This paper reports results of a recent survey of 184 Information Technology (IT) development practitioners and 90 User Interface (UI)/usability practitioners. This survey covered a broad range of issues including the respondents' profile, current development environment, usability and user-centered design (UCD) adoption issues in IT development practice, overall assessment of usability/UCD, and the most widely used usability/UCD methods and techniques. The results of this study are expected to provide an empirical basis for usability and UCD planning, training, adoption and execution in IT industry.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.45
no.4
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pp.77-102
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2011
The purpose of this study is to design, implement and evaluate a personalized search system using gathered information on users to provide more accurate search results. For this purpose, a hybrid-based user profile is constructed by using subject classification. In order to evaluate the performance of the proposed system, experts directly measured and evaluated MRR, MAP and usability by using the Korean journal articles of science and technology DB. Its performance was better than the general search system in the area of "Computer Science" and "Library and Information Science". Especially better results were shown when tested on ambiguous keywords. Evaluation through in-depth interviews proved that the proposed personalized search system was more efficient in looking up and obtaining information. In addition, the proposed personalized search system provided a variety of recommendation systems which proved helpful in navigating for new information. High user satisfaction ratings on the proposed personalized search system were another proof of its usefulness. In this study, we were able to prove through expert evaluation that the proposed personalized search system was more efficient in information retrieval.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10c
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pp.458-460
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2000
3세대 통신망(IMT-2000) 서비스의 가장 큰 특징은 단말 이동성, 개인 이동성, 서비스 이동성으로 구분되는 강력한 이동성 제공이다. INT-2000 서비스의 가장 큰 특징인 서비스 이동성을 제공하기 위해 가상 홈 환경(Virtual Home Environment)개념을 지원한다. 즉 글로벌 로밍 환경에서 서비스 가입자에게 방문 망(visited network_에서도 홈 망(home network)의 서비스를 그대로 이용할 수 있도록 하는 개념이다. VHE 서비스는 홈 서비스들에 대한 접근 투명성을 보장하기 위해 망 관점에서 어떤 VHE 시나리오를 적용할 것인지에 대한 문제도 중요하지만 프로파일을 효율적으로 관리하는 문제도 매우 중요하다. VHE 서비스를 제공하기 위해서 관리해야 할 프로파일은 사용자 프로파일(User profile), 서비스 프로파일(Service profile), 단말 프로파일(Terminal profile), 네트워크 프로파일(Network profile) 등이 있다. 본 논문에서는 사용자가 이용 가능한 서비스를 검색하는 시나리오를 바탕으로 각 프로파일이 정보를 교환하는 방법을 살펴보겠다. 사용자 프로파일 관점에서 보면 프로파일 관리 기법에는 크게 4가지 전략이 있을 수 있다. 사용자 프로파일이 홈 망에 위치하는 경우, 사용자 프로파일이 방문 망에 위치하는 경우, 사용자가 망 사이를 움직일 때 프로파일도 같이 움직이는 경우, 사용자의 단말에 위치하는 경우가 있을 수 있다. VHE 서비스를 위한 프로파일 관리기법(1) 논문에서는 앞의 두 가지 전략에 대해서 설명을 하고 있다. 본 논문에서는 나머지 두 가지 전력에 대해서 설명을 하겠다.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.22
no.1
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pp.7-13
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2024
User preferences and ratings may be anticipated by recommendation systems, which are widely used in social networking, online shopping, healthcare, and even energy efficiency. Constructing trustworthy recommender systems for various applications, requires the analysis and mining of vast quantities of user data, including demographics. This study focuses on holding elections with vague voter and candidate preferences. Collaborative user ratings are used by filtering algorithms to provide suggestions. To avoid information overload, consumers are directed towards items that they are more likely to prefer based on the profile data used by recommender systems. Better interactions between governments, residents, and businesses may result from studies on recommender systems that facilitate the use of e-government services. To broaden people's access to the democratic process, the concept of "e-democracy" applies new media technologies. This study provides a framework for an electronic voting advisory system that uses machine learning.
Recently, character agents are used as a user-friendly interface. In this paper, we have studied a generic framework for emotional character agents which are designed to infer emotions from diverse personalities, situations, user behaviors and to express them. The method of emotion inference is based on blackboard systems which are used to solve the problems in AI. Because it keeps independence between knowledge sources which are rules of emotions, a blackboard-based inference engine is easy to manage knowledge sources, Blackboard-based systems gave the system flexibility. So we can adapt the engine to various application systems. Each emotional agent monitors user behavior, learns user profile and infers user behavior. And it generates characters emotions according to the user profile. So, in case of same situations, the agent can generate different emotions according to users. We have studied to build an personalized emotional character agent which according to situations and user modeling.
The exhibition industry, as technology-intensive, eco-friendly industry, contributes to regional and national development and enhancement of its image as well, if it joins cultural and tourist industry. Therefore, We need to revitalize the exhibition industry, as actively holding an exhibition event. However, to attract a number of exhibition audience, the work of enhancing audience satisfaction and awareness of value for participation should be prioritized after improving quality of service within exhibition hall. As one way to enhance the quality of service, it is thought that the way providing personalized service geared toward each audience is needed. that is, if audience avoids the complexity in exhibition space and it affords them service to enable effective time and space management, it will improve the satisfaction. All such personalized service affordable lets the audience's preference on the basis of each audience profile registered in advance online grasp. and Based on this information, it is provided with exhibition-related information suited their purpose that is the booth for the interesting audience, the shortest path to go to the booth and event via audience's smart phone. and it collects audience's reaction information, such as visiting the booth, participating the event through offered the information in this way and location information for the flow of movement, the present position so that it makes revision of existing each audience profile. After correcting the information, it extracts the individual's preference. hereunder, it provides recommend booth and event information. in other words, it provides optimal information for individual by amendment based on reaction information about recommending information built on basic profile. It provides personalized service dynamic and interactive with audience. This paper will be able to provide the most suitable information for each audience through circular and interactive structure and designed smart-phone application supportable for updating dynamic and interactive personalized service that is able to afford surrounding information in real time, as locating movement position through sensing. The proposed application collects user‘s context information and carrys information gathering function collecting the reaction about searched or provided information via sensing. and it also carrys information gathering function providing needed data for user in exhibition hall. In other words, it offers information about recommend booth of position foundation for user, location-based services of recommend booth and involves service providing detailed information for inside exhibition by using service of augmented reality, the map of whole exhibition as well. and it is also provided with SNS service that is able to keep information exchange besides intimacy. To provide this service, application is consisted of several module. first of all, it includes UNS identity module for sensing, and contain sensor information gathering module handling and collecting the perceived information through this module. Sensor information gathered like this transmits the information gathering server. and there is exhibition information interfacing with user and this module transmits to interesting information collection module through user's reaction besides interface. Interesting information collection module transmits collected information and If valid information out of the information gathering server that brings together sensing information and interesting information is sent to recommend server, the recommend server makes recommend information through inference with gathered valid information. If this server transmit by exhibition information process, exhibition information process module is provided with user by interface. Through this system it raises the dynamic, intelligent personalized service for user.
Kim, Mun-Jo;Lee, Bum-Sik;Lim, Jeong-Yon;Kim, Mun-Churl;Lee, Hee-Kyung;Lee, Han-Gyu
Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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v.33
no.10
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pp.709-721
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2006
The traditional broadcasting services over terrestrial, satellite and cable media have been unidirectional mass media regardless of TV viewer's preferences. Recently ich media streaming has become possible via the broadb and networks. Furthermore, since bidirectional communication is possible, personalcasting such as personalized streaming services has been emerging by taking into account the user's preference on content genres, viewing times and actors/actresses etc. Accordingly, personal media becomes an important means for content provision service in addition to the traditional broadcasting service as mass media. In this paper, we introduce a user profile reasoning method for target advertisement which is considered an important application in personalcasting service. The proposed user profile reasoning method predicts an unknown TV viewer's gender and ages by analyzing TV Viewing history data. Based on the estimated user's gender and ages, a target advertisement is provided with TV Anytime metadata. A proposed target advertisement system is developed based on the user profile reasoning and the target advertisement selection method. To show the effectiveness of our proposed methods, we present a plenty of experimental results by using realistic TV viewing history data.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.17
no.6
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pp.754-759
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2007
The information recommendation system offers selected documents according to information needs of dynamic users. User's needs are expressed as profiles consisting of one or more words and may be changed into some specifics through relevance feedback made by users during the recommendation process. In previous research, users have entered relevance information by taking part in explicit relevance feedbacks and learned user profiles using the positive relevance feedbacks. In this paper, we learn user profiles using not only positive relevance feedback but negative relevance feedback and reinforcement learning. To compare the proposed with previous method, we performed experiments to evaluate recommendation performance of the same topic. As a result, the former shows the improved performance than the latter does.
The semantic web environment promise semantic search of heterogeneous data from distributed web page. Semantic search would resuit in an overwhelming number of results for users is increased, therefore elevating the need for appropriate personalized ranking schemes. Culture Finder helps semantic web agents obtain personalized culture information. It extracts meta data for each web page(culture news, culture performance, culture exhibition), perform semantic search and compute result ranking point to base user profile. In order to work efficient, Culture Finder uses five major technique: Machine learning technique for generating user profile from user search behavior and meta data repository, an efficient semantic search system for semantic web agent, query analysis for representing query and query result, personalized ranking method to provide suitable search result to user, upper ontology for generating meta data. In this paper, we also present the structure used in the Culture Finder to support personalized search service.
Kim, Nam-Il;Park, Young-Chan;Nam, Ki-Chun;Choi, Key-Sun
Annual Conference on Human and Language Technology
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1997.10a
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pp.44-51
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1997
사용자 프로파일(user profile)은 사용자 개개인의 관심 분야를 기술한 것이다. 정보 시스템이 사용자 개개인의 관심 분야를 알고 있다면, 사용자의 관심 분야에 속하는 문서만을 사용자에게 제시해 줌으로써 정보검색의 효율을 높일 수 있다. 사용자 프로파일 관리 시스템은 시간이 지날수록 개인 사용자의 관심분야를 더욱 잘 나타내어야 하고(Specialization), 사용자의 관심 분야가 변화해도 그에 대응해야 하며(Adaptation), 사용자가 흥미있어할 만한 관련 분야도 제시할 수 있어야 한다(Exploration). 본 논문은 기존에 연구되어 왔던 정보여과 시스템에서 사용되는 사용자 프로파일 관리 시스템들의 단점을 보완하고 정보검색 시스템에서도 사용될 수 있는 범용성을 지닌 사용자 프로파일 관리 시스템을 제안한다. 제안하는 사용자 프로파일 관리 시스템은 사용자의 관심분야의 변화를 유전자 알고리즘을 이용하여 모델링하고, 여러 유전자군(群)으로 사용자의 다양한 관심분야를 기술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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