• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.10a
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• pp.382-383
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• 2012

홈페이지를 통한 개인정보 노출이나 개인정보 보유자의 부주의로 인한 개인정보 유출사고는 개인정보 보유자가 저장하고 있는 파일에 포함된 개인정보를 통해 발생하고 있고 이러한 문제를 해결하기 위해서 현재는 하드웨어 개인정보 필터링 제품이 출시되고 적용되어 사용하고 있지만 적용 및 운영이 매우 어렵고 적용하였다 하더라도 사용자가 등록하는 개인정보 필터를 하는데 있어서 부하가 많은 부분이 있고 심각하게는 서버가 데드록 현상이 발생하여 운영에 문제가 되는 경우가 있었다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 HTML5 기술을 이용한 개인정보필터링 필터링 시스템을 제안하고자 한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.47 no.4
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• pp.9-19
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• 2010

In this paper, a new program recommendation system is proposed to recommend user preferred VOD program in IPTV environment. A proposed system is implemented with hybrid filtering method that can cooperatively complements the shortcomings of the content-based filtering and collaborative filtering. For a user program preference, a single-scaled measure is designed so that the recommendation performance between content-based filtering and collaborative filtering is easily compared and reflected to final hybrid filtering procedure. In order to provide more accurate program recommendation, we use not only the user watching history, but also the user program preference and sub-genre program preference updated every week as a user preference profile. System performance is evaluated with modified IPTV data from real 24-weeks cable TV watching data provided by Nilson Research Corp. and it shows quite comparative quality of recommendation.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.4 no.9
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• pp.289-296
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• 2015

The explosive growth of information has been difficult for users to get an appropriate information in time. The various ways of new services to solve problems has been provided. As customized service is being magnified, the personalized recommendation system has been important issue. Collaborative filtering system in the recommendation system is widely used, and it is the most successful process in the recommendation system. As the recommendation is based on customers' profile, there can be sparsity and cold-start problems. In this paper, we propose personalized movie recommendation system using collaborative filtering techniques and context-based techniques. The context-based technique is the recommendation method that considers user's environment in term of time, emotion and location, and it can reflect user's preferences depending on the various environments. In order to utilize the context-based technique, this paper uses the human emotion, and uses movie reviews which are effective way to identify subjective individual information. In this paper, this proposed method shows outperforming existing collaborative filtering methods.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.271-276
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• 2007

모바일 기기는 기존의 음성통화와 다양한 네트워크 접속과 기능들이 결합되어 발전하고 있다. 또한 최근 등장한 다양한 휴대 인터넷 환경은 기존 모바일 기기의 네트워크 접근을 보다 쉽게 해주고 있다. 이러한 무선 환경을 사용하는 모바일 기기 사용자는 기존의 유선 환경보다 사용자 프로파일 정보를 쉽게 구할 수 있는 장점이 있으며, 모바일 기기는 혼자 사용하는 특징을 가지고 있다. 본 논문에서는 모바일 기기 사용자를 위한 개인화 방법으로 협업 필터링 방법을 통한 음악 추천과 푸쉬(Push), 풀(Pull)방식의 서비스 방법을 제안한다. 모바일 기기 사용자 프로파일 정보는 협업 필터링 방법을 통한 사용자 선호 음악 추천을 수행하고, 추천된 사용자 선호 음악은 푸쉬 서비스로 모바일 기기에 다운로드 된다. 추천을 통한 모바일 음악 푸쉬 서비스는 모바일 기기 사용자로 하여금 네트워크 환경에 접속되어있을 때 사용자 취향에 맞는 음악을 능동적으로 다운로드 해 둠으로써 사용자가 음악을 선택하여 모바일 기기로 다운로드 하는 불편함과 시간을 줄여 줄 수 있다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.11 no.6
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• pp.261-266
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• 2011

Recently, Internet web services including bulletin board of companies, public intuitions, or governments became the main ways of personal information leakage. However, it is hard to succeed to detect personal information and protect it from leakage manually by system administrators, because the number of web boards and attached files is so huge. Therefore, automatic scanning and filtering methods are needed to protect personal information like resident registration numbers from unexpected exposure. To do this, we developed a novel and advanced web security system for automatic personal information scanning and filtering.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10d
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• pp.591-594
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• 2006

모바일 기기는 기존의 음성통화에서 다양한 네트워크 접속과 전자기기 기능들이 결합되어 무선 서비스와 보완적으로 발전하고 있다. 다양한 휴대 인터넷 환경의 출현은 기존 모바일 기기의 네트워크 접근을 보다 쉽게 해주고 있다. 또한 무선 환경을 사용하는 모바일 기기 사용자는 유선 환경보다 사용자 프로파일 정보를 쉽게 구할 수 있는 장점이 있으며, 모바일 기기는 혼자 사용하는 특징을 가지고 있다. 본 논문에서는 모바일 기기 사용자를 위한 모바일 음악 개인화 방법으로 협업 필터링 방법을 통한 음악 추천과 다운로드 서비스 방법을 제안한다. 모바일 기기 사용자 프로파일 정보는 협업 필터링 방법을 통한 사용자 선호 음악 추천을 수행하고, 추천된 사용자 선호 음악은 모바일 기기로 다운로드 서비스를 수행한다. 추천을 통한 모바일 음악 다운로드 서비스는 모바일 기기 사용자로 하여금 무선 환경에 접속되어있을 때 사용자 취향에 맞는 음악을 미리 다운로드 해 둠으로써 사용자가 음악을 선택하여 모바일 기기로 다운로드 하는 시간을 줄여 줄 수 있다.

• Journal of IKEEE
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• v.2 no.1 s.2
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• pp.96-100
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• 1998

Due to expected wide spread use of DCT based image/video coding standard, it is advantageous to process data directly in the DCT domain rather than decoding the source back to the spatial domain. The block processing algorithm provides a parallel processing method since multiple input data are processed in the block filter structure. Hence a fast implementation of the algorithm is well suited. In this paper, we propose the JPEG browse by Block Transform Domain Filtering(BTDF) using subband filter banks. Instead of decompressing the entire image to retrieve at full resolution from compressed format, a user can select the level of expansion required$(2^N{\times}2^N)$. Also this approach reduces the computer cpu time by reducing the number of multiplication through BTDF in the filter banks.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.11 no.10
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• pp.1338-1346
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• 2008

In this paper, we propose a new P2P-based music recommendation system. In comparison with previous system in client-server environment, the proposed system shows higher quality of music recommendation through real-time sharing of music preference information between peers. A collaborative filtering is implemented as a recommendation algorithm. As a user preference profile, we use the inherit KID music genre index contained in all legitimate music file instead of music feature vectors as in previous research so that the proposed system can mitigate the performance degradation and high computational load caused by feature inaccuracy and feature extraction. The performance of the proposed system is evaluated in various ways with real 16-weeks transaction data provided by Korean music portal, 5 company and it shows comparative quality of recommendation with only small amount of computational load.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2005.10a
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• pp.257-263
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• 2005

초기에 하나의 상품 카테고리만을 다루던 전자상거래 사이트들이 브랜드 확립 후에 다른 상품 카테고리까지 확대해 나가는 모습을 많이 보아왔다. 고객이 아직 방문하지 않은 신규 상품 카테고리의 상품에 대하여 기존 상품 카테고리에서 만들어진 사용자 프로파일을 활용하여 개인화된 추천을 할 수 있다면, 고객이 다양한 상품 카테고리를 방문하도록 유도할 수 있을 것이다. 하지만 일반적으로 전자상거래 사이트에서는 상품 카테고리별로 사용자의 선호도를 파악하여 개인화된 추천을 수행하기 때문에, 해당 카테고리 내 상품의 구매나 방문 기록이 없다면 개인화된 추천을 수행하기가 어렵다 . 본 논문에서는 협업 필터링을 통해 신규 상품카테고리 내의 상품을 추천하기 어려운 고객들을 대상으로 기존의 사용자 선호도 데이터를 활용하여 신규 상품 카테고리 내의 상품을 추천하는 방안의 타당성을 살펴보도록 한다. 즉, 기존 사용자의 특정상품 카테고리 선호도 데이터를 통해 사용자간 유산도를 계산하고, 이를 추천하려는 타 상품 카테고리 내의 상품들에 대한 예측 선호도 계산에 활용 타당성을 살펴본다. 이를 실증적으로 검토하기 위해서, Yes24 사이트의 서적, 음반, DVD 3개의카테고리 내의 상품을 방문한 웹 패널 데이터를 이용하여 타당성 분석을 수행하였다. 분석 결과, 동일 상품 카테고리 내의 선호도 정보를 가지고 현업 필터링을 수행하는 것보다는 추천 성과가 낮았지만 활용할만한 추천 성과를 보였으며, 활용하는 상품 카테고리와 예측하는 상품 카테고리별로 추천성과가 상이했다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.05a
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• pp.772-776
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• 2009

최근 디지털 음악 시장의 비약적인 발전과 더불어 컴퓨터 시스템을 이용한 음악정보검색 시스템의 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 대부분의 연구가 시스템 구현에 목적이 있고, 시스템에서 행해지는 사용자의 행위에 초점을 맞추기 있기 때문에 사용자들이 정보요구에 대한 만족도가 크지 못한 실정이다. 본 논문에서는 사용자의 상황인지를 통해 구축된 Life-Log를 기반으로 비슷한 성향의 사용자들을 필터링하는 협업필터링 기법을 사용한 음악정보검색 시스템을 제안한다. 실험결과 음악파일에 대한 메타데이터 검색 시스템에 비해 더 나은 사용자 만족도를 보였다.