• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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• pp.387-395
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• 2000

기존의 BISAgent(Bookmark Information Sharing Agent)는 사용자에 의해 저장되는 북마크를 공유를 기반으로 협동적 웹 브라우징(Collaborative Web Browsing)을 통해 Information Overload를 해결코자 하였다. 하지만, 사용자의 북마크의 메타 정보 입력에 대한 부담은 Information Noise 발생의 원인이 되었고, 그로인한 부작용이 발생하였다. 본 연구에서는 BISAgent에 Ontology의 결합을 통해 사용자가 방문한 사이트의 내용 정보를 해석하여 개념화 하였으며, XML을 이용하여 표현하였다. 그럼으로써 북마크 메타정보의 자동화 및 북마크 자체의 자동 삽입을 통해 사용자의 부담을 최소화하는 효과를 가져왔다. 실험으로써 Ontology를 이용한 일반 HTML 문서의 개념화된 XML 문서로의 변환을 수행하였으며 북마크 정보 저장의 자동화를 위해 사이트 방문 패턴 해석을 실시하여 시스템의 성능을 평가하였다. 양적으로 많은 사용자 북마크를 추출하지는 못했지만 추출된 북마크는 사용자의 재방문이 이루어짐으로써 상당히 높은 정확성을 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.286-288
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• 2000

최근 웹에 대한 관심이 집중되면서 정보의 양이 지수적으로 증가하고 있다. 웹 사용자들은 정보 검색에 있어서 많은 어려움을 겪게 되었다. 이 문제를 해결하기 위해 정보검색(Information Retrieval) 시스템의 웹 환경으로의 적용이나 개인 적응형 에이전트(Personal Adaptive Agent)를 이용한 정보 여과(Information Filtering)에 대한 연구가 진행되어왔다. 본 논문에서는 BISAgent(Bookmark Information sharing Agent) 시스템이 사용자에게 효과적인 정보 검색을 제공함을 설명한다. BISAgent는 여러 사용자의 북마크 정보를 공유하여 협동적 정보 여과기법(Collaborative Filtering)을 이용한 협동적 웹 브라우징(Collaborative Web Browsing)을 수행한다. 이 시스템의 성능을 평가하기 위해 검색 결과의 개수를 통한 정보 여과의 양적 측면과 통계적 방법을 이용하여 정보 추천(information recommendation)의 정확성을 실험하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.1245-1255
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• 2010

현재 웹 2.0 환경에서의 핵심 기술 중 하나는 사용자가 관심 있는 웹페이지를 태깅 및 북마킹 하는 소셜 북마킹 기술이다. 소셜 북마킹은 웹 콘텐츠에 태깅된 북마크 정보 및 태깅 결과를 기반으로 검색, 분류, 공유를 통해 효율적인 정보 제공을 주목적으로 하고 있다. 그러나 현재 소셜 북마킹 시스템들은 웹 콘텐츠의 사용자들의 관심 정도를 측정할 수 있는 북마크 수 및 검색과 분류를 목적으로 하는 태그 정보를 각각 독립적으로 검색에 활용하는 방식을 사용하고 있다. 이는 소셜 북마킹 시스템에서 중요한 특징을 가지는 북마크와 태깅 기술을 효율적으로 활용하지 못하는 결과가 된다. 이에 본 연구에서는 태그 클러스터링을 통한 연관 태그 추출에 관한 선행연구를 기반으로, 북마크 정보와 혼합하기 위한 웹 콘텐츠 랭킹 알고리즘을 제안하였다. 또한 제안 알고리즘의 효율성 분석을 위해 기존 검색 방법론들과의 비교평가를 시행하였으며, 그 결과 본 연구의 핵심적인 특징인 북마크와 태그 정보를 함께 활용한 소셜 북마크 시스템이 기존 시스템보다 효율적인 검색결과를 도출하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권5호
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• pp.455-462
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• 2001

웹은 이제 인터넷의 중요한 서비스중의 하나가 되었다. 웹 공간을 탐색할 때 사용자들은 항해하는 동한 만나는 흥미 있는 사이트들을 기록하기 위해 북 마크 기능을 이용한다. 북 마크 기능을 이용할때 겪는 문제중의 하나가 거듭된 새로운 북 마크의 추가로 인해 북 마크 리스트의 길이가 길어지면 북 마크 리스트가 일관성 있는 구성을 잃어버리게 되어 실제적인 도움을 주기 어렵다는 것이다. 사용자가 북 마크 파일을 효율적이고 체계적으로 유지하기 위해서는 북 마크 파일에 추가되는 새로운 북 마크들을 카테고리별로 분류하여 신규 폴더를 찾아 삽입해주어야 한다. 본 논문에서는 대응되는 웹 문서들을 다운 받아 내용을 분서함으로써 자동으로 북 마크를 분류하는 BClassifier라 불리는 학습에이전트를 소개한다. BClassifier 에이전트를 위한 훈련 예의 주된 공급원은 바로 사용자가 명시적으로 이미 주제에 따라 몇 개의 북 마크 폴더들로 분류해놓은 북 마크들이다. 여기에 주제 카테고리들을 확대하고 이들에 대한 훈련 문서들을 확보하기 위해 추가적으로 Yahoo 사이트의 최상휘 카테고리들로부터 웹 문서들을 수집하여 훈련 예에 포함시킨다. BClassifier 에이전트는 잘 알여진 확률기반의 분류 기술이나 나이브 베이지안 학습 방법을 채용하고 있다. 본 논문에서는 BClassifier 에이전트에 관한 몇 가지 실험 결과를 소개하고 평가한다. 나이브 베이지안 방법과 k-최근접 이웃 방법, TFIDF 등과 같은 서로 다른 학습 방법들과 비교 실험 결과도 제시한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권12호
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• pp.1911-1916
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• 2013

소셜 태깅 시스템이 직면한 중요한 과제 중 하나는 급격하게 증가하는 태그의 양적 증가와 다양성에 대한 대처방안이다. 구조화된 주석 시스템과는 반대로 태그는 사용자에게 웹 콘텐츠에 주석을 달고 조직화하는 비구조적, 개방적 메커니즘을 제공한다. 본 논문에서는 사용자 정의 태그, URL 키워드, 그리고 분류 폴더 이름을 주요 구성 요소로 하는 폭소노미 기반의 URL 추천 방식을 제안한다. 이 방식은 더욱 개선되어 브라우저의 확장 기능으로 구성될 경우 사용자에게 특정 URL을 분류하는 최상의 방안을 제안할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2002년도 추계종합학술대회
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• pp.555-559
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• 2002

인터넷 사용자들은 브라우저의 입력창에 URL을 입력하거나 즐겨찾기에 등록된 사이트의 주소를 클릭하여 인터넷의 세계를 항해할 수 있다. 그러나 사용자들이 원하는 목표 페이지에 도달하기 위해서는 아이디, 패스워드 입력 그리고 해당 페이지로 이동하기 위한 4-5번의 마우스 클릭 동작을 필요로 한다. 이러한 이용 환경은 날마다 특정 페이지를 반복하여 접근하는 사용자들에게는 매우 짜증스러운 작업이다. 따라서 원하는 URL의 홈페이지(첫 화면)가 아니라, 단 한번의 마우스 클릭으로 원하는 목표 페이지까지 접근할 수 있는 Web Page Access Manager의 개발은 웹 사용자들이 목표 페이지에 빠르게 접근할 수 있도록 하고, 웹 항해에 따른 노력을 최소화 할 수 있을 것이다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
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• pp.35-38
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• 2002

인터넷을 항해하는 동안, 사용자들은 관심있고 흥미있는 사이트들을 자신의 즐겨찾기 폴더에 저장하여 다음에 쉽게 접속을 할 수 있도록 한다. 왜냐하면, 수많은 사이트들을 기억할 수 없기 때문이다. 본 논문에서는 북마크 기능을 이용하여 단순히 즐겨찾기 폴더에 저장된 사이트들을 보여주고 관리하는 사용자관점이 아닌, 서버측면에서 사용자의 행태를 분석하는 방법을 제안하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.244-246
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• 2001

본 논문에서는 사용자가 관심 있는 문서를 카테고리별로 직접 분류해서 추가하던 작업을 자동으로 분류하고 추가할 수 있는 북 마크 에이전트를 제안한다. 북 마친 에이전트는 사용자가 브라우징 시 사용자 성향을 분석하여 관심 있는 문서를 얻을 수 있다. 문서 내에서 특징을 찾기 위해 TF.IBF를 사용하였으며 또한 단어의 가중치 부여와 유사도를 계산하기 위해 벡터 공간 모델을 사용하였다. 이 작업을 통해 부정적인 문서의 URL이 추가될 수 있으며 이러한 문제를 해결하기 위해서 사용자의 피드백을 이용하여 제거할 수 있도록 하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.193-201
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• 2009

웹문서의 특성을 표현하기 위해 키워드 형태로 부여하는 태깅의 이용이 다양한 웹서비스에서 확산되고 있다. 온라인 즐겨찾기 서비스라고 말할 수 있는 협력적 북마킹 서비스에서도 태깅이 중요한 역할을 수행하는데, 사용자가 부여한 태그는 자신의 북마크를 손쉽게 검색하고 타사용자의 웹문서 검색을 정교하게 만들어준다. 본 연구에서는 사용자들의 태깅 데이터를 분석하여 웹문서와 사용자의 태그 수에 영향을 주는 요인이 무엇인가를 탐색하였다. 웹문서의 태그 수에는 웹문서의 특성보다 사용자의 특성에 따라 더 큰 편차를 보였으며, 이것은 사용자의 성향이 태그의 다양성에 더 큰 영향을 미친다는 것을 의미한다. 또한 추종적 사용자보다는 가장 먼저 웹문서를 북마킹하는 선도적 사용자들이 더 많은 태그를 생성하는데 기여하는 것으로 나타났다. 풍부하고 다양한 태깅을 통해 서비스의 품질을 향상시키기 위해서는 선도적 사용자들에 대한 보상과 인센티브를 통해 더 많은 지식을 생성할 수 있도록 해야 한다는 시사점을 제공한다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.39-49
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• 2009

In this paper, we classify web-based social network into two types: open and community, and model user behavior in social activities. After that, we also propose the combination of instant messaging and web system as the method of support asynchronous/synchronous social activities. Furthermore, we introduce ImCoWeb prototype system that supports both asynchronous social activities (ex. social bookmark, comment, rate, and data share) and synchronous ones (ex. real-time communication, file transfer, co-browsing, and co-work). Because it is built on the existing instant messaging, it reduces costs by reusing the facilities such as session management, user management, and security of instant messaging.