본 논문은 다양한 사용자의 개인적 검색요구를 충족시키지 못하는 기존 검색시스템의 문제점을 해결하기 위해 사용자의 묵시적 피드백을 이용한 적응형 사용자 기호정보 기반의 개인화 검색을 실현하고, 검색결과에 대한 실시간 필터링을 통해 사용자에게 적합한 검색 결과를 제공하는 시스템을 제안한다. 기존의 검색 시스템들은 검색의도의 불확실성 때문에 사용자의 검색실패율이 높다. 검색 의도의 불확실성은 동일한 사용자가 "java"와 같은 다의어에 대해 동일한 질의어를 사용하더라도 다른 검색 결과를 원할 수 있다는 것이며, 단어의 수가 적을수록 불확실성은 가중될 것이다. 실시간 필터링은 사용자의 도메인 지정여부에 따라 주어진 도메인에 해당하는 웹문서들만 추출하거나, 적절한 도메인을 추론하고 해당하는 웹문서들만 검색 결과로 보여주는 것으로, 일반적인 디렉토리 검색과 유사하지만 모든 웹문서에 대해 이루어진다는 것과 실시간으로 분류된다는 것이 다르다. 실시간 필터링을 개인화에 활용함으로써 검색 결과의 수를 줄이고 검색만족도를 개선했다. 본 논문에서 생성한 기호정보파일은 계층적 구조로 이루어지며, 상황정보의 반영이 가능하기 때문에 의도의 불확실성을 해결 할 수 있다. 또한 사용자의 도메인별 웹문서 검색 동작을 효과적으로 추적(track) 할 수 있으며, 사용자의 기호 변화를 적절하게 알아낼 수 있다. 각 사용자 식별을 위해 IP address를 사용했으며, 기호정보파일은 사용자의 검색 행동에 대한 관찰을 기반으로 지속적으로 갱신된다. 또한 사용자의 검색결과에 대한 행동 관찰을 통해, 사용자 기호를 인지하고, 기호정보를 동적으로 반영했으며, 검색결과에 대한 만족도를 측정했다. 기호정보파일과 반영비율은 사용자가 검색을 수행할 때 시스템에 의해 생성되거나 갱신된다. 실험결과 적응형 사용자 기호정보파일과 실시간 필터링을 함께 사용함으로써, 상위 10개의 검색결과 중 평균 4.7개의 결과들에 대해 만족하는 것으로 나타났으며, 이는 구글의 결과에 비해 약 23.2% 향상된 만족도를 나타내었다.
Microcontrollers (MCUs) for endpoint smart sensor devices of internet-of-thing (IoT) are being implemented as system-on-chip (SoC) with on-chip instruction flash memory, in which user firmware is embedded. MCUs directly fetch binary code-based instructions through bit-line sense amplifier (S/A) integrated with on-chip flash memory. The S/A compares bit cell current with reference current to identify which data are programmed. The S/A in reading '0' (erased) cell data consumes a large sink current, which is greater than off-current for '1' (programmed) cell data. The main motivation of our approach is to reduce the number of accesses of erased cells by binary code level transformation. This paper proposes a built-in write/read path architecture using binary code inversion method based on hot-spot region detection of instruction code access to reduce sensing current in S/A. From the profiling result of instruction access patterns, hot-spot region of an original compiled binary code is conditionally inverted with the proposed bit-inversion techniques. The de-inversion hardware only consumes small logic current instead of analog sink current in S/A and it is integrated with the conventional S/A to restore original binary instructions. The proposed techniques are applied to the fully-custom designed MCU with ARM Cortex-M0$^{TM}$ using 0.18um Magnachip Flash-embedded CMOS process and the benefits in terms of power consumption reduction are evaluated for Dhrystone$^{TM}$ benchmark. The profiling environment of instruction code executions is implemented by extending commercial ARM KEIL$^{TM}$ MDK (MCU Development Kit) with our custom-designed access analyzer.
본 논문은 사용자의 검색 의도와 개별 관심을 반영한 순위화된 검색 결과 문서를 제공하는 개인화 검색 기법을 제안한다. 개인화 검색에서는 사용자의 개별 관심사와 선호도를 정확하게 판별하기 위한 사용자 프로파일을 생성하는 기술이 개인화 검색의 성능을 좌우한다. 개인 프로파일은 사용자의 최근 입력 질의어들과 검색과정에서 참조했던 문서들에 나타나는 주제어들의 가중치와 빈도가 기록된 데이터 집합이다. 사용자 프로파일은 웹 검색에 앞서 사용자의 입력 질의어를 개인화된 질의어들로 확장하기 위해 사용된다. 중의적 질의어의 정확한 의미를 결정하기 위해서 워드넷을 사용하여 프로파일에 등록된 단어들과 의미 유사도를 계산한다. 검색 시스템의 사용자 측에 질의확장 모듈과 순위 재계산 모듈을 확장모듈로 구축하여 진행한 실험에서 개인화 검색 기술을 적용한 실험 결과가 상위문서들에 대해서 정확률과 재현률이 크게 향상된 성능을 보이고 있다.
The mobile RFID (Radio Frequency Identification) is a new application to use mobile phone as RFID reader with a wireless technology and provides new valuable services to user by integrating RFID and ubiquitous sensor network infrastructure with mobile communication and wireless internet. However, there are an increasing number of concerns, and even some resistances, related to consumer tracking and profiling using RFID technology. Therefore, in this paper, we describe the security analysis and implementation leveraging globally networked mobile RFID services which complies with the Korea's mobile RFID forum standard.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 서버가 다양한 유형의 단말기에 대해 각각의 장치에 적합한 콘텐츠를 효과적으로 제공하기 위해서는 단말기 정보 및 관련 상황정보를 알고 있어야 한다. CC/PP 표준 스펙은 하드웨어, 소프트웨어, 네트워크, 사용자 취향정보 등을 기술하고 전송하기 위한 규약으로서, RDF을 이용하여 단말기 프로파일 정보를 기술한다. 한편, WAP 포럼에서는 클라이언트가 이러한 CC/PP 프로파일 정보를 스스로 서버에게 전송할 수 있도록 하기 위한 프로토콜로서 W-HTTP 프로토콜을 정의하였다. 하지만 기존의 HTTP 프로토콜을 이용하는 클라이언트의 경우 CC/PP 프로파일 정보를 서버에게 제공하지 못하는 문제가 발생 한다. 본 논문에서는 W-HTTP 프로토콜 클라이언트뿐만 아니라 HTTP 프로토콜을 이용하는 클라이언트에 대해서도 CC/PP 프로파일을 생성하여 서버에게 제공하기 위한 미들웨어 시스템을 설계하고 구현한다.
최근 개인화에 대한 관심이 높아지면서 교육에서도 학생 개개인에게 맞는 학습 콘텐츠를 제공하고자 하는 요구가 높아지고 있다. 특히, 온라인 교육이 대중화되면서 기존 오프라인 교육에서의 획일적인 교육에서 벗어나 학생의 개인 학습 성취도에 따라 학생 수준에 맞는 콘텐츠로 재구성하여 전달할 수 있게 되었다. 이에 본 논문에서는 동적 프로파일 기반으로 학생 로그 정보를 분석하여 순서 변경, 구성 확장, 구성 축소가 가능한 학습 콘텐츠를 재구성하는 서비스를 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 학생 정보와 콘텐츠 정보를 메타데이터로 기록하여 동적으로 프로파일을 생성, 반영하여 학생 상황인지를 통해 학습 콘텐츠를 재구성하는 엔진을 설계하였다.
뉴로모픽 아키텍처 기반 하드웨어를 이용한 IoT 엣지 서비스는 단말 장치에서 지능형 처리를 수행할 수 있기 때문에 자율형 IoT 응용 지원에 적합하다. 그러나 IoT 개발자가 뉴로모픽 하드웨어에서 사용되는 SNN을 이해하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 뉴로모픽 하드웨어의 제약조건을 고려하며 사용자의 요구 성능을 만족하는 SNN 모델 생성 기법을 제안한다. 제안 기법은 프로파일링된 데이터에서 최적의 SNN 모델 파라미터를 찾도록 전처리된 데이터로 사전 학습한 모델을 활용한다. 전체 탐색 기법과 비교 결과, 두 기법 모두 사용자 요구사항을 모두 만족하였지만, 제안 기법이 수행 시간 측면에서 더 좋은 성능을 보였다. 또한, 신규 하드웨어의 제약조건을 명확히 알지 못하더라도 새로운 하드웨어의 프로파일링된 데이터를 활용할 수 있으므로 높은 확장성을 제공할 수 있다.
끊임없이 진화하는 이동통신 네트워크 기술로 인하여 대부분의 CDMA망은 다양한 대역폭을 가진 네트워크 표준들이 공존하게 되었다. 이는 사용자의 위치나 모바일 디바이스의 네트워크 접속 기능에 따라 서로 다른 대역폭의 이동통신 네트워크를 통하여 모바일 응용 서비스에 접근하게 된다는 것을 의미한다. 이러한 이동통신 네트워크의 대역폭의 차이는 곧 서비스 응답 시간의 큰 편차를 야기하게 된다. 이와 같은 문제점을 다루기 위해 본 논문에서는 CANS (Context-Aware framework for mobile Navigation Services)라고 부르는 프레임워크를 제시한다. CANS는 휴대폰 상에서 실행되는 CDRG기반 항법 서비스에 필요한 다양한 컨텐츠를 사용자의 네트워크 프로파일을 고려하여 적응화시키므로써 모바일 항법서비스를 가능케 한 최초의 상황인지형 프레임워크이다. 상용 CDMA망 하에서의 다양한 실험을 통해 CANS가 대역폭에 맞추어 컨텐츠를 적응화 하므로써 네트워크의 종류에 관계없이 일정한 서비스 응답 시간으로 서비스할 수 있음을 보인다.
인구의 고령화와 기술의 성장으로 등장한 소셜 로봇의 한 유형인 개인형 서비스 로봇은 최근 가정에서 노년층의 독립 생활 연장에 도움이 될 수 있는 기술을 중심으로 변화하고 있다. 노년층이 일상 생활에서 소셜 로봇 신기술을 수용하고, 장기적으로 사용하기 위해서는 사용자 관점의 맥락과 감정을 보다 심층적으로 이해하는 능력이 필요하다. 본 연구에서는 정량 데이터와 정성 데이터를 통합한 혼합 방법(mixed-method)을 활용하여 노년층 사용자를 깊이 있게 이해하는 것을 목적으로 한다. 구체적으로 노년층 사용자와 소셜 로봇 간 음성 대화 기록을 감정과 대화 주체를 주요 변수로 하여 현상학적 방법론 중 하나인 Van Kaam 방법론을 활용하여 그룹핑함으로써 9개 유형으로 대화를 구분하고, 이를 개인화한 대화의 빈도와 비중을 기반으로 사용자를 세분화하였다. 그리고 인구 통계적 데이터와 건강지표에 관한 사전 설문조사 결과를 사용하여 프로파일링 분석을 진행하였다. 이어서 대화 분석을 토대로 K-means 군집분석을 실시하여 노년층 사용자를 3개의 집단으로 분류하고, 각 집단별 특성을 확인하였다. 본 연구에서 제시한 모형은 향후 일상 생활에서 돌봄 기능이 있는 소셜 로봇 제공을 위해 노년층 사용자의 이해를 필요로 하는 기업에게 노년층 사용자 세분화에 관한 방법론을 제공함으로써 사용자 이해를 위한 인사이트 도출과 관련 사업을 성장시키는데 기여할 것으로 기대된다.
최근 인터넷이 발전함에 따라 월드와이드웹(world wide web) 기반의 서비스 규모는 기하급수적으로 증가하였다. 아울러 웹 서비스의 사용자 수도 함께 증가하였고, 그에 따른 다수의 트랜잭션 처리는 웹 서비스에서 필수적 요소가 되었다. 이러한 다수의 트랜잭션에 대한 효율적인 처리를 위해 웹 서비스에서 사용자 프로파일링에 관한 연구가 진행되었는데, 이들 대부분이 소비자의 성향을 파악하기 위한 것이었다. 그러나 최근 웹 서비스의 경향은 오픈 마켓에서와 같이 소비자 또한 공급자 역할을 수행할 수 있게 됨으로써 소비자 성향뿐만 아니라 공급자의 성향도 고려할 수 있는 새로운 방법이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 공급자의 성향을 고려하는 개인 성향 트리 모델을 제안하고, 이를 활용하는 모듈을 설계 및 구현하였다. 그리고 실험을 통해 제안된 개인 성향 모듈의 활용성을 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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