• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.33-35
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• 2000

사회의 복잡화와 인터넷의 성장으로 인하여 매일 급속도로 증가하고 있는 정보들을 사용자가 모두 검토해 보고 자신의 기호에 맞는 정보들만 선택하여 사용하기는 어려운 일이다. 이를 보완하기 위해 자동화된 정보 여과 기술이 사용되는데 대표적인 방법으로 내용 기반 여과(information Filtering) 기술과 협력적 여과(Collaborative Filtering) 기술이 있다. 이 중 협력적 여과 기술은 정보의 속성을 고려하지 않는다는 단점을 가지는데 본 논문에서는 이를 보완하여 정보의 대표 속성을 중심으로 선호도 예측을 수행하는 개선된 협력적 여과 방법을 제안한다. 그리고 기존 협력적 여과 기술과 예측의 정확성에 대하여 성능 비교 실험을 수행함으로써 제안한 방법의 타당성을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.268-270
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• 2002

본 논문에서는 온라인 뉴스 기사를 여과하여 사용자에게 관련있는 뉴스기사만을 선별적으로 여과하여 보여주는 정보여과 에이전트를 설계 및 구현하였다. 정보여과의 핵심이라고 할 수 있는 정확한 사용자 프로파일 구축과 정보에 대한 사용자의 적합성 반응인 명시적 피드백과 암시적 피드백을 모두 결합한 피드백을 사용하여 사용자 프로파일을 좀 더 정교하게 구축하는 방법을 기술하였다. 실험을 통하여 사용자의 결합된 적합성 피드백 행동에 기반한 정보여과 에이전트의 성능이 단일의 피드백만을 사용했을 때보다 더 좋은 정확성과 적응성을 지니고 있음을 보여 주었다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.37-40
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• 2000

전자상거래 분야에서 급속도로 증가하고 있는 정보들 중에서 사용자가 자신의 기호에 맞는 정보들만 선택하기 위하여 각 정보를 일일이 검토하기는 어려운 일이다. 이를 보완하기 위해 자동화된 정보 여과 기술이 사용되는데 대표적인 방법들로 내용 기반 여과(content-based filtering)와 협력적 여과(collaborative filtering)가 있다. 이 중 협력적 여과 기술은 높은 질(quality)을 가지는 정보들을 여과할 수 있지만 해당 정보의 속성은 고려하지 않는다는 난점을 가지는데, 본 논문에서는 이를 보완하여 정보의 대표 속성을 중심으로 선호도 예측을 수행하는 개선된 협력적 여과 방법을 제안한다. 그리고 기존의 협력적 여과 기술들과 예측의 정확성에 대하여 성능 비교 실험을 수행함으로써 제안한 방법의 타당성을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.63-65
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• 2000

웹 개인화 기술의 발달은 많은 업체들이 기존 고객의 유지와 신규 고객의 확보를 위한 수단을 제공하였다. 현재의 개인화 기술은 크게 내용 기반 그리고 협력적 정보 여과 방식에 기반한 기술로 나뉘어질 수 있다. 내용 기반 정보 여과 방식에 기반한 개인화 기술은 멀티미디어 정보로 표현된 대부분의 웹 오브젝트(페이지, 이미지, 동영상, 사운드, 상품 등)에는 적용하기 어렵고, 협력적 정보 여과방식은 Cold Start Problem과 단일 도메인내에서의 개인화 서비스만이 가능하다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 협력적 정보 여과 방식과 데이터 마이닝 기술 중의 연관 규칙 생성 방법을 혼합한 웹 개인화 시스템을 제안한다. 다양한 멀티미디어 형태로 표현되는 웹 오브젝트의 내용 분석이 어려우므로, 각각의 오브젝트를 하나의 아이템으로 인식하고 개인화 서비스를 시도하는 협력적 정보 여과 방식을 채택하였다. 협력적 정보 여과의 결과로 발견된 도메인별 유사 사용자의 웹 오브젝트 사용 정보를 연관 규칙 생성 알고리즘에 적용하여 오브젝트간의 연관성을 발견한다. 발견된 오브젝트간의 연관성은 서로 다른 정보 도메인의 오브젝트가 현재 사용자에게 흥미있는 것인가를 예측할 수 있는 자료로서 사용될 수 있다. 협력적 정보 여과 방식에 의해 생성된 오브젝트의 선호도값과 오브젝트 연관성 정보를 비교하여 사용자에게 개인화된 웹 서비스를 제공한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.63-65
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• 1999

인터넷의 발달은 정보의 폭발적인 증가를 가져오게 되었고 더불어 일반인은 어디서나 쉽게 정보를 습득할 수 있게 되었지만 늘어나는 정보의 양이 원하는 정보의 습득을 방해하게 되었다. 이러한 정보 과잉현상을 해결하기 위해 사용자가 원하는 정보만을 여과해 주는 정보 여과 시스템이 연구되고 있다. 정보 여과 시스템은 사용자의 관심도를 파악하기 위 해 사용자 프로파일을 구축하고 이를 학습을 통해 갱신한다. 하지만 기존의 개인 프로파일을 이용한 정보 여과 시스템은 개인의 관심도를 분석하기 위해 에이전트가 학습하는 시간이 너무 오래 걸린다는 단점과 사용자의 능력에 따라 적합한 문서를 검색하기 위한 정보가 너무 한쪽으로만 치우치는 우려가 있다. 따라서 본 논문은 효과적인 프로파일 학습을 위해 비슷한 관심도를 갖는 다른 사용자로부터 학습을 받는 방법을 제안한다. 이를 위해 그룹 프로파일을 구축하는 방법과 그룹 프로파일을 이용한 효과적인 정보 여과 방법, 그리고 그룹 프로파일 학습방법에 대해 기술한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.214-216
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• 2006

온라인 정보가 증가함에 따라 많은 양의 정보 중에서 사용자가 원하는 정보를 정확하고 신속하게 찾아 주는 문서 여과의 중요성 또한 증가하고 있는 추세이다. 본 논문은 문서 여과 문제를 이진 문서 분류 문제로 보고, 나이브 베이즈 분류기를 동적인 문서 여과 목적으로 사용하였다. 이때 사용자가 자신의 관심 분야에 해당하는 주제를 제대로 여과 받기 위해서 학습 대상으로 삼아야 할 학습문서의 범위와 관련성 있는 문서를 제대로 여과 받기 위해서 체크해야 하는 관련성 표기 비율에 따른 분류기의 성능에 대하여 실험을 하였다. 코사인 유사계수를 이용한 여과 방법과의 성능도 비교 실험하였다. 실험 결과 나이브 베이즈 이진 분류기는 문서집합의 크기가 일정한 정도일 때 관련성 있는 문서가 모두 표기되지 않더라도 여과에는 큰 영향을 미치지 않음을 볼 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.31-33
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• 2001

고비용의 공간 연산을 수행해야 하는 공간 질의 처리는 여과-정제의 2단계 처리가 일반적이다. 그러나, 2단계 색인 방법은 여과율이 좋지 못한 단점이 있으므로, 최근 다단계 여과 과정이 많이 연구되고 있다. 다단계 여과 과정은 1차 여과된 객체에 대하여 더욱 정밀한 필터를 적용함으로써 후부 객체 수를 줄이는 방법으로 접근하고 있으나, 여러 번의 여과 단계를 거치므로 수행 시간이 길어지고 추가 정보유지로 인한 저장 공간 낭비 등의 단점이 있다. 본 논문에서는 전체 공간 영역을 격자로 분할하고, 객체를 격자 위에 구성하는 2단계의 공간 색인 방법을 제안한다. 제안된 색인 방법은 Dead Space의 크기를 줄이고, 한 번의 여과 과정으로 높은 여과율을 갖는다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.309-312
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• 2003

추천 시스템을 위한 여과 기술에는 협력적 여과, 내용기반 여과 등이 있다. 협력적 여과 방법은 적용이 용이한 반면 회소성 문제와 초기 평가 문제가 있으며, 내용기반 여과는 정보의 질을 구분하는 것이 어려워 효과가 적다는 단점이 있다. 신경망 기반 협력적 여과 방법은 이러한 문제를 해결하고 있지만, 사용자의 수가 많아지면 모델이 커져 효율성이 떨어지는 문제가 있다. 본 논문에서는 신경망 기반 협력적 여과의 효율성을 높이기 위해 상관도를 고려하는 신경망 기반 협력적 여과를 제안한다. 여기서 상관도란 피어슨 상관계수를 이용하여 구해진 상관계수의 절대값을 의미하며 상관도가 높다라는 것은 상관계수의 절대값이 1에 가까운 경우를 말한다. 본 논문에서는 EachMovie 데이터를 이용하여 제안한 방법의 우수함을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.75-77
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• 1999

정보추천 시스템은 사용자가 어떤 정보를 선호하는지를 식별함으로써 산재한 정보 중에서 적절한 정보만을 제공하는 것을 목표로 한다. 이러한 정보추천 시스템에서 사용되는 정보여과 기술에는 내용기반 여과와 협력적 여과가 있다. 기존의 협력적 정보여과 기술은 선호도를 적게 제시한 사용자에게 정보를 추천하기 어렵고, 동일한 상품 정보에 대해서 사용자의 평가가 없을 경우 사용자간의 유사성을 판단하기 어려운 단점이 있다. 본 논문은 SVD (Singular Value Decomposition)를 통해 사용자 프로파일을 정량화함으로써 사용자 선호도 행렬로부터 숨어있는 의미정보를 추출하여 동일한 정보에 대해 선호도를 평가해야 한다는 단점을 극복한다. 이때, 사용자 프로파일 벡터를 비감독 학습 알고리즘인 SOM (Self0Organizing Map)으로 클러스터링하여 사용자를 분류하고, 정보추천은 사용자 그룹간에서 이루어지며 Pearson correlation 알고리즘을 이용한다. 기존의 방법과 비교한 결과, 제안한 방법이 새로운 사용자에 대해서도 적절한 정보를 추천할 수 있음을 볼 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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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.