Dong-Ho;Seo, Chae-Yun;Kim, R.Young-Chul
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2010.06a
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    • pp.3-4
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    • 2010
  • 미래의 스마트 유비쿼터스 컴퓨팅 기반 시스템은 사용자들과 상호작용을 통해 적절한 서비스를 제공이 가능 할 것이다. 사용자 요구(Needs)에 맞는 서비스를 제공하려면 기존의 개발자 중심의 개발보다 사용자의 요구를 반영하는 사용자 중심의 시스템 개발이 필요할 것이다. 이를 위해 이전 논문[1]에서는 사용자 행위 분석 기반 요구 추출방법(User Behavior Analysis Based Needs Extraction Method)을 제안하였다. 본 논문에서는 추출된 사용자의 요구사항을 Fillmore의 Case Grammar을 이용하여 객체 추출 및 모델링 방법을 제안한다.

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Design of Passage Calculation Method based on Topic Recognition (화제인식에 의한 단락별 계산방법의 설계)

  • Kim Hye-Kyung;Lee Sangkon
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2005.07b
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    • pp.499-501
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    • 2005
  • 화제가 혼합되어 있는 문서에서 각 화제의 단락을 추출하면 사용자의 질의어에 일치하는 정보만을 추출할 수 있다. 정확하고 빠르게 사용자의 검색요구에 일치하는 관련 정보를 추출할 수 있다. 본 논문에서는 문서에서 사용자의 요구에 적합한 단락을 추출하는 기술을 설명한다. 문서에서 분야연상어를 추출하고, 각 문장마다 화제분야의 출현${\cdot}$계속${\cdot}$전환이 어떻게 변화하여 가는지를 추적하여 계산한다. 긴 문서에서 어떤 화제가 출현하는가를 파악하고, 화제가 계속되거나 혹은 전환되는 지점을 인식하여, 분야별 단락을 추출하는 방법을 제안한다.

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Gesture based MTPC Interface (제스처 기반의 HTPC 인터페이스)

  • 권경수;김상호;장재식;김항준
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2004.10b
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    • pp.715-717
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    • 2004
  • 본 논문에서는 HTPC를 제어하기 위한 제스처 기반의 인터페이스를 제안한다. 제안된 인터페이스를 이용하여 사용자는 HTPC와 떨어진 장소에서 쉽게 HTPC를 제어할 수 있다. 제스처를 인식하기 위해 인터페이스는 실시간 연속 영상으로부터 사용자의 손을 검출하고, 손의 움직임, 모양, 위치 정보를 추출한다. 사용자의 제스처를 인식하기 위해 추출된 정보와 HMMs 을 사용한다. 실험 결과는 제안한 인터페이스가 멀티미디어 응용프로그램뿐만 아니라 다른 종류의 컴퓨터 응용프로그램에서 사용자와 HTPC간에 상호작용하여 접근할 수 있음을 보인다.

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An Interface Agent for Creating Information Extraction Rules and Ontology in Electronic Commerce (전자상거래 정보추출 규칙과 Ontology 생성을 위한 인터페이스 에이전트)

  • 서희경;양재영;구남숙;최중민
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 1999.10b
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    • pp.30-32
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    • 1999
  • 인터넷의 증가로 온라인 상점들의 수는 매우 빠르게 증가하고 있다. 상점의 수가 늘어날수록 사용자가 이러한 상점들에서 원하는 정보를 찾는 일은 쉽지 않다. 사용자의 어려움을 줄이고자 여러 쇼핑몰의 정보들을 통합해서 보여주는 전자상거래 통합 시스템들이 생겨나고 있지만, 새로운 쇼핑몰이 추가될 때마다 관리자가 추가되는 쇼핑몰의 정보를 추출하기 위한 규칙이나, Ontology등을 수동으로 만들거나 확장해야 하기 때문에 사람이 소비해야 하는 시간과 노력이 많고, 시스템을 관리하는 사람에 다라 정보추출의 정확도도 다르다. 따라서 사람이 소비하는 시간을 줄이고, 좀 더 정확한 정보추출을 위해 쇼핑몰마다 만들어야 하는 규칙과 그러한 규칙 생성에 필요한 Ontology를 자동으로 생성하는 방법과 이 방법에서 요구되는 사용자의 입력을 최소한 줄인 인터페이스 에이전트를 제안한다.

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Design and Implementation of PMSL for Information Retrieval (의미있는 정보 검색을 위한 개인화된 다중 전략 학습 모듈의 설계 및 구현)

  • 유수경;김교정
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2004.04b
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    • pp.208-210
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    • 2004
  • 오늘날 인터넷상에서 존재하는 않은 정보들은 다양한 사용자의 개인 특성에 안게 새로운 정보의 지식으로 제공되어지기를 원한다. 기존의 연구는 단일 학술 기법을 통해 정보를 추출했으나 사용자에게 보다 의미 있는 정보를 제공하기 위해 다중 전략 학습 기법인 PMSL(Personalized Multi-Strategy Learning) 모듈 시스템을 제안하고자 한다. PMSL 모듈은 인터넷의 정보를 여과하여 필터링하고, 사용자 개인화의 키워드를 중심으로 연관된 객체를 추출한다. 이때 연관된 객체 추출시 대용량 데이터에서 시간적, 공간적면에서 효율적인 연관 탐색 기법인 Fp-Tree와 Fp-Growth 알고리즘을 적용시킴으로 결과의 효율성을 높이고자 하였으며, 연관규칙의 문제점을 보완하기 위해 가중치 기법인 TF*IDF 학습 기법을 적용시켰다. PMSL 모듈을 실행한 결과 기존 학습 기법에 비해 보다 더 의미 있는 연관 지식을 추출하게 되었다.

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A Study on the Object Extraction Methology using the Information Structure Modeling in the Analysis Phase (정보 구조 모델링을 이용한 분석 단계에서의 객체 추출방법에 관한 연구)

  • 정정인;박재년
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2000.04a
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    • pp.507-509
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    • 2000
  • 기존 객체 지향 방법론에 의한 소프트웨어 개발에서의 공통적인 문제점은 표기법이 복잡하고, 산출물도 많아서 사용자가 이해하기가 어렵다는 것이다. 또한 분석단계에 있어서도 객체추출의 자세한 가이드라인을 제시한지 않고 있어서 개발자들의 감각과 경험에 크게 의존하고 있어 일관성이 없으며, 추출된 객체들 사이의 연결을 찾기가 쉽지 않아 확장이 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 간단한 표기법과 산출물로 개발 초기부터 사용자의 참여를 유도할 수 있는 정보 구조 모델링을 이용하여 분석 단계에서의 객체 추출에 대한 가이드 라인을 제시하고자 한다.

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Answer Suggestion for Knowledge Search (지식검색의 답변 추천 시스템)

  • Lee, Hochang;Lee, Hyun Ah
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2012.10a
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    • pp.201-205
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    • 2012
  • 지식검색은 방대한 지식정보 데이터를 바탕으로 사용자의 질문에 대한 답변을 검색하는 시스템이다. 이러한 사용자 참여로 구축된 지식정보는 잘못된 답변으로 인한 신뢰성 부족과 중복 답변 등의 문제점이 있어, 원하는 답변을 찾기 위해서는 지식검색에서 다수의 답변을 읽고 그 답변의 진위여부를 판단해야만 한다. 만일 정답에 포함되는 단어나 어구가 답변들에서 나타내는 통계적 특성을 활용하여 사용자가 원하는 답변을 제시할 수 있다면, 지식검색의 효용성과 신뢰성이 크게 향상될 수 있다. 본 논문에서는 지식정보 데이터 분석을 통해 사용자의 질문의 유형을 단어, 목록, 도표, 글의 4가지 유형으로 분류하고, 각 분류에 대한 사용자 질의어의 답변을 요약하는 방식을 제안한다. 단어, 목록, 글 유형은 TF와 IDF, 어휘 간의 거리 정보를 통해서 중요 단어를 추출하여 각 유형에 적합한 형식의 답변을 사용자에게 제시한다. 도표형은 답변들에서 사용자의 의견 정보를 추출하여 의견 통계를 도표로서 제시한다.

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XML Document Transcoding using User Profile and Annotation (사용자 프로파일 및 어노테이션을 이용한 XML 문서 트랜스코딩)

  • 정쌍용;손원성;이진상;임순범;최윤철
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.10b
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    • pp.469-471
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    • 2003
  • 트랜스코딩이란 기존 유선 환경에서 제공되는 웹 컨텐츠를 특정 환경에 적합한 형태로 변환 하는 것을 의미한다. 그러나 이와 관련된 기존 연구에서는 사용자가 요구하는 사항만을 변환 하거나 서비스 제공자가 일방적으로 변환하여 웹 컨텐츠를 제공하고 있다. 따라서 이슈변화에 따른 사용자의 대처능력이 떨어지기 때문에 사용자의 사용성이 저하되며, 사용자에게 무의미한 정보 제공의 가능성이 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 본 논문에서는 사용자 프로파일에 의한 요구사항과 서비스 제공자의 의견을 함께 제공 할 수 있는 변환 기법을 제안 하고, 특히 멀티미디어 뉴스 제작을 위한 표준인 NewsML을 대상으로 적용하였다. 사용자 프로파일에 의한 요구 사항은 XML 문서의 구조정보를 이용하여 자동으로 추출하고, 서비스 제공자의 의견은 문서의 레이아웃(Layout) 정보를 가지고, 어노테이션(Annotation) 기법을 활용하여 수동으로 추출한다. 그 결과, 사용자 관점에 부합하는 변환이 이루어지고, 다양한 이슈변화에 대한 대처능력이 향상되어 사용자의 사용성이 증대 되었다

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MOUSAI: A Group-aware Recommendation System (MOUSAI: 공간공유 다중 사용자를 고려한 음악추천 시스템)

  • 안연하;한승현;이만재
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.10b
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    • pp.508-510
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    • 2003
  • 스마트 공간은 사용자의 간섭을 최소화하면서, 사용자의 패턴. 상태, 위치등을 파악하여 사용자에게 알맞은 서비스를 제공하는 환경이다. 스마트 공간에서 개인화된 정보를 이용하여 서비스를 제공하기 위해서는 사용자의 개인화된 정보를 묵시적으로 추출할 수 있도록 모델링 해야 하며, 한 공간에서 다수의 사용자가 있을 경우에 발생할 수 있는 선호도의 충돌을 해소할 수 있도록 하여야 한다. 본 연구에서는 스카트 공간에서 음악에 대한 개인화된 정보를 추출하여 음악 서비스를 제공하는 MOUSAI 시스템을 제안하였다. MOUSAI 시스템은 한 공간에서 여러 사람이 있을 경우, 발생할 수 있는 사용자들간의 취향의 차이를 조절하여 다수의 사용자가 만족할 수 있는 음악을 선곡하여 준다 또한, 환경적 요인인 시간과 장소. 사용자의 음악에 대한 성향을 고려하여 좀 더 정확한 추천을 할 수 있도록 한다.

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