• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권3호
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• pp.1168-1188
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• 2018

Social Network Aggregators are used to maintain and manage manifold accounts over multiple online social networks. Displaying the Activity feed for each social network on a common dashboard has been the status quo of social aggregators for long, however retrieving the desired data from various social networks is a major concern. A user inputs the query desiring the specific outcome from the social networks. Since the intention of the query is solely known by user, therefore the output of the query may not be as per user's expectation unless the system considers 'user-centric' factors. Moreover, the quality of solution depends on these user-centric factors, the user inclination and the nature of the network as well. Thus, there is a need for a system that understands the user's intent serving structured objects. Further, choosing the best execution and optimal ranking functions is also a high priority concern. The current work finds motivation from the above requirements and thus proposes the design of a query processing system to retrieve information from social network that extracts user's intent from various social networks. For further improvements in the research the machine learning techniques are incorporated such as Latent Dirichlet Algorithm (LDA) and Ranking Algorithm to improve the query results and fetch the information using data mining techniques.The proposed framework uniquely contributes a user-centric query retrieval model based on natural language and it is worth mentioning that the proposed framework is efficient when compared on temporal metrics. The proposed Query Processing System to Retrieve Information from Social Network (QPSSN) will increase the discoverability of the user, helps the businesses to collaboratively execute promotions, determine new networks and people. It is an innovative approach to investigate the new aspects of social network. The proposed model offers a significant breakthrough scoring up to precision and recall respectively.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.1482-1494
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• 2013

이 연구개발의 결과 인터페이스 사용자 플랫폼은 최근 고도화된 인터페이스 기술의 특성을 반영하고 소셜 미디어에 의해 발생되는 정보를 활용하여 미래 도시에서 최적의 인터페이스 환경을 지원한다. 이는 미래 지능형 도시의 스마트 공간을 공간 사용자가 보다 쉽고 효율적인 인터페이스 환경에서 정보에 접근할 수 있도록 인터페이스 사용자 플랫폼 구성을 목적으로 하며, 플랫폼 구성을 위한 주요 모듈을 구성한다. 인터페이스 사용자 플랫폼 모듈은 시각화 서비스를 기본으로 하며, 시각화 에이전트, 시각화 소셜 네트워크, 시각 데이터, 시각 클래스, 시각화 아이콘, 시각지도, 시각화 서비스 등의 모듈로 구성된다. 본 연구에서는 전달하고자하는 정보를 포함하는 서비스 종류에 따라 적절한 인터페이스 기술을 적용할 수 있는 인터페이스 환경을 찾고자 본 연구의 최종 결과물인 "인터페이스 사용자 플랫폼"을 제시하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.52-61
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• 2010

최근에 세계적으로 다중사용자시스템(Multi-User System, MUS)에 대한 수요가 꾸준히 증가하고 있다. 다중사용자시스템은 한대의 컴퓨터본체에 여러 개의 디스플레이어와 키보드, 마우스 등 입출력장치들을 연결하여 여러 명의 사용자가 동시에 이용할 수 있게 하는 시스템이다. 다중 사용자 시스템에서 보안은 해결해야 할 중요한 문제 중의 하나이다. 본 연구에서는 다중 사용자 환경에서 사용자 편의성 중심의 설계와 다양한 보안 기능을 제공하는 시스템을 제안한다. 시스템은 마이크로소프트사에서 개발된 NTFS 파일 시스템 기반에서 작동하며 NTFS 파일 시스템의 복잡한 보안 설정 기능을 단순화 하여 사용자 편의성을 높인다. 기본적으로 윈도우즈 시스템과 같이 중요한 폴더에 대해서는 개인 폴더 설정이 안 되고 다른 사용자간에 개인 폴더 설정의 충돌을 방지하기 위한 다양한 정책을 제안한다. 접근 금지 폴더를 지정하여 아무도 개인 폴더로 지정할 수 없는 공간을 설정하는 기능도 제공한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2006년도 학술대회
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• pp.283-288
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• 2006

In the future television broadcasting a flood of information from various sources will not always be welcomed by everyone. The need of accessing specific information as required is becoming a necessity. We are interested to make the life of television consumer easier by providing an intelligent television set which can adaptively proposed certain shows to the viewer based on the user historical consumed shows. The TV watching history data consists of TV program titles with their respective genres, channels, watched times and durations, etc. The method proposed is by utilizing Hidden Markov Model (HMM) to model the user preference of kind of genres the viewer will watch based on recorded genres of several weeks time. We take watching schedule from 6 PM to midnight as boundary. The range thus divided into 3 independent time band of 2 hours each resulting in 3 time bands from 6 PM to 8 PM, 8 PM to 10 PM, and lastly 10 PM to midnight. Each time band will be represented by an HMM. From each HMM we can generate a sequence of predicted genre that the user will probably watch during corresponding time-band. Our approach assumes that the user shows a consistent behavior of watching pattern in week to week basis and during the moment of watching TV. To asses the method performance experiment is conducted using real data collected from December 2002 to May 2003. Some user's data are selected and based on that predictions are made. The resulting predictions are then compared with the actual user's history. The experiment shows satisfactory result for user with middle to high consistent behavior level.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.700-712
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• 2011

현대의 인간은 시간과 공간에 상관없이 정보기기를 이용하여 네트워크에 접근할 수 있는 환경에 노출되어 있다. 이러한 환경에서 사용자들은 다수의 온라인 정보 기기들을 통해 정보를 수신, 입력, 가공이 가능하다. 하지만, 현대에 널리 사용되는 마우스, 조이스틱, 트랙볼 등과 같은 포인팅 시스템은 휴대가 불편하고, 사용시 손이 자유롭지 않기에 유비쿼터스 환경에서 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 휴대 및 설치가 간편하고, 사용시 사용자의 손이 자유로운 무선 센서기반의 다차원 사용자 움직임 탐지 시스템을 구현하였다. 본 시스템은 사용자 팔 움직임을 감지하여 수신기로 전달하는 입력기와 입력기로부터 받은 데이터를 응용프로그램으로 전달하는 수신기, 수신한 데이터를 처리하여 명령을 수행하는 응용프로그램으로 구성된다. 실험을 통하여 제안된 시스템이 사용자의 팔 움직임을 정확히 탐지하고, 해당된 입력 요구사항을 충분히 수행함을 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.1051-1053
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• 2015

트위터는 140자를 한 번에 올릴 수 있는 트윗을 사용하여 전 세계적으로 다양한 사람들과 소통할 수 있다. 또한, 트위터는 팔로우 기능을 제공하여 메신저와 같은 신속성도 제공한다. 이로 인해 트위터를 사용하는 사용자의 수가 급증하였고, 스마트 폰의 대중화로 인해 생활의 일부분이 되었다. 하지만 트위터의 많은 데이터로 인해 사용자의 정보와 유사한 사용자나 정보가 추천되지 않는 단점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 사용자의 정보 기반으로 유사성을 필터링하여 순위를 정하고 사용자에게 유사한 사용자나 정보를 추천하는 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 사용자의 트위터 계정을 사용하여 데이터를 수집하는 모듈과 수집된 데이터를 필터링 및 추천하는 모듈로 구성되어 있다. 이러한 모듈들은 Open API와 Mahout을 사용하여 설계 및 구현하였다.

• 디자인학연구
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• 제17권3호
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• pp.245-254
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• 2004

본 연구는 제품과 사용자의 관계를 직접 관찰할 수 있는 방법으로써 시선추적 장비를 활용하여 기존의 사용성 평가 기법들의 한계를 보완하는 것이 목적이다. 이를 위해, 시선추적 분석을 위한 이론을 기반으로 새로운 평가기법 '시선추적 사용검사와 휴리스틱 평가'를 제안하였다. 그리고, 모바일 폰에 대한 사용성 평가를 통해 시선의 경로와 고정점을 통해 사용자의 관심을 확인하고, 동공크기의 기록을 통해 사용자의 인지과정을 이해하기 위한 단서를 효과적으로 얻을 수 있었다. 그 결과, 디자인의 시각적인 속성을 활용하기 위해 시선추적 기록을 분석하고, 동공의 확대를 관찰하여 사용자의 감정상태를 유추함으로써 디자인의 사용성 분석을 효과적으로 평가할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권9호
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• pp.589-594
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• 2013

웹의 특징인 개방과 공유의 사고방식이 더욱 일반화 되면서 개발자 뿐 만 아니라 사용자가 직접 발생시키는 데이터도 복합적으로 늘어나고 있는 실정이다. 이러한 상황에서 모바일 디바이스 User eXperience(UX) 분석에서 다른 무엇보다도 디바이스에 기록되는 대용량의 로그 기록에서 필요한 데이터들을 자동으로 요약 정리해 주는 기법이 필요하다. 이에, 본 논문에서는 분석하고자 하는 모바일 디바이스 특성에 맞게 사전에 로그 데이터 속성에 대한 정의를 먼저하고, 직접 이를 반영한 사용자의 로그를 수집하여 저장하였다. 또한, 발생되는 대용량의 로그 기록에 기초한 UX를 분석하고자 다양한 로그 데이터 타입을 설정 및 처리할 수 있는 Hadoop(하둡)에서 제공하는 MapReduce 기법을 활용하여 데이터를 분산 처리하였다. 이를 통해, Map과 Reduce의 다양한 조합으로 대용량의 모바일 디바이스에서 발생되는 로그 데이터 셋에서 복잡한 스키마를 단순화시켜 분산 데이터 처리 환경에 맞게 UX 분석 방안을 제시하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제7권4호
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• pp.103-110
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• 2018

Internet of Things(IoT) 기술이 발전하면서 다양한 IoT 기기들을 이용하여 사용자의 편의성을 높이기 위한 서비스가 늘어나고 있다. 또한, IoT 센서가 다양해지고 가격이 낮아지고 있어서 다양한 데이터를 수집 및 활용하여 서비스를 제공하는 사업자도 증가하는 추세이다. 스마트 IoT 홈 시스템은 IoT 기기를 이용하여 사용자의 편의성을 향상하는 대표적인 활용 사례이다. 본 논문에서는 스마트 IoT 홈 시스템의 사용자 편의성을 향상하기 위하여 데이터를 분석하여 연관 기기의 제어를 위한 방법을 제안한다. 스마트 IoT 홈 시스템의 센서에서 수집한 내부 환경 측정 데이터, 기기 제어 엑츄에이터에서 수집한 데이터 및 사용자의 판단 데이터를 학습하여 현재 홈 내부 상태를 분석하고 기기 제어 방법을 결정한다. 특히 기존 기술들과 다르게 최신 딥 러닝 기반의 심층 신경망을 도입하여 데이터를 분석하여 홈 내부 상태를 판단하고 최적의 홈 내부 환경 유지를 위한 정보를 제공한다. 실험에서는 실제 장기간 측정한 데이터와 추론 결과를 비교하여 제안한 방법의 판별 성능에 대한 분석을 수행하였다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제6권3호
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• pp.29-37
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• 2017

The current behavior recognition system don't match data formats between sensor data measured by user's sensor module or device. Therefore, it is necessary to support data processing, sharing and collaboration services between users and behavior recognition system in order to process sensor data of a large capacity, which is another formats. It is also necessary for real time interaction with users and behavior recognition system. To solve this problem, we propose fog cloud based behavior recognition system for human body sensor data processing. Fog cloud based behavior recognition system solve data standard formats in DbaaS (Database as a System) cloud by servicing fog cloud to solve heterogeneity of sensor data measured in user's sensor module or device. In addition, by placing fog cloud between users and cloud, proximity between users and servers is increased, allowing for real time interaction. Based on this, we propose behavior recognition system for user's behavior recognition and service to observers in collaborative environment. Based on the proposed system, it solves the problem of servers overload due to large sensor data and the inability of real time interaction due to non-proximity between users and servers. This shows the process of delivering behavior recognition services that are consistent and capable of real time interaction.