• 지능정보연구
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• 제11권3호
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• pp.1-23
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• 2005

개인화된 상기 시스템은 사용자의 현재 상황 정보를 토대로 현재 욕구를 동적이며 선응적으로 파악하여야 한다. 하지만 기존의 욕구 인식 방법론 및 상기시스템 아키텍처들은 이러한 요구 사항을 잘 반영하지 못해왔다. 따라서 본 논문은 에이전트, 시맨틱 웹, 그리고 RFID기반의 상황인지를 활용한 선응적인 욕구 인지 메커니즘을 유력한 유비쿼터스 서비스 지원환경의 하나인 개인화된 상기 시스템에 적용하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 주된 욕구 인지 이론으로 Rescorla-Wagner 모형을 채택하였다. 또한 본 논문에서 제안하는 방법론의 실현 가능성을 보이기 위해 NAMA (Need Aware Multi-Agent)-RFID라고 하는 프로토타입 시스템을 개발하였다. NAMA는 사용자의 욕구를 인지하기 위해 상황 정보 및 사용자 프로파일과 선호도, 가용 서비스 관련 정보 등을 고려할 수 있으며, 웹 서비스의 형태로 구현된 서비스 집합들을 사용자에게 연결시켜준다. 더욱이 범위성 측면에서의 시스템 성능을 보이기 위해 시뮬레이션을 수행하였으며, 그 결과를 보였다.

• 정보관리학회지
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• 제24권2호
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• pp.89-104
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• 2007

본 연구는 대용량 음악콘텐츠환경에서 개인화 추천 서비스를 위한 기반구조의 제공을 위하여 시도되었다. 추천서비스를 위한 기존의 많은 연구와 상용프로그램에도 불구하고 대규모의 쇼핑몰들은 개인화 추천서비스와 실시간으로 대용량의 데이터를 처리할 수 있는 추천시스템을 필요로 하고 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 데이터마이닝 기술과 새로운 패턴매칭 알고리즘을 제안하고 있다. 콘텐츠 주제분야에 대한 이용자의 선호도를 이용한 이용자 분할을 위하여 군집화 기법이 사용되었다. 다음으로는 군집화를 통하여 생성된 분할된 이용자 그룹에서 개별 이용자의 콘텐츠에 대한 접근 패턴의 추출을 위하여 순차패턴 마이닝기법을 적용하였다. 최종적으로 각각의 이용자 군집의 콘텐츠 접근 패턴과 콘텐츠 선호도에 기반한 제안된 추천 알고리즘에 의해 추천이 이루어진다. 이러한 추천을 위하여 기반 구조와 함께, 전처리과정과 원본 데이터의 형식변환이 데이터베이스에서 수행되어진다. 본 연구에서 제안하고 있는 기반구조의 적절성을 보여주기 위하여 제안된 시스템을 구현하였다. 실제 이용자에 의해 이용된 데이터를 실험에 적용하였으며, 해당 실험에서 추천은 실시간으로 이루어졌으며 추천결과에 있어서는 적절한 정확성을 보여주고 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.7-11
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• 2013

전문가의 지식을 기반으로 한 추천시스템에 대한 다양한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 지금까지의 전문가 기반 추천 시스템이 공통된 전문가 그룹의 지식을 바탕으로 모두에게 아이템을 추천하였다면, 본 논문에서는 개인의 필요와 전문가에 대한 관점을 반영한 개인화된 전문가 그룹의 지식을 기반으로 한 추천 시스템을 제안한다. 개인화된 전문가 그룹을 찾는 과정이 제안하는 추천 시스템에서 가장 중요한 부분이다. 이를 위해 개인화된 전문가를 효율적으로 찾아내는 지지 벡터 머신(SVM) 기반 기법을 제안한다. 추천 시스템에서 널리 사용되는 k 근접이웃 알고리즘과의 비교를 통하여서 개인화된 전문가를 기반으로 한 협업 필터링 추천 시스템의 효용성을 입증한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.46-52
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• 2008

본 논문에서는 사용자 맞춤형 여행가이드 서비스 기능을 포함하는 몽생미셸 가상현실 시스템에 대해 설명한다. 이 시스템은 사용자로 하여금 가상 여행지나 문화유적 등을 다닐 수 있도록 해주고, 사용자들이 관심을 많이 보였던 아이템 등에 대해 좀 더 많은 정보를 얻을 수 있도록 해준다. 또한 가상체험 중에 찍은 사진들과 데이터 베이스로부터 받은 정보들을 바탕으로 본인의 취향에 맞는 사용자 맞춤형 여행 가이드를 만들 수 있다. 이렇게 만들어지는 여행 가이드는 웹 페이지의 형태로 만들어져 출력해서 실제 여행지에 갔을 때 본인의 취향에 맞는 여행 가이드로 활용하거나 웹사이트 등에 올려 남들과 공유할 수 있다. 그리고 본 여행 가이드 시스템의 컴포넌트 모듈들은 다른 여행지에 대한 가이드 시스템을 만들 때에도 활용할 수 있도록 설계되었다. 본 논문에서는 몽생미셸을 소재로 제작한 가상현실 사용자 맞춤형 여행 가이드 시스템의 제작 동기, 개발, 그리고 간단한 사용성 평가에 대해 논한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.1-11
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• 2010

특정 기능을 중심으로 연구 개발되었던 LBS는 GPS 기능이 탑재된 스마트폰의 급속한 보급에 의해 개인을 위한 솔루션으로 점차 변모하고 있다. 이에 본 논문에서는 협업 필터링 기술에 기반한 추천 시스템을 개인용 LBS에 적용하여 위치기반 콘텐츠 제공 시스템의 개인화 방안을 제안하고자 한다. 제안하는 개인화 LBS 시스템은 사용자의 현재 위치를 중심으로 사용자가 설정한 반경 거리 안에 공유된 위치기반 콘텐츠의 선호도를 예측하여 사용자가 관심을 보일 것이라 예상되는 콘텐츠를 추천한다. 제안하는 시스템의 성능을 평가하기 위해 실지 구현한 프로토타입을 바탕으로 다양한 조건에서 선호도 예측 정확도를 관찰한 결과, 협업 필터링 기술과 LBS의 융합이 LBS의 개인화를 위한 측면에서 유효함을 확인할 수 있었다.

• International Journal of Contents
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• 제4권2호
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• pp.19-23
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• 2008

This paper presents a novel method to construct a personalized e-Learning system based on dynamic estimations of item parameters and learners' abilities, where the learning content objects are of the same intrinsic quality or homogeneously distributed and the estimations are carried out using IRT(Item Response Theory). The system dynamically connects the test and the corresponding learning procedures. Test results are directly applied to estimate examinee's ability and are used to modify the item parameters and the difficulties of learning content objects during the learning procedure is being operated. We define the learning unit 'Node' as an amount of learning objects operated so that new parameters can be re-estimated. There are various content objects in a Node and the parameters estimated at the end of current Node are directly applied to the next Node. We offer the most appropriate learning Node for a person's ability throughout the estimation processes of IRT. As a result, this scheme improves learning efficiency in web-base e-Learning environments offering the most appropriate learning objects and items to the individual students according to their estimated abilities. This scheme can be applied to any e-Learning subject having homogeneous learning objects and unidimensional test items. In order to construct the system, we present an operation scenario using the proposed system architecture with the essential databases and agents.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권2호
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• pp.232-236
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• 2010

최근의 모바일 단말기 사용자들은 많은 양의 멀티미디어 콘텐츠를 가지고 있다. 또, 인터넷과 컴퓨터 기술의 발전으로 언제 어디서든 모바일 단말기를 가지고 이를 이용할 수 있다. 하지만 현재 파일 시스템 기반의 방식에서 사용자는 원하는 멀티미디어 콘텐츠를 찾고 관리하기 위해 많은 시간을 소비해야 한다. 특히, 모바일 단말기의 작고 불편한 인터페이스는 멀티미디어 콘텐츠 검색 및 관리를 더욱 힘들게 한다. 따라서 다량의 멀티미디어 콘텐츠를 보다 효과적으로 사용하기 위한 지능형 멀티미디어 콘텐츠 관리 기법이 필요하다. 본 논문에서는 개인화된 모바일 멀티미디어 콘텐츠를 제공하기 위해서 사용자의 상황과 심리를 이용한 방법과 이를 적용한 개인화된 모바일 멀티미디어 콘텐츠 제공 시스템(Personalized Mobile Multimedia Contents Provider)을 제안한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.43-49
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• 2012

모바일 마케팅의 효과를 극대화하기 위해서는 타겟팅을 통한 개인 맞춤형 메시지 전달이 중요하다. 본 논문에서는 타켓 조건에 부합하는 고객을 실시간으로 결정하는 알고리즘을 제시한다. 중간 매개체인 프록시 서버는 데이터 베이스에 고객 프로파일(성별, 연령, 지역 등)과 이를 요약한 정수 값을 저장하고 있다. 기업이 메시지 신디케이션할 경우, 프록시 서버는 부울식으로 표현된 타켓 조건을 정수 값으로 매핑한 후 고객 프로파일 요약 값과 비교함으로써 효율적으로 고객을 결정한다. 따라서 고객이 수백만 명이상인 대규모 시스템에서 "타겟 조건" 검사가 실시간으로 이루어질 수 있고 기존의 데이터 베이스와 쉽게 연동이 가능하기 때문에 효율적으로 개인화된 메시지 전달이 가능하다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권2호
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• pp.160-165
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• 2015

기존의 음성기반 감정인식 기술은 다양한 사용자로부터 수집된 데이터를 기반으로 범용적인 훈련 모델을 생성하고 이를 기반으로 감정을 인식한다. 이러한 음성기반 감정인식 모델링 기술은 개인 사용자의 음성특징을 정확히 고려하기 힘든 방법으로 개인마다 인식 정확도의 편차가 크다. 본 논문에서는 스마트폰 환경에서 프로프트 레이블링 기법을 활용하여 사용자에게 즉각적으로 감정을 피드백 받아 새로운 모델을 생성하여 적용하는 적응형 음성기반 감정인식 프레임워크를 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 적응형 음성기반 감정인식 기법이 기존의 범용적인 모델을 사용하였을 때 보다 정확도가 크게 증가됨을 증명하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제2권4호
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• pp.34-40
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• 2013

다양하고 빠른 차세대 유전체 서열 분석기를 사용한 개인 유전체 분석은 생명과학 연구뿐만 아니라 질병의 진단과 치료를 포함하는 의학 분야까지 새로운 지평을 열고 있다. 저렴한 비용으로 읽혀진 개인 유전체 서열은 통합 과정을 거쳐 유전체 이상을 점검할 수 있고, 얻어진 서열 데이터는 유전자 변이성 연구, 유전체 발현 연구, 후성유전학적 연구, 유전체 주석화 등에 이용될 수 있다. 개인 유전체 데이터는 생물학적 연구 결과와 임상 연구 데이터를 연계하여 질환 위험도의 예측과 맞춤 치료에 이용할 수 있게 되었다. 개인 맞춤의학 시대에 전문적 데이터와 일반인 사용자의 간극을 메우기 위해 스마트 미디어 기기와 같은 적극적인 인터페이스의 개발이 시급하다.