• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.2
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• pp.993-996
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• 2005

본 논문에서는 동일한 분야의 검색된 문서가 갖는 하나의 성향을 중심으로 문서들 자체가 가지고 있는 관계성을 분석하여 용어의 가중치를 결정하였다. 그리고 사용자의 관심분야와 선호도를 적절히 표현하기 위하여 질의가 아닌 사용자 프로파일을 구축하여 이용하였다. 사용자 프로파일은 관심 분야별로 용어열과 선호도 벡터로 구성하고, ‘사용자접근에 의한 갱신’, ‘사용자 프로파일을 이용한 갱신’ 방법을 이용하여 사용자 프로파일을 사용자 위주로 학습시킨다. ‘사용자 접근에 의한 갱신’ 방법은 주제 분야에 대한 지식이 있는 경우에 적용할 수 있는 방법으로서 실험 결과, 사용자 프로파일이사용자의 선호도를 제대로 표현하기까지의 갱신 회수를 상당히 감소시킬 수 있었다. ‘사용자 프로파일을 이용한 갱신’ 방법은 갱신초기에 수행하는 방법으로서 선호도 값의 차이를 명확히 해주는 결과를 가져온다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.8
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• pp.1062-1072
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• 2004

Collaborative filtering systems based on ｛user-document｝ matrix are effective in recommending web documents to user. But they have a shortcoming of decreasing the accuracy of recommendations by the first rater problem and the sparsity. This paper proposes the automatic preference rating method that generates user profile to solve the shortcoming. The profile in this paper is content-based collaborative user profile. The content-based collaborative user profile is generated by combining a content-based user profile with a collaborative user profile by mutual information method. Collaborative user profile is based on ｛user-document｝ matrix in collaborative filtering system, thus, content-based user profile is generated by relevance feedback in content-based filtering systems. After normalizing combined content-based collaborative user profiles, it automatically rates user preference by reflecting normalized profile in ｛user-document｝matrix of collaborative filtering systems. We evaluated our method on a large database of user ratings for web document and it was certified that was more efficient than existent methods.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.305-306
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• 2009

본 논문에서는 홈네트워크 서비스 환경에서의 사용자 맞춤형 디바이스 제어 솔루션을 제공하기 위해 디바이스 제어와 관련된 사용자 선호도 스키마를 정의하고, 이를 기반으로 한 프로파일 관리 기법을 제시하였다. 나이, 성별, 직업 등과 같은 사용자 개인정보에 대한 스키마와 향기, 온도, 조명, 바람 등에 대한 선호도 스키마를 포함하는 가전 디바이스 제어와 관련된 다양한 요소들에 대한 스키마를 XML로 정의하였으며, 사용자의 인터랙션이나 프로파일 정보 입력을 통해 사용자 선호도 정보를 획득하여, 단방향의 수동적인 단일 디바이스 제어가 아닌 여러 개의 디바이스를 최적으로 제어할 수 있는 사용자 맞춤형 홈서비스 환경을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.01a
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• pp.157-158
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• 2014

본 논문에서는 모바일용 맞춤형 웰니스 콘텐츠 추천을 위한 사용자 프로파일을 제안한다. 제안하는 프로파일에는 웰니스 콘텐츠를 제공받는 사용자의 웰니스 5 영역(신체, 정서, 사회, 지식, 정신) 각각의 선호도가 포함되어 있으며 사용자의 신변에 위험을 초래할 수 있는 신체적 제약 조건도 포함한다. 이 프로파일을 이용하면 사용자에게 맞춤형 웰니스 콘텐츠를 추천함에 있어 웰니스 5 영역을 모두 고려할 수 있으며 추가적으로 사용자의 질환 정보를 프로파일로 유지함으로서 사용자의 신체적 조건에 맞지 않는 콘텐츠를 선별하여 제외시키는 필터 및 안전 장치의 역할도 가능하게 한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.27 no.2
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• pp.185-195
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• 2014

Ranking-based conjoint analysis is widely used in various fields such as marketing research. While the ranking-based conjoint affords several advantages over the rating-based or choice-based conjoint, it has a serious shortcoming that respondents have much difficulty in ranking the product profiles in order of preference when many profiles are involved. This article suggests a new method for the preference measurement to improve the response efficiency. The method employs the concept of ranking sets that let the respondent evaluate a small number of profiles at a time. Through the proposed method, preference rankings of profiles obtained from each ranking set are aggregated to generate overall rankings. The balanced incomplete block design is expanded and transformed to the dual design in order to construct well-balanced ranking sets that can accommodate a large number of profiles. The proposed method is applied to the analysis of consumer preferences for perfume-for-women.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.8 no.2
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• pp.1-8
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• 2008

The information system in which users can utilize to control and to get the filtered information efficiently has appeared. Content-based filtering can reflect content information, and it provides recommendation by comparing the feature information about item and the profile of preference. This has the shortcoming of the varying accuracy of prediction depending on teaming method. This paper suggests the discovery of preference through learning the profile for the content-based filtering. This study improves the accuracy of recommendation through learning the profile according to granting the preference of 6 levels to estimated value in order to solve the problem. Finally, to evaluate the performance of the proposed method, this study applies to MovieLens dataset, and it is compared with the performance of previous studies.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.263-266
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• 2005

현재 유비쿼터스 환경에서 대부분의 시스템이 개인화된 추천 서비스를 위한 컨텍스트 인식 과정에서 사용자의 직접 피드백을 받는 경우가 많다. 다양한 서비스가 사용자 주변에 존재한다고 하더라도 사용자가 서비스를 받기 위해 직접 피드백을 하는 경우가 많아지면 invisible service를 받을 수 없게 된다. 본 논문에서는 마이닝 기법을 기반으로 사용자의 프로파일 생성과 갱신, 선호도를 예측하여 효율적인 서비스를 제공하는 컨텍스트 마이닝 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 초기프로파일을 생성할 때만 사용자의 직접 피드백을 이용하고, 사용자 프로파일의 갱신과 선호도 예측, 추천 둥 컨텍스트 마이닝 과정에서는 사용자의 행동과 사용자와 유사한 그룹의 선호도, 그리고 사용자의 주변 환경과 같은 컨텍스트 정보를 이용하여 직접 피드백을 최소화한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06b
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• pp.157-161
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• 2010

최근 자동화 시스템의 연구가 활발히 진행되고 있다. 그중에서도 홈오토메이션의 가장큰 특징은 전자 자동기기 등이 주가 되는 가사의 관리를 자동화 하는 것이다. 사용자의 현재 상황 및 선호도 등의 정보를 이용하여 서비스를 사용자에게 제공하는 개인화 서비스는 사용자 프로파일에 따라 차별화 되어서 제공되어 진다. 하지만 현실상의 사용자 프로파일을 수집하기에는 어려움이 따르기 때문에 본 논문에서는 개인화 서비스를 효과적으로 지원할 수 있도록 가상의 사용자 프로파일을 다루는 사용자 프로파일 생성기 데이터베이스를 설계 및 사용자프로파일 생성기를 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.106-108
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• 2003

최근 들어 인터넷의 급속한 발전으로 사용자가 처리해야할 점보의 양이 급속히 늘어나게 됨으로써 사람이 혼자만의 힘으로 이 많은 정보를 처리하는 것이 하나의 고단한 작업이 되었고, 이 작업을 돕기 위한 소프트웨어 에이전트(software agent) 의 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 구현한 소프트웨어 에이전트가 사용자의 업무보조 (personal assistant) 라는 자신의 임무를 수행하기 위하여 온톨로지(ontology)를 기반으로 사용자의 선호도(preference) 와 의사결정 패턴을 학습하여 사용자 프로파일(user Profile) 을 작성한다. 학습한 프로파일을 바탕으로 사용자의 선호도와 일치하는 제품을 추천하는 지능형 에이전트를 제안하고. 실질적인 실험을 통해 학습된 사용자의 성향을 분석한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.672-677
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• 2006

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 인지 서비스 제공을 위한 프레임워크들은 환경에 있는 응용 서비스들로 하여금 사용자 행동 패턴을 지속적으로 모니터링하며, 하나의 중앙집중식 서버에서 축적된 사용자 프로파일을 관리하도록 개발되어 왔다. 그러나, 전체 환경이 사용자 개개인의 서비스에 대한 요구 및 선호도를 파악하고 관리하는 일은 비효율적이다. 그리하여, 사용자 프로파일 관리 서버를 사용하지 않고 개인화된 서비스를 제공하기 위하여 휴대용 정보 단말기가 직접 사용자의 서비스에 대한 선호도를 인식하고 관리하는 사용자 프로파일 관리 프레임워크를 제안한다. 스마트 홈 환경의 이동형 사용자의 컨텍스트 인식을 위해서는 사용자 몸에 부착되어 있는 센서들이 사용자에 대한 정보를 휴대용 정보 단말기로 전달하며, 각 정보 단말기는 다양한 센서들로부터 획득한 정보와 정보단말기를 통해 제공되는 사용자의 직접적인 요구정보를 서비스 목적에 맞게 재해석하여 사용자 선호도에 맞는 서비스 내용을 제공하도록 하는 것이다. 제안된 프레임워크는 휴대용 정보 단말기를 통해 사용자와 환경과의 상호작용을 필요로 하는 유비쿼터스 기술이 활용 가능한 다양한 어플리케이션에 광범위하게 활용될 수 있다. 더 나아가, 사용자의 사적인 정보 보호를 보장하면서 개인화된 서비스 제공을 가능하게 할 수 있다.