• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.181-191
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• 2016

현재 IPTV에서 서비스되는 미디어콘텐츠의 검색 질의어 분석을 통해, 고객의 미디어콘텐츠를 선택하는 기준을 살펴보았다. 그 결과 명시적인 메타정보뿐만 아니라 콘텐츠의 내용(소재, 줄거리 등)과 감성 정보가 중요한 요소가 된다는 점을 발견하였다. 그리하여 본 연구에서는 IPTV에서 제공하는 다양한 미디어콘텐츠를 사용자에게 효율적으로 제공하기 위해, 미디어콘텐츠의 감성 정보를 활용하기 위한 감성분류체계를 설계하였다. 그리고 제안한 감성분류체계를 기반으로 사용자 감성 프로파일을 구축하고, 단계적 처리 모듈을 탑재하여 미디어콘텐츠를 편성하는 맞춤형 큐레이션 시스템을 제안하였다. 마지막으로 제안한 맞춤형 미디어콘텐츠 큐레이션 시스템의 효과를 입증하기 위하여, 사용자 만족도 설문 조사를 실시하여 72.0점을 받았다. 또한 인기도 기준으로 편성한 결과와 제안한 시스템의 편성 결과를 비교한 결과 실 사용자의 시청 행위로 이어지는 비율이 최대 10배 높게 나타났다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권5호
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• pp.239-247
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• 2014

유비쿼터스 컴퓨팅 환경은 디지털 시대의 새로운 패러다임으로서 급격한 사회 문화의 변화에 대응하기 위해 도입될 수 밖에 없는 흐름이다. 현재 세계 각국의 기술 연구는 핵심 기술의 선점뿐만 아니라 보다 지능화, 고도화된 상황인지 서비스 제공을 위한 기술 개발에 집중되고 있으며, 최근에는 온톨로지를 이용한 지능형 프로비저닝 시스템을 구현하는 연구가 진행되고 있다. 현재까지의 프로비저닝 기술 시스템은 사용자의 적합한 상황을 인식한 뒤 서비스를 제공하는 개인 맞춤형 서비스를 제공해주지는 못하고 있다. 따라서, 사용자에게 필요한 환경과 상황이 고려된 지능형 상황인지 프로비저닝 기법이 필요하다. 본 논문에서는 사용자의 요구에 최적화된 서비스를 제공하기 위해 사용자의 상황과 사용 패턴을 고려한 온톨로지 기반의 지능형 프로비저닝 서비스 기법을 제안한다. 제안된 시스템은 사용자의 상황을 인식하고 그에 적합한 추천을 위해 이에 따른 추론 기술이 이루어지는 과정을 보여주고 있으며, 지능확장이 가능하도록 하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.661-663
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• 2015

현재 사용되고 있거나 개발되고 있는 모바일 피트니스 시스템은 대부분 비만과 관련된 어플리케이션이다. 이러한 시스템들은 체중을 줄이기 위해 사용자에게 알림을 주거나, 사용자의 운동량을 체크하여 소모한 칼로리를 알려준다. 그러나 사용자들의 개인적인 특성이나 환경을 고려하지 않고 보편적으로 데이터를 제공 및 관리하기 때문에 정확도가 낮다. 본 논문에서는 모바일 피트니스 시스템들의 단점을 분석하고 이를 해결하기 위해 자신과 같은 BMI 그룹에 속한 타 사용자가 사용한 운동 기구를 사용자에게 알려주는 데이터 공유 메커니즘을 제시한다. 그리고 데이터 공유 메커니즘을 기반으로 한 모바일 피트니스 시스템의 설계를 다룬다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권7호
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• pp.127-133
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• 2016

본 논문의 목적은 MBTI를 이용한 투자자의 성격유형에 따른 인지적 행동적 투자성향을 알아보는 것이다. 총 400명의 설문 참여인원으로부터 MBTI, 인지적 투자성향, 행동적 투자성향 설문지를 수집하여 분석하였다. 분석결과 인지적 행동적 투자성향의 점수는 모두 I(Introversion, 내향형), N(Intuition, 직관형), T형(Thinking, 사고형)의 성격유형이 각각 E(Extroversion, 외향형), S(Sensing, 감각형), F형(Feeling, 감정형)보다 통계적으로 유의하게 안정성을 중시하는 투자성향을 보이고 있으며, J(Judging, 판단형)와 P형(Perceiving, 인식형)의 구분에서는 유의한 차이가 나타나지 않고 있다. 성격유형의 조합에 있어 ISF형이 가장 안정적인 투자성향을 보이고 있으며, 반대로 ENF형이 가장 공격적인 투자성향을 나타내고 있다. 또한, 인지적 투자성향의 점수와 행동적 투자성향의 점수의 상관관계가 0.86로 나타나고 있다. 본 연구결과는 투자회사 및 은행권에서 투자자의 성격유형에 따라 투자상품을 추천하는 기초 자료로 이용될 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.2073-2080
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• 2015

온라인에서 제품을 고르고 실질적인 구매는 오프라인에서 이루어지는 역 쇼루밍이 급격히 늘고 있다. 역 쇼루밍이 늘고 있다는 것은 이미지와 설명을 기반으로 한 인터넷 쇼핑몰의 사용자 분석에 한계가 있음을 의미한다. 따라서 대형 온라인 쇼핑몰은 고객 맞춤형 쇼핑정보를 제공하고 있으나, 단순히 고객이 검색하거나 구매한 상품을 나열하여 제공하여 준다. 따라서 사용자의 다양한 요구를 분석하고 적용할 수 있는 온라인 쇼핑몰이 필요하다. 본 논문에서는 새로운 니즈분석 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 사용자 정의 모듈과 후기 분석 모듈로 구성되어 있다. 전자는 두 개의 상품을 지정하고 개인별 사용자 선호도를 수집하며, 후자는 저장된 데이터베이스 사전을 이용하여 구매 상품의 후기를 분석한다. 구현된 시스템은 개별 사용자의 요구를 충족하는 상품을 추천할 수 있음을 보였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권11호
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• pp.706-712
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• 2015

최근 모바일 서비스에서 콘텐트를 요약 정보가 담긴 리스트 형태로 제공하는 경우가 증가하고 있다. 이에 따라 사용자가 콘텐트에 관심이 있어도 별점이나 클릭과 같은 명시적 혹은 암묵적 관심을 표현하지 않고 요약 정보를 통해 콘텐트를 소비하는 잠재 관심 표현이 대다수를 차지하게 되었다. 따라서 사용자의 관심을 파악하기 위해서는 잠재 관심 콘텐트의 추론이 필수적이다. 본 연구에서는 사용자의 모바일 상의 콘텐트 소비 로그 패턴을 분석하여 잠재 관심 콘텐트를 추론하는 기법을 제안한다. 특히, 실제 서비스에 적용 시 잘못된 관심 추론은 치명적일 수 있다는 점에서 추론의 정밀도를 극대화시키기 위해 서로 다른 특성을 반영한 다수의 분류기가 모두 동의한 경우에 잠재 관심 콘텐트로 추론하는 만장일치 앙상블 방식을 도입한다. 자체 제작한 어플리케이션으로부터 콘텐트 소비 로그를 수집하였으며 이를 이용하여 제안 방법론의 우수한 성능을 확인하였다. 이러한 잠재 관심 아이템의 정확한 도출은 사용자의 관심에 기초한 추천 시스템과 같은 개인화 서비스의 질 향상에 기여할 것이다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권11호
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• pp.733-738
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• 2015

사용자의 인구통계학적 정보는 추천 시스템과 같은 개인화 서비스 발달에 도움이 되며, 모바일 사용 데이터는 사용자의 인구통계학적 정보 예측에 활용될 수 있다. 특히 텍스트 데이터는 성별 예측에 효과적인 것으로 알려져 있지만, 모바일 텍스트 데이터는 프라이버시 이슈가 존재하여 그 활용이 제한되고 있다. 본 연구에서는 디바이스 내 예측 방법론을 제안하여 모바일 텍스트 데이터를 사용하면서 프라이버시 이슈를 최소화는 동시에 사용자의 성별을 효과적으로 예측하고자 한다. 우선, 성별에 따른 특징이 반영된 웹문서를 수집하여 각 성별에 따른 특징적 단어 집합과 특징적 이모티콘 집합을 구성한다. 단어 집합과 이모티콘 집합을 디바이스 내에서 사용자의 모바일 데이터와 비교하여 성별을 각각 예측하고, 두 예측 결과를 앙상블하여 최종적인 성별 예측 결과를 도출한다. 피실험자들의 모바일 텍스트 데이터를 사용하여 성별 예측 실험을 수행하였으며 제안 방법론의 우수한 성능을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.2632-2637
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• 2010

유비쿼터스 환경에서 획득되는 정보들은 시공간의 틀 속에서 서로 만나 관계성을 가지게 됨으로써 지식화되고, 업무 또는 어플리케이션 모델과 결합하여 지능화된 콘텐츠로 변화하게 된다. 따라서, 유시티 콘텐츠를 구성하는 개체들은 복잡한 관계들을 가진다. 유시티 콘텐츠는 사용자의 의도를 파악하여 개인화된 응답을 제공하는 지능성을 갖추어야 한다. 본 연구에서는 SPIRIT의 공간 온톨로지 설계 방법을 확장하여 사람 또는 사물에 대하여도 유형, 관계, 인스턴스의 세 가지 온톨로지로 구성하였다. 공유된 개념의 관계 모델이 없는 경우의 인스턴스들 간의 관계는 어떤 시공간적 사건을 통한 관계로 설정하였다. 이렇게 함으로써 문자열 매칭에 의한 연관어에 비하여, 반드시 의미적 관련성을 갖는 연관어들을 추천할 수 있게 하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권9호
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• pp.596-603
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• 2015

개념망(Concept Network)은 시멘틱 검색, 개인화 검색, 추천, 텍스트마이닝 기법의 개선 등에 필수적인 지식베이스이다. 최근 효과적인 개념망 구축을 위해 온톨로지를 기반으로 하여 개념의 표현을 확장시키는 연구가 활발하다. 이에 본 논문은 World Knowledge로 평가받고 있는 위키피디아 데이터를 '개념' 집합의 원천으로 활용하여 3차원 텍스트 표현 모델 기반 개념망을 구축하는 기법을 제안한다. 사실상 개념들 간의 관계 정보는 시간의 흐름에 따라 변동하기 때문에, 텍스트 문서로부터 도출되는 '개념'은 Formal Concept Analysis 이론체계의 개념에 따르는 것이 바람직하다. 이를 위해 본 논문은 하나의 개념을 '단어'와 '문서' 간의 2차원 행렬로 표현하여 문서집합에 잠재된 개념간의 연관망을 보다 정확하게 생성하게 한다.

• 융합정보논문지
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• 제11권11호
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• pp.335-344
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• 2021

본 논문의 목적은 교과기반 학습성취평가 시스템 구현을 위한 교과 데이터 모델 및 학습 성취도 산출 알고리즘 개발이다. 현재 대학 교육의 방향인 역량기반 교육을 위해서는 교과기반 학습성취 평가가 필수적이지만 기존 연구들은 교육학적 관점으로서 컴퓨터 시스템 관점의 해결책이 매우 부족하다. 본 논문에서는 코스맵 데이터 구조 분석을 통해 계층 구조의 학습성과 모델, 학습모듈 및 학습활동 모델, 학습성과와 학습활동 연계 매트릭스 모델 및 자동화된 성취도 산출 및 성취수준 평가를 위한 성취도 계산 알고리즘을 제안한다. 이를 통해 교과기반 학습성취 평가 시스템을 개발할 수 있으며 시스템 활용을 통해 학습자의 역량 성취를 효과적으로 평가할 수 있다. 제안된 모델과 알고리즘의 평가를 위해 실제 운영중인 자바프로그래밍 교과목에 적용하였으며 이를 통해 교과기반 학습성과 성취평가 시스템 구현의 핵심요소로 활용할 수 있음을 확인하였다. 향후 연구는 학습성과 성취도 산출을 기반으로 적응형 학습 피드백과 개인화된 학습 추천 알고리즘 개발 및 시스템 구현이다.