• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.1567-1570
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• 2002

PDA(Personal Digital Assistant)와 같은 Mobile 이동통신기기를 사용한 인터넷 쇼핑은 향후 E-Commerce 시장에서 가장 크게 확산되어질 한 분야로 부상되고 있다. 그러나 현재 인터넷상에 혼재 되어있는 수많은 정보에 대하여 Pocket PC 환경상의 제한된 Screen Size와 느린 통신 속도, 무선 인터넷 접속시의 높은 비용, 저장능력의 한계 등의 문제로 웹 브라우징을 통한 다량의 웹 데이터에 대한 확인과 검색이 어렵고, 사용자가 원하지 않는 정보 또한 산재되어 있어 개인화된 검색 서비스의 요구가 대두되고 있다. 본 연구에서는 PDA 및 Pocket PC를 이용하는 사용자의 관심도를 기준으로 보다 편리하고 효율적인 개인화 Interface의 제공 및 이를 이용한 손쉬운 웹 브라우징 방식을 제시한다. 또한 User 인터랙션 정보를 통해 피드백 함으로써 보다 완벽하게 사용자 개인별 취향에 접근할 수 있는 브라우징 기법을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.687-690
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• 2019

웹 사이트 사용자들은 자신의 취향에 맞춘 웹 사이트 개인화 서비스를 원한다. 이에 따라 관련 기업들은 웹 사이트의 회원가입을 통해 사용자들의 개인 정보를 관리하여 개인화 서비스를 지원하고 있다. 하지만 기업들의 개인 정보 유출 사고와 잘못된 기업 간 공유로 개인 정보보호 관리에 어려움이 있다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 클라이언트 기반 딥러닝(Client-based Deep Learning)과 웹 브라우저 표준 데이터베이스 IndexedDB를 사용하여 검색 카테고리 추천 시스템을 구현한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10e
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• pp.367-369
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• 2002

인터넷 검색 기술은 발전을 거듭하고 있지만 불필요한 정보의 과잉현상으로 개인에게 필요한 정보나 서비스를 찾기 위해서는 많은 시간과 노력이 필요하다. 웹 사이트 개인화(web site personalization)는 이러한 문제점을 해결하기 위한 노력으로 맞춤형 정보를 제공한다. 특히 차세대 인터넷 접속 매체인 PDA나 휴대폰, 스마트폰 등 모바일 단말기가 보편화되면서 작은 화면이나 낮은 대역폭과 같은 무선 환경의 단점을 극복하고 개인화의 장점을 얻을 수 있는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 웹 사이트에서 제공되는 서비스 페이지들을 사용자의 개인별 선호도에 따라 쉽게 접근할 수 있도록 추출하여 제공함으로써 단순히 웹 페이지에 대한 사용자 접근 패턴을 이용한 기존 모바일 개인화 시스템의 단점을 극복한 웹 서비스 페이지 중심의 모바일 개인화 기법을 제안한다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.7 no.3
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• pp.211-219
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• 2001

텍스트 정보만을 이용하는 일반적인 검색엔진들의 한계를 극복하여 향상된 결과를 내기 위하여 링크 구조를 이용해 검색을 수행하는 시스템이 새롭게 등장하고 있다. 링크 구조는 사용자의 질의에 대해 중요한 문서들을 가려준다. 본 논문에서는 한 걸음 더 나아가 링크 정보를 이용하여 검색된 웹 페이지들 중 사용자의 기호에 적절한 결과를 도출하는 방법을 제안한다. 사용자 프로파일에 기반한 퍼지 개념 네트워크로 구축된 퍼지 문서 추출 시스템은 사용자의 성향을 반영하여 링크 기반 검색결과를 개인화 한다. 5명의 사용자에 대한 실험결과, 개발한 시스템이 의미 있는 웹 페이지를 검색함은 물론이고 사용자의 성향을 잘 반영함을 알 수 있었다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.13 no.7
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• pp.247-256
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• 2008

This research is to develop product retrieval system through simplified communication by applying intelligent agent technology based on automatically created domain ontology to present solution on problems with e-commerce system which searches in the web documents with a simple keyword. Ontology development extracts representative term based on classification information of international product classification code(UNSPSC) and jewelry websites that is applied to analogy relationship thesaurus to establish standardized ontology. The intelligent agent technology is applied to retrieval stage to support efficiency of information collection for users by designing and developing e-commerce system supported with semantic web. Moreover, it designs user profile to personalized search environment and provide personalized retrieval agent and retrieval environment with inference function to make available with fast information collection and accurate information search.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.11 no.6
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• pp.1089-1098
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• 2007

Currently, user require is diverse on the Web. Furthermore, each web user is wishing to retrieve data or goods that hey want to look for more conveniently and more quickly. Because different search criteria and dispositions of web users, they lead to unnecessary repeated operations in order to use implemented by web designer. In this paper, we suggest the system that analyzes user patterns on the Web using the technique of log file analysis and transfers more effectively the information of web sites to users. And we analyze the log file for customer data in the system the proposed method are implemented by means of EC-Miner that is one of the tool of datamining, and aims to offer appropriate Layout corresponding with personalization by giving weight to each transport path.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.14 no.3
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• pp.587-594
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• 2019

This paper proposes a personalized web search technique that produces ranked results reflecting user's query intents and individual interests. The performance of personalized search relies on an effective users' profiling strategy to accurately capture their interests and preferences. User profile is a data set of words and customized weights based on recent user queries and the topic words of web documents from their click history. Personal profile is used to expand a user query to the personalized query before the web search. To determine the exact meaning of ambiguous queries and topic words, this strategy uses WordNet to calculate semantic similarities to words in the user personal profile. Experimental results with query expansion and re-ranking modules installed on general search systems shows enhanced performance with this personalized search technique in terms of precision and recall.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.17-18
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• 2012

온라인 접속이 기존 컴퓨터가 아닌 스마트폰과 타블렛 PC로 확장되면서, 웹에서 보여지는 방법, 즉 웹 디자인에 큰 변화가 일고 있다. 스마트폰, 타블렛 PC, 컴퓨터, 이 세 가지 디바이스에 모두 최적화된 웹 혹은 각각의 디바이스의 환경에 맞춘 웹 퍼블리싱 서비스가 크게 증가하고 있는 것이다. 또한 지금까지의 인터넷의 역할이 콘텐츠, 검색 쪽이었다면 모바일 기기 사용이 증가함에 따라 사용자들은 그들만의 개인화 서비스에 대한 요구가 점점 증가하고 있다. 이러한 요구에 맞춰 가장 눈에 띄는 변화는 바로 "One Page Design"의 증가와 반응형 웹 디자인이라고 할 수 있다. 이에 본 논문은 모바일 웹 환경에서 개인화서비스를 효과적으로 활용하기 위해 One Page Design과 반응형 웹 디자인에 대해 알아보고 이를 현재 개발진행중인 포털사이트에 적용해본 후, 이에 대한 문제점과 개선방안에 대해 논의해 보고자 한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2008.02a
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• pp.683-687
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• 2008

Many search algorithms have been implemented by many researchers on the world wide web. One of the best algorithms is Google using PageRank technology, PageRank approach, computes the number of inlink of each documents then represents documents in order of many inlink. But It is difficult to find the results that user needs. Because this method finds documents not valueable for a person but valueable for public, this paper propose a personalized search engine mixed public with personal worth to solve this problem.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.364-368
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• 2009

"소셜 네트워크(Social Network)와 검색(Search)의 만남"은 현재 인터넷 상에서 매우 의미 있는 두 영역의 결합이다. 이와 같은 두 영역의 결합을 통해 소셜 네트워크 내에서 친구들의 생각이나 관심사 및 활동을 검색하고 공유함으로써 검색의 효율성과 적합성을 높이기 위한 연구들이 활발히 수행되고 있다. 본 논문에서는 일반적인 소셜 관계 랭크(SRR : Social Relation Rank) 및 토픽이 반영된 소셜 관계 랭크(TS_SRR : Topic Sensitive_Social Relation Rank) 알고리즘을 제안한다. SRR은 소셜 네트워크 내에 존재하는 웹 사용자들의 내재적인 특성 및 검색 성향 등에 대한 관련성(또는 유사정도)을 수치로 산정한 '소셜 관계 지수(SRV : Social Relation Value)'에 랭킹(Ranking)을 부여한 것을 의미한다. 제안하는 알고리즘의 검색 적용 가능성을 검증하기 위해 첫째, 웹 사용자간 직접 또는 간접적인 연결로 구성된 소셜네트워크를 구성 한다. 둘째, 웹 사용자들의 속성에 내재된 정보를 이용하여 토픽별 SRV를 산정한 후 랭킹을 부여하고, 토픽별 변화되는 랭킹에 따라 소셜 네트워크를 재구성 한다. 마지막으로 (TS_)SRR과 웹 사용자들의 검색 패턴(Search Pattern)을 비교 실험 한다. 실험 결과 (TS_)SRR이 높은 웹 사용자 간에는 검색 패턴 또한 유사함을 확인 하였다. 결론적으로 (TS_)SRR 알고리즘을 기반으로 관심분야에 연관성이 높은, 즉 상위에 랭크 된 웹 사용자들을 검색하여 검색 패턴을 공유 또는 상속받는 다면 개인화 검색(Personalized Search) 및 소셜 검색(Social Search)의 효율성과 신뢰성 향상에 기여 할 수 있다.