• 제목/요약/키워드: Personalized Search

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소셜 미디어 사용자의 최근 관심사를 고려한 소셜 검색 기법 (Social Search Scheme Considering Recent Preferences of Social Media Users)

  • 송진우;전현욱;김민수;김기훈;노연우;임종태;복경수;유재수
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제17권2호
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    • pp.113-124
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    • 2017
  • 기존의 소셜 검색은 사용자의 프로파일의 최신성과 유사한 사용자의 관심사를 고려하지 않기 때문에 검색 결과가 사용자에게 적합하지 않다는 문제가 있다. 이에 따라 시간적 속성과 다른 사용자의 관심사를 고려한 소셜 검색 연구가 요구되고 있다. 본 논문에서는 시간에 따른 최근 관심사, 사용자와 유사도가 높은 사용자들의 관심사를 고려한 소셜 검색 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사용자의 최근 관심사를 고려하기 위해 소셜 미디어 사용자의 활동 정보를 분석한다. 다른 사용자들의 관심사를 분석한 정보와 결합하여 랭킹을 수행함으로써 검색 결과의 만족도와 정확성을 향상시킨다. 성능평가를 통해 제안하는 소셜 검색 기법이 기존 기법에 비해 성능이 우수함을 보인다.

한국어 문장 패턴 기반 개인형 메타 검색 시스템 (A Personalized Meta-Search System based on Korean Sentence Pattern)

  • 이덕남;정혜경;박기선;이용석
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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    • pp.498-500
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    • 2003
  • 인터넷의 급속한 팽창으로 인해 가을 정보의 양이 폭발적으로 증가하고 있다. 웹 사용자에게 이용 가치가 없는 정보 범람(information overflow)안이 발생한다면 효율적인 정보검색이 되지 못하므로 사용자가 원하는 정보만을 얻을 수 있다면 시간과 미숙한 정보의 검색을 방지 할 수 있다. 본 논문에서는 한국어 질의 생성과 관련하여 웹 사용자의 편의성과 효율성을 고려한 한국어 질의 처리 방법론과 개인형 메타 검색 모델을 제안하고자 한다. 한국어 질의를 기본으로 하여 한국어 문장 패턴 및 개인 정보 평가 구성 요소를 이용한 방법론과 모델을 제안하고자 한다.

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협동에이전트를 이용한 정보검색 (Collaborative Information Retrieval)

  • 명순희
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제5권2호
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    • pp.43-49
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    • 2000
  • 웹 공간은 정보의 보고가 되었으나 그 크기의 방대함과 데이터의 다양성 역동성으로 인하여 효율적인 검색도구의 필요성이 더욱 높아지고 있다. 본 연구에서는 대화형 수동형의 기존 정보검색 모델에서 능동적인 대리자 모델로 이행하기 위한 기술적 기반을 검토한다. 대안으로 선행적이고. 자율적인 정보검색 에이전트들이 학습 결과 보유한 정보를 필요에 따라 공유함으로써 검색 효율을 높이는 협동형 검색에이전트 모델을 제시한다.

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검색 질의 확장을 위한 인기도 기반 단어 가중치 측정 (A Term Weight Mensuration based on Popularity for Search Query Expansion)

  • 이정훈;전서현
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제37권8호
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    • pp.620-628
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    • 2010
  • 인터넷의 활용이 보편화 됨에 따라 사람들이 많은 정보를 웹을 통해 접할 수 있게 되었다. 정보의 양이 급격히 늘어나면서 검색 엔진은 사용자가 필요로 하지 않는 정보까지 보여주는 검색 성능의 한계를 가져왔다. 따라서 사용자는 원하는 정보를 검색하기 위해 과거보다 더 많은 시간과 노력이 필요하게 되었다. 이 연구에서는 질의 확장을 이용하여 사용자가 필요로 하는 정확한 정보를 신속하게 찾아서 제공할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 단어 가중치 평가방법은 검색 주제의 변동 없이 하나의 검색 주제를 검색할 경우 TF-IDF 또는 단순 인기도 측정법 보다 우수한 성능을 보인다. 또한 검색 중 주제를 변경하였을 때에도 검색 주제 변경 전과 유사한 성능으로 기존의 측정법 보다 빠르게 새로운 주제와 관련된 단어를 추출하고 정확한 가중치를 측정한다.

온라인 서버가 없는 환경에서 이동형 리더의 프라이버시를 보호하는 안전한 RFID 검색 프로토콜 (A Secure RFID Search Protocol Protecting Mobile Reader's Privacy Without On-line Server)

  • 임지환;오희국;김상진
    • 정보보호학회논문지
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    • 제20권2호
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    • pp.73-90
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    • 2010
  • 최근 Tan 등은 인증 서버와 연결 없이 태그 인증 목록을 가진 이동형 리더가 스스로 태그를 인증할 수 있는 서버없는 RFID 검색 프로토콜을 소개하였다. 서버없는 RFID 시스템은 기존 온라인 서버 모델과 달리 리더의 이동성 및 개인성을 고려해야하기 때문에 태그 뿐 아니라 리더의 프라이버시 보호가 필요하다. 본 논문에서는 서버없는 RFID 검색 시스템을 위한 새로운 보안 요구사항을 정의하고 이를 만족하는 안전한 RFID 검색 시스템을 제안한다. 제안하는 검색 프로토콜은 리더에 저장된 태그의 인증 정보를 매 세션마다 갱신하여 리더의 후방향 위치추적 안전성을 보장하며 검색 프로토콜의 취약점인 재전송 공격을 막기 위해 암호화된 타임스탬프를 사용하였다. 또한 본 논문에서는 서버 없는 RFID 검색 시스템의 분석을 위한 새로운 공격자 모델을 정의하고 이를 이용하여 시스템의 안전성을 증명한다.

의사연관 피드백과 퍼지 연관을 이용한 개인화 문서 스니핏 추출 방법 (Personalized Document Snippet Extraction Method using Fuzzy Association and Pseudo Relevance Feedback)

  • 박선;조광문;양후열;이성로
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제49권2호
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    • pp.137-142
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    • 2012
  • 스니핏(snippet)이란 검색엔진이 사용자에게 제공하는 웹 페이지를 대표할 수 있는 요약된 정보이다. 스니핏은 검색엔진의 페이지 순위와 함께 사용자의 페이지 방문에 큰 영향을 준다. 스니핏을 이용시 가끔 사용자의 의도와는 다른 잘못된 웹 페이지를 방문할 수 있다. 이것은 스니핏을 추출하는 방법이 사용자의 의도를 정확히 이해하는 것이 어렵기 때문이다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 의사연관 피드백과 퍼지 연관을 이용한 새로운 스니핏 추출 방법을 제안한다. 제안방법은 의사연관 피드백을 이용하여 사용자의 질의를 확장학고, 확장된 질의와 웹 페이지 사이에 퍼지 연관을 이용함으로써 사용자의 의도가 의미적으로 더 잘 포함되는 스니핏을 추출할 수 있다. 실험결과 제안방법이 다른 방법에 비하여서 스니핏 추출에 더 좋은 성능을 보인다.

사용자의 이해수준에 따른 효율적인 웹문서 검색 (Efficient Web Document Search based on Users' Understanding Levels)

  • 심상희;이수정
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제15권1호
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    • pp.38-46
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    • 2009
  • 웹 문서 수가 급격히 증가함에 따라 인터넷을 검색할 때마다 발생하는 정보의 과부하 문제가 심각하게 부각되었다. 이러한 문제를 경감시키기 위해 사용자의 선호도에 부합하는 웹 환경을 조성하여 주는 등의 개인화 작업이 주목을 받고 있으나, 대부분의 검색 엔진은 사용자 질의어에만 초점을 두어 응답결과를 산출하고 있다. 이에 본 논문에서는 사용자의 이해수준에 따른 개인화된 검색 결과를 추출하는 방식에 대해 연구한다. 기존 연구와 차별화된 특징은 사용자 이해 수준을 고려하여 그에 맞는 난이도의 문서들이 우선적으로 검색되게 하는 것이다. 문서에 접근한 사용자들의 이해수준을 바탕으로 문서난이도를 변경시켜 주고, 사용자의 이해수준은 사용자가 접근한 문서 난이도를 바탕으로 주기적으로 변경시켜, 문서 난이도와 사용자 이해수준이 상호 연계되며 변경되도록 하였다. 본 논문의 결과를 적용한 웹 검색 시스템은 다양한 연령충의 웹 사용자들에게 매우 유익한 결과를 가져다 줄 것이다.

Design of Multi-dimensional Contents Retrieval UI for Mobile IPTV

  • Byeon, Jae-Hee;Song, Ju-Hong;Moon, Nam-Mee
    • Journal of Information Processing Systems
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    • 제7권2호
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    • pp.355-362
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    • 2011
  • Since two-way interactive broadcasting service began, remote controls have been fitted with 4 color buttons, which enables interaction and convenience to increase between users and content. Currently, diverse studies on IPTV are in progress. Particularly, as the mobile market rapidly grows, studies on mobile IPTV and on linkage with other media are constantly increasing. However, mobile IPTV has never been studied until now. In that sense, this present study attempted to design a mobile-based IPTV UI that could use a multi-dimensional search method based on consistent criteria for content search. As a result, the proposed IPTV UI is fitted with more usability and functionality for 4 color buttons. The UI designed in this study was compared to the IMDb Android Application, which uses GOMS-KLM. The results showed that the performance process was reduced by three stages, and that the performance time was reduced by more than 17.9%. Therefore, the conclusion can be reached that the proposed UI is effective for a fast search of contents.

KANO모형을 이용한 국가R&D보고서 시스템의 서비스 방안 (Service Plan of National R&D Report System Using KANO Model)

  • 박만희
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제14권1호
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    • pp.364-373
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    • 2014
  • 정보시스템을 통해 제공되는 서비스와 사용자 만족간의 관계는 정보시스템의 신규 서비스 개발에 있어서 중요한 사항으로 고려되어 왔다. 본 연구에서는 IT기술변화에 따른 웹 환경변화를 고려하여 국가R&D보고서 서비스에 적용 가능한 12개 핵심 서비스를 도출하였다. 도출된 12개 신규 서비스는 국가R&D보고서 시맨틱검색 서비스, 연관보고서 서비스, RSS 서비스, mesh-up 서비스, topic-map service, open API 서비스, 개인화 서비스, 집단지성 서비스, SNS 서비스, 비정형데이터 서비스, 상세검색 서비스, 메일링 서비스 등이다. 국가R&D 보고서 서비스에서 도출한 12개 신규 서비스의 품질속성을 파악하기 위하여 KANO모형을 이용하여 설문조사를 실시하였다. 설문조사 결과와 서비스별 만족계수 및 서비스 분류결과를 바탕으로 단계별 서비스전략을 제시하였다. 1단계로 추진해야 할 서비스로는 비정형데이터 서비스, 개인화서비스, 연관보고서 서비스, topic-map 서비스, open API 서비스, 집단지성 서비스 등이고, 2단계로 추진해야 할 서비스로는 RSS 서비스, mesh-up 서비스, 국가R&D보고서 시맨틱검색 서비스, 메일링 서비스, 상세검색 서비스, SNS 서비스 등이다.

이미지 기반 필터링을 이용한 개인화 아이템 추천 (Personalized Item Recommendation using Image-based Filtering)

  • 정경용
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제8권3호
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    • pp.1-7
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    • 2008
  • 유비쿼터스 컴퓨팅의 발달로 인하여 다양하고 폭넓은 정보가 디지털 형태로 빠르게 생산 및 배포되고 있다. 사용자가 이러한 정보과잉 속에서 자신이 원하는 정보를 단시간 내에 검색하는 것은 그리 쉬운 일이 아니다. 본 논문에서는 이미지 기반 필터링을 이용한 개인화 아이템 추천 기법을 제안한다. 피상적인 내용분석이라는 단점을 개선하기 위하여 사용자가 관심을 가지는 이미지 데이터로부터 특징을 추출하는 이미지 기반 필터링을 사용하였다. 제안한 방법에 대해 MovieLens 데이터에서 내용 기반 필터링과 협력적 필터링과의 비교 실험을 통해 성능을 평가하였다. 실험 결과, 제안한 방법이 기존의 다른 방법보다 우수함을 확인하였다.