• 한국산업정보학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.1-7
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• 2009

본 논문은 센서로부터 사용자의 환경정보를 수집하여 상황정보 프로파일을 생성히는 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 상황인지에 대한 연구결과를 바탕으로 상황을 분류하고, 상황정보를 모델링하였다. 제안된 시스템은 다양한 일상생활에서 사용자에게 발생할 수 있는 주변환경 정보 및 신체정보를 수집하여, 상황정보 프로파일을 생성함으로써 콘텐츠 적응화 서비스를 지원할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권12호
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• pp.1154-1164
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• 2010

타겟팅 서비스는 다양한 미디어 서비스 환경에서 사용자 프로파일, 선호도 및 사용 내역 등을 기반으로 사용자의 취향에 가장 적합한 서비스를 추천 및 제공함으로써, 서비스의 만족도와 이용량을 향상 시키는 주요한 응용서비스로서 주로 방송분야에서 연구되어 왔다. 타겟팅 서비스는 방송 콘렌츠에서 interstitial 콘텐츠로, 고정형 TV단말에서 모바일 단말로 서비스의 영역이 확대되고 있으며, 단순한 방송 데이터에서 광고 데이터, 쿠폰 및 관련 미디어 콘텐츠 정보 등으로 데이터의 종류가 다양해지고 있다. 본 논문에서는 사용자 정보를 기반으로 기사, 광고 및 방송정보에 대한 타겟팅 데이터 서비스를 설계, 구현하고자 한다. 이를 위해 웹 기반의 미디어 콘텐츠에 적용할 수 있도록 사용자 프로파일, 선호도 및 사용 내역 정보를 기존 TV-Anytime Forum의 사용자 메타데이터 및 OpenSocial의 사용자 정보를 기반으로 새롭게 정의하였다. 또한, 사용자 정보와 콘텐츠 정보간 유사도 및 사용 내역을 기반으로 사용자 선호도 정보 및 행동 패턴 정보를 생성하여 타겟팅 데이터 서비스를 구현하였다. 성능평가를 통해서 제안하는 타겟팅 데이터 서비스 기술이 기존의 방송 서비스뿐만 아니라, 웹 기반의 미디어 콘텐츠에서도 적용 가능 하다는 것을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권4호
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• pp.399-406
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• 2002

본 연구는 웹 서핑 지원을 위한 적응형 사용자 에이전트의 설계를 위해 사용자 데이터 수집, 데이터 처리를 통한 사용자 프로파일 구축 및 개선, 그리고 사용자 프로파일의 적용을 통한 적응 등 세 가지 이슈를 집중 연구하였다. 그 결과 웹 상에서 작동하는 적응형 사용자 에이전트를 위한 기능 정의 및 주요 구성 요소들을 설계하고 세부 모형을 구현하였다. 내부적으로는 두 개의 독립된 에이전트의 협동 체제에 의해 작업 목표를 성취한다. 이들은 각각 IIA(Interactive Interface Agent) 및 UPA(User Profiling Agent)이다. 사용자 인터페이스를 관장하는 IIA는 사용자에게 현재 웹 문서의 대강을 파악하고 나아가서 검색 질의어를 선택할 수 있게 하는 키워드 색인(Keyword Index)과, 계층 구조 방식의 사용자 검색 과정을 나타내는 제안 링크(Suggest Link)를 제공함으로서 사용자 친숙한 인터페이스 환경을 제시한다. UPA는 사용자에 관한 정적 정보와 브라우징 행위에서 나타나는 동적 정보를 사용자 프로파일에 반영한다. 특히, 사용자 관심을 반영하는 관심 벡터(Interest Vector)의 개념을 정립하고 근접도(similarity) 평가에 의해 이들을 갱신하고 추가함으로써 사용자 관심을 동적으로 프로파일링하는 체계를 제시하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권5호
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• pp.661-670
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• 2006

쉽게 접할 수 있는 정보의 양이 증가하고 전자상거래가 발전함에 따라, 드넓은 정보공간을 축소하기 위하여 추천과 SDI 시스템과 같은 정보 필터링 시스템이 사용되어지게 되었으며, 이에 따라 사용자들은 그들의 요구와 취향에 가장 적합한 정보들을 바로 접근할 수 있게 되었다. 지금까지 다양한 정보 필터링 방법들이 추천시스템을 지원하기 위해 제안되었다. 최근에는 새로운 정보교환 표준으로 떠오르고 있는 XML 문서를 필터링 하는 시스템들에 있어서도 다른 접근 방법을 요구하고 있다. 따라서, 본 논문에서 제안하는 시스템은 XML이 가진 구조 정보를 이용하여 여러 형태의 사용자 프로파일을 생성하는 방법을 제안한다. 시스템은 구매와 같은 트랜잭션이 발생하기 전에 사용자 구매 패턴을 분석하기 위해서 필요한 프로파일을 운영자가 직접 정의하는 운영자 프로파일과 이를 적용한 사용자 프로파일의 두 부분으로 구성된다. 운영자 프로파일은 DTD로부터 선택된 항목을 이용하여 DTD를 따르는 문서내의 특정부분을 가리킬 수 있도록 만들어진다. 제안하는 시스템은 사용자의 구매 행위에 적응력을 가질 수 있도록 보다 정확한 사용자 프로파일을 구축하고, 이와 같은 사용자 프로파일을 기반으로 사용자에게 불필요한 검색과정 없이 필요한 상품 정보를 제공할 수 있도록 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.385-392
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• 2002

기존의 동적 추천 시스템에서 사용하는 개인화 기법은 주로 혈업 필터링 방식으로서 다른 사용자들에 대한 평가 정보를 이용하여 동적 링크를 제공하기 때문에 사용자가 고려하지 못한 아이템들을 추천한다는 장점을 갖고 있다. 그러나 협업필터링 과정은 현재 사용자와 가장 유사한 패턴을 보이는 사용자를 선택하기 위해 전체 사용자와의 유사도를 재 계산해야 한다는 계산의 복잡성과 사용자 프로화일의 정보가 현 사용자의 키워드 입력 시점에서 동적으로 갱신되지 않기 때문에 오류정보가 포함될 수 있다는 문제점이 있다. 보 논문에서는 유사한 선호도를 보이는 사용자를 대상으로 군집분석을 수행함으로서, 이웃 사용자를 선택하는 과정을 단순화할 수 있고 또한 베이지안 학습을 이용하여 사용자의 선호도를 동적으로 갱신할 수 있는 알고리즘을 설계하고 구현하였다. 사용자의 키워드가 입력되는 순간 사전 데이터와 사후 데이터가 선호도 확률에 동적으로 반영됨으로써 오류정보를 최소화한다. 이렇게 설계된 시스템은 실험을 통해 웹 도서 추천시스템에 적용되어 사용자의 만족도를 증가시킬 수 있음을 보인다.

• 방송공학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.155-173
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• 2011

최근 방송시스템의 디지털화와 통신기술의 발달로 기존의 고정형 디스플레이 장비와 전용채널을 통해 주로 이루어지던 콘텐츠 소비형태가 변화하고 있다. 기존 고정형 디스플레이 장비를 통해 정해진 시간과 장소에서만 소비 할 수 있었던 미디어 콘텐츠는, 최근 언제/어디서나 IP(Internet Protocol)망에 접속하여 콘텐츠를 선택/소비 할 수 있는 단말기의 등장과 유동적인 IP환경에서도 사용자의 전송채널에 따라 적응적으로 스트리밍 서비스를 제공하는 HTTP(Hypertext Transfer Text Protocol) 기반의 적응형 스트리밍 기술로, 사용자는 과거의 제약에서 벗어나 콘텐츠를 소비 할 수 있게 되었다. 이와 같은 방송환경의 변화로, 사용자는 자신이 보유한 단말기들을 환경에 따라 변경해 가면서 콘텐츠를 소비 할 수 있게 되었다. 하지만, 현재 제공되고 있는 HTTP 적응형 스트리밍 서비스에서는 사용자가 소비하던 콘텐츠를 단말기를 변경하여 연속해서 소비하고자 하는 경우, 사용자가 콘텐츠의 종료 시점을 기억하여, 직접 변경된 단말기에 적용해야 해야 한다는 문제점이 있다. 따라서, 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해, 동일한 콘텐츠를 소비하는 단 말간의 연속된 콘텐츠 소비환경을 위한 데이터를 기술하는 유저 프로파일(User Profile)을 정의하고,이 파일을 변경 된 단말기와 공유하여, 단말기 사이의 연속적인 콘텐츠 소비를 가능하게 하는 방법을 제안하고자 한다. 또한, 본 논문은 제안한 방법을 검증하기 위해 HTTP 적응형 스트리밍 서비스 중에 하나인 Smooth Streaming 기반의 시스템을 구현하여 제안한 방법을 검증하고자 한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제3권5호
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• pp.423-443
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• 2009

We present the design and implementation of a unique sensing and actuation application -- the Illuminator: a sensor network-based intelligent light control system for entertainment and media production. Unlike most sensor network applications, which focus on sensing alone, a distinctive aspect of the Illuminator is that it closes the loop from light sensing to lighting control. We describe the Illuminator's design requirements, system architecture, algorithms, implementation and experimental results. The system uses the Illumimote, a multi-modal and high fidelity light sensor module well-suited for wireless sensor networks, to satisfy the high-performance light sensing requirements of entertainment and media production applications. The Illuminator system is a toolset to characterize the illumination profile of a deployed set of fixed position lights, generate desired lighting effects for moving targets (actors, scenic elements, etc.) based on user constraints expressed in a formal language, and to assist in the set up of lights to achieve the same illumination profile in multiple venues. After characterizing deployed lights, the Illuminator computes optimal light settings at run-time to achieve a user-specified actuation profile, using an optimization framework based on a genetic algorithm. Uniquely, it can use deployed sensors to incorporate changing ambient lighting conditions and moving targets into actuation. Experimental results demonstrate that the Illuminator handles various high-level user requirements and generates an optimal light actuation profile. These results suggest that the Illuminator system supports entertainment and media production applications.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권5호
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• pp.367-373
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• 2016

본 논문에서는 사용자 시선 추적에 사용되는 시선 추적기의 정확도 향상 및 이를 분석하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 시선 좌표와 색 정보를 추출하여 정확한 동공 정보를 기반으로 만들어진 사용자 profile 정보를 추출한 후 이를 기반으로 시선 추적기가 부착된 디스플레이에서 고르게 높은 정확도를 유지 하도록 한다. 이 때 사용자 profile 정보 추출 시 응시 시간에 따른 정확도의 변화 또한 추정하여 최적의 파라미터 값을 추출한다. 시선 추적의 정확도에 대한 실험 결과 짧은 시간으로 특정지점을 응시할 경우 시선 추적의 정확도가 낮게 측정되지만, 응시 시간을 2초 이상의 유지 시 80% 이상의 높은 시선 추적 정확도가 측정됨을 알 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권1호
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• pp.446-465
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• 2015

In this modern era of technology and information, e-learning approach has become an integral part of teaching and learning using modern technologies. There are different variations or classification of e-learning approaches. One of notable approaches is Personal Learning Environment (PLE). In a PLE system, the contents are presented to the user in a personalized manner (according to the user's needs and wants). The problem arises when a new user enters the system, and due to the lack of information about the new user's needs and wants, the system fails to recommend him/her the personalized e-learning contents accurately. This phenomenon is known as cold-start problem. In order to address this issue, existing researches propose different approaches for recommendation such as preference profile, user ratings and tagging recommendations. In this research paper, the implementation of a novel interaction-based approach is presented. The interaction-based approach improves the recommendation accuracy for the new-user cold-start problem by integrating preferences profile and tagging recommendation and utilizing the interaction among users and system. This research work takes leverage of the interaction of a new user with the PLE system and generates recommendation for the new user, both implicitly and explicitly, thus solving new-user cold-start problem. The result shows the improvement of 31.57% in Precision, 18.29% in Recall and 8.8% in F1-measure.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제10권3호
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• pp.131-142
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• 2021

Recently, there has been an active service that provides customized news to news subscribers. In this study, we intend to design a customized news service system through Deep Learning-based Social Network Service (SNS) activity analysis, applying real news and avoiding fake news. In other words, the core of this study is the study of delivery methods and delivery devices to provide customized news services based on analysis of users, SNS activities. First of all, this research method consists of a total of five steps. In the first stage, social network service site access records are received from user terminals, and in the second stage, SNS sites are searched based on SNS site access records received to obtain user profile information and user SNS activity information. In step 3, the user's propensity is analyzed based on user profile information and SNS activity information, and in step 4, user-tailored news is selected through news search based on user propensity analysis results. Finally, in step 5, custom news is sent to the user terminal. This study will be of great help to news service providers to increase the number of news subscribers.