• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2007.11a
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• pp.579-584
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• 2007

대용량 모바일 기기의 발전과 보급이 확산됨에 따라 사용자들은 사진, 음악, 동영상과 같은 멀티미디어 콘텐츠를 대량으로 휴대하며 이용할 수 있게 되었다. 그러나, 이러한 대량의 멀티미디어 콘텐츠 관리는 사용자 각자에게 맡겨져 있어 콘텐츠 관리를 어렵게 하고 있는 현실이다. 본 논문에서는 분산 모바일 환경에서 멀티미디어 콘텐츠의 공유와 추전을 통해 사용자에게 적합한 콘텐츠를 추천을 통해 제공하고, 제공된 콘텐츠는 모바일 동기화 서비스를 통해 모바일 기기로 저장하고 관리되는 '분산 모바일 환경에서 멀티미디어 콘텐츠 추전 및 검색 서비스'를 설계하고 구현하였다. 제안된 시스템은 사용자의 선호 프로파일 정보로 협업 필터링을 통해 공유된 멀티미디어 콘텐츠 중에서 사용자에게 적합한 콘텐츠를 추천해 주고, 추천된 콘텐츠는 모바일 기기 사용자의 행동에 따라 모바일 동기화 서비스를 통해 모바일 기기에 저장과 관리, 검색이 된다. 본 논문에서 제안된 방법은 추천과 검색을 통해 사용자 모바일 기기의 멀티미디어 콘텐츠를 효율적으로 관리 할 수 있다. 이처럼 본 논문에서 제안된 서비스 방법은 멀티미디어 콘텐츠의 추천과 모바일 동기화 서비스로 능동적인 콘텐츠 관리를 제공하며, 사용자에게 효율적인 콘텐츠 검색 기법과 활용 방법을 제공 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.389-394
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• 2007

스팸 메일의 비율은 지속적으로 증가하여 최근 전체 이메일의 92.6%가 스팸 메일인 것으로 드러났다. 본 논문에서는 시간의 경과에 따른 사용자의 액션 패턴을 기반으로 사용자의 관심에 따른 가중치를 적용하여 스팸 메일 여부를 가리는 방법을 다룬다. 액션간의 관계와 액션 사이의 시간에 따라 가중치를 차별화함으로써 얼마나 높은 필터링 성능을 보일 수 있는 지, 또한 학습 속도 향상에 얼마나 기여할 수 있는지를 측정할 것이다. 실험에서는 실제 메일 데이터를 이용하여 베이지안 분류자, 가중치가 부여된 베이지안 분류자와 본 논문이 제안하는 시스템의 학습 성능의 향상 속도를 비교할 것이다. 또한 제안된 시스템이 Concept Drift와 적응 학습, 그리고 개인화를 어떻게 다룰 지를 보일 것이다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.299-304
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• 2006

최근 전자상거래 사이트에서는 각 고객에게 개별화된 서비스를 제공하기 위한 노력을 기울이고 있으며, 추천시스템은 이러한 개별화된 서비스를 제공하는데 중요한 역할을 하고 있다. 전자상거래 추천시스템에 대한 최근 연구 동향 중 하나는 고객의 탐색 및 행동 패턴 데이터를 이용하여 각 상품에 대한 선호도를 추정하고, 이를 바탕으로 한 추천시스템을 개발하는 것이다. 본 논문에서는 이와 같이 추정한 선호도 데이터에 차원 감소 기법을 적용한 추천시스템을 개발하였으며, 이를 기존의 협업적 필터링을 이용한 방법과 비교하였다. 실험용 전자상거래 사이트로부터 수집한 데이터를 바탕으로 두 방법을 비교하여, 추천 상품 수가 지나치게 크지 않을 때에는 차원 감소 기법을 이용한 방법의 성능이 협업적 필터링을 이용한 방법의 성능과 유사하거나 더 우수하다는 것을 보였다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.16 no.1
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• pp.171-191
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• 1999

시간의 흐름에 걸친 주가시계열의 행동양식에 대한 연구에서는 선형성, 비선형성, 장기기억, 항상성분 등에 대한 명확한 결론을 내리고 있지 못한 실정이다. 주가 시계열과정을 설명하고 예측하기 위한 여러 모형들에 대한 실증연구에는 설명력과 예측력을 완벽하게 갖추고 있지 못하고 있다는 증거들이 제시되고 있다. 계절적 변동을 주가시계열에 적용하지 않는 관계로 이와 같은 결과가 발생할 가능성이 존재한다. 분기별 종합주가지수의 수익률에 계절적 단위근이 존재하고 있음이 실증분석을 통하여 밝혀졌다. 이 시계열에서는 계절적 단위근을 제거하기 위하여서는 제4계 시차 작용소가 적절한 필터임이 인정되었다. 월별 종합주가지수의 수익률에서도 계절적 단위근이 존재하고 있다. 따라서 제12계 시차 작용소를 사용하여 계절적 단위근을 제거하여야 할 것이다. 분기별 수익률에는 제4차 시차 작용소를, 월별수익률에서는 제12차 시차 작용소를 필터로 사용하여 이 시계열들을 차분화하고 이 차분화를 통하여 계절적 단위근을 제거한 후에 이 시계열들의 시계열적 성질과 특성을 탐구해야 할 것이다. 이 과정을 통할 때 시계열 과정에 대한 계량경제학적 모형에 대한 정확한 추론이 가능하게 된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.68-71
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• 2008

웹 상에 정보가 폭발적으로 증가함에 따라 각 사용자에게 맞는 정보를 선별하여 제공하는 개인화 서비스는 매우 중요한 이슈가 되었다. 기존 추천시스템들은 컨텐츠 기반 필터링과 협업 필터링 기법을 기반으로 한다. 그러나 이러한 방법들은 충분히 수집된 사용자 정보를 필요로 하기 때문에, 적절한 추천이 이루어지기 까지 다소 시간이 소요되는 문제를 가지고 있다. 또한 사용자의 성향이 지나치게 편중되는 경우, 사용자의 취향변화를 반영하여 새로운 상품을 추천하는 것은 어렵다. 실제로 사용자들은 웹 사이트의 방문 목적에 따라 개인화된 상품추천을 원하기도 하고, 많은 사용자들에게 인기 있는 상품을 원하기도 한다. 본 논문에서는 사용자의 행동분석을 기반으로, 협업 필터링을 기반으로 하는 개인화된 추천과 다수의 사용자들에게 공통적으로 인기 있는 상품의 추천 비율을 동적으로 조합하여 최종 추천 상품들을 선별하는 새로운 적응형 추천 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 MovieLens의 데이터 셋을 이용하여 기존 추천기법들과 추천결과에 대한 정확도를 비교 실험하였으며, 보다 높은 정확도를 보이는 실험결과를 통해 제안시스템의 유효성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.99-102
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• 2007

웹 사용 마이닝은 사용자의 웹 이용 패턴에 대해 분석하여 정보를 찾아내는 분야이다. 사용자에 대한 분석은 웹을 통한 비즈니스의 근간이 되고 있다. 때문에 웹 마이닝 분야에서 주목받고 중요시 되는 기술이 되었다. 그러나 최근에는 공개된 기술의 취약점을 이용해 악의적으로 정보를 교란하는 일이 발생되고 있어 사회적으로 이슈가 되고 있다. 이러한 문제는 특히 단순한 페이지 뷰 횟수에 기반을 둔 정보 추출 방식에 주로 발생하고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 추출 방식의 단순함을 줄이고 사용자의 정보를 더 반영하기 위하여 페이지 이용 시간과 페이지 내의 행동을 분석하여 콘텐츠의 질을 평가하는 방안을 제시한다. 구현 부분에는 사용자의 개인정보 침해 없이 사용자의 행동을 수집하기 위하여 최근 인기를 얻고 있는 Ajax 기술을 사용하였다. 그리고 실시간으로 웹 페이지에 대한 평가를 수행하기 위해 서버에 로그 필터 모듈을 추가하는 수집 기법을 제안하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.11c
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• pp.453-455
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• 2001

웹 사용자들의 서비스 사용 분석에 환한 기존의 연구는, 웹서버가 기록하는 표준로그파일과 쿠키정보를 분석하는데 바탕을 두고 이루어져왔다. 이러한 방법으로는 웹사이트 방문자의 행동에 관한 상세한 정보를 파악할 수 없다. 본 연구에서는 네트웍 상에서 오고가는 패킷들을 캡처하고 HTTP에 관한 패킷들을 걸러내어 저장함으로써 웹서버로그파일이나 쿠키정보만으로는 파악할 수 없는 웹사용정보를 취한다. 또한 얻어낸 정보들에 대해 데이터마이닝 기법을 적용하여 웹 사용자의 행동을 분석하여 VRM(visitor relationship management)이 가능하게 한다. 이를 위해 패킷의 캡쳐 및 필터링 기법, 패킷정보로부터 웹사용정보의 구성방법 실시간으로 증가하는 정보들의 저장 및 처리기법, VRM을 위한 데이터마이닝 기법을 고안하였다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.8 no.4
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• pp.35-53
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• 1997

본 논문은 컴퓨터 시각을 이용하여 제스처를 인식함으로써 사용자에게 보다 편리한 인터페이스를 제공하는 것을 목표로 한다. 제안하는 제스처 인식 방법은 손영역을 획득하는 손영역 획득 모듈？손영역을 인식하는 인식 모듈로 나누어 수행한다. 손영역 획득 모듈에서는 손색상 모델？손색상 결정함수를 정의하여 칼라영상의 영역 분리를 수행하였고, 칼만필터를 이용하여 손색상 모델을 갱신하고 탐색영역을 제한하여 영역 추적을 용이하게 하였다. 영역 추적은 전 시점의 손영역 정보를 이용하여 현 시점의 손영역을 획득한다. 인식 모듈에서는 정적인 제스처를 표현하는 객체 프레임？행동 프레임, 그리고 동적인 제스처를 표현하는 스키마를 정의한다. 그리고 획득된 손영역？정합을 수행함으로써 제스처를 인식한다. 실험 결갬灌？제안하는 제스처 기반 인터페이스를 적용한 삼목(Tic-Tac-Toe) 게임 프로그램을 구현하였다. 사용자는 제스처를 이용하여 컴퓨터와 게임을 진행한다. 제안하는 시스템은 다른 종류의 게임 프로그램이나 마우스의 역할을 수행하는 윈도우 시스템의 제어, 그리고 가상 현실 시스템에 적용될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.592-595
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• 2018

소비자의 행동 예측을 하는 데 있어 기존의 소비 행동과 더불어 외부 환경 요인 중 하나인 방송 미디어에 대한 영향 반영이 요구되며, 이 때, '스낵컬처' 시대에 알맞은 분석이 요구된다. 본 논문에서는 네이버 TV에서의 국내 방송 영상 콘텐츠를 활용하여 방송이 소비에 끼치는 영향에 대한 모델링을 진행하였다. 월별 선호도가 높은 방송들을 대상으로 텍스트 마이닝을 통해 방송 영상 콘텐츠의 제목, 내용, 태그, 댓글을 활용하여 주요 키워드를 추출하였으며, 이를 바탕으로 SO-PMI 기반의 오피니언 마이닝을 통해 소비 성향 키워드를 필터링하여 소비 감성 지수를 계산하였다. 이때, 소비 선호를 파악 가능한 소비 감성 사전을 새로 구축하여 활용하였다. 최종적으로, 소비자의 연령과 성별을 분류하여 방송 콘텐츠의 조회수 및 좋아요수를 반영한 방송 선호율과 소비 감성지수를 바탕으로 방송-소비 영향 모델링을 설계 및 구현하였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.235-238
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• 2016

본 논문은 사기업들의 개방 데이터를 바탕으로 사용자의 과거 행동과 주변 상황정보를 토대로 사용자의 음식 기호를 맞추는 앱 어플리케이션 '눈치코칭_음식'의 설계 및 구현에 대하여 서술한다. '눈치코칭_음식'은 사용자가 쉽게 음식점을 추천 받을 수 있도록 만들어진 앱 어플리케이션으로 기존의 필터링 방식으로 사용자가 검색하는 방식의 유사한 어플리케이션들과 달리 사용자의 주변 상황과 사용자의 행동패턴 분석을 통해 문제해결에 대한 도움을 줌으로써 시간 절약을 할 수 있다. 사용자의 별도의 입력을 받지 않고 앱에서의 간단한 클릭과 나의 음식 저장과 같은 기능을 활용할 때의 주변 위치나 날씨와 같은 상황정보를 함께 저장한 후 다음 앱 사용 시기의 상황정보와 비교하여 기존 데이터를 바탕으로 사용자에게 다시금 피드백 되는 앱이다. 사용자의 행동패턴에 따라 알림 기능을 활용하기 위해서 사용자 식사 시간 설정 기능을 통해 매일 식사하는 시간에 알림 설정을 할 수 있도록 만들었다. 또한 사용자의 편의성을 위해서 음식선택 시간의 평균을 내서 해당 설정 식사시간을 추적할 수 있도록 구성하였다.