• 디자인학연구
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• 제19권1호
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• pp.317-328
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• 2006

지금까지 사용성과 관련된 웹 이용행위에 대한 예측이나 분석은 사용자의 인구통계학적 특성이나 사용정황의 특성만으로 주로 설명되어 왔다. 그러나 그러한 특성만이 행위를 유발하늑 요인으로 볼 수 있는지, 그렇지 않다면 어떠한 요인이 있으며 또한 그러한 요인들은 행위에 어떠한 특성을 유발할 것인지에 대한 의문으로 본 연구를 진행하였다. 이는 사용자 중심의 사용자인터페이스(UI)디자인에서 사용자 특성을 정의하는데 중요한 요소로 활용되었던 사용자정보(User Profile)를 사용에 있어서의 특정유형과의 상관관계를 포함하는 사용자정보(User Profile)로 확장시킴으로써 구체적인 사용자인터페이스(UI)디자인에 적용될 수 있도록 하기 위함이다. 연구내용은 첫째, 다양한 미디어에 따른 사용자를 이해하고 기존의 사용자 분류 방법을 고찰한다. 둘째, 웹 이용행태에 따른 사용자 분류를 위한 사용자 분류변수 및 변수 측정 척도를 마련하고 사례 연구를 통해 사용자 행위 특성을 추출하여 특성에 따른 사용자를 분류한다. 셋째, 실험을 통해 수집된 데이터를 바탕으로 분류된 사용자 집단의 사용자정보(User Profile)의 특성을 밝혀 사용자정보(User Profile)의 특성이 유발하는 행위의 요인을 규명하기 위해 행위 특성과 사용자정보(User Profile)의 특성을 맵핑시켰다. 이를 통해 사용자의 이용행태에 따른 특성이 사용자정보(User Profile)특성 중 사용자의 일반 정보와 사용정황 뿐 아니라 개인성향이나 매체 사용태도와 성격유형 등도 영향을 끼칠 수 있다는 가능성을 발견할 수 있었다. 실험 설계상의 몇 가지의 문제점들이 발견되었으나 이를 개선하고 보완한다면 좀 더 명확한 사용행위에 따른 사용자정보(User Profile)특성을 추출할 수 있을 것이다. 따라서 사용자정보(User Profile) 특성으로도 사용자의 행위 유형을 예측할 수 있어 사용자 분류를 활용한 사용자인터페이스(UI)디자인의 가능성을 확대시킬 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권8호
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• pp.1062-1072
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• 2004

협력적 여과 시스템은 ｛사용자-문서｝의 행렬을 기반으로 사용자에게 웹 문서를 추천하는 데 있어서 효율적인 시스템이다. 그러나 협력적 여과 시스템은 초기 평가 문제와 희박성으로 인하여 추천의 정확도가 저하된다는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 협력적 여과 시스템의 희박성과 초기 평가 문제를 해결하기 위하여 사용자 프로파일을 생성시킴으로써 자동으로 선호도를 평가하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 사용하는 프로파일은 협력적 여과 시스템에서의 ｛사용자-문서｝ 행렬을 기반으로 생성된 사용자 프로파일에 내용 기반 여과 시스템에서 연관 피드백을 이용하여 생성한 사용자 프로파일을 상호정보의 방법에 의해 병합함으로써 생성한 내용 기반 협력적 사용자 프로파일이다. 생성한 내용 기반 협력적 사용자 프로파일을 정규화시키고, 정규화한 프로파일을 협력적 여과 시스템의 ｛사용자-문서｝ 행렬에 반영함으로써 자동으로 선호도를 평가한다. 제안된 방법은 사용자가 웹 문서에 대해서 선호도를 평가한 데이터베이스에서 평가되었으며, 기존의 방법보다 보다 효율적임을 증명한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.1590-1595
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• 2006

본 논문에서는 검색된 수많은 결과 중에서 특정 사용자의 선호도를 고려 한 최적의 문서만을 제공하기 위하여 사용자 프로파일을 이용한 문서 순위 결정기법을 제안한다. 사용자 프로파일을 구축하여 사용자의 선호도를 표현하고 검색결과 문서들을 대상으로 잠재적 구조를 분석 한 다음, 사용자 프로파일과 분석 결과로 표현된 문서들과의 유사성을 비교한다. 그리고 적합성 정도에 따라 사용자에게 최적의 문서를 제공하는 데에 목적이 있다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제12권4호
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• pp.270-276
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• 2012

With the increase in amount of data and information available on the web, there have been high demands on personalized information retrieval services to provide context-aware services for the web users. This paper proposes a novel dynamic multi-agent context-awareness user profile construction method based on ontology to incorporate concepts and properties to model the user profile. This method comprehensively considers the frequency and the specific of the concept in one document and its corresponding domain ontology to construct the user profile, based on which, a fuzzy c-means clustering method is adopted to cluster the user's interest domain, and a dynamic update policy is adopted to continuously consider the change of the users' interest. The simulation result shows that along with the gradual perfection of the our user profile, our proposed system is better than traditional semantic based retrieval system in terms of the Recall Ratio and Precision Ratio.

• 정보처리학회논문지C
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• 제15C권1호
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• pp.69-78
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• 2008

본 논문에서는 적응화된 콘텐츠 서비스를 위해 콘텐츠 적응화 시스템에서 효율적으로 사용자 프로파일을 교환하는 방법을 제안한다. 사용자에게 적응화된 콘텐츠를 제공하기 위해 프로파일들은 콘텐츠 적응화 시스템의 디바이스들 간에 지속적으로 교환된다. 또한 프로파일들은 주기적, 비주기적, 이벤트, 요청 및 응답에 따라 교환되어야 한다. 따라서 많은 네트워크 트랙픽이 발생하며 컴퓨팅 파워를 필요로 한다. 이와 같은 문제점들을 해결하기 위한 프로파일 교환 연구가 필요하다. 효율적인 프로파일 교환을 위하여 콘텐츠 적응화 시스템에서 프로파일 생성 정보, 교환 정보, 교환 형태 등을 분석하고 분석된 프로파일 정보들을 이용하여 프로파일 교환 절차를 정의하였다. 또한 프로파일 처리 시간을 줄이는 프로파일 구성 정보 제공 방법과 프로파일 전송횟수를 줄이는 사용자 설정 값 방법을 제안하였다. 성능 평가 결과 프로파일 구성정보 제공 방법은 프로파일 처리 시간을 7%로 단축시켰으며, 사용자 설정 방법은 프로파일 전송횟수를 줄여 프로파일 교환에 효율적이었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권3호
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• pp.248-256
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• 2000

본 논문은 웹을 이용해 정보를 검색하는 사용자의 관심도를 사용자 프로파일로 구축하여 구체적이고 정확한 사용자 관심 정보를 제공하는 개인 웹 에이전트를 구축하는데 목적을 두고 있다. 사용자에게 웹 검색 행위를 감시하는 모니터 에이전트에 자신의 관심도를 직접 기술하여 관심문서 정보를 구축하고 이에 대한 정확도를 향상시키기 위한 여러 키워드 추출작업을 수행한다. 추출된 키워드는 학습서버의 작업에 의해 사용자별 프로파일을 생성하여 이를 사용자가 확인 및 편집할 수 있게 하였다. 본 논문에서 구현하고자 하는 웹 에이전트의 사용자 프로파일 구축작업에는 사용자 관심 문서 정보의 정확한 키워드추출작업과 학습 작업이 매우 중요하다. 이에 본 논문에서는 키워드 추출에 적용되는 여러 가중치 설정작업에 대하여 중점적으로 다루며 적용된 귀납적 기계학습에 대하여 알아본다. 이로써 구축된 사용자 프로파일은 관심 문서를 검색하는데 적절한 정보를 제시한다. 이에 따라 사용자 프로파일을 본 웹 에이전트에서 구현한 사용자 적응형 웹 검색 에이전트와 사용자 적응형 푸쉬 에이전트에 적용하여 사용자에게 적합한 서비스를 제공한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.1986-1989
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• 2003

This paper proposes the information retrieval improvement for the Web using the structure and hyperlinks of HTML documents along with user profile. The method bases on the rationale that terms appearing in different structure of documents may have different significance in identifying the documents. The method partitions the occurrence of terms in a document collection into six classes according to the tags in which particular terms occurred (such as Title, H1-H6 and Anchor). We use genetic algorithm to determine class importance values and expand user query. We also use this value in similarity computation and update user profile. Then a genetic algorithm is used again to select some terms from user profile to expand the original query. Lastly, the search engine uses the expanded query for searching and the results of the search engine are scored by similarity values between each result and the user profile. Vector space model is used and the weighting schemes of traditional information retrieval were extended to include class importance values. The tested results show that precision is up to 81.5%.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권4호
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• pp.439-446
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• 2004

사용자 적응형 웹 서핑 시스템 설계를 위해 전체 시스템을 사용자 데이타 수집, 데이타 처리를 통한 사용자 프로파일 구축 및 개선, 그리고 사용자 프로파일의 적용을 통한 적응 등 세 단계로 나누어 접근할 수 있다. 본 연구가 설계한 세 부문의 에이전트들은 이들 각 단계에서 작업하며 상호 유기적인 협동을 통해 적응형 웹 서핑을 지원한다. 이들은 각각 대화식 인터페이스 에이전트(Interactive Interface Agent), 사용자 프로파일 에이전트(User Profile Agent), 그리고 자동항해 에이전트(Autonomous Navigation Agent)이다. 대화식 인터페이스 에이전트는 사용자 인터페이스를 제공하며 이를 통해 데이타를 수집하고 기계적 항해 지원을 수행한다. 사용자 프로파일 에이전트는 수집된 사용자 데이타를 처리하여 사용자 브라우징의 실시간에 사용자 프로파일을 동적으로 구축하고 갱신한다. 자동항해 지원 에이전트는 사용자 프로파일에 기초하여 사용자 관심과 가까운 웹 문서를 자동으로 선별하여 추천하는 자동 항해 모드를 제공한다. 본 연구가 제시하는 접근과 설계 방식은 향후 확장과 보완을 통해 실용 가능한 수준의 사용자 적응형 웹 서핑 시스템 구축에 활용될 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.615-618
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• 2005

본 논문에서는 검색된 수많은 결과 중에서 특정 사용자의 선호도를 고려한 최적의 문서만을 제공하기 위하여 사용자 프로파일을 이용한 문서순위 결정기법을 제안한다. 그럼으로써 사용자에게 최적의 문서를 제공하는데 목적이 있다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권11호
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• pp.265-271
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• 2022

Social media is a form of communication based on the internet to share information through content and images. Their choice of profile images and type of image they post can be closely connected to their personality. The user posted images are designated as personality traits. The objective of this study is to predict five factor model personality dimensions from profile images by using deep learning and neural networks. Developed a deep learning framework-based neural network for personality prediction. The personality types of the Big Five Factor model can be quantified from user profile images. To measure the effectiveness, proposed two models using convolution Neural Networks to classify each personality of the user. Done performance analysis among two different models for efficiently predict personality traits from profile image. It was found that VGG-69 CNN models are best performing models for producing the classification accuracy of 91% to predict user personality traits.