• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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• pp.804-806
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• 2006

인터넷상의 정보량이 폭발적으로 증가하면서 웹 활용성 향상을 위한 많은 방법들이 제시되고 있다. 북마크 시스템의 유용성은 북마크에 수록되는 정보의 양이 증가할수록 북마크를 제대로 사용하려면 사용자의 관리가 필요하지만 등록된 북마크가 늘어날수록 관리가 어려워지고 본래의 목적인 즐겨찾기 효과가 떨어진다. 따라서 본 연구에서는 개인화된 북마크 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 사용자의 웹 탐색 선호도를 반영하여 자동적으로 북마크의 내용을 수정할 수 있게 하였다. 또한 북마크의 내용을 서버상에서 관리하도록 함으로서 장소에 관계없이 북마크의 내용을 접근할 수 있게 하였다.

• Korean journal of medical education
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• 제30권4호
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• pp.347-357
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• 2018

Purpose: The purpose of this study was to apply alternative standard setting methods for the Korean Medical Licensing Examination (KMLE), a criterion-referenced written examination, and to compare them to the conventional cut score used on the KMLE. Methods: The process and results of criterion-referenced standard settings (i.e., the modified-Angoff and bookmark methods) were evaluated. The ratio of passing and failing examinees determined using these alternative standard setting methods was compared to the results of the conventional criteria. Additionally, the external, internal and procedural evaluation of these methods were reviewed. Results: The modified-Angoff method yielded the highest cut score, followed sequentially by the conventional method and the bookmark method. The classification agreement between the modified-Angoff and bookmark methods was 0.720 measured by Cohen's ${\kappa}$ coefficient. The intra-panelist classification consistency of modified-Angoff method was higher than bookmark method. However, the inter-panelist classification consistency was vice versa. The standard setting panelists' survey results showed that the procedures of both methods were satisfactory, but panelists had more confidence in the results of the modified-Angoff method. Conclusion: The modified-Angoff method showed results that were more similar to those of the conventional method. Both new methods showed very high concordance with the conventional method, as well as with each other. The modified-Angoff method was considered feasible for adoption on the KMLE. The standard setting panelists responded positively to the modified-Angoff method in terms of its practical applicability, despite certain advantages of the bookmark method.

• 정보관리학회지
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• 제26권4호
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• pp.59-80
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• 2009

웹을 통해 접할 수 있는 정보의 양이 급격하게 증가함에 따라, 북마크는 이용자가 정보요구에 적합한 웹 정보를 효율적으로 재이용할 수 있게 해주는 도구라는 점에서 중요해졌다. 이 연구에서는 웹에서의 정보 수집 및 관리 도구로서의 북마크 이용 행태를 파악하고, 이와 관련하여 북마크 기능이 어떻게 개선되어야 하는지를 분석하였다. 이를 위해 응답자 5명을 대상으로 인터뷰 및 관찰을 실시하고, 180명의 이용자를 대상으로 설문조사를 실시하여 북마크 이용 목적에 따라 이용 행태와 기능 개선에 대한 요구사항 에 차이가 있는지를 조사하였다. 분석 결과, 웹 정보의 수집을 위해 북마크를 이용하는 경우 맥락 정보에 대한 요구사항이 높은 것으로 나타났다. 또한 북마크 이용 빈도가 낮은 집단은 웹 정보 재이용이라는 목적에 대해 북마크 기능이 필수적이라고 여기는 것으로 나타났다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.77-84
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• 2004

본 연구는 웹브라우저의 즐겨찾기를 이용하여 교육정보를 공유하기 위한 에이전트 시스템의 설계와 구현에 관한 내용이다. 즐겨찾기를 효과적으로 공유하고 검색하기 위하여 DAML+OIL의 형태로 설계하였다. 제안된 시스템 구조는 CS기반의 P2P 방식을 이용하였다. 연구에서 제안된 에이전트는 즐겨찾기된 정보를 기초로 문서의 정확성 판단과 우선순위 기법에 의해 사용자에게 검색과정과 결과를 제시한 수 있다. 또한 에이전트가 Semantic Web환경에서 DAML을 통해 보다 지능적으로 교육정보를 공유하고 검색할 수 있는 시스템을 구현하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.1878-1890
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• 2016

Web 2.0 has features produced the content through the user of the participation and share. The content production activities have became active since social network service appear. The social bookmark, one of social network service, is service that lets users to store useful content and share bookmarked contents between personal users. Unlike Internet search engines such as Google and Naver, the content stored on social bookmark is searched based on tag keyword information and unnecessary information can be excluded. Social bookmark can make users access to selected content. However, quick access to content that users want is difficult job because of the user of the participation and share. Our paper suggests a method recommending search word to be able to access quickly to content. A method is suggested by using Collaborative Filtering and Jaccard similarity coefficient. The performance of suggested system is verified with experiments that compare by 'Delicious' and "Feeltering' with our system.

• 방송공학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.144-147
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• 2010

최근 콘텐츠의 소비 방식 변화는 비디오 클립이라는 형식과 소셜 비디오 공유 플랫폼의 활성화를 야기했다. 이러한 비디오 클립 공급의 자동화를 위하여 여러 가지 방법이 시도되고 있다. 본 논문에서는 콘텐츠 자체의 특성에 기인한 방법이 아닌 집단 지성에 의한 북마크 데이터의 클러스터링을 통하여 효과적인 클립을 획득하는 방법을 제안한다. 사용자에 의한 북마크 데이터를 2차원 평면의 점으로 표현한 뒤, 1차원의 북마크 누적 횟수 그래프를 이용하여 분할 클러스터링을 하는 방법은 콘텐츠 특성에 대한 이해 없이도 효과적인 하이라이트 추출을 가능하게 한다. 제시하는 실험 결과는 이 방법의 유용함을 보여준다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권7호
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• pp.489-494
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• 2009

멀티미디어 콘텐트는 다양한 대역폭, 해상도, 압축형식으로 독립적으로 인코딩되므로, 동일한 비디오 부분이 다양한 형식의 변형 파일 안에서 다른 시간적 위치에 저장될 수 있다. 이 논문에서는 멀티미디어 콘텐트를 재생 중이거나 혹은 재생 전에, 콘텐트 시청의 끊김이나 중복 없이 임의의 다양한 형식의 변형 파일들 사이에 같은 비디오 부분을 정확히 접근 할 수 있는 견고한 멀티미디어 북마크 메커니즘을 제안한다. 또한 직관적이고 시각적인 인터페이스를 통하여 사용자가 북마크를 관리할 수 있는 새로운 멀티미디어 북마크 재생기를 제안한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제15권4호
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• pp.181-195
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• 2010

웹 2.0을 이끌어가는 원동력이라고 할 수 있는 일반 개인 사용자의 참여와 공유는 블로그, 소셜 네트워크(Social Network), 집단지성, 소셜 북마크(Social Bookmark), 태깅(Tagging) 등의 다양한 형태로 나타나고 있다. 이 중에서 소셜 북마크는 개인이 사용하는 북마크를 웹에 추가하여 공유함으로써, 다수의 사람들이 유용하다고 생각하는 북마크에 대한 정보를 기반으로 한 다양한 서비스를 제공하는 개념이다. 딜리셔스(Delicious.com)는 소셜 북마크 서비스의 대표적인 사례라고 할 수 있으며, 북마크에 사용자들이 붙인 태그를 이용하여 검색 서비스를 제공한다. 본 논문은 북마크 검색에 대해 개인화된 검색결과를 추천하기 위하여 사용자 태그를 기반으로 하여 딜리셔스가 제공하는 북마크들의 순위를 재순위화 하는 방법론을 제안하였다. 또한 태그유사도를 기반으로 한 태그 네트워크를 이용하여 사용자의 검색어에 의미적으로 유사한 다른 태그들도 순위에 반영될 수 있도록 하였다. 그리고 실험을 통하여 딜리셔스가 제시하는 순위에 비해 본 논문에서 제안하는 시스템의 재순위화 결과가 사용자들에게 더 만족스러우며 정확성도 높음을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.567-576
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• 2011

웹 2.0의 발전에 따라 다양한 기술들이 제공되며 그 중 대두되는 기술로 사용자가 관심 있는 웹페이지를 태깅 및 북마킹하는 소셜 북마킹 기술이다. 그러나 현재 소셜 북마킹 시스템들은 웹 콘텐츠의 중요 정보인 다른 사용자들의 관심 정도를 측정할 수 있는 북마크 수 및 검색과 분류를 목적으로 하는 태그 정보를 각각 독립적으로 검색에 활용하며 또한, 다른 사용자들과의 유사도를 반영하지 못하여 소셜 북마킹 시스템의 특징을 반영하지 못한 검색결과를 도출하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 선행 연구를 기반으로 태그 클러스터링을 통한 연관 태그 추출 및 북마크 정보와 다른 사용자의 유사도를 혼합한 웹 콘텐츠 랭킹 알고리즘을 제안하였다. 또한 제안 알고리즘의 효율성 분석을 위해 기존 검색 방법론 및 선행 연구의 방법론과의 비교평가를 시행하였으며, 그 결과 본 연구의 핵심적인 특징인 태그 정보 및 북마크 수와 유사도를 활용한 방법이 기존 방법론보다 효율적인 결과를 도출하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 춘계학술발표논문집
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• pp.405-408
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• 2000

최근 인터넷의 발전으로 많은 정보와 지식을 우리는 인터넷에서 제공받을 수 있게되었다. 인터넷에 존재하는 정보는 수많은 웹서버에 산재되어 있으며, 정보의 위치는 주소(URL)를 가지고 존재하게 되는데 사용자는 자신이 관심있는 정보의 주소를 저장하기 위하여 웹브라우저 북마크(Bookmark)기능을 사용한다. 그러나 북마크 기능은 웹문서의 주소 저장에 일차적인 목적을 두고 있으며, 이후 북마크의 개수가 증가하면, 사용자는 북마크관리가 어렵게되므로 사용자 북마크 파일을 자동으로 분류하여 관리할수 있는 에이전트 기술을 사용하고자 한다. 대표적인 분류에이전트 시스템으로는 전자우편 분류 에이전트인 Maxims, 뉴스기사 분류 에이전트인 NewT, 엔터테인먼트(Entertainment) 선별 에이전트인 Ringo 등이 있다. 이러한 시스템들은 분류할 대상에 따라 조금씩 다른 모습의 에이전트 기능을 보이고 있으며, 본 논문은 기계학습 이론중 교사학습 알고리즘인 나이브 베이지안 학습방법(Naive Bayesian Learning method)을 사용하여 사용자가 분류하지 못한 북마크를 자동으로 분류하는 단일 에이전트 기반 북마크 분류기를 설계, 구현하고자한다.