• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.151-153
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• 2002

전자상거래에서 추전시스템은 사용자들의 관심도에 따라 사용자에게 개인화된 아이템이나 상품을 제안한다. 보통의 추천시스템은 추천의 정확성을 높이기 위하여 사용자로부터 명시적으로 수집한 평가정보를 이동하였다. 그러나 명시적인 평가정보 수집방법은 사용자로부터 충분한 평가정보를 제공받지 못하여 추천이 어려울 수 있다. 최근에는 명시적으로 평가정보를 수집하지 않고 묵시적으로 평가정보를 수집하는 추천시스템에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이러한 묵시적인 평가정보의 장점은 로든 사용자에 대한 평가정보를 자동적으로 수집할 수 있으며, 사용자는 정보를 이용하는 것 이치의 부가적인 일을 수행할 필요가 없다는 점이다. 본 논문에서는 인터넷사이트에서 계층적으로 구성된 컨텐츠에 대한 사용자의 단계적인 반응도에 따라 자동적으로 평가정보를 수집하기 위한 기법을 제안하고 효율을 측정하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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• pp.351-355
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• 2007

문서 여과 시스템은 사용자의 정보요구를 기준으로 문서들을 선별하여 제시한다. 사용자의 정보요구는 하나 이상의 단어들로 구성된 프로파일로 표현이 되며, 문서의 여과 과정 동안에 발생하는 사용자의 연관성 평가를 통해 구체적인 내용으로 변할 수 있다. 기존 연구의 경우 사용자는 자신이 직접 연관성 평가에 참여하여 평가 정보를 입력하고, 사용자가 평가한 긍정적 피드백 정보를 이용하여 사용자 프로파일을 학습한다. 본 연구는 사용자가 평가한 긍정적 연관성 피드백 뿐만 아니라 부정적 연관성 피드백을 함께 이용한 사용자 프로파일 학습 방법을 제안한다. 제안된 방법과, 대표적인 연관성 피드백 방법인 Rocchio 방법과의 성능을 측정하기 위해 네 가지 토픽에 대하여 여과를 수행하였다. 실험한 결과 부정적 연관성 피드백 정보를 이용하였을 경우 Rocchio 방법 보다는 6% 더 성능이 높은 것을 볼 수 있었다. 실험결과 부정적 평가를 받은 문서를 이용하여 사용자가 선호하지 않는 문서를 제거함으로써 여과 시스템의 성능을 향상 시킬 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.830-832
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• 2003

본 논문에서는 교육용 컨텐츠 추천시스템의 정확도를 향상시키고자 사용자 모델 정보를 활용하여 기존의 협업여과 방법의 유사도 재산을 보완함으로써 추천의 정확도를 향상시키는 방법을 제안하고자 한다. 협업여과방법은 사용자의 평가와 비슷한 선호도를 가지고 다른 사용자의 평가를 기반으로 제품이나 항목을 예측하고 이를 사용자에게 추천한다. 그러나 협업여과방법은 일정 수 이상의 상품이나 항목에 대한 평가가 이루어져야 하며, 사용자의 평가가 적은 경우 희소성으로 인한 평가의 정확도가 낮아지는 단점을 기지고 있다. 본 논문에서는 인구 통계 정보를 이용한 가상 평가 점수를 반영하여 유사도 계산시 희소성을 낮춰 예측의 정확도를 향상시키고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.72-74
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• 1999

본 논문은 웹 기반의 정보 여과 시스템인 WAIR을 이용하여 사용자의 기호를 학습하는 방법을 설명한다. 제시된 방법은 여과된 문서들에 대한 사용자의 반응을 관찰하여 각 개인 사용자의 프로파일을 학습한다. 사용자의 기호를 가장 잘 표현하는 단어들을 찾는데 강화 학습을 사용하였다. 기존의 방법은 사용자의 명시적인 적합성 평가(relevance feedback)를 이용하여 검색 또는 여과 성능을 향상시킨 반면 제시된 방법은 사용자의 기호를 묵시적 적합성 평가를 통해 학습한다. 여과된 문서에 대한 사용자의 행동을 통해 사용자의 명시적 평가를 추측하는 것이다. 약 7,000 여개의 HTML 문서에 대해 7명의 사용자가 약 4주 동안 실제 웹을 대상으로 웹 문서 여과 실험을 실시하였다. 제시된 방법은 기존의 적합성 평가를 이용한 정보 여과 방법보다 각 개인에게 보다 적절한 정보를 제시하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권1호
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• pp.96-105
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• 2016

최근 소셜 네트워크 서비스는 단순히 사용자들의 인맥 관계 형성뿐만 아니라 다양한 형태의 정보를 생성하고 공유하는 개방형 플랫폼으로 변화하고 있다. 기존 사용자 평판 관리 기법은 사용자 프로필, 명시적 관계, 명시적 평가를 기반으로 사용자 신뢰성을 판별하기 때문에 명시적 평가가 잘 이루어지지 않는 소셜 미디어에서 사용자 신뢰성을 판별하기에는 부적합하다. 본 논문에서는 소셜 미디어에 대한 소셜 행위들을 분석하고 명시적인 평가 뿐만 아니라 암시적 평가를 고려한 사용자 평판 관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 소셜 행위로부터 긍정적 암시적 평가와 부정적 암시적 평가를 도출한다. 또한, 사용자의 전문성을 고려하기 위해 분야별로 사용자 평판 정보를 생성하고 사용자의 영향력을 판단하기 위해 평가에 참여한 사용자들의 수를 반영한다. 이를 통해 명시적 평가가 없는 사용자도 평판 정보를 생성할 수 있도록 하고 소셜 미디어에 더 적합한 사용자 평판 정보를 생성한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.169-173
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• 2006

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.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2002년도 추계학술대회 논문집
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• pp.215-218
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• 2002

감성정보를 디자인 활동에 필요한 정보로 활용하기 위해서는 전체 디자인 프로세스에서 사용자를 최초 컨셉 단계에서부터 참여시켜 관찰 및 평가에 적극 동참케 하는 사용자 참여 디자인이 매우 효과적이다. 이러한 감성 정보 수집 및 평가를 통한 상용자 인터페이스 디자인 개발 프로세스를 MP3 CDP를 대상으로 적용하여 연구를 진행하였다. 최근의 MP3CD Player들은 일반 음악 CD들이 10여곡에서 많게는 20여곡 정도의 분량을 가지고 있는 것에 비해 그 분량이 최고 100여곡 이상에 이르고 있다. 그럼에도 불구하고 MP3CD Player들은 기존의 일반 음악 CD Player의 UI를 소극적으로 수정, 변경하여 사용하고 있는 상황이다. 본 연구는 자체적인 곡 분류방법을 제시하고 있는 ‘H’사의 MP3CD Player를 선정하고 이를 기준으로 초기 디자인에 사용자를 참여시켜 사용자 감성 정보 및 요소들을 효과적으로 평가하여 사용자 중심 디자인을 극대화 시키는 방법을 모색하였다. 제품의 최초 기능 분석시에는 카드인덱스(Card Index)방식을 이용하여 기능을 그룹핑하고 인터페이스를 개선하였으며 이를 토대로 프로토타입을 완성하였다. 이를 사용자가 직접 조작하는 방식을 관찰 분석하여 평가 결과를 토대로 UI 디자인가이드라인을 제시하였다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2003년도 춘계학술대회
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• pp.331-344
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• 2003

본 연구는 정보시스템의 평가영역 및 평가지표를 개발하기 위한 것으로 선행연구에 대한 검토를 통하여 정보시스템의 주요 평가영역을 시스템영역, 사용자영역, 조직 및 경영영역, IS의 전략적 기여도 및 IS의 자원관리 적정도의 총 5개 영역으로 범주화하고 각 평가영역별 세부 평가지표를 개발하였다. 본 연구에서 제시한 평가영역 및 세부 평가지표의 타당성을 검증하기 위한 실증분석 자료는 25개 정부기관에서 현재 운영중인 65개 정보시스템들을 대상으로 수집하였다. 분석결과 공공부문 정보시스템의 평가영역은 시스템영역, 사용자영역, 조직 및 경영영역, IS의 전략적 기여도, IS의 자원관리 적정도의 5개의 영역으로 이론적으로 도출된 가설적 모형과 동일한 것으로 확인되었으며, 세부 평가항목에 있어서도 시스템영역의 경우에는 시스템의 질, 정보의 질, 서비스의 질로 구성되는 것으로 나타나 가설적 모형과 일치하였다. 그러나 사용자영역은 원래 2개의 평가항목으로 즉, 인식된 유용성과 사용자 만족도로 구성되는 것으로 당초 추론하였으나 1개의 평가항목(사용자 만족도)으로 통합되는 것으로 나타났다. 아울러 조직 및 경영영역은 내부업무효율성, 고객만족도, 조직혁신, 정보화역량 향상도의 4개 평가항목을 포함하는 것으로 확인되었다. 각 평가영역 및 평가항목을 구성하는 평가지표는 요인분석과 더불어 기준 타당도 분석과 신뢰도 분석을 통해 총 57개의 평가지표가 유의적으로 도출되었다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.83-90
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• 2010

본 논문에서는 콘텐츠 명성 및 사용자 명성 평가를 통해 신뢰성 높은 UCC 검색을 가능하게 하는 방법에 대해 기술한다. 기존 정보검색과 달리 UCC에서는 얻을 수 있는 텍스트 정보가 한정적이기 때문에 텍스트 외적인 정보의 사용이 필요하다. 콘텐츠 명성과 사용자 명성은 비텍스트 정보를 이용하여 평가되는데, 평가된 명성을 자질로 사용하여 UCC 검색을 수행하면 기존 검색 방법보다 향상된 검색 성능을 기대할 수 있다. 콘텐츠 명성은 영상 자체 정보와 영상과 관련된 소셜활동 정보로부터 콘텐츠의 명성, 즉 가치를 평가한다. 또한 사용자 명성은 콘텐츠와 사용자, 사용자와 사용자 사이의 소셜활동 하나하나에 주목하여 네트워크를 구축하여 사용자의 명성을 평가한다. 각각의 명성을 평가하여 UCC 검색에 사용하는 두 개의 시스템을 구현하고, 유튜브로부터 수집한 UCC와 사용자 정보를 이용하여 두 시스템의 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과, 콘텐츠 명성을 활용한 시스템에서 조금 더 높은 사용자의 동의를 이끌어 낼 수 있었으며, 이 결과는 향후 UCC 검색에 활용할 수 있을 것이라 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.299-302
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• 2010

본 논문에서는 차량 전장용 소프트웨어의 일부인 Basic Software(BSW) 모듈 설정이 AUTOSAR 표준을 따르는 지를 평가하는 도구를 설명한다. 평가 도구는 크게 평가 속성 추출 부분과 속성 평가 부분으로 구분된다. 평가 속성 추출 부분에서는 AUTOSAR에서 제공하는 BSW 메타 모델로부터 평가 속성을 정의하는 데 사용되는 정보를 자동으로 추출하며 속성 평가 부분에서는 앞에서 추출한 정보를 이용하여 평가 속성을 정의한 후 사용자가 설정한 BSW 사용자 설정 모델에 대해서 평가를 자동으로 수행한다. 한편 평가 속성을 정의하는 데 BSW 메타 모델과 BSW 사용자 설정 모델이 이용된다. 이 두 모델은 XML 구조를 따르고 있으며 이 두 모델로부터 필요한 정보를 얻기 위해서는 XML 탐색이 요구된다. 이를 위해서 우리는 XML 질의어 중 하나인 XPath를 사용하였으며 BSW 메타 모델과 BSW 사용자 설정 모델로부터 평가에 필요한 정보를 얻을 수 있었다. 또한 평가 속성을 정의하는 데에도 XPath 를 사용하였으며 XPath로 정의한 평가 속성을 이용하여 우리는 BSW 사용자 설정 모델을 평가할 수 있었다.