• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.274-276
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• 2002

With the proliferation of internet, it is increasingly needed to realize personalized news filtering service reflecting user's interest. In this Paper, we implement a filtering agent for Personalized news service. In the proposed system, Kohonen network for an unsupervised learning is used to train keywords provided by users and the personalization is achieved by using the trained neural network. After we trained and tested our filtering agent we could provide users news groups considering their interests.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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• pp.276-279
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• 2004

The location-based service is one of the most powerful services in the mobile area. The location-based service provides information service for moving user's location information and information service using wire / wireless communication. In this paper, we propose a model for personalized recommendation system which includes location information and personalized recommendation system for location-based service. For this service system, we consider mobile clients that have a limited resource and low bandwidth. Because it is difficult to input the words at mobile device, we must deliberate it when we design the interface of system. We design and implement the personalized recommendation system for location-based services(advertisement, discount news, and event information) that support user's needs and location information. As a result, it can be used to design the other location-based service systems related to user's location information in mobile environment. In this case, we need to establish formal definition of moving objects and their temporal pattern.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.21-28
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• 2002

인터넷이 활성화되고 인터넷 사용자도 급증하면서 여러 형태의 많은 정보들이 인터넷을 통해 사용자들에게 제공되어지고 있다. 그 중에서도 많은 뉴스서버들을 통해 제공되는 다양한 뉴스들 중에서 사용자가 원하는 뉴스만 필터링 해서 제공받을 수 있는 개인화 서비스에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 이러한 뉴스 서비스의 개인화에 대한 요구를 충족시키기 위해 뉴스 필터링 에이전트 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 코호넨 신경망을 이용해서 사용자가 입력한 키워드에 대해 학습을 실시하여 뉴스그룹을 분류하고, 이를 통해 사용자가 원하는 뉴스만을 제공해 준다. 임의의 사용자를 대상으로 뉴스선호도를 학습한 후 테스트한 결과, 사용자의 선호도를 반영한 뉴스 그룹들을 제시할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.57-71
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• 2013

세계에는 수많은 사람들이 살아가고 있고, 사람들의 일상으로부터 매일, 매 시간 단위로 새로운 뉴스가 발생한다. 발생되는 뉴스는 예정된 일과 예상하지 못한 일들을 포함하고 있다. 발생하는 뉴스의 거대한 양과 이를 전달하는 수많은 미디어들로 인해 사람들은 뉴스 콘텐츠를 이용하는데 많은 시간을 소비하게 된다. 하지만 미디어에 시시각각 나타나는 속보와 실시간 이슈의 대부분이 가십 기사로 이루어져 있어 사용자들이 자신의 성향에 맞는 뉴스를 선별하고, 뉴스로부터 정보를 획득하는 것은 쉽지 않은 일이다. 또한 사용자의 관심사가 시간에 따라 변하기 때문에 뉴스 제공에 있어 사용자의 변하는 관심사를 반영하는 것이 요구된다. 본 논문에서는 사용자의 최근 관심사를 기반으로 사용자 선호도에 맞는 뉴스를 제공하기 위한 콘텐츠 기반의 추천 기법 및 시스템을 제안한다. 사용자의 최근 선호도를 파악하기 위하여 소셜 네트워크 서비스인 Facebook 사용자의 정보와 최근 게시글을 이용하여 동적으로 사용자 프로파일을 생성하여 이를 뉴스 서비스에 활용하고, 사용자 선호도에 적합한 뉴스를 추출하기 위해서 뉴스 콘텐츠의 분석을 요구한다. 뉴스 콘텐츠 분석을 위해 미디어에서 제공되는 뉴스의 카테고리를 사용하고, 뉴스 방송원고의 분석 및 주요 키워드 추출을 통해 뉴스 프로파일을 생성한다. 사용자 프로파일과 뉴스 프로파일 간의 유사도 측정을 위해서는 두 프로파일 간 형식의 일치화가 요구되므로 사용자 프로파일을 뉴스 프로파일과 동일한 형태로 생성한다. 사용자가 시스템에 접속하면 시스템은 사용자 프로파일에 명시된 선호도를 기반으로 뉴스 프로파일과의 유사도를 측정하고, 사용자 선호도에 가장 적합한 뉴스들을 제공하게 된다. 또한 사용자에게 제공된 뉴스 프로파일과 다른 뉴스 프로파일들 간에 유사도를 측정하여 유사도가 높은 관련된 뉴스들을 제공하게 된다. 제안한 개인화된 뉴스 서비스의 성능을 평가하기 위해 사용자에게 추천된 뉴스에 대한 사용자 평가와 시스템 예측값의 오차를 기반으로 6Sub-Vectors 벤치마크 알고리즘과 성능 평가를 수행하였고, 실험 결과를 통해 제안한 시스템의 우수성을 입증하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권6호
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• pp.609-616
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• 2001

오늘날 인터넷이 보편화되면서 정보 검색 및 뉴스 검색들이 일반화되고 있지만 엄청난 정보의 양과 다양성 등으로 인해 사용자들은 오히려 정보 검색의 어려움을 호소하고 있다. 이에 본 논문에서는 사용자 편의의 뉴스 검색과 사용자의 요구와 취향이 반영될 수 있도록 BPN(Back Propagation Neural Network)의 학습 기능을 가진 지능형 에이전트를 이용하여 뉴스 기사를 필터링하는 뉴스 검색 시스템을 제안한다. 이 시스템은 여러 신문사의 기사를 수집 및 통합하여 그 날의 주요 기사들을 데이터베이스에 저장하는 수집 에이전트, 사용자가 입력한 키워드를 이용하여 BPN 기법으로 학습시키는 학습 에이전트 등으로 구성되어 있다. 또한 정보 통신 기술의 눈부신 발달로 무선 인터넷이 급속히 보급되는 현실을 감안하여 무선으로도 이러한 서비스를 제공할 수 있도록 시스템을 구성하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제14D권4호
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• pp.427-434
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• 2007

무선단말기는 유비쿼터스 환경을 위한 최적의 장치지만 무선단말기를 이용한 인터넷 서비스는 데스크 탑 환경에 비해 제한적이다. 따라서 본 연구에서는 컨텐츠 기반의 개인화를 이용한 무선 인터넷 서비스 방법에 대해 제안한다. 기존의 웹사이트의 뉴스기사 검색에서 제공하는 RSS와 연계된 웹 컨텐츠에서 빠르게 데이터를 획득하고, 개인화 기법을 적용하여 수많은 뉴스 채널에서 빠르고 쉽게 선호하는 컨텐츠를 이용할 수 있다. 제안 방법을 사용함으로써 컨텐츠 제작비용을 줄일 수 있으며 사용자들의 선호도에 대응하는 개인화된 모바일 웹 뉴스 컨텐츠를 제공할 수 있다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제22권4호
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• pp.125-149
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• 2012

As the smart phone is propagating rapidly, the importance of mobile advertisement has also grown. One of the main characteristics of the Internet and smart phone advertising is that they can deliver personalized advertisements to each customer. The smart phone enables the identification of additional personalized information such as the customer's location and the accessibility to the site at any place any time. As the Internet platform becomes richer, firms that offer the ad services via the wired PC Internet and wireless smart phone are seeking various types of personalized ads. However, their service platform and Information and Communication Technology (ICT) platform should be suitable to the characteristics of personalized ads. This research explores various types of personalized ad methods and evaluates their adequacy encompassing four types of ad service platforms (such as search portal, news portal, e-mall servers, and SNS) and two types of ICT platforms (PC Internet and smart phone). To this end, we classified the personalized ads into seven types: three basic types and four composite types. The basic types of ad methods are identified by considering the current activity that the customer is engaged, the individual profile and log history, and the customer's current location or planning location. Four composite types of ad methods are constructed as the combination of these basic types. For those types of ad methods, we evaluate whether each ad method adequately maps with four types of ad service platforms and two types of ICT platforms. We proposed a metric of evaluation and demonstrated the concept with illustrative numbers. Specifically, we analyze and compare personalized ad methods in three ways. Firstly, the possibility of implementing a personalized ad method on the platform is analyzed to confirm the degree of suitability. Secondly, the value of personalized ad method is analyzed based on the customer accessibility. Lastly, expected effectiveness for each personalized ad method is computed by multiplying the possibility and the value. Through this kind of analysis, the ad service providers as well as advertising companies can evaluate what kinds of personalized ad methods and platforms are possible and suitable to maximize their ad effectiveness on the Internet and smart phone platforms.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권5호
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• pp.533-540
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• 2006

웹에 분산된 모든 윈 페이지는 구조가 서로 다르다. 시멘틱 웹 환경은 이형적인 구조를 갖는 웹 페이지들의 메타데이터 바탕으로 시멘틱 검색이 가능하다. 그러나 일반적으로 사용자의 요구에 따른 시멘틱 김색은 상황에 따라 엄청난 수의 검색 결과를 내놓는다. 따라서 검색 결과에 대해 각 사용자에 맞는 검색 결과 순위를 적용할 필요가 있다. Culture Finder는 시멘틱 웹 검색 에이전트들이 개인화 된 문화 정보를 검색할 수 있도록 도움을 준다. Culture Finder는 웹에 존재하는 각 웹 페이지에 대한 메타 데이터를 작성하고, 시멘틱 검색을 이행하며 사용자 프로파일을 기반으로 삼아 검색 결과에 대한 순위 점수를 계산한다. Culture Finder에는 개인화 된 시멘틱 검색을 효율적으로 실행하기 위해 중요한 5가지 기법이 적용되었다. 사용자의 검색 행위로부터 사용자 프로파일을 생성하기 위한 기계 학습기법, 시멘틱 웹 검색 에이전트를 위한 효율적인 시멘틱 검색 기법, 사용자 질의의 효과적인 파악을 위한 질의 분석 기법, 각 사용자에게 적합한 검색 결과를 제공하기 위한 순위 적용 기술, 메타데이터를 생성하기 위한 상위 온톨로지 표현 방법, 본 논문에서는 Culture Finder의 구조를 통해서 시멘틱 개인화 검색에 대한 기법을 제안한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권2호
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• pp.181-190
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• 2005

기존의 웹 컨텐츠를 PDA나 핸드폰등 모바일 디바이스에서 표현하기 위해서는 단말기의 낮은 성능상의 제약으로 인해 적절한 변환이 필요하다. 이와 같이 단말기의 성능을 고려하여 컨텐츠를 변환하는 것을 트랜스 코딩이라 한다. 현재까지 트랜스코딩에 대한 연구들은 사용자의 관심사항온 반영하기 보다는 단말기의 성능을 고려한 연구가 주로 이루어지고 있다. 이는 서비스 제공자 중신의 컨텐츠 변환으로 사용자의 관심사항을 반영하기 곤란하다. 현재 웹컨텐츠의 경우 개인화에 대한 연구가 진행되고 있으나 주로 컨텐츠를 기반으로 하거나 웹로그를 분석하는 등의 방법을 사용하고 있기 때문에 사용자의 명시적인 관심사항을 반영하기 곤란하다. 따라서 본 논문에서는 사용자가 웹문서에서 특정 주제에 대한 관심사항을 명시적으로 표현하는 경우 효과적인 트랜스코딩 기법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.877-880
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• 2005

기존의 뉴스 서비스는 정적 프로파일을 사용하여 고정된 관심분야 만을 서비스하기 때문에 관심이 바뀌었을 경우에는 이를 쉽게 반영하지 못하는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 프로파일을 동적으로 관리하여 개인의 관심이 바뀌어가는 것을 바로 반영할 수 있도록 하고, 정보 간의 의미를 파악하여 관련 정보를 쉽게 찾을 수 있도록 도와주는 시맨틱 기술을 적용한 맞춤 뉴스 서비스 시스템을 설계 및 구현한다. 그 결과, 사용자의 변화된 관심에 따른 맞춤 뉴스 서비스를 제공할 수 있다.