PHR(Personal Health Record)기반 헬스케어 서비스 플랫폼 지능화를 위해서는 사용자 맞춤형 건강정보 제공서비스가 필요하다. 본 논문에서는 개인 맞춤형 건강정보 추천을 위해서 온톨로지 기반 건강 정보 모델을 제안하였다. 또한 기계학습과 데이터마이닝 기법을 적용한 유사 건강정보 탐사 알고리즘을 설계하였다. 기존의 데이터마이닝 기법중 연관규칙 알고리즘을 확장하여 속성을 기반으로 연관규칙 탐사를 수행하여 지식탐사의 연관성을 높이고 효율적인 탐사시간을 제공할 수 있도록 하였다. 머신러닝의 한 기법인 K근접이웃 알고리즘을 적용하여 사용자 프로파일별 그룹화를 수행하고 유사패턴의 사용자 프로파일을 검색할 수 있도록 하였다. 이는 사용자의 질환과 건강상태에 따른 맞춤형 건강정보 탐사 수행의 효율성을 높인다. 제안된 알고리즘은 개인 맞춤형 헬스케어 서비스 플랫폼에서 추론과정에 적용되어 사용자에게 개인맞춤형건강정보를 추천하는 것을 가능하게 한다. 이는 고령화사회에서 스마트한 자가 건강관리에 활용될 수 있다.
As there are needs to search the Web information via wire or wireless telephones, VoiceXML forum was established to develop and promote the Voice eXtensible Markup Language (VoiceXML). VoiceXML simplifies the creation of personalized interactive voice response services on the Web, and allows voice and phone access to information on Web sites, call center databases. Also, it can utilize the Web-based technologies, such as CGI(Common Gateway Interface) scripts. In this paper, we have developed the voice portal service platform based on VoiceXML called TeleGateway. It enables integration of voice services with data services using the Automatic Speech Recognition (ASR) and Text-To-Speech (TTS) engines. Also, we have showed the various services on voice portal services.
텍스트 정보만을 이용하는 일반적인 검색엔진들의 한계를 극복하여 향상된 결과를 내기 위하여 링크 구조를 이용해 검색을 수행하는 시스템이 새롭게 등장하고 있다. 링크 구조는 사용자의 질의에 대해 중요한 문서들을 가려준다. 본 논문에서는 한 걸음 더 나아가 링크 정보를 이용하여 검색된 웹 페이지들 중 사용자의 기호에 적절한 결과를 도출하는 방법을 제안한다. 사용자 프로파일에 기반한 퍼지 개념 네트워크로 구축된 퍼지 문서 추출 시스템은 사용자의 성향을 반영하여 링크 기반 검색결과를 개인화 한다. 5명의 사용자에 대한 실험결과, 개발한 시스템이 의미 있는 웹 페이지를 검색함은 물론이고 사용자의 성향을 잘 반영함을 알 수 있었다.
기존의 웹 검색 엔진들은 사용자의 검색 의도를 충분히 반영하지 못하기 때문에 개인이 원하는 정보를 보다 정확하게 제공 할 수 없는 단점을 가지고 있다. 따라서 개인의 특성을 이해하고 검색에 반영함으로써 보다 정확한 개인화 검색 서비스를 제공하기 위한 많은 연구들이 진행되고 있다. 이러한 개인화된 검색 서비스를 통해, 사용자는 방대한 웹상의 정보를 보다 효율적으로 검색하여 자신에게 적합한 정보를 편리하게 획득 할 수 있으며 짧은 시간에 정확한 정보 획득을 보장 받을 수 있다. 본 논문에서는 개인의 질의어 패턴을 자동으로 분석하고 상위에 순위화 된 질의어 유형에 따라 주요 관심사 별 커뮤니티를 형성하여 검색에 반영함으로써 개인의 정보요구에 보다 큰 접한 개인화 검색 방안을 제안한다.
쉽고 유연한 조작과 다양하고 역동적인 화면구성에 초점을 맞춘 인터넷서비스 맞춤기술인 RIA(Rich Internet Aplication)기술들은 웹2.0기술중 사용자 편의성을 강조한 차세대 UI기술로 기대되고 있다. 본 논문은 평면적이고 순차적인 방법의 고급검색을 동적UI로 구현하고 사용자가 개인화 검색정보를 저장해서 검색에 활용할 수 있도록 구현하였다. 또한 사용자중심의 키워드 선호도를 통해 기존 웹 검색보다 개인화된 검색 결과물을 발견할 수 있는 검색구조를 설계하였다. 본 연구는 RIA 기술을 활용한 개인화 검색 관리자의 적용을 통해 검색된 페이지양의 감소를 입증하여 사용자에게 더욱 정제된 데이터를 제공하며 결론적으로 사용자들이 더욱 유연하고 편리한 방법으로 개인화된 웹 검색을 이용할 수 있음을 보였다.
A large amount of efforts are required to search user's preferred contents for the program contents being provided by IPTV services. In this paper, using collaborative filtering, an automatic recommendation method of IPTV program contents is presented by reasoning similar group preferences on IPTV program contents which constitutes personalized IPTV environments. The proposed method models the user's preference of IPTV program contents with the program attributes such as content, genres, channels actor/actress, staffs and calculates it using the watching history of program contents in different genres and watching times. Also, the proposed method considers timely changing user's preference and the preference oon the content itself, which improves the traditional collaborative filtering methods that can not recommend the non-consumed items.
웹에 분산된 모든 웹 페이지는 구조가 서로 다르다. 시멘틱 웹 환경은 이형적인 구조를 갖는 웹 페이지들의 메타데이터를 바탕으로 시멘틱 검색이 가능하다. 그러나 일반적으로 사용자의 요구에 따른 시멘틱 검색은 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 개인화된 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 결과일 대한 순위 점수를 계산한다. Culture Finder에는 개인화된 시멘틱 검색을 효율적으로 실행하기 위해 중요한 5가지 기법이 적용되었다. 사용자의 검색 행위로부터 사용자 프로파일을 생성하기위한 기계 학습기법, 시멘틱 웹 검색 에이전트를 위한 효율적인 시맨틱 검색 기법, 사용자 질의의 효과일인 파악을 위한 질의 분석 기법, 각 사용자에게 적합한 검색 결과를 제공하기 위한 순위 적용 기술, 메타데이터를 생성화기 위한 상위 온톤로지 표현 기법. 본 논문에서는 Culture Finder의 구조를 통해서 시멘틱 개인화 검색에 적용되는 여러 가지 방법을 제안한다.
본 논문에서는 개인화 검색 시 사용자의 단일 프로파일이 개인의 다양한 정보 요구를 만족시키지 못하는 문제를 개선하고자, 질의어에 따라 프로파일을 조정하는 방법을 제안한다. 특히, 제안하는 방법은 북마크 데이터로부터 질의어에 관해 사용자가 중요하게 생각하는 단어들을 추출하여 프로파일을 조정하는데 활용한다. 유명 북마크 서비스인 CiteULike의 데이터를 활용한 실험에서, 제안하는 방법이 단일 프로파일에 기반한 기존의 방법보다 더 뛰어난 개인화 검색 결과를 제공함을 확인할 수 있었다.
이 논문에서는 테스크 프로파일과 쿼리 확장을 이용한 개인화 검색에서 프로파일의 효율적인 관리를 위해 트리구조 프로파일을 제안한다. 쿼리 확장은 설정된 기준 값이 문서의 질과 양에 따라 결과 값이 다르고 테스크 프로파일은 과거 사용자가 주제와 관련없는 문서를 방문 하였을 경우 데이터의 오염이 발생된다. 이 논문은 테스크 프로파일 수의 축소 및 쿼리확장을 효율적으로 분류할 수 있는 트리구조 프로파일을 제안한다.
인공 지능 기술을 이용하여 검색 기술이 다양한 응용분야에 적용되고 있다. 고객의 성향 파악 및 개인 맞춤형 추천 시스템에 이르기까지 많은 부분에서 활용되고 있다. 본 연구에서는 일반적으로 입고 생활하는 복장을 중심으로 주로 어린이들이 생활하는 공간에서 성인 남성을 검출하는 시스템을 개발하고자 한다. 이를 통해 무단 침입한 성인의 위험한 상황을 사전에 방지할 수 있으며, 외부인 통제 시스템에 활용 가능할 것이다. 이러한 시스템을 개발하기 위해서 옷에 대한 정보를 활용하며, 옷의 색상, 패턴, 패션 스타일, 크기와 같은 다양한 요소를 활용하여 성인 검출 시스템을 개발한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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