• Annual Conference of KIPS
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• 2004.11a
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• pp.633-636
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• 2004

본 논문에서는 사용자 프로파일을 기반으로 한 정보 필터링을 사용하여 학생 개인의 특성에 맞는 효율적인 원격 비디오 학습 평가 시스템을 제안한다. 비디오를 이용한 문제 출제를 위하여 위치, 크기, 그리고 컬러 정보를 기반으로 키 프레임을 추출하고 그레이 레벨 히스토그램 차이와 시간 윈도우를 이용하여 문제 출제 구간을 추출한다. 또한 효율적인 평가를 위하여 카테고리 기반 시스템과 키워드 기반 시스템을 합성하여 문제를 출제하도록 한다. 따라서 학생들은 부족한 영역을 보충하고 관심 있는 영역을 유지하면서 학업 성취도를 향상시킬 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.19-21
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• 2003

본 논문은 다양한 인터넷 컨텐츠를 제공하는 시스템에서 XML문서를 이용한 사용자 프로필 생성 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 시스템은 구매와 같은 하나의 트랜잭션이 발생하기 전에 사용자 구매 패턴을 분석하기 위해서 필요한 프로필을 정의하는 모듈과 이를 적용한 사용자 프로필 생성 모듈로 구성되어 있다. 프로필 정의 단계에서는 XML의 DTD를 이용해서 사용자 프로필 규칙을 정의하고 저장한다. 그리고 사용자 프로필 생성 모듈에서는 트랜잭션이 일어날 때 발생되는 XML문서를 파싱해서 XPath형태로 저장되어 있는 규칙 리스트에 적용한 후 필요한 XML문서의 요소 값들을 이용해서 사용자 프로필을 생성한다. 또한 추가적인 장점으로는 하나의 복잡한 모듈이나 패키지로만 제공되어지는 규칙을 사용하지 않고 관리자나 사이트를 운용하는 운영자가 직접 규칙을 정의하고 규칙에 대한 설명을 통해서 자신의 환경에 맞는 사용자 프로필에 대한 정보 추출 및 CRM(Customer Relationship Management)을 지원 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.91-93
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• 2004

차세대 정보통신 기술의 가장 중요한 패러다임으로 '유비쿼터스 컴퓨팅' 이 새롭게 주목받고 있다 유비쿼터스 환경에서의 서비스 지원 시스템을 개발하기 위한 중요한 문제 중의 하나는 이동 객체(사용자)의 시간과 이벤트의 관계를 파악하고 위치 이동 데이터로부터 시공간 이동 패턴을 탐사하는 것이다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경 내에서 사용자에게 시간과 관련된 서비스를 적절히 제공하기 위해서 다음과 같은 연구를 한다. 첫째, 서비스 관점에서의 시간적 추론(Temporal Reasoning)이다. 각 사용자들은 각자의 취향을 가지고 있으며 이는 시간과 밀접한 관계를 가지고 있다. 시간과 관련된 사용자의 취향이 기록된 각 사용자 프로파일을 기반으로 서비스 지원 시스템은 적절한 서비스를 제공할 수 있다. 둘째, 사용자의 취향을 기록하기 위한 시간적 추론(Temporal Reasoning)이 다. 기록된 내 용들은 사용자 프로파일 (User Profile)을 생성하는데 도움을 준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06b
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• pp.157-161
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• 2010

최근 자동화 시스템의 연구가 활발히 진행되고 있다. 그중에서도 홈오토메이션의 가장큰 특징은 전자 자동기기 등이 주가 되는 가사의 관리를 자동화 하는 것이다. 사용자의 현재 상황 및 선호도 등의 정보를 이용하여 서비스를 사용자에게 제공하는 개인화 서비스는 사용자 프로파일에 따라 차별화 되어서 제공되어 진다. 하지만 현실상의 사용자 프로파일을 수집하기에는 어려움이 따르기 때문에 본 논문에서는 개인화 서비스를 효과적으로 지원할 수 있도록 가상의 사용자 프로파일을 다루는 사용자 프로파일 생성기 데이터베이스를 설계 및 사용자프로파일 생성기를 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.42-44
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• 2012

본 논문에서는 개인화 검색 시 사용자의 단일 프로파일이 개인의 다양한 정보 요구를 만족시키지 못하는 문제를 개선하고자, 질의어에 따라 프로파일을 조정하는 방법을 제안한다. 특히, 제안하는 방법은 북마크 데이터로부터 질의어에 관해 사용자가 중요하게 생각하는 단어들을 추출하여 프로파일을 조정하는데 활용한다. 유명 북마크 서비스인 CiteULike의 데이터를 활용한 실험에서, 제안하는 방법이 단일 프로파일에 기반한 기존의 방법보다 더 뛰어난 개인화 검색 결과를 제공함을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.463-468
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• 2010

본 논문은 본 연구팀이 행동패턴 분석을 위하여 개발한 BPP(Behavior Pattern Prediction)알고리즘의 가중치(weight) 속성을 객관적으로 수식화 하는 방법과 가중치와 행동 프로파일을 이용하여 정상/비정상 행동여부를 판단하는 ABA(Abnormal Behavior Analysis) 알고리즘을 제안한다. 가중치는 거주자의 방과 행동 사이의 연관성을 나타내며 가중치가 제한된 범위 내에서 증가 할수록 행동에 대한 관심이 크다. 구축한 사용자 프로파일의 주요 구성 요소로는 행동이 지속된 시간 과 행동 발생 횟수이다. ABA 알고리즘은 가중치와 행동 발생 횟수, 행동 지속시간과의 상관분석 결과를 참조 하였으며, 이산 가중치 데이터를 분석하여 비정상적인 행동을 탐지한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2009.11a
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• pp.309-310
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• 2009

이 논문에서는 테스크 프로파일과 쿼리 확장을 이용한 개인화 검색에서 프로파일의 효율적인 관리를 위해 트리구조 프로파일을 제안한다. 쿼리 확장은 설정된 기준 값이 문서의 질과 양에 따라 결과 값이 다르고 테스크 프로파일은 과거 사용자가 주제와 관련없는 문서를 방문 하였을 경우 데이터의 오염이 발생된다. 이 논문은 테스크 프로파일 수의 축소 및 쿼리확장을 효율적으로 분류할 수 있는 트리구조 프로파일을 제안한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2009.04a
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• pp.23-26
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• 2009

인터넷 이용자의 폭발적인 증가와 기술의 발전으로 홈 네트워크 기술은 급속한 성장을 이루고 있는 추세이다. 본 연구팀이 기존에 연구한 스마트 홈 서버 아키텍처에서는 사용자에게 제공하기 위한 가전 서비스 예측을 위하여 감독형 패턴분석기와 규칙기반 패턴분석기 그리고 사용자감정 분석기를 사용하였다. 그러나 효율적인 홈 서비스를 위해 사용자, 가전기기, 센서장비 등의 데이터베이스를 관리하는 방안에 대해서는 충분한 제시를 하지 않았다. 본 논문에서는 세부 모듈로써 홈 네트워크 시스템 사용자에게 개인화된 서비스를 제공하는 사용자 프로파일 관리 컴포넌트를 설계하며 개선점을 제시한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2009.11a
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• pp.53-54
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• 2009

본 논문은 홈 네트워크 시스템에서 사용자 프로파일을 기반으로 거주자의 행동패턴을 예측하고 분석하는 BPP(Behavior Pattern Prediction) 알고리즘을 제안한다. BPP 알고리즘은 거주자가 어느 방에 자주 방문하고, 어떤 행동을 자주 반복 하는지 파악을 하여 사용자 프로파일을 구축한다. 그리고 사용자가 머물렀던 방에 대한 관심을 객관적으로 측정하기 위해 거주지 사용자의 흥미에 대해서 가중치(weight)를 부여 한다. 사용자의 프로파일로부터 얻어진 데이터에 근거를 둔 가중치가 높을수록 사용자의 행동과 방에 대한 연관성이 높다는 것을 나타낸다. BPP 알고리즘의 특징은 시간대 별로 가중치를 측정하여 사용자의 다음 행동을 예측하고, 객관적으로 사용자의 행동 패턴을 분석한다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.20 no.4 s.50
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• pp.113-134
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• 2003

With SDI service provided in libraries and information centers traditionally, this paper studies component technologies and structure of system platform in PIS(personalization information service based on the customized information service served currently in some institutions. The PIS system should provide relevant information as an output through the learning system analyzing user information searching behavior as an input value with personal profile information. To do it, this paper studies requirements and algorithms to develop PIS, and proposes learning system and recommendation system as core components in PIS.